AI is inmiddels doorgedrongen tot in bijna elk digitaal domein. Van vertaaltools en chatbots tot beeldmakers en medische toepassingen. Veel gebruikers vinden AI handig, efficiënt en zelfs creatief. Toch brengt deze evolutie ook minder zichtbare risico's met zich mee, op persoonlijk, maatschappelijk en ecologisch vlak.

AI is inmiddels doorgedrongen tot in bijna elk digitaal domein. Van vertaaltools en chatbots tot beeldmakers en medische toepassingen. Veel gebruikers vinden AI handig, efficiënt en zelfs creatief. Toch brengt deze evolutie ook minder zichtbare risico's met zich mee, op persoonlijk, maatschappelijk en ecologisch vlak.

In dit artikel bekijken we verschillende AI-risicozones. Wat is bijvoorbeeld de milieu-impact van AI? Hoe betrouwbaar zijn de antwoorden van chatbots? Wat als synthetische media (alles wat met AI wordt gemaakt) niet meer van echt te onderscheiden zijn? En hoe beïnvloeden AI-systemen onze economie, privacy en ons denkvermogen? De grens tussen mens en machine vervaagt.

Dit artikel is bedoeld voor wie voorbij de hype wil kijken en wil begrijpen wat er op het spel staat. Elk onderdeel behandelt een specifiek risico, met voorbeelden en toepassingen. Zo krijg je een goed beeld van de schaduwkanten van AI. Niet om de technologie af te wijzen, maar om er bewuster en verantwoordelijker mee om te gaan.

Ecologische voetafdruk

Hoewel AI vaak als iets immaterieels en 'in de cloud' wordt voorgesteld, is de milieu-impact allesbehalve onzichtbaar. De menselijke hersenen verbruiken continu ongeveer 20 watt, vergelijkbaar met een gloeilampje. Daarmee worden 86 miljard neuronen en duizenden synapsen per neuron gevoed.

Grote taalmodellen als GPT of Gemini vragen daarentegen enorm veel rekenkracht. De trainingsfase kan duizenden MWh vereisen en miljoenen liters water voor koeling, afhankelijk van het datacenter en de gebruikte hardware. Ook het gebruik (inferentie) is belastend: elke prompt/antwoord-interactie bij modellen uit deze klasse vraagt energie en koeling aan de serverzijde.

AI heeft dus een stevige ecologische voetafdruk. Tegelijk worden oplossingen ontwikkeld, zoals restwarmtehergebruik, luchtkoeling in plaats van waterkoeling, meer hernieuwbare energie en efficiëntere modellen. Denk aan compacte taalmodellen, zoals TinyML, quantisatietechnieken (kleinere getallen en minder geheugen) en lokaal draaiende AI's (edge AI).

©(c) Wikipedia, CC BY-SA

Hallucinaties

AI-chatbots doen de gebruiker graag een plezier. Daarbij zijn ze opvallend overtuigend, ook wanneer ze onzin produceren, oftewel wanneer ze hallucineren.

Hallucinaties kunnen ernstige gevolgen hebben, bijvoorbeeld wanneer juristen verwijzen naar niet-bestaande wetsartikelen of wanneer medische informatie klakkeloos wordt overgenomen. Controleer gevoelige informatie daarom altijd via meerdere bronnen. Doe dit zeker bij gevoelige of complexe thema's. Weet ook dat AI-modellen zich vaak verontschuldigen als je teruggeeft dat er een fout is gemaakt. Vervolgens herhalen ze zich doodleuk.

Hallucinaties zijn hardnekkiger bij fenomenen als data- en conceptdrift. Bij het eerste herkent het model je eigen input minder goed doordat de vorm afwijkt van de trainingsinput. Bij het tweede is de inputvorm hetzelfde gebleven, maar is de betekenis inmiddels veranderd. Meer weten over datadrift en conceptdrift.

Verder kan het model te veel details uit trainingsdata opnemen en zo irrelevante informatie meenemen (overfitting). Of omgekeerd: onvoldoende zinvolle data gebruiken (underfitting). Ook deze fenomenen kunnen het hallucineren versterken.

