De Nederlandse journalist Bart Nijman zet vraagtekens bij schrijvers die generatieve AI inzetten voor “efficiëntie”. In een recent interview vraagt de adjunct-hoofdredacteur van GeenStijl (op het moment van schrijven) zich af wat die aanpak een auteur en lezer echt oplevert. De discussie raakt kwaliteit, auteurschap en openheid in de media. Dat debat speelt breed in Nederland en Europa, ook door de Europese AI-verordening en de gevolgen voor overheid en uitgevers.
Nijman wantrouwt AI-efficiëntie
Nijman stelt dat snelheid geen doel op zich mag zijn bij schrijven. Hij ziet het risico dat teksten gladder worden, maar minder persoonlijk en minder waarachtig. Daarmee verliest de lezer volgens hem iets wezenlijks: een eigen stem met karakter en frictie.
Generatieve AI is software die tekst of beeld maakt op basis van grote hoeveelheden voorbeelddata. Voorbeelden zijn ChatGPT van OpenAI, Gemini van Google en Claude van Anthropic. Zulke systemen helpen bij kladjes en samenvattingen, maar Nijman vraagt zich af of de winst aan tijd opweegt tegen verlies aan eigenheid.
“Wat win je nou werkelijk als auteur die zichzelf ‘efficiënt’ vindt dankzij AI?”
Met zijn kritiek sluit hij aan bij een bredere mediadebat over authenticiteit en vertrouwen. Redacties worstelen met de vraag wanneer algoritmen helpen en wanneer ze de kern van het vak aantasten. Die kern is voor hem: selecteren, duiden en een herkenbare toon zetten.
Creativiteit vraagt menselijke frictie
Schrijven kost tijd voor denkwerk, checken van feiten en het zoeken naar het juiste beeld. Een algoritme kan tempo maken, maar slaat vaak de worsteling over die tot scherpte leidt. Dat kan resulteren in veilige middenmoot, in plaats van verrassende inzichten.
Modellen kunnen ook “hallucineren”: ogenschijnlijk zelfverzekerde onjuistheden produceren. Ze verzinnen dan bronnen of details die er niet zijn. Zonder zorgvuldige eindredactie ondermijnt dit het vertrouwen van lezers.
Humor, ironie en stijl zijn bovendien lastig te vangen in patronen uit trainingsdata. Omdat de systemen gemiddeldes leren, klinkt output vaak generiek. Een uitgesproken stem raakt dan uit beeld, juist waar column of essay om vraagt.
Voor langere stukken, satire of onderzoeksjournalistiek telt dat effect extra zwaar. De lezer merkt het als nuance en lef ontbreken. Dan helpt snelheid de kwaliteit niet vooruit.
Redacties balanceren productiviteit
Veel redacties testen AI voor repetitieve taken zoals samenvatten, vertalen en transcriptie. Populaire hulpmiddelen zijn ChatGPT voor kladwerk, DeepL voor vertalingen en Whisper van OpenAI voor spraak-naar-tekst. Dat bespaart tijd zonder de eindverantwoordelijkheid te verschuiven.
Bij creatieve taken zetten redacties AI vaak in als klankbord: voor invalshoeken, lijstjes of structuur. De eindtekst blijft mensenwerk, met controle op feiten, toon en context. Zo blijft de auteur eigenaar van de inhoud en de stem.
Toch is er een reëel risico op doorschieten naar kwantiteit boven kwaliteit. Platforms en SEO-doelen kunnen aanzetten tot meer, snellere content. Dan verdwijnt ambachtelijk redigeren uit het proces en wordt alles eentoniger.
Voor freelancers en kleinere titels spelen extra vragen over aansprakelijkheid en auteursrecht. Wie draagt de eindverantwoording als een model fouten introduceert? Heldere afspraken en transparantie naar opdrachtgevers zijn dan cruciaal.
Europese AI-verordening vraagt transparantie
De Europese AI-verordening (AI Act) legt aanbieders van generatieve modellen plichten op, zoals risicobeheersing en informatie over trainingsdata in samengebalde vorm. Voor gebruikers in de media geldt dat synthetische audio, video en “deepfakes” duidelijk herkenbaar moeten zijn. Lezers en kijkers moeten weten wanneer ze met door AI gemaakte content te maken hebben.
Daarnaast verlangt de wet zorgvuldige inzet in publieke contexten. Overheden en publieke instellingen moeten processen documenteren en risico’s beheersen. Dat raakt ook communicatieafdelingen en door de overheid gefinancierde media.
De AVG blijft onverkort gelden bij het voeden van AI-systemen met teksten of persoonsgegevens. Dataminimalisatie betekent: alleen voeren wat strikt nodig is, en liefst zonder herleidbare gegevens. Bronbescherming en vertrouwelijke documenten horen niet in externe chatbots zonder passende waarborgen, zoals versleuteling en verwerking binnen de EU.
Uitgevers doen er goed aan interne registers bij te houden van AI-gebruik. Denk aan vastleggen welke tools, doelen en waarborgen per stap gelden. Zo is aan auditors, lezers en makers uit te leggen wat wel en niet door algoritmen is gedaan.
Nederland scherpt AI-richtlijnen
In Nederland publiceren meerdere redacties en omroepen richtlijnen voor verantwoord gebruik van algoritmen. Daarin staat vaak dat AI mag helpen bij ondersteunend werk, maar dat de mens beslist over inhoud en publicatie. Ook wordt uitgelegd wanneer en hoe het publiek wordt geïnformeerd over AI-gebruik.
Vakgroepen en opleidingen bespreken intussen vaardigheden rond AI en bronkritiek. Dat gaat over prompttechniek, maar ook over valkuilen zoals bias en verzonnen feiten. Het doel is: efficiëntie zonder verlies van betrouwbaarheid en stijl.
Teams zetten praktische stappen zoals het loggen van prompts en het verplicht labelen van door AI gegenereerde beelden. Ze beperken gevoelige input en kiezen bij voorkeur voor tools met Europese opslag en duidelijke contracten. Zo verkleinen ze juridische en reputatierisico’s.
Voor individuele auteurs blijft de kernboodschap van Nijman overeind. Gebruik AI hooguit als hulpmiddel, niet als vervanger van je stem. Laat snelheid nooit belangrijker worden dan waarachtigheid en vakmanschap.