Artificial intelligence, blijvend of een hype?

Dat AI echt is, hoef ik nauwelijks te beargumenteren. Je ziet het overal om je heen. Het is geen verzinsel, het is er.
Vaak wordt om mijn mening gevraagd over AI. Daarom leek het me tijd om hier eens wat dieper op in te gaan.

AI is blijvend
Het is een serieuze technologie waar je op dit moment al heel veel mee kunt doen. Op belangrijke onderdelen is het blijvend en praktisch.

Waarom is AI blijvend?
AI kan mensen aantoonbaar helpen in hun werk, en dat effect gaat niet meer verdwijnen. Het versnelt processen, verlaagt drempels en maakt bepaalde taken goedkoper en sneller. Dat vooruitzicht is niet voor iedereen prettig. Banen waarin veel routine zit, of waarin output vooral bestaat uit standaardanalyse en standaardteksten, komen onder druk te staan of verdwijnen grotendeels. Denk aan functies zoals managers (vooral middenmanagement), tekstschrijvers, data-analisten en vergelijkbare rollen. Een deel van dat werk wordt simpelweg overbodig doordat AI-systemen dit sneller en consistenter kunnen uitvoeren. Hier ga ik later uitgebreider op in, in het hoofdstuk: "De Toekomst van Werk: Hoe AI Jouw Baan Verandert".

AI is een hype
Door sommige mensen worden verwachtingen gecreëerd die niet kloppen, of die voortkomen uit wishful thinking.

Waarom is AI een hype?
Bekende en intelligente mensen en de mainstream media maken soms cruciale denkfouten. Er wordt vaak aangenomen dat AI “de mens” zal overstijgen in intelligentie, alsof het een soort superbrein wordt dat alles beter begrijpt dan wij.
Oh ja?
Als dat zo zou zijn, waarom hebben aliens, die duizenden(?) jaren vooruitlopen, geen AI-maatje? Zouden we dan niet met robots uit de toekomst communiceren? En dat is nou net niet het geval! Aliens hebben een paar mooie zaken zoals antigravity, ze worden veel ouder en kunnen telepathisch communiceren, dus zonder praten communiceren. Dat is het dan! Ben ik daarvan onder de indruk? Een beetje. Nieuwsgierig? Ja.

Aliens
Aliens bestaan, daar twijfel ik niet aan, en ik ben niet de enige: ook veel hooggeplaatste militairen wijzen daarop. Er is zóveel bewijs dat je er eigenlijk niet meer omheen kunt, behalve met een mening, maar niet met feiten. Misschien is dat ook de reden waarom Elon Musk zegt dat hij geen aliens of UAP’s heeft gezien. Als hij dat zou toegeven, dan vallen zijn argumenten over AI en superintelligentie grotendeels in het water.

Ik vind Musk een bijzonder interessante en intelligente man, laat ik daar duidelijk in zijn. Ik gun hem al het goede en ik vind het knap wat hij heeft gepresteerd. Maar hij heeft het ook vaak genoeg mis, met name zijn voorspellingen en deadlines zijn twijfelachtig.

Alfa- en bètaprofielen
De huidige AI lijkt vooral op wat je een alfa-sterkte zou kunnen noemen: heel goed kunnen leren, herkennen, onthouden en reproduceren. Als je genoeg voorbeelden hebt gezien, kun je ontzettend veel. Dan heb je kennis van alle vragen en antwoorden en wordt het relatief eenvoudig om goede antwoorden te geven. Zelfs bij de moeilijkste examenopgaven van een universiteit. Als je intelligentie langs die meetlat beoordeelt, lijkt het IQ van AI hoog. Op basis van dát soort verkeerde conclusies worden er nu duizenden miljarden geïnvesteerd in AI. En dat heeft zichtbare neveneffecten: een enorme vraag naar rekenkracht, druk op energienetwerken en een sterke invloed op de markt voor geheugenchips en datacentercapaciteit. Hierdoor stijgen de prijzen van RAM-geheugen, SSD’s, NVMe en eMMC.

