AI-washing is een misleidende marketingtechniek die steeds meer aandacht krijgt naarmate kunstmatige intelligentie steeds breder wordt toegepast in verschillende industrieën. Deze praktijk houdt in dat bedrijven de mate waarin AI is geïntegreerd in hun producten of diensten overschatten of exaggereren, waardoor een diepergaande toepassing of afhankelijkheid van AI wordt gesuggereerd dan werkelijk het geval is. Dergelijke valse reclame kan zowel consumenten als belanghebbenden misleiden. De term "AI-washing" werd voor het eerst bedacht in 2019 door het AI Now Institute, een onderzoekorganisatie verbonden aan de New York University die zich richt op de sociale impact van AI-technologieën. Het is conceptueel vergelijkbaar met bedrieglijke strategieën zoals greenwashing, waarbij bedrijven valse beloften doen over milieuvriendelijke voordelen om hun imago te verbeteren. Evenzo maakt AI-washing gebruik van de opwinding rond AI-innovaties om de aantrekkingskracht van producten te vergroten zonder echte AI-capaciteiten te leveren. Een typisch voorbeeld van AI-washing is het gebruik van trendy termen zoals "slim", "AI-gestuurd" of "machine learning-gebaseerd" om producten te beschrijven die deze geavanceerde technologieën niet echt gebruiken. Bijvoorbeeld, software die wordt bestempeld als "AI-enabled" kan in werkelijkheid afhankelijk zijn van eenvoudige regelgebaseerde algoritmen of handmatige processen in plaats van echte machine learning of neurale netwerken. Daarnaast kunnen bedrijven beweren dat AI een rol speelde tijdens de ontwikkeling, terwijl de technologie in werkelijkheid weinig of geen invloed heeft gehad. De gevolgen van AI-washing zijn aanzienlijk. Voor consumenten kunnen misleidende claims leiden tot verkeerd vertrouwen en overschatting van de mogelijkheden van een product. Kopers denken misschien dat ze gebruikmaken van state-of-the-art AI-verbeterde oplossingen, alleen om teleurgesteld te worden of financiële verliezen te lijden.

Bovendien ondermijnt AI-washing de transparantie en verantwoordelijkheid, waardoor de inspanningen van toezichthouders en regulerende instanties om naleving van veiligheids- en ethische normen te waarborgen, bemoeilijkt worden. Vanuit industryperspectief loopt de reputatie van de AI-sector gevaar. Wanneer bedrijven hun gebruik van AI overdrijven of verkeerd voorstellen, zaaien ze scepsis en cynisme over AI-technologieën. Dit wantrouwen kan de echte vooruitgang overschaduwen, wat investeringen, innovatie en de adoptie van legitieme AI-oplossingen belemmert. Het aanpakken van AI-washing vereist een gecoördineerde aanpak van verschillende belanghebbenden. Bedrijven moeten eerlijke en duidelijke communicatie voeren over de daadwerkelijke rol en omvang van AI in hun producten. Marketingclaims moeten zorgvuldig worden beoordeeld om nauwkeurigheid en onderbouwing door bewijs te waarborgen. Regulatoire instanties kunnen hieraan bijdragen door richtlijnen of normen op te stellen voor AI-gerelateerde reclame om misleidende praktijken te verminderen. Het opleiden van consumenten is evenzeer essentieel. Naarmate AI steeds meer geïntegreerd wordt in het dagelijks leven, moeten gebruikers zich bewust zijn van wat echte AI-technologie inhoudt en in staat zijn om claims van leveranciers kritisch te evalueren. Industrieorganisaties en academische instellingen zoals het AI Now Institute kunnen hierbij ondersteuning bieden door onderzoek te doen, certificeringen uit te geven of openbare bronnen te bieden waarmee AI-technologieën en -toepassingen verduidelijkt worden. Kortom, AI-washing is een groeiend probleem binnen het snel evoluerende AI-landschap. Het begrijpen van de aard, gevolgen en preventiestrategieën ervan kan helpen bij het opbouwen van een meer transparante, betrouwbare en innovatieve AI-omgeving. Het waarmaken van AI-beleggen volgens de realiteit beschermt consumenten en ondersteunt de gezonde ontwikkeling en brede adoptie van authentieke AI-innovaties in verschillende sectoren.