Ik werk inmiddels al een tijdje met AI. Ook privé, maar vooral voor mijn werk. ChatGPT, Gemini, transcribeerprogramma’s en Perplexity zijn voor mij hulpmiddelen geworden waarmee ik meer kan doen in dezelfde tijd. Niet omdat ik minder ben gaan nadenken of minder ben gaan schrijven, maar omdat ik minder tijd kwijt ben aan werkzaamheden die weinig toevoegen aan het uiteindelijke resultaat. En daar zit iets vreemds aan: zodra je vertelt dat je AI gebruikt, verandert de sfeer soms. Alsof je hebt opgebiecht dat je een verslag niet zelf hebt geschreven, maar iemand anders het voor je heeft laten doen.
Op 10 december 2022 publiceerde ik mijn eerste artikel over ChatGPT. Ik was toen nog niet echt onder de indruk. Het was interessant, maar vooral nog iets abstracts. Ik zag er toen nog niet zo goed het nut van in. Vier jaar later is dat allemaal veranderd. AI is voor mij een dagelijks hulpmiddel geworden. Ik kan meer meters maken, informatie sneller ordenen en tijdens een onderzoeksdossier vanuit verschillende invalshoeken naar hetzelfde onderwerp kijken. Dat laatste vind ik misschien nog interessanter dan het schrijven zelf.
Van Google Vertalen naar kunstmatige intelligentie
De ontwikkeling doet me denken aan Google Vertalen. Toen Google Vertalen in 2006 verscheen, kon je een Nederlandse tekst naar het Engels laten vertalen. Alleen kreeg je soms een Engelse tekst terug waar je nog een aardig gesprek over kon voeren. De techniek was interessant, de kwaliteit was iets anders. Dat is nu, anno 2026, wel veranderd en we zijn eraan gewend geraakt dat software ons helpt bij vertalen, spelling, administratie, navigatie en het verwerken van informatie.
Bij AI ligt dat anders. Dat heeft voor een deel te maken met wat de technologie tegenwoordig kan. Generatieve AI kan informatie ordenen, teksten maken, samenvatten, argumenten aandragen en vragen beantwoorden. De grens tussen hulpmiddel en producent is daardoor minder duidelijk geworden. In de journalistiek is dat inmiddels een dagelijkse kwestie. Uit onderzoek van het Reuters Institute blijkt dat journalisten AI onder meer gebruiken voor transcriptie, vertaling en redactie, maar ook voor onderzoek, ideeën en onderdelen van artikelen. Het onderzoek van het Reuters Institute naar AI-gebruik door journalisten laat tegelijkertijd zien dat menselijke controle onderdeel blijft van de manier waarop redacties met de technologie omgaan.
Dat vind ik een belangrijk onderscheid. Niet de vraag of je AI gebruikt, maar waarvoor je het gebruikt en welke verantwoordelijkheid je daarna zelf neemt. Een transcript laten maken is iets anders dan een bron laten verzinnen. Een tekst laten controleren is iets anders dan een compleet artikel publiceren zonder te weten of de inhoud klopt. Het hulpmiddel is niet automatisch het probleem; de manier waarop je ermee werkt, bepaalt veel meer.
Word je luier door AI?
Als je AI alleen maar gebruikt om zelf niet meer na te denken, is dat een terechte vraag. Als je ieder antwoord klakkeloos overneemt, omdat je zelf geen zin meer hebt om informatie te controleren, lever je iets in. Niet omdat AI bestaat, maar omdat je je eigen verantwoordelijkheid hebt uitbesteed. Er is alleen een andere manier om dezelfde technologie te gebruiken, en die zie ik in mijn eigen werk terug.
Toen de zoekmachine kwam, verhuisde een deel van ons collectieve geheugen van de boekenkast naar het internet. We hoefden niet meer te onthouden waar een bepaald feit in een encyclopedie stond. We moesten leren zoeken en beoordelen of de gevonden informatie betrouwbaar was. Met AI gebeurt iets vergelijkbaars, alleen sneller. Voor mij zit de waarde vooral in het gesprek. Ik kan een onderwerp voorleggen, een tegenargument vragen, een redenering laten aanvallen, een structuur laten maken of een ingewikkeld dossier vanuit een andere invalshoek bekijken.