Bias en manipulatie

AI-modellen krijgen enorme datahoeveelheden van het internet als input. Deze zijn zelden neutraal, waardoor vooroordelen of een westers wereldbeeld in het leerproces sluipen. Dat zorgt voor vertekening of bias (vooringenomenheid). AI-modellen kunnen bijvoorbeeld vrouwen aan zorgberoepen linken en mannen aan leidinggevende functies, of etnische groepen benadelen bij risicobeoordelingen.

Bias is niet alleen maatschappelijk, maar ook technisch. Een model leert niet alleen wat er ín de data staat, maar ook hoe die data zijn verdeeld. Als een bepaalde bron oververtegenwoordigd is, of als een schrijfstijl vaker voorkomt, dan krijgt dat automatisch meer gewicht. De architectuur en trainingsmethode versterken die patronen. Daardoor kunnen antwoorden die objectief lijken toch subtiel een voorkeur bevatten.

Interessant is ook dat onderzoekers political compass-testvragen voorlegden aan grote AI-taalmodellen (LLM's). De conclusie: zowat alle LLM's situeren zich in het links-economische, sociaal-libertaire kwadrant. Besef dat ook deze testvragen een vooroordeel (kunnen) bevatten, wat aantoont hoe moeilijk het is bias correct te beoordelen.

Nog problematischer wordt het bij manipulatie, wanneer deze bias opzettelijk in het model zit. Denk aan AI-toepassingen in advertenties die inspelen op angsten of overtuigingen. Algoritmische sturing kan bovendien gemakkelijk tot gelijkgezinde groepen (echo chambers) en polarisering leiden.

Omdat AI-modellen zo complex zijn, is vaak onduidelijk hoe de output tot stand komt (de black box). Dit vergroot de transparantiebehoefte en verklaart waarom veel wetenschappers pleiten voor explainable AI, of LLM's en AI-algoritmen opensource willen maken.

Synthetische media

De term synthetische media verwijst naar beelden, audio of tekst die volledig of deels AI-gegenereerd zijn. Denk aan deepfakes, nagebootste stemmen of automatisch gegenereerde nieuwsartikelen. Zulke toepassingen lijken creatief en handig, je maakt bijvoorbeeld een marketingvideo zonder camera of acteurs, maar de keerzijde is zorgwekkend.

Deepfakes kunnen personen dingen laten zeggen die zo zijn uitgesproken. Andersom kunnen echte beelden als deepfake worden afgedaan, ook wel 'the liar's dividend' genoemd. Deepnudes (gefingeerde naaktbeelden) kunnen dan weer gebruikt worden voor wraakporno.

Deze technologieën maken ook nepnieuws: desinformatie waarbij feiten doelbewust worden verdraaid. Dit tast het vertrouwen in communicatie en bewijsvoering aan en doet steeds meer mensen geloven in de maakbaarheid van de realiteit. Wat echt is, hangt vooral af van hoe je deze zelf vormgeeft. Feit en fictie raken verstrengeld, waardoor we belanden bij concepten als alternate truth en postrealiteit. Daarin wegen perceptie, gevoel en overtuiging zwaarder dan feiten. Synthetische media vragen daarom niet alleen om kritische blik, maar mogelijk ook om watermerken en regulering.

Zelfbevlekking

AI-modellen gebruiken vrijwel alle beschikbare internetbronnen als trainingsmateriaal. Omdat generatieve AI zelf steeds meer online content produceert, gebruiken modellen ook hun eigen output opnieuw. Zo ontstaat een zichzelf versterkende kringloop waarbij AI zich voedt met AI-gegenereerde inhoud. Deze vorm van zelfbevlekking verhoogt het risico op kwaliteitsverlies in digitale content, ook wel slop of enshittification genoemd.

AI genereert output namelijk op basis van patronen, niet vanuit betekenis of intentie. Als deze patronen ook nog eens uit andere AI-bronnen komen, ontstaat een neerwaartse spiraal met nauwelijks nuancering en steeds herhaalde ideeën. Hierdoor verhoogt ook het risico op hallucinaties en bias en de mens raakt out-of-the-loop. Op termijn dreigt model collapse: AI-modellen worden minder intelligent naarmate ze vaker op eigen output trainen.

