Oorspronkelijk geplaatst op LinkedIn als een artikel door dezelfde auteur.
Waarom de convergentie van AI en blockchain van belang is
Kunstmatige intelligentie en blockchain worden vaak als afzonderlijke innovaties besproken. De ene leert, voorspelt en past zich aan; de andere registreert, verifieert en bewaart. Steeds vaker interageren deze systemen echter, van geautomatiseerde nalevingscontroles tot door smart contracts aangedreven analyses.
Die convergentie opent nieuwe mogelijkheden voor verantwoording en automatisering, maar roept ook een diepere vraag op: hoe kunnen twee technologieën die data-onveranderlijkheid en autonome besluitvorming waarderen, compliant blijven binnen de Europese juridische en ethische kaders?
Transparantie vs. inzicht: de juridische spanning
De EU AI-wet eist dat algoritmische beslissingen verklaarbaar zijn en onderworpen aan menselijk toezicht. De AVG voegt daar het recht op verwijdering en dataminimalisatie aan toe. Blockchain is daarentegen gebouwd op onveranderlijkheid — elke transactie of modeloutput wordt permanent on-chain geregistreerd.
Transparantie in blockchain is structureel; expliceerbaarheid in AI is interpretatief. Het combineren van de twee kan daarom zowel de zichtbaarheid als de ondoorzichtigheid van een systeem versterken.
Hoe meer gegevens we blootleggen, hoe moeilijker het kan worden om uit te leggen waarom de machine handelde zoals hij deed.
Nalevingsrisico’s en praktische mitigatie
De belangrijkste risico’s vallen in drie categorieën:
- Gegevensbescherming: het trainen of verankeren van AI-modellen op persoonlijke gegevens die on-chain zijn vastgelegd, vormt een uitdaging voor het recht op verwijdering.
- Algoritmische verantwoordelijkheid: geautomatiseerde smart contracts kunnen beslissingen uitvoeren zonder betekenisvolle menselijke tussenkomst.
- Cross-regulatoire blootstelling: activiteiten die voldoen aan de definities van financiële dienstverlening kunnen aanvullende AML- of MiCAR-verplichtingen in werking stellen.
Mitigatie vereist evenzeer terughoudendheid als innovatie: sla alleen op wat permanent moet zijn, scheid analytische lagen van transactionele lagen, en documenteer beslissingslogica voordat deze wordt geautomatiseerd. Compliance by design is nog steeds mogelijk, maar het begint met architecturale grenzen.
Governance en controleerbaarheid in hybride systemen
Wanneer AI en blockchain elkaar kruisen, kan governance niet uitsluitend vertrouwen op technische controles.
Duidelijke roldefinities, procedures voor veranderingsbeheer en onafhankelijke audittrails zijn essentieel. Off-chain registers van modelversies, toegangslogboeken en risicobeoordelingen bieden de contextuele laag die blockchain zelf mist. Controleerbaarheid wordt een sociotechnische praktijk: code laat zien wat er gebeurde, governance legt uit waarom.
Menselijk toezicht als anker van vertrouwen
Europese regelgeving komt steeds terug op één principe: de mens moet de controle behouden.
Of het nu gaat om het beoordelen van een geautomatiseerde waarschuwing, het valideren van een risicoscore of het goedkeuren van een handhavingsactie, menselijk toezicht geeft juridisch gewicht en morele legitimiteit aan datagestuurde systemen. Technologie kan beslissingen versnellen, maar verantwoordelijkheid schaalt niet automatisch mee met verwerkingskracht.
Vertrouwen opbouwen door forensische duidelijkheid
De convergentie van AI en Blockchain zal zich blijven uitbreiden, vooral op het gebied van compliance, onderzoek en financiën. De uitdaging is niet om innovatie te vertragen, maar om verantwoording erin te verankeren.
Expliceerbaarheid en transparantie zijn geen tegengestelden; samen definiëren ze begrijpelijk bewijs. Als we ontwerpen voor die standaard — gegevens die we kunnen vertrouwen en algoritmen die we kunnen rechtvaardigen — zal het vertrouwen in beide technologieën volgen.
