Chips worden steeds krachtiger en goedkoper. Ook de kosten voor het verzamelen en opslaan van data blijven dalen. AI-systemen beschikken daardoor over steeds meer data en rekenkracht. Vandaag de dag zijn er bijvoorbeeld al zelflerende algoritmen die dokters helpen om goede diagnoses te stellen of die aangeven hoe we in Nederland het gebruik van pesticiden in de landbouw kunnen terugdringen. Ook commerciële bedrijven maken dankbaar gebruik van de mogelijkheden van AI. Denk bijvoorbeeld aan de zelfsturende robots die in magazijnen onvermoeibaar producten bij elkaar zoeken. En wie weet waar AI in de toekomst toe in staat is.
De juiste partijen verbinden
AI biedt dus mooie kansen. En in Nederland hebben we al een sterke basis. Wetenschappelijk gezien staan we internationaal hoog aangeschreven op het vlak van AI. Maar omdat we in ons land tot dusver nog te weinig in praktische AI-toepassingen hebben geïnvesteerd, dreigen we toch een achterstand op te lopen. Het goede nieuws: we kunnen nog steeds een koppositie bemachtigen op het vlak van AI. Alleen moeten we dan wel de juiste partijen met elkaar verbinden en samen versnellen. En dat is precies wat de Nederlandse AI Coalitie momenteel al doet.
Ruim 400 enthousiaste deelnemers
De Nederlandse AI Coalitie bestaat uit veel verschillende partijen. Naast grote bedrijven en multinationals, zijn vele mkb’ers, startups, kennis- en onderwijsinstellingen, maatschappelijke organisaties en overheden onderdeel van de coalitie. Ook het ministerie van Economische Zaken en Klimaat en het ministerie van Binnenlandse Zaken zijn van de partij. Met de inzet van ruim 400 deelnemers en een kickstartfinanciering heeft de Nederlandse AI Coalitie de afgelopen anderhalf jaar al een mooie basis gelegd.
Nieuwe fase met grootschalige AI-projecten
Naast partijen die AI als een kans zien en die op dat vlak willen versnellen, zijn er grote investeringen nodig om die ambitie waar te kunnen maken. En nu het kabinet heeft besloten om het AiNed programma te honoreren, is ook het benodigde investeringsbedrag vanuit de overheid aanwezig. Het meerjarige AiNed programma zet in op grootschalige projecten om vijf knelpunten op het vlak van AI op te lossen (zie kader). Doordat dit programma nu ondersteuning krijgt van het Nationaal Groeifonds ligt er een mooie basis om te versnellen en schaalvergroting te realiseren.
Gaandeweg leren
Voor een goede AI-oplossing is er ongelooflijk veel data en domeinkennis nodig. Hoe meer partijen meewerken, hoe groter de kans op succes. Om in aanmerking te komen voor een bedrag uit het Nationaal Groeifonds moeten verschillende partijen uit een keten dus samen optrekken (integrale ketenaanpak). Omdat het om complexe problemen gaat, weten ze vooraf niet wat ze onderweg tegen zullen komen. Er is dus een lerende aanpak vereist. En waar veel samenwerkingen zich beperken tot overheid, onderwijs en onderzoek en bedrijfsleven, worden er bij de projecten van de NL AIC ook maatschappelijke organisaties en burgers bij de ontwikkeling van AI-oplossingen betrokken (‘quadrupel helix’, voor wie dat wat zegt).
Mensgerichte aanpak
“We moeten AI absoluut blijven inzetten om maatschappelijke problemen op te lossen”, aldus Kees van der Klauw, manager van de Nederlandse AI Coalitie. “Daar leent die technologie zich namelijk heel goed voor. Maar daar hoort dan wel een mensgerichte aanpak bij. AI is er voor de mens en niet andersom. Dit geldt uiteraard ook voor de inzet van AI bij het najagen van economische doelen. Ook daar moet de mens centraal staan. Zo’n mensgerichte aanpak met betrokkenheid van eindgebruikers in het ontwerpproces kan slechte toepassingen van AI voorkomen en zorgt voor een vertrouwensbasis in de technologie, die ook commercieel gezien relevant is.”