Sommigen spreken van een zombie-internet. Zo blijkt inmiddels al zeker vijf procent van de nieuwe Engelstalige Wikipedia-inhoud AI-gegenereerd te zijn. Bovendien nemen mensen typische AI-taal, met herkenbare woordkeuzes, steeds vaker over. Om deze dynamiek te doorbreken, moeten menselijke input en creativiteit centraal blijven staan in het AI-trainingsproces.

Auteursrecht

AI roept fundamentele vragen op rond auteursrecht. Modellen worden getraind op grote hoeveelheden tekst, beeld en audio zonder dat makers altijd toestemming hebben gegeven. Dit leidt tot discussies over schending van auteursrecht.

Er lopen inmiddels meerdere rechtszaken tegen AI-bedrijven. Het gaat onder meer om claims rond ongeoorloofd gebruik van beschermde werken voor training en ongewenste herhaling van fragmenten in AI-output. Bedrijven worden daardoor steeds bewuster van licenties, databescherming en toestemmingseisen.

De VS en Europa hanteren verschillende juridische kaders. In de VS wordt soms gesproken van 'fair use' bij transformatief gebruik, terwijl Europa zich baseert op strengere richtlijnen en opt-out-mechanismen via het TDM-AI-protocol.

AI-output roept ook andere auteursrechtelijke vragen op. Wie is bijvoorbeeld de auteur van een AI-tekening? Is dat de modelontwikkelaar, de gebruiker of niemand? AI kan ook onbedoeld tekst- of beeldfragmenten uit het trainingsmateriaal overnemen, met mogelijk plagiaat. Er bestaat dus een juridische grijze zone en er is behoefte aan duidelijke regelgeving, aangepast aan de AI-evoluties.

Privacy

AI kan verder een bedreiging voor onze privacy vormen. In China zie je dit scherp: gezichtsherkenning en camera's ondersteunen er een sociaal kredietsysteem. Burgers worden continu gevolgd. Wie een overtreding begaat, riskeert sancties.

Ook in het Westen ontstaan zorgwekkende trends. Het Amerikaanse bedrijf Clearview AI bijvoorbeeld bouwt een databank met miljarden gezichten, geplukt uit sociale media en websites, zonder toestemming van de betrokkenen. Beveiligingsbedrijven gebruiken deze beelden om burgers te identificeren, nagenoeg zonder controle.

Een bijkomend gevaar is dat je zelf te veel prijsgeeft. Steeds meer AI-tools gebruiken bijvoorbeeld Retrieval-Augmented Generation (RAG), waarbij je eigen of andere data kunt uploaden voor betere antwoorden. Maar wie garandeert dat deze informatie niet elders wordt opgeslagen of hergebruikt?

Daarnaast ondermijnt AI je informatievrijheid via filterbubbels. Algoritmen tonen vooral inhoud die aansluit bij eerdere voorkeuren, waardoor je blik vernauwt en confirmation bias toeneemt: je vertrouwt vooral informatie die je bestaande overtuiging bevestigt. Gecombineerd met micro-targeting, waarbij je gericht wordt beïnvloed met politieke of commerciële boodschappen, ontstaan risico's op manipulatie.

Geestelijke ontwikkeling

Steeds meer AI-tools nemen cognitieve taken over: ideeën bedenken, teksten samenvatten of wiskundeproblemen oplossen. Dit is handig, maar geeft ook risico's. Als je brein weinig wordt uitgedaagd, komt je mentale ontwikkeling in het gedrang.

Vooral jongeren (digital natives) zijn kwetsbaar. Schoolopdrachten worden sneller aan AI-bots uitbesteed dan zelf uitgewerkt. Daardoor oefenen ze minder op formulering, redenering en foutcorrectie, wat juist belangrijk is voor de intellectuele groei.

Dit daagt ook het onderwijs uit, bijvoorbeeld wat betreft lesmethodes. Mogelijk biedt een aanpak als flip the classroom enig soelaas: leerlingen bereiden thuis (met hulp van AI) de leerstof voor en in de klas worden samen oefeningen gemaakt en besproken.

Bovendien zijn AI-antwoorden vaak vlot geschreven, maar missen ze nuance of tegenstrijdige ideeën. Wie zijn denkproces voortdurend daaraan spiegelt, loopt het risico op vervlakking van mening en expressie.

