RISE OF THE HUMANS

LONG READ: WORDEN AL ONZE BANEN STRAKS OVERGENOMEN DOOR MACHINES EN KRIJGEN WE DAN EEN OPSTAND VAN MENSEN OF VAN MACHINES?

In 2003 werd de derde Terminator film uitgebracht. De titel: Rise of the Machines! De Opstand van de Machines! Een toekomst waarin machines het voor het zeggen en wij mensen niet meer zijn dan slaven. Of, zoals in het voorbeeld van Elon Musk, een toekomst waarin we een machine hebben die verantwoordelijk is voor de het verbouwen van frambozen en besluit dat dat beter kan, als de hele wereld één grote frambozenboerderij wordt.

Een opstand van machines, is net als zombies, een dankbaar onderwerp voor dystopische films. Maar dat scenario laten we hier buiten beschouwing. We beperken ons tot  de economische impact. De vraag die daarbij centraal staat is of de opkomst van kunstmatige intelligentie en robotisering leidt tot minder werkgelegenheid? En welke gevolgen dat heeft voor onze maatschappij.

We proberen deze vragen te beantwoorden, door de volgende onderwerpen te bespreken:

  1. Welke ontwikkelingen zijn er in robotisering en kunstmatige intelligentie?
  2. Wat betekent dat nu echt voor de werkgelegenheid?
  3. Welke oplossingen zijn denkbaar?
  4. Stel, je hebt een dochter van 12, welke opleiding moet ze gaan doen?

Na het lezen van deze long read weet je in ieder geval ook:

  1. Waarom Robots zo slecht zijn in het opvouwen van handdoeken;
  2. Waarom het niet zo erg is, dat je weinig rente krijgt op je spaarrekening;
  3. Waarom Elon Musk van Tesla zijn imago als Tony Stark (van Iron Man) koestert over de rug van robots;

Welke ontwikkelingen zijn er in robotisering en kunstmatige intelligentie?

Kunstmatige Intelligentie is er in alle vormen en maten. Het is moeilijk te definiëren wat intelligentie is, dus dat geldt ook voor kunstmatige intelligentie (AI). Bijvoorbeeld, een rekenmachine kan veel beter rekenen dan een mens. Dat is kunstmatige intelligentie. Deep Blue, de schaakcomputer van IBM, won in 1997 van Gary Kasparov. Dat is kunstmatige intelligentie. Watson, de ‘opvolger’ van Deep Blue en ook van IBM won Jeopardy van eerdere kandidaten. Dat is kunstmatige intelligentie. Suggesties bij Netflix, zelfrijdende auto’s, spraakherkenning, beelherkenning, de vertaler van Google. Dat is allemaal kunstmatige intelligentie.

De ontwikkelingen op het gebied van kunstmatige intelligentie gaan razendsnel. Je ziet je rekenmachine waarschijnlijk niet eens meer als kunstmatige intelligentie en jouw iPhone kan inmiddels ook wel winnen van een top schaker. Volgens Kevin Kelly in zijn boek The Inevitable kun je vergelijkingen trekken tussen de opkomst van electriteit en kunstmatige intelligentie. Je neemt een apparaat, en voegt er iets aan toe. Bijvoorbeeld, je had een handboor, electriciteit erbij, hoppa, een electrische boormachine. Nu heb je een electrische tandenborstel, intelligentie erbij, en hoppa, je hebt een mini-tandarts die elke dag ook even je gebit controleert en suggesties geeft. En zo kan elk denkbaar product voorzien worden van kunstmatige intelligentie. Het gaat dan vooral om kunstmatige intelligentie die uit ‘een cloud’ komt en heel specifiek iets kan. Er zal, zo voorspelt Kevin Kelly, juist geadverteerd worden met kunstmatige intelligentie die gegarandeerd geen bewustzijn heeft. Je wil niet dat je zelfrijdende auto tijdens het rijden ook nog probeert een boekhoudkundig probleem op te lossen.

