Het Waymo-effect: hoe AI onderzoek stilletjes minder collaboratief maakt

Tijdens een recente reis naar San Francisco deed ik wat elke bezoeker van San Francisco tegenwoordig doet: ik riep een auto op zonder bestuurder.

De Waymo arriveerde met het serene zelfvertrouwen van een machine die zich nooit zorgen heeft gemaakt over waar hij moet parkeren. Ik klom op de achterbank, keek instinctief naar de bestuurdersstoel om hallo te zeggen, en merkte dat ik beleefd knikte naar een lege stoel. Het stuur draaide vanzelf. Ik heb een aanzienlijk deel van mijn leven besteed aan het nadenken over contra-intuïtieve aspecten van de natuurkunde, maar dat hielp me niet tegen de milde existentiële duizeligheid van het kijken naar een stuur dat uit zichzelf bewoog – een onzichtbare chauffeur die verantwoordelijk was voor mijn veiligheid.

Ik was in San Francisco, mede om tijd door te brengen met Susan Winslow, CEO van Macmillan Learning. We zijn collega's binnen de Holtzbrinck-groep en we kwamen samen voor de meest menselijke van professionele redenen: om samen te werken. Om in dezelfde kamer te zitten, notities te vergelijken over hoe AI onze respectievelijke hoeken van onderzoek en onderwijs hervormt, en het soort denkwerk te doen dat hardnekkig moeilijk is via videogesprekken.

Toch ontdekten we, toen we onze Waymo-ervaringen bespraken, dat we het over iets heel anders eens waren: de ritten waren geweldig. Als twee erkende introverten hadden we de zelfrijdende auto beiden ervaren als een kleine oase. Geen verplichting tot conversatie. Geen stille onderhandelingen over de radio. Een schuldvrije ruimte om alleen te zijn met je gedachten, een e-mail af te maken of onderweg een telefoontje te plegen zonder de ongemakkelijkheid van het doen hiervan voor een vreemde. De auto was stil, soepel en stelde helemaal niets van ons.

Het duurde iets langer voordat we konden benoemen wat we waren verloren. Twee mensen die continenten hadden overgestoken om met elkaar te praten, waren stilletjes verheugd over een technologie waarvan het belangrijkste kenmerk is dat je met niemand hoeft te praten.

Het Waymo-effect benoemen

Laat me een definitie proberen: het Waymo-effect is wat er gebeurt wanneer een technologie de wrijving wegneemt die gepaard gaat met het omgaan met een ander mens, en we die verwijdering ervaren als pure winst – omdat de kosten van die wrijving voor ons altijd zichtbaar waren, terwijl de voordelen dat niet waren.

Dit is een bekende beweging voor iedereen die Tim Wu heeft gelezen over "de tirannie van het gemak" (the tyranny of convenience). Zijn argument is dat zodra er een wrijvingsloze optie bestaat, we deze standaard kiezen en stilletjes opgeven wat die wrijving voor ons deed, aangezien niemand dat in eerste instantie als waardevol heeft gepresenteerd. Albert Borgmanns verwante idee van het "apparaatparadigma" gaat een stap verder: een apparaat levert een product – warmte, informatie, gezelschap – terwijl het de praktijk verbergt die voorheen moest worden ondernomen om dit te verkrijgen, waardoor we niet eens merken dat die praktijk is verdwenen. Alleen het product blijft arriveren.

De kosten van een gesprek met een taxichauffeur zijn duidelijk: de kleine inspanning van beleefdheid, de conversationele roulette, de "belasting voor introverten" van aanhoudende koetjes-en-kalfjesgesprekken om 7 uur 's ochtends. De voordelen zijn diffuus en uitgesteld: de chauffeur was voor velen van ons op veel dagen de laatste vreemde die we verplicht tegenkwamen. De laatste persoon van buiten onze bubbel – professioneel, politiek, sociaal – met wie we een niet-gekozen gesprek voerden. De laatste betrouwbare bron van een mening waar we niet om hadden gevraagd.

Noch Susan, noch ik zouden een wereld ontwerpen zonder die gesprekken. We genoten er simpelweg van om bij deze specifieke rit uit te kunnen kiezen. En dat is precies hoe zulke dingen verloren gaan: nooit door een bewuste beslissing, maar altijd door gemak. Eén comfortabele rit per keer.

Ik wil duidelijk maken dat dit geen anti-Waymo-artikel is (de ritten waren echt uitstekend en ik zou zonder aarzeling weer een rit nemen – dat is juist het punt). Het is een artikel over onderzoek. Want dezelfde logica die de chauffeur uit de auto verwijderde, is nu, met gelijke sereniteit en aanzienlijk grotere gevolgen, de collaborateur uit het onderzoeksproces aan het verwijderen.