Alpha intelligentie is niet hetzelfde als begrijpen
Als je AI zou beoordelen op bèta-kwaliteiten, dan krijg je een heel ander beeld. Een bèta-profiel draait vooral om begrijpen en feiten. Het gaat minder om “zo snel mogelijk leren”, en meer om willen doorgronden hoe iets in elkaar zit: waarom is dit zo, wat is de structuur, wat zijn de grenzen van het model? Technisch en wiskundig inzicht horen daarbij. En precies daar wordt AI vaak overschat, omdat het heel overtuigend kan klinken zonder werkelijk begrip te hebben zoals een mens dat wel kan. Een computer die een formule “kent”, kan die formule eindeloos toepassen. Dat is indrukwekkend, maar in de kern is het ook niet magisch: het lijkt op geavanceerde automatisering, op “scripting”. Iets wat al decennia bestaat, alleen nu op veel grotere schaal en met een veel bredere toepasbaarheid.

De combinatie van ideologie, ambitie en te veel zakelijke belangen leidt tot verkeerde beoordelingen van AI. Dat geldt overigens voor bijna iedereen die een groot verhaal verkoopt, zeker als er miljarden aan investeringen mee gemoeid zijn.

Mijn stelling is duidelijk en controleerbaar: echte intelligentie, in menselijke zin, is niet mogelijk met de huidige modellen (LLM’s of varianten). En ik ga nog een stap verder: de hype rond “superintelligentie” is voor een groot deel gebouwd op een verkeerde interpretatie van wat deze systemen werkelijk kunnen.

Een systeem met “IQ 70” bouwt geen “IQ 200”!!
Als je de vergelijking met IQ gebruikt: AI is een systeem dat vooral goed is in patroonherkenning, statistische verbanden en reproductie. Maar het kan niet ineens uit zichzelf een sprong maken naar iets dat fundamenteel zelfstandig denkt. Je kunt het ook wiskundig formuleren: een model dat volledig afhankelijk is van training met bestaande data, kan geen nieuw soort intelligentie ontwerpen. Het kan optimaliseren en combineren, maar niet zomaar een totaal andere categorie begrip “uitvinden”. Dus zelfs als je honderden miljarden in AI stopt, dan kom je niet “verder” in de zin van menselijk begrip. Wel sneller en breder, maar niet intelligenter.

En toch is dáár de superintelligentie-hype voor een groot deel op gebaseerd!
Ik ben een buitenstaander en heb geen belang in AI-bedrijven: geen aandelen, geen reputatie die ik moet verdedigen richting aandeelhouders. Dat kun je van de meeste AI-leiders niet zeggen. Hun beoogde sterkte is daarmee hun zwakte geworden. Ik waardeer de technische vooruitgang en hun prestaties. Wat ik niet waardeer, is dat ze met verkeerde argumenten en conclusies de wereld in hun greep houden. En dat terwijl het helemaal niet nodig is om dat te doen.

Een paar voorbeelden
Neem bijvoorbeeld self-driving van Elon Musk: dat is een indrukwekkend staaltje techniek. Hoe het precies werkt verschilt per aanpak, maar in de kern kun je het zien als extreem geavanceerde patroonherkenning met enorme hoeveelheden data.

Self-driving is techniek, niet “begrip”
Veel mensen in de media zien alleen de uitkomst: een auto die zelfstandig rijdt. En dat noemt men dan intelligentie. Maar dat zegt vooral iets over het woordgebruik en de invalshoek van de journalist, het zegt niets over het systeem. En toch geloven veel mensen wat de media ons voorschotelen. Het self-driving-systeem begrijpt verkeer helemaal niet zoals een mens dat begrijpt. Het werkt op basis van gigantische hoeveelheden rijdata: video, sensorgegevens, voorbeelden van situaties en bijbehorende beslissingen. Daaruit ontstaat een model dat heel goed wordt in:

• herkenning
• voorspellen
• kiezen welke actie het beste past bij vergelijkbare voorbeelden

Wat hier gebeurt is niet “begrijpen”, maar dataverwerking en training op massale schaal, strakke engineering en geoptimaliseerde software. Indrukwekkend, maar het blijft techniek, geen intelligentie.