Vallen en opstaan
Het ontwikkelen van AI-algoritmen en inzetten van AI-toepassingen kent ook negatieve aspecten. Dat betekent ook dat het soms fout gaat. “Helaas zijn daar inmiddels ook al praktijkvoorbeelden van”, weet Kees. “Zo zijn er de afgelopen jaren AI-algoritmen ingezet die menselijke vooroordelen hebben overgenomen en die mensen daardoor op een ongewenste manier profileren. Ook zeer ongewenst: een overijverige AI die op basis van je leesvoorkeuren alleen berichten selecteert die aansluiten bij je wereldbeeld, waardoor je in een nieuwsbubbel terecht kunt komen. Dat zijn zeer belangrijke aandachtspunten bij de verdere ontwikkeling en inzet van AI-toepassingen. Net als de ontwikkeling van algoritmen is de ontwikkeling van ethische en juridische kaders, wat wij wel en niet accepteren als maatschappij, een leerproces. Ondertussen wordt er in Nederland al hard gewerkt aan oplossingen voor dergelijke problemen. Het gaat dus al wel de goede kant op maar we moeten waakzaam blijven. En dankzij de ondersteuning vanuit het Nationaal Groeifonds zullen ook die ontwikkelingen in een stroomversnelling komen.”
Meedoen met de juiste motivatie
Maar hoe zorg je ervoor dat al die partijen dezelfde missie nastreven? “Op dat vlak doen we geen concessies”, benadrukt Kees. “Zo hebben we vanaf het begin af aan tegen geïnteresseerden gezegd dat ze alleen mee moeten doen als ze hun eigenbelang herkennen in het collectieve belang. We hebben de coalitie opgericht omdat er in AI heel veel gemeenschappelijke uitdagingen zitten. En omdat we een duidelijke visie en ambitie hebben. We geloven dat we als Nederland een voorloper kunnen worden bij het ontwikkelen van zinvolle en mensgerichte AI-toepassingen. En niet alleen als Nederland, maar ook als Europa in z’n geheel.”
De kracht van een gemeenschappelijk belang
Binnen de NL AIC zijn er verschillende werkgroepen actief. 13 werkgroepen richten zich op toepassingsgebieden voor AI en 5 werkgroepen houden zich bezig met de bouwstenen die nodig zijn om AI van een stevig en toekomstbestendig fundament te voorzien. In die 18 werkgroepen gebeuren volgens Kees al mooie dingen. “Omdat die projecten van een gemeenschappelijk belang uitgaan, ontstaan er op een natuurlijke manier verbindingen tussen organisaties die elkaar kunnen helpen. Een uitstekende basis voor een goede samenwerking.”
Wat er momenteel al gebeurt
Als voorbeeld noemt hij de werkgroep Gezondheid en Zorg. Die werkt nauw samen met deelnemers die alle partijen uit de gezondheidszorgketen vertegenwoordigen. “Die samenwerking helpt om implementatie van AI-toepassingen in de gezondheidszorg op grote schaal mogelijk te maken.
Daarbij wordt er dankbaar gebruikgemaakt van de methoden die werkgroep Data Delen ontwikkelt om veilig en verantwoord data te delen. Ondertussen ontwikkelt de werkgroep Human Capital op basis van een algemene AI-cursus een variant die zich volledig op de sector gezondheid en zorg richt. En dan is er last but not least nog de werkgroep Mensgerichte AI. Deze werkgroep start met de zogenaamde ELSA Labs, die zich samen met alle betrokken partijen over de ethische (E), juridische (L, Legal) en sociale (S) aspecten van AI-toepassingen buigt.”
