Categorieën
AI Essay Ethiek Technologie

Drie veelgestelde vragen over ons AI-gebruik – essay voor De Nieuwe Koers (februari 2026)

AI roept vragen op over cognitieve achteruitgang, klimaatimpact en arbeidsonrechtvaardigheid. Bewust, metacognitief gebruik blijft de sleutel tot verantwoorde inzet.

Voor het februarinummer van De Nieuwe Koers (DNK) heb ik een essay geschreven waarin ik een antwoord probeer te formuleren op drie veelgestelde vragen over AI-gebruik: word je dommer van AI, kost het niet heel veel energie en wie betaalt uiteindelijk de prijs voor ons AI-gebruik. Je kan het artikel online lezen op de DNK-website of hieronder.

Drie veel gestelde vragen over AI

‘AI staat voor afnemende intelligentie’ dat is wat de bekende hersenprofessor Erik Scherder eind 2025 zei tijdens een televisie-uitzending van EenVandaag . Dit is ook een van de meest gestelde vragen die ik krijg als ik lezingen en workshops over kunstmatige intelligentie geef waarbij men zich zorgen maakt of mensen dommer worden van AI. Andere veel gestelde vragen gaan vooral over de vaak onzichtbare impact die het gebruik van AI heeft op ons klimaat en over de uitbuiting van de mensen achter de schermen die het zware en vaak slecht betaalde werk doen om deze systemen mogelijk te maken. Sommige christenen gaan hierin zelfs zo ver dat ze geen AI meer gebruiken 1 vanwege de impact die het heeft op duurzaamheid en gerechtigheid. In dit essay ga ik uitgebreid in op deze drie veelgestelde vragen over het gebruik van AI. Ik probeer door middel van feiten en achtergrondinformatie de zin en onzin te onderscheiden die het maatschappelijke debat hierover vaak vertroebelen, en een genuanceerd beeld te schetsen dat jou als lezer kan helpen om zelf een zorgvuldige morele afweging te maken omtrent jouw AI-gebruik.

Vraag 1: Word je dommer van AI?

Het is nog maar drie jaar geleden dat de lancering van ChatGPT 2 het startsein voor het huidige Ai-gebruik inluidde. Waar AI eind 2022 nog voelde als toekomstmuziek is het anno 2026 voor velen een onmisbaar hulpmiddel geworden waar je hulp kan krijgen op allerlei vlakken zoals het maken van je huiswerk, het schrijven van een email op een vriendelijke toon en zelfs geeft het antwoorden op diepe levensvragen. Iedereen die wel eens met AI gespeeld heeft, is in eerste instantie onder de indruk van wat er allemaal mogelijk is. Tegelijkertijd vragen steeds meer mensen zich af wat de prijs is die we als mensheid hiervoor betalen, met andere woorden, welke vaardigheden verliezen we als mens als we en masse klakkeloos op AI gaan vertrouwen. Waar we door het gebruik van navigatiesystemen steeds minder goed zijn geworden in kaartlezen, verwachten sommige onderzoekers dat we door AI veel meer zullen verliezen. We worden niet alleen steeds slechter in het lezen en schrijven van teksten, maar ook fundamentelere vaardigheden zoals kritisch denken en ons beoordelingsvermogen staan daardoor onder druk.

Daarnaast is er de angst dat menselijke creativiteit en nieuwsgierigheid verschralen wanneer we steeds vaker kiezen voor de makkelijke en snelle antwoorden die AI ons op een presenteerblaadje aanbiedt. Dat zou op termijn zelfs kunnen leiden tot culturele homogeniteit. Kortom, de paradox van AI lijkt wel te zijn hoe beter AI ons helpt, hoe minder we zelf gaan nadenken. Een veel aangehaalde wetenschappelijke bron hierbij is een MIT-studie waarin deelnemers essays schreven met behulp van AI of zonder hulpmiddelen. EEG‑metingen toonden aan dat de groep die AI gebruikte minder neurale verbindingen vertoonde in netwerken die geassocieerd worden met geheugen en creativiteit, en dat zij zich minder goed konden herinneren wat ze zojuist hadden geschreven. Ook hersenprof Erik Scherder komt met dezelfde boodschap in zijn recente boek Liever moe dan lui waarin hij betoogt dat het gebruik van AI cognitieve luiheid en achteruitgang in de hand kan werken.

