Een revolutie benoemen terwijl je er middenin zit

Kunnen we een omwenteling eerlijk beschrijven terwijl we er middenin zitten?

---

Houten muren

Toen de Perzische legers naderden, stuurden de Atheners gezanten naar het orakel van Delphi.

De priesteres gaf een duister antwoord: de stad zou tot de grond toe worden verwoest, en redding lag alleen in houten muren.

In Athene brak ruzie uit. Sommigen dachten aan de houten palissade rond de Akropolis; dat was logisch, want daar denk je bij “houten muur” nu eenmaal het eerst aan. Bevelhebber Themistokles las de zin anders: de houten muren waren de schepen van de vloot. Hij overtuigde het volk het vasteland te verlaten en aan boord te gaan.

In 480 v.Chr. sloeg die wendbare houten vloot bij Salamis de Perzische schepen uit elkaar.

Wat won, was niet de voorspelling maar de uitleg ervan.

Precies zoals vandaag. We hebben informatie, maar informatie alleen wijst geen richting. Uit dezelfde zin komen twee verschillende toekomsten, en we weten niet welke de juiste is.

Zo staan we er nu voor met kunstmatige intelligentie. Er zijn cijfers, er zijn rapporten, er zijn prognoses. Wat ontbreekt is de uitleg die ons de slag laat winnen.

Van binnenuit kunnen we niet meten

Het eerste probleem van het middenin een AI-revolutie zitten is niet emotioneel maar meetkundig. De vis kent het water het laatst: we merken niet op waarin we zwemmen.

In 2025 deed de onderzoeksgroep METR een schijnbaar simpel experiment. Ervaren opensourceontwikkelaars kregen echte taken in repositories die ze zelf goed kenden. Bij een deel mochten ze AI-tools gebruiken, bij een deel niet.

De uitkomst: de ontwikkelaars mét tools waren negentien procent trager klaar.

Maar dat is niet het punt. Het punt is wat dezelfde ontwikkelaars ná het experiment zeiden. Gemiddeld schatten ze dat AI hen twintig procent sneller had gemaakt.

Ze werden dus langzamer en voelden zich sneller. Daartussen gaapt een kloof van ongeveer veertig punten.

De grenzen van dat onderzoek verdienen het eerlijk genoemd te worden: zestien ontwikkelaars, tweehonderdzesenveertig taken, tools uit begin 2025. Het team beschouwt de bevinding zelf inmiddels als historisch en zegt dat ze de huidige generatie tools niet representeert. En de uitkomst betekent niet dat AI niet werkt.

Wat ze wél zegt is smaller en schokkender: terwijl je in een technologie zit, kun je met je eigen gevoel niet meten wat die technologie met je doet.

Spinoza noteerde iets vergelijkbaars over onszelf: mensen menen vrij te zijn omdat ze hun verlangens kennen, terwijl ze de oorzaken van die verlangens niet kennen. Het gevoel is helder, de herkomst niet.

Houd deze bevinding vast, want de rest van dit stuk rust erop. Iedereen die over de revolutie praat, beschrijft op gevoel iets wat hij niet gemeten heeft. Ook ik, terwijl ik dit schrijf.

Benoemen komt altijd te laat

De term “Industriële Revolutie” werd niet gebruikt toen de stoommachines de fabrieken vulden. Een tijdperk krijgt zijn naam nadat het voorbij is. Wie erin leefde, beleefde het niet als revolutie maar als een reeks losse ellendes en kansen. Prijzen, migratie, ziekte, een nieuwe economie, steden die volliepen.

Huizinga wist als weinig anderen hoe scherp een tijdperk pas achteraf in beeld komt. Hij kon de herfst van de middeleeuwen tot in de kleuren natekenen, en worstelde zichtbaar zodra hij diezelfde blik op zijn eigen jaren dertig richtte. Het eigen moment diagnosticeren is een ander vak dan geschiedschrijving.

De economisch historicus Paul David maakte in 1990 een beroemde vergelijking. Nadat elektriciteit de fabrieken binnenkwam, bewogen de productiviteitscijfers lange tijd niet. Pas zo’n dertig, veertig jaar later kwam de echte winst.

