De European Data Protection Board (EDPB) heeft op 23 december 2024 advies uitgebracht over het gebruik van persoonsgegevens bij het ontwikkelen en gebruiken van AI-modellen. Dit advies behandelt drie belangrijke aspecten die cruciaal zijn in het huidige AI- en privacylandschap.
1. Anonimiteit van AI-modellen
Privacytoezichthouders moeten per geval beoordelen of een AI-model als anoniem kan worden beschouwd. Een AI-model is pas anoniem als het zeer onwaarschijnlijk is dat personen direct of indirect geïdentificeerd kunnen worden, en persoonsgegevens niet via queries uit het model gehaald kunnen worden. Volgens recent onderzoek van de Universiteit van Amsterdam is data-anonimisering een van de grootste uitdagingen bij AI-ontwikkeling in 2025, vooral met de toenemende complexiteit van modellen. Methodes zoals differential privacy en federated learning worden steeds vaker toegepast om gegevens te beschermen.
2. Gerechtvaardigd belang als grondslag
Het EDPB-advies biedt criteria om te bepalen of gerechtvaardigd belang een legitieme grondslag is voor het verwerken van persoonsgegevens. Voor AI-modellen betekent dit dat er een balans moet zijn tussen bedrijfsbelangen en privacybescherming. Praktische voorbeelden zijn AI-gestuurde chatbots en beveiligingssystemen. Volgens de Autoriteit Persoonsgegevens is het belangrijk dat organisaties transparantie waarborgen en dat gebruikers geïnformeerd worden over hoe hun gegevens worden gebruikt.
3. Onrechtmatig verwerkte persoonsgegevens
AI-modellen ontwikkeld met onrechtmatig verwerkte persoonsgegevens mogen waarschijnlijk niet worden gebruikt, tenzij het model goed geanonimiseerd is. De EDPB benadrukt dat organisaties verantwoordelijk zijn voor de data die zij gebruiken. AI-experts waarschuwen dat onvoldoende aandacht voor dataherkomst kan leiden tot juridische consequenties.
Belang van verantwoorde AI
Verantwoorde AI betekent dat ethiek, transparantie en privacy centraal staan bij de ontwikkeling en implementatie van AI-modellen. In 2025 zijn bedrijven verplicht om privacy by design en privacy by default toe te passen, volgens de AVG. Dit betekent dat vanaf het begin van de ontwikkeling privacymaatregelen worden ingebouwd.
Handvatten voor organisaties
Het EDPB-advies biedt praktische handvatten voor organisaties om AI-modellen op een verantwoorde manier te ontwikkelen, zoals:
- Uitvoeren van een Data Protection Impact Assessment (DPIA);
- Implementeren van technische maatregelen zoals encryptie en pseudonimisering;
- Zorgdragen voor transparantie en duidelijke communicatie naar gebruikers;
- Regelmatige audits en evaluaties van AI-modellen.
Toekomstige ontwikkelingen
De EDPB werkt aan aanvullende richtlijnen, onder andere over scraping en data-extractie. Volgens het Europees Parlement zal AI-regulering in de toekomst strenger worden om burgers beter te beschermen.
20 veelgestelde vragen over AI en privacyregels
Welke nieuwe AI-richtlijnen worden verwacht in 2025?
In 2025 worden nieuwe AI-richtlijnen verwacht op het gebied van data scraping, accountability en transparantie. De EDPB en het EU AI Office werken aan gedetailleerde richtlijnen om de implementatie van ethische en privacyvriendelijke AI te ondersteunen.
Wat zijn de belangrijkste privacyregels voor AI in 2025?
De belangrijkste privacyregels voor AI in 2025 zijn vastgelegd in de AVG en het EDPB-advies. Deze regels benadrukken het belang van transparantie, toestemming, dataminimalisatie en het recht op vergetelheid. AI-ontwikkelaars moeten aantonen dat ze voldoen aan de AVG door middel van documentatie zoals Data Protection Impact Assessments (DPIA). Privacy by design en privacy by default zijn verplichte principes. Toezichthouders, zoals de Autoriteit Persoonsgegevens, houden toezicht op naleving en kunnen sancties opleggen bij overtredingen.