Het frame dat AI leidt tot afnemende intelligentie, doet het goed in de media met ronkende koppen als “AI maakt ons luier en dommer, veroorzaakt brainrot en dementie.” Dit veroorzaakt mijns inziens een veel te eenzijdig en ongenuanceerd beeld en er valt voldoende op af te dingen. Ten eerste is het massale gebruik van AI een dusdanig kort historisch verschijnsel dat er nog veel te weinig data is verzameld en er nog te weinig tijd is verstreken om de daadwerkelijke langetermijneffecten goed te kunnen vaststellen. Dit wordt overigens ook door de auteurs van de MIT-studie erkend in hun onderzoeksverantwoording. Ten tweede,
veranderingen in hersenactiviteit worden in deze studies vaak gepresenteerd als bewijs voor cognitieve achteruitgang, maar dat veronderstelt dat EEG-metingen een betrouwbare afspiegeling zijn van menselijk denken, een aanname die allerminst onomstreden is. Hoogleraar cognitieve psychologie en AI Max Louwerse benadert dit soort ontwikkelingen vanuit een evolutionair perspectief 3 en ziet ze vooral als een aanpassingsproces, waarbij oude vaardigheden plaatsmaken voor nieuwe. Net zoals bij de introductie van de rekenmachine het hoofdrekenen achteruitging, maar de mens daar niet dommer van is geworden. Volgens Louwerse hoeven we dus niet dommer te worden van AI, mits we het op een verantwoorde en bewuste manier inzetten. Betekent dit dan dat we ons geen zorgen hierover hoeven te maken en dat we ervan uit kunnen gaan dat de meeste mensen AI wel op een goede manier gaan gebruiken? Het is wel degelijke een terechte zorg en een maatschappelijke opgave hoe we ervoor zorgen dat AI op een verantwoorde manier ingezet en gebruikt wordt. Het is een vraagstuk waar onderwijs, overheid, opvoeders, maar ook bedrijven en instellingen, gezamenlijk moeten optrekken om met vallen en opstaan hier stappen in te maken.

Het is goed om een onderscheid te maken tussen cognitieve uitbesteding en cognitieve ondersteuning4. Wanneer iemand AI vraagt een ingewikkelde morele vraag te beantwoorden en het antwoord zonder verdere reflectie overneemt, is sprake van cognitieve uitbesteding: het denken gebeurt elders en de gebruiker beperkt zich tot het resultaat. Wanneer iemand diezelfde AI gebruikt om argumenten te ordenen, tegenwerpingen te verkennen of blinde vlekken te signaleren, maar zelf blijft wegen en beslissen, is er sprake van cognitieve ondersteuning. In het eerste geval wordt het oordeel uitbesteed, in het tweede geval wordt het denken verdiept.

Een belangrijk sleutelbegrip om AI goed in te zetten is metacognitie 5, oftewel het vermogen om bewust zicht te houden op het eigen denken, dit te volgen, te beoordelen en waar nodig bij te sturen. Het ontwikkelen en cultiveren van metacognitieve vaardigheden in de omgang met AI is essentieel om de regie over het eigen denken te behouden. Dit vraagt om doelbewust plannen, kritische evaluatie van AI-output en het toelaten van bewuste denkvertraging, juist wanneer snelle en overtuigende antwoorden verleidelijk zijn. Zo blijft AI een hulpmiddel dat het denken ondersteunt, in plaats van een vervanger die het langzaam uitholt.

Het belang van metacognitieve vaardigheden wordt ook benadrukt door Nobelprijswinnaar Demis Hassabis 6, een van ’s werelds belangrijkste AI-onderzoekers. Hij stelt dat in een tijd waarin kennis snel veroudert, niet feitenkennis maar zogenoemde meta-skills doorslaggevend worden. Het vermogen om te begrijpen hoe je leert en om je denken bij te sturen, blijft volgens hem cruciaal, juist omdat AI zich razendsnel ontwikkelt. Metacognitie is daarmee geen luxe, maar een noodzakelijke voorwaarde om menselijk leren, oordelen en verantwoordelijkheid te behouden in het AI-tijdperk.

Vraag 2 Kost het gebruik van AI niet heel veel stroom en water?