Dat lag niet aan de zwakte van elektriciteit. Fabrieken vervingen de stoommachine door een elektromotor, maar herontwierpen de fabriek niet. In de oude ordening stond één grote motor, en alle machines hingen met riemen aan drijfassen onder het plafond; het gebouw was rond die centrale kracht gebouwd. De eigenlijke gift van elektriciteit was dat elke machine zijn eigen kleine motor kon krijgen. Dat zien, en vervolgens de hele indeling van de fabriek opnieuw bedenken, kostte een generatie.

De winst kwam dus niet uit de techniek, maar uit de herinrichting.

Leg dat naast de bevinding van METR. De ontwikkelaar schuift het nieuwe gereedschap in de oude werkstroom en voelt zich sneller, terwijl de cijfers het tegendeel zeggen. De fabriek die een elektromotor aan het oude assen-en-riemenstelsel hing, beleefde precies hetzelfde.

De revolutie vindt niet plaats in de technologie, maar in de organisatie. En organisatie verandert veel trager dan techniek.

Dit land kent dat patroon beter dan de meeste. Een molen alleen heeft nooit een polder drooggelegd; wat het verschil maakte was de trapsgewijze bemaling, het onderhoud, de verdeling van de lasten — kortom het waterschap dat eeuwenlang bijeen wist te blijven. Het gereedschap was indrukwekkend, maar het werk werd gedaan door de instelling eromheen.

Het dilemma van Collingridge: benoemen voor het te laat is

De derde dimensie is de politieke kant.

David Collingridge beschreef in 1980 een dilemma, en die beschrijving is sindsdien de eerlijkste zin uit het technologiebeleid gebleven.

In een vroeg stadium is een technologie makkelijk vorm te geven, maar ken je haar gevolgen niet. Tegen de tijd dat de gevolgen zichtbaar worden, weet je waar het over gaat, maar zit de technologie zo diep verankerd dat veranderen duur, moeilijk en traag is.

Het dilemma luidt dus: zolang verandering makkelijk is, valt de behoefte niet te voorspellen; zodra de behoefte duidelijk is, is verandering kostbaar geworden.

Dit dilemma verklaart beide kampen in het AI-debat tegelijk.

De ene kant zegt: we weten het nog niet, laten we niet overhaast reguleren. Dat klopt; de kennis ontbreekt. De andere kant zegt: laten we ingrijpen voor het te laat is. Ook dat klopt; het venster sluit. Beiden hebben gelijk, en precies daarom raakt het debat niet opgelost.

Collingridge zelf deed een bescheiden voorstel: vernieuwing in kleinere stappen laten vorderen, onomkeerbare ontwerpen vermijden, systemen bouwen waarin je fouten kunt maken en herstellen.

Vertaald naar vandaag: de vraag is niet of AI goed of slecht is. De vraag is of we het besluit om AI grenzeloos te laten groeien later nog kunnen terugdraaien.

De mens binnen de revolutie

Onder al die lagen van meten en beleid gebeurt iets veel stillers.

De cijfers zijn ernstig. Uit een enquête van RAND blijkt dat ongeveer een achtste van de Amerikaanse tieners en jongvolwassenen — ruwweg 5,4 miljoen mensen — zich tot een chatbot heeft gewend op een moment van verdriet, angst of overbelasting. In het vervolgonderzoek loopt dat op tot een vijfde, oftewel 8,2 miljoen. Twee derde van hen heeft het aan niemand verteld.

Zeggen dat mensen “erin trappen” is makkelijk en fout. De juiste lezing is deze: kunstmatige nabijheid vult een leegte, en die leegte heeft AI niet geslagen. Menselijke steun werd zowel duur als onbereikbaar.

Toch ontbreekt er iets, en dat iets is geen betere imitatie van empathie.

Wat er gebeurt in een gesprek met een therapeut, is dat de ander door jou wordt geraakt. Wat hij hoort, verandert hem. Jouw zwijgen zegt hem iets. Een model luistert, registreert, produceert een antwoord; maar het verandert niet door wat het meemaakt. Stilte is voor het model geen gegeven.

Daar zit het verschil. Het probleem is niet dat het model niet goed genoeg is; het probleem is dat de vraag of het goed is naast de kwestie staat.

