Dual-use technologie: wanneer dezelfde uitvinding kan helpen én schaden
Stel je een keukenmes voor. Het snijdt groente voor het avondeten, maar kan in de verkeerde handen ook iemand verwonden. Niemand verbiedt keukenmessen, want het nuttige gebruik overweegt overduidelijk. Bij geavanceerde technologie ligt die afweging veel lastiger. Denk aan een virus dat in het laboratorium wordt aangepast om een vaccin te ontwikkelen, maar dat diezelfde aanpassing ook besmettelijker kan maken. Dit soort technologie, met zowel een vreedzame als een potentieel schadelijke toepassing, noemen we dual-use: letterlijk 'tweeledig bruikbaar'.
De term duikt op in nieuwsberichten over uiteenlopende onderwerpen: kunstmatige intelligentie die zowel medische diagnoses als autonome wapens kan aansturen, gentechnologie die ziektes kan genezen of juist ontwerpen, en satellietnavigatie die je auto naar de supermarkt leidt maar ook raketten naar hun doel. Dual-use is geen technologie op zich, maar een eigenschap van technologie: het feit dat kennis, apparatuur of stoffen niet automatisch 'goed' of 'kwaad' zijn, maar afhankelijk van wie ze gebruikt en waarvoor.
Wat is het precies?
In de kern draait dual-use om de constatering dat wetenschappelijke kennis zich niet laat opsplitsen in een veilige en een gevaarlijke helft. Een onderzoeker die leert hoe een virus zich aanpast aan een nieuwe gastheer, doet dat vaak om een vaccin te ontwikkelen. Diezelfde kennis vertelt echter ook hoe je een virus juist besmettelijker zou kunnen maken. De methode is identiek; alleen het doel verschilt.
Beleidsmakers onderscheiden meestal twee soorten dual-use. Het eerste type gaat over fysieke goederen en apparatuur, zoals precisiewerktuigmachines, bepaalde chemicaliën of krachtige computerchips, die zowel in de industrie als in wapensystemen gebruikt kunnen worden. Het tweede type gaat over kennis en onderzoek zelf, zoals publicaties over virusmutaties of algoritmes voor gezichtsherkenning. Dat tweede type wordt ook wel 'dual-use research of concern' (DURC) genoemd, onderzoek waarvan de resultaten zowel de volksgezondheid kunnen dienen als risico's kunnen opleveren als ze verkeerd worden gebruikt.
Om hiermee om te gaan, bestaan er exportcontroles (regels die bepalen naar welke landen bepaalde apparatuur mag worden verkocht), biosafety-commissies die onderzoeksvoorstellen beoordelen voordat een experiment start, en internationale verdragen die toezicht houden op gevoelige technologie zoals kernmateriaal. Geen van deze systemen is waterdicht, omdat kennis zich, eenmaal gepubliceerd, niet meer laat terughalen.
Wat wil men ermee bereiken?
Het uitgangspunt van dual-use-beleid is niet het verbieden van nuttige technologie, maar het beperken van de kans dat die technologie in verkeerde handen valt of onbedoeld schade aanricht. Onderzoekers willen ziektes begrijpen en genezen, ingenieurs willen krachtigere computers en efficiëntere machines bouwen, en die vooruitgang wil niemand tegenhouden.
Tegelijkertijd beseffen overheden en wetenschappelijke instellingen dat vooruitgang risico's met zich meebrengt. Daarom proberen ze een balans te vinden: onderzoek en innovatie zoveel mogelijk vrij laten, maar wel ingrijpen bij de meest risicovolle toepassingen, bijvoorbeeld door gevoelige experimenten vooraf te laten toetsen, publicaties in uitzonderlijke gevallen aan te passen, of de uitvoer van bepaalde apparatuur naar specifieke landen te beperken. Het doel is dus niet nul risico, dat is onmogelijk, maar een verantwoorde afweging tussen wetenschappelijke vrijheid, economisch belang en veiligheid.
Voorbeelden uit de praktijk
Een bekend voorbeeld is CRISPR-Cas9, de gentechniek waarmee DNA precies geknipt en aangepast kan worden. De methode werd in 2012 beschreven door Jennifer Doudna en Emmanuelle Charpentier, die er in 2020 de Nobelprijs voor Scheikunde voor kregen. CRISPR wordt gebruikt om erfelijke ziektes te behandelen, maar dezelfde techniek zou in theorie ook gebruikt kunnen worden om ziekteverwekkers gevaarlijker te maken, wat wereldwijd tot discussie leidt over wie op welke voorwaarden met deze technologie mag werken.
