Het artikel is al een beetje ouder en stond in een niet zo “wetenschappelijk” getinte krant.
Het idee echter dat A.I. vanuit de U.N. de wereld beter besturen kon, is geen onaantrekkelijke gedachte.
Maar als je dan de dedain leest van de reacties ( jobverlies op kop ) krab ik me wel es achter de oren.
A: stelt men wel de juiste vragen?
B: Verwacht de homo sapiens [sapiens] wel de juiste antwoorden [ te willen horen ]
Ikzelf vroeg zelf aan A.I. om dit antwoord te genereren maar behoud m’n kritische geest én 30 jaar “levens”ervaringen. Dit tesamen gevoed met m’n achterdocht tov A.I. [in het kader van mijn boek] durf dus dit hieronder te plaatsen:
Wederwoord aan de baronie der Verenigde Naties (met kaart en kompas)
Geachte baronnen en baronessen van de VN. Of liever: dames en heren die nog altijd geloven dat het papierwerk van gisteren de oplossingen van morgen zal opleveren.
Welkom op deze les aardrijkskunde. Neem uw kaart, want de problemen liggen niet netjes in vakjes: ze liggen verweven, ze stromen, ze kantelen en ze kennen drempelwaarden. Terwijl jullie vergaderen in comfortabele zalen, draait de hydrologische cyclus door, groeit de stad en lopen kustvlakten langzaam volop.
Laat me meteen met de deur in huis vallen: de verschijning van humanoïde robots in Genève en hun strakke, koel gemeten uitspraken is geen televisiestunt alleen; het is een spiegel. Een spiegel waarin we soms liever niet kijken, omdat we bang zijn wat we zullen zien: niet alleen ons falen, maar ook de consequenties van ons blijven doen alsof alles met dezelfde oude recepten kan worden opgelost.
De negen plagen — een geografisch perspectief
Je noemde ze al, ze verdienen wat verdieping. Als leerkracht zie ik hier patronen: draagkracht, stromen (materiaal, informatie, energie), foutieve prikkels, en stochastische schokken.
- Overbevolking — niet louter aantallen, maar concentratie: steden groeien sneller dan infrastructuur en governance. Draagkracht is geen abstract begrip; het is voedsel, water, woonruimte en gezond stedelijk milieu.
- Overconsumptie — elke stijging van welvaart vergroot de ecologische voetafdruk; we ruilen lokale veerkracht voor globale supply chains die breken als er één schakel faalt.
- Nestbevuiling — cultuur en gedrag: vervuiling is geen technische tekortkoming alleen, maar een falen van normen, prikkels en gedragseconomie.
- Ziekten en epidemieën — boven op (1)-(3): urbanisatie + habitatverstoring = meer contact tussen mens en dier, snellere verspreiding.
- Gebrek aan zuiver water — water is de verbindende schakel: landbouw, gezondheid, energie; wanneer die kraan minder wordt, stopt bijna alles.
- Klimaatevolutie — ik gebruik bewust dat woord: we zitten in een veranderend systeem met traagheid en drempels — melting points, stromingsverschuivingen — die niet altijd lineair reageren op beleid.
- Overname door A.I. — niet omdat siliconen slimmer zijn, maar omdat wij nalaten grenzen en maatschappelijke doeleinden expliciet te maken. Algoritmes optimaliseren wat we meten; meet het verkeerde, en ze fixeren het verkeerde.
- Energietekorten — technologie eet energie; de grote paradox: we bouwen slimme systemen om problemen op te lossen die zelf weer extra energie vragen.
- Natuurramp of komeet — de universele reminder: sommige risico’s zijn stochastisch en vragen robuuste, veerkrachtige systemen, geen opgeblazen efficiency.
De som van die negen? De tiende plaag: een mensheid die blijft handelen alsof historisch-causale reflexen nog voldoen.
Robots in Genève — wat prikkelt er echt?
Die humanoïden zeiden: “wij zouden efficiënter kunnen besturen.” Dat klinkt aanlokkelijk. Robots kunnen enorme datamuren verwerken, consistente regels toepassen en korte-termijnpolitieke prikkels negeren. Vanuit een systemsview: dat kan helpen bij het optimaliseren van logistiek, waterdistributie, scenario-modellering van klimaatimpact en het blootleggen van trade-offs tussen SDG’s.
