Er stroomt drinkbaar water uit de kraan, 220 volt uit het stopcontact, maar brol uit de internetaansluiting: Professor Ruben Verborgh van de Ugent ziet hoe we falen met data en AI, maar heeft de grote lijnen voor een oplossing klaar.
“Waarom steel je geen pizza in de supermarkt?”, vraagt Professor Ruben Verborgh van de Universiteit van Gent aan het publiek tijdens zijn passage op het Connect-IT-event in de Antwerp Expo. “Omdat het moeilijk is. Het is veel moeilijker dan gewoon betalen. Het mag ook niet, maar langs de kassa passeren is gewoon eenvoudiger.”
Verborgh gebruikt het voorbeeld om te illustreren hoe we met data en technologie moeten omgaan. “Er zijn mensen die altijd het goede doen, en mensen die altijd het foute zullen doen”, verduidelijkt hij verder. “Daar moet je met regelgeving niet op focussen. Er is een hele grote middengroep die bereid is het juiste te doen, als het maar eenvoudig genoeg is.”
De mislukking van GDPR
De professor wijst naar de intussen tien jaar oude GDPR-wetgeving als een mooi voorbeeld van hoe het niet moet. “De GDPR heeft het zowel moeilijker gemaakt om fout als om juist om te gaan met data, maar het blijft nog steeds gemakkelijker om het foute te doen.” Hij merkt op dat er vooral administratieve last is bijgekomen voor organisaties. De grote multinationals die de GDPR wilde viseren, moeten af en toe wel een boete betalen. “Maar voor hen is dat de kostprijs van zakendoen.”
De GDPR heeft het zowel moeilijker gemaakt om fout als om juist om te gaan met data, maar het blijft nog steeds gemakkelijker om het foute te doen.
Professor Ruben Verborgh, Universiteit Gent
Regulering van technologie kan volgens Verborgh maar succesvol zijn indien ze volgt op een echt economisch verhaal. “We hebben eerst verantwoorde technologie nodig die economisch relevant is, en dan kunnen we die reguleren. Regelgeving voor de economische component, dat werkt nooit.”
Prioriteit voor een economisch model
Dus is het volgens de professor nodig om eerst een degelijk economisch model uit te werken, voor data en voor AI. Het onderscheid daartussen is volgens hem niet zo groot. “AI, dat is gewoon vloeibare data.”
Alleen schort het al bij het startpunt. “Big data heeft nog steeds niet ontdekt hoe het geld moet verdienen, op advertenties na”, hekelt hij. “Kijk naar de grote AI-bedrijven. Ze draaien miljarden dollars verlies, ondanks de investeringen, jaar na jaar. OpenAI de oplossing nu gevonden: het bedrijf gaat eerst nog enkele jaren verlies draaien, en dan plots in 2029 miljarden winst opstrijken, met dank aan advertenties.”
Solid
“Het is een ramp”, zucht hij. “Het moet en het kan anders, en het begint bij onze lokale bedrijven.” Verborgh probeert het probleem al verschillende jaren te lijf te gaan. Hij is één van de voorvechters van Solid: een technologie die mee bedacht is door Tim Berners-Lee, één van de vaders van het wereldwijde web.
Solid is een persoonlijke datakluis, waarbij burgers controle houden over wat er in de kluis zit. Ze kunnen dan kiezen om data uit bijvoorbeeld hun medische kluis te delen met een externe partij, indien ze dat willen. Ze behouden steeds de controle over wat ze delen en met wie. Zo’n systeem opent de deuren voor een economie waarin de eigenaar van data vergoed kan worden voor de waarde ervan.
Verborgh denkt nu dat het initiële opzet van Solid niet volstaat. “Ik dacht dat we een oplossing nodig hadden om data beter te laten stromen”, zegt hij op Connect-IT, verwijzend naar het feit dat data in het huidige model vooral vastzit bij grote spelers. “Nu weet ik beter. Data moeten niet stromen.”
Lokale data met lokale inzichten
Hij wil een model waarbij mensen en bedrijven niet noodzakelijk hun data, maar de relevante aspecten ervan, kunnen delen. Denk aan een supermarktketen, die in principe graat weet wanneer iemand in je gezin aan suikerziekte lijdt. Dergelijke gegevens zijn relevant om promoties goed af te stemmen. Alleen: medische gegevens van een gezinslid zijn zo gevoelig dat geen enkele supermarkt ze wil bewaren, moest het al zomaar mogen.
“Dus zou het toch logischer zijn om enkel te delen dat je een interesse hebt in producten zonder suiker”, aldus Verborgh. “De supermarkt moet niet weten waarom, om daar economische waarde uit te halen.” Ook de klant is goed af: promoties zijn relevanter, zonder dat daarvoor persoonlijke gegevens werden uitgewisseld.
Economische omslag
Professor Verborgh pleit heel concreet voor een model waarbij analyse- en AI-modellen dichter naar de data worden gebracht, niet om technische redenen zoals latency, maar uit economische motivatie. Volgens hem is het veel verstandiger om het economische model rond AI en data zo uit te werken. Solid lijkt wat dat betreft nog steeds een gezonde fundering.
Zodra dat van start gaat, kan regelgeving dan volgen. Die moet complementair zijn aan het economische model, en goed gedrag eenvoudiger maken dan slecht gedrag. Dat gaat pas wanneer straffen en incentives gekoppeld kunnen worden aan een economische realiteit.
Vandaag weet je dat er 220 volt uit het stopcontact komt, en weet je dat het water uit de kraan drinkbaar is, maar uit je internetaansluiting komt brol.
Professor Ruben Verborgh, Universiteit Gent
Via die weg is het volgens de professor mogelijk om tot een punt te komen waarbij data en AI tot kwaliteit leiden. “Vandaag weet je dat er 220 volt uit het stopcontact komt, en weet je dat het water uit de kraan drinkbaar is”, stelt hij. “Maar uit je internetaansluiting komt brol. De enige manier om dat op te lossen is als we de inzichten op onze eigen data tot dicht bij onszelf brengen.”