Vanuit de politiek en in de media hoor je regelmatig negatieve geluiden over algoritmes. Algoritmes beïnvloeden je leven, beïnvloeden je persoonlijke keuzes of zijn bevooroordeeld. Er gaan dan ook stemmen op om algoritmes onder toezicht te plaatsen en te reguleren (‘Zie ook: Data-analyses geven ook risico’s’, schrijft minister Dekker (Rechtsbescherming, VVD).
En enerzijds klopt dat wel, want een aantal toepassingen met algoritmes zijn ook niet OK. Er is een terechte angst voor ‘killer drones’, die zelfrijdende auto heeft ook zijn nadelen en ik houd er ook niet van als Google Home meeluistert. Maar van de andere kant: ik geniet ook van de onverwachte Netflix suggesties, kijk naar het weerbericht en baseer mijn route op mijn navigatiesysteem.
Op zichzelf zijn algoritmes niet slecht. Ze hebben als doel om het leven van consumenten te vergemakkelijken en te verrijken. Voor organisaties zijn ze in staat om uit enorme bakken met data keuzes voor te stellen die leiden tot betere en meer efficiënte besluitvorming. Maar waarom dan toch die angst voor algoritmes?
Al-go-rit-me
Misschien is het wel omdat het een vervelend woord is. De harde klank van de t in ‘rit’? Het klinkt ook iets wat je liever niet hebt ‘Meneer, ik moet u wat vertellen. U heeft een algoritme’. En ook dit klinkt niet erg smakelijk: “Wat eten we vandaag? Algoritme bolognese”. Kortom: algoritme klinkt als iets wat je niet begrijpt of wilt begrijpen, net als algebra.”
En misschien is dat laatste wel de crux. Begrijpen we wel wat we een goed algoritme vinden en wat niet? Want wat is eigenlijk een goed algoritme? Naar mijn idee wordt de kwaliteit van een algoritme bepaald door:
- De kwaliteit van de data waarmee het algoritme werkt. Als het algoritme goed is, maar de data niet, dan krijg je nooit de juiste resultaten.
- Dat wat met de uitkomsten van een algoritme wordt gedaan. Netflix bepaalt met een match percentage of het programma-aanbod wat ze doen bij mij past. Maar wat heb je aan zo’n match percentage bij leven of dood? Wat moet je dan als mens doen?
- De kwaliteit van het algoritme zelf. Kloppen de beslisregels en zijn ze onbevooroordeeld, worden er geen fouten gemaakt in het gebruik en de toepassing.
- Vindt er een kwaliteitscontrole plaats en ‘leert’ het algoritme van nieuwe omstandigheden en nieuwe data.
Oordelen over het goed of slecht van algoritmes is eigenlijk niet mogelijk, als je je niet verdiept in wat het algoritme doet. Bij de voorbereiding van het algoritme keurmerk van VKA en Totta Data lab heb ik samen met algoritmebouwers een gedetailleerd kader gemaakt waarmee je een algoritme kan toetsen. En dan zie je ook dat wanneer je je echt verdiept in een algoritme dat er een hele set aan genuanceerde eisen is, waaraan je de kwaliteit van een algoritme kunt aflezen.
Dus laat je niet afschrikken door een algoritme, maar verdiep je er eens echt in.