Tijd om te gaan versnellen
“Naast het feit dat de verschillende partijen binnen een werkgroep elkaar verder helpen, zie je dus ook dat de afzonderlijke werkgroepen en deelnemers elkaar weten te vinden en gebruikmaken van elkaars expertise. En dat deden ze al in een fase waarin er nog niet structureel geld beschikbaar was. We hadden weliswaar een kickstartfinanciering, maar dat was maar een beperkt bedrag met een beperkte scope. De werkgroepen hebben zichzelf in feite gebootstrapt, zichzelf uit de klei getrokken”, concludeert Kees. “Dat geeft ook goed aan hoe gemotiveerd onze deelnemers en partners zijn. We staan met z’n allen klaar voor de volgende fase en we kunnen niet wachten om onze ambitie te realiseren. Tijd om te gaan versnellen!”
De 5 grootste bottlenecks
Het ontwikkelen van AI-toepassingen is geen doel op zich. Het gaat erom dat we AI inzetten om economische en maatschappelijke doelen te behalen. Om dat mogelijk te maken, zijn er nog wel wat uitdagingen. De NL AIC heeft dan ook de vijf grootste knelpunten op een rij gezet:
- Innovatie: daar is echt een versnelling nodig, waarbij zowel individuele bedrijven als de overheid meer initiatieven op het vlak van AI zullen moeten ontplooien. NL AIC doet er alles aan om ervoor te zorgen dat verschillende partijen nauw met elkaar kunnen samenwerken. Daarbij worden we gesteund door de AiNed-bijdrage vanuit het Nationaal Groeifonds.
- Kennisbasis: om het tekort aan AI-kennis bij bedrijven, overheid en kennisinstellingen op te lossen, moet er meer specialisten worden opgeleid, aangetrokken en behouden en moet er in Nederland meer fundamenteel en toegepast onderzoek plaatsvinden. Gebeurt dat niet? Dan moeten we er rekening mee houden dat er nog meer AI-specialisten naar het buitenland gaan. Met het AiNed programma willen we dat aanpakken.
- Arbeidsmarkt: AI gaat in elke bedrijfstak een rol spelen. Niet in de verre toekomst, maar al binnen een paar jaar. Zo’n beetje elke medewerker moet straks dus weten hoe ze met AI om moeten gaan.
- Maatschappij: het is op dit moment lastig om te voorspellen hoe AI de komende jaren een rol gaat spelen. Maar het is inmiddels wel duidelijk dat AI een enorme invloed gaat hebben op onze maatschappij. Dus hoe kunnen we ervoor zorgen dat er betrouwbare en veilige AI-systemen komen, die mensen echt verder helpen?
- Data delen: dit punt is een essentiële voorwaarde voor de inzet van AI. Zonder data is het niet mogelijk om algoritmen te trainen. Je hebt niet alleen grote hoeveelheden, maar ook kwalitatief goede data nodig. Daarbij zijn er onzekerheden op het vlak van eigenaarschap en veiligheid. Dat alles maakt het best complex om data op een goede en zorgvuldige manier te delen.
Gezamenlijke aanpak
Het aanpakken van deze knelpunten gebeurt met de inzet van de zogenoemde uitvoeringsinstrumenten. Het betreft onder meer het bijeenbrengen van partijen om de ketensamenwerking tussen de relevante bedrijven en organisaties te versterken. We gaan bedrijven en overheid helpen vraag-gedreven fundamentele en toegepaste AI-kennis te ontwikkelen, en innovaties en valorisatie tot stand te laten komen, om ze vervolgens bij bedrijven en publieke organisaties te laten landen. Er wordt gewerkt aan het opleiden van werknemers en studenten in alle disciplines en er wordt AI-talent aangetrokken, ontwikkeld en zoveel mogelijk behouden voor Nederland. En er komt een netwerk, die de onderlinge samenwerking in het nationale AI innovatie-ecosysteem en in Europa stimuleert en coördineert.
Meer informatie over het AiNed programma vindt u op deze pagina.
