11 AI-signalen om in 2026 in de gaten te houden

Campusexperts stellen een watchlist op voor een beslissend jaar

Op 15 januari 2026 publiceerden onderzoekers van de University of California een compacte prognose op praktijkniveau: elf beknopte ontwikkelingen die naar verwachting het komende jaar vorm zullen geven, elk verankerd in onderzoekslaboratoria, rechtszalen of de beleidsorganen van de staat en de federale overheid. De lijst leest minder als speculatieve wensdromen en meer als een verkeersrapport voor de delen van de samenleving die al worden heringericht door grootschalige generatieve AI — geldstromen, juridische gevechten, nieuwe risico's en nieuwe mogelijkheden voor ontdekking.

Waar het geld naartoe gaat: gepraat over een zeepbel en de vraag naar datacenters

Eén thema liep als een rode draad door de aantekeningen van verschillende experts: de economie van rekenkracht. Sommige onderzoekers waarschuwden voor een klassieke technologiezeepbel — enorme kapitaalverplichtingen voor datacenters en chips die afhankelijk zijn van aanhoudende snelle vooruitgang in modelcapaciteit. Tegelijkertijd zien analisten en marktvolgers een aanhoudende piek in investeringen op de korte termijn: chipfabrikanten en foundries bouwen capaciteit op vanuit de veronderstelling dat de vraag naar datacenters in 2026 hoog zal blijven. Dat spanningsveld — tussen de verwachtingen in de balansen van bedrijven en investeerders en het realistische tempo van algoritmische vooruitgang — zal bepalen of het komende jaar eruitziet als een gestage expansie of een pijnlijke correctie.

Privacy onder druk: chatlogs en gerechtelijke bevelen

Verschillende experts van UC Berkeley wezen op de juridische en praktische gevolgen van een reeks spraakmakende zaken die AI-bedrijven hebben gedwongen om gebruikerslogs te bewaren die gebruikers voorheen mochten verwijderen. Civiele procedures leidden ertoe dat rechters bewaarbevelen (preservation orders) uitvaardigden die bedrijven verplichten om chatoutputs en bijbehorende metadata te behouden — een stap die privacyvoorvechters ongekend noemen omdat deze de verwijderopties van platforms en langdurige privacyverwachtingen kan overrulen.

Het effect is zowel praktisch als politiek: technici moeten systemen voor gegevensbewaring aanpassen, zakelijke klanten heroverwegen wat ze naar modellen van derden sturen, en wetgevers en rechtbanken moeten beslissen of de behoeften van procesvoering zwaarder wegen dan routinematige privacybescherming. De controverse heeft al geleid tot beroepszaken en een breder debat over hoe bewijsregels (discovery rules) in auteursrechtelijke en strafzaken samenkomen met de datapraktijken van consumenten.

Desinformatie en authenticiteit: deepfakes op grote schaal

Onderzoekers van Berkeley waarschuwen dat 2026 waarschijnlijk het jaar wordt waarin deepfakes niet langer als een noviteit aanvoelen en routine-instrumenten voor beïnvloeding worden — gebruikt voor politieke manipulatie, fraude en misbruik van intieme beelden. De snelheid en kwaliteit van audio- en videosynthese, gecombineerd met eenvoudige verspreiding via sociale platforms, betekent dat de kosten voor het produceren van geloofwaardige vervalsingen drastisch zijn gedaald, terwijl de kosten voor het ontkrachten ervan hoog blijven.

Beleidsreacties zijn in aantal toegenomen: provinciale en federale voorstellen en aangenomen regels dringen nu aan op metadata over de herkomst (provenance), publieke detectietools en verplichtingen voor platforms om gemanipuleerde media te labelen of te verwijderen. Californië heeft een reeks maatregelen aangenomen die gericht zijn op transparantie en herkomst van inhoud, en nationale gesprekken over verplichte herkomststandaarden verlopen sneller dan in eerdere technologiegolven. Deze verschuivingen in de regelgeving zullen deels als afschrikmiddel en deels als infrastructurele verandering dienen; ze roepen ook technische vragen op over hoe fraudebestendige herkomstgegevens gekoppeld kunnen worden aan miljarden media-items.

Macht op de werkplek en digitale surveillance

Verschillende Berkeley-experts richtten zich op de werkplek: algoritmisch management ontwikkelt zich tot systemen die kunnen aannemen, beoordelen en ontslaan met minimaal menselijk toezicht, terwijl gerichte monitoringtools claimen eigenschappen als "charisma" of aandacht te kunnen meten. Vakbonden en onderzoekers maken zich zorgen dat deze systemen vooroordelen zullen verankeren en de onderhandelingspositie van werknemers zullen verzwakken, vooral daar waar de metrieken ondoorzichtig zijn en beroepsmogelijkheden beperkt zijn.