Ja, om betrouwbaar te handelen, moeten robotsystemen extreem veel situaties hebben opgeslagen, met echte data of via simulatie. Robots weten ook niet waar ze mee bezig zijn op de manier waarop mensen dat doen. Ze navigeren door een ruimte van bekende en semi-bekende situaties, waarin ze geleerd hebben welke acties tot welk resultaat leiden.

En laat je vooral niet misleiden door de stem van een robot. Audio is meestal gewoon tekst-naar-spraak. Het is geen enkel bewijs dat er intern “begrip” is ontstaan. Het is output, geen bewustzijn.

Waar het vooral om gaat, is dat de media zich steeds minder afvragen hoe iets tot een resultaat komt. Dat is een enorme verarming van de maatschappij. Als je schrijft dat AI intelligent is, dan snap je het gewoon niet, of je hebt een andere agenda, zoals adverteerders en multinationals tevreden houden.

De mediawaanzin
“Kijk, die robot doet hetzelfde als wat ik kan, nou dan moet-ie wel slim zijn.”
“Kijk, AI schrijft een artikel over iets, nou dan moet-ie wel slim zijn.”

Wederom verkeerde conclusies.

De robot weet niet wat hij aan het doen is. AI begrijpt niets van teksten, maar gebruikt bestaande teksten en vult die aan.
Juiste conclusie: allemaal interessante techniek, maar het is geen intelligentie.

Hoe dan wel?
Het zou natuurlijk anders zijn als je intelligentie op een andere manier interpreteert. Of je maakt onderscheid tussen menselijke intelligentie en technische intelligentie. Maar die mogen geen relatie met elkaar hebben, want het zijn twee compleet verschillende werelden.

Dit zijn de huidige terminologieën die gebruikt worden en wél een relatie of vergelijking met mensen maken, wat uitermate bedenkelijk is:

• ANI – Artificial Narrow Intelligence: doet één ding of een beperkt aantal taken heel goed
• AGI – Artificial General Intelligence: kan redeneren, leren en kennis toepassen over alle domeinen, zoals een mens
• ASI – Artificial Superintelligence: intelligentie die ver boven de mens uitstijgt

De uitleg

• ANI heeft niets te maken met intelligentie en is puur techniek: code en aansturing van hardware.
• AGI heeft niets te maken met intelligentie en is puur softwaretechniek die soms wel en soms niet dezelfde uitkomsten geeft als een mens. AGI is eenvoudigweg een enorme kennisbank die snel informatie kan leveren.
• ASI zal pas mogelijk kunnen zijn als er sprake is van synthetische intelligentie, dus met organismen die leven, net zoals onze hersenen. Maar dan hebben we het over levende organismen. Kijk naar de superintelligentie van aliens. Aliens zijn organismen en geen code in een computer zoals AI. Dat de maatschappij nog niet om mag gaan met aliens is een heel ander verhaal, omdat er zwaarwegende belangen van machtsblokken meespelen.

Mensen versus AI
Stel: je zet 500 van de meest intelligente en veelzijdige mensen ter wereld bij elkaar. Het energieverbruik voor eten, drinken en huisvesting is verwaarloosbaar vergeleken met de energie die nu nodig is voor AI. En inhoudelijk: die 500 mensen zijn samen slimmer, flexibeler en creatiever dan de huidige en toekomstige AI-systemen, zeker buiten nauw afgebakende taken.

De echte voorsprong van AI is niet “menselijke slimheid”, maar schaalgrootte: mensen kunnen niet miljoenen gesprekken tegelijk voeren. AI kan dat wel.
Dus: techniek!

Als je het volgende begrijpt, dan zie je ook waarom er in de maatschappij zoveel tegenstellingen bestaan en welke rol AI daarin speelt en wat het gevaar van AI is.