De wrijvingsloze collega

Grote taalmodellen (LLM's) zijn de Waymo van het intellectuele leven.

Overweeg de vergelijking eerlijk, zoals een onderzoeker die ervaart. Een collaborateur is af en toe beschikbaar, tussen onderwijsverplichtingen, deadlines voor subsidies en tijdzones; een LLM is beschikbaar om 2 uur 's nachts op zondag, wat – laten we niet doen alsof dat anders is – het moment is waarop een zorgwekkende hoeveelheid onderzoeksdenken daadwerkelijk plaatsvindt. Een collaborateur komt met een eigen agenda, een eigen inkadering van het probleem, een eigen ongemakkelijke overtuiging dat je centrale aanname onjuist is; een LLM komt zonder agenda, anders dan het nuttig voor jou te zijn. Een collaborateur moet worden overtuigd; een LLM moet slechts worden aangestuurd via een prompt. Een collaborateur zal je uitdagen op manieren waar je niet om vroeg en die je niet had voorzien; een LLM zal je precies zo robuust uitdagen als je daarom vraagt – en geen graad meer. Als je vraagt om je argument te bekritiseren, zal het dat bekwaam doen. Maar het zal het argument bekritiseren dat jij hebt ingebracht. Het zal je niet uit zichzelf vertellen dat je het verkeerde probleem oplost, dat een concurrerende groep dit in 2019 heeft geprobeerd en heeft opgegeven, of dat je prachtige theoretische inkadering instort zodra deze in contact komt met de rommelige realiteit van het vakgebied van iemand anders.

Het ongemak van de collaborateur is met andere woorden geen bug in de samenwerking; het is grotendeels de samenwerking. De waarde van een andere geest ligt precies in de manieren waarop deze weigert een verlengstuk van je eigen geest te zijn.

En voorbij de uitdaging en serendipiteit ligt iets nog fundamenteler. Onderzoek is niet louter een productiefunctie die ideeën omzet in artikelen. Het is een gemeenschap van praktijk – een sociaal weefsel dat in stand wordt gehouden door discussies, mentorschap, gesprekken in conferentiebars en de gedeelde beproeving van een moeilijk referee-rapport. Dat weefsel is geweven van precies die wrijvingen die we nu weg-engineeren. Elk gesprek dat wordt omgeleid van een collega naar een chatbot is een draad die stilletjes wordt teruggetrokken. Geen enkele individuele draad doet er toe. Het weefsel wel. Er is een woord voor wat er gebeurt wanneer dit op grote schaal plaatsvindt, en ik stel voor dat we dat woord gebruiken: decollaboratie.

De incentive-val

Als dit enkel een kwestie van individuele verleiding zou zijn, zou het een onderwerp zijn voor zelfdiscipline en het incidentele strenge redactieartikel. Maar dat is het niet. De ongemakkelijke waarheid voor onderzoekersleiders, financiers en instellingen is dat we een incentivesysteem hebben gebouwd dat decollaboratie tot de rationele keuze maakt – en we maken het per jaar rationeler.

Samenwerking is altijd duur geweest. Het kost reizen, planning en het trage werk van het opbouwen van vertrouwen. Het kost ego-management, compromissen en de periodieke kleine hartzeer van de onderhandelingen over de volgorde van auteurschap. Het "publish-or-perish"-systeem heeft deze kosten altijd belast, omdat elk uur dat wordt besteed aan afstemming met een co-auteur een uur is dat niet wordt besteed aan het produceren van output die leesbaar is voor een evaluatiesysteem. Maar drie krachten versterken elkaar nu.

1. Financieringsdruk. Wanneer budgetten worden aangescherpt, zijn de eerste slachtoffers altijd de posten waarvan de waarde reëel maar onmeetbaar is: reizen, workshops, sabbaticals, gastposities – de gehele fysieke infrastructuur van serendipiteit. We bezuinigen op de gangen en vragen ons vervolgens af waar de gesprekken in de gangen zijn gebleven.
2. Snelheidsverering. Onze evaluatiesystemen – ongeacht welke DORA-achtige verklaringen onze websites sieren – belonen nog steeds output en de snelheid van die output. En LLM's beloven snelheid boven alles. Ze fluisteren dat de literatuurstudie vrijdag klaar kan zijn, dat het concept maandag kan bestaan. Voor een onderzoeker wiens volgende functie afhangt van de lengte van een publicatielijst, is dit geen fluistering die gemakkelijk te negeren is.
3. Het ontbreken van ego. Het meest verleidelijk is dat de LLM nooit discussieert over de volgorde van auteurschap. Het heeft geen ego om te managen, geen concurrerende agenda, geen rivaliserende claim op de eer. In een systeem waar erkenning de valuta van overleving is, is een briljante gesprekspartner die geen aandeel in de eer opeist niet alleen handig. Het is arbitrage.

