Kunstmatige intelligentie (AI) zet in op een revolutie die vooral banen overbodig maakt, desinformatie versterkt en macht en geld oplevert voor techreuzen, terwijl het ons werk zou kunnen vergemakkelijken en de democratie versterken.
Als je de insiders in deze bedrijfstak of technologiejournalisten van grote kranten moet geloven, zou je denken dat kunstmatige algemene intelligentie (AGI) – AI-technologie die elke menselijke cognitieve taak kan uitvoeren – elk moment werkelijkheid kan worden.
Er is dan ook veel discussie over de vraag of deze verbijsterende capaciteiten ons welvaart zullen brengen die onze stoutste dromen te boven gaat of juist zullen leiden tot het eind van de menselijke beschaving, waarbij superintelligente AI-modellen over ons zullen heersen. Minder tot overdrijving geneigde waarnemers houden het op een snellere groei van het bruto binnenlands product van 1 of 2 procent extra.
Als je echter kijkt naar wat er in de werkelijke economie gebeurt, lijkt er tot dusverre geen sprake van een breuk met het verleden. Niets wijst er vooralsnog op dat AI revolutionaire productiviteitsvoordelen oplevert. In tegenstelling tot wat vele technologen hebben beloofd, hebben we nog steeds radiologen nodig (meer dan vroeger zelfs), evenals journalisten, juristen, accountants, beambten en menselijke chauffeurs.
Het zal ook beduidend langer duren voordat AI-modellen het beoordelingsvermogen, multidimensionale redeneervermogen en de sociale vaardigheden zullen hebben die voor de meeste banen vereist zijn. En voordat AI en visuele computertechnologie voldoende ontwikkeld zijn om te worden gecombineerd met robots om zo fysieke taken uit te voeren die een hoge mate van precisie vereisen (zoals in de maakindustrie en de bouw).
Over de auteur
Daron Acemoglu won in 2024 de Nobelprijs voor Economie en is hoogleraar economie aan het Massachusetts Institute of Technology. Dit is een ingezonden bijdrage, die niet noodzakelijkerwijs het standpunt van de Volkskrant reflecteert. Lees hier meer over ons beleid aangaande opiniestukken.
Eerdere bijdragen in deze discussie vindt u onder aan dit artikel.
Natuurlijk zijn dit maar voorspellingen en die kunnen er altijd naast zitten. Nu insiders zich steeds luider uitspreken over het tempo van de vooruitgang, komen werkelijk revolutionaire doorbraken in AI wellicht sneller dan verwacht. Maar de geschiedenis van AI staat bol van de ambitieuze voorspellingen van insiders. Rond 1955 voorspelde Marvin Minski – toch wel de grootvader van AI – dat machines binnen enkele jaren mensen voorbij zouden streven. Toen dat niet gebeurde, bleef hij rotsvast overtuigd. In 1970 beweerde hij nog steeds:
‘Binnen drie tot acht jaar hebben we een machine met de algemene intelligentie van een gemiddeld mens. Dan heb ik het over een machine die Shakespeare kan lezen, een auto kan doorsmeren, kantoorpolitiek kan bedrijven, een mop kan vertellen en ruzie kan maken. Vanaf dat moment zal de machine zichzelf met een fantastische snelheid gaan opleiden. Binnen een paar maanden bereikt hij het niveau van genie en weer een paar maanden later zullen zijn vermogens onmetelijk zijn.’
Soortgelijke optimistische voorspellingen duiken sindsdien regelmatig op, om dan weer in ‘AI-winterslaap’ te gaan. Zou het dit keer anders zijn?
Natuurlijk is het zo dat de generatieve vermogens van AI alles overtreffen wat deze bedrijfstak tot nu toe heeft voortgebracht. Dat betekent echter niet dat de verwachte tijdlijnen kloppen. AI-ontwikkelaars hebben er belang bij om de indruk te wekken van ophanden zijnde revolutionaire doorbraken omdat ze daarmee de vraag stimuleren en investeerders aantrekken.
