AI kan ons veel rijker maken, maar wat als gewone mensen niet meer nodig zijn?

Kunstmatige intelligentie kan de wereldeconomie veel productiever maken, maar dat betekent niet automatisch dat werknemers daar ook rijker van worden. De Internationale Arbeidsorganisatie schat dat wereldwijd ongeveer één op de vier werknemers een beroep heeft dat in enige mate aan generatieve AI wordt blootgesteld. Tegelijk verwacht de organisatie dat de meeste banen eerder veranderen dan volledig verdwijnen.

Dat onderscheid is belangrijk. De grote economische vraag rond AI is mogelijk niet alleen hoeveel banen verdwijnen, maar vooral wie de enorme productiviteitswinst uiteindelijk ontvangt.

Deze analyse is mede geïnspireerd op de video How AI Could Take Us Back to the Middle Ages. De video gebruikt onder meer het werk van MIT-economen Daron Acemoglu en Simon Johnson om een opvallende historische vergelijking te maken: nieuwe technologie kan een samenleving veel productiever maken, terwijl gewone mensen daar lange tijd nauwelijks van profiteren.

De geschiedenis biedt een ongemakkelijk tegenargument voor het idee dat technologische vooruitgang vanzelf leidt tot brede welvaart.

In middeleeuws Europa verschenen onder meer betere ploegen, landbouwmethodes en water- en windmolens. Daarmee kon meer voedsel en economische waarde worden geproduceerd. Toch kwam die extra productiviteit volgens Acemoglu en Johnson niet automatisch terecht bij de boeren die het werk deden.

Het MIT-project rond hun boek Power and Progress beschrijft hoe economische elites een groot deel van de opbrengsten konden opeisen. In Engeland nam de rijkdom van boeren tussen ongeveer 1100 en 1300 nauwelijks toe, terwijl dezelfde periode grote bouwprojecten zoals kathedralen voortbracht.

Dat betekent niet dat de nieuwe technologie nutteloos was. Integendeel: de samenleving kon meer produceren. Alleen was er geen automatisch mechanisme dat bepaalde dat die winst gelijkmatig moest worden verdeeld.

Precies dat onderscheid is relevant voor AI.

Wanneer een AI-model straks in één uur werk kan uitvoeren waar een werknemer eerder een dag voor nodig had, ontstaat economische waarde. Maar uit de technologie zelf volgt niet of die werknemer minder uren hoeft te werken, meer gaat verdienen, wordt ontslagen of simpelweg meer opdrachten krijgt.

Productiviteit bepaalt hoeveel er te verdelen valt. Macht en instituties bepalen mede hoe die opbrengst wordt verdeeld.

Dezelfde spanning kwam terug tijdens de Industriële Revolutie. Fabrieken, machines, spoorwegen en elektriciteit maakten uiteindelijk een veel rijkere samenleving mogelijk. De eerste fase van industrialisering leverde werknemers echter niet onmiddellijk hogere lonen en betere omstandigheden op.

Volgens Acemoglu en Johnson bleef het inkomen van veel Britse werknemers tijdens een groot deel van de vroege industrialisering achter bij de snelle groei van de productie.

Pas later werden vakbonden sterker, kregen grotere groepen stemrecht en ontstonden arbeidswetgeving, openbaar onderwijs, sanitaire voorzieningen en andere instituties die een groter deel van de economische vooruitgang bij de bevolking brachten.

Dat historische patroon maakt de huidige AI-revolutie interessant. De vraag is niet alleen wat de technologie kan, maar ook wat ze doet met de onderhandelingspositie van werknemers.

Tijdens eerdere industriële revoluties bleven bedrijven sterk afhankelijk van mensen. Fabrieken hadden arbeiders nodig. Kantoren hadden administratief personeel nodig. Winkels hadden verkopers nodig. Zelfs zeer kapitaalintensieve bedrijven konden nauwelijks functioneren zonder grote aantallen werknemers.

AI verschuift juist steeds verder richting cognitieve taken.

Modellen schrijven software, analyseren documenten, beantwoorden klantvragen, maken ontwerpen en ondersteunen onderzoek. AI-agents proberen bovendien meerdere stappen zelfstandig uit te voeren. Daardoor kan automatisering zich uitbreiden van losse routinetaken naar complete werkprocessen.

Dat betekent nog niet dat massale werkloosheid voor de deur staat. De huidige data geven daar geen bewijs voor.

AI Wereld schreef eerder over onderzoek naar de daadwerkelijke impact van AI op de arbeidsmarkt. Daaruit blijkt dat de feitelijke gevolgen voorlopig veel beperkter zijn dan de theoretische mogelijkheden van AI-modellen suggereren. Vooral bij bepaalde instapfuncties zijn signalen zichtbaar, terwijl grootschalige verdringing van werknemers nog niet is aangetoond.

Ook de Internationale Arbeidsorganisatie benadrukt dat blootstelling aan AI niet hetzelfde is als het verdwijnen van een baan. Vooral administratieve beroepen zijn sterk blootgesteld, maar menselijke input blijft voor veel werkzaamheden noodzakelijk.

Toch ontstaat een belangrijk verschil wanneer AI steeds capabeler wordt.

Een werknemer heeft economische macht omdat een organisatie zijn of haar arbeid nodig heeft. Wordt menselijke arbeid structureel minder schaars, dan kan die onderhandelingspositie verzwakken. Niet alleen het inkomen staat dan ter discussie, maar ook de invloed die werknemers via hun economische rol hebben opgebouwd.

