Eindelijk komt de EU‑AI‑wet in de uitvoeringsfase. De belofte is groot: meer transparantie, proportionele risico‑beheersing en handhaving die burgers beschermt zonder innovatie te smoren. Maar tussen beleidsproza en operationele realiteit gaapt een kloof. Zonder precisie in definities, data‑toegang en toetsbare processen zal het resultaat een dure compliance‑schaduw worden: veel papier, weinig zekerheid.
Transparantie versus praktijk
Transparantie klinkt eenvoudig, maar ontaardt snel in aanvink‑rituelen. Modelkaarten en risicoregisters helpen pas wanneer ze verifieerbaar, gestandaardiseerd en machine‑leesbaar zijn. Leveringsketens van modellen en datasets zijn diffuus; hergebruik en finetuning creëren grijze zones van verantwoordelijkheid. Vooral kmo’s dragen disproportioneel de lasten wanneer zij dezelfde dossiers moeten opleveren als Big Tech, maar zonder tooling of juridische teams.
Toezichtcapaciteit en asymmetrie
Toezichthouders kampen met schaarste aan expertise en tooling, terwijl aanbieders informatievoorsprong hebben. Het auditen van foundation models blijft kostbaar en technisch omstreden; benchmark‑gaming ligt op de loer. Reguleringssandboxes zijn zinvol, maar worden tandeloos als evaluatiecriteria vaag blijven en resultaten niet publiek herbruikbaar zijn. Zonder gedeelde referentietests en forensische logging blijft handhaving fragmentarisch.
Innovatie en aansprakelijkheid
Het frame “overregulering doodt innovatie” is retorisch handig, maar misleidend. Marktfalen door onduidelijke aansprakelijkheid en verborgen externe kosten smoort net zo goed innovatie. Verplichtingen moeten risicogewogen zijn: streng bij impact op kritieke domeinen, licht bij laag risico. Heldere ketenaansprakelijkheid en auditbare claims over veiligheid en bias zijn belangrijker dan nieuwe labels. Over open‑source is nuance nodig: vrij verkeer van onderzoek, maar duidelijke grenzen bij distributie van risicovolle gewichten.
Wat werkt wél
Eén: gestandaardiseerde, open rapportageformaten (card‑schemas, incidentboeken) die tools kunnen valideren. Twee: referentie‑audits met publiek testmateriaal en seed‑vastlegging om reproduceerbaarheid af te dwingen. Drie: pooled toezichtsteams die expertise delen tussen lidstaten. Vier: veilige‑haven regels voor red‑teaming en responsible disclosure. Vijf: publieke rekenkracht en datasets voor toezichthouders, zodat zij niet afhankelijk zijn van leveranciers.
Meten is handhaven
Zonder heldere, publiek controleerbare metrics blijven verplichtingen vrijblijvend. Definieer failure‑rates per use‑case, responstijden voor incidentafhandeling, drift‑drempels en minimumeisen voor dataset‑provenance. Publiceer periodieke prestatierapporten met versies en changelogs, zodat regressie zichtbaar wordt. Koppel sancties en prikkels aan meetbare uitkomsten, niet aan intenties. Waar cijfers ontbreken, wint lobby; waar meten normaal is, verschuift macht richting bewijs.
De inzet is niet heroïsche retoriek, maar degelijke uitvoering: datakwaliteit, meetbare doelen, en consequentie bij non‑compliance. Prescriptieve regels moeten schaars blijven; outcome‑metingen en transparante evaluaties horen centraal te staan. Pas dan verschuift AI‑governance van papieren belofte naar feitelijke betrouwbaarheid, met innovatie die waarde toevoegt in plaats van risico’s te verschuiven. Zonder die discipline wordt vertrouwen theater, en blijft de burger proefpersoon van andermans optimalisatie‑agenda en risico’s.
