Juist door AI wordt menselijkheid belangrijker

De geschiedenis van informatietechnologie laat zien hoe de mens zich telkens opnieuw uitvindt. Dat gaat ons met AI ook lukken.

Deze column schreef ik in mei 2026 voor Speakers Academy.

AI pikt onze banen in, AI maakt ons dommer, AI creëert misinformatie, AI vervlakt cultuur, AI zorgt voor machtsconcentratie, AI put hulpbronnen uit. Deze kritiek komt voortdurend voorbij in de nieuwskoppen, wat bij menigeen leidt tot algehele AI-angst. Je zou denken dat de apocalyps nabij is, maar niets is minder waar – in ieder geval niet door AI, eerder door menselijke domheid.

Zoom eens uit en bekijk de evolutie van informatietechnologie door de geschiedenis heen. Dat laat zien hoe de mens zich telkens opnieuw uitvindt. Met het schrift konden we informatie opslaan die voorheen alleen in ons hoofd zat en mondeling werd overgedragen. Handgeschreven boeken verspreidden kennis, maar bereikten slechts een kleine groep. De drukpers maakte die verspreiding schaalbaar, wat menig intellectueel destijds als een groot gevaar beschouwde. 

Met telegrafie, telefonie, radio en tv werd informatie razendsnel overdraagbaar en verloren afstand en tijd hun beperkende rol, met opnieuw grote zorgen over de negatieve effecten. Computers maakten het mogelijk om tekst, beeld en geluid te digitaliseren en transformeren. Het internet maakte verspreiding van gedigitaliseerde informatie hyper- schaalbaar. Is Google Making Us Stupid? (Nee, dit is geen AI-gehallucineerd citaat, maar een retorische vraag van Nicholas Carr uit 2008, snel in de originele bron teruggevonden dankzij informatietechnologie.) En met AI kunnen computers nu leren, patronen herkennen, taal begrijpen en genereren, en zelfs autonoom handelen (via zogeheten agents).

Elk van deze stappen in de evolutie van informatietechnologie – opslaan, verspreiden, versturen, verwerken en handelen – riep vergelijkbare angsten op: verlies van cognitieve vaardigheden, culturele vervlakking, misinformatie, machtsconcentratie en uitputting van hulpbronnen. De huidige – trouwens vooral westerse – AI-angst is in dat opzicht een groot déjà vu. Natuurlijk moeten we technologie kritisch beschouwen en bevatten die zorgen een kern van waarheid. Maar wie zou het schrift, het boek, de computer of het internet met terugwerkende kracht willen afschaffen omdat we minder onthouden, slechter hoofdrekenen of navigatie uitbesteden?

Steeds weer slaagde de mens erin de risico’s van nieuwe informatietechnologie te beheersen en de maatschappij te laten profiteren van de voordelen. Dat gebeurt via een voortdurende wisselwerking: technologie wordt uitgevonden, mensen verkennen en sturen het gebruik, de technologie wordt aangepast, en vervolgens past de mens zich weer aan. Zo herhaalt de cyclus zich via een proces van trial-and-error. Het is een co-evolutie tussen mens en technologie die wordt ondersteund door de ontwikkeling van nieuwe vaardigheden via onderwijs, door innovatie te stimuleren, door maatschappelijke spelregels op te stellen en door politieke bijsturing.

AI-ontwikkeling is net zo’n wisselwerking tussen mens en technologie. Laten we toegeven dat AI sommige dingen veel beter kan dan wij: grootschalige, snelle en consistente informatieverwerking, patroonherkenning, autonoom leren en eindeloze taakuitvoering. Dat wordt nog te vaak onderschat. Laten we ook beseffen dat mensen beter zijn dan AI in betekenis geven, context begrijpen, abstraheren en generaliseren, causaal redeneren enhandelen vanuit waarden en verantwoordelijkheid. Mensen hebben een leven; mensen zijn sociale wezens. AI niet.

