Bill Gates heeft gelijk dat we nu keuzes moeten maken over AI. Maar weten we eigenlijk al welke keuzes dat zijn?

Bill Gates waarschuwt dat de wereld onvoldoende is voorbereid op de AI-revolutie. Zijn zorgen over banen, cyberveiligheid, menselijke relaties en ongelijkheid zijn serieus te nemen. Maar zijn analyse bevat ook een belangrijke aanname: dat de AI-revolutie sneller en fundamenteel anders zal verlopen dan eerdere technologische revoluties. Een vijfdelige HCC-serie over de geschiedenis van technologie laat zien waarom we daar voorzichtig mee moeten zijn. En de geschiedenis van Gates zelf levert daarvoor een interessante les op.

Bill Gates heeft een duidelijke boodschap: de keuzes die we nu maken over kunstmatige intelligentie zijn bepalend voor de toekomst. In zijn nieuwe essay The turbulent AI era is here. The choices we make now are critical noemt hij de overgang naar het AI-tijdperk een van de meest turbulente periodes uit de menselijke geschiedenis. AI kan volgens hem de grootste gelijkmaker ooit worden, maar onder de verkeerde omstandigheden juist een nieuwe bron van enorme ongelijkheid.

Daarmee is Gates bepaald geen tegenstander van AI. Hij verwacht juist grote voordelen voor gezondheidszorg, onderwijs, wetenschap, landbouw en energie. Zijn zorg zit ergens anders: de technologie ontwikkelt zich sneller dan overheden en maatschappelijke instituties zich kunnen aanpassen.

Dat is een belangrijk punt. Maar het is niet het hele verhaal. Want wat gebeurt er als we Gates' analyse naast de geschiedenis leggen? Dan ontstaat een interessantere vraag: is de AI-revolutie werkelijk zo anders dan de technologische revoluties die eraan voorafgingen?

Een revolutie begint niet met de uitvinding
De afgelopen weken verscheen op de website van HCC!ai een vijfdelige serie met de titel Waarom grote technologische revoluties altijd hetzelfde patroon volgen. De centrale gedachte daarvan is eenvoudig, maar heeft verstrekkende gevolgen: een uitvinding is nog geen revolutie.

De stoommachine veranderde de wereld niet op de dag dat James Watt zijn verbeterde machine ontwikkelde. Elektriciteit veranderde de samenleving niet zodra de eerste generator draaide. De computer veroorzaakte niet onmiddellijk de informatiemaatschappij. Steeds moest eerst een infrastructuur worden opgebouwd. Daarna veranderden bedrijven en economische processen. Pas vervolgens veranderde het dagelijks leven van mensen.

In deel 2 van de serie wordt dat patroon uitgebreid beschreven. De spoorwegen maakten de industriële revolutie veel groter dan de stoommachine alleen ooit had kunnen doen. Het elektriciteitsnet maakte het mogelijk om elektriciteit overal te gebruiken. En het internet werd pas echt maatschappelijk bepalend toen glasvezel, mobiele netwerken, datacenters en smartphones op grote schaal beschikbaar kwamen. De uitvinding is dus slechts het begin.

Gates ziet juist een enorme versnelling
Gates heeft echter een sterk argument waarom AI deze keer toch sneller kan gaan. Bij eerdere technologieën moest vaak eerst een compleet nieuwe fysieke infrastructuur worden aangelegd. Voor elektriciteit moesten centrales, kabels en transformatoren worden gebouwd. Voor auto's kwamen wegen, tankstations en garages. Voor internet kwamen netwerken en datacenters.

Bij AI bestaat een belangrijk deel van de infrastructuur al. Vrijwel iedereen heeft inmiddels een computer of smartphone en een internetverbinding. Grote cloudbedrijven beschikken over enorme datacenters. Software kan wereldwijd vrijwel onmiddellijk worden verspreid.

Een nieuwe AI-dienst hoeft geen kabel naar iedere gebruiker aan te leggen. Dat maakt AI inderdaad bijzonder. Een AI-model kan vandaag worden uitgebracht en morgen door miljoenen mensen worden gebruikt. Een smartphone-app kan binnen enkele uren wereldwijd beschikbaar zijn. Dat is een enorme versneller. Maar daarmee is de infrastructuur voor AI nog niet klaar.

