Het internet is uit lagen opgebouwd. Eén van die lagen is de internetlaag, waar het internetprotocol zijn werk doet om je data van punt A naar punt B te krijgen. Nu maken we grotendeels nog gebruik van internetprotocol versie 4, ooit zal dat alleen versie 6 worden. Wat is precies het verschil tussen ipv4 en ipv6?

Ip staat voor het internetprotocol en bestaat als versie 4 en versie 6. Het ligt op de tweede laag, de internetlaag, van het tcp/ip-protocol en is verantwoordelijk voor het vervoeren van pakketten van de bron naar de bestemming. Dat kan betekenen dat een pakket erg veel netwerken langs moet om zijn eindbestemming te bereiken: ip kiest de beste route.

Versie 6 is de nieuwste versie van het internetprotocol, dat voornamelijk gebouwd is omdat het aantal beschikbare ip-adressen van versie 4 al lange tijd opraken. Dat zag de organisatie achter het internetprotocol overigens al in 1990 aankomen, toen het werk begon aan ipv6. De standaard was klaar in 1998, maar is nog maar zeer beperkt in gebruik.

Ooit zullen alle ipv4-adressen opraken. Wanneer dat gaat gebeuren, dat weet niemand echt precies. De IANA is de organisatie verantwoordelijk voor het toekennen van ip-adressen en eind 2011 werden de laatste ipv4-blokken toegekend aan de betreffende regio’s en daarna verdeeld tussen de isp’s in die regio. In 2011 dachten we dat het eind 2012 al gedaan zou zijn met de ip-adressen. Die voorspelling bleek niet te kloppen. Er is een aantal redenen waarom we nog niet allemaal overgestapt zijn op ipv6.

Isp’s hebben geen reden om echt over te stappen, omdat hun netwerken stabiel zijn. Er gaan wat klanten weg, er komen wat klanten bij, dus je hergebruikt wat adressen en alles gaat z’n gangetje. Daarnaast gaat de overstap erg moeizaam, omdat je pas echt van de voordelen kunt genieten als ook het allerlaatste netwerk over is op versie 6. Niet echt geweldig. Laat staan dat iedereen dan ipv6 aan moet zetten: hardwarefabrikanten, contentproviders, internetproviders en meer, en niemand heeft echt reden om dat te doen.

Sinds 1990

Het werk aan de opvolger van ipv4 begon in 1990 onder naam van IPng, IP next generation, een Star Trek-referentie. Iedereen mocht ideeën voor een nieuw protocol opsturen naar de Internet Engineering Task Force. In eerste instantie was clnp een goede kanshebber om ipv6 te worden, beter bekend als Connectionless-mode Network Protocol. Clnp had een adresruimte van maar liefst 160 bits, waarmee bij wijze van spreken elk watermolecuul in de oceaan zelfs een klein netwerk kon opzetten. Clnp leek erg veel op ipv4, maar het kreeg een slechte naam omdat het van het Open Systems Interconnection model afkomstig was, de tcp/ip-concurrent van de ISO (Internationale Organisatie voor Standaardisatie).

Zoals bekend verloor het osi-model het van tcp/ip, dat ontwikkeld was door de Amerikaanse Defensie. Clnp had als nadeel dat het niet efficiënt multimedia kon verwerken. Het uiteindelijk gekozen protocol is sipp, dat staat voor Simple Internet Protocol Plus, en aanzienlijk verschilt van ipv4. Sipp behoudt de goede functies van ipv4 en is compatibel met veel internetprotocollen, zoals tcp, udp, dns, icmp, waar alleen kleine aanpassingen aan hoeven te worden gemaakt om het te laten werken met ipv6.

