We leven in een tijdperk van optimalisatie. Van doelen voor het tellen van stappen tot gestandaardiseerde testscores: we definiëren succes steeds vaker aan de hand van gemakkelijk kwantificeerbare statistieken. Dit is niet toevallig; het is een fundamentele verandering in de manier waarop we waarden benaderen. Hoewel abstracte concepten als wijsheid of gemeenschap wenselijk blijven, draait de moderne wereld op mechanische waarden : expliciete, meetbare doelstellingen die boven alles prioriteit geven aan coördinatie en vergelijking. Maar deze meedogenloze focus op het telbare brengt een prijs met zich mee.
De filosofie van regels
Het kernprobleem is niet alleen dat mechanische waarden oppervlakkig aanvoelen. Het is dat ze een specifiek type regel vertegenwoordigen – een regel die algoritmische precisie voorrang geeft boven menselijk oordeel. Historicus Lorraine Daston onderscheidt drie verschillende opvattingen over regels: principes, modellen en algoritmen. Principes zijn flexibele richtlijnen, bedoeld om met discretie te worden toegepast (zoals ‘show, don’t tell’ bij creatief schrijven). Modellen zijn afhankelijk van emulatie en vereisen begrip en context (“Wat zou Jezus doen?”). Algoritmen vereisen echter blinde naleving, waardoor nuances volledig worden geëlimineerd.
Deze algoritmische benadering is niet ontstaan bij computers. Het werd gedreven door een 19e-eeuwse behoefte om arbeid goedkoper te maken. Door geschoolde werknemers te vervangen door gestandaardiseerde procedures kunnen bedrijven en overheden ongeschoolde arbeidskrachten inhuren en consistente, controleerbare resultaten garanderen.
Van principes tot algoritmen: het geval van recepten
Denk aan koken. Oudere recepten vertrouwden op oordeelsvermogen (“klop 2-3 eieren tot ze werkbaar zijn”), terwijl moderne recepten precisie vereisen (“voeg 2 kopjes bouillon toe, laat 30 minuten sudderen”). Deze verschuiving gaat niet alleen over gemak; het gaat over controle.
De sleutel om dit te begrijpen is dat de oude manier rommelig maar echt is, terwijl de nieuwe manier nauwkeurig maar kunstmatig is. De chef-kok die weigert op de temperatuurmeter te kijken, begrijpt dit perfect. Hij wil niet gefixeerd raken op één getal, terwijl hij de complexe interactie van variabelen negeert die werkelijk de kwaliteit van zijn pizza bepalen.
De kosten van technische toegankelijkheid
De keerzijde van algoritmische precisie is subtiel maar diepgaand: het devalueert expertise en bevordert vervangbaarheid. Wanneer succes uitsluitend wordt bepaald door meetbare resultaten, worden individuen uitwisselbare onderdelen in een systeem dat is ontworpen voor maximale efficiëntie.
Dit gaat niet alleen over arbeid; het strekt zich uit tot elk aspect van het leven.
Wanneer we mechanische waarden aannemen, maken we onszelf perfect vervangbaar – in het waarderen en beoordelen van wat belangrijk is. Hoe meer we prioriteit geven aan kwantificeerbare prestaties, hoe minder we waarde hechten aan de niet-kwantificeerbare kwaliteiten die het leven betekenis geven.
Kortom, de opkomst van mechanische waarden is een bepalend kenmerk van de moderne wereld. Hoewel ze efficiëntie en coördinatie bieden, dreigen ze ook de nuance, het oordeelsvermogen en de menselijke verbinding die er echt toe doet, weg te nemen. De keuze is aan ons: doorgaan met optimaliseren voor het meetbare, of de rommelige, onvoorspelbare essentie terugwinnen van wat het betekent om mens te zijn.
