Kunnen machines de menselijke wetgeving begrijpen?
Zelfrijdende auto’s. Ziekenhuisrobots. Drones die pakjes afleveren. Hadden we hier zeven jaar geleden een blog over geschreven, dan was het nog een dystopische ver-van-ons-bedshow geweest. Een futuristische droom die je alleen in films tot leven ziet komen. Vandaag zijn robotica al lang zo vreemd niet meer. Integendeel: je leest er overal over, ziet ze verschijnen in het straatbeeld en binnen een paar decennia kijkt niemand er nog van op.
Love it or hate it, maar onder één probleemstelling kunnen we niet uit: de wetgeving. Een robot moet weten hoe hij wettig en ethisch omgaat met zijn taken. Een auto die zichzelf bestuurt, moet de wegcode kennen en kunnen toepassen. Hetzelfde geldt voor drones, en dan hebben we het nog niet eens over de privacywet gehad. Ik hoor je misschien denken: die wetten codeer je toch gewoon in de machine? Maar zo simpel is dat niet - iets wat we met Nalantis en Flying Forward 2020 maar al te goed ondervinden.
© Adobe Stock
Autonome machines en menselijke wetgeving: drie lagen van complexiteit
We ontdekten dat er drie complexiteiten zijn die ons in de weg staan. De eerste complexiteit is dat regelgeving vandaag nog steeds gemaakt en geschreven wordt door mensen, voor mensen. Een machine heeft daar weinig boodschap aan, want hij kan ze lezen noch begrijpen.
De tweede complexiteit is de globalisering. Als fabrikant van robotica kun je heel snel internationaal schalen, maar dan moet je ook rekening houden met veel verschillende lagen van wetgeving: internationaal, Europees, provinciaal, regionaal, gemeentelijk … Dat allemaal ook nog eens in alle verschillende talen die we op onze aardbol spreken. Vind daar maar eens je weg door, laat staan dat je er een robot naar kan laten handelen. Het zou oneindig veel mankracht vergen om dit allemaal manueel in een machine te coderen.
En tenslotte, de derde complexiteit, is de kwantificeerbaarheid van de wetgeving. Of het gebrek eraan. In de Europese regelgeving staat er bijvoorbeeld dat je als operator ‘veilig’ moet vliegen. Maar veilig, dat is voor iedereen iets anders. Wat ik veilig vind, is voor jou misschien al flirten met de grens. Als we als mensen al geen sluitend oordeel kunnen vellen over bepaalde wetten, hoe zouden robots dat dan wel doen?
“Als we als mensen al geen sluitend oordeel kunnen vellen over bepaalde wetten, hoe zouden robots dat dan wel doen? ”
Van human-to-human naar machine-to-machine
Maar kijk, ik zou niet schrijven over een probleem als er geen oplossing voor was. Want daar houden we van bij Nalantis: complexe materie oplossen met onze next-gen technology. Daarom twijfelden we geen seconde om mee in het verhaal van Flying Forward 2020 te stappen. Het doel van dit consortium is om Urban Air Mobility (stedelijk transport via de lucht, zoals drones die pakjes bezorgen en passagiers vervoeren) op de Europese kaart te zetten door een veilige, vlotte en sociaal acceptabele infrastructuur uit te bouwen.
Er zitten verschillende partners in dit project met elk hun eigen expertises, doelen en taken. Zo zijn er instanties die zich bezighouden met hoe we Urban Air Mobility socially acceptable kunnen maken. Wat als docking stations voor dronekoeriers plots het straatbeeld kleuren? Wat als mensen hun job verliezen omdat robotica dit overnemen? Dat zijn de kwesties waar zij zich over buigen. En terecht, want ze mogen niet over het hoofd gezien worden in deze baanbrekende evolutie.
Met Nalantis houden we ons voor FF2020, samen met onder andere de Universiteit van Maastricht en Verses, bezig met een roadmap op vlak van wetgeving. Er zijn drie grote milestones:
Human-to-human legislation, ofwel de current state of affairs, de situatie zoals ze nu is. Een menselijke operator moet door mensen geschreven wetteksten interpreteren en begrijpen.
Als we durven dromen, willen we de komende vijf jaar naar een human-to-machine omgeving gaan. Met andere woorden dat autonome drones wetgeving geschreven door mensen kunnen verstaan.
Op een bepaald punt, waar ik geen tijdstip op durf plakken, zullen we misschien het punt van machine-to-machine bereiken. Wetteksten die geschreven, begrepen, geïnterpreteerd én uitgevoerd worden door machines.
Taal omzetten naar betekenis
Die drie complexiteiten zien wij binnen het consortium als onze grote uitdagingen. Etages die we trede voor trede willen beklimmen - maar alles op z’n tijd. Onze eerste taak? Aanbevelingen doen over hoe men wetgevingen zo kan opstellen dat machines ze makkelijker kunnen verstaan. Dat zet ons op weg naar het behalen van de eerste doelstelling of de human-to-machine milestone.
En misschien denk je: waarom is dat net de taak van Nalantis? Wel, omdat het gaat over machines die taal in een semantische context moeten begrijpen. Onze taaltechnologie kan (wet)teksten omzetten naar betekenis zodat machines ze kunnen lezen, begrijpen en interpreteren. Dankzij die knowhow zijn we ook de ideale partner - samen met de andere organisaties binnen Flying Forward 2021 - om de uitdagingen met beide handen aan te gaan en mee te werken aan the future of Urban Air Mobility.
Dus om de vraag te beantwoorden: kunnen machines de menselijke wetgeving begrijpen? Not yet. Maar trek binnen vijf jaar nog eens aan m’n mouw.
In dit interview lees je meer over de rol van Nalantis in het Flying Forward 2020-project.