Daarna begint het echte werk pas. Wat klopt er? Welke bron ontbreekt? Waar zit een aanname? Welke informatie moet ik zelf controleren? Welke formulering past bij wat ik daadwerkelijk kan onderbouwen? Bij onderzoeksdossiers zit voor mij de waarde daarom niet in één perfecte prompt, maar in het traject ernaartoe. Ik gebruik AI als sparringpartner, stel vervolgvragen en gebruik de antwoorden om verder te zoeken en mijn eigen gedachten scherper te krijgen.
De machine mag naar binnen
Daar zit volgens mij een merkwaardige tegenstelling in. Bedrijven investeren in AI omdat ze sneller, efficiënter en goedkoper willen werken. Klantenservice wordt geautomatiseerd, administratieve processen worden versneld en medewerkers krijgen nieuwe digitale hulpmiddelen. De Europese Unie heeft AI-geletterdheid zelfs onderdeel gemaakt van de verplichtingen rond AI-gebruik. Sinds 2 februari 2025 geldt artikel 4 van de AI Act, waarin organisaties die AI-systemen inzetten maatregelen moeten nemen om voldoende AI-geletterdheid bij medewerkers en andere gebruikers te bevorderen. De Europese Commissie legt uit wat AI-geletterdheid onder de AI Act betekent.
De boodschap is dus niet dat mensen AI beter kunnen vermijden. De Europese regelgeving gaat er juist vanuit dat mensen met AI-systemen gaan werken en daarvoor kennis en vaardigheden nodig hebben. Dat maakt het vreemd wanneer dezelfde technologie op de werkvloer wordt gezien als een soort verdacht hulpmiddel zodra een medewerker hem gebruikt om zijn eigen werk efficiënter te doen. De machine mag door de voordeur naar binnen, terwijl de mens die haar gebruikt soms liever eerst toestemming moet vragen.
Dat verschil tussen organisaties en medewerkers zie je terug in de manier waarop over AI wordt gesproken. Voor een directie heet het innovatie, efficiëntie of digitale transformatie. Voor een medewerker kan hetzelfde gebruik ineens worden gezien als gemakzucht. Het ene gebruik wordt opgenomen in een strategisch plan, het andere moet worden uitgelegd. Dat verschil zegt misschien meer over onze verwachtingen rond werk dan over de technologie zelf.
Wanneer wordt een hulpmiddel een vervanger?
Er is een grens en die moeten we niet wegpoetsen. Een student die AI gebruikt om een onderwerp te verkennen, krijgt iets anders in handen dan een student die een complete scriptie laat schrijven en vervolgens zijn eigen naam onder het resultaat zet. Een journalist die een geluidsopname laat transcriberen, doet iets anders dan een journalist die AI laat verzinnen wat een geïnterviewde gezegd zou hebben. In het ene geval ondersteunt technologie het werk, in het andere geval kan de technologie het werk zelf worden.
UNESCO wijst in zijn richtlijnen voor generatieve AI in onderwijs en onderzoek op die spanning. De organisatie ziet kansen voor onderwijs en onderzoek, maar benadrukt menselijke regie, privacy, veiligheid en de noodzaak om opnieuw na te denken over de manier waarop kennis en leren worden beoordeeld. De UNESCO-richtlijnen voor generatieve AI in onderwijs en onderzoek maken duidelijk dat de discussie dus breder is dan de vraag of een leerling een chatbot mag gebruiken.
Dat is een interessantere discussie dan de vraag of een tekst door een machine is aangeraakt. Een tekst kan met behulp van AI zijn geredigeerd en inhoudelijk zorgvuldig zijn gecontroleerd, terwijl een volledig zelfgeschreven tekst vol fouten kan staan. De vraag hoeveel procent van het eindresultaat nog van de schrijver is, zegt dan weinig over de kwaliteit of betrouwbaarheid van het uiteindelijke product.
AI-detectie maakt het niet eenvoudiger
Daar komt nog iets bij. Er zijn systemen die proberen vast te stellen of een tekst door AI is geschreven. Dat klinkt aantrekkelijk, omdat een school of organisatie daarmee een eenvoudig antwoord lijkt te krijgen op een ingewikkelde vraag. De praktijk is minder duidelijk. OpenAI haalde zijn eigen AI-classifier in 2023 offline vanwege de lage nauwkeurigheid. In de toenmalige tests werd slechts een deel van de AI-geschreven teksten correct herkend, terwijl menselijke teksten eveneens als AI-tekst konden worden aangemerkt. OpenAI beschreef destijds zelf de beperkingen van zijn AI-classifier.
