Wat kúnnen we eigenlijk weten?

Absolute waarheid (zonder context) is voor ons geen ‘eindstation’ — en dat is ook niet erg. Waarheid bestaat alleen in relaties tussen dingen.

De Infrastructuur van Waarheid – deel 1/3

Aanleiding

In mijn bespiegelingen over vermeende ‘waarheden’ in ons maatschappelijk verkeer kwam ik op een punt waarop ik merkte dat je pas verder komt als ook de begrippen ‘waarheid’ en ‘realiteit’ zelf onder het vergrootglas gaan. Discussies tussen mensen uit verschillende domeinen lopen namelijk vast zodra die kernbegrippen geen gedeelde betekenis hebben — en toch voor beide partijen legitiem lijken.

Daar komt bij dat onze ‘waarheden’ steeds sterker worden beïnvloed door technologie. Denk aan AI-taalmodellen zoals ChatGPT. Dat maakte het voor mij noodzakelijk om daar, als leek, eens dieper in te duiken.

De kern van dit stuk is eenvoudig: we ruziën steeds vaker over niet alleen informatie, maar ook over de voorwaarden waaronder iets überhaupt als feit of waarheid mag gelden. En die voorwaarden staan onder druk door technologie, politiek, media en AI.

I. De impasse waar niemand meer uitkomt

Eén klik op YouTube, en je bevindt je in een universum waarin klimaatverandering een hoax is. Eén swipe op TikTok, en je leert dat de maanlanding in scène is gezet. Tegelijkertijd scrolt een ander langs grafieken over CO₂-uitstoot en smeltende ijskappen. Beiden zijn rotsvast overtuigd van ‘hun waarheid’. De een vertrouwt op peer-reviewed papers, de ander op bevestiging van anderen.

De discussie tussen die twee komt vaak niet verder dan beschuldigingen: naïviteit, indoctrinatie, kwaadaardigheid. AI doet er nog een schep bovenop, omdat ze patronen leert uit menselijke output — en dus ook menselijke misvattingen, groepsbias en framing.

Het kernprobleem is filosofisch, maar de gevolgen zijn politiek, maatschappelijk en soms existentieel. We spreken niet alleen langs elkaar heen over wat ‘de feiten’ zijn, we hebben ook verschillende opvattingen over wat ‘waarheid’ ís.

We geloven nog vaak dat een discussie vanzelf oplost als je elkaar maar “de feiten” laat zien. Maar dat is een denkfout. Het debat stokt niet omdat mensen feiten missen, maar omdat ze zich niet herkennen in het systeem dat bepaalt wat als feit telt en welke argumenten gezag hebben.

De spanningen rond AI, klimaat, identiteit, religie en wetenschap gaan zelden over losse datapuntjes. Het zijn botsingen over de infrastructuur van waarheid: de context, instituties, meetmethoden en media die bepalen wat als waar mag gelden — en die infrastructuur verandert steeds sneller.

II. Waarheid als filosofisch wrak: 2500 jaar zoeken, nog steeds geen consensus

Sinds Plato en Aristoteles discussiëren filosofen over waarheid. En ondanks alle denkwerk is er nog steeds geen consensus. Niet alleen omdat filosofen graag twisten, maar omdat ‘waarheid’ verschillende functies heeft: beschrijven, verklaren, normeren, legitimeren, mobiliseren. Eén theorie die alles dekt, blijkt steeds te ambitieus.

Correspondentie: waarheid = wat overeenkomt met de werkelijkheid

“Er ligt sneeuw” is waar als er sneeuw ligt. Dit voelt intuïtief en is praktisch onmisbaar bij alledaagse, empirische claims. Maar het model wankelt zodra je vraagt hoe we vaststellen dat een uitspraak daadwerkelijk met ‘de werkelijkheid’ overeenkomt. Alles wat we waarnemen is gefilterd door zintuigen, hersenen, taal en cultuur.

Bij abstracte uitspraken wordt het probleem nog duidelijker. “Democratie is beter dan dictatuur” — wat is hier precies de fysieke tegenhanger? Correspondentie werkt uitstekend bij empirische claims, maar suggereert een God’s-eye view: toegang tot de werkelijkheid “zoals ze is”, los van interpretatie. Die positie hebben we niet.