AI-bots creëren ook onrealistische sociale verwachtingen. Ze zijn vaak opvallend geduldig en meegaand, wat mensen minder sociaal vaardig kan maken. Sommigen raken meer sociaal geïsoleerd of ontwikkelen parasociale relaties met bots als Replika en CharacterAI.

Politiek en economie

AI dreigt ook de politiek-economische verhoudingen grondig te herschikken. Waar staten traditioneel economische groei sturen via beleidsinstrumenten (Keynesiaans model), nemen Big Tech-giganten het steeds meer over. Overheden worden afhankelijker van deze bedrijven, wat machtsasymmetrie versterkt. Er zijn al duidelijke tekenen van deregulatie: regels worden versoepeld om innovatie aan te trekken.

Ook op microniveau is de impact zichtbaar. Ontwikkelingen (zoals agentic AI) kunnen de economie en de productiviteit stimuleren en er ontstaan ook nieuwe functies, zoals prompt engineers, AI-ethici en data-curatoren. Maar helaas gaat het voornamelijk om laagbetaalde ghost workers die AI-modellen helpen trainen. Daarnaast veranderen veel jobs inhoudelijk, zoals in administratie, marketing, financiën en juridische diensten. Andere functies zullen ongetwijfeld verdwijnen. Het is dan ook niet verwonderlijk dat bijvoorbeeld vertalers, copywriters, klantenservicemedewerkers, boekhoudassistenten en junior programmeurs zich ernstig zorgen maken.

AI zal daarnaast ongetwijfeld ook de internationale machtsverhoudingen beïnvloeden. Geopolitieke spelers als de VS en China dreigen met hun AI-overmacht nog dominanter te worden, ten koste van andere (supra)nationale entiteiten. Is Europa hier een goed voorbeeld van?

Veiligheid

Vooralsnog kwamen vooral risico's aan bod die niet per se bedoeld of gewild zijn, maar er zijn ook partijen die bewust de destructieve kracht van AI inzetten. Zo worden cyberaanvallen steeds geavanceerder. Aanvallers gebruiken zelflerende algoritmen om netwerken te exploiteren. Er bestaan AI-tools die phishingmails opstellen, perfect afgestemd op het slachtofferprofiel.

Ook maatschappelijke structuren staan onder druk. Een AI die (via sociale media) nepnieuws verspreidt over bijvoorbeeld verkiezingen, kan wijdverspreide onrust veroorzaken. Door hun schaal en snelheid kunnen AI-systemen hele informatienetwerken ontregelen, zonder aanwijsbare dader.

Daarnaast loert het gevaar van verkeerde afstemming (misalignment): een AI die geen kwaad wil, maar schade aanricht omdat het doel fout werd geformuleerd. Denk aan een AI die waterverbruik wil beperken en daarom irrigatiesystemen stillegt.

Militaire toepassingen zijn er uiteraard ook. Autonome drones en zelflerende wapensystemen worden volop ontwikkeld. Grote spelers zijn bijvoorbeeld het Amerikaanse Anduril (AI-drones)en Palantir (militaire AI-software). Tekenend is dat een oprichter een ultranationalistisch manifest publiceerde waarin hij stelt dat de VS absoluut de AI-oorlog moet winnen.

Cyborgisering

Misschien wel het grootste gevaar van AI dringt langzaam en ongemerkt ons leven binnen: cyborgisering. Dit is het vervagen van de grens tussen mens en de machine. Denk aan avatars die levensecht reageren, digitale dubbelgangers van echte personen of AI-influencers met miljoenen volgers. Daardoor wordt het steeds moeilijker om te onderscheiden waar de mens stopt en de machine begint.

Nieuwe categorieën digitale wezens duiken op, zoals virtuele klantenadviseurs, AI-therapeuten en synthetische gezelschapsdieren. Een Spaanse vrouw trouwde zelfs met een AI-hologram.

Op termijn ontstaat er een samenleving waarin mensen voortdurend zijn verbonden met AI, via brillen, lenzen, implantaten of herseninterfaces (denk aan Neuralink van Elon Musk: AI-in-the-human). Technieken als de Turingtest of Winograd-challenge volstaan al lang niet meer om mens van machine te onderscheiden. Daardoor komen autonomie en authenticiteit steeds meer onder druk te staan.