Martin Buber gaf hier de klassieke naam aan. In de ik-het-verhouding is de ander een object; hij wordt gebruikt, gemeten. In de ik-jij-verhouding vindt een ontmoeting plaats. Het moeilijke van Buber is dit: ook als twee geluidsgolven identiek zijn, is de ene een ontmoeting en de andere niet. Niet kunnen onderscheiden betekent niet hetzelfde zijn.

Van revoluties houden we makkelijk statistiek bij. Van wat verdwijnt, niet.

De belofte was elke keer vrije tijd

Antipatros van Thessaloniki richt zich rond het jaar 12 in een epigram over de watermolen tot de vrouwen die de maalsteen draaiden: slaap nu maar, jullie armen en schouders mogen rusten. Het water heeft het werk overgenomen. De eerste belofte van automatisering was geen winst, maar slaap.

Thomas Carlyle zag in zijn essay Signs of the Times uit 1829, waarin hij de industriële revolutie bekritiseert, het echte gevaar niet in het mechaniseren van het werk. Hij zag het in het doorsijpelen van het machineritme in de menselijke geest.

Op 24 april 1812 stonden in het Lancashire-stadje Westhoughton twee zussen vooraan in de menigte die een weverij in brand stak. Mary Molyneux was negentien, Lydia vijftien. De rechtbankstukken beschrijven hoe ze met kolenhaken de ruiten insloegen en de mannen aanvuurden; het gebouw brandde af, met de weefgetouwen erin. Niet uit angst voor techniek; hun bestaan werd hun ontnomen. Beiden werden vrijgesproken.

In 1911 maakte Frederick Winslow Taylor met The Principles of Scientific Management van menselijke arbeid een proces dat gemeten en geoptimaliseerd moest worden.

Zet die vier naast elkaar en het patroon verschijnt. De belofte was elke keer vrije tijd. De gewonnen tijd vloeide elke keer naar nieuw werk, een nieuwe meting, een nieuwe mechanisering.

De AI-revolutie waarin wij zitten valt buiten die cyclus niet. Dat ze ons geen basisinkomen komt brengen, is inmiddels duidelijk genoeg. We zullen anders en méér werken, of met AI werken op een manier die veel meer output oplevert.

Hoe ziet een gezonde beschrijving eruit?

Ik sluit dit stuk niet af met een voorspelling, want de voorspelling zelf is onderdeel van dit verhaal. In plaats daarvan laat ik drie maatstaven achter die je middenin een revolutie kunt gebruiken.

Zoek de revolutie niet in de techniek, maar in de organisatie. Zet je nieuw gereedschap in een oude ordening, dan verandert er niets, alleen voelt iedereen zich drukker. Wil je weten waar de verandering zit, kijk dan niet naar het instrument maar naar hoe het werk verdeeld is.

Vertrouw je gevoel niet, meet. Daar is de METR-bevinding voor. Mensen kunnen zich sneller voelen terwijl ze trager worden. Dat is geen domheid; het is het verschil tussen het gevoel van vlotheid dat nieuw gereedschap geeft en een gemeten uitkomst. De stelligste zin over de revolutie is meestal de zin waarachter de minste meting zit.

Vraag naar de omkeerbaarheid van onze AI-besluiten. Het dilemma van Collingridge valt niet op te lossen, wel te beheren. De vraag of dit goed of slecht is, brengt ons al jaren nergens. De vraag of we dit later kunnen terugdraaien, en hoe snel we een fout zouden opmerken, is een vraag met een antwoord.

Themistokles won niet omdat hij het orakel in zijn eigen voordeel uitlegde, maar omdat hij het juist uitlegde. Het verschil zat hierin: hij keek niet naar de zin die hij in handen had, maar naar het werkelijke middel dat hij in handen had. Athene had een zwakke palissade en een sterke vloot.

De zinnen liggen vandaag klaar: ondergang, redding, sprong, dreiging. Ze klinken allemaal juist, en geen ervan wijst op eigen kracht een richting.

De vraag moet deze zijn: wat hebben we werkelijk in handen, en wat zijn we als mensheid bereid te verliezen?

Wanneer we dat in onze huidige situatie aan de AI zelf vragen, komt ook daar geen volledig antwoord vandaan. Dat valt ook niet te verwachten, want het antwoord op deze vraag moet de mens zelf vinden.