Hoe technologie iedere industrie aan het hercreëren is

De ontwikkeling en convergentie van technologie gaat met hyperloop-snelheid en zal de komende tien jaar complete industrieën transformeren. Dit levert zowel kansen als bedreigingen op.

The Future is Faster Than You Think van techno-visionair Peter H. Diamandis en journalist Steven Kotler is het derde deel in hun exponentiële mindset-serie. In het eerste deel Abundance beschreven ze hoe exponentiële technologie schaarste verandert in overvloed. Aluminium was bijvoorbeeld ooit een waardevol metaal totdat we elektrolyse ontdekten waarmee we het in overvloed konden produceren. Nu gebruiken we het als wegwerpmateriaal. Door de ogen van technologie is schaarste nooit het probleem, maar toegankelijkheid. Er valt meer dan 5.000 keer meer zonne-energie op aarde dan we in een jaar gebruiken. Als we dit konden inzetten werd energie direct gratis.

In het vervolg Bold keken de auteurs naar ondernemers met de gedurfde mindset die noodzakelijk is om deze technologie in te zetten om grote wereldproblemen op te lossen. Een uitstekend voorbeeld is het door Diamandis zelf opgerichte Planetary Resources, een private onderneming in asteroïden-mijnbouw. Het bedrijf is ontstaan vanuit de visie dat het delven van schaarse grondstoffen uit de ruimte economische groei mogelijk zal maken op dezelfde manier dat ontdekkingsreizen op aarde dat gedaan hebben.

Nu richten ze hun pijlen op de convergentie van exponentiële technologieën en de impact die dit zal hebben op iedere denkbare industrie in de komende tien jaar. Ze beginnen met Uber Elevate, dat bezig is een dienst voor vliegende auto’s te ontwikkelen in Los Angeles, één van de drukste steden ter wereld. De vliegende auto’s zijn er al, dus het draait nu allemaal om het opschalen van de vloot en het bouwen van zogenoemde skyports op de daken van flatgebouwen. In 2023 wil Uber de dienst al operationeel hebben met een vloot van volledig elektrische e-copters die drie uur kunnen vliegen met een snelheid van 240 kilometer per uur. In één e-copter passen een piloot en vier passagiers en opladen kost maximaal 15 minuten. In 2030 verwacht Uber dat alle grote steden een dergelijke service operationeel hebben. Hun volgende missie: het volledig irrationeel maken van auto-eigenaarschap. De zelfrijdende auto gaat de miljoenen uren die we nu verspillen aan autorijden weer productief maken. Veel gezinnen hebben momenteel twee auto’s die ze maar vijf procent van hun tijd gebruiken. Algoritmes kunnen dit veel beter. Wanneer er zoveel waarde te winnen valt, gaan bedrijven ontwricht raken. Modellen gericht op parkeren, auto-eigenaarschap en tanken hebben dan ook een probleem.

Rekenkracht
De razendsnelle ontwikkelingen zijn mogelijk door tien verschillende exponentiële technologieën die de auteurs beschrijven. Zodra een technologie digitaal wordt, lift het mee op Moore’s Law en ontwikkelt het zich exponentieel. Eén van de beschreven technologieën is quantum computing. Een normale computer gebruikt bits, signalen die twee waarden kunnen aannemen (een 1 of een 0). Een kwantumcomputer gebruikt qubits. Deze informatie-eenheden zijn door bevriezing in staat in vele verschillende staten tegelijk te verkeren. Dit stelt de kwantumcomputer in staat enorm complexe berekeningen uit te voeren in een fractie van de tijd die het nu kost. IBM’s Big Blue – de supercomputer die schaakkampioen Garri Kasparov versloeg in 1997 – kan bijvoorbeeld 200 miljoen zetten per seconde berekenen. Een kwantumcomputer haalt er meer dan een triljoen.

Deze technologie gaat een grote impact hebben op vele sectoren, waaronder de farmaceutische industrie. In plaats van duizenden chemische verbindingen te bestuderen in laboratoria, kan dit onderzoek straks grotendeels in een kwantumcomputer gebeuren. Zo kan de tijd die het kost om nieuwe medicijnen te ontwikkelen enorm verkort worden. De auteurs verwachten dat de grote impact zal komen wanneer er goede gebruikers interfaces beschikbaar komen. En dat brengt ze op de volgende technologie: kunstmatige intelligentie (KI). Techreuzen als Google, Amazon en Microsoft zijn aan het racen om KI-gebaseerde cloud-diensten beschikbaar te maken voor de massa’s. We staan op het punt allemaal een hele capabele KI-assistent te krijgen. Voeg hier nog augmented en virtual reality aan toe en er komen weer talloze mogelijkheden bij. Bijvoorbeeld levensechte avatars. De bekende zelfhulpgoeroe Tony Robbins is een van de eerste die een KI-avatar van zichzelf heeft laten bouwen. Deze digitale versie is nog net van de echte Robbins te onderscheiden, maar dat duurt niet lang meer. Haptische handschoenen zorgen ervoor dat aanraking van virtuele omgevingen nu ook tot de mogelijkheden behoort. Dat deze ontwikkelingen veel huidige businessmodellen in de ‘ervaringen industrie’ op de proef zal stellen vraagt weinig fantasie.