We bouwen ondertussen een nieuwe infrastructuur
Dat is precies het punt waarop deel 3 van de HCC-serie interessant wordt. Daarin wordt betoogd dat AI misschien meer op elektriciteit lijkt dan op traditionele software. Achter iedere vraag aan een chatbot staat immers een fysieke infrastructuur van gespecialiseerde chips, datacenters, koeling, elektriciteit en snelle verbindingen. Hoe krachtiger AI wordt, hoe groter die fysieke behoefte wordt.

Dat is een belangrijk verschil met de manier waarop we AI vaak ervaren. Op het scherm lijkt AI vrijwel gewichtloos. Je typt een vraag en krijgt een antwoord. Maar achter dat antwoord staat een enorme hoeveelheid hardware. De wereld bouwt daarom op dit moment niet alleen aan betere AI-modellen. Er worden ook datacenters gebouwd, chipfabrieken uitgebreid, elektriciteitsnetten aangepast en nieuwe energiebronnen gezocht.

Gates heeft dus gelijk dat AI kan profiteren van bestaande digitale infrastructuur. Maar het zou te simpel zijn om daaruit te concluderen dat de infrastructuur voor de AI-revolutie al gereed is. We gebruiken de infrastructuur van de vorige revolutie om de infrastructuur van de volgende te bouwen. Dat is precies wat eerdere technologische revoluties ook deden.

Misschien is AI daarom helemaal niet zo uitzonderlijk
Daarmee komen we bij een belangrijk verschil tussen Gates' analyse en de HCC-serie. Gates benadrukt vooral het tempo. Hij ziet AI als een technologie die bestaande digitale infrastructuur kan gebruiken en daardoor veel sneller kan worden verspreid dan eerdere technologieën.

De historische analyse kijkt juist naar het langere proces. De computer maakte internet mogelijk. Internet maakte cloudcomputing mogelijk. Cloudcomputing maakte grootschalige AI mogelijk. AI stimuleert vervolgens weer investeringen in nieuwe chips, datacenters en energievoorziening. Iedere revolutie bouwt dus voort op de vorige.

Dat betekent niet dat AI onbelangrijk is. Het betekent juist dat we de ontwikkeling misschien verkeerd bekijken als we alleen naar de chatbot kijken. Wie in 1900 uitsluitend naar de gloeilamp keek, zag een interessante uitvinding. Wie naar de aanleg van het elektriciteitsnet keek, zag het begin van een nieuwe economie. Misschien geldt hetzelfde voor AI.

De echte verandering komt misschien later

Deel 4 van de serie gaat nog een stap verder. Uiteindelijk verandert volgens die analyse niet alleen de technologie, maar vooral de mens. Dat is een onderschat onderdeel van technologische revoluties.

De smartphone heeft niet alleen telefoongesprekken gemakkelijker gemaakt. Hij heeft veranderd wat we normaal vinden. We verwachten onmiddellijke communicatie. We gebruiken navigatie zonder erover na te denken. We zoeken informatie niet meer in een encyclopedie, maar op internet. Technologie verandert daardoor onze verwachtingen. Dat kan bij AI veel ingrijpender worden.

Als iedereen beschikt over een digitale assistent die kan schrijven, samenvatten, programmeren, vertalen en informatie zoeken, veranderen onze ideeën over wat een mens eigenlijk zelf moet kunnen. Dat sluit opvallend goed aan bij een van Gates' zorgen. Hij vreest dat AI ons kritische denkvermogen kan aantasten wanneer we te veel denkwerk aan machines overlaten. Tegelijkertijd kan AI ons juist helpen om meer te leren en betere beslissingen te nemen.

Dat lijkt tegenstrijdig, maar is het niet. Een rekenmachine kan ons beter laten rekenen én ervoor zorgen dat we slechter worden in hoofdrekenen. Navigatie kan ons sneller ergens brengen én ervoor zorgen dat we minder goed weten waar we zijn. Een zoekmachine geeft ons toegang tot vrijwel alle kennis van de wereld én maakt het minder noodzakelijk om die kennis zelf te onthouden. AI kan precies hetzelfde doen, maar dan op een veel groter terrein.

