Wat is ethische AI? De bezwaren, eerlijk besproken

Zuiverheid, propere handen, een verhaal waar niks op aan te merken valt. Dat bestaat hier niet.

Het eerlijke antwoord op de meeste grote vragen over AI is: het is ingewikkeld. En iedereen die je iets anders vertelt, probeert je iets te verkopen.

Dus hieronder kijk ik de bezwaren die ik het vaakst hoor recht in de ogen. Ook de stukken die oncomfortabel zijn.

Wat bedoel ik met ethische AI?

Als ik het over ethisch heb in mijn werk, gaat het over bewust zijn. Met open ogen kiezen. Weten waar het fout gaat en dat niet wegmoffelen.

Dat is een saaier antwoord dan wat je op een conferentiepodium hoort. Het is ook het enige dat ik kan waarmaken.

Is AI gebouwd op gestolen werk?

Grotendeels waar.

In 2025 ging Anthropic akkoord om 1,5 miljard dollar te betalen om een class action te schikken over het trainen op gepirateerde boeken. De grootste auteursrechtschikking in de geschiedenis van de VS. De rechter trok een duidelijke lijn: trainen op legaal verkregen content kan onder fair use vallen, trainen op gepirateerde content is inbreuk. Anthropic is niet het enige bedrijf met zulke claims aan zijn broek, en de vraag of er toestemming was voor de trainingsdata is nog lang niet beslecht.

Ethics-washing noemen ze dat. Bedrijven die zich verkopen als verantwoordelijk terwijl de basis onrechtmatig gebruikt werk is. Terechte kritiek, ik ga ze niet tegenspreken. Zo'n schikking is een stuk verantwoording, en ze maakt de schade voor de schrijvers van wie het werk is meegenomen niet ongedaan.

Wat ik erover te zeggen heb: dat fundament ligt er nu. Of het proper is? Nee. De vraag is wat we doen nu het er eenmaal ligt. Voor mij: meer transparantie eisen van de aanbieders, kiezen voor tools met beter gedocumenteerde trainingsdata waar die bestaan, en eerlijk zijn tegen de mensen die ik lesgeef over waar ze echt mee werken.

Verwoest AI de planeet?

De milieukost van AI is echt en stijgt. Dat weegt bij mij zwaar door. Zwaarder dan bij veel mensen die AI lesgeven, want milieu is belangrijk in ons gezin.

Datacenters verbruiken veel energie en water. Het trainen van de grote modellen, dat eenmalige proces om zo'n model van nul op te bouwen, legt een stevig beslag op lokale stroomnetten. De gevolgen van massale datacenter-uitbreiding voor landgebruik en biodiversiteit zijn dus geen abstractie.

De nuance die ik wil meegeven, en dit is geen goedpraterij: de milieukost per vraag die je aan een bestaand model stelt, is veel kleiner dan meestal wordt voorgesteld. De grootste voetafdruk zit in de training. Die gebeurt één keer per modelgeneratie, of jij en ik de output nu gebruiken of niet. Dat maakt het niet goed. Het betekent wel dat jouw keuze om vandaag een AI-tool te gebruiken een impact heeft die dichter bij "een paar keer extra googelen" ligt dan bij "er wordt een datacenter bijgebouwd".

De grotere vraag, of heel die schaalvergroting van AI de totale milieukost waard is, daar weet ik het antwoord oprecht niet op. En ik denk dat niemand dat nu al weet.

Wat ik wél weet: dit los je niet op door zelf af te haken. Het echte antwoord zit in regelgeving, in druk op datacenters om hun stroom te vergroenen, in politieke transparantie-eisen over de uitstoot van dat trainingsproces, en in het technische werk om modellen zuiniger te maken. Dat laatste gebeurt trouwens echt: de kost om één vraag te verwerken is de afgelopen twee jaar fors gezakt.

Gaat AI iedereens job afpakken?

De vermindering van jobs door AI is echt, en ze gaat sneller dan de bescherming op de arbeidsmarkt kan bijbenen.

