Techniek
Wat een AI-detector meet, waarom de uitslag een kans is en geen bewijs, en wat je regelt voordat je er een leerling of medewerker op aanspreekt.
Nee, niet met zekerheid. Een AI-detector schat hoe waarschijnlijk het is dat een tekst door een taalmodel is gemaakt. Hij kan een AI-tekst missen en een tekst van een mens aanwijzen. De uitslag is een aanleiding om verder te kijken. Als bewijs voor een besluit over een leerling, student of medewerker is ze te zwak.
Dat is de stand op 13 oktober 2026. De cijfers hieronder komen uit bronnen die wij vandaag hebben geopend. Loop voor een eigen keuze de actuele documentatie van de tool na. Dit artikel is uitleg en geen juridisch advies.
Een taalmodel kiest woord voor woord wat waarschijnlijk volgt. Een AI-detector draait dat om: hij kijkt hoe voorspelbaar een tekst is en vergelijkt dat met wat hij van mensen en van modellen kent. Een voorspelbare, gelijkmatige tekst krijgt een hoge score. Wat een taalmodel doet, staat in ons artikel Wat is een LLM?.
Een detector ziet dus geen herkomst. Hij weet niet wie er achter het toetsenbord zat of hoeveel er is herschreven.
Een plagiaatscanner vergelijkt een tekst met bestaande bronnen en laat de overeenkomst zien. Dat kun je controleren: je legt de bron ernaast. Een AI-detector heeft geen bron om naast te leggen. De score is een schatting die je niet zelf kunt narekenen.
De twee hangen samen: een strenger afgestelde detector mist minder AI-tekst en wijst meer mensen ten onrechte aan.
OpenAI bracht op 31 januari 2023 een eigen classifier uit en schreef er in de aankondiging bij dat hij niet volledig betrouwbaar was. In de eigen test op Engelse teksten herkende hij 26 procent van de AI-teksten als waarschijnlijk door AI geschreven, en merkte hij 9 procent van de mensenteksten ten onrechte zo aan. Onder de duizend tekens noemde OpenAI de classifier zeer onbetrouwbaar. Het bedrijf schreef dat de tool niet het belangrijkste middel bij een beslissing mocht zijn. Boven dezelfde pagina staat nu dat de classifier sinds 20 juli 2023 niet meer beschikbaar is vanwege de lage nauwkeurigheid.
Een groep Europese onderzoekers testte in 2023 veertien detectietools, waaronder twee commerciële systemen. Hun onderzoek, verschenen in het International Journal for Educational Integrity, concludeert dat de tools niet nauwkeurig en niet betrouwbaar zijn, dat ze er eerder toe neigen een tekst als mensenwerk aan te merken, en dat herschrijven de prestaties verder verslechtert.
Onderzoekers van Stanford legden zeven veelgebruikte detectors 91 essays voor van mensen die Engels als tweede taal schrijven. Volgens hun artikel, gepubliceerd in het tijdschrift Patterns, werd gemiddeld 61,22 procent van die essays ten onrechte als AI-tekst aangemerkt. Essays van Amerikaanse scholieren uit de achtste klas kwamen er vrijwel foutloos doorheen. De verklaring van de onderzoekers: wie in een tweede taal schrijft, gebruikt een voorspelbaardere woordenschat, en voorspelbaarheid is wat een detector meet.
Deze onderzoeken zijn uit 2023 en gaan over Engelse tekst. Onafhankelijk onderzoek van vergelijkbare omvang naar Nederlandse tekst hebben wij niet gevonden.
Turnitin, een leverancier die veel onderwijsinstellingen gebruiken, schreef in een eigen toelichting uit 2023 dat minder dan 1 procent van de volledig door mensen geschreven documenten ten onrechte wordt aangewezen, bij documenten waarin de tool 20 procent of meer AI-tekst ziet. Op zinsniveau noemt het bedrijf ongeveer 4 procent, en vaker bij teksten waarin mens en AI door elkaar staan. Dit zijn cijfers van de maker zelf, met peildatum 2023. Vraag de leverancier naar de actuele cijfers.
Een rekenvoorbeeld met een fictieve school: vierhonderd leerlingen leveren een werkstuk in en niemand gebruikt AI. Bij een foutpercentage van 1 procent worden vier leerlingen ten onrechte aangewezen. Bij 9 procent zijn het er zesendertig.
Een oordeel dat iemand een tekst met AI schreef, gekoppeld aan zijn naam, is een persoonsgegeven. Artikel 22 van de AVG geeft mensen het recht om niet te worden onderworpen aan een besluit dat uitsluitend op geautomatiseerde verwerking berust en dat rechtsgevolgen voor hen heeft of hen anderszins in aanmerkelijke mate treft. Er zijn uitzonderingen, en dan heeft de betrokkene ten minste recht op menselijke tussenkomst, op het geven van zijn standpunt en op het aanvechten van het besluit.
Een cijfer dat automatisch ongeldig wordt bij een score boven een drempel, of een sollicitatiebrief die om die reden ongelezen wordt afgewezen, komt daar dicht bij. Kijkt een mens echt naar de zaak, met de bevoegdheid om van de score af te wijken, dan is het geen uitsluitend geautomatiseerd besluit. Of jouw werkwijze onder artikel 22 valt, is een juridische beoordeling.