>>> Lees verder op CFO.nl <<<

De ethiek van onze tijd

Nu we steeds meer algoritmes gaan gebruiken in organisaties, wordt het belangrijker nog beter te gaan kijken naar onze vooroordelen. Anders zullen deze zeker hun weg vinden in bedrijfsprocessen waar vooral de mensen last van zullen krijgen die het al moeilijk hebben. Dat betoogt voormalig Wall Street wiskundige Cathy O’Neil in haar boek Weapons of Math Destruction.

Deze wiskundige massavernietigingswapens, afgekort WMD’s, zijn in feite slechte veronderstellingen gemaskeerd door wiskunde. WMD’s kunnen grote schade aanrichten en verbeteren zichzelf niet middels feedback. Een doodzonde voor ieder algoritme.

Wiskundige modellen proberen de realiteit na te bootsen. Een heel simpel algoritme zit bijvoorbeeld in een rookmelder. Als er rook is, zal er waarschijnlijk brand zijn, dus gaat het alarm af. Dit kun je niet toepassen op mensen. Ooit een grote schuld gehad? Dan ben je een risico en een klaploper. Banken willen je geen hypotheek geven en HR-afdelingen willen je geen baan aanbieden. WMD’s reduceren mensen tot statistische getallen. Zelfs als ze het regelmatig goed hebben, vallen er gegarandeerd slachtoffers.

Een overwegend positief voorbeeld van het gebruik van algoritmes is Moneyball: het inzetten van sportstatistieken om honkbalspelers aan te kopen en teams samen te stellen. Dit is positief omdat het transparant is en iedereen weet wat er gemeten wordt en hoe dit geïnterpreteerd wordt. Bovendien is er gigantisch veel data beschikbaar. Wat Amazon doet, ontdekken wat hun klanten beweegt, kan ook door de beugel als commerciële toepassing omdat het algoritme continu leert en er geen mensen worden uitgesloten.

Slechte algoritmes delen ons in in groepjes ‘mensen zoals ons’, maar niemand weet goed waarom. Vervolgens worden op basis daarvan beslissingen gemaakt, zoals hoeveel we moeten betalen voor een autoverzekering, welke roofdier-advertenties we te zien krijgen en hoe waarschijnlijk het is dat we een crimineel zijn.

We moeten deze modellen leren herkennen. Niet alleen de data-wetenschappers, maar iedereen die zakelijk gebruik maakt van algoritmes voor processen en beslissingen. Anders creëren we mogelijk een poverty trap waarvan het herstel tientallen jaren kan gaan duren. Vrije markten gaan het probleem niet oplossen, alleen meer bewustzijn kan dat doen.

Ongelijkheid & Emotie

Emoties zijn net algoritmen. Een algoritme is een formule: Als dit, dan dat…

Een kroket uit de muur trekken bij de FEBO is een algoritme: Indien 1,40 in gleuf A wordt geworpen, hef vergrendeling luikje A op, indien meer dan 1,40 ingeworpen, keer wisselgeld uit zodat totaalbedrag 1,40 bedraagt. Zoiets.

Dat is niet veel anders dan woedend worden als iemand zegt dat hij je nieuwe schoenen lelijk vindt. Wat gebeurt er? De versimpelde versie: Het primitieve deel van je brein (de amygdala) ontvangt de boodschap, slaat alarm, adrenalineklieren krijgen de boodschap door en schieten adrenaline het lichaam in, dit geeft spieren een boost zodat ze wild in actie worden geroepen en dit veroorzaakt het luider worden van het stemgeluid.

Zo dus:

Dit algoritme is wel complexer dan de FEBO-kroket, maar toch is het principe hetzelfde.

We hebben deze algoritmen gekregen om ons te helpen overleven op deze vaak vijandige planeet. Tijdens de evolutie zijn ze ingebakken in onze zenuwstelsels. Een heel bijzonder algoritme gaat over onrechtvaardige behandeling.

Een bekend economisch experiment – the ultimatum game – illustreert goed het resultaat van algoritme. Het werkt als volgt: Er zijn twee deelnemers aan het eenmalig gespeelde spel. De eerste speler krijgt 100 euro en mag dit naar wens verdelen onder zichzelf en zijn medespeler. De tweede speler kan het eenmalige aanbod accepteren – dan houden beide spelers het geld – of afwijzen – dan krijgen beide spelers niets.

Een traditionele econoom zou de volgende verdeling voorstellen: 1-99. 1 euro is beter dan niks, toch? Dit zou alleen iemand denken die nooit zijn laboratorium verlaat. In de echte wereld werkt het anders. Bij een verdeling van, laten we zeggen 90-10, zou de tweede speler zich waarschijnlijk dermate benadeeld voelen dat hij het bod stellig zou afwijzen. Liever beide niks, dan als sukkel behandeld worden. Alleen een bod dat dicht bij 50-50 komt heeft zeer grote kans geaccepteerd te worden.

