Terwijl ik hierover nadacht, moest ik denken aan het boek Manieren van zijn van James Bridle. In de inleiding van dat boek legt Bridle bloot hoe onze omgang met technologie vastzit in het denken van optimalisatie. Kunstmatige intelligentie wordt ingezet om bestaande praktijken te perfectioneren: meer olie, meer winst, meer snelheid. Hij laat zien hoe bedrijven als Repsol, samen met IBM Watson, machine learning gebruiken om tot diep in de aarde elke druppel olie rendabel op te sporen en te exploiteren. Slimmer boren, niet slimmer leven. Bridle noemt dit de logica van extractie: AI als instrument om de uitputting van de planeet efficiënter te organiseren. Optimaliseren betekent hier alles inzetten op kortetermijnwinst, zonder werkelijk te veranderen.

Tegenover deze doodlopende weg plaatst hij een ander perspectief: transformatie. Geen technologie meer als machtsmiddel over de natuur, maar technologie die leert van de natuur. Bridle pleit voor een nieuwe generatie kunstmatige intelligenties, niet gemodelleerd naar het menselijke brein, maar geïnspireerd op netwerken van bomen, schimmels en octopussen – systemen waarin samenwerking, adaptatie en wederkerigheid centraal staan.

De kernvraag die Bridle stelt is duidelijk: blijven we optimaliseren binnen een falend systeem, of durven we technologie fundamenteel anders te denken – als deelnemer aan een wereld die niet van ons is, maar waarvan wij slechts onderdeel zijn? Zonder die sprong naar transformatie blijven we perfectioneren wat ons uiteindelijk vernietigt.

Als we kijken naar de energietransitie, wordt dit verschil nog zichtbaarder. In de logica van optimalisatie zetten we slimme technologie in om bestaande energie-infrastructuren efficiënter te maken. Denk aan AI-systemen die de output van kolencentrales of gasvelden maximaliseren, of algoritmes die helpen om fossiele brandstoffen goedkoper, sneller en met minder directe emissie te exploiteren. Zelfs bij zogenaamde ‘schone’ energie blijft de mindset vaak hetzelfde: optimalisatie van bestaande netwerken voor groei en winst. Slimmere grids, slimmere batterijen, slimmere consumptie – maar nog altijd binnen een lineair extractiemodel. Technologie als brandstof voor meer van hetzelfde, met minder frictie.

In de logica van transformatie zetten we slimme technologie in om het hele systeem te herontwerpen. Niet alleen slimmer managen wat er is, maar radicaal nieuwe vragen stellen. Hoe kunnen energie-ecosystemen lokaal, regeneratief en decentraal worden georganiseerd? Hoe ontwerpen we netwerken die niet alleen het menselijke belang dienen, maar ook ecologische veerkracht ondersteunen? Wat als AI niet alleen rekent op basis van economische efficiëntie, maar ook op basis van biodiversiteit, bodemgezondheid of waterbalans?

Voorbeelden hiervan zijn AI-gestuurde energiesystemen die adaptief reageren op ecologische signalen zoals zon, wind en biodiversiteit, in plaats van alleen op marktvraag. Of zelforganiserende microgrids die prioriteit geven aan de behoeften van lokale gemeenschappen én ecosystemen.

Optimalisatie verlengt de houdbaarheidsdatum van een systeem dat uiteindelijk zichzelf en zijn omgeving ondermijnt. Het adresseert symptomen, maar versterkt onderliggende destructieve patronen. Transformatie daarentegen erkent dat we niet slechts efficiënter moeten worden binnen oude kaders, maar dat we die kaders zelf moeten veranderen. Het is een weg naar een samenleving die niet draait om extractie en groei, maar om relatie, herstel en regeneratie.

Strategisch gezien kan optimalisatie snelle wins opleveren, politiek aantrekkelijk en makkelijk verkoopbaar zijn. Maar het creëert diepe afhankelijkheden en vertraagt de noodzakelijke systeemverandering. Transformatie vraagt meer moed, meer verbeelding en meer onzekerheid – maar bouwt aan een samenleving die structureel veerkrachtiger, rechtvaardiger en duurzamer is.

Of, in de geest van Bridle: We kunnen blijven rekenen als machines, of leren denken als bossen. Ik denk dat ik al wel weet waarover ik mijn essay ga schrijven.