Van Nieuwkerk en Dijkgraaf deden samen aardige projecten voor televisie met de DWDD University, met uitzendingen over Big Data, over Quantumcomputers, over Licht en over de Oerknal. Populair en ‘verheffend’, ouderwets Vara zeg maar

Om te beginnen Robbert Dijkgraaf. Hij is een van de slimste geesten in Nederlandje, dat al spoedig te klein voor hem was. In 1989 toog hij al naar het Institute for Advanced Study in Princeton, waar hij met een lange onderbreking in Nederland als ondermeer KNAW-baas van 2012 tot begin 2022 directeur werd. Hij liet zich verleiden door D66 om minister van OCW te worden, wat de ijdelheid streelt maar wellicht niet de kwalitatief beste stap in de loopbaan was.

Matthijs van Nieuwkerk was vele jaren de beste presentator van Nederland met vooral kletsprogramma DWDD (soms verguisd) Na het gedoe vanwege wangedrag begon eerst partner in crime Dieuwke Wynia met een Substack. Zegunde ons boeiende kijkjes achter de schermen, ook een poging om haar eigen straatje schoon te vegen.

Van Nieuwkerk, aangeslagen, begon voorzichtig met optredens in den lande en recent met een eigen Substack Best of Matthijs, dagelijks een aanstekelijke top-3 op de meest uiteenlopende terreinen. Vandaag, 5 maart 2026, is AI aan de beurt, met een top-3 samengesteld door AI-bot Claude die Van Nieuwkerk in een betaalde versie verwisselde voor de gratis versie van ChatGPT. Dat resulteert in een Top 3 van kunstenaars die pas beroemd werden dankzij iemand anders: met Vincent van Gogh en diens schoonzus.

Eerst samen met AI

Robbert Dijkgraaf is net als voorheen columnist voor NRC Wetenschap. Afgelopen weekend schreef hij onder de kop Banenmachines over de vervanging van mensenwerk door technologie. Na alle onzin die ik daarover afgelopen jaren vernam van experts en adviesbureaus kwam Dijkgraaf met een nuttige relativering:

AI kan banen vervangen, maar onder bepaalde voorwaarden en (dus) wellicht pas op termijn. Hij vat die samen met het begrip Paradox van Jevons van de briljante Engelse econoom William Stanley Jevons, verwoord in The Coal Question. “Hoe de verbeterde stoommachine van James Watt niet leidde tot minder kolenverbruik maar juist tot een enorme toename daarvan. De nieuwe machine was zoveel efficiënter dat talloze nieuwe industrieën gingen mechaniseren en dus meer kolen consumeren…wanneer een grondstof doelmatiger wordt benut, kan de vraag zo sterk toenemen dat het totale verbruik stijgt in plaats van daalt.”

De paradox van Jevons, meer gebruik en groeiende markt en arbeidsinzet bij toename van efficiency duikt keer op keer op bij technologische vernieuwing. Hij geeft als voorbeeld de radiologie (veel vaker ingezet door dokters), maar vooral de pc die bureauwerk efficiënter maakte waardoor er veel meer vraag naar toepassingen en mensenwerk ontstond.

Idem dito met de schaakcomputer en fotografie. Maar, zo weet iedereen met deze voorbeelden, dat houdt ook een keer op. Na verloop van tijd daalt de werkgelegenheid voor professionele fotografen. Met AI voorziet Dijkgraaf een mogelijk intens gevolg van de Paradox van Jevons:

“Bij kolen, textiel en spreadsheets kwam telkens een specifieke technologie beschikbaar die één type arbeid efficiënter maakte. De komst van slimme machines maakt intelligentie goedkoop en breed toegankelijk – een metagrondstof die je bij alles gebruikt. Bij intelligentie is er geen natuurlijke bovengrens aan de vraag, want er is nauwelijks een domein waarin meer denkkracht niet nuttig is. Denk aan onderwijs, met voor elke leerling een persoonlijke docent. Of aan gezondheidszorg, met toegang tot de beste diagnostiek voor patiënten over de hele wereld. Dit maakt de paradox van Jevons bij intelligentie zoveel krachtiger dan bij kolen of katoen. En voorspellingen over de arbeidsmarkt zoveel lastiger.”

