Balanceren tussen databescherming en ruimte om te innoveren

Wie is Erik Brynjolfsson?

Erik Brynjolfsson was drie jaar toen hij met zijn ouders van Denemarken naar de Verenigde Staten verhuisde. Als zoon van een kernfysicus koos hij in eerste instantie ervoor om toegepaste wiskunde te gaan studeren; later werd hij econoom aan Harvard. Alvorens wetenschapper te worden, was hij medeoprichter van verschillende start-ups die op innovatieve wijze gebruikmaken van digitale technologie. Hij heeft een volledige aanstelling als hoogleraar Management aan de Sloan School of Management van het Massachusetts Institute of Technology (MIT) en is medeoprichter van het MIT Initiative on the Digital Economy. Vooral sinds zijn boek The Second Machine Age wereldwijd een bestseller werd, geldt Brynjolfsson als een van de meest invloedrijke denkers over de impact van de digitale technologie op onze samenleving en economie.

De dynamiek van het transformatieproces

Brynjolfsson, auteur van twee bestsellers en tientallen artikelen over de impact van de digitale technologie op de economie, verbaast zich nog altijd over de dynamiek van het transformatieproces. Hij beschouwt de huidige transformatie als een uniek sociaal en economisch experiment. ‘Bij de industriële revolutie ging het om de vervanging van spierkracht door machines. Voor het tweede machinetijdperk geldt dat machines steeds meer ons denkwerk aanvullen en automatiseren en proberen te voorspellen wat wij willen. Althans, wat zij op grond van hun algoritmes “denken” dat wij willen.’

- Welke impact heeft het tweede machinetijdperk?

‘Dit is een evolutie met een ongekende impact. De huidige technologie – en wat er nog aan zit te komen – dwingt ons om economische modellen te herschrijven, strategieën te herformuleren, sociale contracten te hervormen, de toekomst van werk opnieuw uit te vinden, organisaties te reorganiseren, het onderwijs op de schop te nemen en de wetgeving te heroverwegen. In mijn onlangs verschenen boek Machine, Platform, Crowd: Harnessing our digital future, dat ik samen met Andrew McAfee schreef, maken we melding van een omslagpunt. De nadelen van de technologie moeten met de grootste prioriteit worden aangepakt, en er moeten manieren worden gevonden om de gecreëerde rijkdom beter te verdelen. Anders lopen we het risico een winner-takes-all-economie te creëren, met miljoenen boze gele hesjes als toeschouwers.’ 

- Kunt u een concreet voorbeeld geven van hoe machines de verdeling schever maken?

‘De belofte van machine learning en deep learning gaat verder dan alles wat we tot nu toe hebben gezien. Waar je deze technologie ook voor gebruikt, in principe kun je hiermee de prestaties fors verbeteren. Er zijn nu nog maar enkele vrij algemene toepassingen, maar de impact neemt snel toe. Neem bijvoorbeeld spraakherkenning. Je kunt nu praten tegen machines, tegen je telefoon, tegen Alexia van Amazon – en je verwacht dat ze je begrijpen en antwoord geven. Het is nog niet perfect, maar eerst konden we helemaal niet communiceren met machines en nu staan we op het punt om relaties op te bouwen met machines. Met gezichtsherkenning en emotiedetectie kunnen machines zelfs onze emoties gaan interpreteren. Dat geeft nog een extra dimensie aan de interactie tussen mens en machine. Maar er ligt ook een aantal grote uitdagingen. Door de manier waarop technologie nu wordt ingezet, raken te veel mensen achterop. Met dezelfde technologie kunnen we mensen betere vooruitzichten op werk en inkomen geven, zonder hun privacy aan te tasten. Maar in dat opzicht moet er nog veel gebeuren.’

- U schrijft over de ‘grote ontkoppeling’. Met de invoering van digitale technologieën is de kringloop van gedeelde welvaart doorbroken?

‘In de geavanceerde economieën in de Verenigde Staten, Europa en elders in de wereld hebben de middenklassen hun inkomen de afgelopen twintig tot dertig jaar onvoldoende zien stijgen. Dus hoewel de taart als geheel – dankzij de technologie – nu groter is dan ooit, merken de gewone werknemers en hun gezinnen daar niets van. Niet iedereen deelt in de technologische vooruitgang. Veel mensen zijn daar geïrriteerd en boos over. Ze zien welke voordelen deze verbazingwekkende technologie oplevert, maar voelen die niet in hun portemonnee. Hoe dat komt? Doordat technologie vaak wordt gebruikt om rijkdom te concentreren, en niet om breder gedeelde welvaart te creëren.

Kijk naar het werk van Steve Kaplan. Hij liet zien dat de één procent grootverdieners in de Verenigde Staten elk jaar een toenemend percentage van de totale geaccumuleerde rijkdom in de Amerikaanse economie opslorpt. De nieuwkomers in deze financiële elite – met namen als Jeff Bezos, Mark Zuckerberg en andere iconen van de platformeconomie (en hun aandeelhouders) – nemen een groot stuk van de extra taart. In andere volwassen economieën zien we hetzelfde patroon. En omdat technologie helpt om software, machines en apparatuur efficiënter te maken, verschuiven traditionele bedrijven hun investeringen van arbeid naar kapitaal.

