Praktische implementatie van transparantieverplichtingen voor AI-content
Deadline in zicht: De transparantieplichten uit Artikel 50 van de AI Act gaan gelden vanaf 2 augustus 2026. De Europese Commissie publiceerde op 17 december 2025 de eerste draft van de Code of Practice. Feedback loopt tot 23 januari 2026, daarna volgt een tweede draft richting mid-maart 2026 en afronding richting juni 2026.
Waarom Artikel 50 organisatorisch lastiger is dan het lijkt
Veel organisaties zien Artikel 50 nog als "even een labeltje toevoegen". In werkelijkheid raakt het je hele keten: inkoop, productontwikkeling, marketing, communicatie, security, data governance en zelfs accessibility. De draft Code of Practice maakt dat zichtbaar, omdat hij niet alleen over een icoon gaat, maar ook over watermarking, metadata, provenance, detectors, logging en het voorkomen van verwijdering van markeringen.
Artikel 50 heeft twee werelden die vaak door elkaar lopen:
Providers van generatieve AI
Moeten zorgen dat outputs detecteerbaar zijn als AI-gegenereerd of gemanipuleerd. Denk aan machine-readable marking, watermarking en detectiemechanismen.
Deployers van generatieve AI
Moeten in bepaalde gevallen zichtbaar disclosure doen richting het publiek, met uitzonderingen zoals editorial control bij public interest tekst.
Als je die scheiding niet scherp maakt, krijg je twee typische problemen: teams verwachten dat de leverancier "het wel regelt", terwijl jouw publicatieproces alsnog disclosure vereist; of andersom: je plakt overal labels op, maar je kunt niet aantonen dat je technische detectie en robuustheid op orde zijn.
Wat Artikel 50 vraagt, in normale mensentaal
De kern: deepfakes en AI-gegenereerde tekst moeten in bepaalde gevallen als kunstmatig herkenbaar of disclosed zijn, en de informatie moet duidelijk, onderscheidbaar en toegankelijk worden gegeven.
De Code of Practice sluit daar op aan door de verplichtingen in twee sporen te vertalen:
| Spoor | Voor wie | Maatregelen |
|---|---|---|
| Marking en detectie | Providers | Metadata, watermarks, provenance, detectors, API's |
| Labeling en disclosure | Deployers | Deepfakes en public interest teksten consistent labelen, met aandacht voor uitzonderingen, artistic context en accessibility |
Wat er nieuw en operationeel is aan de eerste draft Code of Practice
De draft kiest expliciet voor een gelaagde aanpak. Niet één techniek, maar meerdere tegelijk, omdat elke techniek te omzeilen is of per modaliteit beperkingen heeft. Dat zie je terug in de combinatie van metadata, onzichtbare watermarks en fingerprinting/logging.
1. Meerdere marking-technieken, per modaliteit
Metadata
Gekoppeld aan het moment van generatie en digitaal ondertekend voor integriteitscontrole.
Imperceptible watermarking
"In" de content verweven en moet bewerkingen overleven.
Fingerprinting of logging
Als fallback, bijvoorbeeld hashing voor beeld of logging voor tekst.
Provenance certificate
Voor content waar embedden lastig is, zodat je toch herkomst kunt aantonen.
2. Detectie voor derden: niet alleen intern
De draft verwacht dat providers een interface of detector beschikbaar stellen (bijvoorbeeld API of UI) waarmee gebruikers of andere partijen kunnen verifiëren of content door hun systeem is gegenereerd of gemanipuleerd.
Procurement-tip: Als je een generatief model inkoopt, kun je nu eisen dat er een verificatiemechanisme bestaat dat jouw downstream usecases ondersteunt.
3. Betrouwbaarheid en robuustheid als meetbaar onderwerp
De draft praat niet alleen over "markeren", maar ook over kwaliteit: false positives en false negatives, sample-based evaluatie, robuustheid over distributiekanalen. Dit duwt Artikel 50 richting een test- en assurance-discussie.
4. Deployer-kant: taxonomy en icon
Voor disclosure bij deepfakes en public interest tekst stelt de draft een gemeenschappelijke taxonomy voor en een gemeenschappelijk icoon (tijdelijk "pending" in afwachting van EU-brede standaardisering).
| Categorie | Betekenis |
|---|---|
| Fully AI-generated | Volledig door AI gegenereerd |
| AI-assisted | Door AI ondersteund met grotere menselijke rol |
Een aanpak die werkt: van content label naar control framework
Als je dit in 2026 zonder chaos wilt doen, helpt het om Artikel 50 te behandelen als een mini-control framework met drie lagen.