Je kunt het beschrijven als twee werkwijzes van de hersenen:

• Alpha-denken: aannemen wat je leest, leren, uitvoeren, regels volgen, snelheid en discipline.
• Beta-denken: niet zomaar iets aannemen, doorgronden, modelleren, redeneren, verklaren en vragen: "waarom?".

Dit is natuurlijk een versimpeling, maar het is wel de grondslag.


Wat doet de alpha-denker?

• Een rechter kan bijvoorbeeld vooral werken vanuit: “dit staat in de wet”.
• Een militair of agent vanuit: “dit is een bevel”.

Het is gewoon een rol die via wetgeving wordt afgedwongen.
Het heeft niets met intelligentie te maken maar meer met trouw aan je werkgever of meerdere, vóór je eigen belang.

Wat doet de beta-denker?

• Een ingenieur tekent niet op basis van een mening maar op basis van feiten en bewezen formules.
• Een programmeur maakt software op basis van wiskundige formules, niet op basis van een mening.

Het heeft alles met intelligentie te maken en trouw aan feiten, bewezen formules en logica voor het algemene belang.

Een voorbeeld
Als je een ruimte van 100 m² hebt en ieder mens heeft fysiek 10 m² nodig, dan passen er dus 10 mensen in.

De alpha-reactie

• De alpha-reactie is gebaseerd op aangeleerde teksten (goede en slechte principes) en emoties:
• Geleerd: “Je moet altijd delen, dus er moeten meer personen in kunnen.”
• Geen feiten, maar een mening.
• Dus zegt de alpha-denker: "Ik denk dat er wel meer dan 10 mensen in kunnen, dus dat gaan we doen".
• Er wordt niet conform de fysieke mogelijkheden gehandeld.

De beta-reactie

• De beta-reactie is gebaseerd op feiten en bewezen formules, geen speculaties.
• De beta-denker maakt een berekening en beredeneert de situatie: 100 : 10 = 10.
• Dus zegt een beta-denker: "Maximaal 10 mensen in de ruimte, punt".
• Er wordt conform de fysieke mogelijkheden gehandeld.

Je ziet direct waarom mensen langs elkaar heen praten en leven: ze gebruiken verschillende meetlatten.

Conclusie waarom AI een hype is
De huidige AI is puur alpha en integreert de uitkomsten van beta in haar presentatie.
Hierdoor lijkt AI slim en intelligent terwijl het eigenlijk een papegaai is die beschikt over veel informatie.

Ja, AI is eigenlijk een vorm van artificial cold reading.
U kent waarschijnlijk die series over mensen die beweren paranormale gaven te hebben. Iemand zoals Peter Popoff die volledig door de mand viel. Paranormaal is echter niet hetzelfde als "remote viewing", zoals Uri Geller aantoonbaar met wisselend succes heeft gedaan. Geller deed de "remote viewing" bij SRI in Menlo Park, California.

Uri Geller combineerde trucs met dingen die geen trucs waren. Het buigen van lepels en het laten draaien van een oud kompas zijn bijvoorbeeld gewoon trucs die ik zelf ook ken. Remote viewing is geen truc maar een gave. De combinatie van trucs en gaves heeft Uri Geller succesvol gemaakt.

Cold reading
Cold reading is een slimme manier om informatie van iemand te krijgen en die vervolgens anders te presenteren, zodat het lijkt alsof de informatie van de paranormale persoon komt. Eigenlijk een vorm van oplichting. Met AI is dit precies hetzelfde, alleen op grote schaal. Mensen geven de AI-systemen informatie en halen er in veel gevallen hun eigen informatie weer uit, gecombineerd met andermans informatie. En dat noemen we dan Artificial Intelligence. Artificial Cold reading klinkt natuurlijk niet zo sexy.