Kunstmatige intelligentie ontwikkelt zich steeds sneller omdat we steeds beter in staat zijn om machines te laten leren. Termen als Deep Learning, Kunstmatige Neurale Netwerken, Algoritmes en Machine Leren spelen hierbij een rol. Het idee is dat we steeds beter worden in het bouwen van ‘motors’ die leren voortstuwen en we hebben steeds meer brandstof (data). Bij deze manieren van machine leren, staan de uitkomsten niet altijd vast. Dat maakt het soms ook een beetje eng, wat leren ze eigenlijk? De kunstmatige neurale netwerken zijn gebouwd met als model het menselijk brein, maar veel minder complex en meer abstract. Het is – vooralsnog – meer de hersens van een worm.

Niettemin kunnen deze wormen meer dan je denkt. Immers, Google heeft Computer (DeepMind) die GO (een complex, inituïtief spel) kan winnen van de beste GO spelers. Google (of Alphabet) ziet zichzelf sowieso als een AI – bedrijf. Als u zoekt op een afbeelding van een paard, leert Google op de achtergrond aan de hand van uw klik, hoe een paard er uit ziet en wordt de herkenningssoftware weer beter. Ook Pokerspelers zijn inmiddels verslagen door kunstmatige intelligentie. Op Berkeley hebben ze een cursus waarin de studenten uitgedaagd worden om software te ‘schrijven’ die Pac-Man kan verslaan. De computer mag dan alleen weten wat het doel is van het spel (punten halen) en de rest zoekt hij zelf uit. Na een half uurtje trial & error zijn computers dan snel al veel beter dan de beste mensen, en dat geldt ook voor vele andere spellen.

Het meest prominente voorbeeld van kunstmatige intelligentie is natuurlijk de zelfrijdende auto. Vijftien jaar geleden was de zelfrijdende auto nog iets van Science Fiction schrijvers én werd vaak aangeduid als het voorbeeld van wat een computer nooit zou kunnen. Immers, zoveel afwegingen, variabelen & complexiteit. En zie, nu is alleen nog het moment waarop de zelfrijdende auto’s zullen rijden een vraagstuk. Goede technologie lijkt vaak op een goede goocheltruc. De zelfrijdende auto is een geweldig voorbeeld van zo’n illusie.

Robotisering is het overkoepelende concept dat banen overgenomen worden door robots. Dat kan dus door software zijn (kunstmatige intelligentie) of zelfrijdende auto’s of echte metalen mannetjes zoals u ze wel kent van TV. Deze robotisering hebben we natuurlijk al gezien in de fabrieken, maar ook op andere plekken zien we steeds meer robots terug, zoals bijvoorbeeld in de zorg. Ook zien we steeds meer kleine varianten van robots, met als belangrijkste voorbeeld Baxter. Gemakkelijk te programmeren, veilig voor mensen en ideaal om in te zetten bij Midden en Klein Bedrijf voor maar 22.000 dollar (in 2016). Dat is nog best wel duur, maar die prijs zal snel dalen en Baxter wordt nu al gezien als een Macintosh – Moment voor de Robotwereld. Computers evolueerden van grote bakbeesten in datacenters, naar PC’s voor iedereen, naar Smartphones. Hetzelfde staat te gebeuren met robots en Baxter is het begin. Althans, dat wordt vaak gedacht.

We dromen misschien allemaal wel over een wereld, waarin we niets doen behalve in een hangmat liggen, en het werk wordt gedaan door slimme computers en robots. Maar is dat realistisch? Sommigen, en niet de minsten, zoals Elon Musk (die van Tesla) en Stephen Hawking (die briljante geest in een rolstoel) zien kunstmatige intelligentie als dé grootste bedreiging voor de mensheid. Nick Bostrom gaat zelfs zover dat hij spreekt over een wereld met fantastische economische wonderen en technologische vooruitgang, alleen zonder mensen. Disneyland zonder kinderen.