“Een vraag aan ChatGPT kost tien keer zoveel energie als een vraag stellen aan Google7” en “elke AI-vraag kost wel 1 liter schoon water8” zijn beweringen waar gesprekken over AI en duurzaamheid vaak mee beginnen. Daarnaast wordt er wereldwijd miljarden geïnvesteerd9 om zoveel mogelijk datacentra uit de grond te stampen. Het gaat zelfs zover dat grote AI-spelers kerncentrales10 opkopen om verzekerd te zijn van voldoende energie in de nabije toekomst. Het is dan ook begrijpelijk dat mensen die zich zorgen maken over het klimaat en onze planeet met argusogen kijken naar de huidige en toekomstige impact van AI. Tegelijkertijd is zijn er ook voldoende wetenschappers die terecht erop wijzen dat AI juist noodzakelijk is om klimaatverandering tegen te gaan doordat het bijvoorbeeld kan helpen bij energie-efficiëntie, procesoptimalisatie en klimaatmodellering.11

Bovenstaande paradox dat AI zowel energie kost als kan besparen is niet de enige reden wat deze discussie zo lastig maakt. Er zijn meerdere factoren die hierbij een rol spelen zoals, ten eerste, het gebrek aan transparantie bij de grote AI-labs die maar mondjesmaat data over dit onderwerp publiceren vanwege het feit dat deze bedrijven deze informatie als bedrijfsgeheim beschouwen. Ten tweede is de AI-keten veel groter dan het verwerken van jouw prompt alleen waardoor de werkelijke impact vaak veel breder en onzichtbaar is (denk hierbij bijvoorbeeld aan de zeldzame metalen die nodig zijn voor het maken van de speciale AI-chips). Daarnaast speelt, ten derde, dat het gebruik van AI niet terug te brengen is tot één taak of product wat het erg lastig maakt om hier algemeen geldende uitspraken over te doen.

Om toch grip te krijgen op dit complexe vraagstuk, circuleren er allerlei statistieken zoals te lezen waren aan het begin van dit gedeelte. Volgens dr. Sasha Luccioni, onderzoeker op het gebied van AI en klimaat 12, blijken veel van deze cijfers te zijn gebaseerd op ongefundeerde schattingen en verouderde informatie13. Doordat iedereen deze informatie, bij gebrek aan beter, toch gebruikt treedt er een sneeuwbaleffect op waardoor het ten onrechte toch vaak als waarheid wordt aangenomen. De grote AI-labs hebben overigens in 2025 wel meer data over energiegebruik naar buiten gebracht. Zo schreef Sam Altman, de CEO van OpenAI, dat een gemiddelde vraag aan ChatGPT ongeveer 0,34 Wattuur aan energie kost en 0,32 milliliter water verbruikt. Dat is te vergelijken met het energieverbruik van een energiezuinige ledlamp die een paar minuten brandt en 1/15 theelepeltje water. Ook Google en het Europese Mistral publiceerden soortgelijke cijfers over energieverbruik. Dit geeft wel enige houvast maar is ook enigszins onbetrouwbaar omdat deze cijfers niet door onafhankelijke onderzoekers zijn vastgesteld of gecontroleerd. Een tweede punt is dat energieverbruik per taak enorm kan verschillen; waar tekstgeneratie relatief licht is, kan het genereren van een AI-video wel dertig keer zoveel energie kosten, en vaak zelfs meer. Een derde punt dat vaak wordt aangehaald is de Jevons-paradox: doordat AI permanent beschikbaar is, laten we vaak meer genereren dan nodig is. In plaats van één AI-plaatje laten we er direct tien maken, wat uiteindelijk leidt tot meer energieverbruik dan strikt noodzakelijk.

Het is ook goed om de cijfers voor het energie- en watergebruik van AI in het juiste contextuele perspectief te zien. ChatGPT verbruikt per jaar ongeveer evenveel energie als 20.000 Amerikaanse huishoudens. Dat klinkt veel, totdat je weet dat alle videostreamingdiensten samen 33 miljoen huishoudens aan energie opslokken dat is 1.600 keer zoveel. Recent Nederlands onderzoek schat in dat het wereldwijde AI-waterverbruik in 2025 ongeveer gelijk staat aan de gehele wereldwijde consumptie van flessen water (ca. 446 miljard liter). Dit getal moet je ook in verhouding zien tot bijvoorbeeld het wereldwijde watergebruik door golfbanen (3,4 biljoen14 liter) en de kledingindustrie (93 biljoen liter).

