Deepdive in AI: technieken en veelgebruikte woorden

Op deze pagina staat een overzicht van de belangrijkste invalshoeken om naar AI te kijken, en een korte begrippenlijst die helpt de taal van AI te begrijpen. Zo krijgt u een beter beeld van de complexiteit en de verschillende aspecten die aan bod komen in het uitgebreide CNUE AI-handboek. Daarin ontdekt u alles over verantwoord AI-gebruik in het notariaat. Het handboek is in het Nederlands en Engels beschikbaar.
Dit AI-handboek mag uitsluitend intern binnen het notariaat worden gebruikt en mag niet worden verspreid.

Download het handboek (Nederlands) (pdf, 1.7 MB)

Download het handboek (Engels) (pdf, 5.3 MB)

Verschillende perspectieven

AI kan vanuit meerdere kanten bekeken worden. Elk perspectief belicht andere kansen, risico' s en vragen die relevant zijn voor notarissen.

• Juridisch
  AI brengt nieuwe vragen met zich mee over aansprakelijkheid, zorgplicht en de regels waaraan notarissen moeten voldoen. Wie is verantwoordelijk als een AI-systeem een fout maakt? Welke eisen stelt de AI Act, en hoe verhoudt die zich tot de AVG en de Wna? Juridisch gezien valt AI niet buiten de bestaande kaders. De notaris blijft eindverantwoordelijk en handelt altijd volgens de wet en andere geldende regels, ook bij gebruik van AI.
• Technisch
  AI-technologie werkt met algoritmes, modellen en data. U hoeft geen programmeur te zijn, maar als u inzicht hebt in hoe een systeem leert en patronen herkent, maakt dat duidelijk waar de betrouwbaarheid en beperkingen liggen. AI biedt krachtige mogelijkheden, maar blijft altijd afhankelijk blijft van de kwaliteit van de data en de keuzes in het ontwerp.
• Ethisch
  AI is nooit volledig neutraal. Het wordt door mensen ontwikkeld en getraind op datasets. Het kan onbewust vooroordelen bevatten en daardoor bevooroordeelde uitkomsten opleveren, waarbij bepaalde groepen onbedoeld benadeeld kunnen worden. Vanuit ethisch oogpunt gaat het om vragen over eerlijkheid, gelijkheid en transparantie. Het laat zien dat het gebruik van AI niet alleen een technische of organisatorische keuze is, maar ook impact heeft op het vertrouwen dat cliënten in u stellen.
• Organisatorisch
  Het gebruik van AI beïnvloedt werkprocessen, interne verantwoordelijkheden en de praktijkvoering. Welke toepassingen passen bij uw kantoor? Hoe borgt u vertrouwelijkheid en het beroepsgeheim? Organisatorisch bekeken gaat het om inzicht in de veranderingen die AI met zich meebrengt en welke maatregelen nodig zijn om AI veilig en effectief in te zetten.
• Maatschappelijk
  AI verandert niet alleen het werk van notarissen, maar ook de verwachtingen van cliënten en de samenleving. Het brengt de vraag met zich mee hoe de notaris een menselijke meerwaarde behoudt in een steeds meer geautomatiseerde wereld. Vanuit een maatschappelijk perspectief gaat het om reflectie op de rol van het notariaat en het vertrouwen dat cliënten in u stellen.

Veelgebruikte AI-begrippen

Wie zich verdiept in AI, merkt al snel dat er een nieuwe taal bij komt. Hieronder vindt u een selectie van veelgebruikte termen die u helpen om de basis te begrijpen en gesprekken met specialisten of leveranciers te voeren:

• Algoritme: een reeks instructies die een computer volgt om een taak uit te voeren.
• Machine learning: een AI-toepassing waarbij een computersysteem leert van data en patronen herkent, zonder dat iedere stap vooraf is geprogrammeerd.
• Deep learning: een vorm van machine learning met complexe neurale netwerken, vaak gebruikt voor beeld- of spraakherkenning.
• Neural network (NL: neuraal netwerk): een model geïnspireerd op het menselijk brein, opgebouwd uit lagen die patronen kunnen herkennen en voorspellingen kunnen doen.
• Bias (NL: vooringenomenheid/vertekening): vertekening of discriminatie in de uitkomst van een AI-systeem, vaak veroorzaakt door scheve, onvolledige of (onbewust) bevooroordeelde data.
• Hallucinatie: het verschijnsel dat een AI-systeem overtuigende maar feitelijk onjuiste informatie genereert.
• Black box AI: een AI-systeem waarvan de werking of besluitvorming niet goed inzichtelijk is.
• Explainable AI (XAI) (NL: uitlegbare/verklaarbare AI): AI waarvan, in tegenstelling tot black box AI, de werking wél inzichtelijk en uitlegbaar is, zodat een zo groot mogelijke groep gebruikers begrijpen hoe een uitkomst tot stand komt.
• High-risk AI (NL: hoog risico AI): toepassingen die volgens de AI Act onder strenge regels vallen vanwege hun impact op mensen of processen.
• Prompt: de input die u geeft aan een AI-oplossingen m een resultaat te genereren.
• Prompt engineering: het zorgvuldig formuleren van prompts om betere en bruikbare antwoorden van AI te krijgen.
• Feedback loop: de cyclus waarin AI-outputs opnieuw als input gebruikt worden, waardoor het systeem zichzelf hertraint positief of negatief.
• Training data: de gegevens waarmee een AI-model wordt ontwikkeld en leert hoe het patronen kan herkennen.
• Hallmark risk: risico's die typisch zijn voor AI, zoals gebrek aan transparantie of afhankelijkheid van de kwaliteit van data.
• Generatieve AI (GenAI): AI die nieuwe content kan creëren, zoals teksten, beelden of muziek, op basis van patronen in bestaande data.

Verder verdiepen

De invalshoeken en begrippen hierboven laten zien hoe veelzijdig AI is. Het gaat niet alleen om digitale toepassingen, maar raakt ook aan juridische, ethische, organisatorische en maatschappelijke aspecten.

Wilt u uw kennis over AI verder uitbreiden?

Download dan het AI-handboek van de CNUE (pdf, 5.3 MB)

Dit handboek gaat uitgebreid in op alle relevante juridische, technische en ethische onderwerpen en biedt een stevige basis voor notarissen die klaar willen zijn voor de toekomst van AI. Dit AI-handboek mag uitsluitend intern binnen het notariaat worden gebruikt en mag niet worden verspreid.