Deze situatie is niet onoplosbaar of onvermijdelijk. We kunnen technologie en systemen ontwerpen die zorgen voor een breder gedeelde welvaart. Dáár ligt de grote uitdaging in de volgende stap in het aanpassingsproces van de technologie: bedrijven, regeringen, wetgevers en alle andere betrokkenen moeten samen hun vindingrijkheid en creativiteit inzetten om de baten van de technologische vooruitgang evenwichtiger te verdelen. Dan zullen mensen eerder geneigd zijn zich om te scholen en innovaties te omarmen en zal technologie breder geaccepteerd worden.’

- De supersterbedrijven nemen een groot stuk van de taart. Kunnen ze daarmee doorgaan?

‘De Big Nine (Amazon, Google, Microsoft, Apple, Facebook, Baidu, Alibaba, Tencent en Netflix) creëren een enorme rijkdom. Dat komt doordat ze nieuwe technologieën slimmer inzetten dan andere en doordat ze zoek- en aanbevelingsmachines beheersen, terwijl hun marginale kosten vrijwel nihil zijn. Tegelijkertijd zie je dat digitale technologieën kansen creëren voor de volgende generatie platformbedrijven, waardoor sommige van de bestaande supersterbedrijven eigenlijk al achterhaald zijn. Op het ene gebied gaat het wat sneller, op het andere wat langzamer. Maar naar mijn mening gaat dit proces van creatieve destructie niet snel genoeg, gezien de technologische vooruitgang.’

- Wat is het bedrijfsmodel van die volgende generatie supersterbedrijven?

‘Twee dingen zijn aannemelijk. Eén: ze gaan machine learning en kunstmatige intelligentie op veel grotere schaal inzetten. Twee: het zullen platformbedrijven zijn. Houd er rekening mee dat innovatie ook nieuwe dingen zal brengen die niemand nog kan voorspellen. Wat we wél weten, is dat je ondernemers de flexibiliteit moet bieden om die nieuwe dingen uit te vinden die geen enkele hoogleraar of deskundige op dit moment kan voorspellen. Voorwaarde voor een gezond proces van creatieve destructie is dat je dit soort flexibiliteit en dynamiek de ruimte geeft om daadwerkelijk te innoveren.’

- Toch zijn er politici die supersterbedrijven willen opsplitsen. Is dat een goed idee?

‘Met het bestaande instrumentarium is dat vrijwel onmogelijk. Daarnaast moeten we oppassen dat we niet te ver gaan. Een scenario van gedwongen opsplitsing zou meer kwaad dan goed doen, omdat het de innovatie vertraagt. Maar desondanks moet de mededingingswetgeving ervoor zorgen dat deze bedrijven hun concurrenten niet opslokken. Daarbij zou het criterium moeten zijn of de consument al dan niet schade lijdt. Alleen dan moeten overheden maatregelen treffen tegen monopolies.’

- Europa heeft de AVG ingevoerd. Was dat verstandig?

‘Dat is een lastige vraag. Sommige onderdelen ervan zijn verstandig, maar andere gaan te ver, in die zin dat ze de toegang tot en de uitwisseling van essentiële informatie onnodig belemmeren. Daar komt nog bij dat Europa, Amerika en China allemaal een net iets andere koers varen wat betreft de privacywetgeving. Iets eenvoudiger gezegd: Europa legt meer nadruk op privacy en minder op innovatie, terwijl China het omgekeerde doet. De Amerikanen zitten daar ergens tussenin. Het blijft afwachten wat het juiste evenwicht is. Maar het is geen kwestie van wat meer naar rechts of wat meer naar links. Nee, het is een kwestie van slim omgaan met de details en van twee walletjes eten, dus zorgen voor persoonlijke privacy waardoor mensen hun gegevens in een veilige en vertrouwde omgeving kunnen delen. Daarom is er ook in de privacywetgeving behoefte aan innovatie. Er moet een norm komen voor algoritmische verantwoording. Zeker nu machine learning op het punt staat een groot deel van onze besluitvormings- en selectieprocessen over te nemen.’

- Wat is daarvoor nodig?

‘Bij de overheid hebben we meer verlichte mensen nodig die bereid zijn de toekomst te omarmen, die digitale innovatie willen stimuleren met meer ondernemerschap, meer leiderschap, beter onderwijs en dynamische wetgeving, maar zowel in technologische innovatie als in aanpalende en adequate wetgeving. Door de balans goed te krijgen creëer je de perfecte omgeving waar de groei, de innovatie, de nieuwe banen en de nieuwe bedrijven vandaan moeten komen. Alleen zo kun je de welvaartskringloop weer sluiten.’