Maar zelfs een trager tempo van vooruitgang baart zorgen, gezien de schade die AI nu al kan aanrichten: deepfakes, het manipuleren van kiezers en consumenten, en massaal toezicht vormen slechts het puntje van de ijsberg. Ook kan AI worden ingezet voor grootschalige automatisering, zelfs wanneer dergelijke toepassingen vrij zinloos lijken. Er zijn al voorbeelden van digitale technologie die wordt ingezet in werkomgevingen zonder dat echt duidelijk is hoe ze de algemene productiviteit gaan verhogen, laat staan de individuele productiviteit van werknemers. Er heerst zo’n hype rond AI dat veel bedrijven onder druk gezet voelen om maar achter de muziek aan te lopen nog voordat ze weten hoe AI ze kan helpen.
Dat achter trends aanlopen brengt kosten met zich mee. Mijn werk met Pascual Restrepo heeft al laten zien dat halfbakken automatisering het slechtste van twee werelden is. Wanneer een technologie nog niet in staat is om productiviteit significant te verhogen, brengt het uitgebreid inzetten daarvan om menselijke arbeid te vervangen op allerlei gebied alleen maar leed en geen winst met zich mee.
In mijn eigen voorspelling – waarin AI in de komende tien jaar ongeveer 5 procent van de banen zal overnemen – zijn de implicaties voor ongelijkheid nogal beperkt. Maar als de hype doorzet en bedrijven AI gaan inzetten voor banen die juist niet even goed door machines kunnen worden gedaan, kan er meer ongelijkheid ontstaan zonder dat er sprake is van een compenserende verhoging van de productiviteit.
We kunnen daarom de slechtste van alle mogelijke werelden niet uitsluiten: niets van het transformationele potentieel van AI, maar wel alle vervanging van arbeid, en alle desinformatie en manipulatie. Dat zou een tragedie zijn, niet alleen vanwege de negatieve effecten op werknemers en op ons sociale en politieke leven, maar ook omdat het een gigantische gemiste kans zou zijn.
Het is zowel technisch haalbaar en maatschappelijk wenselijk om te komen tot een ander soort AI – een AI met toepassingen die werknemers aanvullen, onze data beschermen, ons informatie-ecosysteem verbeteren en de democratie versterken.
AI is een informatietechnologie. Of het nu in voorspellende vorm is (zoals de aanbevelingsmechanismes op sociale media) of in generatieve vorm (enorme taalmodellen), de functie van AI is om gigantische hoeveelheden informatie door te ploegen en relevante patronen te ontdekken. Dat vermogen is een volmaakt tegengif voor wat ons mankeert. We leven in een tijdperk van overvloedige informatie, maar slechts weinig informatie is nuttig. Alles wat je maar wilt is op het internet te vinden (naast heel veel dingen die je niet wilt) maar probeer maar eens iets te vinden wat je nodig hebt voor een specifieke taak.
Nuttige informatie leidt tot productiviteitsgroei en is, zoals economen als David Autor, Simon Johnson en ikzelf menen, belangrijker dan ooit in de huidige economie. In veel beroepen – van verplegers en leraren tot elektriciens, loodgieters, fabrieksarbeiders en andere moderne beroepen – hebben ze last van een gebrek aan specifieke informatie en opleiding bij het oplossen van steeds complexere problemen. Waarom raken zoveel studenten achterop? Welke apparaten en voertuigen hebben preventief onderhoud nodig? Hoe sporen we storingen op in complexe producten als vliegtuigen? Dat is nu precies de soort informatie die AI kan verschaffen.
Toegepast op zulke problemen kan AI een veel grotere productiviteitwinst opleveren dan in de gevallen die ik in m’n eigen karige voorspelling voorzie. Als AI wordt gebruikt voor automatisering zal dat banen kosten; maar als het wordt gebruikt om werknemers van betere informatie te voorzien, zal dat leiden tot meer vraag naar hun diensten. Hun inkomen zal dan ook stijgen.
Helaas bevinden zich drie enorme obstakels op deze weg. Het eerste is de fixatie op AGI (Kunstmatige Algemene Intelligentie). Het dromen over superintelligente machines leidt ertoe dat de bedrijfstak de werkelijke potentie negeert van AI als een informatietechnologie die werknemers kan helpen. Wat van belang is, is accurate kennis op relevante vlakken, maar daarin investeert de bedrijfstak niet. Chatbots die sonnetten kunnen schrijven als Shakespeare gaan elektriciens niet helpen bij het uitvoeren van ingewikkelde nieuwe taken. Maar ja, als je echt gelooft dat AGI er bijna is, waarom zou je dan elektriciens helpen?