De wereld verandert razendsnel door de opkomst van kunstmatige intelligentie (AI). Het is een onderwerp dat iedereen raakt, van de kantoormedewerker tot de vakman op de bouwplaats. Maar wat betekent dit concreet voor onze dagelijkse bezigheden? In dit overzicht kijk ik naar rollen die onder druk komen te staan, welke banen juist veiliger zijn dan ooit en welke nieuwe kansen er ontstaan.

Banen onder druk: De rollen die veranderen
De banen die de grootste impact van AI zullen voelen, zijn vaak functies die we 'alpha-banen' noemen. Dit zijn rollen die veel draaien om taal, het verwerken van gegevens of vaste routines. Vooral wanneer deze werkzaamheden duur zijn en herhaalbaar dan zal AI grotendeels het stokje overnemen.

Administratieve en juridische routine
Denk aan het opstellen van standaardcontracten, het vertalen van algemene teksten of het doen van vooronderzoek in dossiers. Functies zoals griffiers, eenvoudige vertalers en assistenten bij de boekhouding zullen steeds vaker door slimme software en AI worden uitgevoerd.

Middenmanagement en controleurs
De 'tussenlagen' in bedrijven lopen risico. Managers die vooral bezig zijn met het samenvatten van stukken, het voorbereiden van besluiten voor het bestuur of het controleren van processen (zoals snelheidscontroleurs), worden ingehaald door systemen die dit sneller en foutloos kunnen.

Creatieve productie op instapniveau
Voor junior software developers, beginnende illustratoren of modellen die figuratiewerk doen, wordt het erg lastig. AI kan tegenwoordig simpelweg een afbeelding genereren of een basiscode schrijven zonder dat daar een mens aan te pas komt.

De 'Veilige Havens': Waarom de echte werker wint
Er is ook goed nieuws: een groot deel van de arbeidsmarkt blijft stevig overeind. Dit zijn vooral de 'beta-banen' en beroepen waarbij menselijk inzicht, fysieke vaardigheid of echte aanwezigheid essentieel is.

Vakmensen en handwerkers
AI kan veel, maar een muur stucen, een lekkende leiding repareren of een auto onderhouden is voor een computer onmogelijk. Schilders, timmerlieden, elektriciens en stratenmakers hoeven zich absoluut geen zorgen te maken. Hun fysieke handigheid en probleemoplossend vermogen ter plaatse zijn onvervangbaar.

Zorg en gastvrijheid
In de zorg en hospitality draait alles om de mens. Hoewel robots in ziekenhuizen kunnen helpen bij het schoonmaken, opereren, koffie bezorgen etc., blijft de aansturing en de werkelijke zorg mensenwerk. In hotels en restaurants zal AI helpen bij het papierwerk, zodat medewerkers juist méér tijd krijgen voor echte service aan de gast. Niet voor niets zijn de zogenaamde robothotels een mislukking geworden. De meeste mensen willen het gewoon niet.

Publieke sector en besluitvorming
Rollen waar een moreel kompas of gezag voor nodig is, blijven menselijk. Denk aan rechters, politici, politieagenten en militairen. Hier moet een mens de knoop doorhakken, niet een algoritme.

Nieuwe rollen: De opkomst van de 'Alles-kunner'
AI zorgt niet alleen voor het verdwijnen van werk, het creëert ook een compleet nieuwe categorie professionals. Ik zie duidelijk een verschuiving naar de 'one-person teams' die allround zijn.

De Integrator
Dit zijn mensen die een brug slaan. Ze begrijpen wat de klant wil, weten hoe ze AI moeten aansturen om het werk te doen, en bewaken de kwaliteit van het eindproduct. Zij leveren in hun eentje wat vroeger een heel team kostte.

De AI-regisseur
In de creatieve sector verschuift het werk van 'zelf tekenen' naar 'regisseren'. Een designer van de toekomst is iemand die AI de juiste instructies (prompts) geeft en ervoor zorgt dat de stijl en het merk van een bedrijf bewaakt worden.

Strategische adviseurs
Advocaten en boekhouders verdwijnen niet, maar hun werk verandert. Ze gebruiken AI voor het snelle reken- en uitzoekwerk, zodat zij zich volledig kunnen richten op ingewikkeld advies, onderhandelingen en menselijk contact.

