Debatten over “betere regulering” zijn zo oud als de bureaucratie zelf. Vandaag de dag verkeert deze echter op een kruispunt, omringd door twee radicaal verschillende visies. Terwijl in de Verenigde Arabische Emiraten en Albanië kunstmatige intelligentiesystemen als raadgevende leden aan de kabinettentafel zitten, probeert de EU met haar omnibus-pakketten de zelfgecreëerde ketens van een overvloed aan rapportages los te maken. Het lijkt een strijd te zijn tussen het futuristische geloof in een algoritmische wetgever en de pragmatische hoop om door vereenvoudiging weer handelingsbekwaam te worden.
De droom van een rechtsgeldige machine is al ouder dan men vermoedt. Thomas Hobbes fantasmeerde al in 1651 over de kunstmatige mens, de “Leviathan”. Deze gedachtegang heeft door de eeuwen heen veel vormen aangenomen, van Rudolf von Jhering’s “oordeelmachine” tot Max Weber’s “paragrafenautomaat”. De basis voor een legitieme en berekenbare rechtsvorm is gelegd.
Anatomie van Overregulering
Beide benaderingen proberen een diepgeworteld probleem op te lossen: het gevoel van overregulering dat innovatie verstikt en, ironisch genoeg, middelen opslokt. Maar wat is “goede” regulering eigenlijk? Dit zou in wezen moeten draaien om noodzakelijkheid, evenredigheid en begrijpelijkheid. Regels moeten een duidelijk en oplosbaar probleem aanpakken, waarvan het nut de kosten moet overstijgen. Bovendien moeten ze voor alle betrokkenen toegankelijk en begrijpelijk zijn.
Waarom falen we echter zo vaak in deze principes? De alomtegenwoordige klagen over uitbundige bureaucratie heeft wetenschappelijke onderbouwing. Het fenomeen van “over-” of zelfs “hypercompliance” is veelzeggend: organisaties proberen uit angst voor sancties of onzekerheid tot in de kleinste details te reguleren, vaak veel verder dan wat de wet oorspronkelijk vereist. Dit is het gevolg van een risicomijdende cultuur, aangewakkerd door onduidelijke of overladen voorschriften.
Een uitdagende stelling is dat reguleringssystemen zichzelf in stand houden. Ministeries en overheidsinstanties rechtvaardigen op alle niveaus hun bestaan door het creëren van nieuwe werkgelegenheid. “Werk breidt zich uit in de mate dat tijd voor de uitvoering beschikbaar is”, schreef C. Northcote Parkinson. In de hedendaagse administratie creëren ambtenaren te vaak werk voor anderen door voortdurende nieuwe regels, rapportageverplichtingen en goedkeuringsprocedures uit te vinden. Dit leidt tot hiërarchie in plaats van verspreide informatie.
Radicale Oplossingen
We staan voor twee radicale oplossingen: de eerste is kunstmatige intelligentie als technologisch wonder. Het potentieel lijkt onbetwistbaar: KI kan enorme hoeveelheden data analyseren om zo de behoefte aan regulering te herkennen en tegenstrijdigheden in bestaande wetten bloot te leggen. De risico’s zijn echter even groot. Een KI die wordt getraind met vooringenomen data zal ook vooringenomen wetten voorstellen. De “black box” van haar beslissingen ondermijnt de vereiste transparantie en de verantwoordelijkheid bij eventuele fouten is onduidelijk.
De tweede, meer brute oplossing is de “kettingzaag”-metafoor van de Argentijnse president Javier Milei. Zijn stelling is dat efficiënte regulering voortkomt uit een radicale vermindering van de staat, wat gepaard gaat met tienduizenden ontslagen in de publieke sector. Dit zou niet alleen geld moeten besparen, maar ook het voedingsbodem voor zelfreferentiële bureaucratie moeten uitdrogen. Minder ambtenaren betekent minder capaciteit om nieuwe regels te creëren. Dit roept de cruciale vraag op: leidt het verminderen van personeel daadwerkelijk tot betere regulering of slechts tot minder en daardoor onbetrouwbare regulering?
Beide benaderingen missen een duidelijke ethische afbakening. De democratie verschilt wezenlijk van autoritaire systemen doordat zij zich moet verantwoorden voor haar beslissingen en deze ethisch moet toetsen. De staat heeft geen monopolie op de vaststelling van ethische normen: zij beslist over het recht, niet over de moraal. Uiteindelijk zijn wij allemaal “de staat” en niet een algoritme.
De Uitdaging van Coderen
Bij het zoeken naar oplossingen biedt noch de door de EU opgelegde vereenvoudiging, noch de kettingzaag-deregulering van Milei een bevredigend antwoord. De hoop op KI als regulator blijft een riskante gok. Wie wil immers het proefkonijn zijn wanneer een KI unieke en ingrijpende beslissingen neemt die ons leven fundamenteel beïnvloeden? Moet KI niet eerder ingezet worden waar zij mensen ondersteunt bij repetitieve taken in plaats van hen te vervangen in wetgevende en ethisch complexe afwegingen?
Het verminderen van rapportageverplichtingen biedt op korte termijn verlichting, maar dat is niet genoeg. Voordat we een KI de controle over de wetgeving toevertrouwen, moeten we de ethische basisregels beheersen: schaalbaarheid, betrouwbaarheid, controle van trainingsdata en menselijke supervisie. Anders vervangen we slechts de ene oncontroleerbare bureaucratie door een andere – één waarvan de interne logica we misschien nooit helemaal zullen begrijpen.
We leven in een steeds verder gedigitaliseerde samenleving, waarin het principe “code is wet” steeds echter wordt. De ware uitdaging ligt dieper: we herschrijven het besturingssysteem van onze samenlevingen, ofwel door menselijke wetten of door algoritmen. Maar hebben we ooit echt geleerd te coderen?