Deze cijfers laten zien dat het energie- en waterverbruik van AI niet los gezien kan worden van bredere digitale en industriële patronen. Tegelijk nemen ze de vraag naar persoonlijke verantwoordelijkheid niet weg. Juist omdat AI zo laagdrempelig en permanent beschikbaar is, speelt het dagelijkse gebruik van miljoenen individuele gebruikers een belangrijke rol in de totale impact. De belangrijkste knop waaraan we zelf kunnen draaien is daarom niet de technologie op zich, maar hoe, wanneer en waarvoor we AI inzetten. Bewuster gebruik vraagt om nieuwe digitale gewoontes en om het leren maken van onderscheid tussen noodzakelijke en gemakzuchtige toepassingen.

Dat begint bij het kiezen van het juiste gereedschap voor de taak. Niet elke vraag vraagt om een zwaar, generatief AI-model; eenvoudige informatie kan vaak efficiënter en zuiniger worden gevonden met bestaande zoekmiddelen. Door bewuster onderscheid te maken tussen taken die echt creatie of complex redeneren vereisen en taken die vooral het opzoeken van informatie betreffen, kan het gebruik van energie-intensieve AI sterk worden beperkt. Uiteindelijk vraagt dit om het ontwikkelen van nieuwe AI-gewoontes, waarin het gebruik van AI geen automatische reflex is, maar een bewuste keuze.

Vraag 3. Worden mensen uitgebuit zodat wij met AI kunnen werken?

Volgens econoom Paul Schenderling werken er bijna 14 miljoen mensen in niet-westerse landen voltijd voor de Nederlandse economie, wat hij classificeert als moderne slavernij. Zijn onderzoek uit 2022 houdt nog geen rekening met de enorme opkomst van AI sindsdien, terwijl er de afgelopen maanden diverse internationale publicaties 15 zijn verschenen die aandacht vragen voor een nieuwe schaduwzijde: de verborgen werknemers in landen als Kenia en India die onder zware omstandigheden en tegen lage beloning bijdragen aan het trainen, modereren en veilig maken van AI-modellen. De grote AI-labs besteden deze werkzaamheden uit aan grote partijen die duizenden werknemers in dienst hebben om data te labelen en om te bepalen wat wel en niet mag; hierbij worden de medewerkers vaak blootgesteld aan langdurige en psychisch belastende inhoud, waaronder expliciet geweld, seksueel misbruik en haatdragende beelden en teksten. Uit diverse onderzoeken16 blijkt dat deze voortdurende blootstelling kan leiden tot ernstige en soms blijvende mentale schade, die diep ingrijpt in het functioneren en het privéleven van de betrokken werknemers. Aangezien dit een recent fenomeen is en de werknemers vaak allerlei geheimhoudingen hebben getekend, is het lastig om goede inschattingen te kunne maken over de omvang hiervan. Het lijkt erop dat vooral de westerse landen de vruchten plukken van de hoge kwaliteit van de AI-modellen die mede door deze verborgen werkers tot stand is gekomen. Sommige onderzoekers spreken hier zelfs over een nieuwe vorm van kolonialisme17.

Een andere vaak onderbelichte keerzijde is juist dat AI ook kansen biedt aan mensen die in niet-westerse landen wonen. Volgens Payal Arora, hoogleraar Inclusive AI Cultures , heerst er een rationeel optimisme in het mondiale zuiden, laten ze AI vooral voor zich werken en is het volgens haar een echte revolutie hoe snel AI daar alledaags is geworden.

Samenvattend kun je wel zeggen dat AI een impact heeft op machts- en arbeidsverhoudingen en kan het een rol spelen in de morele overwegingen die je maakt hoe je AI inzet in je persoonlijke leven. AI, is net als bijvoorbeeld chocolade, elektronica en kleding, onderdeel van een complex, mondiaal productie- en distributieproces waar wij alleen het eindproduct zien en gebruiken en vaak onvoldoende besef en zicht hebben op wat ervoor nodig is om deze producten te gebruiken. De vraag is daarom niet alleen wat AI voor ons kan betekenen, maar ook wie de prijs betaalt voor het gemak en de intelligentie die wij dagelijks benutten.

FOMO18

AI roept veel vragen op, veel meer dan de drie die hierboven zijn behandeld, en een veelgehoorde klacht is dat door de snelheid van de ontwikkelingen het lijkt alsof er geen tijd is om zorgvuldige morele afwegingen te maken. Deze angst wordt enerzijds ingegeven door het gevoel de boot te missen als men er niets mee doet, en anderzijds door de enorme snelheid waarmee technologische ontwikkelingen zich voltrekken, wat op veel mensen een verlammende werking heeft. De uitdaging voor eenieder die op een verantwoorde en bewuste manier AI wil gebruiken, is om hier zelf mee aan de slag te gaan: niet alleen door te experimenteren maar vooral ook door de tijd te nemen om te kauwen op lastige ethische vragen en daarbij ook het gesprek aan te gaan met je collega’s, vrienden of familie. Hopelijk helpt bovenstaande verdieping om je voldoende context en aanknopingspunten te geven om hiermee aan de slag te gaan.