Artikel 5 van de AVG vraagt dat persoonsgegevens juist zijn. Een aantekening "werkstuk met AI geschreven" in een leerlingdossier of personeelsdossier is een feit over een persoon. Is ze alleen op een detector gebaseerd, dan kun je de juistheid niet aantonen. De betrokkene kan op grond van artikel 16 om rectificatie vragen.
In het hoger onderwijs kan de examencommissie maatregelen nemen als een student fraudeert; dat staat in artikel 7.12b van de Wet op het hoger onderwijs en wetenschappelijk onderzoek. Wat als fraude en als bewijs telt, staat in de eigen regels van de instelling. Hoe een school verder met leerlinggegevens en AI omgaat, staat in ons artikel over AI in het onderwijs.
Werkgever en werknemer moeten zich als goed werkgever en goed werknemer gedragen, zo staat in artikel 7:611 van het Burgerlijk Wetboek. Een waarschuwing of ontslag op basis van een score die je niet kunt uitleggen, past daar slecht bij. Begin bij de afspraak: zonder AI-beleid dat zegt wat medewerkers met AI mogen doen, is er weinig om iemand op aan te spreken. De opzet van zo'n beleid staat in ons artikel over AI-beleid opstellen, en wat er speelt bij werving en beoordeling in AI in HR.
Dat kan. Bijlage III van de AI Act noemt als hoog risico onder meer systemen die leerresultaten evalueren, systemen die ongeoorloofd gedrag van studenten tijdens toetsen bewaken en opsporen, en systemen die prestaties en gedrag van werknemers volgen en beoordelen. Of een bepaalde AI-detector daaronder valt, hangt af van het doel waarvoor de aanbieder hem heeft bedoeld en van hoe je hem gebruikt. De eisen aan die hoog-risicosystemen gelden vanaf 2 december 2027. Zie de AI Act in het najaar van 2026.
Wie een werkstuk, een sollicitatiebrief of een verslag in een online AI-detector plakt, stuurt die tekst naar een ander bedrijf. In zo'n tekst staat vaak een naam. Er kan ook veel meer in staan: een reflectieverslag over een stage, een betoog over de eigen geloofsovertuiging, een brief over een ziekteperiode. Een deel daarvan kan onder de bijzondere persoonsgegevens vallen, waarvoor strengere regels gelden. Welke dat zijn, lees je in ons artikel over bijzondere persoonsgegevens.
De Autoriteit Persoonsgegevens (AP) schreef in haar waarschuwing over AI-chatbots en datalekken dat persoonsgegevens invoeren tegen de afspraken van de organisatie in een datalek is, en dat de meeste aanbieders de invoer opslaan. Die waarschuwing gaat over chatbots. Voor een gratis detector op internet is de redenering dezelfde.
Wat er gebeurt met tekst die je in een AI-dienst plakt, staat op onze pagina over AI-chatbots en de AVG.
De AI Act kiest niet voor detectie achteraf, maar voor markering bij de bron. Artikel 50 geldt sinds 2 augustus 2026.
Aanbieders van AI-systemen die synthetische audio, beelden, video of tekst maken, moeten ervoor zorgen dat de uitvoer in een machineleesbaar formaat is gemarkeerd en als kunstmatig gemaakt of bewerkt te herkennen is, voor zover dat technisch haalbaar is. De plicht geldt niet voor systemen die alleen helpen bij gewone tekstbewerking of die de invoer niet wezenlijk veranderen. Systemen die al vóór 2 augustus 2026 op de markt waren, hebben volgens de tijdlijn van de Europese Commissie tot 2 december 2026 om hieraan te voldoen.
De Commissie publiceerde op 10 juni 2026 een praktijkcode over het markeren en labelen van AI-inhoud. Deelname is vrijwillig, de plichten uit artikel 50 zelf zijn dat niet. Volgens de Commissie hadden eind juli 2026 ongeveer 190 organisaties getekend. Of de richtsnoeren van de Commissie over artikel 50, in mei 2026 als ontwerp gepubliceerd, definitief zijn vastgesteld, hebben wij op 13 oktober 2026 niet kunnen nalopen.
Een markering helpt je bij tekst die rechtstreeks uit een gemarkeerd systeem komt en daarna niet is bewerkt. Ze zegt weinig over tekst die iemand heeft overgetypt, herschreven of met een ander model heeft gemaakt. Ontbreekt een markering, dan bewijst dat niet dat een mens de tekst schreef. En de plicht rust op de aanbieder, niet op de leerling of medewerker.