De nieuwste AI-technologie maakt gespecialiseerde kennis goedkoper en toegankelijker. Maar zodra iets overvloedig wordt, ontstaat elders nieuwe waarde. Juist menselijke eigenschappen zoals aandacht, empathie, vertrouwen en persoonlijke interactie worden daardoor belangrijker en onderscheidender. Goedkope koffieautomaten zorgden niet voor minder koffiebars, maar juist voor meer vraag naar koffie als sociale ervaring. Klantenservice met een menselijk gezicht kan zich onderscheiden van een klantenservice die dichtgetimmerd is door een chatbot. Juist door AI wordt menselijkheid belangrijker.

We gebruiken tekstgenererende chatbots zoals ChatGPT pas drie jaar. Drie jaar! Dat is extreem kort. En met autonoom handelende AI-agents experimenteren we nog korter. Hoe kun je dan nu al concluderen dat AI ons dommer maakt of de cultuur vervlakt? Waarschijnlijk gebeurt dat een beperkte periode en in een beperkte context, en passen we ons daarna aan. Door de komst van de automatische piloot worden menselijke piloten anders getraind. Ze hebben leren samenwerken met de automatische piloot waardoor vliegen veel veiliger is geworden. En geleidelijk leren we omgaan met slimme rij-ondersteuning in de auto.

AI is een logische vervolgstap in de evolutie van informatietechnologie. Geef deze technologie de tijd om zich, samen met ons, te ontwikkelen. Zelfs als Big Tech morgen in het niets zou oplossen, ligt er een wetenschappelijk en technologisch fundament waarop iemand in Afrika, Azië of Zuid-Amerika nieuwe, krachtige AI-toepassingen kan bouwen. AI zal nooit meer weggaan en alleen maar beter worden. Over een paar decennia spreken we waarschijnlijk niet eens meer over AI, maar bewegen we volkomen natuurlijk tussen menselijke en kunstmatige intelligentie.

Terwijl het Westen zich zorgen maakt over AI, gaat het Zuiden aan de slag

In veel westerse landen zorgt AI voor angst. In een groot deel van het mondiale zuiden is AI stilletjes een instrument geworden dat gewoon werkt, geleid door een uit noodzaak geboren rationeel optimisme.

Dit artikel van mijn hand is gepubliceerd in NRC Handelsblad van maandag 12 januari 2026

In 2025 ging het AI-debat vooral over de dominantie van Amerikaanse BigTech, de koersvaste opkomst van China en de angst van Europa om achterop te raken. Maar wacht even – hoe zit het met het mondiale zuiden, de landen buiten de westerse wereld? Als iemand daar wat over kan zeggen, is het wel digitaal antropoloog Payal Arora, hoogleraar Inclusive AI Cultures aan de Universiteit Utrecht en medeoprichter van het Inclusive AI Lab. Al meer dan twintig jaar doet ze in landen als India, Brazilië en Bangladesh gebruikerservaringenonderzoek naar de impact van nieuwe digitale technologieën in het mondiale zuiden. Ze prijkt op de lijst van 100 Brilliant Women in AI Ethics 2025 en werd door het Amerikaanse zakentijdschrift Forbes geprezen als “the next billion champion”. In 2024 publiceerde ze haar nieuwste boek: From Pessimism to Promise – Lessons from the Global South on Designing Inclusive Tech, dat de Axiom Business Book Award won in de categorie ‘Emerging Trends in AI’.

Hoe kijkt het mondiale zuiden naar de AI-revolutie?

"In een groot deel van het Zuiden wordt de AI-revolutie niet ervaren als een dramatische breuk. Integendeel. De echte revolutie ligt in hoe snel AI alledaags is geworden. In mijn veldwerk spreken mensen zelden in grote woorden over AI. Ze praten erover als een hulpmiddel dat gewoon ‘werkt’ – iets dat onderdeel is geworden van de dagelijkse routine. Denk bijvoorbeeld aan een winkelier in Kigali (Rwanda) die generatieve AI gebruikt om productinformatie te schrijven, of een student in Bengaluru (India) die het gebruikt om huiswerk te vertalen. Binnen enkele maanden zijn deze praktijken volkomen normaal geworden.