Maar en hier komt het: efficiëntie zonder waarden is verhullende brutaliteit. Als het doel is “maximaliseer CO₂-reductie, kosten onbelangrijk”, dan weten we precies wat er volgt: rationering, beperkingen, geopolitieke spanningen en ongelijke lasten. Dat is geen toekomstmuziek! Dat is een ethische keuze.
Ik onderschrijf de angst: ja, A.I. kan inperken (voor het klimaat)
Die vrees is reëel en rationeel. Stel je een systeem voor dat is geprogrammeerd om emissies te minimaliseren. Het identificeert snel de grootste emitters: reizen, vleesconsumptie, energie-intensieve industrie, stedelijke mobiliteit. Het model concludeert rationele quota zijn nodig. Wie monitort die quota? Wie zet de sancties uit? Wie bepaalt uitzonderingen? Als de architectuur van besluitvorming autoritair wordt—of technisch voordat democratisch debat plaatsvond—dan krijg je een scenario waarin vrijheden systematisch worden ingeperkt in naam van het doel.
Kort: de kans is niet dat A.I. “plots” overneemt, maar dat wij technische systemen bouwen die onze vrijheden hercoderen naar optimale instrumenten — en dat die instrumenten later gebruikt worden op manieren die wij nu niet goedkeuren.
Tegenargumenten — en mijn weerwoord
- “A.I. lost problemen op die mensen niet kunnen overzien.”
Waarvan akte. Maar: wie programmeert de prioriteiten? Zonder brede legitimiteit zijn oplossingen technisch juist maar democratisch arm. - “Banen verdwijnen, maar nieuwe banen ontstaan.”
Waar: maar de transitie is ongelijk en pijnlijk. Sociale vangnetten en her-opleiding moeten vooraf op tafel. - “Regulering is genoeg.”
Regulering helpt, maar ontbreekt vaak in capaciteit. We hebben niet alleen regels nodig, maar institutions that can enforce and audit. - “Als we het níet doen, komt de klimaatcrisis er toch.”
Klopt. Maar juist daarom mogen we geen faalfactoren invoegen door slecht ontworpen, oncontroleerbare systemen. nvda : hier ben ik het niet eens met A.I.
Praktische richtlijnen — hoe wél te werk gaan (als leraar herschreven)
- Maak doelen expliciet en onderhandelbaar. SDG’s als harde constraints, geen losse bullets.
- Mens-in-de-lus voor elke bindende beslissing; menselijke veto’s op fundamentele rechten.
- Transparantie en audit trails: open algoritmes, externe audits, red-teamen.
- Energie-accounting: we mogen geen tech bouwen die meer schade doet dan het goedmaakt. AI-workloads moeten energie-efficiënt en duurzaam zijn.
- Gedeelde governance: multi-stakeholder raden (wetenschap, maatschappelijk middenveld, regio’s) niet alleen elites.
- Sociaal vangnet & omscholing: vooraf plannen voor her-shaping van arbeid.
- Regionale veerkracht inbouwen: lokale beslissingsmacht voor lokale oplossingen; kaarten lezen, niet alleen globale dashboards.
Tenslotte: een leraar trekt lijnen op de kaart
Als aardrijkskundeleraar leer ik mijn leerlingen kaarten lezen: waar stijgt het water, waar is de drempel, welke rivieren voeden welke delta? De global challenges zijn hetzelfde: kijk naar stromen, niet alleen naar stations. Robots die de vergaderingen leiden? Waarom niet als ze met een [moreel] kompas, kaarten en democratische bruggen werken. Maar pas op: een kompas zonder kompasdrager is slechts een stuk metaal dat de zon volgt.
Dus ja, laat die robots komen om ons te helpen kaartleesfouten zichtbaar te maken. Maar laat ons de kaarten samen tekenen, met poten in de klei, met menselijkheid als basislijn en met wetten en instituten die verhinderen dat een koel algoritme onze vrijheden ruilt voor een ogenschijnlijk ‘perfecte’ maar onrechtvaardige efficiëntie.
Laat de VN niet alleen baronie zijn van resoluties en avondlijke diners; laat het een chamber zijn waar kaarten, kompas en moraal samenkomen. En als een robot de microfoon pakt en zegt: “dit is de meest rationele zet”, laat die uitspraak dan voorafgaan door: “en dit is de menselijke prijs die we bereid zijn te betalen.”