Onderzoek naar onderzoek zou ons hier moeten doen pauzeren. We weten uit de literatuur over teamwetenschap dat kleine teams geneigd zijn te innoveren (disrupt), terwijl grote teams ontwikkelen, en dat het de onverwachte combinaties van collaborateurs – de atypische koppelingen over vakgebieden en instellingen heen – zijn die disproportioneel het meest vernieuwende werk produceren. Ondertussen wijzen de eerste bewijzen over generatieve AI in een richting die bekend zou moeten klinken: de individuele productiviteit stijgt, terwijl de diversiteit van ideeën afneemt, waarbij iedereen sneller beweegt langs steeds gelijkaardiger paden. We voeren in feite een ongecontroleerd mondiaal experiment uit waarbij we serendipiteit inruilen voor doorvoersnelheid – en de incentive-structuren die we hebben gebouwd, zijn het experimentele apparaat.

Schrijven is denken

Er is een nog diepere kost, en die heeft betrekking op hetgeen LLM's het meest indrukwekkend doen: schrijven.

Een deel van de aantrekkingskracht van deze tools is de impressie van snelheid. En het is waardevol om precies te zijn over waarom die impressie gedeeltelijk een illusie is. Schrijven kost tijd omdat denken tijd kost; het zijn geen afzonderlijke activiteiten die toevallig in volgorde plaatsvinden. De waarde van het schrijven van een artikel was nooit echt het artefact – het was de dwingende functie. Schrijven is waar we ontdekken dat het argument waar we zo zeker van waren een gat heeft in sectie drie; waar een vage intuïtie ofwel een precieze claim wordt, of oplost onder de druk om er een te moeten zijn. Hoogwaardige ideeën worden langzaam gegenereerd, en historisch gezien gebeurde veel van die trage generatie tussen mensen: bij het whiteboard, in de gang, in de productieve irritatie van de 'tracked changes' van een co-auteur.

Cognitief psychologen hebben een naam voor dit soort productieve wrijving: Robert Bjorks desirable difficulties (wenselijke moeilijkheden). De bevinding is dat bepaalde wrijvingen in het leren en denken – moeizame herinnering, vertraagde feedback, de strijd om een idee in je eigen woorden op papier te krijgen – geen obstakels zijn voor duurzaam begrip, maar het mechanisme ervan. Verwijder de moeilijkheid om het comfortabeler te maken, en je krijgt niet hetzelfde begrip sneller. Je krijgt er minder van, maar dan wel soepeler aangeleverd.

Besteed het schrijven uit en je hebt het denken niet versneld; je bent het overgeslagen. En de val wordt dieper naarmate de modellen verbeteren, omdat hun output gestaag beter wordt – vloeiender, gestructureerder, steeds minder te onderscheiden van intellectueel menselijk proza. De verleiding groeit precies op het moment dat de herkenningstekens krimpen. Als fysicus word ik herinnerd aan PT-symmetrische quantumsystemen, die de verontrustende eigenschap hebben dat ze zich volledig normaal gedragen tot het moment dat een verborgen symmetrie wordt doorbroken – waarna alles tegelijk verandert. Een onderzoekscultuur kan er volgens elke zichtbare maatstaf gezond uitzien – output omhoog, doorlooptijd omlaag, proza onberispelijk – terwijl het onzichtbare dat het in stand hield, stilletjes onder de drempelwaarde zakt. Tegen de tijd dat het symptoom zichtbaar wordt in de statistieken, ligt de oorzaak jaren in het verleden.

Piloten en passagiers

Niets hiervan is een argument voor het verbieden van de tools. Dat zou mislukken, en dat zou het ook mogen mislukken, want de belofte is echt. In een commentaar in Nature van maart 2026 breidt Dashun Wang de beroemde beschrijving van Steve Jobs over de computer als "een fiets voor ons brein" uit. Hij stelt voor dat AI-agents vliegtuigen voor de geest zijn: sneller en krachtiger dan de fiets, moeilijker te besturen en kostbaarder wanneer ze neerstorten. Hij heeft gelijk over de voordelen, en die zijn aanzienlijk. Wanneer AI de kosten van falen verlaagt, worden riskantere en ambitieuzere vragen rationeel om te stellen; wanneer het de kosten van analyse verlaagt, kunnen kleine labs en eenzame nieuwkomers proberen wat voorheen legers vereiste. Goed gebruikt, breiden deze tools het onderzoek werkelijk uit – en, mits correct uitgevoerd, zouden agentische systemen zelfs een van de zwakste schakels van de wetenschap, reproduceerbaarheid, kunnen versterken door elke analytische stap logbaar en reproduceerbaar te maken.