Maar er is een ander, concreter probleem. En dat is invloed van technologie op de werkgelegenheid.

Stel je nou eens voor dat er een computer is (Watson) die Jeopardy kan winnen (o, verrek, die is er al) en dat die computer snel goedkoper wordt en beschikbaar komt voor iedereen. Kun je je dan ook voorstellen dat een computer die Jeopardy kan winnen ook in staat is om voor je te werken als callcenter medewerker? Of als doktersassistent? Of als boekhouder? Secretaresse? Doktersassistente? En ga zo maar door. Hier kun je zelf kijken of uw baan geautomatiseerd gaat worden en wanneer. Als we eenmaal de software hebben voor een – laten we zeggen – doktersassistente is het een kwestie van kopiëren en weg zijn de banen. Doktersassistenten haal je voortaan uit de Cloud.

Laten we eens wat zaken op een rij zetten:

  • Zelfrijdende auto’s bedreigen de banen van 4.1 miljoen mensen alleen al in Amerika. Über, bijvoorbeeld, heeft als toekomstvisie dat je met hun app geen snorder maar een zelfrijdende auto belt (daarom zijn ze zoveel waard). Althans voordat het management ontmaskerd werd als vrouwonvriendelijke Alfa – apen;
  • Supermarkten en Fast Food Ketens worden snel geautomatiseerd. U scant waarschijnlijk ook zelf, bestelt bij de Mac via een bestelpaal, en straks staat een robot de vakken te vullen of uw burgers te bakken;
  • Grote webwinkels nemen langzaam alles over en er werken echt veel minder mensen bij Zalandoo dan bij alle kleinere, fysieke schoenenwinkels bij elkaar;
  • Software doet straks het werk van medewerkers nu. Vertalen kan al bijna via Google, spraakherkenning wordt steeds beter, hier en daar zien we al dat computers op de beurs handelen en bepalen of je wel of geen krediet krijgt;
  • Producten worden werkwoorden. Dvd’s/BluRays kopen is verandert in Netflixen. CD’s kopen is verandert in Spotifyen. Foto’s ontwikkelen is verandert in Instagrammen. Bij de grote technologie bedrijven werken in verhouding maar heel weinig mensen;
  • Door 3d printen heeft straks misschien wel iedereen een eigen productielijn (in de buurt), maar wat betekent dat voor al die fabrieken die de producten nu maken (en waar, soms, mensen werken)?

En bovenstaande is nog maar het begin. Sommige voorspellingen stellen dat binnen 20 jaar 47% van onze banen is overgenomen door technologie. Een bekende reactie op deze problematiek is de volgende: ach ja, toen de stoommachine kwam waren we ook bang voor onze werkgelegenheid, maar er is alleen maar meer werk gekomen. Er is nu ook geen kolenschepper of turfsteker meer. Er komen wel weer nieuwe banen. Er zijn echter grote verschillen. De ontwikkeling van technologie gaat vele malen sneller en de kenniswerkers zijn deze keer ook aan de beurt.

Andrew McAfee en Erik Brynjolfsson van MIT tonen in hun boeken Race Against The Machine en The Second Machine Age aan dat de labor-productivity.pngeconomie weliswaar groeit, maar dat het aandeel van menselijk kapitaal (arbeid) daarin snel afneemt. Investeringen vinden meer en meer plaats in hardware en software. Het gevolg is dat de werkgelegenheid afneemt en de ongelijkheid toeneemt. Een extreem dystopisch toekomstbeeld zien we in de video Humans Need Not Apply. Deze film kreeg veel kritiek, maar ook die kritiek werd weer weerlegd. Wat je vaak hoort, is dat nieuwe technologie leidt tot nieuwe banen. Misschien, maar zijn dat niet juist de banen die weer heel snel daarna aan de beurt zijn om weggeautomatiseerd te worden?

