Zo maak je jezelf met elke muisklik overbodiger

Je bent vast nog nooit in het kleine stadje Altamonte Springs in Florida geweest. Er is ook geen reden om daarheen te gaan. Toch noem ik het, omdat dat stadje een model heeft geïntroduceerd dat volgens mij de toekomst is voor veel openbare diensten. Niet alleen in de VS, maar ook in West-Europa. Wat heeft dat Altamonte Springs gedaan? Ze hebben een akkoord gesloten met Uber, een bedrijf dat je ongetwijfeld wel kent.

Altamonte Springs, een relatief kleine stad met weinig geld die amper kan rondkomen, subsidieert Uber met een miljoen dollar per jaar, zodat het bedrijf openbaar vervoer kan aanbieden. Het is geen gewone taxi meer die als een commercieel bedrijf opereert; in Altamonte Springs verzorgt Uber het openbaar vervoer. Elke rit met Uber in die stad is gesubsidieerd door de gemeente, zodat je als gebruiker minder hoeft te betalen.

Altamonte Springs doet dat omdat ze te weinig geld hebben om in eigen infrastructuur te investeren. Ze subsidiëren liever Uber om ritten betaalbaar te maken, dan dat ze investeren in wegen, bussen, treinen en metro's. Wat we hier zien gebeuren, gebeurt al dagelijks in allerlei andere sectoren, zoals onderwijs, zorg, vervoer en verzekering in Amerikaanse en Europese steden. Start-ups en grote bedrijven als Uber, Airbnb, Google en Amazon beloven dat de diensten goedkoper zijn. Een flinke kostenbesparing voor instanties die al te weinig geld hebben. Die het zwaar hebben, door bezuinigingen en andere problemen. En dan krijgen ze een soort reddingslijn toegeworpen, in deze moeilijke tijden. Veel instanties grijpen die kans.

Wat maakt die besparing mogelijk? Hoe kan het dat Uber en veel andere start-ups en bedrijven in staat zijn om het zo veel goedkoper te doen? Als je de kwestie gaat analyseren zie je dat ze goed gebruikmaken van de data die worden gegenereerd bij het aanbieden van de diensten. Bij elke Uber-rit worden data gegenereerd: waar je bent, waar je heen gaat, wie je bent, hoe je de chauffeur beoordeelt. Zo kan het bedrijf, in dit geval Uber, zijn middelen optimaliseren zodat het zijn diensten goedkoper kan leveren.

De grote droom, zoals de directeur van Uber ooit zei, is een zogenaamde eindeloze rit. Wat houdt dat in? Het is een optimaal schema voor een Uber-auto die iemand oppikt, dan voor altijd blijft rijden, en steeds een nieuwe passagier oppikt. Dan benut je die auto optimaal, omdat hij nooit stilstaat. Op basis van sensoren, data en algoritmes wordt het kapitaal, de auto, zo ingezet dat hij nooit staat te wachten. Als je goed nadenkt over het voorstel van zulke bedrijven, zullen velen van ons zo'n aanbod aantrekkelijk vinden. Met name omdat we niet goed in staat zijn om zelf te investeren in openbare, niet-commerciële diensten. Maar we moeten goed begrijpen waar al die data vandaan komen.

Waarom is het interessant voor bedrijven om die data te verzamelen? Naast het feit dat hun diensten goedkoper zijn, gebruiken ze alle data die ze verzamelen om te onderhandelen met overheden. In veel andere steden stapt Uber naar het gemeentebestuur en zegt: 'Jullie hebben weinig gegevens over de verkeersstromen. Wij willen helpen door jullie onze data te geven als jullie ons niet te streng reguleren.' In Boston zei Uber bijvoorbeeld: 'Als jullie ons met rust laten, krijgen jullie al onze data. Waar zijn de knooppunten? Waar staat het vaak vast? Waar kan een fietspad de doorstroming bevorderen?'

Tekst loopt door onder de afbeelding.

Foto: Thought Catalog.

Data spelen dus een grote rol bij de onderhandelingen. Maar we moeten goed begrijpen hoe de bedrijven aan al die data komen. Die krijgen ze omdat wij, de burgers die al die data produceren, ons er nooit in hebben verdiept en ons nooit hebben afgevraagd: van wie zijn de data die we genereren? Zijn ze van de bedrijven die de diensten aanbieden, of van ons, de burgers, omdat wij ze genereren?

De afspraak die momenteel van kracht is en die regelt hoe we met die bedrijven omgaan, werkt als volgt. Google en Facebook, de grootste aanbieders van online diensten, zeggen: 'We geven je handige diensten om te communiceren en informatie te vinden. In ruil daarvoor laten we je advertenties zien. Je aandacht betaalt feitelijk voor die diensten.' Wij consumenten stemmen daar stilzwijgend mee in. Omdat er weinig alternatieven zijn, én omdat het wel eerlijk lijkt. We geven ze wat van onze aandacht in ruil voor gratis diensten. Daar zien we helemaal geen kwaad in. Het lijkt een rechtvaardige, logische ruil.

