Reportage FOBT (deel 2): 'AI is een tweesnijdend zwaard'

AI is gemeengoed, het is overal, iedereen past het toe. Tegelijkertijd staan we pas aan het prille begin van waar we als samenleving en bedrijfsleven met AI heen kunnen groeien, zo werd duidelijk tijdens het Future of Business Technology-event van Rocking Robots, Dutch IT Channel en Executive People in Pathé Utrecht Leidsche Rijn.

Ethische, juridische vraagstukken

Over ethische en juridische vraagstukken weet Irakli Beridze ook wel het een en ander te zeggen. Als leidinggevende van het Centre for AI & robotics van het Interregional Crime and Justice Research Institute (UNICRI) van de VN, ziet hij dagelijks de worsteling van politie- en veiligheidsdiensten met de twee zijden van AI. Zijn in Den Haag gevestigde organisatie probeert hier praktische handreikingen in te bieden, zoals een verantwoorde toolkit van ethisch en juridisch verantwoordelijke AI-instrumenten.

“AI is een tweesnijdend zwaard. Het wordt steeds vaker toegepast door cybercriminelen, maar ook om die criminelen te bestrijden. Op het eerste vlak zie je bijvoorbeeld ondermijning van overheden en anderen instituten met fake news – deep fakes zijn al op een smartphone te maken – en het gebruik van gezichtsherkenning om drones met een explosieve lading af te sturen op een doelwit van criminelen. Op het tweede vlak wordt AI-gestuurde gezichtsherkenning ook ingezet om online predators te vinden die kinderen willen exploiteren, of om grote hoeveelheden kinderpornocontent te doorzoeken die bij betrokken politiemensen veel psychologische stress veroorzaken.”

Op dat tweede vlak verwacht Beridze ook een groeiende noodzaak om AI-toepassingen in te zetten. Cybercriminaliteit groeit exponentieel, evenals de hoeveelheden data. Aan de andere kant kampen politie- en veiligheidsdiensten met een groeiend tekort aan personeel. “Op gebieden zoals audio- en videoprocessing, resource optimization en natural language processing zal AI dan ook steeds vaker ingezet worden. Voor de aanpak van online kindermisbruik, georganiseerde misdaad, drugshandel en terrorisme.”

Dan moet er echter ook vertrouwen bij het publiek zijn dat wethandhavers AI op een verantwoorde wijze inzetten. Compliant, met afdoende privacybescherming en vooral: transparant. “Op die vlakken zoeken wij naar de beste balans tussen optimaal en verantwoord gebruik van AI-toepassingen. Zelf en met hulp van organisaties uit het bedrijfsleven. met investeringen, ondersteuning, dialoog en interactie.”

Positie Nederland met AI

In een tweede panelsessie kijken Peter Zijlema (lid strategieteam Nederlandse AI Coalitie en directeur IBM Nederland) en Arjan Goudsblom, Senior Connector Technology bij TeachLeap.nl naar de positie van Nederland op het gebied van AI en data. Om deze positie te verbeteren, is de NL AI Coalitie in het leven geroepen.

Met zo’n 300 leden uit geledingen van overheden, bedrijfsleven en academische wereld probeert de publiek-private organisatie de fragmentatie in AI-ontwikkelingen te beperken en stakeholders met elkaar te verbinden. TechLeap probeert in dit verband als non-profit organisatie startups op onder meer AI-gebied te helpen door te groeien. Momenteel ligt de focus daarbij op de zorgsector.

De Nederlandse overheid heeft inmiddels honderden miljoenen vrijgemaakt ter ondersteuning van de Digitale Agenda. Daar maakt AI integraal deel van uit. Toch vindt Zijlema dat Ai nog onvoldoende op de radar staat van de overheid. “Het laatste kabinet was bepaald niet tech-savy. Ik zie positieve ontwikkelingen, maar Ai zou eigenlijk chafsache moeten zijn van de minister-president. Claim het

eigenaarschap en snap dat dit een technologie is zoals ooit de stoommachine. Dat moet je niet alleen aan markt overlaten. Als overheid kun je het verschil maken, maar doe dat samen met het bedrijfsleven, want daarmee wordt wel de dagelijkse boterham verdient.”

Goudsblom ziet net als Zijlema positieve ontwikkelingen. Zo is er minder versnippering – en dus verspilling van tijd, geld en schaars talent – als het gaat om AI-initiatieven. maar nog altijd is het voor startups zeer moeilijk om door te groeien. “Startups lopen altijd al tegen de problemen van kapitaal, talent en afzetmarkten aan. Bij AI-startups zijn er extra drempels, zoals toegang tot data – van wie zijn gegevens – en regulering. Dat zien we nog versterkt terug in de zorgsector. Het is heel moeilijk voor health AI startup om hier op te schalen.”

Mindshift nodig

Data delen – onder meer als gevolg van privacy-regels en onduidelijkheden over wat mag en wat niet – is ook volgens Zijlema een drempel om goede AI-toepassingen te ontwikkelen. Hetzelfde geldt voor het aantrekken van voldoende talent – al heeft Nederland wel een goede reputatie als het gaat om bijvoorbeeld innovatiehubs – en het veranderen van regulering en financiering. “Het gaat om een mindshift. Je kunt niet zomaar ergens wat AI ingieten en dan wachten tot er iets moois uitkomt.”

Die mindshift is echter wel hard nodig, menen Zijlema en Goudsblom. “AI is een echte enabling technologie. Hij staat aan de basis van veel innovaties. Ga je daar als land niet in mee, dan ga je steeds verder achterop lopen. Je verdienmodel, je competitieve vermogen zijn afhankelijk van je vermogen om te innoveren. Nederland heeft dit op het gebied van waterbeheer gedaan, maar dat had en heeft een duidelijke aanleiding. Bij AI lijkt het belang nog onvoldoende duidelijk. Nederland is ook te klein. We kunnen dit niet alleen, maar we moeten wel de vinger aan de pols houden in Brussel, invloed houden, om mee te blijven komen.”

‘Data is alles’

Tot slot vertelt Jan Lammers, sportief directeur Dutch F1 Grand Prix Zandvoort, hoe zelfs in de racesport data en AI een cruciale rol zijn gaan spelen. Sensoren monitoren alles dat er met een raceauto gebeurt, algoritmen analyseren nauwkeurig beelden van de race vanuit de auto en zelf en op andere locaties, monitoren weersomstandigheden zoals wind en gladheid door regenval die de honderdsten van seconden tussen winst en verlies kunnen bepalen.

“Data is alles tegenwoordig”, vertelt Lammers. “In mijn tijd kon ik op een recht stuk een halve seconde verliezen en er ook na een slapeloze nacht niet achter komen wat ik verkeerd gedaan had. Tegenwoordig kan je raceteam op basis van enorme bergen data binnen 10 seconden bepalen dat je motor het net niet goed genoeg deed. Een dag later zit er een nieuwe motor in en kun je weer gewoon meedoen.”

De meest belangrijke boodschap van lammers is echter dat data en AI niet alles zijn. “Het gaat om het samenspel van kunstmatige en menselijke intelligentie. Je hebt een samenspel nodig van alle betrokkenen om de inzichten uit AI optimaal te gebruiken: engineers, de coureur, data-analist. Net als bij het racen zelf: je doet het niet alleen, maar samen met een team.”