‘Every choice we make in deploying AI exposes a choice about the kind of society we want to build—or the kind we fear becoming’.

Wat kan AI Hoe we AI definiëren, inzetten en reguleren, zegt iets over onze waarden, ambities en angsten. AI is niet alleen technologie. Het is tevens een cognitief fenomeen (hoe leren systemen?), een epistemologisch probleem (wat betekent “weten” voor een machine?), een ethisch vraagstuk (hoe sturen we systemen met impact?), een sociologisch fenomeen (hoe verandert AI onze instituties?), een filosofisch vraagstuk (wat is intelligentie en begrip?) en een economisch en politiek instrument (wie profiteert / wie niet?).

Wat kan AI wel en wat niet?

Kort samengevat kan AI:

  • Patronen detecteren op enorme schaal: AI verslaat mensen in domeinen met rijke datasets (beeld, taal, voorspelling).
  • Taken automatiseren die voorspelbaar en herhaalbaar zijn: productie, detectie, voorspelling, classificatie.
  • Menselijke creativiteit uitbreiden door combinatoriek en snelheid: generatieve modellen, kunst co-creatie.
  • Ondersteuning bieden in wetenschap & engineering: simulaties, hypothese-generatie, modellering.
  • Nieuwe economische waarde creëren: productiviteitswinst, automatisering, nieuwe markten.

AI kan niet:

  • AI begrijpt niet wat het zegt of ziet: het manipuleert vormen, geen betekenis.
  • AI kan geen causaliteit afleiden uit correlatie: AI mist ontvankelijkheid voor oorzaken, doelen, verklaringen.
  • AI faalt structureel bij zeldzame, ongeziene of veranderende situaties.
  • AI kent geen intenties of waarden.

Wat is intelligentie?

Een belemmering bij het denken over de vergelijking tussen AI en onszelf is dat we geen eenduidige definitie hebben wat intelligentie is. Gaat het om: redeneren, leren, problemen oplossen, creativiteit, taalvermogen, bewustzijn, motivatie en doelen, betekenisvolle interactie met de wereld, common sense of adaptiviteit? Menselijke intelligentie is betekenisvol, bewust, creatief, causaal en contextueel. AI-intelligentie is statistisch, patroon-gebaseerd, betekenisloos en fragiel buiten bekende data.

Hoe leert AI?

AI-systemen leren op basis van voorbeelden, statistiek en optimalisatie. AI moet worden behandeld als een probabilistisch en beperkt leermechanisme, niet als een denkend wezen. AI produceert overtuigende antwoorden, maar bezit geen menselijk begrip en geen eigen context. Daarom moeten AI-uitkomsten worden gezien als kansinschattingen, niet als feiten.

Invloed

AI beïnvloedt levens, kansen en rechten. Dit vraagt om ethische kaders. AI-governance moet daarom risico’s minimaliseren en waarden centraal stellen, niet alleen efficiëntie. AI verandert daarmee de cultuur en organisatie van instituties. Beleid moet zich richten op de interactie tussen mens en systeem, niet alleen op het systeem zelf. Daarbij geldt dat AI moet worden gezien als een machtsinstrument, geen neutrale technologie.

Literatuur

Pantsar, M. et al, ed. (2025). Philosophy of Artificial Intelligence: Optimistic and Pessimistic Views. Springer
Woldendorp, H., A. Jeninga en A. Eliens. (2025). Kun je me doorverbinden met …mezelf? Een reisgids voor kinderen en volwassenen. Uitgever Virtuoos