Een goed voorbeeld, dat vaak gebruikt wordt, is dat van de digitale fotografie. Facebook en Instagram hebben veel (en echt veel!) minder mensen in dienst dan Kodak. Máár de marktwaarde van deze bedrijven is vele malen groter, en ze hebben minstens 7 miljardairs voortgebracht.

Maar, zo wordt er vaak gezegd, producten worden toch goedkoper door technologie. Je hebt dus minder geld nodig voor dezelfde levensstijl. Kijk naar het voorbeeld van de fotografie, dat is nu zo goed als gratis. Onderzoek heeft echter ook aangetoond dat onze inkomens in de laatste 20 jaar met 20% zijn gegroeid maar de kosten van zaken als eten, brandstof, entertainment, onderwijs met meer dan 50%. Aan de andere kant stelde Larry Page (die van Google, maar ook die van ‘wij gaan nooit onze ziel verkopen aan advertentie – inkomsten) in een interview met de Financial Times dat er een massieve deflatie op komst is. Nieuwe technologieën maken zaken 10 keer goedkoper. Vasthouden dus dat spaargeld, ondanks dat de rente nu laag staat. Mijn gratis advies: niet investeren in vastgoed.

Er is géén economische regel die stelt dat er een balans moet zijn tussen economische groei en het aantal banen. Het is wél de verwachting dat een maatschappij waarin veel mensen werkloos zijn, een maatschappij is die – als we niets aanpassen – uiteindelijk niet functioneert. De kans is groot dat mensen zonder inkomen, zonder zelfwaarde in opstand komen. En dat zal volgens vele veel sneller gebeuren dan dat Robots ons bedreigen. De Rise of The Humans is dus veel waarschijnlijk dan The Rise of The Machines. Maar wat moeten we daar tegen doen?

We moeten in ieder geval anders denken. Laten we een paar oplossingen bekijken.

Oplossing 1. We negeren het probleem. Alles komt vanzelf goed. Dit klinkt naïef, maar dat hoeft zeker niet zo te zijn. In een dik rapport vertelt het Rathenau – instituut dat ongeveer 52% van de experts een grote verandering en een trendbreuk ziet en de andere 48% ziet dat er niet veel aan de werkgelegenheid gaat veranderen. De kern van het betoog van de 48% is dat nieuwe technologie altijd geleid heeft tot nieuwe banen en dat de mens onverzadigbaar is. Wij hebben oneindige behoeften. Neem nu het voorbeeld van de smartphone. Tien jaar geleden waren er geen smartphones en apps. Nu werken miljoenen mensen in deze industrie en durft u uw huis niet meer uit zonder uw telefoon. Nieuwe tijden, nieuwe behoeften, nieuwe banen. Zelfrijdende auto’s moeten onderhouden worden, sensoren vervangen, kunstmatige intelligentie gevoed en ga zo maar door. Overigens betekent dit niet dat we moeten relaxen, want nieuwe banen zullen anders zijn, dus moeten we inzetten op scholing en op het opleiden van mensen die om kunnen gaan met veranderingen.

Er is goed nieuws voor de ‘negeerders’ want er verschijnen steeds meer artikelen waarin aangetoond dat er geen bewijzen zijn voor massaal verlies van banen. Alle economische ontwikkelingen wijzen juist op het tegenovergestelde (lees, dit maar eens). Zelf Andrew McAfee komt langzaam op zijn schreden terug.

Oplossing 2. Het basisinkomen. Als de robots ons werk gaan doen en alles wordt door de vergaande technologisering steeds goedkoper dan ligt de weg vrij voor een basisinkomen. Iedereen krijgt een bedrag zonder er iets voor te hoeven doen. Daarna heb je keuze-vrijheid. Wil je meer verdienen, dan kan dat (en zo stimuleren we creativiteit en ondernemerschap). Wil je je tijd gebruiken voor de kunst, dan kan dat. Om voor anderen te zorgen? Je sixpack te ontwikkelen? Het kan allemaal. Echter, er zitten ook nadelen aan? Kunnen we dit wel betalen? Wie gaat het dan het rotwerk doen wat robots nog niet kunnen?