Laag 1: Classificeer use cases met een Artikel 50 trigger
Begin niet bij tools, maar bij publicatiemomenten en interacties. Maak een register met minimaal:
- Welke content wordt gegenereerd of gemanipuleerd (tekst, beeld, audio, video)?
- Wordt het gepubliceerd of extern gedeeld?
- Is het bedoeld om het publiek te informeren over zaken van publiek belang, of is het marketing, HR of interne communicatie?
- Is er human review en wie draagt editorial responsibility?
Een simpele "AI-inventaris" helpt, maar pas als je hem koppelt aan deze triggers wordt hij bruikbaar voor Artikel 50.
Laag 2: Leg technische eisen vast in procurement en architectuur
Voor providers of leveranciers kun je de draft vertalen naar contractuele eisen:
- Ondersteuning voor machine-readable marking (metadata, watermarking, provenance)
- Een verificatiemechanisme (detector of API) voor jouw contentstroom
- Afspraken over non-removal: niet alleen techniek, ook policies en terms of use die verwijdering van marks verbieden
Let op de keten
Dit is niet alleen iets voor "GenAI vendors". Ook tooling in je keten kan marks slopen, zoals social media compressors, video-edit pipelines, DAM-systemen of exportflows. Je architectuur reviewt niet alleen het model, maar ook de distributie.
Laag 3: Bouw disclosure in je content- en publicatieproces
Voor deployers is disclosure vooral een procesvraag: waar in je workflow komt het label, wie beslist over uitzonderingen, en hoe bewijs je dat er editorial control was?
Denk aan een standaard "AI disclosure step" in:
- je CMS workflow (concept, review, publicatie)
- je social publishing tooling
- je video-edit pipeline
- je pers- en woordvoeringproces
De draft benadrukt ook accessibility: disclosure moet begrijpelijk en waar nodig ondersteunend zijn voor mensen met beperkingen (bijvoorbeeld alt-text, captions, voldoende contrast). Dat is een concreet punt waarop legal en UX elkaar echt nodig hebben.
Drie scenario's die je morgen kunt testen
Gemeente publiceert AI-gegenereerde campagnevideo
De video bevat synthetische voice-over en gemanipuleerde beelden. Test dan:
- Krijgt de output een mark (watermark of metadata)?
- Blijft die mark intact na export en upload?
- Staat er een zichtbaar disclosure-icoon of tekst in de publicatiecontext?
Nieuws- of onderwijsorganisatie gebruikt GenAI voor tekst over publiek debat
Hier speelt de uitzondering: als er aantoonbare human review en editorial responsibility is, kan de disclosureplicht anders uitpakken. De vraag wordt: "Kunnen we bewijs leveren van editorial control?" via workflow logs, reviewstappen en roltoewijzing.
Corporate communicatie gebruikt AI om foto's te retouchen
De draft taxonomy noemt expliciet voorbeelden zoals object removal en contextwijziging. Hier leer je of je organisatie een praktisch criterium heeft: wanneer is iets "AI-assisted" met disclosure-impact, en wanneer is het reguliere bewerking zonder misleidingsrisico?
Wat je vóór zomer 2026 aantoonbaar wilt hebben
Als je één meetlat wilt voor "zijn we er klaar voor", dan is het deze:
Overzicht use cases
Publicatie- en interactie-usecases met Artikel 50 triggers (geen losse toollijst).
Supplier requirements
Voor marking en detectie, inclusief testbare criteria.
Verificatiepad
Intern of via vendor-API kunnen aantonen of content uit jouw GenAI-stroom komt.
Disclosure workflow
Met ownership: wie beslist, wie plaatst, wie checkt uitzonderingen.
Audit trail
Voor editorial control waar je die uitzondering wilt gebruiken.
UX-richtlijnen
Voor duidelijke en toegankelijke disclosure.
De richting is helder: Artikel 50 wordt een combinatie van techniek en publicatiegovernance. De organisaties die dit vroeg inregelen, hoeven in 2026 niet te improviseren met losse labels, maar kunnen laten zien dat transparantie onderdeel is van hun normale proces.
Relatie met de eerdere draft Code of Practice
Dit artikel bouwt voort op de analyse in De concept Code of Practice over transparantie bij AI-content, waar de inhoud van de draft uitgebreider wordt behandeld. Dit artikel focust op de praktische implementatie: hoe je processen, tooling en UI inricht om aan Artikel 50 te voldoen.
📚 Verdiep je kennis: Bekijk de Complete EU AI Act Gids voor een volledig overzicht van alle aspecten van de AI-wetgeving.