Gates heeft gelijk over Human Reserved
Daarom vind ik een van Gates' voorstellen interessanter dan zijn voorspellingen over het aantal banen dat gaat verdwijnen. Hij stelt voor om bepaalde werkzaamheden bewust voor mensen te reserveren: Human Reserved. Niet omdat AI die werkzaamheden niet zou kunnen uitvoeren, maar omdat menselijke aanwezigheid soms zelf onderdeel van de waarde van het werk is.

Zorg is daar een duidelijk voorbeeld van. Een patiënt heeft niet alleen behoefte aan correcte medische informatie. Een mens kan ook troost bieden, aanvoelen dat iemand bang is en reageren op lichaamstaal en emoties. Hetzelfde geldt in bepaalde situaties voor onderwijs en begeleiding.

Hier raakt Gates aan een fundamentele vraag die ook uit deel 4 van de HCC-serie naar voren komt: wat willen wij eigenlijk aan machines overlaten? Technologie bepaalt immers niet wat we moeten automatiseren. Dat is een maatschappelijke keuze.

Maar banen verdwijnen niet automatisch
Bij zijn voorspellingen over werk moeten we volgens mij kritischer zijn. Gates verwacht dat AI binnen ongeveer tien jaar grote delen van de arbeidsmarkt zal veranderen. Vooral functies op instap- en middenniveau zouden kwetsbaar zijn. Hij noemt onder meer klantenservice, juridische dienstverlening, softwareontwikkeling en andere kennisintensieve beroepen.

Dat is mogelijk. Maar "AI kan een taak uitvoeren" betekent nog niet automatisch "een mens verdwijnt uit het beroep". Een beroep bestaat uit veel meer dan de taak die het meest eenvoudig te automatiseren is. Een huisarts stelt bijvoorbeeld niet alleen een diagnose. Een advocaat schrijft niet alleen teksten. Een journalist produceert niet alleen woorden. Een programmeur schrijft niet alleen code.

Er zijn verantwoordelijkheden, sociale vaardigheden, context, controle, communicatie en uiteindelijk menselijke keuzes. Bovendien kunnen nieuwe technologieën nieuwe activiteiten creëren die we vooraf niet zien. Dat is precies waarom historische vergelijkingen zo lastig zijn. De uitvinder van de eerste telefoon kon onmogelijk voorspellen dat er ooit apps zouden bestaan waarmee mensen wereldwijd videobellen, bankieren en muziek streamen. Hetzelfde probleem hebben wij nu met AI.

De paradox van de automatisering
Er zit nog een andere paradox in. Als AI bepaalde taken vrijwel gratis maakt, kunnen bedrijven daardoor juist nieuwe producten en diensten ontwikkelen. Stel dat het maken van een eenvoudige website vrijwel niets meer kost. Dan kunnen veel meer kleine bedrijven een website krijgen. Het aantal webdesigners dat exact dezelfde eenvoudige websites bouwt kan afnemen, terwijl tegelijkertijd de vraag naar complexe digitale diensten toeneemt. Technologie vernietigt dan een deel van het werk, maar vergroot tegelijkertijd de markt.

Dat betekent niet dat iedereen die zijn baan kwijtraakt automatisch een nieuwe baan vindt. Daar heeft Gates terecht oog voor. Maar het betekent wel dat we voorzichtig moeten zijn met voorspellingen over een vast aantal banen dat door AI wordt vernietigd. De geschiedenis kent geen constante verhouding tussen verdwenen en nieuwe banen.

Gates heeft wél een punt over starters
Zijn waarschuwing over jongeren is daarom misschien interessanter. Een organisatie kan relatief eenvoudig besluiten dat een ervaren medewerker met AI-productiever wordt. Maar wat gebeurt er met de junior die vroeger de eenvoudige werkzaamheden deed om ervaring op te bouwen? Dat probleem is wezenlijk anders dan alleen baanverlies.

Een jonge advocaat leert het vak door dossiers te lezen en eenvoudige stukken te schrijven. Een beginnende programmeur leert door kleine problemen op te lossen. Een journalist leert door korte berichten te schrijven en bronnen te controleren. Als AI die werkzaamheden overneemt, kan de traditionele leerschool verdwijnen.