Cyborgisering roept fundamentele vragen op. In hoeverre blijven we menselijk? Wellicht is niet iedereen een transhumanist zoals Ray Kurzweil, die reikhalzend uitkijkt naar de singulariteit: het moment waarop AI slimmer wordt dan de mens.

Je zit op de bank en streamt probleemloos een 4K-video op je telefoon, maar zodra je je laptop openklapt om een webpagina te laden, lijkt het alsof de verbinding vastloopt. Ligt het aan de router of aan je computer? In dit artikel leggen we uit waarom wifi-snelheden zo sterk kunnen verschillen per apparaat en wat je eraan kunt doen.

Je betaalt voor een snelle internetverbinding, dus is de verwachting dat elk apparaat in huis die snelheid ook daadwerkelijk haalt. Toch voelt het surfen op je computer soms stroperig aan, terwijl je smartphone ernaast nergens last van heeft. Vaak wordt er direct naar de internetprovider gewezen, maar het probleem zit meestal in de apparatuur zelf. Het verschil in hardware, leeftijd en software tussen mobiele apparaten en computers is namelijk groter dan je denkt. Na het lezen van dit stuk weet je precies waar die vertraging vandaan komt.

Generatiekloof: waarom je laptop vaak achterloopt

Het snelheidsverschil tussen je telefoon en je computer komt vaak neer op een simpele generatiekloof. We vervangen onze telefoons gemiddeld elke twee tot drie jaar, waardoor ze vaak uitgerust zijn met de nieuwste wifi-chips (zoals wifi 6 of 6E). Een laptop gaat vaak veel langer mee, soms wel vijf tot zeven jaar. Hierdoor probeert een verouderde netwerkkaart in je laptop te communiceren met een moderne router, wat resulteert in een lagere maximumsnelheid.

Daarnaast speelt de manier waarop data wordt verwerkt een grote rol. Een telefoon is geoptimaliseerd voor directe consumptie: apps op de achtergrond worden gepauzeerd om de app die je nú gebruikt voorrang te geven. Een computer werkt anders. Terwijl jij probeert te surfen, kan Windows of macOS op de achtergrond bezig zijn met zware updates, het synchroniseren van clouddiensten of het maken van back-ups. Je laptop snoept dus al bandbreedte weg zonder dat jij het doorhebt, waardoor er voor je browser minder overblijft.

Wanneer je laptop de strijd wél wint

De laptop wint het van de telefoon wanneer de omstandigheden optimaal zijn voor stabiliteit in plaats van pure mobiliteit. Als je beschikt over een moderne laptop met een recente netwerkkaart en je bevindt je in dezelfde ruimte als de router, kan de laptop vaak stabieler grote bestanden binnenhalen.

Dat geldt vooral als je laptop verbonden is met de 5GHz-frequentieband. Deze frequentie is veel sneller dan de oude 2.4GHz-band, maar heeft een korter bereik. Als je dicht bij het toegangspunt zit, profiteert je laptop van zijn krachtigere processor om complexe webpagina's sneller op te bouwen dan een telefoon dat kan, mits de verbinding zelf niet de bottleneck is.

Waarom je telefoon soepeler aanvoelt

Het verschil wordt pijnlijk duidelijk zodra je verder van de wifi-bron af gaat zitten, bijvoorbeeld op zolder of in de tuin. Smartphones zijn vaak agressiever geprogrammeerd om het sterkste signaal te pakken of snel tussen frequenties te schakelen. Veel laptops blijven daarentegen te lang plakken op een zwak 5GHz-signaal of vallen onnodig terug op de trage en vaak overvolle 2.4GHz-band (het zogeheten 'sticky client'-probleem).

Daarnaast hebben smartphones een trucje dat laptops helaas moeten missen: wifi-assist (of een vergelijkbare term). Als de wifi even hapert, gebruikt de telefoon ongemerkt een beetje 4G- of 5G-data om de stroom stabiel te houden. Je laptop heeft die optie meestal niet en laat direct een laadicoontje zien. Hierdoor voelt de telefoon sneller aan, terwijl hij eigenlijk een beetje vals speelt door mobiele data bij te schakelen.