"In het mondiale zuiden hebben mensen al lang geleerd om technologieën voor zich te laten werken onder allerlei beperkingen. Denk aan weinig bandbreedte, haperende infrastructuur en informele economieën. AI komt niet als een verstoring in dat ecosysteem, maar als een versneller. De kijk op AI in het Zuiden is meer pragmatisch dan ideologisch, minder gericht op een abstracte toekomst en meer op onmiddellijk nut. AI wordt niet gezien als automatisering die mensen vervangt, maar als aanvulling in een omgeving waarin menselijke ondersteuning schaars is."

Lees het hele artikel in NRC Handelsblad.

The path to a superhuman AI mathematician

Wiskunde is waarschijnlijk het eerste domein waarin bewijs van AI-superintelligentie zichtbaar wordt, zegt theoretisch computerwetenschapper Sanjeev Arora. Voor de Communications of the Association for Computing Machinery (ACM) schreef ik over zijn ideeën.

Mathematics is the first place where evidence of AI superintelligence is likely to appear, theoretical computer scientist Sanjeev Arora says. For the Communications of the Association for Computing Machinery (ACM) I wrote about his ideas.

“Will there be a superhuman AI mathematician?” asked theoretical computer scientist professor Sanjeev Arora from Princeton University at the 12th Heidelberg Laureate Forum this September. Well, what would that mean? Imagine the set of all possible math theorems. Only a subset has been proven by human mathematicians. Arora: “A superhuman AI mathematician is one that can prove more theorems than humans have.”

Arora, who won the 2011 ACM Prize in Computing, sketched a possible path to a superhuman AI mathematician. He explained that the idea traces back to David Hilbert’s early 20th-century dream of automating mathematics. That dream was crushed by the work of Gödel, Turing, and Church, yet it left behind something lasting: the concept of formal proof verification — the notion that mathematical proofs can be written in a precise language and then rigorously checked by a computer.

The modern open-source programming language and proof assistant Lean is ideally suited for precisely this purpose, Arora told. A proof written in English can be translated into Lean after which the Lean checker verifies whether or not the proof is correct. Arora: “Rewriting the proof in Lean is presently done by humans, but very soon this will be done by AI.”

The whole article can be read on the ACM website.

Let a Digital Twin Predict Your Heart’s Health

In een artikel voor de Communications of the Association for Computing Machinery (ACM) laat ik zien hoe digitale tweelingen van het cardiovasculaire systeem in de toekomst hartproblemen kunnen voorspellen nog vóórdat je klachten hebt — dankzij simulaties van miljoenen hartslagen en data uit wearables. Prachtig onderzoek van Amanda Randles (Duke University, VS), winnaar van de 2023 ACM Prize in Computing:

In an article for the Communications of the Association for Computing Machinery (ACM), I show how vascular digital twins may soon predict heart problems long before symptoms appear — powered by simulations spanning millions of heartbeats and data from wearables. Beautiful research by Amanda Randles (Duke University, USA), winner of the 2023 ACM Prize in Computing:

At the 12th Heidelberg Laureate Forum this September, Amanda Randles reached a unique milestone: she is the first participant who attended the Forum first as a talented young researcher (in 2013) and returned to give a keynote lecture as a laureate of the ACM Prize in Computing. She won the 2023 prize for her work on “revolutionizing medical diagnostics”. 

Randles, who is now an associate professor of biomedical engineering at Duke University, is developing vascular digital twins: virtual replicas of a patient’s vascular system. They evolve over time with the patient and are partly informed by data from wearable devices. Her long-term vision is that, in the future, these digital twins will be used to predict and prevent disease, beginning with heart attacks.

The whole article can be read on the ACM website.

