Waarom Amerikanen meer bezorgd dan enthousiast zijn over AI

De opmars van kunstmatige intelligentie is nauwelijks te missen. AI zit inmiddels in zoekmachines, kantoorsoftware, klantenservice en creatieve tools. Toch groeit het publieke enthousiasme niet mee. Uit de nieuwste cijfers van Pew blijkt dat 52% van de Amerikanen meer bezorgd dan enthousiast is over het toenemende gebruik van AI in het dagelijks leven. In 2021 was dat nog 37%. Slechts 9% is nu meer enthousiast dan bezorgd. 7

Dat lijkt op het eerste gezicht tegenstrijdig: als de technologie zo snel beter wordt, waarom neemt het vertrouwen dan niet toe? Een belangrijke verklaring is dat veel mensen AI niet ervaren als een gezamenlijke vooruitgang, maar als een snelle en ondoorzichtige verschuiving van macht. Werkgevers, platformbedrijven en technologieconcerns krijgen nieuwe mogelijkheden, terwijl individuen moeten omgaan met onzekerheid over werk, onderwijs, privacy, creativiteit en zeggenschap.

De voordelen zijn abstract, de risico’s persoonlijk

AI kan helpen bij schrijven, zoeken, programmeren en klantenservice. Maar die voordelen zijn niet voor iedereen even zichtbaar of waardevol. Wat een bedrijf kosten bespaart, kan voor een werknemer voelen als een bedreiging voor diens baan. Een geautomatiseerde klantenservice kan efficiënt zijn voor een onderneming, maar frustrerend voor iemand die juist een medewerker wil spreken.

Daar ontstaat een scheve perceptie. De voordelen worden vaak gepresenteerd als langetermijnbeloften over hogere productiviteit, betere gezondheidszorg of wetenschappelijke doorbraken. De nadelen duiken op in alledaagse situaties: een foutief antwoord, een scam, synthetische content, toezicht op de werkvloer of een nieuwe AI-functie die zonder duidelijke toestemming wordt toegevoegd.

Werk en onderwijs maken de angst concreet

Mensen hoeven niet te geloven dat alle banen verdwijnen om zich zorgen te maken. Ze kunnen ook vrezen voor minder startersfuncties, een zwakkere onderhandelingspositie, intensiever toezicht of rollen die veranderen in het controleren van geautomatiseerde systemen.

Volgens de nieuwste bevindingen van Pew verwacht 71% van de Amerikanen dat AI het aantal banen in de Verenigde Staten de komende twintig jaar zal verminderen. 5 Voor jongvolwassenen is die ontwikkeling extra tastbaar: juist bij opleidingen en aan het begin van een loopbaan wordt ervaring opgedaan die door automatisering kan veranderen.

Generatieve AI maakt leren bovendien ingewikkelder. De technologie kan leerlingen en docenten ondersteunen, maar ook opdrachten omzeilen, toetsing moeilijker maken en het onderscheid vervagen tussen geholpen werk en zelfstandig begrip. Wanneer niet meer duidelijk is welke inspanning echt van een mens komt, neemt het vertrouwen in het hele systeem af.

Creativiteit en eigendom zijn vertrouwenskwesties

Voor schrijvers, kunstenaars, muzikanten en andere makers gaat het debat over AI-training niet alleen over techniek. Het draait om toestemming, bronvermelding, betaling en de vraag wie profiteert wanneer werk van mensen wordt gebruikt om commerciële systemen te ontwikkelen.

Zelfs bruikbare AI-output kan daardoor uitbuitend aanvoelen als makers denken dat hun werk zonder betekenisvolle toestemming is opgenomen. De zorgen gaan verder dan eigendom. Uit onderzoek van Pew blijkt dat Amerikanen eerder verwachten dat AI het creatieve denkvermogen en het vermogen om betekenisvolle relaties op te bouwen aantast dan verbetert. 12

Dat helpt ook verklaren waarom fysieke media, papieren notitieboeken, analoge camera’s, live-evenementen en andere offlineactiviteiten aantrekkelijk blijven. Dat betekent niet automatisch dat mensen alle technologie afwijzen. Zulke activiteiten bieden iets waar steeds meer digitale systemen aan lijken te ontbreken: herkomst, privacy, aandacht, bewuste traagheid en de zekerheid dat een mens het gewaardeerde werk heeft gemaakt.

Er is geen bewijs dat verzet tegen AI op zichzelf een brede terugkeer naar retrotechnologie veroorzaakt. Wel is de culturele reactie begrijpelijk. Wanneer digitale systemen steeds geautomatiseerder en ondoorzichtiger aanvoelen, worden menselijke ervaringen vanzelf onderscheidender.

Standaardfuncties geven het gevoel dat keuzevrijheid verdwijnt

Veel gebruikers zouden een AI-tool mogelijk verwelkomen als die optioneel, transparant en eenvoudig uit te schakelen is. De reactie verandert zodra AI standaard in een vertrouwd product wordt ingebouwd, klanten bij de klantenservice weghoudt van een mens of vragen oproept over het gebruik van persoonlijke gegevens.