Tegelijkertijd beginnen vakbonden en wetgevers het draaiboek te schrijven voor technologische rechten van werknemers: eisen voor menselijk toezicht op ingrijpende beslissingen, beperkingen op alomtegenwoordige monitoring en transparantie over hoe algoritmische beoordelingen worden opgebouwd en gebruikt. Hoe snel deze beschermingen in wetgeving worden omgezet — en of handhavingsmechanismen gelijke tred houden met de implementatie — is een van de belangrijkste verhalen op het gebied van arbeidsbeleid van dit jaar.

Gezelschapsbots, jonge gebruikers en de gevolgen voor de mentale gezondheid

Onderzoekers uit Berkeley wezen op een snelgroeiend ethisch probleem: gespreksrobots die als metgezel of tutor in de markt worden gezet, breiden hun gebruikersgroep uit naar tieners en zelfs peuters. De eerste bewijzen suggereren dat intensief gebruik van relatiebots kan correleren met toegenomen isolatie onder jongeren, en er zijn openstaande vragen over de effecten op de ontwikkeling als kinderen sociale normen leren van vleierige bots in plaats van van andere mensen.

Beleidsreacties zijn hier experimenteel: leeftijdsbeperkingen, ontwerprichtlijnen voor platforms en nieuwe productstandaarden worden voorgesteld — maar de commerciële prikkels voor gebruikersbetrokkenheid blijven sterk. Verwacht in 2026 verhitte debatten over de vraag of vrijwillige veiligheidspraktijken voldoende zijn en welke beschermingen wettelijk vastgelegd moeten worden.

Robots, behendigheid en de grenzen van fysieke AI

Een ander terugkerend punt: een mismatch tussen de snelle vooruitgang van grote taalmodellen en het lastigere technische probleem om die intelligentie naar de fysieke wereld te brengen. Humanoïde en mobiele robots worden beter, maar praktische manipulatie — het soort dat je nodig hebt in een keuken, op een bouwplaats of in een garage — vereist data- en besturingsaanpakken die heel anders zijn dan training op uitsluitend tekst.

Onderzoekers kijken uit naar doorbraken die deze datakloof dichten: nieuwe simulation‑to‑real overdrachtsmethoden, zelfgesuperviseerd tactiel leren en grote publieke datasets van robotinteracties zouden de praktische inzetbaarheid kunnen versnellen. Tot die tijd blijven beweringen dat robots grote delen van de menselijke arbeid zullen vervangen voorbarig.

Politieke overtuiging, neutraliteit en onverwachte vooroordelen

Verschillende wetenschappers uit Berkeley wezen op de politieke dimensie: naarmate modellen worden ingezet in maatschappelijke contexten en private systemen worden gebruikt om berichten op te stellen of beleid samen te vatten, wordt de vraag wat politieke neutraliteit inhoudt urgent. Toezichthouders zijn begonnen transparantie te eisen van leveranciers die contracten afsluiten met de overheid, maar er is geen duidelijke, operationele definitie van wat het betekent voor een AI om "politiek neutraal" te zijn.

Fouten in modelgedrag kunnen subtiel en systemisch zijn; de gemeenschap zal 2026 besteden aan het uitwerken van definities, metingen en contractuele waarborgen voor systemen met politieke impact.

Een pragmatische, gerichte watchlist met wereldwijde belangen

De lijst van Berkeley is opvallend door de mix: korte, vaak technische items die niettemin direct van invloed zijn op de politiek, economie en het maatschappelijk leven. Die combinatie maakt 2026 minder een jaar van individuele spectaculaire doorbraken en meer een seizoen van institutionele tests — rechtbanken die beslissen over de relatie tussen bewijsvoering en privacy, wetgevers die herkomstregimes ontwerpen, vakbonden die procederen over algoritmische schade, en technici die proberen fysieke robots net zo vloeiend te laten leren als tekstmodellen.

Alles bij elkaar genomen herinneren de items op de lijst van UC Berkeley ons eraan dat de toekomst van AI net zo goed in beleidskantoren en fabriekshallen wordt gebouwd als in onderzoekslaboratoria. Het volgen van deze signalen — wat bedrijven bouwen, welke wetten rechtbanken handhaven, wat het maatschappelijk middenveld eist — zal de beste voorspeller op korte termijn zijn van hoe de technologie de komende maanden daadwerkelijk levens zal veranderen.

Bronnen

• UC Berkeley (Berkeley News-artikel: "11 things AI experts are watching for in 2026")
• UC Berkeley Center for Human‑Compatible AI en UC Berkeley Labor Center (commentaar van experts)
• U.S. District Court for the Southern District of New York (bewaarbevel in New York Times v. OpenAI — rechtbankstukken en gerelateerde juridische dossiers)
• Industrieanalyses van de vraag naar datacenters en halfgeleiders (openbare deponeringen en sectorrapporten waarnaar wordt verwezen in vakpublicaties)