Door AI noodzaak om actief bij te sturen
Vooraf is het altijd lastig om de daadwerkelijke effecten van nieuwe technologie in te schatten. Maar in deze tijd waarin generatieve AI zijn weg naar het grote publiek heeft gevonden, is wel duidelijk dat die ontwikkeling onze samenleving wezenlijk gaat veranderen.
Sterker nog: we zitten al midden in dat transformatieproces. En ja, in Europa wordt er hard aan regelgeving gewerkt die AI en andere geavanceerde digitale technologie enigszins moet beteugelen. Maar bij dat soort ontwikkelingen hobbelt wetgeving toch altijd flink achter de feiten aan. Er is dus meer nodig. En snel ook. Maar wat precies? En hoe organiseren we dat?
De worsteling van beleidsmakers
Partijen die zich met digitale innovatie bezighouden gebruiken al snel het argument dat regulering een negatief effect heeft op hun innovatievermogen. Maar zonder goede vangrails zie je dat digitale innovaties al snel tot ongewenste situaties kunnen leiden. Bijvoorbeeld door ongevraagd data van gebruikers te verzamelen en die door te verkopen. Het is dus zoeken naar de juiste balans.
Ondertussen gebeurt er al van alles om meer inzicht in de problematiek te krijgen. Zo worden er wiskundige modellen ontwikkeld, impactanalyses gemaakt en gestructureerde interviews met makers en gebruikers van digitale technologie afgenomen. Dat alles om zo goed mogelijk te kunnen voorspellen wat het gevolg van bepaalde wetgeving zal zijn, zonder meegesleept te worden in de hype.
TNO Vector is een van de partijen die dit soort data actief verzamelt en analyseert. En voor beleidsmakers levert dat interessante informatie op. Maar dat betekent niet dat het er voor hen echt makkelijker op wordt. Want hoe kom je op basis van al die informatie en tegengestelde belangen tot de juiste beslissing?
Wat is de precieze impact?
Als het gaat over de impact van technologie op de samenleving, moeten we beseffen dat de samenleving uit veel verschillende groepen bestaat. Daarbij is het ook niet zo dat de impact van een digitale technologie gelijkmatig over de hele samenleving wordt gevoeld. Om een volledig beeld te krijgen, moeten we dus een breder perspectief hanteren en bij de effecten van digitalisering ook goed kijken naar wat dat voor verschillende groepen betekent.
Om het nog ingewikkelder te maken, zien we dat digitalisering tot maatschappelijke veranderingen leidt en dat maatschappelijke veranderingen op hun beurt weer tot een nieuwe kijk op digitalisering leiden. Die wisselwerking maakt het zeer complex. Ondertussen is de digitale technologie dusdanig geavanceerd dat er niet alleen juridische kaders nodig zijn, maar ook richtlijnen op het vlak van ethiek. En dat laat zich lastig programmeren.
Verschillende belanghebbenden samenbrengen
Om tot brede overeenstemming over ethische, juridische en maatschappelijke aspecten te komen, is er een nauwe samenwerking van alle belanghebbenden nodig. Op het vlak van AI zijn er in Nederland al interessante initiatieven ontwikkeld waar niet alleen de overheid, het bedrijfsleven en onderwijs- en onderzoeksinstellingen aan deelnemen, maar waar ook maatschappelijke organisaties en burgers actief bij worden betrokken.
Zij kijken gezamenlijk in hoeverre AI op een betrouwbare en mensgerichte manier kan worden ingezet om specifieke maatschappelijke problemen aan te pakken. Daarbij is er ook steeds meer aandacht voor een efficiënte samenwerking tussen mens en machine. Bij dat alles is TNO ook zeer actief, met name via het APPL.AI-programma.
Een onafhankelijke partij die het geheel overziet
Maar duurt het niet veel langer om tot oplossingen te komen als daar veel partijen bij zijn betrokken? Dat is nog maar de vraag. Want als een digitale technologie niet op een zorgvuldige manier tot stand is gekomen, is de kans groot dat zo’n oplossing straks vanwege de Europese wetgeving moet worden aangepast.
Het actief betrekken van alle belanghebbenden die bij de ontwikkeling van een digitale technologie betrokken zijn, is ook altijd een uitdaging. En daarbij zien we als onafhankelijke partij een rol voor onszelf weggelegd. Om te beginnen door het vormgeven van zo’n overleg. Als dat niet goed wordt gedaan, wordt het namelijk al snel een chaos.
Daarbij helpt het dat we als TNO Vector niet alleen naar de technologische kant van innovaties kijken, maar ook naar het volledige speelveld waarin zo’n innovatie tot stand komt en wat er nodig is om een innovatie op een zo zorgvuldig mogelijke manier verder te brengen.
Meer weten over wat TNO Vector kan betekenen als het over beleidsvraagstukken gaat die met digitalisering te maken hebben?