Harde grenzen: wanneer traagheid onvermijdelijk is

Er zijn situaties waarin je laptop de strijd sowieso verliest, ongeacht hoe dicht je bij de router zit. Dit zijn de harde grenzen:

Zo check je of jouw hardware het probleem is

Om te bepalen of je laptop de boosdoener is, moet je eerst kijken naar de verbinding. Klik op het wifi-icoon op je laptop en controleer of je verbonden bent met een 5GHz-netwerk (vaak te zien bij Eigenschappen of netwerkinformatie). Is dat niet het geval en sta je wel dicht bij de router? Dan is je netwerkkaart waarschijnlijk verouderd of staan de instellingen niet goed.

Kijk ook eens kritisch naar je gebruik. Heb je toevallig nog applicaties openstaan zoals Steam, OneDrive of Dropbox? Deze programma's kunnen de verbinding volledig dichttrekken. Op een telefoon gebeurt dit zelden automatisch op de achtergrond. Als je laptop ouder is dan vijf jaar, kan een simpele upgrade met een moderne wifi-usb-dongle het probleem vaak al verhelpen, zonder dat je een hele nieuwe computer hoeft aan te schaffen.

Kortom: leeftijd en software maken het verschil

Dat je telefoon sneller is op wifi dan je laptop, komt meestal doordat telefoons nieuwere netwerkchips hebben en slimmer omgaan met datastromen. Laptops hebben vaak last van zware achtergrondprocessen of blijven hangen op een tragere frequentieband. Daarnaast schakelen telefoons bij zwak wifi soms ongemerkt over op 4G/5G, wat de ervaring vloeiender maakt. Controleer of je laptop op de 5GHz-band zit en sluit zware achtergrondprogramma's af om snelheid te winnen.

Tomodachi Life: Waar Dromen Uitkomen komt op 16 april uit voor Nintendo Switch.

Dat heeft Nintendo vanmiddag aangekondigd in een speciale Direct-uitzending die om de game draait. Ondanks dat de game voor de eerste Switch verschijnt, zal hij via backwards compatibility ook speelbaar zijn op Nintendo Switch 2.

In de Tomodachi Life-games van Nintendo kunnen spelers zelf Mii-personages creëren en bijvoorbeeld baseren op het uiterlijk van henzelf, vrienden en familie of beroemdheden. Deze Mii's leiden vervolgens hun eigen leven op een eiland, wat allerlei gekke en hilarische situaties oplevert. Spelers kunnen zelf ook invloed uitoefenen op deze verschillende situaties.

Over Tomodachi Life: Waar Dromen Uitkomen

In de Direct-uitzending werd meer informatie gegeven over het aankomende Tomodachi Life: Waar Dromen Uitkomen. Zo is duidelijk dat spelers hun Mii-personages unieke persoonlijkheden, gewoontes en woningen kunnen geven. Spelers kunnen tijdens de game zien waar de personages aan denken, en ze helpen bij problemen. De tijd in de game verstrijkt daarbij net zo snel als in de echte wereld, wat het de moeite waard maakt om het spel op verschillende momenten op te starten.

Het is daarbij mogelijk om de verschillende Mii-personages kennis met elkaar te laten maken, om te zien wat er vervolgens gebeurd. Personages kunnen bijvoorbeeld praten over hun favoriete eten en filmgenres. Het is daarnaast mogelijk om acht Mii-personages bij elkaar in een huis te laten wonen, wat weer unieke reacties van de personages veroorzaakt.

Op het eiland waar de game zich afspeelt kunnen spelers de personages winkels te laten bezoeken. Bijvoorbeeld een supermarkt waar allerlei etenswaren worden verkocht, of de mogelijkheid om kleding en kostuums te kopen. In een speciale marktkraam worden redelijk geprijsde artikelen meerdere malen per dag ververst.

Ook is er een ontwerpatelier, waar spelers verschillende voorwerpen kunnen maken, waaronder kledingstukken, versiering voor huizen en zelfs huisdieren. Het eiland kan sowieso naar eigen smaak worden ingedeeld, met bankjes, bomen, planten en meer.