Eerst gaan mens en AI-machine samen aan de slag (centaurfase), maar veelal komt er een moment dat menselijke controle onnodig wordt. Werkgelegenheid neemt af. Wanneer gebeurt dat met AI? We zien dit al gebeuren met software programmeren door AI.

Overigens, vorig jaar al noemde Microsoft-baas Satya Nadella Jevons en AI naar aanleiding van de komst van DeepSeek waarmee AI efficiënter werd. Daarop verscheen een serie artikelen over de toepassing van het Jevons-principe voor het energieverbuik van AI, zoals van wetenschappers, bij de Amerikaanse publieke omroep NPR en een regiokrant. 

Vooral startersbanen te vervangen

Van Nieuwkerk zegt dat zijn letterlijke overname van de dagelijkse column door Claude eenmalig is. Hij gebruikt AI doorgaans om sneller bronnen te verzamelen. Zal het hem uiteindelijk niet ook vergaan als de ‘centaur’ waar Dijkgraaf over spreekt, dat we AI vragen om op allerhande terrein een  Top-3 samen te stellen, “in de geest van Matthijs van Nieuwkerk”? Antwoord: hoe persoonlijker en onvoorspelbaarder een creatieveling is, des te beter zal hij AI op afstand weten te houden.

Dit vraagstuk, Robbert Dijkgraafs analyse en Matthijs van Nieuwkerks proeve sluiten aan op een rapport van Anthropic van 5 maart 2026 met een nuchtere uitkomst: AI heeft weliswaar een enorm potentieel om mensenwerk te vervangen, maar zover is het nog niet als gevolg van praktische en formele hobbels. Echter, AI gaat taken op hoog niveau grootschalig vervangen, behalve het programmeren ook financiële analyse en marktonderzoek.

Het sluit aan op een belangrijke analyse van november 2025 van Erik Brynjolfsson e.a. dat AI momenteel vooral eenvoudige startersbanen overneemt, waarvan jongeren de dupe zijn. Te denken valt aan veel taken van helpdesks die met AI te vervangen zijn. Werk waarbij veel praktijkervaring komt kijken, is moeilijker te vervangen.

Nog geen autonome AI-oorlogvoering

Mensjes blijven nog een poosje nodig om de machine te voeden. Guido van Nispen schrijft over AI-toepassing door het Amerikaanse leger, waarbij het leek alsof Claude van Anthropic en ChatGPT van OpenAI belangrijk zijn voor bewapening door de VS. In een artikel in Wired met Andy Markoff, baas van AI-wapenmaker Smack Technologies blijkt niet enkel dat dit wel meevalt (of: tegenvalt) maar ook dat we niet zo snel afstevenen op een toekomst met automatische wapens die we niet meer beheersen. Dus menselijk werk blijft nodig:

“Markoff zegt dat de ophef het feit verhult dat de huidige grote taalmodellen niet zijn geoptimaliseerd voor militair gebruik. Algemene modellen zoals Claude zijn goed in het samenvatten van rapporten, zegt hij. Maar ze zijn niet getraind op militaire gegevens en missen een menselijk begrip van de fysieke wereld, waardoor ze ongeschikt zijn voor het besturen van fysieke hardware. "Ik kan u verzekeren dat ze absoluut niet in staat zijn om doelen te identificeren", beweert Markoff.

"Voor zover ik weet, heeft niemand bij het Ministerie van Oorlog het over het volledig automatiseren van de kill chain", beweert hij, verwijzend naar de stappen die nodig zijn om beslissingen te nemen over het gebruik van dodelijk geweld.”