Toen de papegaai begon te denken

Drie jaar ChatGPT: van “toevalspapegaai” tot gouden medaille op de Internationale Wiskunde Olympiade. Wat zegt dat over (kunstmatige) intelligentie, creativiteit en de mens? 

Dit artikel is op 13 oktober 2025 gepubliceerd door het platform Beste-ID en is ook hier te lezen.

Op 30 november is het precies drie jaar geleden dat het Amerikaanse bedrijf OpenAI ChatGPT lanceerde. Slechts drie jaar, want het lijkt alweer een eeuwigheid geleden, zo snel went het gebruik. Inmiddels raadplegen wereldwijd ruim zevenhonderdmiljoen mensen minstens een keer per week deze AI-chatbot. Talloze vergelijkbare chatbots zijn inmiddels in het digitale landschap opgebloeid, zoals Gemini, Claude en Mistral. Allemaal behoren ze tot de familie van ‘grote taalmodellen’, AI-modellen die uit enorme hoeveelheden tekst (en menselijke terugkoppeling) hebben geleerd om zelf nieuwe, natuurlijke zinnen te schrijven en in een dialoog met menselijke gebruikers nuttige antwoorden te genereren. Generatieve AI heeft voor een revolutie in onze omgang met informatie gezorgd.

Toch zijn de meningen over generatieve AI in de afgelopen jaren sterk uiteen gaan lopen. Pessimisten zien een onverantwoorde hype, een onbetrouwbare kletsmachine en een instrument dat mensen dom en lui maakt. Optimisten geloven dat kunstmatige mensachtige intelligentie om de hoek ligt en dat AI de mens ongekend productief gaat maken.

Als we even wat dieper graven in de wetenschappelijke kant van generatieve AI, wat hebben we dan in de afgelopen drie jaar geleerd over haar sterke en zwakke punten? En wat zegt dit over hoe we met generatieve AI moeten omgaan?

Allereerst hebben grote taalmodellen zich ontwikkeld tot algemene, veelzijdige AI-modellen omdat ze niet meer alleen zijn getraind op teksten, maar ook op video en audio, op wiskunde en andere wetenschappen, en zelfs op computercode.

Daarnaast zijn grote taalmodellen zoals ChatGPT uitgegroeid tot veel meer dan domme woordvoorspellers. Te pas en te onpas is de metafoor ‘toevalspapegaai’ (stochastic parrot) gebruikt om te beweren dat ChatGPT alleen maar bestaande patronen in taal zou napraten. Een van de interessantste inzichten van de afgelopen jaren is echter dat zuiver en alleen uit het voorspellen van woorden (of tekens) emergente en generieke vaardigheden ontstaan die nooit expliciet in het model zijn gestopt, zoals rekenen, wiskunde, redeneren en programmeren. Verre van perfect, maar in de praktijk vaak nuttig, zeker na menselijke correctie en bijsturing.

Eerder dit jaar losten twee generatieve AI-modellen (van Google en OpenAI) vijf van de zes wiskundeproblemen op van ’s werelds meest prestigieuze wiskundewedstrijd voor middelbare scholieren, de Internationale Wiskunde Olympiade. Het leverde de AI-modellen de gouden medaille op – een fenomenale prestatie die onmogelijk zou zijn door alleen maar een onbetrouwbare kletsmachine of plagiaatrobot.


Een veel gehoorde klacht is dat generatieve AI-modellen vol overtuiging foute en zelfs verzonnen antwoorden kunnen geven (‘hallucineren’). Ja, dat doen ze soms, en ja, daar moeten we ons terdege van bewust zijn. Maar het is geen reden om ze af te serveren. Het toont eerder dat we deze modellen niet moeten zien als feitenmachines, maar als creatieve sparringpartners. Juist in het feit dat ze razendsnel de meest vreemde verbanden kunnen leggen, zit een van hun grote krachten. Het is geen creativiteit met een grote C, geen Kafka of Einstein, maar toch zeker creativiteit met een kleine c. In het voorbijgaan laten deze modellen zien dat creativiteit veel minder mysterieus is dan veel mensen denken. Noch intelligentie, noch creativiteit is uniek menselijk.

