AI is getraind op de collectieve output van de mensheid. Tijd om de toegang te behandelen als gas, water en licht.
Het is meivakantie. Ik werk fulltime door, maar mijn rekening lacht me uit omdat een paar klanten “vergeten” zijn te betalen en de Belastingdienst nog ergens iets aan het herzien is voor ze mij ongetwijfeld alsnog gaan betalen. Ondertussen krijg ik een factuur van een provider die het wel even op zijn eigen ritme uitstuurt — en duwt me daarmee in schaarste die ik niet had hoeven hebben. Ik reageer ronduit traumatisch op deze herbeleving van schaarste gecombineerd met de afwezigheid van mijn geliefden.
Voor de duidelijkheid: dit stuk gaat niet over mijn ochtend. Maar het is wél de spiegel waarin ik vandaag iets zag wat ik al langer denk.
De grootste roofbouw in de geschiedenis vindt nu plaats
De grote AI-modellen — GPT, Claude, Gemini, Llama, noem ze — zijn niet getraind op data van OpenAI of Google. Ze zijn getraind op ons. Op Wikipedia, geschreven door vrijwilligers. Op fora waar mensen elkaar gratis hielpen. Op open-source code, op wetenschappelijke papers, op boeken, op gesprekken, op handleidingen. Op miljarden uren menselijk werk dat nooit bedoeld was als trainingsmateriaal voor één commercieel product.
Die kennis is geharvest, geprocessed, en wordt ons nu teruggevraagd in abonnementsvorm. Door dezelfde mensen die het gemaakt hebben.
Dit is enclosure of the commons 2.0. Net zoals ze in achttiende-eeuws Engeland de gemeenschappelijke weidegrond afpakten — nu pakken ze de gemeenschappelijke kennis af. En verkopen die terug aan de gemeenschap.
Het scheve plaatje van vandaag
Kijk om je heen wie er nu écht voordeel haalt uit AI:
- Een directeur of consultant met €200 per maand aan Claude Max, ChatGPT Pro, Cursor, n8n en een paar API-credits krijgt productieve superkrachten. Die schrijft contracten in minuten, automatiseert workflows, en werkt zes mensen weg.
- Een ZZP’er twijfelt of die €20 per maand voor één tool wel kan, en kiest dan voor de versie met wachttijden.
- Iemand in de bijstand krijgt de gratis versie. Tien vragen per dag. Trage modellen. Geen vertrouwelijkheid. Geen toegang tot de tools die het verschil maken.
De technologie die het potentieel heeft om de grootste gelijkmaker in een eeuw te zijn, is in de praktijk de nieuwste motor van ongelijkheid. Wie het hardst zou profiteren van geëgaliseerde toegang, zit het verst weg van de kraan.
Een andere mogelijkheid: kennis als nutsvoorziening
Stel je voor dat we publiek vergaarde kennis — alles wat AI uit het commons heeft getrokken — behandelen zoals we gas, water, licht en internet behandelen. Niet als luxegoed. Niet als premium product. Niet als groeimodel voor zes Amerikaanse bedrijven en twee Chinese.
Maar als basaal recht, gekoppeld aan je internetaansluiting:
- Vaste prijs per huishouden of aansluiting. Geen tier-pricing waar de rijken een betere AI krijgen. Iedereen toegang tot dezelfde kwaliteit.
- Vergelijkbaar met de publieke omroep of de bibliotheek. Gefinancierd uit een mix van een kleine bijdrage en — terecht — een heffing op de bedrijven die het commons hebben leeggevist.
- Open infrastructuur. Niet één leverancier die de kraan kan dichtdraaien als het ze niet uitkomt. Open modellen, lokale hosting, federatie.
- Privacy by default. Je vragen worden niet gebruikt om je te targeten of om weer een nieuwe versie te trainen waar jij vervolgens voor betaalt.
Stel: tien euro per maand naast je internetabonnement. Of het zit er gewoon in. Iedereen krijgt toegang tot een fatsoenlijk model — niet de premium versie, maar wel een werkbare. Net zoals iedereen schoon drinkwater uit de kraan krijgt, ook al kan een rijkeluis huishouden een bronwaterbedrijf inhuren als ze dat willen.
Het is niet alleen kennis die we verliezen — het is het sociale weefsel eromheen
Er is nog een laag die makkelijk vergeten wordt. Onderzoekers James Scott Vandeventer en Jack Davis beschrijven hoe digitale platformen een back-end enclosure vormen: de infrastructuur en data worden afgegrendeld, terwijl gebruikers in de front-end nog wel commoning-praktijken proberen op te bouwen — elkaar helpen, organiseren, dingen weggeven, gemeenschappen vormen.