Een tweede, veelbesproken casus is het gain-of-function-onderzoek naar het H5N1-vogelgriepvirus. Rond 2011 pasten de viroloog Ron Fouchier (Erasmus MC in Rotterdam) en de Japans-Amerikaanse onderzoeker Yoshihiro Kawaoka het virus in het laboratorium aan, met als doel te begrijpen hoe het zich tussen zoogdieren zou kunnen verspreiden. Omdat publicatie van de exacte methode in verkeerde handen risicovol zou kunnen zijn, ontstond een internationale discussie, en volgde een tijdelijk vrijwillig moratorium op dit type onderzoek, voordat de resultaten uiteindelijk, deels aangepast, alsnog werden gepubliceerd in de tijdschriften Science en Nature.
Ook GPS (Global Positioning System) is een klassiek dual-use voorbeeld. Het satellietnetwerk werd vanaf de jaren zeventig ontwikkeld door het Amerikaanse ministerie van Defensie voor militaire doeleinden. Vanaf de jaren negentig kreeg ook de burgerbevolking toegang, aanvankelijk met opzettelijk verminderde nauwkeurigheid (Selective Availability), die president Bill Clinton in 2000 volledig uitschakelde. Sindsdien is GPS de basis voor navigatie-apps, logistiek en talloze civiele toepassingen, terwijl het gelijktijdig een kernonderdeel van militaire precisiewapens blijft.
Bij kernenergie speelt hetzelfde dilemma op grotere schaal: verrijkt uranium kan elektriciteit opwekken in een kerncentrale, maar bij verdere verrijking ook de basis vormen voor een kernwapen. Om dit te beheersen houdt het Internationaal Atoomenergieagentschap (IAEA) wereldwijd toezicht op nucleair materiaal en installaties.
Tot slot zijn drones een actueel voorbeeld: oorspronkelijk ontwikkeld voor militaire verkenning en aanvallen, worden onbemande vliegtuigjes tegenwoordig op grote schaal civiel ingezet, van landbouwinspectie tot pakketbezorging, terwijl de onderliggende technologie zich ook eenvoudig laat terugbrengen naar een militaire of zelfs criminele toepassing.
Hoe ver is de techniek?
Dual-use is geen technologie die 'af' kan zijn; het is een risico-eigenschap die meegroeit met elk technologisch veld. Op dit moment ligt de meeste aandacht bij twee snel ontwikkelende domeinen: synthetische biologie, waarbij DNA steeds goedkoper en toegankelijker te synthetiseren is, en kunstmatige intelligentie, waarbij dezelfde modellen die spraak herkennen of eiwitten voorspellen ook ingezet kunnen worden voor desinformatie of geautomatiseerde cyberaanvallen.
Een belangrijke ontwikkeling is dat de drempel om gevoelige kennis toe te passen daalt. Waar geavanceerd bio-onderzoek vroeger alleen in goed uitgeruste laboratoria mogelijk was, maken goedkopere apparatuur en open-source software het steeds makkelijker voor kleinere groepen om met dual-use-technieken te experimenteren. Tegelijk investeren instellingen wereldwijd in betere biosafety-richtlijnen en in AI-veiligheidsonderzoek, al lopen die inspanningen structureel achter op de snelheid van de technologische vooruitgang. Er bestaat geen wetenschappelijke consensus over hoe groot de risico's precies zijn; schattingen en waarschuwingen variëren sterk tussen experts.
Wie werken eraan?
Dual-use-beleid wordt vormgegeven door een mix van internationale organisaties, nationale overheden en wetenschappelijke instellingen. Het IAEA bewaakt nucleair materiaal wereldwijd. Het Wassenaar Arrangement, een exportcontroleregime met tientallen deelnemende landen waaronder Nederland, coördineert sinds 1996 afspraken over de uitvoer van conventionele wapens en dual-use goederen en technologie. Binnen de Europese Unie gelden aanvullende regels voor de export van gevoelige technologie naar landen buiten de EU.
Op onderzoeksniveau spelen instituten als het Nederlandse RIVM en de Koninklijke Nederlandse Akademie van Wetenschappen (KNAW) een rol bij het opstellen van richtlijnen voor biosafety en verantwoord onderzoek. Universiteiten en medische centra, zoals het Erasmus MC, hebben eigen biosafety-commissies die risicovolle experimenten vooraf beoordelen. In de Verenigde Staten doen onder meer het ministerie van Defensie en de National Institutes of Health vergelijkbaar werk, terwijl grote techbedrijven zoals Google, Microsoft en OpenAI de afgelopen jaren eigen 'responsible AI'-teams hebben opgezet om dual-use-risico's van hun modellen te beoordelen.