Vogelen was iets wat ik een tijdlang niet meer echt actief had gedaan. Op een paar excursies na stond het vooral op de achtergrond. Dat was prima: het bleef iets waar ik plezier aan beleefde, maar zonder de intensiteit van vroeger. Toen ik later hulpmiddelen met automatische vogelherkenning ontdekte, voelde dat in eerste instantie vooral als iets om eens te proberen. Handig, soms verrassend, en eerlijk gezegd ook gewoon leuk.

Juist doordat het instappen makkelijker werd, groeide mijn betrokkenheid weer. Ik ging vaker kijken, luisteren en vergelijken. En vaak klopte het ook gewoon. Binnen een paar klikken verschijnt er een soortnaam, meestal met een hoge waarschijnlijkheid, en in veel gevallen is die suggestie terecht. Dat is ook precies de kracht van dit soort systemen. Tegelijk merkte ik dat die overtuigende zekerheid soms ook schijn kan zijn. Niet vaak, maar wel precies vaak genoeg om alert te blijven.

Inmiddels is kunstmatige intelligentie voor mij geen curiositeit meer, maar ook geen autoriteit. Het is een vast onderdeel geworden van mijn manier van vogelen. Soms volg ik een suggestie, zeker bij algemene soorten. Maar zodra het minder vanzelfsprekend wordt, of als ik twijfel, begint voor mij juist het interessante deel. Dan gebruik ik AI niet als antwoord, maar als hulpmiddel om verder te kijken en beter te begrijpen wat ik zie.

Van herkenning naar verdieping

In het begin gebruikte ik Merlin Bird ID vooral als een extra set oren. Na een periode waarin ik minder actief had gevogeld, merkte ik dat mijn basiskennis wat was weggezakt. Een app die meeluistert en suggesties doet, hielp me om die kennis weer op te halen.

Doordat herkenning bij algemene soorten vaak klopte, had ik mijn basiskennis vrij snel weer paraat. Dat voelde vertrouwd en gaf vertrouwen. Gaandeweg verschoof het gebruik vanzelf. Waar herkenning eerst vooral hielp om weer in het ritme te komen, werd het later steeds meer een opstap naar verdieping.

Bij minder algemene soorten of bij twijfel laat ik het nooit bij een suggestie. Dan ga ik verder kijken, vergelijken en onderzoeken. Herkenning is handig, maar begrijpen vind ik uiteindelijk interessanter, omdat het me dwingt bewuster te kijken en mijn aannames te toetsen.

Mijn telefoon als kennisbank

De grootste meerwaarde van kunstmatige intelligentie zit voor mij niet in automatische determinatie, maar in toegang tot kennis. Ik heb binnen ChatGPT meerdere gesprekken en projecten ingericht rond specifieke onderwerpen. Daarin heb ik gidsen, artikelen, aantekeningen, videotranscripties en documentatie samengebracht.

Zo heb ik bijvoorbeeld alle relevante handleidingen voor watervogel- en andere tellingen altijd bij de hand, waaronder materiaal van Sovon Vogelonderzoek Nederland. In plaats van een pdf door te spitten, kan ik gewoon vragen: hoe zat dit ook alweer? Het antwoord dat ik krijg, komt dan rechtstreeks uit die documentatie.

Daarnaast heb ik bepaalde projecten en chats gewijd aan specifieke soortgroepen. Meeuwendeterminatie is daar een goed voorbeeld van. Ik heb gidsen gedigitaliseerd, artikelen toegevoegd en mijn eigen notities verzameld. Als ik in het veld een vraag heb of iets wil controleren, zoek ik niet naar een naam, maar naar houvast: waar moet ik op letten, welke kenmerken zijn relevant?

Hetzelfde geldt voor wetenschappelijke artikelen. Die kan ik uploaden, laten samenvatten of vragen wat de belangrijkste conclusies zijn. Zo wordt informatie die normaal versnipperd en lastig toegankelijk is ineens overzichtelijk en bruikbaar. Mijn telefoon is daarmee in de praktijk mijn gids geworden. Niet als vervanging van boeken, maar als een flexibele kennisbank die ik altijd bij me heb.

Jij kijkt, AI ondersteunt

Het waarnemen zelf raak ik daarbij niet kwijt. Integendeel. Ik kijk, luister en probeer zo precies mogelijk onder woorden te brengen wat ik zie. Daarbij typ ik eigenlijk nooit iets in. Ik spreek mijn observaties hardop in op mijn telefoon: gedrag, houding, jizz, pootkleur, handpennen, armpennen.

Dat hardop formuleren helpt mij om beter te kijken. Door woorden te geven aan wat ik zie, dwing ik mezelf om keuzes te maken en niets over te slaan. Tegelijk ontstaat er zo een notitie die ik later kan terughalen en opnieuw kan beoordelen. Soms laat ik die beschrijving door AI bevragen: klopt mijn redenering, mis ik iets? Niet om gelijk te krijgen, maar om mijn denken te toetsen.

Zo blijft het kijken centraal, terwijl AI helpt om het denken te structureren.

Geluid vraagt om terughoudendheid

Automatische geluidsherkenning is indrukwekkend, maar ook gevoelig. Dat werd mij snel duidelijk toen mijn dreumes regelmatig meeging met vogelen. Wie ooit met een jong kind door het veld heeft gelopen, weet dat die een indrukwekkend repertoire aan geluiden produceert.

Een app als Merlin Bird ID koppelt daar soms moeiteloos een uil of een zeldzame zangvogel aan, vooral wanneer locatiegegevens niet goed zijn ingesteld. Zonder betrouwbare locatie valt het systeem terug op algemene patronen, en dan lijkt het ineens alsof je midden in de jungle staat.

Dat is vermakelijk, maar de les is serieus. Geluidsherkenning werkt sterk contextafhankelijk. Met correcte locatie-informatie kan het verrassend nauwkeurig zijn en soms zelfs roepen oppikken die ik zelf nog nauwelijks bewust had gehoord. Als hulpmiddel is het krachtig, zolang je het niet als bewijs ziet.

Tot slot

Voor mij zit de kracht niet in één app of één techniek, maar in het samenspel. Automatische herkenning, AI als kennisbank, veldkennis en eigen waarneming versterken elkaar. Kunstmatige intelligentie heeft mij geholpen een hobby die wat op de achtergrond was geraakt, weer actiever op te pakken.

Vogelen blijft mensenwerk. Maar met de juiste hulpmiddelen wordt dat mensenwerk rijker, toegankelijker en leuker. En precies daar, in die combinatie, zit voor mij de meerwaarde van kunstmatige intelligentie in het moderne vogelen.