Het opvallendste voordeel van ipv6 is dus de grote adressering. Met de 128bit-adressen (16 bytes) van ipv6 is de kans klein dat de adressen ooit opraken, aangezien daarmee ruim 340 sextiljoen adressen mogelijk zijn (dat is een getal met 36 nullen), in tegenstelling tot de 32-bitadressen van ipv4. Andere voordelen zijn kleinere routing-tabellen, een eenvoudiger protocol, betere veiligheid en dat altijd hetzelfde ipv6-adres behouden kan worden.

Elk ip-pakket bevat een header met allerlei informatie over waar het pakket heen moet, waar het vandaan komt en wat erin zit. Ipv6 verkleint die header naar zeven velde (in tegenstelling tot de dertien in ipv4), maar de totale header is wel groter geworden wat betreft het aantal bytes dat erin zit: 20 bytes in ipv4 tegenover 40 bytes in ipv6.

Ipv6-header

De header van ipv6 bevat de volgende zeven velden: de eerste is het versieveld, voor ipv6 is dat uiteraard een 6, voor ipv4 een 4. Daarna komt het veld Traffic Class, waarin informatie ligt opgeslagen over hoe snel het pakket afgeleverd moet worden. De eerste zes bits van dat veld worden gebruikt voor de zogenoemde differentiated services, de andere twee voor congestion control, maar die items worden samen Traffic Class genoemd. Het veld Flow-label geeft de mogelijkheid om een groep pakketten met dezelfde eisen te labelen.

Het internetprotocol is een zogenoemd stateless protocol, maar met het Flow-label kan toch een ‘state’ gebruikt worden. Het Payload length-veld geeft aan hoeveel data er in het pakket zit. In elk ipv6-pakket passen 65.535 bytes, 20 bytes meer dan ipv4. In het Next header-veld is ruimte voor extra headers, zoals extra opties. Zijn die er niet, dan geeft dit veld aan of het gaat om udp- of tcp-verkeer. Daarna volgt het Hop limit-veld, dat aangeeft hoe lang het pakket in leven blijft, zoals hoe vaak het mag ‘hoppen’ voordat het gedropt wordt.

De laatste twee velden zijn het Source Address-veld (het ip-adres van de verzender) en het Destination Address-veld (het ip-adres van de ontvanger). Beide adressen bestaan dus uit 16 bytes. Oorspronkelijk bevatte ipv6 adressen van 8 bytes lang, maar dat vond de Internet Engineering Task Force (de organisatie achter internetstandaarden) te weinig, dus werden het 16 bytes.

Ipv6 bevat overigens niet alle functies en headervelden van ipv4. Zo mist er een veld voor Security, Quality of Service, automatische configuratie en internetroutering. Het Time to Live-veld van ipv4 heet in versie 6 het Hop Limit-veld, zoals eerder besproken.

Een voordeel van ipv6 is dat ipsec onderdeel is gemaakt van het protocol. Met ipsec kan elk pakketje versleuteld worden voor veilige communicatie tussen apparaten. Dat ipsec onderdeel is van ipv6 betekent niet dat standaard alle communicatie is versleuteld, maar dat er minder overhead nodig is om ipsec te gebruiken in vergelijking met versie 4.

Het is natuurlijk ook gewoon mogelijk om ipsec te gebruiken over ipv4. Ondersteuning voor ipsec in ipv6 is toegevoegd via het Next Header-veld. Daarin kan de authenticatieheader gebruikt worden. Die zorgt voor de integriteit van de rest van de headers van ipv6. De Encapsulating Security Payload in het Next Header-veld bevat de daadwerkelijk versleutelde data van het pakket.

©PXimport

De nieuwe ipv6-adressen zijn een stuk langer in vergelijking met v4. Daarom worden deze adressen met een nieuwe notatie opgeschreven. Ze worden in groepen van acht in hexadecimale notatie opgeschreven, gescheiden met dubbele punten tussen elke groep. Bijvoorbeeld: 2a02:a450:7af3:0000:99e8:0000:0000:feb0.