Coherentie: waarheid = wat past binnen een samenhangend systeem

Volgens deze benadering is een uitspraak waar als ze logisch samenhangt met andere overtuigingen binnen een consistent geheel. Dit verklaart waarom wetenschap zo krachtig is: theorieën vormen netwerken van begrippen, wetten en metingen.

Maar meerdere systemen kunnen intern coherent zijn en elkaar toch tegenspreken. Een christelijk geloofssysteem kan intern logisch en moreel samenhangend zijn — net als een islamitisch geloofssysteem — terwijl ze fundamenteel verschillen in hun bronnen en kernovertuigingen. Coherentie binnen een systeem zegt niets over geldigheid daarbuiten.

Pragmatisme: waarheid = wat werkt

Pragmatisten stellen: stop met metafysisch gewroet. Waarheid is wat in de praktijk werkt — wat problemen oplost en voorspellingen mogelijk maakt. Newton werkt voor bruggen en satellieten; evolutietheorie werkt voor resistentie en DNA.

Maar “werkt” is doelafhankelijk. Een leugen kan werken als je doel manipulatie is. Propaganda kan werken als je doel macht is. Zonder aanvullende criteria glijdt pragmatisme af richting opportunisme.

Consensus: waarheid = wat we in rationele dialoog overeind houden

In deze benadering ontstaat waarheid via open, rationele discussie. Wat in een eerlijk debat standhoudt, is waar. Als ideaal is dit aantrekkelijk. Maar consensus is zelden een product van rede alleen. Macht, framing en uitsluiting bepalen sterk wie überhaupt kan meepraten. Geschiedenis laat bovendien zien dat collectieve overtuigingen langdurig fout kunnen zitten.

Relativisme: waarheid = afhankelijk van perspectief

Relativisten benadrukken dat waarheid altijd contextueel is: afhankelijk van cultuur, taal en machtsverhoudingen. Dat benoemt terecht dat kennis nooit uit het luchtledige ontstaat. Maar radicaal relativisme implodeert: als “alles relatief is”, geldt dat ook voor die uitspraak zelf. Samenleven wordt onmogelijk zonder publieke standaarden.

Skepticisme: waarheid = we kunnen niets zeker weten

Scepsis is intellectueel eerlijk. Wetenschap werkt met voorlopigheid, foutmarges en herziening — dat is geen zwakte, maar georganiseerde zelfcorrectie. Maar radicaal scepticisme is als levenshouding onhoudbaar. Wie werkelijk nergens op vertrouwt, kan geen brug bouwen, geen beleid maken en geen recht spreken.

De les

Elke theorie is bruikbaar binnen een domein — en misleidend zodra zij tot enige maatstaf wordt verheven. We moeten begrijpen hoe mensen tot waarheid komen en waarom dat verschilt per context.

III. Contextuele waarheid: niet “alles is relatief”, maar “alles heeft voorwaarden”

Het is verleidelijk om te zeggen: “absolute waarheid bestaat niet.” Maar dat is een onnodig grote stap. Het eigenlijke probleem is: wat kunnen wij kennen, en hoe?

Scherper geformuleerd: een contextloze, absolute waarheid is voor ons niet bereikbaar. We hebben geen toegang tot een waarheid buiten waarneming, taal, meetinstrumenten en interpretatiekaders. Dat is geen ramp, maar juist een volwassen inzicht. Het haalt de angel uit ‘waarheidsoorlogen’ waarin één partij meent te kunnen stellen “wat de waarheid is”. Zonder kader, geen waarheid.

De Italiaanse natuurkundige Carlo Rovelli stelt iets dat hierbij past: kennis is relationeel. We kennen dingen via relaties, interacties, metingen, modellen — niet via een rechtstreeks “kijken in de kern van het zijn”. In zijn boek Helgolandschrijft hij: “Elk perspectief is partieel. Er is geen manier om de werkelijkheid te zien die niet afhangt van een perspectief. En toch communiceren perspectieven.”

Dat laatste is cruciaal: relationeel betekent niet dat alles even waar is, maar dat perspectieven elkaar kunnen corrigeren en verrijken. Tussen absolute zekerheid en volledige onwetendheid ligt volgens Rovelli “alle interessante ruimte waarin we leven.” Mensen die buiten deze kaders zeker menen te weten, negeren precies die ruimte. Jan Terlouw schreef eens: Hoed u voor mensen die ‘zeker weten’ — en bevestigt daarmee indirect dezelfde visie.