De Amerikaans-Nederlandse bioloog Frans de Waal deed een soortgelijk experiment met capucijneraapjes en wat bleek? Die reageerden precies hetzelfde. Bekijk het hilarische experiment hieronder:

In eerste instantie vonden de apen het prima om komkommer als beloning te krijgen voor hun taak, maar toen de ene aap opeens de hoger gewaardeerde druiven kreeg, werd het ontvangen van komkommer een grove belediging. Deze aap is geen sukkel.

Het nut van dit algoritme is helder. Als je een te laag bod accepteert in de natuur, zul je waarschijnlijk van de honger omkomen. Te grote ongelijkheid is nooit acceptabel.

Bron: Homo Deus

Ghost Exchange

ghost-exchange-1

De wereld om ons heen verandert door digitalisering in een verbijsterend tempo en voor de financiële markten is dat niet anders. Wie bij aandelenhandel nog denkt aan schreeuwende mannetjes in gigantische beurshallen moet zijn beeld bijstellen. 75 procent van de handel op Wall Street wordt door algoritmes gedaan en voor een groot deel vanuit datacentra in New Jersey. De beurshallen op Wall Street zijn nu niet veel meer dan geglorificeerde televisiestudio’s geworden.

De documentaire ‘Ghost Exchange’ toont één van de belangrijke facetten van de ‘decline in American capitalism’: de flitshandel. Algoritmes die aandelenpakketten vaak maar voor delen van microseconden vasthouden en weer doorverkopen. Zo’n transactie levert vaak slechts een paar cent op, maar met miljoenen transacties per dag (‘high frequency trading’) tikt het lekker aan. Wie profiteren? De grote zakenbanken en handelskantoren die de middelen hebben om te investeren in de benodigde systemen en het wiskundige & analytische talent. Kleinere spelers kunnen in deze hyper competitieve markt niet meer meekomen.

Zijn er ook voordelen voor ondernemingen, beleggers en de maatschappij? Jazeker, de kosten van de handel zijn sterk gedaald door de digitalisering. Maar daar staan de volgende problemen tegenover:

1. Instabiliteit financiële markten
De handelssystemen zijn gebouwd om perfect te draaien, maar perfectie bestaat niet. Speciale gebeurtenissen, zoals de beursgang van Facebook in 2012, kunnen het systeem ontwrichten. Dat gebeurde dan ook bij de Facebook IPO (Initial Public Offering).

2. Afname in vertrouwen
Wat de economie nodig heeft zijn stabiele markten waarin prijzen kloppen. Tijdens de Flash Crisis waren sommige aandelen in één klap nog maar een duppie waard of juist 100.000 dollar. Dat is geen goede situatie voor beleggers en investeerders die juist betrouwbaarheid zoeken.

3. Complexiteit / Niet te reguleren
De quants en wiskundigen in dienst van de financiële dienstverleners vinden continu nieuwe systemen uit die de toezichthouders (vaak juridische experts en geen wiskundigen/techneuten) niet kunnen begrijpen. Hoe kunnen ze regels opleggen voor iets dat ze niet kunnen bevatten? De SEC is niet langer in control.

ghost-exchange-2
ghost-exchange-3

4. Verborgen Zwarte Zwanen
Flitshandel is geen markt meer, maar een spel dat zich onder de oppervlakte van de economie afspeelt. Daarin zitten gevaren verscholen die niemand aan kan zien komen. De dreiging van de volgende Flash Crisis (in 2010 vond een grote crisis plaats met dalingen van aandelen tot wel 10 procent binnen enkele minuten) hangt boven ons hoofd. Individuele dienstverleners lopen gevaar (o.a. JP Morgan en Knight Software verloren door systeemfouten honderden miljoenen dollars), maar door de verbondenheid van alle systemen is er het gevaar dat de hele markt in elkaar klapt.

5. Geen kapitaal meer voor kleinere bedrijven
Aandelenmarkten zijn bedoeld om kapitaal op te halen voor ondernemers die dat gebruiken om bedrijven te laten groeien en banen te creëren. In de huidige kapitaalmarkten profiteren echter alleen de grote bedrijven en kleine bedrijven krijgen niet de zichtbaarheid die ze verdienen. Verschillende experts waarschuwen in deze documentaire dat als er niks gebeurt, dit gaat leiden tot meer werkloosheid in de Verenigde Staten. Kostenbesparing door automatisering is goed, maar de verborgen kosten van werkloosheid en armoede worden nu vergeten.

Na de pijn van de meltdown van 2008, nemen de overheid en financiële sector in de VS nog steeds niet echt de moeite het systeem te herzien. Het is al vaker gezegd: het moet eerst opnieuw gruwelijk fout gaan en dan nog veel harder dan de vorige keer. Misschien dat er dan eindelijk gebeurt wat er moeten gebeuren.