Kunstmatige intelligentie (AI) staat hoog op de agenda voor veel organisaties, dus ook in maatschappelijk belangrijke sectoren zoals zorg, onderwijs en overheid. Terecht: de uitdagingen zijn enorm, maar gelukkig de technische mogelijkheden ook. AI kan artsen helpen om patiënten beter en persoonlijker te behandelen, scholen ondersteunen bij persoonlijke leertrajecten en overheden helpen om dienstverlening efficiënter en effectiever te maken.
Maar de maatschappelijke impact is groot. Juist in deze sectoren gaat het om kwetsbare groepen en belangrijke publieke waarden. Een foutieve voorspelling kan leiden tot ongelijke behandeling, reputatieschade of verlies van vertrouwen bij burgers en toezichthouders. Daarom bestempelt de EU AI Act veel van deze toepassingen als hoog risico.
Dat klinkt streng, maar het is zeker geen blokkade om AI te gebruiken. Integendeel: wie nu investeert in eerlijkheid, transparantie en duurzame kwaliteit van AI, bouwt niet alleen aan compliance, maar ook aan vertrouwen en innovatiekracht.
Drie pijlers van verantwoord AI
Verantwoord AI-gebruik vraagt om meer dan alleen technische oplossingen. Het gaat om het vinden van de juiste balans tussen innovatie en zorgvuldigheid. De basis daarvoor ligt in drie pijlers: eerlijkheid en ethiek, veiligheid en transparantie, en duurzame kwaliteit.
1. Eerlijkheid en ethiek
AI leert van historische data. En die data bevat vaak bestaande ongelijkheid. Het risico is dat AI die ongelijkheid versterkt. Denk aan een ziekenhuis dat patiënten uit bepaalde wijken sneller als “no-show” bestempelt, of een onderwijsinstelling die studenten met een migratieachtergrond te laag inschat.
Het goede nieuws: eerlijkheid is meetbaar en beheersbaar! Tools zoals Fairlearn laten zien of een model voor verschillende groepen gelijke kansen biedt. Ze signaleren of foutmarges scheef verdeeld zijn en bieden manieren om dat recht te trekken. Zo voorkom je dat een slimme voorspelling uitgroeit tot een oneerlijke praktijk.
Ook in onze projecten passen we fairness-technieken toe in domeinen waar de maatschappelijke impact groot is. Organisaties die hier serieus mee aan de slag gaan voldoen niet alleen aan regelgeving, maar winnen ook draagvlak bij burgers, cliënten of medewerkers door hier open en transparant over te communiceren.
2. Veiligheid en transparantie
Een AI-model dat een beslissing ondersteunt zonder uitleg, zal in sectoren waar vertrouwen cruciaal is niet werken. Dit geldt ook voor AI-modellen waarbij sprake is van menselijke tussenkomst. Artsen, docenten en beleidsmakers moeten begrijpen waarom een model een bepaalde uitkomst geeft, om er verantwoord naar te kunnen handelen.
Daarom zijn er technieken die AI transparant maken. SHAP en LIME zijn voorbeelden van methoden die laten zien welke factoren een beslissing beïnvloeden. Daarmee kan een arts onderbouwen waarom een patiënt extra risico loopt, of een docent uitleggen waarom een leerling extra ondersteuning krijgt. Transparantie maakt AI niet alleen uitlegbaar, maar ook bestuurbaar. Daarnaast biedt inzicht in de relatie tussen een uitkomst en bepaalde factoren allerlei nieuwe inzichten, die zonder dit soort complexe algoritmen nooit gevonden zouden zijn.
Zeker bij taalmodellen, die dankzij ChatGPT en Copilot enorm in de belangstelling staan, is het belangrijk dat je bewust de keuze maakt voor het juiste type AI-model. Encoder-modellen (zoals BERT voor de Nederlandse taal) zijn sterk in analyseren en begrijpen van tekst en daardoor vaak beter uitlegbaar. Decoder-modellen (zoals GPT) kunnen creatieve antwoorden genereren en een gesprek simuleren, maar hun redenering is erg moeilijker te doorgronden. Voor sectoren waar eerlijkheid en uitlegbaarheid zwaarder wegen dan creativiteit, is een encoder-model vaak de verstandigere keuze.
3. Duurzame kwaliteit
Een model dat vandaag goed presteert, kan morgen verouderen. Data verandert, de context verschuift. Dit fenomeen, model drift, kan leiden tot verkeerde voorspellingen als het niet wordt opgemerkt.
Monitoring is daarom essentieel. Tools als Popmon (Population Monitoring) vergelijken continu nieuwe data met referentiedata en geven een seintje als waarden beginnen te verschuiven. Dit kan resulteren in het tijdelijk uitschakelen of hertrainen van het model. Er bestaan verleidelijke technieken voor automatisch hertrainen, maar zonder menselijk toezicht kan dan ook nieuwe bias worden ingesloten, dus wees daar voorzichtig mee.
Voor onze klanten bouwen we monitoringprocessen die techniek en governance combineren. Zo waarborgen we dat modellen niet alleen vandaag, maar ook in de toekomst nog betrouwbaar zijn.
Samen bouwen aan verantwoorde AI
AI heeft de potentie om zorg slimmer, onderwijs eerlijker en overheid efficiënter te maken. Maar dat kan alleen als we AI verantwoord inzetten. Met de juiste aanpak wordt de EU AI Act geen belemmering, maar juist een katalysator voor betere, betrouwbaardere technologie.
Voor beslissers en adviseurs is de kernboodschap helder: verantwoord AI-gebruik is een strategische randvoorwaarde en in veel gevallen goed te realiseren, zolang je er met aandacht aan werkt.
AI heeft de potentie om zorg slimmer, onderwijs eerlijker en overheid efficiënter te maken. Maar dat kan alleen als we AI verantwoord inzetten. Met de juiste aanpak wordt de EU AI Act geen belemmering, maar juist een katalysator voor betere, betrouwbaardere technologie.
Vanuit onze ervaring weten wij hoe belangrijk het is om technische innovatie te combineren met zorgvuldige governance, duidelijke kaders en draagvlak binnen de organisatie. We helpen organisaties om AI-oplossingen te ontwikkelen en toe te passen die niet alleen effectief zijn, maar ook eerlijk, transparant en toekomstbestendig. Zo bouwen we samen aan een toekomst waarin AI echt waarde toevoegt aan mens en maatschappij.
