BUas Versterkt Ethische AI met Tweede Prijs in Thailand
Breda, vrijdag, 4 juli 2025.
De Breda University of Applied Sciences (BUas) behaalde recent de tweede prijs voor hun AI Strategy Compass op het Global Forum on the Ethics of AI in Thailand. Het kompas is ontwikkeld door Ines Springael en biedt organisaties handvatten voor ethisch AI-gebruik. Het forum bood Springael de kans samen te werken met experts uit meer dan 70 landen, allen gericht op een ethische ontwikkeling van AI die menselijke waarden respecteert. Deze erkenning onderstreept BUas’s engagement voor verantwoordelijke technologie.
De Opkomst van Aanbevelingsalgoritmes
Aanbevelingsalgoritmes zijn niet meer weg te denken uit ons dagelijks leven. Deze systemen vormen de kern van populaire platforms zoals Netflix en Spotify, die zowel gebruiksgemak als een persoonlijke ervaring bieden voor miljoenen gebruikers wereldwijd[GPT]. Door enorme hoeveelheden gebruikersdata te analyseren, zoals kijk- en luistergedrag, kunnen deze algoritmes voorspellen welke films of muziekstukken een gebruiker interessant zou kunnen vinden. Hierdoor ontstaat een zeer gepersonaliseerde ervaring, die gebruikers vaak langer op de platforms houdt[1].
Hoe Werkt een Aanbevelingsalgoritme?
De technologie achter aanbevelingsalgoritmes is complex maar fascinerend. Er zijn diverse technieken, zoals collaborative filtering en content-gebaseerde filtering, die elk op een unieke manier data analyseren. Collaborative filtering kijkt naar patronen in gebruikersgedrag, wetende dat als twee gebruikers overeenkomstige voorkeuren in het verleden hebben getoond, zij waarschijnlijk ook gemeenschappelijke interesses voor toekomstige inhoud delen[2]. Content-gebaseerde filtering daarentegen focust op de karakteristieken van de items zelf, zoals genre, regisseur of artiest[GTP]. Door deze gegevens geautomatiseerd en op schaal te analyseren, kunnen platforms hun inhoud relevant en aantrekkelijk houden voor iedere unieke gebruiker[3].
Voordelen voor Gebruikers
Het gebruik van aanbevelingsalgoritmes biedt diverse voordelen voor gebruikers. Allereerst zorgt het voor tijdsbesparing; gebruikers hoeven niet door hele catalogi te bladeren om iets te vinden dat hen aanspreekt[4]. Daarnaast kunnen gebruikers nieuwe en onbekende artiesten of genres ontdekken die ze zonder algoritmische suggesties misschien zouden missen. Dit verrijkt hun ervaring en kan bijdragen aan een breder cultureel begrip en diversiteit in consumptie, jonge beginnende artiesten worden dankzij algoritmes eenvoudiger ontdekt[GTP].
Ethische Dilemma’s en Ontwikkelingskwesties
Ondanks de vele voordelen, kleven er ook nadelen aan het gebruik van AI en aanbevelingsalgoritmes. Een van de grootste zorgen betreft privacy; algoritmes functioneren op basis van uitgebreide data-analyse, wat een inbreuk kan vormen op persoonlijke gegevens van gebruikers als deze niet goed worden beheerd[5]. Er zijn ook zorgen over bias binnen de data die gebruikt worden om deze systemen te trainen. Als de trainingen data bevatten die inherent bevooroordeeld zijn, zullen de uitkomsten van het algoritme dit ook zijn. Studies hebben aangetoond dat 44,2% van de geanalyseerde AI-systemen genderbias vertoont, en 25,7% bevat zowel gender- als raciale biases[6].
Invloed op Gebruikersgedrag
Aanbevelingsalgoritmes hebben niet alleen invloed op wat gebruikers consumeren, maar ook op hoe ze zich gedragen. Door continu gepersonaliseerde suggesties te geven, kunnen gebruikers in een specifieke bubbel terechtkomen zonder zichzelf open te stellen voor afwijkende inhoud. Dit kan leiden tot een beperkte blik op media en informatie en vrije keuze beperken aangezien algoritmes onbewust voorkeuren bekrachtigen[7]. Zo kan het ook onze perceptie van de wereld beïnvloeden en maatschappelijke discussies verengen[8].
Het Pad voorwaarts voor Verantwoorde AI
Om AI-technologieën, zoals aanbevelingsalgoritmes, ethisch verantwoord te houden, zijn er internationale inspanningen nodig om richtlijnen en wetgevingen te ontwikkelen en te implementeren. De Europese Unie heeft met de invoering van de AI Act een significante stap gezet door bepaalde AI-toepassingen, zoals biometrische identificatie in openbare ruimtes, te verbieden[9]. Het blijven monitoren en verbeteren van data-transparantie en gebruikerscontrole is cruciaal om AI-ontwikkelingen veilig en eerlijk te houden. Initiatieven zoals het AI Strategy Compass van BUas dragen bij aan de wereldwijde discussie en helpen een ethische richting uit te stippelen voor toekomstige AI-ontwikkelingen[8][3].