Skip to content
AI Act (NL) Recital 133 NL
LLM context A cited markdown file you can paste into your AI assistant (ChatGPT, Claude, a RAG or project knowledge base) to ground it in this law. Contains: the full text of every article, recital and provision of this law. Everything links back to its source on overview.legal — legal information, not advice.

Recital 133 — markering synthetische AI-content

In force — consolidated2026-07-27 · CELEX 02024R1689-20260727 · ELI ↗
Version history 2
  • 2026-07-27in force CELEX 02024R1689-20260727
  • 2024-07-12 CELEX 02024R1689-20240712

Bepaalde AI-systemen kunnen grote hoeveelheden synthetische content genereren waarbij het voor de mens steeds moeilijker wordt deze te onderscheiden van door de mens gegenereerde en authentieke content. De brede beschikbaarheid en de toenemende capaciteit van deze systemen hebben een aanzienlijke impact op de integriteit van en het vertrouwen in het informatie-ecosysteem, waardoor nieuwe risico’s op desinformatie en manipulatie op grote schaal, fraude, imitatie en consumentenbedrog ontstaan. In het licht van die effecten, het snelle technologische tempo en de behoefte aan nieuwe methoden en technieken om de oorsprong van informatie te traceren, is het passend aanbieders van die systemen voor te schrijven dat zij technische oplossingen inbouwen die markering in een machineleesbaar formaat mogelijk maken en aantonen dat de output is gegenereerd of gemanipuleerd door een AI-systeem en niet door een mens. Dergelijke technieken en methoden moeten voldoende betrouwbaar, interoperabel, doeltreffend en robuust zijn, voor zover dit technisch haalbaar is, rekening houdend met de beschikbare technieken of een combinatie van dergelijke technieken, zoals watermerken, metagegevens, cryptografische methoden voor het aantonen van de herkomst en authenticiteit van inhoud, loggingmethoden, vingerafdrukken of andere technieken, naargelang het geval. Bij de uitvoering van deze verplichting moeten aanbieders ook rekening houden met de specifieke kenmerken en beperkingen van de verschillende soorten content en de relevante technologische en marktontwikkelingen op dit gebied, zoals blijkt uit de algemeen erkende stand van de techniek. Dergelijke technieken en methoden kunnen worden toegepast op het niveau van het AI-systeem of op het niveau van het AI-model, met inbegrip van AI-modellen voor algemene doeleinden die content genereren, waardoor de aanbieder verder in de AI-waardeketen van het AI-systeem gemakkelijker aan deze verplichting kan voldoen. Met het oog op de evenredigheid, moet worden overwogen dat deze markeringsverplichting niet van toepassing mag zijn op AI-systemen die in de eerste plaats een ondersteunende functie hebben voor het uitvoeren van standaardbewerkingen of op AI-systemen die de door de gebruiksverantwoordelijke verstrekte inputdata, of de semantiek ervan, niet wezenlijk wijzigen.

Related across sources

Opinion 1/2026 EDPB-EDPS Joint opinion 1/2026 on the Proposal for a Regulation as regards the simplification of the implementation of harmonised rules on artificial intelligence EDPB, EDPB-EDPS Joint opinion 1/2026 on the Proposal for a Regulation as regards the simplification of the implementation of harmonised rules on artificial intelligence (Digital… Opinion Jan 21, 2026 Artificial Intelligence Entry Into Force Mutual Assistance Between Member States for AI Oversight
Statement 3/2024 data protection authorities’ role in the Artificial Intelligence Act framework Final 1 Statement 3/2024 on data protection authorities’ role in the Artificial Intelligence Act framework Adopted on 16 July 2024 The European Data Protection Board has adopted… Statement ·EDPB Jul 16, 2024 Artificial Intelligence Single Point of Contact for AI Regulation Authority Cooperation
2026 If it ain’t broke, don’t fix it? Ten improvements for the upcoming tenth anniversary of the General Data Protection Regulation Dariusz Kloza, Laura Drechsler, Elora Fernandes, Arian Birth et al. — Computer law & security review Computer law & security review ·full text Jan 23, 2026 Right to Explanation Privacy by Design Privacy by Default
2025 AI: complex algorithms and effective data protection supervision EDPB/SPE 23 jan 2025 AI: complex algorithms and effective data protection supervision. Een rapport opgesteld door Kris Shrishak (ICCL/Enforce) waarin met name bias assessment en… EDPB Jan 23, 2025 Training Data Requirements Data Governance for AI Human Oversight
2026 General-Purpose AI under the EU AI Act: A Conceptual Allocation of Duties across the Value Chain Fabian Teichmann — SCRIPTed A Journal of Law Technology & Society SCRIPTed A Journal of Law Technology & Society ·full text Jun 30, 2026 AI Governance Framework AI Impact Assessment AI Value Chain Actors and Roles