Als AI Faalt, Wijst Niemand Met De Vinger Naar Zichzelf

Een AI-systeem weigert je hypotheekaanvraag. Een algoritme filtert je CV uit voordat een mens het ooit ziet. Een diagnostisch systeem mist je kanker. Een voorspellend politioneel algoritme classificeert je als hoog risico. Wanneer deze beslissingen fout gaan—en dat gebeurt, routinematig—wie is dan verantwoordelijk? Het eerlijke antwoord: vrijwel niemand. We hebben een accountability gap gecreëerd die groeit naarmate AI meer beslissingen neemt. En niemand lijkt te weten hoe we die moeten dichten. Het traditionele model van verantwoordelijkheid werkt niet voor AI. Bij een menselijke beslisser is de keten helder: de persoon die de beslissing nam, is verantwoordelijk. Bij AI verspreidt verantwoordelijkheid zich over zoveel partijen dat het in de praktijk verdampt. Is het de ontwikkelaar die het model bouwde? De datawetenschapper die het trainde? Het bedrijf dat het op de markt bracht? De organisatie die het implementeerde? De medewerker die het gebruikte? De leverancier van de trainingsdata? Elke partij kan met recht beweren dat zij slechts een deel van het geheel waren. De ontwikkelaar zegt: "Wij bouwden alleen de technologie—hoe die wordt gebruikt is niet onze verantwoordelijkheid." Het implementerende bedrijf zegt: "Wij begrijpen niet hoe het model precies werkt—dat is de verantwoordelijkheid van de ontwikkelaar." De eindgebruiker zegt: "Ik deed wat het systeem adviseerde—hoe kon ik weten dat het fout was?" Het resultaat is dat niemand verantwoordelijkheid neemt voor uitkomsten. Wanneer een AI-systeem discrimineert, wijzen alle betrokken partijen naar elkaar. Wanneer een medische AI een diagnose mist, verschuilt iedereen zich achter de complexiteit van de technologie. Wanneer een juridisch systeem onterecht mensen detineert op basis van algoritmische voorspellingen, is er geen individu om ter verantwoording te roepen. Dit is geen onoplosbaar filosofisch probleem—het is een bewuste keuze. Bedrijven profiteren van AI-beslissingen zonder de risico's te dragen. Ze oogsten de efficiëntiewinsten maar externaliseren de kosten van fouten naar de mensen die door die fouten worden geraakt. Het is een systeem dat perverse incentives creëert: hoe minder je begrijpt van je eigen AI-systeem, hoe makkelijker je verantwoordelijkheid kunt ontlopen. De oplossing begint bij een fundamentele verschuiving in hoe we over AI-verantwoordelijkheid denken. Niet "wie maakte de fout?" maar "wie droeg het risico en oogste het voordeel?" Als een bedrijf profiteert van AI-gedreven beslissingen, moet dat bedrijf ook verantwoordelijk zijn voor de gevolgen van die beslissingen—ongeacht of het de technische werking begrijpt. Dit vereist regelgeving die verder gaat dan wat we nu hebben. De EU AI Act is een begin, maar focust primair op ex-ante vereisten—documentatie, risicomanagement, conformiteit—en minder op ex-post verantwoordelijkheid. Wat we nodig hebben is een regime waarin slachtoffers van AI-fouten effectief verhaal kunnen halen, waarin de bewijslast wordt omgekeerd voor hoog-risico beslissingen, en waarin bedrijven niet kunnen schuilen achter de complexiteit van hun eigen systemen. Technische oplossingen zijn ook nodig. Explainability—het vermogen om uit te leggen waarom een AI-systeem een bepaalde beslissing nam—is cruciaal voor accountability. Zonder uitleg is er geen mogelijkheid tot effectieve controle of correctie. Maar veel van de meest krachtige AI-systemen zijn inherent opaque. We accepteren dat als gegeven, terwijl we dat niet zouden moeten. De vraag die we moeten stellen is niet alleen "wie is verantwoordelijk?" maar ook "moeten we deze beslissing überhaupt aan AI overlaten?" Als we geen antwoord hebben op de accountability-vraag, dan is het misschien verstandiger om de beslissing bij mensen te houden—hoe inefficiënt dat ook lijkt. De accountability gap is geen natuurlijk fenomeen. Het is gecreëerd door keuzes—van bedrijven die risico's willen externaliseren, van wetgevers die achter de technologie aanlopen, van consumenten die gemak boven bescherming verkiezen. Het kan ook worden gesloten door keuzes. De vraag is of we de wil hebben om die keuzes te maken.