AI-watermerken worden de nieuwe standaard voor alle gegenereerde content. Claude voegt sinds 2 augustus in alle gegenereerde content een watermerk toe, Gemini en ChatGPT deden dit al langer. Maar hoe werkt dat onzichtbare watermerk precies? Wat zijn de gevolgen voor contentmakers, journalisten en de muziekindustrie?
AI-watermerken, in het Engels ook wel AI fingerprinting genoemd, zijn onzichtbare signalen die een AI-model toevoegt aan een gegenereerde tekst, afbeeldingen of geluid. Het doel is dat de oorsprong van de content herleidbaar blijft, ook nadat die content honderd keer is gekopieerd, bewerkt of in een ander document is geplakt. Techzine Talks besprak het onderwerp naar aanleiding van de aankondiging van Anthropic dat Claude sinds 2 augustus 2026 automatisch watermerken toevoegt in alle nieuwe modellen.
Luister (en kijk) elke week door je te abonneren via: Spotify, Apple Podcasts, YouTube of een andere dienst.
De directe aanleiding is de Europese AI Act. In artikel 50 staat dat AI-systemen transparant moeten zijn over hun aard. Watermerken zijn één van de manieren om aan die transparantieverplichting te voldoen. Google werkt al langer met zijn open-source SynthID-systeem en Anthropic bouwt daar waarschijnlijk op voort, al geeft het bedrijf een eigen invulling aan de implementatie.
Lees ook: Claude krijgt onzichtbaar watermerk in alle gegenereerde tekst
Twee soorten watermerken
Er zijn verschillende watermerken, waarbij edit-based watermarken achteraf worden toegevoegd aan bestaande content. Denk aan het gebruik van synoniemen, specifieke leestekens zoals de M-dash, of bijzondere apostrofs uit een set van twaalf visueel identieke varianten. Dit soort watermerken zit aan de oppervlakte en is relatief makkelijk te omzeilen of te verwijderen.
Er zijn echter ook generatieve watermerken, dat is de methode die Claude en Google’s SynthID gebruiken, hierbij vindt het watermerkproces plaats tijdens het genereren van de tekst, diep in het model zelf. Dit is fundamenteel anders en veel moeilijker te omzeilen, omdat er geen aparte stap na het genereren is waarop je kunt ingrijpen. Daarnaast is het onzichtbaar.
Hoe werken generatieve watermerken?
Taalmodellen werken probabilistisch: elk gegenereerd woord is gebaseerd op de kans dat het in die context het meest passende woord is. Die kansen worden bepaald door zogeheten logits. Normaal gesproken heeft elk woord een neutrale weging.
Bij generatief watermerken wordt de helft van de mogelijke tokens rood gelabeld en de andere helft groen. Groene tokens krijgen een kleine extra weging van 0,02. Dat betekent niet dat het altijd een groen token wordt, maar de kans is iets groter. Over een langere tekst ontstaat zo een statistisch patroon: een reeks enen en nullen die als vingerafdruk dient. De kans dat een mens vanzelf zo schrijft dat het systeem hem als AI aanmerkt, is kleiner dan 1 procent.
Zelfs licht redigeren verwijdert het watermerk niet
Een opmerkelijk gegeven is dat het watermerk ook aanwezig blijft als je de AI alleen vraagt om grammatica en leestekens te corrigeren in een door mensen geschreven tekst. De AI verwerkt dan de volledige tekst en voegt het watermerk toe, ook al is de inhoud vrijwel volledig origineel. Dat roept vragen op over copyright: als je je eigen tekst laat nalezen door Claude, zit er technisch gezien een Claude-watermerk op.
Bovendien werkt het omgekeerde ook: een licht geredigeerde AI-tekst behoudt genoeg watermerksignalen om detecteerbaar te blijven, zo blijkt uit de blogpost van Anthropic.
Zijn de detectietools al betrouwbaar?
AI-detectors die online beschikbaar zijn, zijn op dit moment nog erg onbetrouwbaar. Er zijn gevallen bekend waarbij klassieke boekfragmenten, zoals passages uit Frankenstein, als AI-gegenereerd werden aangemerkt. Ook intern testen wees uit dat een origineel, door mensen geschreven artikel voor 32 procent als AI-geschreven werd bestempeld.
Google heeft voor journalisten een besloten toegang tot een SynthID-checker. Die tool werkt specifiek voor content die via SynthID is gemarkeerd en is betrouwbaarder dan de generieke detectors. De open-sourceversie van SynthID bleek in de praktijk niet betrouwbaar.
Lees ook: Google DeepMind maakt AI-watermerktechnologie SynthID open-source
Gevolgen voor journalistiek, recht en contentcreatie
In de praktijk gebruiken veel redacties en bedrijven AI voor eindredactie, samenvattingen of het verbeteren van interpunctie. Dat betekent dat steeds meer teksten een AI-watermerk dragen, ook als de inhoud door mensen is geschreven. In een bedrijfsomgeving waar content constant wordt gekopieerd, samengevat en doorgestuurd, kan uiteindelijk bijna alles een watermerk bevatten.
In de juridische wereld biedt het watermerk potentieel wél toegevoegde waarde. Er zijn gevallen bekend waarbij advocaten AI-gegenereerde jurisprudentie aanhaalden die nooit heeft bestaan. Een betrouwbare detector kan in zulke gevallen eerder waarschuwen dat een document niet klopt.
Spotify werkt intussen aan aparte lijsten voor AI-gegenereerde muziek. En muziekuitgevers lobbyen actief voor een verbod op AI-muziek in hitlijsten, een discussie die doet denken aan de reacties op computergegenereerde dansmuziek in de late jaren tachtig.
Conclusie: compliance boven impact
Voor de overgrote meerderheid van de gebruikers zal het watermerk geen praktisch verschil maken. Wie een goede tekst leest die over het juiste onderwerp gaat, zal er niet van wakker liggen of er een AI-watermerk in zit. Maar in sectoren waar herkomst er wél toe doet; journalistiek, rechtszaken, auteursrecht, kan een betrouwbaar watermerksysteem op termijn echte waarde toevoegen. Voorlopig is de invoering van watermerken vooral een signaal richting de EU dat de grote AI-aanbieders compliant willen zijn met de nieuwe regelgeving. Of het hebben van een watermerk op content straks ook gevolgen gaat hebben is nog niet duidelijk. Gezien het massale gebruik van AI-tools lijkt die kans steeds kleiner te worden.