Heel erg veel adressen zullen één of meer groepen met alleen maar nullen bevatten. Die mogen worden ingekort door ze niet weer te geven, zodat het adres er dan bijvoorbeeld als volgt uitziet: 2a02:a450:7af3::99e8:::feb0.

Waar in ipv4 bepaalde adressen gereserveerd zijn voor lokaal gebruik, namelijk 192.168.x.x, 172.16.x.x en 10.0.x.x, beginnen lokale ipv6-adressen altijd met fe80. Een multicast-adres begint met ff0x met x tussen 1 en 8.

NAT verleden tijd

Dankzij nat hebben we de ‘ipcalypse’ ontweken, voor nu, omdat niet elk apparaat een uniek ip-adres hoeft te krijgen. Dat is vooral handig voor bijvoorbeeld het internet of things, dat een explosie aan apparaten zal veroorzaken. Met ipv6 gaat dat veranderen en gaat nat de deur uit, want het is niet meer nodig. Elk apparaat krijgt een uniek adres met ip-versie 6.

Geen gedoe dus meer in je router om de poorten van Plex of je server door te sturen. Nat is niet meer nodig, omdat er simpelweg genoeg adressen zijn om aan alle netwerkapparaten uit te delen. Hoewel nat in een aantal gevallen frustrerend kan zijn, had het wel als impliciet voordeel dat het voor betere veiligheid zorgde (zie kader ‘Hoe werkt nat?’). Wat de veiligheidsproblemen gaan zijn zonder nat, is lastig te zeggen.

Ipv6-privacy

Er is een aantal privacyzorgen als gevolg van ipv6. Elk apparaat krijgt namelijk een uniek adres, waardoor nat niet meer nodig is. Dat betekent dat als jij straks een website bezoekt, dan ziet deze niet langer je externe ip-adres, maar direct het adres van je eigen apparaat. Ip-adressen waren al persoonsgegevens, zo oordeelde het CBP. Met ipv6 wordt het erger: je ip-adres wordt afgeleid van het mac-adres van het apparaat dat je gebruikt. Het wordt een soort ‘supercookie’. Dat betekent dat apparaten door netwerken gevolgd kunnen worden, want je krijgt dan steeds een grotendeels identiek ip-adres toegekend.

Met een paar eenvoudige stappen kun je van het ipv6-adres het mac-adres van een apparaat herleiden. Er is een oplossing: privacy addressing, dat het mac-adres verbergt met adressen die regelmatig veranderen. Dat is echter niet zo handig voor netwerkbeheerders, omdat ip-adressen dan onvoorspelbaar worden, wat het opsporen van fouten en beheer lastig maakt. Er is een nieuwe standaard: Semantically Opaque Interface Identifiers, die zorgen dat netwerkadressen uniek zijn per netwerk, zodat je op hetzelfde netwerk wel steeds hetzelfde adres hebt, maar het compleet verschilt op een ander adres.

©PXimport

De toekomst

Providers kunnen op twee manieren overstappen op ipv6: DS-Lite of Native Dual-Stack. Met DS-Lite heb je thuis een openbaar ipv6-adres, maar een privé-ipv4-adres dat is uitgedeeld door de provider. Het netwerk van de provider is ipv6. De modem verpakt ipv4-pakketten in ipv6 en verstuurt ze zoals normaal. Deze pakketten komen dan bij de nat van de provider terecht die het ipv4-pakket uit het ipv6-pakket haalt en het naar het ipv4-internet stuurt. Het nadeel van DS Lite is dat je niet meer op ipv4 portforwarding kunt instellen, want de nat zit dan bij de provider. Met de Native Dual-Stack krijg je zowel een openbaar ipv4- als ipv6-adres en houd je wel de volledige controle.

Bij KPN is de ipv6-uitrol al enige tijd gestart. Met een Experia Box v9 of v10 is de kans groot dat je een ipv6-adres hebt toegewezen gekregen. Bij Ziggo wordt de firmware nog getest voor veel modems. In juni zocht Ziggo nog bètatesters voor ipv6 en op het moment van schrijven is het bij 11 procent van de klanten uitgerold. Andere providers zijn er ook mee bezig, maar daar gaat het ook niet echt hard.

