De BurgerParticipatie Simulator is een innovatief concept dat is ontstaan uit een fascinatie voor de theoretische principes van democratie. Hoewel democratie in de ideale situatie perfect zou werken, wijkt de praktijk vaak af; deze simulator beoogt de kloof tussen wetgeving en maatschappelijke reactie te overbruggen met behulp van Artificial Intelligence (AI). De huidige versie (alfa) toont aan dat het mogelijk is om via gesimuleerde 'agenten' direct inzicht te krijgen in hoe verschillende lagen van de bevolking reageren op wetsvoorstellen.
Het systeem werkt momenteel via een gestructureerde agentic workflow:
1. Input & Analyse: Een eerste AI-agent ontvangt een (nieuw of gewijzigd) wetsvoorstel en analyseert welke relevante wetgeving in het Burgerlijk Wetboek wordt geraakt.
2. Casusvorming: De agent schrijft een volledig document uit waarin de juridische raakvlakken en de context van het voorstel worden vastgelegd.
3. Simulatie van Reacties: Dit document wordt voorgelegd aan een AI-agent die de drie economische segmenten van de samenleving vertegenwoordigt: laag, midden en hoog inkomen. Elk van deze segmenten zijn onderverdeeld in subsegmenten. De agent schrijft een reactie gebaseerd op hoe elk specifieke segment geraakt wordt.
4. Synthese & Advies: Een laatste agent brengt de reacties samen, zoekt naar de grootste gemene deler en stelt een adviesdocument op inclusief een implementatieadvies voor de uitvoering van de wetgeving.
Beschrijving van de Casus: Wat is nodig voor verdere ontwikkeling?
Om de simulator van een alfa-versie naar een volwaardig instrument te tillen, zijn de volgende stappen en middelen essentieel:
• Verfijning van Burgersegmentering: De huidige verdeling op basis van drie inkomensgroepen moet worden uitgebreid naar veel gedetailleerdere doelgroepen, bijvoorbeeld op basis van regio of specifieke demografische kenmerken.
• Data-onderzoek en Implementatie: Er is behoefte aan onderzoek naar hoe de kwaliteit van de output kan worden verhoogd door de system prompts te omtimaliseren en de segmentering wetenschappelijk te onderbouwen.
• Technologische Optimalisatie: Eerder gestelde doelen (migratie naar een beter platform en samenvoegen burgerdata segmenten in één agent) zijn inmiddels uitgevoerd. Er kan nog verder worden onderzocht hoe de keuze voor het language model en de bijbehorende configuratie tot verder optimalisatie kan leiden, zowel op het gebied van performance als duurzaamheid.
• Inzet van Expertise: Er wordt gezocht naar geïnteresseerden in democratie, data-kwaliteit en geautomatiseerde processen om frisse inzichten en slimme data-oplossingen aan te dragen.
En dit is nog maar één klein proces.
Wat is de toekomst?
Uitbreiding naar meer democratische processen is een interessante uitdaging. Burgerparticipatie zoals hierboven beschreven heeft commercieel potentieel; maar dat sluit het simuleren van andere processen niet uit. Door een zo perfect mogelijke simulatie van een democratie te ontwikkelen kunnen we veel leren. Dat is van onschatbare waarde voor onze democratische maatschappij.
Meedoen?
Vul dan het formulier in. Elke bijdrage, hoe klein ook, wordt enorm gewaardeerd.
Met vriendelijke groet,
Servaas Schrama