Daarmee ontstaat een merkwaardig probleem: AI kan mensen productiever maken, maar tegelijkertijd de manier waarop mensen leren productief te worden ondermijnen. Dat is een punt waarop Gates' waarschuwing serieus genomen moet worden.

AI maakt aanvallers én verdedigers sterker
Op het gebied van veiligheid is Gates' analyse eveneens overtuigend. AI kan helpen om kwetsbaarheden in software te vinden, systemen te beveiligen en grote hoeveelheden informatie te analyseren. Maar dezelfde mogelijkheden kunnen door aanvallers worden gebruikt. Dat geldt ook voor biologische toepassingen. AI die wetenschappers helpt bij het ontwerpen van moleculen kan bijdragen aan nieuwe medicijnen, maar dezelfde kennis kan potentieel worden misbruikt.

Dat is een fundamenteel verschil met veel eerdere technologie. Een hamer kan een spijker in de muur slaan of iemand verwonden, maar AI kan kennis zelf toegankelijker maken. Het kan de drempel verlagen voor activiteiten waarvoor vroeger specialistische expertise nodig was. Dat maakt toezicht en beveiliging belangrijker. Maar ook hier geldt: het probleem is niet uniek voor AI. Internet maakte informatie toegankelijker. Dat was geweldig voor wetenschap en onderwijs, maar ook voor criminelen. Dezelfde dubbele werking zagen we eerder.

Gates wil de maatschappij beschermen tegen haar eigen succes
Gates' voorstel voor een belasting op AI en robots is daarom opvallend. Zijn redenering is dat ons belastingstelsel arbeid relatief zwaar belast, terwijl automatisering bedrijven juist fiscaal aantrekkelijk kan zijn. Als een werknemer wordt vervangen door een robot of AI-systeem, verdwijnt een deel van de belastinggrondslag terwijl de productiviteit kan stijgen. Gates wil daarom een deel van de economische opbrengst van AI terugsluizen naar de samenleving, bijvoorbeeld voor omscholing en sociale voorzieningen.

Dat klinkt logisch, maar er zitten ingewikkelde vragen aan. Wanneer is iets een AI-systeem? Is een spreadsheet met slimme functies al AI? Hoe belast je een robot? Wat doe je met een AI-systeem dat in één land wordt ontwikkeld maar wereldwijd wordt gebruikt? En vooral: wie bepaalt het tarief? Een te hoge belasting kan innovatie remmen. Een te lage belasting heeft nauwelijks effect. Het voorstel is daarom vooral interessant als begin van een discussie, niet als kant-en-klare oplossing.

En dan komt Bill Gates zelf in beeld
Hier wordt het verhaal persoonlijker. Bill Gates is een van de mensen die het technologische landschap de afgelopen vijftig jaar mede heeft gevormd. Dat geeft hem een bijzondere positie wanneer hij over de toekomst van technologie praat. Maar het betekent niet dat hij de toekomst altijd correct heeft voorspeld.

Het bekendste voorbeeld is misschien het internet. Microsoft introduceerde in 1995 MSN, The Microsoft Network, als een eigen online dienst. MSN had aanvankelijk kenmerken van de gesloten online diensten van die tijd, zoals AOL en CompuServe. De dienst gebruikte eigen protocollen en werd sterk gekoppeld aan Windows 95. Het Computer History Museum beschrijft dat MSN daarmee zelfs een serieuze bedreiging voor het open web had kunnen vormen. Maar het web groeide zo snel dat Gates besloot dat Microsoft beter binnen het web kon concurreren dan het web zelf te bestrijden. In een memo draaide hij de strategie van Microsoft vrijwel volledig om. MSN werd uiteindelijk een webportal.

Dat is een belangrijke nuance. Het verhaal is dus niet dat Gates "zijn eigen internet wilde bouwen" en vervolgens grandioos ongelijk kreeg. Sterker nog: Gates zag in 1995 het belang van het internet en stuurde Microsoft snel bij. Microsoft zelf noemt zijn Internet Tidal Wave-memo uit mei 1995 een belangrijk moment waarop Gates de transformerende kracht van het internet erkende en het bedrijf richting internetdiensten stuurde. Maar juist daarom is de geschiedenis interessant. Gates laat zien dat een technologisch leider een ontwikkeling niet noodzakelijk meteen goed hoeft te positioneren. Hij kan ook zijn koers veranderen.