Hoe zorg je ervoor dat een AI-model anoniem is?
Een AI-model is anoniem als het onmogelijk is om personen direct of indirect te identificeren. Dit bereik je door technieken zoals data-anonimisering, pseudonimisering en differential privacy toe te passen. Ook moet het model zo ontworpen zijn dat persoonsgegevens niet opnieuw uit het model gehaald kunnen worden via queries. Regelmatige audits en tests door onafhankelijke partijen helpen om te waarborgen dat het model anoniem blijft, zelfs wanneer nieuwe data wordt toegevoegd of wanneer het model wordt bijgewerkt.
Wat is gerechtvaardigd belang in de context van AI?
Gerechtvaardigd belang is een grondslag uit de AVG die organisaties toestaat om persoonsgegevens te verwerken als er een legitiem belang is dat zwaarder weegt dan de privacy van betrokkenen. In AI-context betekent dit dat de verwerking noodzakelijk moet zijn voor het beoogde doel, zoals een AI-chatbot of fraudedetectiesysteem. Organisaties moeten een gedegen belangenafweging uitvoeren en gebruikers informeren over het gebruik van hun gegevens. De verwerking mag geen buitensporige impact hebben op de privacy van individuen.
Welke risico’s zijn er bij onrechtmatig verwerkte data in AI?
Onrechtmatig verwerkte data in AI kan leiden tot juridische sancties, reputatieschade en verlies van vertrouwen. Als een AI-model gebouwd is op illegaal verkregen of verkeerd gebruikte data, kan het gebruik van het model verboden worden. Daarnaast kunnen betrokkenen schadeclaims indienen. Bedrijven moeten hun datastromen goed controleren, de herkomst van data documenteren en maatregelen nemen om datalekken of misbruik te voorkomen.
Wat betekent privacy by design?
Privacy by design houdt in dat privacybescherming vanaf het begin wordt meegenomen in het ontwikkelproces van AI-modellen. Dit betekent dat alle systemen, processen en technologieën zo ontworpen worden dat ze voldoen aan de AVG-eisen. Voorbeelden zijn het standaard anonimiseren van data, het beperken van toegangsrechten en het implementeren van veilige opslagmethoden. Privacy by design helpt om privacyrisico’s te minimaliseren en het vertrouwen van gebruikers te vergroten.
Welke rol speelt de AVG bij AI-ontwikkeling?
De AVG speelt een cruciale rol bij AI-ontwikkeling door richtlijnen te bieden voor de verwerking van persoonsgegevens. AI-systemen moeten voldoen aan principes zoals rechtmatigheid, transparantie, doelbinding en dataminimalisatie. AI-ontwikkelaars zijn verplicht om de rechten van betrokkenen te respecteren, zoals het recht op inzage, correctie en verwijdering van gegevens. Overtreding van de AVG kan leiden tot hoge boetes en andere sancties.
Wat is differential privacy?
Differential privacy is een techniek die ervoor zorgt dat informatie over individuen verborgen blijft in datasets. Bij AI wordt deze techniek gebruikt om patronen te analyseren zonder dat individuele gegevens zichtbaar zijn. Differential privacy voegt gecontroleerde ruis toe aan data, waardoor het onmogelijk wordt om specifieke personen te identificeren. Dit verhoogt de privacy en beveiliging van persoonsgegevens, vooral bij grootschalige AI-projecten.
Hoe kan federated learning helpen bij privacybescherming?
Federated learning is een techniek waarbij AI-modellen getraind worden op gedistribueerde datasets, zonder dat de data zelf wordt gedeeld. Dit betekent dat gevoelige informatie op lokale apparaten blijft en alleen geaggregeerde inzichten worden gedeeld. Federated learning vermindert het risico op datalekken en ongeautoriseerde toegang, terwijl het toch mogelijk is om krachtige AI-modellen te ontwikkelen.
Wat is een DPIA en waarom is het belangrijk?
