AI-systemen worden steeds slimmer, maar ook gevoeliger voor privacyproblemen. Hoe zorg je dat je data gebruikt op een manier die veilig en wettelijk toegestaan is? De AVG (Algemene Verordening Gegevensbescherming) helpt je daarbij. In dit artikel lees je hoe de regels werken en wat ze betekenen voor AI-projecten.
Wat is de AVG en waarom is die belangrijk voor AI?
De AVG is een Europese wet die bepaalt hoe organisaties persoonsgegevens mogen verwerken. Ook bij AI-toepassingen krijg je hiermee te maken. Of het nu gaat om data verzamelen, verwerken of opslaan, de regels zijn streng. De AVG dwingt je om bewust met data om te gaan en verantwoording af te leggen over elk gebruik ervan.
De zes (plus één) kernprincipes van de AVG
De AVG kent zes hoofdprincipes en één extra verplichting:
1. Rechtmatigheid, behoorlijkheid en transparantie
Er moet een duidelijke reden zijn om persoonsgegevens te verwerken. Daarbij moet je eerlijk zijn over hoe je de data gebruikt. Leg dit goed uit aan de betrokkenen.
2. Doelbinding
Gebruik persoonsgegevens alleen voor het doel waarvoor je ze hebt verzameld. Wil je iets anders met die data doen? Dan is opnieuw toestemming of een nieuwe grondslag nodig.
3. Dataminimalisatie
Verzamel alleen wat echt nodig is. Hoe minder data, hoe kleiner het risico bij verlies of misbruik.
4. Juistheid
Gegevens moeten kloppen. Fouten kunnen gevolgen hebben voor mensen, zeker als AI beslissingen neemt op basis van die gegevens.
5. Opslagbeperking
Bewaarde gegevens? Verwijder ze zodra je ze niet meer nodig hebt. Bepaal vooraf hoe lang je ze bewaart.
6. Beveiliging
Bescherm data tegen lekken of diefstal. Denk aan versleuteling, toegangsbeperking en veilige opslag.
7. Verantwoording
Organisaties moeten kunnen aantonen dat ze de AVG volgen. Denk aan beleid, documentatie en het bijhouden van dataverwerkingen.
Wat zijn de rechten van betrokkenen?
Mensen hebben rechten over hun eigen gegevens. Organisaties moeten die rechten respecteren. Denk aan:
- Informatie geven over hoe data wordt gebruikt
- Inzage geven in opgeslagen data
- Onjuiste data corrigeren
- Data op verzoek verwijderen
- Gegevens overdragen op verzoek (dataportabiliteit)
- Bezwaar mogelijk maken tegen gebruik
- Een menselijke blik garanderen bij automatische beslissingen
Welke rechten vind jij lastig toe te passen binnen een AI-context? Laat het weten in de reacties.
AI trainen met persoonsgegevens: wat mag wel, wat niet?
Worden persoonsgegevens gebruikt om AI te trainen, dan gelden dezelfde regels als voor andere vormen van gegevensverwerking. De AVG is technologie-neutraal: ook bij geavanceerde technieken zoals machine learning moeten alle privacyprincipes worden nageleefd.
Verwerken mag alleen als er een geldige grondslag is, zoals:
- Toestemming van de betrokkene
- Een gerechtvaardigd belang (met duidelijke belangenafweging)
- Een contractuele noodzaak, bijvoorbeeld voor het leveren van een dienst
Let op: gaat het om bijzondere persoonsgegevens zoals gezondheidsdata, politieke overtuiging of etniciteit? Dan gelden extra strenge regels en moet er meestal een expliciete uitzondering van toepassing zijn.
Verwerk nooit zomaar data “voor de zekerheid” of zonder goed gedocumenteerd doel. AI-training vereist zorgvuldigheid, transparantie en beperking van risico’s voor betrokkenen.
➡️ Heb jij een AI-project waarbij persoonsgegevens worden gebruikt? Welke waarborgen pas je toe om AVG-proof te werken?
Kun je beter anonimiseren of pseudonimiseren?
- Anonimiseren: de data is niet meer te herleiden tot een persoon. Dan valt het buiten de AVG.
- Pseudonimiseren: de data is gecodeerd, maar kan met extra informatie nog worden gekoppeld aan een persoon. Dan blijft de AVG gelden.
Voor AI is echte anonimisering vaak lastig. Pseudonimisering is realistischer, maar dan zijn alle AVG-regels van kracht.
Wat gebruik jij in jouw datasets: anonieme of pseudonieme gegevens?