De afgelopen drie jaar zijn generatieve AI-modellen met sprongen beter geworden. Ze maken minder redeneerfouten doordat ze leren hun denkproces stap voor stap te verwoorden, een beetje zoals mensen hardop redeneren. En ze maken minder feitelijke fouten omdat ze externe hulpmiddelen kunnen raadplegen, zoals rekenmachines of zoekmachines. De fouten die overblijven, zijn in veel alledaagse situaties te overzien: vaak is het sneller om een imperfect AI-antwoord te verbeteren dan om zelf, via talloze zoekopdrachten, de perfecte oplossing uit te vogelen.

We moeten generatieve AI-modellen niet zien als machines die absolute waarheden produceren, maar als systemen die nuttige waarschijnlijkheden genereren. Hun rationaliteit is beperkt, net zoals de menselijke rationaliteit ook beperkt is, hoewel bij beide op een andere manier. Juist door die beperkte rationaliteit lijken ze meer op mensen dan op traditionele, logisch opererende en foutloze computers.

Om generatieve AI-modellen verstandig te gebruiken, moeten we ons natuurlijk wel bewust zijn van hun beperkingen. Ze hebben – voorlopig althans – nauwelijks begrip van de fysieke wereld, weinig besef van kennis die niet in tekst is vastgelegd, geen intern model van hoe de wereld werkt en slechts een beperkt vermogen om te plannen, te redeneren en conceptueel of causaal te denken.

Hoewel generatieve AI in essentie nog steeds op een motor draait die tekens voorspelt, is die motor dankzij verschillende redeneerachtige hulpmotoren in de afgelopen jaren steeds meer hybride geworden: de papegaai is begonnen te denken. Daardoor kunnen we generatieve AI steeds meer als een slim hulpmiddel gebruiken in het leven van alledag, voor educatie en studie, en in ons werk.

Ondanks terechte kritiekpunten als een relatief hoog energieverbruik en deels illegaal verkregen inhoud, zullen generatieve AI-modellen nooit meer weggaan, zullen ze alleen maar beter en efficiënter worden, en zullen de voordelen de nadelen ver overtreffen. Precies zoals we eerder hebben gezien met de uitvinding van de computer en het internet. Wees pragmatisch: omarm generatieve AI om wat het goed kan, wijs het niet af om de fouten die het maakt, onderhoud cruciale eigen vaardigheden en leer er verstandig mee samenwerken.

AI in the Era of Climate Change: Solution or Problem?

AI could help save energy but in the near term AI datacenters will use more energy.

This article was written for ACM News and published on 12 May 2025.

With the rise of deep learning since 2010, the number of computations needed to train artificial intelligence (AI) models has doubled about every six months. Enabling that growth requires a lot of energy, and in practice most of that comes from fossil fuels.

On the other hand, there are also countless ways AI can help save energy, which raises the pressing question of whether AI will lead to a net increase or decrease in energy consumption and, subsequently, what effect that will have on climate change.

That question was at the center of the session “AI in the Era of Climate Change: Solution or Problem?” at the AAAS Annual Meeting in Boston in February.

The complete article can be read here.

AI Risks for Democracy, the Economy, and Civil Rights

The lack of clarity on whether a speech, image, or video is real or artificial is at the center of the debate over AI's benefit to society.

This article was written for ACM News and published on 1 April 2025.

Since January’s launch of DeepSeek R1, the Chinese open-source variant of OpenAI’s GPT-o1, the metaphor of the ‘AI race’ has dominated the geopolitical discussion about artificial intelligence (AI) technology. The debate on the real impact of AI on society and the best ways for AI to benefit society as a whole has faded into the background.

However, these topics were at the heart of the conference session “Risks from AI to the Economy and Society” at the recent American Association for the Advancement of Science annual meeting in Boston.

The complete article can be read here.