Newton is niet “absolute waarheid”, maar wél extreem bruikbaar binnen een groot domein. Einstein verfijnde Newton, zonder dat Newton “waardeloos” werd. Dat is precies hoe volwassen kennis werkt: grenzen kennen in plaats van absolute pretenties.

We zoeken dus niet naar een contextloze waarheid, maar naar bruikbare waarheid: modellen die werken binnen hun toepassingsgebied, én die corrigeerbaar zijn.

IV. De onzichtbare infrastructuren die onze waarheden produceren

Of iets als waar geldt, hangt niet alleen af van de feiten, maar ook van wie die feiten mag vaststellen én via welke routes informatie tot ons komt. Waarheid wordt geproduceerd in systemen: onderwijs, media, wetenschappelijke instituten, religies, rechtspraak — én algoritmen, platformen en zoekmachines.

Je kunt het zien als een keten: bron → selectie → framing → distributie → bevestiging. Wie één schakel domineert, beïnvloedt wat ‘waar’ voelt.

Neem de claim “de maanlanding was nep”. YouTube-algoritme ziet dat dit veel engagement krijgt → promoot het naar mensen die eerder complotcontent zagen → die delen het → vrienden zien het → het voelt ‘waar’ omdat “iedereen het zegt”. Geen van deze stappen controleert op feitelijkheid — het systeem optimaliseert voor clicks, niet voor waarheid.

Vroeger werd waarheid bewaakt door priesters, koningen en heilige teksten. Nu door wetenschappers, redacties, factcheckers — én algoritmes van commerciële partijen. De macht om te bepalen wat waar is, verschoof van priester naar professor en van neutrale encyclopedie naar persoonlijke frames met commerciële perspectieven. En die structuur verandert door nieuwe media en AI nu opnieuw, radicaal.

Google is in de praktijk een waarheidsmachine: wat bovenaan staat, bestaat in het publieke bewustzijn. Maar rangschikking is geen neutraal proces — het is het resultaat van SEO, advertenties en aandachtseconomie. Zoek op “klimaatverandering” en je kunt andere resultaten krijgen dan iemand anders: niet omdat de feiten verschillen, maar omdat het algoritme jouw ‘relevantie’ anders definieert.

V. Dit verdeelt ons: botsingen tussen waarheidsregimes

De botsingen in onze samenleving — over identiteit, klimaat, religie, technologie — zijn niet zomaar meningsverschillen. Het zijn botsingen tussen verschillende waarheidsregimes:

• De klimaatwetenschapper werkt met empirische data en modellen
• De activist werkt met morele urgentie en normatieve claims
• De gelovige werkt met openbaring en traditie
• De complotdenker vertrekt vanuit wantrouwen en patroonherkenning
• De AI-gebruiker consumeert wat het algoritme bevestigt

Zij spreken vaak niet over hetzelfde, zelfs niet als ze dezelfde woorden gebruiken. “Bewijs”, “objectief”, “feiten”, “bias” — het betekent binnen elk regime iets anders.

Zoals ik in blog 116 over AI’s aanval op religieuze waarheden al betoogde: AI confronteert niet alleen feiten met feiten — ze confronteert ook verschillende vormen van autoriteit en zingeving. Wat voor de één ‘heilige waarheid’ is, blijft voor de ander slechts een plausibel narratief.

Dat besefte ik des te sterker tijdens een gesprek met een orthodox predikant, dat ik beschreef in blog 155. Hij reageerde op mijn stuk over wederkerigheid in tolerantie. Waar ik sprak over toetsbaarheid en modeldenken, sprak hij over zekerheid door openbaring. We hanteerden totaal verschillende kaders — en dat maakte een echt gesprek vrijwel onmogelijk. We bleven beleefd, maar raakten elkaars kern niet. Die ontmoeting was mede aanleiding voor deze verdieping.

Zonder gedeeld begrip van wat telt als bewijs, ontstaat er geen debat, maar parallelle werkelijkheden.