Recent onderzoek laat opnieuw zien hoe problematisch zulke detecties kunnen zijn. Een studie uit 2026 onderzocht de prestaties van AI-detectors bij menselijke teksten en teksten die met AI waren bewerkt. De onderzoekers waarschuwen dat detectoren menselijke teksten verkeerd kunnen classificeren en dat zulke scores niet zonder meer als bewijs van fraude kunnen worden gebruikt. Het onderzoek naar de betrouwbaarheid van AI-detectors maakt daarmee een ongemakkelijke kwestie zichtbaar: een technologie die moet bepalen of iemand AI heeft gebruikt, kan zelf opnieuw een bron van onzekerheid worden.
Daarmee wordt de vraag naar verantwoordelijkheid alleen maar belangrijker. Als een organisatie een AI-detector gebruikt, wie controleert dan de uitkomst? Wat gebeurt er wanneer iemand ten onrechte wordt beschuldigd? En hoe zwaar mag een score van een systeem wegen tegenover het proces waarmee een tekst daadwerkelijk tot stand is gekomen? Dat zijn vragen waarop een percentage uit een detectietool geen antwoord geeft.
De vinger aan de pols blijft bij de mens
Wat ik zelf heb geleerd, is dat bij onderzoeksdossiers niet zozeer de prompt ertoe doet, maar het traject ernaartoe. Ik gebruik AI als sparringpartner. Ik overleg ermee, zoals ik met een collega zou overleggen. Ik leg een gedachte voor, krijg een antwoord, stel een vervolgvraag en zoek vervolgens zelf verder. Ik controleer bronnen, vergelijk informatie en bepaal wat uiteindelijk in een artikel terechtkomt. AI kan in dat proces veel werk uit handen nemen, maar de verantwoordelijkheid voor de inhoud blijft bij degene die het resultaat gebruikt.
Als ik iets publiceer, ben ik verantwoordelijk voor de inhoud. Niet ChatGPT, niet Gemini en niet Perplexity. Ik. Dat mijn spelling automatisch wordt gecontroleerd, verandert daar niets aan. Hetzelfde geldt voor een transcript dat automatisch is uitgeschreven of een tekst die met behulp van AI is aangescherpt. Het hulpmiddel kan het proces veranderen, maar degene die zijn naam onder het resultaat zet, blijft degene die moet kunnen uitleggen waarom het resultaat klopt.
Gebruik het, maar vertel hoe
Misschien moeten we daarom maar ophouden met de vraag: heb je dit met AI gemaakt? Die vraag zegt weinig zonder te weten wat AI precies heeft gedaan. Een tekst kan volledig door een mens zijn geschreven en vol fouten staan. Een tekst kan met behulp van AI zijn geredigeerd en inhoudelijk zorgvuldig zijn gecontroleerd. Een tekst kan door AI zijn opgesteld en daarna volledig door een mens zijn herschreven. Er zijn ook situaties waarin nauwelijks meer valt aan te wijzen waar de menselijke bijdrage ophoudt en de machinale bijdrage begint.
De interessantere vragen liggen ergens anders. Hoe is de tekst tot stand gekomen? Welke rol speelde AI? Welke keuzes heeft de maker zelf gemaakt? Welke informatie is gecontroleerd? Welke bronnen zijn gebruikt? En wie staat ervoor in als het resultaat niet klopt? Daarmee verschuift de discussie van het opsporen van AI-gebruik naar iets wat voor werk, onderwijs en journalistiek veel belangrijker is: verantwoordelijkheid voor het resultaat.
Ik gebruik AI in mijn werk. Niet om mijn verantwoordelijkheid uit handen te geven, maar om te kijken hoeveel verder ik ermee kan komen. Dat is voor mij het verschil tussen AI gebruiken en AI het werk laten doen. En misschien is dat precies het gesprek dat we de komende jaren moeten voeren: niet hoe we kunnen zien of iemand AI heeft gebruikt, maar hoe we ervoor zorgen dat mensen weten wat ze ermee doen en bereid blijven om voor het resultaat in te staan.
Mike Tomale
p.s. deze tekst is gecontroleerd op spelling en stijl door Quillbot …simpelweg omdat ik heel veel schrijfvouten maak 😉
Heeft u een foutje gezien of beschikt u over aanvullende informatie? Neem dan contact met ons op.
Weergaven: 13