Conclusie: Een nieuwe balans
De komende jaren wordt steeds duidelijker welk werk echt waarde heeft. Banen die vooral draaien om herhaling, controle, doorgeven en vergaderen komen steeds meer onder druk te staan. Wat overblijft, is werk dat echte waarde toevoegt. Mensen die iets kunnen maken, oplossen, begrijpen of creëren, worden belangrijker dan ooit. Of je nu werkt met je handen, met mensen of met systemen, de toekomst is voor mensen die echt iets toevoegen. AI is daarbij geen vervanger van alles, maar een hulpmiddel. Creativiteit, praktische vaardigheid en technisch inzicht maken daarin het grote verschil met de afgelopen 40 jaren. 

De huidige AI-bubbel zal in 2026 en 2027 in elkaar storten. Hiermee bedoel ik dat grote datacenters niet op grote schaal nodig blijken te zijn en dat er veel AI-providers failliet zullen gaan. De zogenaamde cloud-AI zal uiteraard wel blijven bestaan, maar niet op de enorme schaal zoals nu wordt beweerd door AI-leiders. Voor bedrijven en overheden zal cloud-AI een aanvulling zijn om te kunnen centraliseren. Maar voor thuisgebruikers en het MKB zal het gebruik van LLM-modellen en hun opvolgers vooral lokaal op de eigen computer en het eigen netwerk draaien. Misschien af en toe via een API-key om wat extra AI-data uit de cloud binnen te halen. Computers zijn zo sterk geworden dat de beperkte AI die je nodig hebt, gemakkelijk en veilig op je eigen pc kan draaien.

Of........ je geeft je volledige privacy op aan advertentiebureaus zoals Facebook, Instagram en Google, zodat je je privacy inruilt voor AI-prompts.

AI via ouderwetse CPU's en geen dure GPU-kaarten
De eerste LLM-modellen die via een normale pc gebruikt kunnen worden, zijn er nu. Eindelijk weer eens iets goeds van Microsoft, en ook nog eens open source met MIT-licentie: Bitnet. Een AI-model dat veel minder energie verbruikt en op een gewone pc kan draaien.

Synergie
Er komt een combinatie van bestaande software, AI-agents, AI-databanken met teksten, wiskunde, video en audio. Robots zullen betaalbaar en bruikbaar worden. Autonoom autorijden zal deels succesvol worden met AI, uitgebreide digitale databakens en grondinfrastructuur die via 5G en satellietverbindingen zoals Starlink van data worden voorzien.

Politieke dwazen
Als dwazen in de politiek het nodig vinden om ook het laatste stukje vrijheid van burgers af te nemen, dan zal een kleine groep mensen de toekomst van AI gaan bepalen. Ik ben er bang voor dat dat gaat gebeuren en wist het al in 1996, toen ik begon als internetpionier op het eiland Texel met de domeinnaam texel.com, waar nu een doorlink voor wordt gebruikt.

Internetpaspoort
In 2002 heb ik de domeinnaam internetpassport.net geregistreerd. Puur om te bewijzen dat het voor mij al duidelijk was dat een parlementaire democratie hetzelfde is als een autocratische staat met een verzachtend mediasausje. Men wil alles van je weten en voor jou bepalen. Straks mag je alleen nog het internet op met een internetpaspoort, of welke naam men er ook aan geeft, zoals DigiD, EUROID of eHerkenning. Erg jammer dat de overheid haar burgers niet vertrouwt, terwijl de werkende burgers en ondernemers de overheid en alle ambtenaren onderhouden en hun salarissen betalen. Als een internetpaspoort de enige mogelijkheid wordt om legaal het internet op te kunnen, dan zal dat vergaande gevolgen hebben voor de manier waarop we met AI omgaan.

Misschien was de papegaai wel de eerste vorm van AI.
Nu is het allemaal net iets geavanceerder.