Een Data Protection Impact Assessment (DPIA) is een proces om de privacyrisico’s van een AI-project te identificeren en te mitigeren. Een DPIA is verplicht voor projecten met een hoog risico, zoals AI-modellen die grote hoeveelheden persoonsgegevens verwerken. Het documenteert de maatregelen die zijn genomen om privacy te beschermen en helpt om te voldoen aan de AVG-eisen.
Hoe zorg je voor transparantie bij AI-gebruik?
Transparantie bij AI-gebruik betekent dat gebruikers duidelijk geïnformeerd worden over hoe hun gegevens worden verzameld, verwerkt en gebruikt. Dit kan via privacyverklaringen, toegankelijke uitleg over AI-processen en het geven van controleopties aan gebruikers. Transparantie vergroot het vertrouwen en helpt organisaties om aan de AVG te voldoen.
Welke technische maatregelen beschermen AI-data?
Technische maatregelen om AI-data te beschermen omvatten encryptie, pseudonimisering, toegangscontrole en regelmatige beveiligingsaudits. AI-ontwikkelaars moeten ervoor zorgen dat data veilig wordt opgeslagen en verwerkt, en dat alleen geautoriseerde personen toegang hebben. Het gebruik van beveiligde protocollen en software-updates is essentieel.
Wat zijn de gevolgen van een datalek bij AI-modellen?
Een datalek bij AI-modellen kan leiden tot verlies van gevoelige gegevens, financiële schade en juridische sancties. Organisaties zijn verplicht om datalekken te melden aan toezichthouders en betrokkenen. Preventieve maatregelen zoals beveiligingstests, encryptie en training van medewerkers helpen om datalekken te voorkomen.
Hoe gaan toezichthouders om met AI en privacy?
Toezichthouders zoals de Autoriteit Persoonsgegevens monitoren AI-projecten en handhaven privacyregels. Ze voeren audits uit, geven richtlijnen en leggen sancties op bij overtredingen. Internationale samenwerking binnen de EDPB zorgt voor consistente handhaving binnen de EU.
Wat is de rol van het EU AI Office?
Het EU AI Office is verantwoordelijk voor de ontwikkeling en implementatie van AI-reguleringen binnen de EU. Het kantoor werkt samen met toezichthouders, beleidsmakers en bedrijven om ethische en verantwoorde AI te bevorderen. Het biedt ondersteuning en richtlijnen voor AI-ontwikkelaars.
Waarom is ethiek belangrijk bij AI?
Ethiek is belangrijk bij AI om ervoor te zorgen dat technologie op een verantwoorde manier wordt gebruikt. Ethische AI respecteert mensenrechten, voorkomt discriminatie en beschermt privacy. Bedrijven moeten ethische richtlijnen opstellen en naleven om het vertrouwen van gebruikers te behouden.
Hoe kunnen bedrijven AI verantwoord inzetten?
Bedrijven kunnen AI verantwoord inzetten door transparantie, privacybescherming en ethische principes centraal te stellen. Dit omvat het uitvoeren van DPIA’s, het implementeren van technische beveiligingsmaatregelen en het betrekken van juridische en ethische experts bij AI-projecten.
Wat is de impact van AI-regulering op bedrijven?
AI-regulering dwingt bedrijven om zorgvuldig om te gaan met persoonsgegevens en verantwoorde AI-praktijken te volgen. Hoewel dit extra inspanningen en kosten met zich meebrengt, biedt het ook kansen om vertrouwen op te bouwen en juridische risico’s te vermijden.
Hoe identificeer je privacyrisico’s bij AI?
Privacyrisico’s bij AI worden geïdentificeerd door middel van risicoanalyses, audits en DPIA’s. Bedrijven moeten alle datastromen in kaart brengen, potentiële kwetsbaarheden analyseren en maatregelen nemen om risico’s te mitigeren.
Wat zijn de uitdagingen bij data-anonimisering?
Uitdagingen bij data-anonimisering omvatten het behoud van datanuttigheid, de complexiteit van grote datasets en het risico op heridentificatie. Moderne technieken zoals differential privacy helpen, maar vereisen technische expertise.
Marketing & Tech Trends 