Laatst kwam ik op de website prophetarena.co terecht. Het idee achter de site is simpel: laat verschillende AI-modellen toekomstige gebeurtenissen voorspellen en kijk achteraf welke ‘kunstmatige profeten’ gelijk hadden. Een soort weddenschap tussen AI-modellen dus. Het model met de meeste correcte voorspellingen komt bovenaan de ranglijst. (Tot nu toe lijkt Google’s Gemini de overall winnaar.) De scores zijn soms indrukwekkend goed. Kan AI de toekomst voorspellen?

Om maar meteen wat glans van de ‘profetenarena’ af te halen: het zijn allemaal niet echt hoogdravende voorspellingen. Ze vallen meer in de banale categorie, zoals “Wat gaat Taylor Swift zeggen in The Tonight Show?” (Wie vindt dat boeiend, behalve swifties?) Of deze: “Zal de AirTag2 minimaal $30 kosten?” (So what?) En verder zijn het vooral sportevenementen, waarbij de link met echte weddenschappen voor geld snel gelegd is.

Het idee dat je met AI de toekomst kunt voorspellen wordt ook wel predictive (Artificial) Intelligence genoemd. Daarbij zoekt de AI naar patronen in historische data om gebeurtenissen of veranderingen in systemen te voorspellen. Voorspellende AI wordt nu al veel toegepast, bijvoorbeeld om (koop)gedrag van consumenten, onderhoud aan machines of energiebehoefte te voorspellen. Ook het weer kun je prima en steeds beter voorspellen met predictive AI (zie ook mijn eerdere artikel).

Nu leerde ik onlangs in een AI-cursus van de University of Maryland dat “predictive models are good when the future is like the past“. AI kan met andere woorden prima een toekomst voorspellen die lijkt op het verleden. Maar ja, je voelt hem al aankomen, de cursusleider vervolgde zijn verhaal met de retorische vraag: “Is the future always like the past?” En daar zit hem precies de kneep.

Want het lijkt fantastisch dat je met AI kunt voorspellen welke ziektes je zou kunnen krijgen. (Wacht even, wil ik dat wel weten?) Maar AI is en blijft statistiek. Het gaat dan ook om de kans dat je een ziekte kunt krijgen, niet of je die ziekte ook daadwerkelijk krijgt. Dat is nogal een verschil. En dan geldt ook nog eens: “Het systeem werkt het beste voor aandoeningen die een voorspelbaar ziekteverloop hebben, zoals hartaanvallen en verschillende soorten kanker.” Hoe voorspelbaarder, hoe beter voorspelbaar: dat is een open deur en laat meteen zien waar (nu nog?) de grenzen liggen.

Maar dan toch even een crazy toekomstscenario: stel dat AI steeds beter wordt in het voorspellen van de toekomst, ook voor minder voorspelbare gebeurtenissen. Je kunt je voorstellen dat AI dan dingen voorspelt die we fijn vinden, maar ook dingen waar we minder blij van worden. En als we tegen de voorspelling van de AI in gaan, hoe kunnen we dan achteraf weten of de AI toch gelijk had? Of moeten we met extreem gedetailleerde wereldmodellen gaan werken, waar we scenario’s vooraf in kunnen testen (een soort wind-tunneling to the max)? Wie bepaalt wat de beste toekomst is? En staat de AI dan hoofdschuddend langs de zijlijn als wij met ons beperkte voorspelvermogen een oliedomme keuze maken (zoals robots in het boek Ik, robot van Isaac Asimov)? Of ook: als AI de toekomst voorspelt op basis van het verleden, en wij doen wat AI suggereert, krijgen we dan steeds dezelfde toekomst als het verleden? Komen we in een continue loop à la de film Groundhog Day terecht, waarin de toekomst zichzelf steeds herhaalt?

Begint het een beetje te duizelen? Dan mag je het ook gewoon bij banale voorspellingen houden, zoals “Who will have a top 20 song this year?” Gemini 2.5 Pro voorspelt met 99%: Taylor Swift. Het lijkt me dat die toekomst zichzelf inderdaad wel zal herhalen.