2 minuten lezen
Kunstmatige intelligentie en machine-learning domineren onze samenleving. De basis van deze technieken wordt gevormd door algoritmes. Deels gaat het daarbij om simpele en goed verklaarbare rekenregels, steeds vaker echter ook om concepten die minder makkelijk te doorgronden zijn. Hoe controleren we deze ‘minder makkelijk te doorgronden’ algoritmes? Kunnen we al deze algoritmes wel zomaar vertrouwen? Deze vragen gaan langzamerhand ook spelen voor verzekeraars die algoritmes toepassen. Om het vertrouwen te behouden is het zaak om tijdig op dit thema te anticiperen.
In 2018 filmde een journalist hoe een groepje toeristen door Amsterdam fietste. Het autoverkeer raasde om hen heen. Het was een levensgevaarlijke situatie en de politie plukte hen dan ook van de weg. Het commentaar van de toeristen was veelzeggend en erg vermakelijk; ze volgden simpelweg de navigatie-aanwijzingen op hun iPhone. Als dat hen vandaag in problemen zou brengen, gingen ze bij thuiskomst Apple voor de rechter dagen.
Deze anekdote bevestigt een paar zaken:
- Algoritmes krijgen steeds meer impact op ons leven;
- Mensen geven erg hun blinde vertrouwen aan technologie;
- Dit vertrouwen is erg fragiel zodra er iets misgaat of mis dreigt te gaan.
Gevaren van ondeugdelijk algoritmes
Een van de gevaren van een ondeugdelijk algoritme is dat deze onjuiste conclusies trekt uit de data. Nicholas Taleb – prominent denker en auteur van de bestseller The Black Swan – redeneert als volgt: hoe meer data je onderzoekt, hoe meer je patronen denkt te ontdekken die puur toeval zijn. En daar komen ongelukken van.
Taleb geeft het voorbeeld van het statistische verband tussen de duur van een ziekenhuisopname en het sterrenbeeld van de patiënt. Het mag geen verrassing zijn dat dit, logisch geredeneerd, geen enkel statistisch verband heeft. Het reële gevaar in een met data doordrenkte maatschappij is echter dat we aan dergelijke verbanden wel degelijk conclusies verbinden en die inbouwen in algoritmes.
Een ander gevaar is dat algoritmes menselijke vooroordelen overnemen, omdat ze nu eenmaal gevoed worden door gegevens die uit menselijke handelingen voortkomen. En dan is er ook nog het risico dat er onvoldoende professionaliteit is in het ontwikkelproces van algoritmes, zodat er (onbewust) ondeugdelijke toepassingen worden ontwikkeld.
Algoritmes in de verzekeringsbranche
De verzekeringsbranche loopt niet voorop met het gebruik en de ontwikkeling van algoritmes, maar verzekeraars gaan er wel degelijk steeds meer gebruik van maken. Bijvoorbeeld de hoogte van de premie wordt deels door algoritmes bepaald. Maar kunnen we wel vertrouwen op deze algoritmes waar we allemaal, min of meer onbewust, mee te maken hebben?
Lees er alles over in ons eBook - Algoritmes in de verzekeringsbranche.