De culturele en creatieve sector vraagt om heldere regels voor kunstmatige intelligentie. Brancheorganisaties en makers willen weten wat mag bij training en inzet van systemen als GPT-4o, Gemini, Llama 3 en Stable Diffusion. Zij richten zich op Den Haag en Brussel, en vragen deze week om snelle duidelijkheid. Reden is bescherming van makers, transparantie voor het publiek en naleving van Europese wetgeving zoals de AI-verordening en de AVG.
Sector vraagt heldere spelregels
Creatieve bedrijven en instellingen gebruiken algoritmen voor tekst, beeld en audio. Denk aan scenariohulp, beeldbewerking, muziekproductie en marketing. Tegelijk willen zij zeker weten dat het gebruik past binnen auteursrecht en privacywetgeving. Zonder duidelijke kaders ontstaat juridische onzekerheid en reputatierisico.
De oproep focust op generatieve modellen, software die nieuwe inhoud maakt op basis van voorbeelden. Grote spelers zijn OpenAI met GPT-4o, Google met Gemini, Meta met Llama 3 en Stability AI met Stable Diffusion. Veel organisaties willen weten of en hoe deze systemen met toestemming en licenties zijn getraind. Ook vragen zij om regels voor inzet in productie en publicatie.
Belangrijke wensen zijn: transparantie over trainingsdata, eerlijke vergoeding voor gebruik van werken, en labelplicht voor synthetische content. Daarnaast vragen makers om duidelijke procedures voor bezwaar en opt-out. Instellingen willen praktische richtlijnen die passen bij dagelijkse workflows. Zo voorkomen zij dat innovaties stilvallen door onzekerheid.
Transparantie over trainingsdata
De sector wil inzicht in welke datasets modellen gebruiken en onder welke voorwaarden. Trainingsdata zijn vaak verzameld uit grote verzamelingen zoals Common Crawl of open beeldsets zoals LAION. Dan is niet altijd duidelijk of werken met toestemming zijn gebruikt. Dat maakt het lastig om rechten en vergoedingen te regelen.
De Europese AI-verordening (AI Act) legt voor krachtige basis- of foundationmodellen extra plichten op. Fabrikanten moeten onder meer samenvattingen van trainingsdata publiceren en aantonen dat zij rekening houden met auteursrecht. Dat helpt uitgevers, fotografen en muzikanten om hun rechten te beheren. Het maakt ook toezicht door Europese autoriteiten mogelijk.
Bij gebruik van persoonsgegevens in trainingsdata geldt de AVG. Organisaties hebben dan een rechtsgrond nodig, moeten dataminimalisatie toepassen en gevoelige gegevens beschermen. Voor publieke instellingen zoals musea en omroepen ligt een DPIA (gegevensbeschermingseffectbeoordeling) voor de hand bij grootschalig of risicovol gebruik.
Vergoeding en licentieafspraken
Makers en uitgevers vragen om heldere licentiemodellen en een werkende vergoeding. De EU-richtlijn auteursrecht (DSM) kent uitzonderingen voor tekst- en datamining, maar biedt ook een opt-out. Een machineleesbare opt-out via robots.txt of metadata moet door AI-bedrijven worden gerespecteerd. Zo blijft controle bij de rechthebbende.
Collectieve beheersorganisaties zoals Buma/Stemra, Lira en Pictoright spelen hierbij een rol. Zij kunnen namens makers onderhandelen over gebruik in training of productiefuncties. Transparante rapportages vanuit AI-leveranciers zijn dan cruciaal. Zonder inzicht geen correcte afdracht.
Voor nieuwsuitgevers en omroepen staat hergebruik van artikelen en archiefmateriaal centraal. Zij willen duidelijke contracten over samenvatting, parafrase en audio- of stemklonen. Ook zoeken zij afspraken over bronvermelding en verwijzingsverkeer. Dit voorkomt dat publiek wordt weggespeeld door antwoordmachines zonder context.
Labelen en herleidbaarheid verplicht
Consumenten moeten kunnen zien of inhoud door een model is gemaakt of bewerkt. De AI-verordening bevat plichten voor het labelen van synthetische media en deepfakes. Technieken als digitale watermerken en content credentials (C2PA) kunnen daarbij helpen. De sector vraagt om praktische standaarden en handhaving.
Herleidbaarheid is niet alleen nuttig voor publiek vertrouwen, maar ook voor rechtenbeheer. Als metadata behouden blijven, is duidelijk welke bron en licentie gelden. Dat maakt controleren en afrekenen eenvoudiger. Het verlaagt bovendien risico’s op misleiding en desinformatie.
Publieke instellingen en mediabedrijven in Nederland kunnen dit snel invoeren. Denk aan omroeporganisaties, uitgeverijen en musea die content publiceren. Zij kunnen tooling eisen in aanbestedingen en bij leveranciers. Zo wordt labeling onderdeel van de keten.
Generatieve AI is software die op basis van voorbeelden nieuw beeld, tekst, audio of video maakt. Het systeem voorspelt het volgende woord, beeldpunt of geluid op basis van patronen in data.
Risico’s voor makers beperken
Kunstenaars en uitvoerenden vrezen inkomstenderving als hun stijl wordt nagebootst zonder toestemming. Ook zijn er zorgen over reputatieschade door deepfakes en onjuiste toeschrijvingen. De sector vraagt daarom om duidelijke regels voor stijlimitatie, stemklonen en portretgebruik. Dit raakt zowel auteursrecht als portret- en naburige rechten.
Voor persoonlijkheids- en portretrechten gelden in Nederland strikte normen. Gebruik van een herkenbare stem of gelijkenis vraagt vaak toestemming. AI-diensten die stemmen of gezichten klonen moeten dit respecteren. Een duidelijke informatieplicht naar gebruikers helpt misbruik te voorkomen.
Daarnaast spelen kwaliteits- en veiligheidsrisico’s. Modellen kunnen foutieve of bevooroordeelde uitkomsten geven, zogenoemde hallucaties of bias. Instellingen vragen daarom om testprotocollen en klachtenprocedures. Dit past bij de zorgplichten uit de AI-verordening.
Europese regels snel uitvoeren
De AI-verordening treedt gefaseerd in werking, met eerste verplichtingen binnen een jaar na publicatie. Lidstaten wijzen toezicht en markttoezicht aan, en werken aan richtsnoeren voor naleving. In Nederland raken deze regels ook de overheid en semi-publieke sector. Denk aan bibliotheken, erfgoedinstellingen en onderwijs.
De sector vraagt om praktische handreikingen voor contracten, inkoop en compliance. Duidelijke checklists helpen kleine organisaties en zzp’ers. Zo wordt voldaan aan de AI-verordening, de AVG en de Auteurswet. En blijft er ruimte voor experiment en innovatie.
Tot slot wil de sector dat overheid en EU duidelijke voorbeelden publiceren. Welke datasets zijn toegestaan en hoe ziet een correcte licentie eruit? Wanneer is labeling verplicht en welke techniek voldoet? Concrete antwoorden maken het verschil tussen vertraging en verantwoord gebruik.