Je kunt zelf testen of je klaar bent voor ipv6 met deze website. Google houdt bovendien het aandeel bij van internetverkeer over ipv6 op deze pagina. De groei van ipv6-ondersteuning neemt langzaam toe. Was dat in 2009 nog rond de 0 procent, in 2014 was het gegroeid naar twee procent en nu zitten we rond de twintig procent. In Nederland lopen we wat achter: op dit moment pas 10 procent ondersteuning. In België bereikte het ipv6-verkeer in juni al 50,01 procent. Er is dus nog een lange weg te gaan.

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.

Black Friday staat weer voor de deur en dat betekent dat je overspoeld wordt met aanbiedingen. Maar let goed op voordat je op de bestelknop drukt: uit onderzoek van de Autoriteit Consument & Markt (ACM) blijkt dat veel van deze 'megadeals' in werkelijkheid misleidend zijn. Driekwart van de onderzochte winkels houdt zich niet aan de regels.

De toezichthouder nam 24 grote webshops en fysieke winkels onder de loep. De conclusie is schokkend: maar liefst 18 van de 24 winkels gaan de fout in met hun kortingsacties.

Sjoemelen met de 'van-prijs'

De grootste valkuil voor consumenten zit hem in de zogenoemde 'van-prijs'. Wettelijk is vastgelegd dat de doorgestreepte prijs (waar de korting vanaf gaat) de laagste prijs moet zijn die de winkel in de afgelopen 30 dagen heeft gerekend.

In de praktijk lappen veel winkeliers deze regel aan hun laars. Ze baseren de korting bijvoorbeeld op de (vaak veel hogere) adviesprijs, of een oude prijs van maanden geleden. Hierdoor lijkt het alsof je een enorme korting pakt, terwijl je in werkelijkheid soms nauwelijks goedkoper – of zelfs duurder – uit bent.

Volgens Fleur Severijns van de ACM is dit niet alleen oneerlijk tegenover de consument, maar ook tegenover concurrenten die wél netjes de regels volgen. De toezichthouder heeft de overtredende winkels aangeschreven. Vorig jaar kregen ketens als Leen Bakker en Jysk al boetes van boven de een ton voor dit soort praktijken; dat risico lopen de huidige overtreders nu ook.

Ook Bol, Amazon en Wehkamp genoemd

De ACM maakt de namen van de 18 winkels nog niet bekend, omdat zij nog bezwaar mogen maken. De Consumentenbond deed echter eigen onderzoek en noemt man en paard. Volgens de bond gaan onder andere Amazon, Wehkamp en Bol de mist in:

Waarom trappen we erin?

Winkeliers worden steeds creatiever in het verhullen van de werkelijke prijshistorie. Niels Holtrop, universitair docent Marketing, legt aan de NOS uit dat dit een bewust psychologisch spel is. Omdat aanbiedingen vaak tijdelijk zijn, ontstaat er bij consumenten de angst om de deal te missen (Fear Of Missing Out).

Doordat het voor de ACM onmogelijk is om elke (kleine) webshop te controleren, nemen veel winkeliers de gok. "Prijsconcurrentie is een krachtig wapen; klanten zijn er enorm gevoelig voor," aldus Holtrop.

Wat kun je doen?

Controleer zelf of de prijzen van producten niet stiekem zijn verhoord door gebruik te maken van de prijshistorie. Op vergelijkingssites kun je bijvoorbeeld zien wat het prijsverloop van een bepaald product is geweest gedurende een jaar.

Op Kieskeurig.nl kun je bijvoorbeeld de prijsdalers bekijken, hier vind je producten die de afgelopen periode sterk in prijs zijn gedaald.