Dat is misschien wel de belangrijkste les
En daarmee komen we terug bij zijn huidige AI-essay. Gates zegt dat we nu keuzes moeten maken voordat de gevolgen van AI volledig zichtbaar zijn. Daar heeft hij gelijk in. Maar het is een groot verschil tussen nu handelen en nu al weten hoe de toekomst eruitziet. Dat onderscheid vind ik essentieel. We moeten nu nadenken over privacy, veiligheid, onderwijs, arbeidsmarkt, energie, auteursrecht en menselijke controle. Maar we moeten oppassen dat we daarbij niet doen alsof we precies weten hoe AI zich de komende tien, twintig of vijftig jaar ontwikkelt. De vijfdelige HCC-serie op de website van HCC!ai laat juist zien waarom.

Grote technologische revoluties verlopen nooit precies zoals voorspeld. Eerst verschijnt de technologie. Vervolgens wordt infrastructuur gebouwd. Daarna veranderen bedrijven en economische modellen. Uiteindelijk verandert menselijk gedrag. Deel 4 beschrijft die laatste fase: uiteindelijk verandert niet alleen de machine, maar ook de mens. AI kan dat proces versnellen. Maar waarschijnlijk niet afschaffen.

De grootste fout zou zijn om alleen naar de technologie te kijken
Misschien is dat uiteindelijk de belangrijkste aanvulling op Gates. Hij kijkt vooral naar wat AI kan gaan doen. De historische blik vraagt daarnaast: wat gaan mensen vervolgens met die mogelijkheden doen? Dat is niet hetzelfde. Een technologie kan technisch perfect functioneren en toch nauwelijks worden gebruikt. Een andere technologie kan aanvankelijk middelmatig zijn, maar door veranderend gedrag razendsnel dominant worden.

De smartphone is daar een goed voorbeeld van. De technologie was niet revolutionair omdat het de eerste telefoon met internet was. De revolutie ontstond doordat mensen hun gedrag veranderden en de smartphone steeds meer als toegangspoort tot hun dagelijks leven gingen gebruiken.

Bij AI kan hetzelfde gebeuren. Misschien wordt de chatbot uiteindelijk een voetnoot en wordt de echte revolutie veroorzaakt door AI-agents die voortdurend op de achtergrond actief zijn. Misschien wordt AI juist ingebouwd in vrijwel iedere bestaande toepassing en merkt niemand meer dat hij AI gebruikt. Misschien blijken energie, chips of regelgeving de groei af te remmen. Misschien ontstaat een heel andere ontwikkeling die we nu nog helemaal niet zien. Dat is geen zwakte van onze analyse. Dat is hoe technologische geschiedenis werkt.

Gates heeft gelijk over één cruciaal punt
Daarom zou ik Gates' belangrijkste boodschap onderschrijven, maar zijn voorspellingen niet zonder meer als feiten beschouwen. We moeten nu nadenken over de keuzes die we met AI willen maken. Niet omdat we precies weten wat er gaat gebeuren. Maar juist omdat we dat niet weten.

De samenleving moet bepalen welke taken we aan machines willen overlaten. Welke beslissingen altijd menselijke controle vereisen. Hoe de economische opbrengst van automatisering wordt verdeeld. Hoe kinderen leren omgaan met AI. Hoe we onze digitale en biologische veiligheid beschermen. Daarvoor hoeven we niet te wachten tot de toekomst zich volledig heeft ontvouwd. Maar we moeten evenmin doen alsof Bill Gates, Sam Altman of welke andere technologievisionair dan ook die toekomst al kan zien. De geschiedenis van technologische revoluties vertelt ons iets anders. De uitvinders bepalen de mogelijkheden. De samenleving bepaalt uiteindelijk wat ermee gebeurt. En misschien is dat wel de belangrijkste les die we uit Gates' eigen geschiedenis kunnen trekken. Toen het internet doorbrak, moest zelfs Microsoft zijn koers aanpassen. Misschien moeten wij daarom niet proberen de toekomst van AI te voorspellen, maar ervoor zorgen dat we flexibel genoeg blijven om haar bij te sturen.