Die fixatie op AGI is niet het enige probleem. Als algemeen principe geldt dat werktuigen dingen moeten doen waarin mensen niet goed of efficiënt zijn. Zoals hamers en rekenmachines, en dat is wat het internet had kunnen doen als het niet verpest was door sociale media. Maar de techbedrijven hebben het tegengestelde perspectief gekozen en de voorkeur gegeven aan digitale werktuigen die mensen kunnen vervangen in plaats van ze aan te vullen.
Dat komt deels omdat veel leidende figuren in deze bedrijfstak menselijk talent onderwaarderen en de menselijke beperkingen en feilbaarheid overdrijven. Natuurlijk maken mensen fouten, maar ze voegen ook een uniek mengsel van zienswijzen, talent en cognitieve middelen toe aan iedere taak. We hebben behoefte aan een paradigma dat niet zozeer de superioriteit van machines bezingt, maar juist de nadruk legt op hun grootste kracht: het aanvullen en uitbreiden van menselijke capaciteiten.
Het tweede obstakel is het te weinig investeren in mensen. AI kan alleen maar een hulpmiddel zijn voor het mondig maken van mensen als we evenveel investeren in opleiding en vaardigheden. Er komt niets terecht van het aanvullen van menselijke arbeid als de meeste mensen die AI-hulpmiddelen niet kunnen gebruiken of de informatie die AI verschaft niet kunnen opnemen en verwerken. Het heeft lang geduurd voordat mensen hadden geleerd hoe ze moesten omgaan met de informatie van nieuwe bronnen als de drukpers, radio, televisie en internet, maar voor het omgaan met AI zullen ze nog minder tijd krijgen (zelfs als het scenario van ‘AGI-binnen-handbereik’ gebakken lucht blijft).
De enige manier om er zeker van te zijn dat wij mensen profijt hebben van AI in plaats van erdoor bedonderd te worden, is investeren in training en opleiding op alle niveaus. Dat gaat verder dan het oppervlakkige advies om te investeren in vaardigheden die een aanvulling vormen op AI. Hoewel dat natuurlijk ook nodig is, schiet dat hopeloos tekort. Wat echt nodig is, is studenten en werknemers leren samen te leven met AI-hulpmiddelen en die op de juiste wijze te gebruiken.
Het derde obstakel zijn de bedrijfsmodellen van de techindustrie. We krijgen geen betere AI tenzij techbedrijven daarin investeren. De sector is nu echter meer geconcentreerd dan ooit en de dominante bedrijven wijden zich volledig aan de zoektocht naar AGI en toepassingen die mensen vervangen en mensen manipuleren. Een enorm deel van de inkomsten van die bedrijven is afkomstig van digitale reclame (gebaseerd op het verzamelen van uitgebreide gegevens van gebruikers en die vervolgens verslaafd maken aan platformen en wat die te bieden hebben) en van de verkoop van hulpmiddelen en diensten voor automatisering.
Nieuwe bedrijfsmodellen zullen waarschijnlijk niet vanzelf opkomen. De zittende machten hebben enorme imperia opgebouwd en essentiële hulpbronnen– kapitaal, data, talent – gemonopoliseerd waardoor nieuwkomers steeds meer in het nadeel zijn. Zelfs als er een nieuwe speler doorbreekt, is het waarschijnlijker dat die door een van de techgiganten wordt ingelijfd dan dat hun bedrijfsmodel gevaar loopt.
Het komt erop neer dat we een anti-AGI, pro-menselijk beleid nodig hebben voor AI. Werknemers en burgers moeten zeggenschap krijgen om AI zo te sturen dat AI zijn belofte van informatietechnologie kan waarmaken. Om dat voor elkaar te krijgen, hebben we een nieuw narratief nodig in de media, in beleidskringen en in de samenleving, en veel betere regelgeving en overheidsbeleid. Overheden kunnen helpen de richting van AI te veranderen in plaats van alleen maar te reageren op kwesties op het moment dat ze zich voordoen. Maar allereerst moeten beleidsmakers het probleem onderkennen.
Vertaling: Leo Reijnen
Copyright: Project Syndicate
Wilt u reageren? Stuur dan een opiniebijdrage (max 700 woorden) naar opinie@volkskrant.nl of een brief (maximaal 200 woorden) naar brieven@volkskrant.nl
Geselecteerd door de redactie
Source: Volkskrant