Een recent nieuwsbericht over nieuwe regels voor kunstmatige intelligentie verspreidde zich razendsnel, maar de kern bleef onderbelicht: regels hebben alleen waarde als ze scherp zijn, handhaafbaar en proportioneel. Tussen politieke belofte en praktische uitvoering gaapt vaak een kloof. Wie betaalt voor toezicht, wie draagt het risico, en wie profiteert werkelijk van het label “veilig”?
Wat wordt beloofd
Het nieuws schetst een ambitieus kader: transparantie-eisen, risicoclassificaties en zwaardere plichten voor systemen met grote maatschappelijke impact. Dat klinkt verstandig. Maar zonder duidelijke definities van “hoog risico”, controleerbare logboekstandaarden en publieke auditsporen verwordt het tot compliance-theater. Innovatievriendelijk beleid is prima, zolang innovatie niet als excuus dient om meetlatten flexibel te maken wanneer het uitkomt.
Waar het schuurt
De nalevingslast landt zelden bij de grootste spelers; zij absorberen kosten en lobbyen uitzonderingen. Het middensegment betaalt het leergeld. Zonder interoperabele rapportageformaten, open protocollen en onafhankelijke testfaciliteiten wordt toetsing willekeurig. Bovendien dreigt leveranciers-lock-in als overheden maatwerknormen verbinden aan specifieke tools — precies het tegenovergestelde van wat publieke waarde zou moeten beschermen.
Handhaving vraagt capaciteit
Toezichtautoriteiten kunnen geen zwarte dozen keuren met budgetten die al jaren krimpen. Publicatie van risicobeoordelingen, sancties die afschrikken, en echte stopknoppen bij herhaald falen zijn geen luxe maar randvoorwaarden. Zet een fonds op, betaald uit heffingen op markttoegang, om onafhankelijke audits, red-teaming en klokkenluidersbescherming structureel te financieren.
Impact op kmo’s en open source
Regelgeving die alleen juridisch waterdicht is, maar technisch onuitvoerbaar, straft de kleinste innovatoren. Maak uitzonderingen niet op maat van lobbykracht, maar op basis van aantoonbaar risico en transparantie van ontwikkelpraktijken. Open bron verdient een routekaart: heldere vrijstellingen waar passend, plus ondersteuning bij documentatie, dataset-hygiëne en reproduceerbare evaluaties.
Meetbare criteria boven vage intenties
Stel concrete eisen: foutpercentages per domein, traceerbare modelversies, duidelijk gemarkeerde synthetische data, en meldplichten bij incidenten binnen 72 uur. Publiceer referentiedatasets en referentietaken, inclusief bias- en robuustheidsproeven. Zonder benchmarks die iedereen begrijpt en kan reproduceren, verworden woorden als “veilig”, “ethisch” en “betrouwbaar” tot marketingdecor.
Het nieuws zet de toon, maar beleid bewijst zich pas wanneer burgers merken dat systemen hen niet benadelen, dat fouten hersteld worden en dat macht begrensd blijft. Kies daarom voor rigoureuze transparantie, onafhankelijke controle en consequenties die voelbaar zijn. Anders krijgen we precies wat we vrezen: mooie beloftes zonder bewijs van werking.
Tot die tijd hoort elke aanbesteding een simpele drempel te kennen: geen toegang zonder testresultaten, geen claims zonder data, geen uitzonderingen zonder tijdslimiet. Transparantie in de keten, van dataset tot uitrol, maakt macht zichtbaar en fouten corrigeerbaar. Als regels ergens voor zijn, dan is het om dat af te dwingen. Altijd.