Voor beeld en geluid die echt lijken, geldt een eigen meldplicht. Die werken we uit in ons artikel over deepfakes en de wet.
| Wat je wilt weten | Wat een AI-detector kan | Wat beter werkt |
|---|---|---|
| Heeft deze leerling het werkstuk zelf geschreven? | Een kans geven, zonder bron en zonder uitleg | Een gesprek over de inhoud, tussenversies en aantekeningen laten zien, een deel van het werk op school laten maken |
| Heeft een medewerker AI gebruikt voor dit rapport? | Een kans geven; bij herschreven tekst vaak geen signaal | Een afspraak in het AI-beleid dat AI-gebruik wordt gemeld, en een collega die de inhoud controleert |
| Is deze sollicitatiebrief met AI geschreven? | Een kans geven, met meer fouten bij wie niet in zijn moedertaal schrijft | Bepalen of het ertoe doet, en vaardigheden toetsen in een gesprek of een opdracht |
| Komt deze tekst rechtstreeks uit een AI-systeem? | Een schatting op basis van stijl | De markering uitlezen die de aanbieder op grond van de AI Act moet aanbrengen, voor zover die er is |
PrivaSearch is geen AI-detector. Het beoordeelt geen teksten en geen mensen. Het raakt aan een ander deel van dit onderwerp: wat er met persoonsgegevens gebeurt als een document in een AI-dienst belandt.
PrivaSearch zit tussen je documenten en het AI-model. Persoonsgegevens worden herkend en vervangen door pseudoniemen, en een collega keurt het resultaat goed voordat een document doorzoekbaar wordt. Een gekoppelde AI-assistent krijgt gepseudonimiseerde passages met een paginaverwijzing, geen originele bestanden. De stappen staan op de pagina Hoe PrivaSearch werkt. Je kunt Claude, ChatGPT Business en Mistral Vibe (voorheen Le Chat) koppelen.
Twee grenzen horen erbij. Herkenning is nooit volledig, daarom is de review door een mens verplicht. En gepseudonimiseerde gegevens blijven voor jouw organisatie persoonsgegevens. Wat je zelf in het venster van een gekoppelde assistent typt, gaat rechtstreeks naar de aanbieder van die assistent.
Hoe de maatregelen zich tot de regels verhouden, staat op de pagina over de AVG en de AI Act. Wat er speelt als medewerkers zonder afspraken met AI-tools werken, staat op de pagina over de risico's. Wil je zien hoe het werkt, vraag dan een demo aan.
Niet betrouwbaar genoeg om er een besluit op te baseren. OpenAI stopte in juli 2023 met zijn eigen detector vanwege de lage nauwkeurigheid. Onafhankelijk onderzoek uit 2023 naar veertien tools noemde ze niet nauwkeurig en niet betrouwbaar. De uitslag is een kans, en de foutmarge verschilt per tool, per taal en per soort tekst.
Ja. Dat heet een vals-positief. Het gebeurt vaker bij korte teksten, bij formele of gelijkmatige teksten en bij mensen die niet in hun moedertaal schrijven. In een onderzoek van Stanford werd gemiddeld ruim 61 procent van de essays van schrijvers met Engels als tweede taal ten onrechte aangewezen. Een hoge score zegt dus iets over de stijl van een tekst en niet per se over de herkomst.
Een school doet er verstandig aan dat niet te doen op de score alleen. De uitslag is een kans en geen bewijs, en een besluit met gevolgen voor een leerling vraagt een beoordeling door een mens die de zaak zelf bekijkt. Een gesprek, tussenversies en een mondelinge toelichting geven meer houvast dan een percentage.
Niet zonder afspraken. De tekst bevat persoonsgegevens en gaat naar een ander bedrijf. Daarvoor heb je een grondslag nodig, een verwerkersovereenkomst met de aanbieder, duidelijkheid over bewaren en hergebruik, en je informeert de mensen om wie het gaat. Wie op eigen initiatief een gratis tool gebruikt, valt buiten die afspraken. Dat kan een datalek zijn.
Sinds 2 augustus 2026 moeten aanbieders van generatieve AI-systemen hun uitvoer machineleesbaar markeren als kunstmatig gemaakt, voor zover dat technisch haalbaar is. Voor systemen die al op de markt waren, loopt een overgangstermijn tot 2 december 2026. De plicht rust op de aanbieder. Een ontbrekende markering bewijst niet dat een mens de tekst schreef, bijvoorbeeld omdat tekst is herschreven of overgetypt.
Wij hebben geen onafhankelijk onderzoek gevonden dat dit voor Nederlandse tekst aantoont. De bekende onderzoeken gaan over Engels. Vraag een leverancier die Nederlands zegt te ondersteunen naar de test waarop dat berust: welke teksten, hoeveel, en hoe vaak een tekst van een mens ten onrechte werd aangewezen.
Hoe retrieval-augmented generation werkt, wat het verschil is met uploaden en fine-tuning, waarom het fouten vermindert en welke privacyvragen je stelt.
Wat het Model Context Protocol is, hoe een koppeling verschilt van een bestand uploaden, wat een assistent dan krijgt en op welke risico's je let.
Wat een taalmodel doet, wat tokens en een contextvenster zijn, waarom een model dingen verzint en wat het wel en niet onthoudt van je invoer.
We laten het zien met fictieve dossiers uit jouw branche: upload, herkenning, review, zoeken en de koppeling met je AI-assistent. Daarna weet je precies wat je team veilig kan gebruiken.
Plan een demo →