Dat onderscheid is belangrijk voor productontwikkeling: gebruik is niet hetzelfde als acceptatie. Mensen kunnen een systeem gebruiken omdat er geen praktisch alternatief is, terwijl ze het bedrijf dat de functie heeft opgedrongen toch blijven wantrouwen. Dat kan gevolgen hebben voor klantbehoud, merktrouw en de bereidheid om te betalen.

Het wantrouwen richt zich ook op de bouwers

De scepsis gaat niet alleen over modellen, maar ook over de instellingen en bestuurders erachter. In een enquête van CNBC en Generation Lab onder 1.088 Amerikanen van 18 tot 34 jaar zei een meerderheid geen van de negen prominente AI-leiders te vertrouwen om verantwoord met AI om te gaan. 45% verwachtte dat AI hun loopbaan zou schaden; slechts 10% dacht dat de technologie zou helpen.

Dario Amodei, topman van Anthropic, omschreef dit als een ‘vertrouwenscrisis’. Volgens hem wantrouwen mensen bedrijven, overheden en de technologiesector al langer en vermoeden ze dat nieuwe systemen tegen hen kunnen worden gebruikt. 17

Daarom zullen pr-campagnes alleen waarschijnlijk niet volstaan. Als de onderliggende vraag luidt: ‘Wie heeft de controle en wie profiteert ervan?’, klinkt optimistische communicatie al snel als een omweg — tenzij mensen het antwoord in hun eigen leven kunnen controleren.

Datacenters maken het debat lokaal

De AI-boom maakt ook de fysieke basis van de technologie zichtbaarder. Datacenters verbinden AI met elektriciteit, water, grond, investeringen in het elektriciteitsnet en overheidsbeleid. Gemeenschappen kunnen zich terecht afvragen of de lokale kosten zeker zijn, terwijl beloofde banen, lagere rekeningen of andere voordelen onzeker blijven.

Dat is niet automatisch verzet tegen technologie. Het is een vraag om verantwoording: maak de gevolgen inzichtelijk, draag eerlijk bij aan infrastructuur, beperk lokale schade en leg voordelen voor de gemeenschap afdwingbaar vast. Ontbreken die voorwaarden, dan is weerstand een rationele reactie op een ongelijke verdeling van kosten en opbrengsten.

Waarom dalend vertrouwen een bedrijfsprobleem is

Voor AI-bedrijven kan wantrouwen de adoptie, klantretentie, betalingsbereidheid, werving, regelgeving en de ruimte om nieuwe infrastructuur te bouwen beperken. Een technisch indrukwekkend model levert geen blijvende consumentenwaarde op als klanten het associëren met ontslagen, ongewenste functies, het onttrekken van creatieve waarde of onbetrouwbare dienstverlening.

Brian Chesky, topman van Airbnb, stelt dat Silicon Valley meer AI-producten moet maken die alledaagse problemen van gewone mensen oplossen, in plaats van zich vooral te richten op zakelijke klanten of demonstraties van modelcapaciteit. Dat is niet alleen een communicatievraag, maar ook een productvraag: mensen steunen technologie eerder wanneer ze helder zien wat die in hun eigen leven verbetert.

Amodei legt de lat eveneens hoog. Hij heeft erkend dat AI-bedrijven hun grootste beloften nog niet hebben waargemaakt en betoogd dat spectaculaire claims over het genezen van kanker geen vervanging zijn voor echte doorbraken. Geloofwaardigheid ontstaat uiteindelijk door resultaten die betrouwbaar, zichtbaar en breed gedeeld zijn — niet door steeds ambitieuzere voorspellingen.

Wat kan het sentiment verbeteren?

AI-bedrijven die meer draagvlak willen, zullen vooral vijf praktische toezeggingen moeten waarmaken:

• Bouw voor echte behoeften. Ontwikkel producten die terugkerende problemen van gewone gebruikers oplossen, niet alleen technologie demonstreren.
• Geef mensen controle. Duidelijke keuzes vooraf, eenvoudig uitschakelen, transparant databeleid en menselijke alternatieven maken deelname vrijwilliger.
• Deel de opbrengsten. Productiviteitswinst zou moeten leiden tot betere dienstverlening, lagere kosten, scholing en sterker werk — niet alleen tot hogere marges.
• Respecteer menselijke bijdragen. Makers hebben betekenisvolle systemen nodig voor toestemming, herkomst, bronvermelding, vergoeding en handhaving van rechten.
• Maak beloften waar. Meetbare verbeteringen in gezondheid, betaalbaarheid, onderwijs en levenskwaliteit zullen meer vertrouwen opleveren dan nog een marketingcampagne.

Het publiek vraagt AI waarschijnlijk niet om stil te staan. Mensen willen weten voor wie de vooruitgang bedoeld is, wie beslist over het gebruik en of degenen die de risico’s dragen ook delen in de voordelen. Zolang bedrijven die vragen niet beantwoorden via hun producten en aantoonbare resultaten, kan een snellere AI-adoptie juist leiden tot minder — in plaats van meer — enthousiasme.