Maar een dergelijke kortetermijnvisie verhult de feitelijke economie achter de diensten. Want wij betalen eigenlijk twee keer voor die diensten. We betalen niet alleen met onze aandacht, maar we trainen de systemen ook. We leren platformen de basis voor kunstmatige intelligentie. Elke keer dat je iets opzoekt, Gmail gebruikt of op Facebook kijkt, geef je niet alleen je aandacht aan de adverteerders, maar leer je de bedrijven en platformen ook hoe je dingen kunt doen die elk mens kan, maar machines nog niet.

Dat trainingsmechanisme, die leermethode, vraagt om veel data. Met elke muisklik genereren we een dataspoor dat wordt geanalyseerd en geïntegreerd in kunstmatig intelligente systemen. Daarom is kunstmatige intelligente de afgelopen tien jaar zo snel vooruitgegaan. Onze computers zijn niet veel beter geworden maar we kunnen nu gebruikmaken van alle data die we dagelijks genereren. Je kan dat natuurlijk als iets positiefs zien. Uiteindelijk scheppen we samen iets nuttigs door die diensten te gebruiken. Die bedrijven verzamelen de data alleen, wat is daar mis mee? Voor ons als consumenten zijn al die diensten daardoor gratis.

Maar als je naar een bedrijf als Uber kijkt, zie je hoe die redenering vol tegenstrijdigheden zit. Want er wordt van uitgegaan dat wij die diensten blijven gebruiken terwijl iemand anders betaalt. Het interesseert die bedrijven niet hoe ze aan geld komen. Zolang wij onze ritjes betalen, vinden ze alles prima. Als Uber dan de kosten verlaagt, wat gunstig is voor de consument en tegelijkertijd een investering in kunstmatige intelligentie, worden de chauffeurs uiteindelijk vervangen door zelfrijdende auto's met kunstmatige intelligentie.

Dat gebeurt nu al in de VS. In Pittsburgh neemt Uber al auto's in gebruik die kunstmatig intelligent zijn en geen chauffeur nodig hebben. Voor consumenten is dat fantastisch. Nog goedkopere ritjes. Dat is toch prachtig? We kunnen nog meer besparen. We optimaliseren de diensten niet alleen met betere data, maar kunnen ook de duurste factor (de mens) elimineren en zo veel geld besparen. Het is een ander verhaal voor de chauffeur die uiteindelijk ander werk moet gaan zoeken omdat zijn baan weg is geautomatiseerd. De grote vraag waar we nu voor staan, is hoeveel vergelijkbare scenario's zich in andere bedrijfstakken afspelen.

Tekst loopt door onder de afbeelding.

Foto: Imgix.

Als je naar start-ups kijkt én naar gevestigde grote techbedrijven als Google, Facebook en Amazon, zul je weinig sectoren vinden waarin ze nog niet actief zijn. Ze zijn actief in de zorg, op de energiemarkt, in logistiek, en in vervoer. Je ziet ze in vrijwel elke branche waarin data en connectiviteit een rol spelen, waarin optimalisatie mogelijk is met sensoren en connectiviteit. Vrijwel elke bedrijfstak is te optimaliseren.

Dat zou een belangrijke vraag in ons achterhoofd moeten oproepen: hoe kunnen we een model ontwikkelen met behoud van de basiskenmerken van de kunstmatige intelligentie die nu opkomt, met alle voordelen van de systemen die processen kunnen optimaliseren, zonder dat we zo veel macht geven aan techbedrijven die de sector anders gaan domineren?

We moeten nu belangrijke vragen stellen over data. Van wie zijn die data? En hoe krijgen we een wereld waarin de trends die nu al de economie ondermijnen, zoals een groep makelaars die al het onroerend goed opkopen, of een paar banken die een monopolie op geld krijgen, weer terug in handen? Hoe krijgen we een virtuele economie waarin al die kostbare data niet bij een paar bedrijven belanden, die als ze eenmaal een datamonopolie hebben hun wil aan de samenleving kunnen opleggen? Uiteindelijk ontstaat zo een nieuwe elite die als enige toegang tot die data heeft en de rest z'n wil kan opleggen.

Het zal natuurlijk niet zo snel en niet zo duidelijk gebeuren. Uber zal zeggen: 'We verhogen je welzijn en we besparen je geld. We kunnen je betere zorg aanbieden, nu er steeds minder geld voor medicijnen is.' Het lijkt onze redding, zeker nu bestaande systemen beginnen af te brokkelen. Maar die redding zal maar van korte duur zijn.

Uiteindelijk zal het leiden tot een nieuw soort slavernij, waarin de bedrijven met hun datamonopolie de dienst zullen uitmaken. Daarom moeten we ons nu afvragen van wie de data zijn, en of je data wel als ruilmiddel mag gebruiken, zoals de financiële en technologische elites dat doen. En we moeten een manier vinden om data als openbaar bezit te behandelen, waar de hele samenleving profijt van kan hebben en niet alleen een paar bedrijven in Silicon Valley in Californië.