Een interessant vraagstuk in deze zijn bullshit-jobs. Een term die bedacht is door David Graeber. Zijn betoog is dat de beroemde econoom Keynes in de jaren ’30 voorspelde dat we nu nog maar 15 uur per dag zouden hoeven te werken. Dat klopt ook, volgens Graeber, echter we hebben er een hele hoop zinloze banen bij verzonnen. De bullshit jobs. Telemarketeers, bedrijfsjuristen, compliancy officers, zo ongeveer de hele financiële wereld. Allemaal bullshit jobs. En hard werken dat ze doen. Het gevolg van deze hardwerkende bullshit-jobbers is dat er weer mensen moeten zijn die het huis schoonmaken, de hond uitlaten, burn-outs behandelen, 24/7 pizza bezorgen, etc.. Bullshit-jobs scheppen nieuwe bullshit-jobs. Als de metrobestuurder staakt, is er onmiddellijk een impact. Chaos is het gevolg. Als de bedrijfsjurist staakt, wordt de wereld misschien wel een klein beetje beter. Volgens Graeber tarten de bullshit-jobs de wetten van het kapitalisme. Het is maatschappelijke keuze dat wij vinden dat de bedrijfsjurist meer betaald moet krijgen dan de verpleegkundige of de onderwijzer. Geen kapitalistische.

Vanuit dat oogpunt zou het basisinkomen alles op zijn kop kunnen zetten. Immers, als er een basisinkomen is, dan worden misschien de best betaalde banen wel, die banen die echt iets bijdragen. Onderwijzer, verpleegkundige, vuilnisman, timmerman, stucadoor. Kan best, immers, ons huidige systeem is ook maar verzonnen.

En die robots. Kunnen die straks alles dan? Nee, voorlopig niet. In de jaren 80 schreef Hans Moravec een boek dat leidde tot Moravecs Paradox. Daarin liet hij zien dat computers heel goed zijn in taken we beschouwen als heel moeilijk (winnen van de wereldkampioen schaak) en heel slecht in taken die we als simpel zien (de vaatwasser uitruimen). Kunstmatige intelligentie heeft hele specifieke competenties en wij mensen zijn goed in alles. Dat is het verschil. Dat betekent dus ook dat de rotklusjes blijven bestaan. Deze klusjes zijn nooit onderdeel van de experimenten met basisinkomen. Daarom kunnen zulke experimenten eigenlijk alleen goed gedaan worden, als ze meteen de hele bevolking omvatten.

Oplossing 3. Zelf de goede keuze maken. Ik gaf laatst een presentatie over dit onderwerp en toen vroeg iemand in de zaal wat ik hem adviseerde voor zijn dochter. Goede vraag. Alles wijst er op dat kunstmatige intelligentie zich de komende jaren vooral gaat richten op specifieke – beperkte taken. Boekhouden, werkstukken nakijken, bewakingsbeelden bekijken, telefoons beantwoorden, lesgeven, etc… Dat betekent dat het verstandig is om je dochter op te leiden tot iemand met allerlei vaardigheden waar robots slecht in zijn. Denk aan compassie, creativiteit, ondernemersschap, initiatief, etc… of in een beroep waar veel interpersoonlijk contact of motorische vaardigheden vereist zijn.

Mijn dochter begint volgend jaar aan de MAVO (niet zo’n goede keuze), maar ze wil bij de dierenpolitie (goede keuze).

Laatste update: 16 augustus 2017

Deze teksten zijn gemaakt onder Creative Commons de links en afbeeldingen zijn dat niet altijd.

Wil je wat toevoegen, veranderen of anderszins opmerkingen plaatsen. Gebruik dan de reactiemogelijkheid hieronder.