VI. Wat nu? Drie onderscheidende aspecten als kompas

1. Soorten waarheid zijn functioneel verschillend

• Empirisch (testbaar)
• Normatief (waarden)
• Esthetisch (smaak)
• Metafysisch (geloof)

Alle kunnen betekenisvol zijn, maar ze zijn niet uitwisselbaar. Veel conflict komt voort uit category errors: normatieve uitspraken behandelen alsof het meetbare feiten zijn, of andersom. De wetenschapper zegt “laat me de data zien”, de gelovige zegt “lees de Bijbel”, de complotdenker zegt “wie betaalt de wetenschapper?” Ze hanteren fundamenteel verschillende criteria voor wat telt als bewijs.

2. Context bepaalt geldigheid

Voor technologie heb je empirische waarheid nodig. Voor zingeving kan metafysische waarheid richting geven. Voor beleid: een mengvorm — maar met eisen van transparantie en toetsing waar dat kan.

3. Publieke waarheid vraagt strengere eisen dan privé-overtuiging

Publieke waarheid is minder een metafysische claim (“dit ís waar”) en meer een pragmatische afspraak: welke claims mogen beleid dragen dat voor iedereen geldt?

In een pluriforme samenleving kunnen alleen waarheden functioneren als publieke norm die:

• toetsbaar zijn (of in elk geval controleerbare consequenties hebben)
• corrigeerbaar zijn (open voor herziening)
• transparant/traceerbaar zijn (bron, methode, belangen)
• functioneel zijn voor iedereen (zonder gedeeld geloofssysteem)

Niet omdat ze “heilig” zijn, maar omdat ze samenleven mogelijk maken.

De publieke waarheidsdrempel: een concept

Definitie

De publieke waarheidsdrempel is de minimale set eisen waaraan een bewering moet voldoen vóórdat zij als basis mag dienen voor collectieve beslissingen (beleid, wetgeving, handhaving, publieke communicatie). Dus niet: “is het absoluut waar?” maar wel: “is het publiek-waardig waar genoeg om macht, geld en plicht op te baseren?”

Drie criteria

1. Toetsbaarheid (externe controleerbaarheid)
De claim is zó geformuleerd dat een derde partij haar kan testen — met data, observaties, meetprotocollen of expliciete voorspellingen — én voldoende specifiek om toetsing niet vrijblijvend te maken.

2. Corrigeerbaarheid (herroepbaarheid bij tegenbewijs)
Er is een ingebouwd mechanisme om de claim aan te passen of in te trekken wanneer nieuwe informatie dat vereist — waarbij correcties publiek en even vindbaar zijn als de oorspronkelijke claim.

3. Transparantie over herkomst en belangen (traceerbaarheid)
Herkomst én keten (bron → selectie → framing → distributie) zijn voldoende zichtbaar om vertekening te beoordelen — en bij algoritmische verspreiding hoort “waarom zie ik dit?” tot de bewijscontext.

Vuistregel: Hoe groter de impact op derden (dwang, kosten, stigma, vrijheidsbeperking), hoe hoger de drempel moet liggen.

Voorbeeldcase: “Vaccins veroorzaken autisme”

Claim: “Het BMR-vaccin veroorzaakt autisme.”

Toetsbaarheid: Hoog in principe — je kunt cohortstudies en populatiedata testen. In de praktijk is de claim herhaaldelijk getoetst; het originele “bewijs” bleek methodologisch problematisch en is ingetrokken.

Corrigeerbaarheid: Laag bij hardnekkige verspreiders — de claim wordt geïmmuniseerd (“de wetenschap is gekocht”), waardoor geen enkel tegenbewijs nog telt.

Transparantie: Vaak laag in verspreiding — losse anekdotes, secundaire bronnen, cherry-picking; onduidelijkheid over belangen.

Uitkomst: Als basis voor beleid zakt de claim onder de drempel, vooral door het falen op corrigeerbaarheid en transparantie. Dit onderscheid is cruciaal: je “censureert” geen privé-overtuiging; je weigert haar als legitimering voor collectieve macht.

VII. AI als waarheidsproducent: de échte schaal zit in passief gebruik

Het gebruik van taalmodellen groeit explosief, maar de meeste gebruikers zijn niet opgeleid in methodisch gebruik. Daardoor worden LLM’s vaak ingezet als antwoordenautomaat: je stelt één vraag, krijgt één tekst terug, en die tekst wordt — impliciet of expliciet — als “waar” behandeld. Dat is epistemisch lui en bij complexe onderwerpen ronduit risicovol: het model levert plausibele taal, geen ingebouwde waarheidswaarborg.