Maar let op waar zelfs de optimisten op hameren. Wangs voorschrift is wat hij noemt pilot-in-command science: de onderzoeker als kapitein, de agents als bemanning – een analist om te schetsen, een criticus om te peilen, een planner om de volgende stappen in kaart te brengen – waarbij de mens de autoriteit behoudt over de vraag, het pad en de conclusies. Zelfs de meest enthousiaste architecten van AI-ondersteunde ontdekkingen zijn dus resoluut van mening dat er iemand op de voorstoel moet zitten. En Wang komt via een andere weg bij dezelfde zorg over het Waymo-effect: hij waarschuwt dat AI weliswaar de individuele prestaties kan verhogen, maar het risico loopt de collectieve diversiteit te verminderen, waardoor outputs convergeren tenzij we dit bewust tegengaan – en dat, net zoals onze collaborateurs ons op diepzinnige en onverwachte manieren vormen, onze agents dat ook zullen doen. Zijn remedie is om te ontwerpen voor dissent (meningsverschil) en veel modellen te cultiveren die anders denken. Met andere woorden: nadat we de wrijving hebben verwijderd, moeten we deze nu weer terug-engineeren.

Dit is een oude zorg in nieuwe kleren. In 1983 beschreef psycholoog Lisanne Bainbridge de ironieën van automatisering: hoe betrouwbaarder een systeem zelfstandig draait, hoe minder oefening de menselijke toezichthouder krijgt in precies die vaardigheid die nodig is om in een noodsituatie in te grijpen. Competentie erodeert stilletjes juist omdat het slechts zelden nodig is, en dan altijd op het slechtste moment. Vervang "piloot" door "onderzoeker" en "autopiloot" door "agent", en het mechanisme waar Wang tegen waakt, is hetzelfde als het mechanisme dat Bainbridge vier decennia eerder benoemde.

Het probleem is dus niet de technologie. Het probleem is dat we het menselijke gesprek tot de dure optie hebben gemaakt en het gesprek met de machine gratis, en we zijn verrast over wat onderzoekers, die rationeel reageren, vervolgens kiezen.

Investeer in de wrijving

De verantwoordelijkheid ligt daarom daar waar de incentives worden bepaald. Financiers en instellingen moeten samenwerking erkennen voor wat het is – niet als iets "leuks om te hebben", maar als een vorm van infrastructuur – en dit dienovereenkomstig prijzen.

Investeer in de wrijving: de workshops, de bezoeken, de co-locatie, de ongestructureerde tijd die de gesprekken voortbrengt die niemand had kunnen inplannen. Evalueer bijdrage in plaats van snelheid, en meen dat echt. Behandel de vraag "met wie heb je nagedacht?" met dezelfde ernst als de vraag "wat heb je gepubliceerd?".

En misschien moeten we in een tijd waarin een machine elk aantal competente artikelen kan produceren, opmerken dat de schaarste en waarde zijn omgedraaid: de output wordt goedkoop, en het samen denken wordt kostbaar.

De terugreis

Susan en ik kwamen aan op onze bestemming. De rit was soepel, de stilte was comfortabel, en de samenwerking waarvoor we beiden een oceaan en een continent waren overgestoken, vond plaats – niet in de wrijvingsloze capsule, maar in de inefficiënte, ongeplande, volkomen menselijke uren die volgden: de gesprekken die afdwaalden, de onenigheden die geen van ons had gepland, de ideeën die geen van ons mee naar San Francisco had genomen omdat ze niet bestonden totdat we in dezelfde kamer waren.

Dat is uiteindelijk het volledige Waymo-effect: de rit is heerlijk, de bestemming wordt bereikt, en het is pas wanneer je naar voren kijkt dat je merkt wat er ontbreekt. Wang pleit voor pilot-in-command science; het stille risico is dat onze incentives ons trainen voor passenger-in-comfort science.

Het onderzoek klimt nu op de achterbank. De rit zal soepel zijn. De output zal arriveren. De vraag die onderzoekersleiders zouden moeten stellen – voordat we allemaal nog een paar jaar comfortabele ritten hebben gehad – is een simpele: wie zit er op de voorstoel? En wanneer stopten we ermee op te merken dat er niemand reed?