<aside> 🔰
Autoriteit betekent simpel gezegd erkend gezag. Dat gezag kan over de wettige macht gaan, maar ook over iemand die ergens veel van weet. Autoriteit betekent in zoekmachine-land: een bron met aanzien.
</aside>
Zo’n bron met gezag zal vaker bovenaan verschijnen in een lijst met resultaten dan een ‘gewone’ bron. De autoriteit van een bron wordt namelijk in het Google-zoekalgoritme meegenomen. Maar de autoriteit van AI speelt op meer plekken een hoofdrol en willen we dat wel?
<aside> 💡
Bekende bronnen met gezag zijn het KNMI (weerinstituut), het CBS (statistieken over wat we in Nederland doen), de NOS (nieuws) en Thuisarts (gezondheid).
</aside>
De grote vraag is: waar komt de beslissing (de erkenning) van dat gezag vandaan? Komt dat vooral door de hoeveelheid mensen die iets een autoriteit vinden of lijken te vinden, dus door wat bezoekcijfers zeggen? Want alle bezoek aan webpagina’s wordt bijgehouden, inclusief hoe lang mensen op de pagina’s blijven. Google verzamelt daar oneindig veel informatie over, net als Bing. En de zoekmachines gebruiken dat in hun algoritmes voor wat jij te zien krijgt.
Of komt de erkenning van autoriteit door de mening van deskundigen? Zo kan een bron gemaakt door een amateur-specialist met een lange staat van dienst, een echte autoriteit zijn waar ook professionals veel aan hebben.
In totaal zitten er zo’n 200 onderdelen in de zoekalgoritmes. Maar de precieze samenstelling is een black box, een goed bewaard geheim. En ook de controle wordt steeds meer door computers gedaan.
<aside> <img src="/icons/target_purple.svg" alt="/icons/target_purple.svg" width="40px" />
Bij autoriteit in zoekmachines spelen algoritmes een hoofdrol. Maar op steeds meer andere plekken mogen algoritmes ook belangrijke beslissingen nemen. Zij nemen dan de autoriteit over en nemen zelfstandig beslissingen zonder dat er nog een mens aan te pas komt.
Soms zijn dat beslissingen met een groter succes dan menselijke besluiten. Maar soms ook juist niet. Dan ontstaan enorme fouten, zoals in het toeslagenschandaal bij de belastingdienst.
</aside>
In AI en bij algoritmes gaat het om de macht van getallen. Dat zijn bijvoorbeeld hoeveelheden, gemiddelden en waarschijnlijkheden. Dus: hoe vaak komt iets (gemiddeld) voor en hoe waarschijnlijk is het dat het nog een keer gebeurd? Mensen kunnen dat zelf in veel gevallen al lang niet meer berekenen, omdat het over bergen en bergen informatie gaat met ingewikkelde combinaties van tijdstippen, locaties en in zoekmachines bijvoorbeeld ook jouw gebruikersgeschiedenis.
Vanwege die kans op missers zou het beter zijn als er altijd een deskundige of een groep deskundigen meekijkt bij wat algoritmes doen. Direct of indirect. Dat is misschien duurder, maar wel beter uit te leggen. Het gekke is dat ook het controleren steeds meer aan computers wordt overgedragen. Computers controleren andere computers. Omdat ze zo waanzinnig snel zijn.
Die missers ontstaan bijvoorbeeld door te simpele conclusies over iets uit het verleden dat nu ook weer zou kunnen gebeuren. Vaak spelen vooroordelen een rol. Dit soort mensen doet altijd dat. Heel naar en moeilijk te verwijderen, want algoritmes hebben dan nieuwe trainingsdata (dat zijn voorbeelden) nodig.
In de medische wetenschap spelen algoritmes juist vaak in een rol in het ontdekken van kleine afwijkingen met grote gevolgen. Het ontdekken van zo’n mini-afwijking kan leiden tot het op tijd ontdekken van een ziekte of aandoening. Het gaat dan om iets wat afwijkt van wat standaard is. Een standaard is simpel gezegd iets wat (bijna) altijd gebeurd). Die standaard wordt ook een soort autoriteit, een norm. Maar wat betekent afwijken van de norm? Veel mensen kijken elkaar regelmatig aan in een gesprek. Maar wat als je dat niet kan of wil, wat betekent dat dan? Valt daar een bepaalde vaste conclusie aan te verbinden?
Een heel groot probleem in de medische wetenschap is trouwens dat er voor algemene conclusies over bijvoorbeeld medicijnen vooral gebruik is gemaakt van gegevens voor mannen. Terwijl het vrouwelijk lichaam heel anders op bepaalde stoffen blijkt te reageren. Dit is een lang ongezien gebleven vooroordeel in de trainingsdata.
<aside> 👉
Bij informatief zoeken moet jij zelf de rol van deskundige op je nemen.
Jij moet zelf verder kijken dan je neus lang is en niet standaard op het bovenste resultaat klikken, of op de directe antwoorden van AI vertrouwen. Zelf eerst verstand krijgen van je onderwerp wanneer je informatie nodig hebt is belangrijk.
Dit betekent: eigen keuzes leren maken en de hulp van de technologie niet belangrijker maken zijn jezelf.
</aside>
Het is heel belangrijk dat mensen kunnen blijven uitleggen wat een algoritme precies doet en op welke input de uitkomsten gebaseerd worden. Want als we beslissingen uit handen geven aan AI, moeten we kunnen blijven bijsturen, of ingrijpen. Op verschillende gebieden krijgt AI een oncontroleerbare autoriteit. Algoritmes zijn meestal te weinig transparant.
<aside> 👁️🗨️
DIT WEET JE NU … over autoriteit op het web
</aside>
Externe links en bronnen >
Verder leren >
Betrouwbaar, vertrouwd of bruikbaar
Wat is nep? Moet je alles zelf checken?
Zoekbedoelingen, wat zijn dat?
Hoe komt online informatie bij je?
15+ menu original - synced blok
[Slim Zoeken](<http://slimzoeken.nu/>) ©2025 door [Maarten Sprenger onder licentie](<http://slimzoeken.nu/over>) [CC BY-NC 4.0](<https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/deed.nl>) Word een Slim Zoeken supporter Docentinformatie