ill o sofisch én technisch spanningsveld over wat AI wél kan leren — en vooral waar de grenzen liggen. Kunnen AI-systemen in de toekomst alle antwoorden parate hebben en realistische voorspellingen doen? Laten we dat eens helder en overzichtelijk bekijken.
Wat kunnen AI-systemen (nu) wél voorspellen?
-
AI-modellen zijn goed in probabilistische voorspellingen — het toekennen van kansen op basis van patronen in historische data.
-
In domeinen met veel data en voorspelbare patronen (zoals bepaalde weersvoorspellingen of voorraadbeheer) scoren ze behoorlijk accuraat AxiosThe GuardianReuters.
-
In wetenschapswedstrijden (zoals op Metaculus) halen menselijke "superforecasters" nog steeds betere resultaten dan GPT‑4 arXivVox.
Waar stuiten AI-modellen op hun limieten?
-
Data-afhankelijkheid: AI voorspelt op basis van data die het kent. Out-of-distribution gebeurtenissen (bijv. plotselinge crises of revolutionaire technologieën) zijn per definitie moeilijk voorspelbaar cacm.acm.orgAnblicksPlat.AI.
-
Hallucinaties: Veel AI-chatbots verzinnen feiten die klinken alsof ze kloppen — een fenomeen dat AI-hallucinaties wordt genoemd NOSWikipedia. Dat is niet omdat ze kwaad willen, maar omdat ze taalstatistiek gebruiken in plaats van een intern model van “waarom” iets zo is.
-
Beperkt begrip van causaliteit: AI kan verbanden herkennen, maar heeft geen ‘verhaal’ over waarom iets gebeurt — wat essentieel is voor accurate voorspellingen ResearchGateAnblicks.
Kan AI ooit "alwetend" worden?
-
Theoretische grenzen: Volgens de theorieën rondom AI-onvoorspelbaarheid (Unpredictability of AI) is het onmogelijk om met zekerheid te voorspellen wat een slimme AI zal doen arXiv.
-
AGI is onzeker: Er bestaat nog geen consensus over wanneer of of überhaupt een Artificial General Intelligence (AGI) mogelijk zal zijn. Experts schatten een 50% kans op AGI vóór 2047, maar de meningen lopen uiteen TIMEAIMultiple.
-
Zelfvervullende voorspellingen: Soms beïnvloeden voorspellingen het gedrag waardoor ze zichzelf tenietdoen — waardoor accurate voorspellingsmodellen zichzelf kunnen ondermijnen Wikipediascholarship.law.gwu.edu.
Tot slot: AI is krachtig, maar wél beperkt
AI is geen helderziende oracle — de veelgehoorde term dat AI “alles van de levende wereld zou kunnen weten” is nog fictie.
-
AI is sterk in het analyseerbaar maken van trends, het genereren van inzichten, en het ondersteunen van besluitvorming op basis van probabiliteit.
-
Maar het is: niet in het met zekerheid voorspellen van verkiezingsuitslagen, beursbewegingen, of zelfs jouw persoonlijke lot.
Samenvattend
| Kans dat AI… | Hoe waarschijnlijk? |
|---|---|
| … verkiezingen/sportresultaten nauw voorspelt | Weinig zeker — afhankelijk van data, maar grotere onzekerheid blijft. |
| … beurscorrectheid helder voorspelt | Matig — hier spelen te veel variabelen en “zwart zwaan”-risico’s. |
| … volledig alwetend wordt | Onwaarschijnlijk — nog verre toekomst met fundamentele beperkingen. |
| … waardevol blijft ondanks beperkingen | Zeer waarschijnlijk — als hulpmiddel bij risico-inschatting en planning. |
AI kan veel ondersteunen, zeker in goed-omlijnde domeinen. Maar we moeten niet vergeten dat het niet helderziend is, en dat onzekerheid altijd blijft spelen.
Heb je interesse in voorbeelden van wat nu al lukt, zoals AI in weersvoorspellingen of financiele modellen? Laat het gerust weten!
Geen opmerkingen:
Een reactie posten