Ik noem dit oppervlakkig gebruik: de gebruiker outsourcet zijn oordeelsvorming, stelt geen toetsende vervolgvragen, vraagt niet naar onzekerheid of alternatieve verklaringen. Het resultaat is geen kennisproductie maar retorische bevestiging: de output klinkt coherent en wordt daarom ten onrechte als correct gekwalificeerd.

Voorbeeld: slecht gestelde prompt

“Geef me 5 redenen waarom X slecht is.”

Je vraagt het model om argumenten, niet om waarheids- of bewijsstatus. Je programmeert bevestiging en krijgt precies dat terug: een overtuigend lijstje, zonder toetsing, zonder tegenargumenten.

Voorbeeld: verantwoorde prompt

“Ik wil de claim ‘X is slecht’ beoordelen voor [doelgroep/besluit].

1. Definieer X precies en splits feiten, aannames en normen.
2. Geef de sterkste argumenten vóór én tegen.
3. Welke aanwijzingen zouden de claim ondersteunen of weerleggen? Noem meetbare indicatoren en wat je níet weet.
4. Geef een onzekerheidsinschatting (laag/middel/hoog) per deelclaim.
5. Formuleer 5 kritische vervolgvragen.
6. Label bronnen als ‘waarschijnlijk’, ‘speculatief’ of ‘niet te verifiëren’.”

Je dwingt toetsbaarheid, corrigeerbaarheid en transparantie af in de interactie. Het model wordt niet gebruikt als orakel, maar als sparringpartner. Goede antwoorden hebben altijd een context en een inschatting van validiteit.

Het échte risico: passieve consumptie

Maar het echte risico zit niet in actief AI-gebruik. Het zit in AI die ingebouwd raakt in sociale media en zoekmachines:

• TikTok/YouTube optimaliseren voor engagement, niet waarheid
• Facebook toont wat je leuk vindt, niet wat je uitdaagt
• YouTube leidt je niet naar tegenargumenten, maar naar “meer van hetzelfde”
• Zoekresultaten worden gevormd door SEO en commerciële belangen

Weinig mensen gebruiken AI actief en kritisch. De meesten consumeren passief AI-gecureerde content: een gepersonaliseerd narratief, afgestemd op profiel en voorkeuren — zonder dat men doorheeft dat dit geen neutrale werkelijkheid is.

Zoals ik in blog 123 over AGI en menselijke essentie al schreef: zelfs als redelijk geïnformeerde leek stel ik vast dat we vaak te snel stellige claims accepteren zonder te vragen “wat weten we eigenlijk echt?”

We dreigen in een tijdperk te komen waarin waarheid niet meer wordt gezocht, maar wordt geleverd als product. Echo-kamers op industriële schaal. En in dat universum wordt gedeeld beleid, gedeelde ethiek en gedeelde werkelijkheid structureel moeilijker.

VIII. Conclusie: van “absolute waarheid” naar bruikbaarheid én verantwoordelijkheid

We moeten het durven zeggen, zonder drama maar met helderheid: contextloze, absolute waarheid is voor ons niet beschikbaar als publieke grondstof. Niet omdat “alles maar wat is”, maar omdat kennis altijd via modellen, metingen, taal en instituties loopt.

Dat is geen probleem — wij leven al eeuwen met voorlopige kennis. Het is eerder een volwassen worden: beseffen dat waarheid meerdere dimensies kent, afhankelijk van toepassing en context.

De betere vraag is dus niet “wat is waar?”, maar:
“Wat mag in deze context als waar gelden — voor wie, wanneer, waarom, en onder welke correctieregels?”

Voor publieke doelen in een democratie moeten we kiezen voor waarheden die toetsbaar zijn (waar mogelijk), transparant, open voor correctie, en functioneel voor meer dan één groep. Dat is geen relativisme, maar realisme: leven met onzekerheid, mét strenge spelregels voor publieke claims.

Daarom moeten we een helder onderscheid maken tussen waarheden die toetsbaar zijn — en dus kunnen dienen als publieke norm — en waarheden die dat per definitie niet zijn.

Volgende week (deel 2):
Toetsbaar versus niet-toetsbaar
Waarom sommige waarheden publieke norm kunnen zijn — en andere per definitie niet.

Jeroen Teelen
16 december 2025