Toen er nog geen auto’s waren, werden paarden veel gebruikt om mensen en goederen van A naar B te vervoeren. Toen auto’s mensen veel makkelijker en sneller konden vervoeren, zijn bijna alle paarden hun “baan” verloren. Hoe zit dat eigenlijk met onze banen? Zijn wij net zo makkelijk te vervangen als paarden?

Niet alle banen zijn even makkelijk te vervangen door een robot of een computersysteem. Hier volgen twee voorbeelden van banen waarin dit duidelijk te zien is. Een eerste baan is die van kassa medewerker bij de supermarkt. Dit is een voorbeeld waar een baan die nu al wordt geautomatiseerd; er zijn namelijk een aantal supermarkten waar kassamedewerkers zijn vervangen door zelfscan kassa’s.

Weer een heel ander voorbeeld is de baan van oppas. Alhoewel er ook robots zijn die op mensen kunnen letten, geeft dat misschien een minder prettig gevoel. Je weet immers niet waar die machines allemaal nog meer op letten als ze in je huis zijn. Het is daarom misschien minder makkelijk voor te stellen dat een oppas door een machine wordt vervangen.

Sommige banen lijken dus eerder te verdwijnen door automatisering dan andere banen.

Op het moment dat er niet langer mensen nodig zijn voor jouw functie binnen een bedrijf, zal je iets anders moeten gaan doen. In de toekomst zal dit steeds vaker voorkomen. Dat dit in de toekomst gaat spelen weten we, maar heeft automatisering op dit moment al veel effecten op de samenleving? De volgende video legt hier wat over uit:

Zoals je hoort is het dus erg belangrijk dat als banen worden overgenomen door machines, dat mensen worden omgeschoold. Zo zou een taxichauffeur die zijn baan verliest misschien wel heel erg nodig kunnen zijn in de zorg. Het is wel belangrijk dat hij en zijn werkgever ruimte creëren en benutten om een nieuw beroep te leren.

Ooit zullen er misschien wel zelfrijdende auto’s zijn. Met deze nieuwe ontwikkeling zijn ook nieuwe vragen aan het licht gekomen. Stel je het volgende eens voor. Er staan vijf mensen op de weg en een auto komt hard aangereden met daarin één persoon. De remmen werken echter niet goed en er is geen tijd meer  voor de auto om te remmen. Wat moet de auto doen? Moet de auto nu in de vangrail rijden met de dood van de passagier als gevolg? Of moet de auto over de vijf mensen op de weg rijden? En zou dit anders zijn als er vier mensen in de auto zaten? Of als jij het zelf zou zijn?

De vraag wat je zou moeten doen in deze situatie is een voorbeeld van een ethisch dilemma.Een situatie die vraagt om een moeilijke afweging — in dit geval van leven en dood. Heel lang waren het alleen mensen die dit soort keuzes hoefden te maken. In de toekomst is dat misschien andersL een zelfrijdende auto zal misschien keuzes moeten maken zonder dat een mens daar invloed op heeft op dat moment. Alleen welke keuze is dat dan? En wie beslist dat?

Dit probleem is moeilijk voor machines, maar ook voor mensen. Er is een groot internationaal onderzoek gedaan naar wat mensen zouden kiezen in verschillende situaties die lijken op het voorbeeld van hierboven. Hieruit bleek dat mensen uit verschillende werelddelen, soms ook anders over de dingen denken. Hieronder staan een aantal resultaten van het onderzoek waarin de deelnemers in drie groepen zijn verdeeld op basis van locatie; het Zuiden (centraal Amerika, Zuid-Amerika en Latijns-Amerika), het Oosten (Japan, Taiwan, Indonesië en Pakistan) en het Westen (Noord-Amerika, Europa).

• De voorkeur om jonge mensen een grotere overlevingskans te geven is hoger in het Zuiden dan in het Oosten .
• De voorkeur om mensen met een hogere status een grotere overlevingskans te geven is hoger in het Oosten dan in het Zuiden.
• De voorkeur om voorbijgangers een hogere overlevingskans te geven dan passagiers is gelijk in alle drie de groepen. Net als de voorkeur om mensen die zich aan de regels houden een grotere overlevingskans te geven dan degene die dat niet doen (bijvoorbeeld door rood rijden).
• In het Zuiden is er een sterke voorkeur om vrouwen en fitte mensen een hogere overlevingskans te geven.

Hieruit blijkt dat de cultuur een invloed op hoe mensen dit soort ethische vraagstukken benaderen. Moeten auto’s uit het Oosten dan ook andere keuzes maken dan die uit het Westen?

Deze les heet ‘machines en techniek in de samenleving’, een machine die heel erg veel wordt gebruikt in de samenleving is de mobiele telefoon. Heel veel mensen zitten via hun telefoon op social media. In dit voorbeeld bespreken we een gevolg van social media in de samenleving.

Het nieuws werd vroeger vooral verspreid via de krant. Later kwam daar de radio bij en nog later de televisie. Deze drie media vertelden meestal een soortgelijk verhaal, er werd vooraf besloten wat er wel en niet zou worden verteld. Nu is dat wel anders, iedereen heeft zijn eigen manier om op de hoogte te blijven. Er is veel minder controle op het nieuws dat online wordt geplaatst. Zo is het concept fake news (nep nieuws) ontstaan. Fake news is onware informatie dat wordt gepresenteerd als echt nieuws.

Grote tech-bedrijven houden nauwlettend in de gaten wat gebruikers doen, hoe lang ze dat doen en waar ze op klikken. Deze gegevens gebruiken ze dan om de gebruikers meer te laten zien van wat ze leuk en interessant vinden. Dat noemen ze persoonlijke aanbevelingen. Het idee is dat als mensen veel dingen zien die ze leuk of interessant vinden, dat ze langer op de site blijven kijken.
Als mensen langer op de sites kijken, dan kan het bedrijf potentieel weer meer geld verdienen door middel van reclames. Schokkende en vermakelijke berichten lijken vaak heel aantrekkelijk voor gebruikers, soms zelfs aantrekkelijker dan neutraler echt nieuws. Voor zulke bedrijven is het dus veel belangrijker dat de berichten schokkend of vermakelijk zijn dan dat ze ook echt waar zijn.

Ook komen mensen door de persoonlijke aanbevelingen minder in aanraking met filmpjes, verhalen of nieuws buiten hun eigen interesses. Dit zorgt ervoor dat je in een online ‘filter bubbel’ terecht komt: een soort zeepbel van informatie die helemaal bij je past en waar informatie van buiten niet doorheen komt.

Het gevolg van deze filter bubbels is dat verschillende mensen verschillende dingen zien. Dit beinvloedt hun informatie en daarmee hun meningen. Het kan ook mensen verder uit elkaar drijven. Dit wordt ook uitgelegd in een veel besproken documentaire op Netflix: The Social Dilemma.