Terug naar begrippenlijst
Ethische AI
Ethische AI gaat over het bouwen en gebruiken van AI-modellen op een manier die niet alleen slim is, maar ook verantwoord. Het gaat dus niet alleen om wat software kan, maar vooral om wat het zou moeten doen. Dat betekent: geen vooroordelen in de data, duidelijke uitleg over hoe beslissingen tot stand komen, respect voor privacy, en AI die mensen ondersteunt in plaats van vervangt of benadeelt. Ethische AI legt de lat hoger dan alleen ‘functioneel’ – het kijkt ook naar menselijkheid.
Inhoudsopgave
Slim is niet altijd goed
Een goed werkend algoritme is nog geen goed besluitvormingsproces. Een AI-model kan nauwkeurig zijn, maar toch oneerlijk. Denk aan sollicitatiesystemen die vrouwen of mensen met een migratieachtergrond lager inschatten, of aan software die gezichten van mensen van kleur slechter herkent.
Ethische AI stelt daarom vragen zoals: Is dit eerlijk? Is dit uitlegbaar? Is dit veilig? En dat gebeurt idealiter voordat het systeem live gaat, niet pas nadat de kritiek losbarst.
Zelflerend is niet zelfsturend
Het lastige aan AI is dat het vaak op basis van data leert. Maar data is nooit helemaal neutraal. Die bevat de vooroordelen, voorkeuren en blinde vlekken van de mensen en systemen waar het vandaan komt.
Ethische AI betekent dus ook dat je kritisch kijkt naar je data, je model, je beslisregels én je impact. Niet alleen technisch toetsen, maar ook moreel. Niet alleen bouwen, maar ook bijsturen.
Technologie met waarden aan boord
Ethische AI gaat niet over regels opleggen, maar over bewuste keuzes maken: wie heeft er baat bij dit systeem, en wie loopt risico? Worden mensen uitgesloten? Is de output transparant? Kan ik uitleggen waarom een beslissing is genomen?
Het is een samenspel tussen ontwerpers, ontwikkelaars, data scientists, juristen, marketeers en eindgebruikers. AI mag dan zelfstandig leren. De kaders waarbinnen dat gebeurt, zijn nog steeds onze verantwoordelijkheid.
Veelgestelde vragen
Zeker niet. Iedereen die betrokken is bij het ontwerpen, inzetten of gebruiken van AI draagt verantwoordelijkheid – van productmanager tot beleidsmaker.
Nee, maar je kunt wel richtlijnen en controles inbouwen die ethische afwegingen ondersteunen: denk aan fairness-checks, bias-detectie en uitlegmodellen.
Ongelijke behandeling, verlies van vertrouwen, reputatieschade, juridische claims, en het versterken van bestaande ongelijkheid of discriminatie.
Er komt steeds meer regelgeving aan, zoals de EU AI Act. Maar ethisch handelen gaat vaak verder dan alleen de regels volgen – het gaat om intentie en bewustzijn.
Bo Pennings AI specialist
Gerelateerde begrippen
- AI-algoritmes
- AI-model
- Augmented Intelligence
- Autonome AI
- Claude
- Deep Learning
- Generatieve AI
- Generative Adversarial Network (GAN)
- Generative Pre-trained Transformer (GPT)
- Generator
- Low-code AI
- Machine Learning bias
- No-code AI
- Prompt engineering
- Robotic Process Automation (RPA)
- Sentimentanalyse
- Supervised Learning
- Transformer
- Unsupervised Learning
- Validatie