Meer weten

Hieronder een lijst met interessante boeken, artikelen en video’s voor meer achtergrond en verdieping.

Boeken

  • Erik Scherder, Liever moe dan lui (2025)
  • Ethan Mollick, Slimmer werken met AI (2026 editie)
  • Erdinç Saçan, AI voor iedereen (2025)
  • Karen Hao, The Empire of AI (engelstalig) (2025)
  • Madhumita Murgia, Code Dependent – Living in the Shadow of AI (engelstalig) (2025)

Artikelen

Video’s, podcasts

  1. Zie bijvoorbeeld dit interview met Jan Wolsheimer en Lysanne van de Kamp in het ND van 30 juli 2025
  2. ChatGPT werd op 30 november 2022 gelanceerd.
  3. Louwerse benoemt dit o.a. in de podcast De Technoloog van 1 januari 2026. Bron: https://www.bnr.nl/podcast/de-technoloog/10591267/kunstmatige-intelligentie-is-overal-maar-het-begrijpen-doen-we-nog-niet
  4. In de literatuur worden hier vaak de Engelse termen cognitieve outsourcing en cognitive offloading gebruikt. Je kan het laatste woord ook vertalen als cognitieve ontlasting, maar ik vind ondersteuning zelf wat beter de bedoeling uitdrukken en het is minder plastisch.
  5. Zie bijvoorbeeld https://arxiv.org/abs/2312.10893
  6. Hassabis benadrukt dit in diverse interviews die hij recentelijk gegeven heft. Zie bijvoorbeeld https://www.youtube.com/live/RmZlMYmWlJU?si=I2eNmIwqyJwbzNl9
  7. Zie bijvoorbeeld https://www.vrt.be/vrtnws/nl/2024/05/03/klimaatimpact-chat-gpt-ai/ of https://www.ct.nl/nieuws/energieverbruik-van-chatgpt-tien-keer-hoger-dan-dat-van-google/
  8. Zie bijvoorbeeld https://www.agconnect.nl/partner/leafcloud/een-chatgpt-vraag-kost-1-liter-schoon-water
  9. Zie bijvoorbeeld https://www.volkskrant.nl/kijkverder/v/2025/ai-bubbel-techbedrijven~v2319346/
  10. Zie bijvoorbeeld https://nos.nl/artikel/2540839-google-koopt-kernreactoren-om-ai-datacentra-van-stroom-te-voorzien en https://www.volkskrant.nl/economie/ook-meta-stapt-in-kernenergie-om-zijn-ai-en-stroomvretende-datacenters-blijvend-te-voeden~bf278beb/
  11. Zie bijvoorbeeld https://journalijecc.com/index.php/IJECC/article/view/4864 en https://unfccc.int/ttclear/tec/aica_forum
  12. Dr. Sasha Luccioni werkt als AI Researcher & AI Climate Lead bij AI-bedrijf HuggingFace en is mijns inziens een van de meest gezaghebbende en betrouwbare stemmen op dit vlak. Haar TED Talk over dit onderwerp is ook zeer de moeite waard om te bekijken en zal ik als bron vermelden aan het eind van dit artikel.
  13. Zie bijvoorbeeld deze podcast waarin Luccioni te gast is: https://www.youtube.com/watch?v=XTDvIzygglY
  14. 1 biljoen is 1000 miljard.
  15. Voorbeelden hiervan zijn Empire of AI van Karen Hao en Code Dependent – Living in the Shadow of AI van Madhumita Murgia. Beide boeken zijn voor zover ik weet (nog) niet vertaald in het Nederlands. Wel was Karen Hao in november in Nederland voor een boekpromotie en was daarbij o.a. te gast bij Arjen Lubach.
  16. Zie bijvoorbeeld https://restofworld.org/2025/karen-hao-empire-of-ai-book/
  17. Zie bijvoorbeeld: https://blogs.lse.ac.uk/medialse/2025/11/14/the-perilous-future-of-ai-work-in-the-global-south
  18. FOMO betekent fear of missing out

Geef een reactie

Je e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Vereiste velden zijn gemarkeerd met *