DPIA: risicobeoordeling voor AI
AI die werkt met gevoelige data of geautomatiseerde beslissingen kan extra risico’s veroorzaken. Dan is een DPIA nodig: een privacy-analyse vooraf. Die laat zien wat je doet, welke risico’s er zijn en hoe je die beperkt.
Wat is een DPIA?
Een Data Protection Impact Assessment (DPIA) is een verplichte risicoanalyse bij verwerkingen van persoonsgegevens die waarschijnlijk een hoog risico opleveren voor de privacy van betrokkenen.
Bij AI is dat vaak het geval, bijvoorbeeld bij:
- Profilering of geautomatiseerde besluitvorming
- Grootschalige verwerking van gevoelige gegevens
- Nieuwe technologieën of complexe datasystemen
In een DPIA beschrijf je:
- Wat je gaat doen met de gegevens
- Waarom dit nodig is
- Welke risico’s er zijn voor de betrokkenen
- Welke maatregelen je neemt om die risico’s te verkleinen
Een DPIA moet worden uitgevoerd voordat je start met de verwerking.
Is een DPIA bij jouw AI-project verplicht of raadzaam? Denk er tijdig over na.
Transparantie en uitleg over je AI-model
Gebruikers van AI-systemen hebben het recht om te weten wat er met hun persoonsgegevens gebeurt. Dat is niet alleen netjes, het is ook verplicht volgens de AVG.
Zeker bij geautomatiseerde beslissingen, zoals bij AI-modellen die mensen automatisch indelen, selecteren of beoordelen, geldt:
✅ Gebruikers hebben recht op uitleg over hoe die beslissing tot stand is gekomen
✅ Die uitleg moet begrijpelijk zijn. Dus geen technisch of juridisch jargon
Bijvoorbeeld: je hoeft niet je algoritmecode te delen, maar wél kunnen uitleggen welke gegevens belangrijk zijn in het model en wat voor effect ze hebben op de uitkomst.
➡️ Gebruik duidelijke taal. Laat gebruikers weten:
- Welke data je gebruikt
- Waarom je die gebruikt
- Wat het AI-systeem ermee doet
Door die openheid creëer je niet alleen vertrouwen, maar voldoe je ook aan je AVG-verplichting.
Verantwoordelijkheid bij AI en data
De partij die beslist over het gebruik van data is verantwoordelijk volgens de AVG. Dat betekent:
- Alleen data gebruiken die nodig en toegestaan is
- Duidelijk uitleggen wat er met de data gebeurt
- De data goed beveiligen en alle stappen documenteren
- Rechten van betrokkenen ondersteunen
Je hoeft geen jurist te zijn om aan de AVG te voldoen, maar je moet wel weten wat je doet.
Conclusie: bewust omgaan met AI en persoonsgegevens
De AVG draait niet om het afremmen van innovatie, maar om het beschermen van mensen. Kunstmatige intelligentie biedt enorme kansen, maar vraagt om bewust gebruik van data, transparantie en zorgvuldigheid. Wie nu de juiste gewoontes ontwikkelt, werkt niet alleen AVG-proof, maar ook toekomstbestendig.
Wil je concreet zien hoe AI wordt ingezet bij fraude én hoe je jezelf kunt beschermen? In onderstaande video bespreek ik actuele voorbeelden van datalekken, deepfakes en AI-gestuurde oplichting. Ik laat ook zien hoe AI je juist kan helpen met filters, checklists en sterkere wachtwoorden.
📺 Bekijk de video:
“Datalekken, deepfakes en AI-fraude – zo bescherm jij jezelf”
Wil je dieper ingaan op hoe de wet omgaat met data en privacy?
👉 Lees dan de pagina “AVG & Privacy“
En wil je direct aan de slag met concrete stappen om jezelf te beschermen tegen AI-gestuurde fraude?
👉 Bekijk het artikel “Bescherm jezelf tegen AI-phishing en deepfakes” voor voorbeelden, uitleg en een handige checklist.
Bronnen
Autoriteit Persoonsgegevens – De AVG in het kort
👉 https://autoriteitpersoonsgegevens.nl/themas/basis-avg/avg-algemeen/de-avg-in-het-kort
Autoriteit Persoonsgegevens – Algoritmes, AI en de AVG
👉 https://autoriteitpersoonsgegevens.nl/themas/algoritmes-ai/algoritmes-ai-en-de-avg
European Data Protection Board – Privacyrechten
👉 https://edpb.europa.eu/sme-data-protection-guide/respect-individuals-rights_nl
Rijksoverheid.nl – Privacy en persoonsgegevens
👉 https://www.rijksoverheid.nl/onderwerpen/privacy-en-persoonsgegevens
DE WERELD VAN AI 
Heb je een vraag of toevoeging? Reageer hieronder.