Woordenlijst

Algoritmische transparantie

Wat is Algoritmische transparantie?

Algoritmische transparantie betekent dat te begrijpen is hoe een geautomatiseerd systeem tot een resultaat komt: welke data het gebruikt, welke regels het volgt en waar zijn grenzen liggen. Dat schept vertrouwen, maakt fouten makkelijker te herleiden en is steeds vaker een wettelijke eis, bijvoorbeeld door informatieplichten op grond van de AVG en de AI-verordening. In de praktijk helpen documentatie, bronvermeldingen, logbestanden en duidelijke informatie voor betrokkenen.

Hoe KI.ordo helpt

KI.ordo-agents vermelden hun bronnen, en workflows leggen elke afzonderlijke stap herleidbaar vast.

Meer informatie

Onderwerpen

Transparantie
AI-ethiek
Regelgeving

KI.ordo uitproberen

Agents, workflows en sjablonen in één werkruimte – gratis demo van 24 uur.

Demo starten

← Alle begrippen

Verwante begrippen

AI-transparantie

AI-transparantie betekent openheid over wanneer AI wordt ingezet, op welke gegevens en bronnen de resultaten zijn gebaseerd en hoe beslissingen tot stand komen. Dit omvat het labelen van AI-inhoud, naspeurbare bronvermeldingen, logboeken en gedocumenteerde wijzigingen. Transparantie schept vertrouwen, vergemakkelijkt het opsporen van fouten en is deels wettelijk verplicht, bijvoorbeeld door de transparantieverplichtingen van de AI-verordening, op grond waarvan mensen moeten kunnen merken dat ze met een AI communiceren.

Transparantie
Vertrouwen
+1

Verklaarbaarheid

Verklaarbaarheid (explainable AI, XAI) beschrijft in hoeverre te begrijpen is waarom een AI-systeem tot een bepaald resultaat kwam. Het omvat methoden die laten zien welke invoer een beslissing het sterkst heeft beïnvloed, evenals praktische hulpmiddelen zoals bronvermeldingen en logboeken. Verklaarbaarheid is belangrijk voor vertrouwen, foutopsporing en regelgeving – bijvoorbeeld wanneer een bank moet motiveren waarom een aanvraag is afgewezen.

XAI
Transparantie
+1

Interpreteerbaarheid van modellen

Interpreteerbaarheid van modellen beschrijft hoe goed mensen kunnen begrijpen hoe een AI-model tot zijn resultaten komt. Eenvoudige modellen zoals beslisbomen zijn van zichzelf goed leesbaar; bij complexe neurale netwerken kunnen technieken helpen die de invloed van afzonderlijke features zichtbaar maken. Interpreteerbaarheid is belangrijk voor het opsporen van fouten, voor vertrouwen en voor wettelijke eisen, bijvoorbeeld wanneer de afwijzing van een lening gemotiveerd moet worden.

verklaarbaarheid
transparantie
+1

AI-regelgevingskader

Een AI-regelgevingskader omvat de wetten, normen en toezichtstructuren die bepalen hoe AI wordt ontwikkeld en gebruikt. In de EU is de AI-verordening (Verordening (EU) 2024/1689) de centrale wet, die een risicogebaseerde aanpak hanteert: verboden gelden sinds februari 2025, verplichtingen voor AI-modellen voor algemene doeleinden sinds augustus 2025 en transparantieplichten sinds augustus 2026. Na het “Digital Omnibus” (Verordening (EU) 2026/1744) gelden de verplichtingen voor hoogrisicosystemen vanaf 2 december 2027 of 2 augustus 2028 (stand oktober 2026; geen juridisch advies).

Regelgeving
EU AI Act
+1