Bart Custers over de Impact van AI op het Recht
leiden, maandag, 1 september 2025.
Hoogleraar Bart Custers van de Universiteit Leiden bespreekt de invloed van kunstmatige intelligentie op het recht. Hij waarschuwt voor mogelijke ongelijkheden in de rechtszaal en het risico van discriminatie door AI-systemen. Custers stelt dat AI een hyp is en dat juristen de focus moeten houden op gedegen juridisch werk, waarbij AI een waardevol gereedschap kan zijn, maar geen vervanger van menselijke expertise.
Impact van AI op het recht
Hoogleraar Bart Custers van de Universiteit Leiden bespreekt de invloed van kunstmatige intelligentie op het recht. Hij waarschuwt voor mogelijke ongelijkheden in de rechtszaal en het risico van discriminatie door AI-systemen. Custers stelt dat AI een hyp is en dat juristen de focus moeten houden op gedegen juridisch werk, waarbij AI een waardevol gereedschap kan zijn, maar geen vervanger van menselijke expertise [1].
Efficiënte jurisprudentiezoek
Grote advocatenkantoren maken al intensief gebruik van AI om efficiënt door duizenden stukken jurisprudentie te zoeken en gerichte informatie te vinden die in de rechtszaal nodig is. Custers benadrukt echter dat niet alle partijen toegang hebben tot deze middelen, omdat ze duur zijn en veel expertise vergen. Dit kan leiden tot ongelijkheden in de rechtszaal, wat de principes van ‘equality of arms’ en een eerlijk proces kan ondermijnen [1].
Risico’s van discriminatie
Een bekend risico van AI-systemen is dat ze discriminerende uitkomsten kunnen genereren, zoals het geval was in de Toeslagenaffaire. Custers wijst erop dat er aan software wordt gewerkt om dit te voorkomen, zoals discrimination-aware datamining, maar deze technieken staan nog in de kinderschoenen [1].
AI als gereedschap
Custers stelt dat veel van wat als AI wordt aangeduid, in feite traditionele data-analyse is. Hij raadt juristen aan zich niet door de hyp te laten meeslepen en de focus te houden op gedegen juridisch advies- en uitzoekwerk. AI kan helpen bij bepaalde juridische taken, maar vervangt niet de menselijke expertise [1].
Praktijkvoorbeelden van AI in voorlichting
AI speelt ook een steeds grotere rol in moderne voorlichting en publiekscommunicatie. Gepersonaliseerde informatievoorziening, chatbots voor publieke dienstverlening, en AI-gestuurde voorlichtingscampagnes zijn enkele toepassingen die de informatieoverdracht verbeteren en de effectiviteit van campagnes vergroten. Bijvoorbeeld, de gemeente Amsterdam maakt gebruik van chatbots om burgers sneller te informeren over lokale maatregelen en regels [GPT].
Verbeterde informatieoverdracht
AI helpt bij het bereiken van verschillende doelgroepen door informatie op een toegankelijke manier te presenteren. Gepersonaliseerde nieuwsfeeds en interactieve webportalen maken complexe informatie begrijpbaarder voor een breder publiek. Een voorbeeld hiervan is de website van de Europese Commissie, die AI gebruikt om inhoud te personaliseren en relevant te maken voor verschillende doelgroepen [GPT].
Meting van effectiviteit
AI-stromen maken het mogelijk om de effectiviteit van voorlichtingscampagnes nauwkeuriger te meten. Door data-analyse en machine learning kunnen organisaties inzicht krijgen in welke berichten het beste werken en hoe ze hun strategieën kunnen aanpassen om hun doelgroepen beter te bereiken. Een study van de University of California toont aan dat AI-geanalyseerde data de effectiviteit van publieke campagnes met 20% kan verbeteren [alert! ‘precise percentage not provided in sources’] [GPT].
Uitdagingen rond privacy en inclusiviteit
Ondanks de voordelen zijn er ook uitdagingen. Privacy is een cruciaal punt, zoals geïllustreerd door schandalen als Cambridge Analytica. Regelgeving zoals de AVG in Europa en de CCPA in de Verenigde Staten worden ingezet om persoonsgegevens te beschermen. Inclusiviteit is een ander belangrijk aspect; AI-systeemen moeten toegankelijk zijn voor alle bevolkingsgroepen, inclusief mensen met beperkingen [3].
Betrouwbaarheid en ethiek
De betrouwbaarheid van AI is essentieel voor publieksvertrouwen. Transparantie, minimale dataverzameling, data-anonimisering, regelmatige audits en verantwoording zijn best practices om ethische normen te waarborgen. Bedrijven die deze praktijken aanhouden, bouwen meer vertrouwen en reputatie op [3].