Luke Drago en Rudolf Laine trekken die gedachte door tot een extreem toekomstscenario dat zij de Intelligence Curse noemen. Hun uitgangspunt is niet dat dit zeker gaat gebeuren. Het is een theoretische poging om te onderzoeken wat er kan ontstaan wanneer AI uiteindelijk vrijwel alle economisch waardevolle menselijke arbeid kan vervangen.

In zo'n economie kan de totale productie blijven stijgen terwijl de economische waarde van menselijke arbeid juist daalt.

Dat klinkt tegenstrijdig, maar het mechanisme is eenvoudig. Stel dat een klein aantal bedrijven enorme aantallen AI-systemen bezit die software ontwikkelen, onderzoek uitvoeren, bedrijven aansturen en machines bedienen. Die ondernemingen kunnen steeds productiever worden zonder evenredig meer mensen in dienst te nemen.

De economie wordt rijker. De bevolking hoeft dat niet automatisch te worden.

Dat maakt eigendom ineens extreem belangrijk. Wie eigenaar is van AI-bedrijven, modellen, rekenkracht en andere productiemiddelen kan profiteren van de toenemende productie. Wie voornamelijk zijn eigen arbeid kan verkopen, komt mogelijk onder druk te staan.

Hier raakt het vraagstuk ook aan de fysieke infrastructuur achter AI. Moderne kunstmatige intelligentie draait niet in een abstracte cloud, maar op kostbare chips, datacenters, elektriciteitsnetwerken en gespecialiseerde software.

AI Wereld schreef eerder over de manier waarop Nvidia zich ontwikkelt van chipmaker tot leverancier van een groot gedeelte van die AI-infrastructuur. Het bedrijf levert inmiddels niet alleen GPU's, maar ook netwerkapparatuur, software en complete rekensystemen.

Wie de infrastructuur bezit waarop AI draait, bezit daarmee een steeds belangrijker deel van de productiemiddelen van de digitale economie.

Dat maakt de vergelijking met de middeleeuwen interessanter dan alleen een pakkende metafoor. Niet omdat we straks opnieuw kastelen en horigen krijgen, maar omdat een economie kan ontstaan waarin een relatief kleine groep controle heeft over de technologie waarmee het grootste deel van de nieuwe waarde wordt geproduceerd.

Daar staat een veel optimistischer scenario tegenover.

AI kan werknemers juist krachtiger maken. Een arts kan sneller medische literatuur analyseren. Een programmeur kan meer software bouwen. Een kleine ondernemer kan werkzaamheden uitvoeren waarvoor vroeger meerdere specialisten nodig waren. Wetenschappers kunnen sneller hypotheses testen en bedrijven kunnen producten goedkoper produceren.

In dat scenario wordt AI geen vervanging voor menselijke economische waarde, maar een versterker ervan.

Acemoglu en Johnson pleiten daarom voor technologie die werknemers aanvult in plaats van uitsluitend probeert menselijke arbeid goedkoper te vervangen.

Het MIT-programma rond Power and Progress noemt onder meer publieke investeringen in mensgerichte AI-technologie, een sterkere stem voor werknemers bij technologische veranderingen en belastingregels die automatisering niet kunstmatig bevoordelen boven menselijke arbeid.

Ook de huidige arbeidsmarktverwachtingen zijn veel minder eenvoudig dan het idee dat AI alle banen laat verdwijnen.

Het World Economic Forum verwacht in zijn Future of Jobs Report 2025 dat verschillende economische en technologische veranderingen tot 2030 ongeveer 92 miljoen bestaande banen verdringen, maar tegelijkertijd ongeveer 170 miljoen nieuwe functies creëren. AI is daarbij zowel een bron van nieuwe banen als van automatisering.

De vraag is daarom niet simpelweg of we AI moeten vertragen of versnellen. Het gaat ook over welke AI we bouwen, wie die technologie bezit en welke instituties rond die technologie ontstaan.

Europa probeert een deel van die spelregels via regelgeving vast te leggen. Sinds augustus 2026 gelden bijvoorbeeld nieuwe transparantieverplichtingen uit de AI Act voor verschillende vormen van AI-content en interactie met AI-systemen. De meest krachtige AI's komen echter níet uit Europa.

Maar transparantie en veiligheidsregels beantwoorden nog niet de grotere economische vraag: wie ontvangt de opbrengsten wanneer AI een steeds groter deel van de productie overneemt?

Daarmee komen we terug bij de geschiedenis. De middeleeuwse watermolen, de stoommachine en het moderne AI-model zijn totaal verschillende technologieën. Eén principe blijft hetzelfde: een uitvinding kan de totale welvaart vergroten zonder automatisch te bepalen wie van die welvaart profiteert.

AI kan daardoor een tijdperk van overvloed inluiden. Producten en diensten kunnen goedkoper worden, wetenschap kan versnellen en mensen kunnen minder tijd kwijt zijn aan repetitief werk. Maar die positieve uitkomst zit niet automatisch in het algoritme.

Als AI daadwerkelijk uitgroeit tot een technologie die vergelijkbaar is met eerdere industriële revoluties, wordt de verdeling van macht misschien net zo belangrijk als de intelligentie van de modellen zelf.