En dan zeggen ze het zelf, bijna terloops, over hun eigen vakgebied:
“Generative AI relies on the enclosure of new back-end common resources (i.e. published knowledge, including perhaps this paper) […] while the front-end remains thoroughly enclosed for individual users.”
— Vandeventer & Davis
Vertaald: AI eet de commons aan twee kanten op. Aan de achterkant pakt het de kennis af die generaties mensen samen gemaakt hebben. Aan de voorkant levert het die kennis terug, maar dan in een geïsoleerde één-op-één interactie tussen jou en een chatbot.
Dat klinkt misschien abstract, maar het effect is concreet. Een Wikipedia-artikel werd gemaakt door een gemeenschap die elkaar redigeerde, corrigeerde en uitdaagde. Een Stack Overflow-antwoord kreeg replies, verbeteringen, varianten. Een forum had ruzies, consensus, sub-culturen. Dat hele sociale weefsel — waarin kennis ontstaat, wordt getoetst en doorgegeven — verdwijnt op het moment dat je de uitkomst uit een doos haalt zonder dat de mensen eromheen nog zichtbaar zijn.
We verliezen dus niet alleen de kennis aan een paar bedrijven. We verliezen de manier waarop kennis collectief gemaakt en onderhouden werd. En als de gemeenschappen die de kennis produceren verschralen — omdat hun werk meteen wordt opgeslokt door een crawler en doorverkocht — dan droogt de bron op. De AI van vandaag wordt getraind op het web van gisteren. De AI van morgen wordt getraind op het web waar mensen zich uit hebben teruggetrokken omdat het toch alleen nog wordt geharvest.
Een nutsvoorziening voor AI-toegang is daarom geen liefdadigheid. Het is een manier om de relatie tussen kennis en gemeenschap te herstellen: de bedrijven betalen mee aan de bron waar ze uit putten, en iedereen krijgt toegang tot wat ze ervan maken. Niet als gunst, maar als afspraak.
“Maar dat kan helemaal niet”
Hetzelfde is gezegd over elektrificatie. Over openbaar onderwijs. Over ziekenhuizen die niet alleen voor de adel waren. Over internet-voor-iedereen. Telkens werd een commons publiek gemaakt door politieke wil, niet door de markt.
De infrastructuur is er al:
- Open-source modellen (Llama, Mistral, Qwen, DeepSeek) zijn capabel genoeg voor het gros van de dagelijkse use-cases.
- Europese rekencapaciteit kan publiek georganiseerd worden — net zoals we ooit een PTT bouwden.
- Een AI-heffing op de huidige aanbieders is goed te onderbouwen: ze hebben tenslotte ons collectieve werk geconsumeerd zonder te vragen.
Wat ontbreekt is geen technologie. Wat ontbreekt is de bereidheid om te zeggen: dit is van ons, en we organiseren het zelf.
Waarom dit nu moet
Iedere maand dat we wachten, wordt het machtsverschil groter. De bedrijven die hier nu kapitaal in stoppen, willen lock-in. Ze willen dat AI net zo onmisbaar wordt als een smartphone — en dat ze dan de prijs kunnen zetten. Wie nu niet meekan, valt straks structureel achter, zoals mensen zonder internet rond 2005 al achter begonnen te raken.
De keuze is simpel: óf we zien AI als de nieuwste privébezitting van een handvol bedrijven, óf we zien het als de nieuwste publieke voorziening die we als samenleving gemeenschappelijk regelen.
Ik weet wel waar ik sta.
Kort en bondig
- AI is getraind op werk van iedereen. Het hoort dus ook van iedereen te zijn.
- Toegang moet een nutsvoorziening worden, niet een statussymbool.
- Vast bedrag per maand, gekoppeld aan internetaansluiting. Net zoals de publieke omroep, de bibliotheek of de vuilnisophaal.
- Gefinancierd uit een heffing op de bedrijven die het commons hebben geharvest, plus een kleine algemene bijdrage.
- Open modellen, open infrastructuur, privacy by default.
Anders krijgen we een maatschappij waar de mensen die de kennis maakten, het zich niet meer kunnen veroorloven die kennis te raadplegen. En dat — laten we eerlijk zijn — is gewoon een beetje belachelijk.
Jelle van der Pal is eigenaar van PCPal en schrijft op jmvdpal.nl over digitale autonomie, AI en pragmatische innovatie.
Reageren? Mail [email protected].