Waar ik wél tegenin ga: het idee dat dit zwart-wit is. Dat jobs ofwel blijven bestaan ofwel verdwijnen. Het klopt beter om te zeggen dat AI herverdeelt hoe we werken. Welke taken menselijk oordeel vragen, welke je kan delegeren, welke vaardigheden waarde krijgen in het nieuwe plaatje. Die herverdeling zorgt nu al voor verdringing in de ene functie en voor extra ademruimte in de andere. Vaak binnen hetzelfde bedrijf.

En net daarom doe ik dit werk. Als de enige mensen die vlot met AI overweg kunnen de mensen zijn die het gebouwd hebben, de mensen die zich geen ethische vragen stelden, die niet nadachten over jobs, rechtvaardigheid of wie er achterblijft, dan wordt AI vormgegeven rond hún prioriteiten.

De mensen die er wél om geven hoe het gebruikt wordt, moeten mee aan tafel zitten. En er vlot genoeg in zijn om mee vorm te geven in plaats van langs de zijlijn te staan.

Dus je kijkt niet weg van wat AI met werk doet. Je gaat er middenin staan, dicht genoeg om er iets aan te veranderen. In jouw sector, jouw bedrijf, jouw omgeving.

Zijn er wel echte regels voor AI?

Ook grotendeels waar. De meeste toezicht is op zijn best reactief. Er zijn geen afdwingbare wereldwijde normen voor hoe de grote AI-systemen gebouwd, getest of uitgerold worden. De technologie ontwikkelt sneller dan het publieke debat, en de luidste stemmen in dat debat zijn meestal de partijen die geld verdienen aan de versnelling.

Maar toezicht gebeurt niet alleen op het niveau van wetgeving. Het gebeurt evengoed in de keuzes die bedrijven en gebruikers elke dag maken over wat ze wel en niet met deze tools doen.

Eigen afspraken hebben over AI in je bedrijf. Bewust omgaan met welke gegevens je deelt. Kwaliteitscontroles inbouwen in je manier van werken. Op de hoogte blijven van waar de sector naartoe gaat. Dat zijn allemaal beslissingen. En ze doen ertoe.

Hoe ik dat zelf vastleg, staat in mijn AI Charter.

Kun je de grote AI-bedrijven vertrouwen?

Gezonde scepsis is hier op zijn plaats. De economie achter de grote AI-labs is oprecht wankel. CEO's van die labs hebben publiek gezegd dat de vraag zo moeilijk te voorspellen is dat een jaar of twee ernaast zitten hen fataal kan worden. Dit zijn geen volwassen, gevestigde bedrijven met een gegarandeerd groeipad.

De systemen die ik bouw, of die ik jou leer bouwen, zijn tool-onafhankelijk. Ze hangen niet vast aan één leverancier, en dat is een bewuste keuze. Gemaakt om te overleven, wie er ook overleeft.

Ik ben sceptisch over elke aanpak die je diep afhankelijk maakt van één platform of één aanbieder. De mijne inbegrepen. Het werk dat je doet moet overdraagbaar zijn, zodat je vaardigheden met je meegaan, wat er ook gebeurt in de sector.

Wat betekent ethisch hier dan?

Bewust. Met open ogen. Kritisch met AI omgaan en het toch gebruiken op een manier die klopt met de waarden waarrond je je bedrijf wil bouwen.

In de praktijk ziet dat er zo uit:

• We bouwen systemen die niet vastzitten aan één leverancier.

• We nemen onze eigen afspraken serieus.

• We blijven bij de ongemakkelijke vragen zitten in plaats van er snel overheen te wandelen.

• We doen niet alsof het fundament proper is.

En we kiezen ervoor om mee aan tafel te zitten. De tools staan niet boven kritiek, dat weet je nu. Maar het alternatief is dat we het veld overlaten aan de mensen die deze vragen niet eens stellen.

En dat is erger.