AI en digitale tools

Onderzoek bruikbare AI-toepassingen, passende tools en grenzen voor gegevens, betrouwbaarheid en menselijk toezicht.

111 artikelen · Laatst bijgewerkt artikel

De zoekopdracht doorzoekt alle artikelen over dit onderwerp, inclusief het archief en de artikeltekst.

Begrijp het onderwerp

Een praktische handleiding voor dit onderwerp

AI moet worden beoordeeld aan de hand van een echte taak: welke informatie komt het systeem binnen, welke beslissing helpt het te nemen en welke fouten kostbaar zouden zijn. Deze categorie verbindt modellen, assistenten en tools met hun data, operationele omstandigheden en menselijk toezicht.

Wat te onderzoeken
  • Evalueer een use case met representatieve voorbeelden in plaats van een enkele demonstratie.
  • Traceer de bronnen, antwoorden, acties en menselijke interventies van een assistent.
  • Vergelijk aanbieders op basis van dataverwerking, werking, wijzigingsbeheer en exit-opties.
  • Vergelijk versies op dezelfde taken, vind lokale verliezen en neem een ​​beslissing op basis van gevallen in plaats van een gemiddelde.
  • Test het ophalen, citeren, cachen en intrekken, zodat een documentassistent de machtigingen van elke gebruiker respecteert.
  • Goedkeuring geldt voor een specifieke handeling en haar parameters.
  • Een structureel geldig antwoord kan inhoudelijk verkeerd zijn.
  • Gegenereerde gegevens vereisen aparte tests voor bruikbaarheid en herkenbaarheid.
  • Automatische transcriptie vraagt controle van velden en leesvolgorde.
  • Verbind uitspraken met versie en passage en behandel verouderde citaten zonder geschiedenis te herschrijven.
Nuttige vragen
  • Wat moet het systeem weigeren of escaleren?
  • Hoe wordt een plausibel maar niet onderbouwd antwoord gedetecteerd?
  • Wie kan het gebruik pauzeren of wijzigen?
  • Welke component is gewijzigd?
  • Is een aparte vectornaamruimte voldoende?
  • Staat menselijke goedkeuring elke gereedschapsaanroep toe?
  • Bewijst een geldig schema dat de gegevens juist zijn?
  • Betekent synthetisch anoniem?
  • Maakt hoge betrouwbaarheid controle overbodig?
  • Bevestigt een citaat in de nieuwe versie het antwoord?

Illustratief beslissingsvoorbeeld

Situatie
Fictief voorbeeld: deze gegevens beschrijven geen klant of waargenomen resultaat. Een classificatiemodel verbetert zijn totaalscore, maar herkent aanvragen die dringende behandeling nodig hebben minder goed.
Controleren
Herhaal dezelfde gevallen, bewaar resultaten per aanvraagtype en beoordeel kritieke fouten met een gezamenlijke definitie.
Handelen
Beslis op ernst, omvang en herstelmogelijkheden. Het beste gemiddelde is niet automatisch de beste keuze voor de dienst.

Deep Learning: De Motor Achter Geavanceerde AI Prestaties

Evalueer AI-regressies voordat u versies wijzigt

NIST — AI Risk Management Framework 1.0, Measure

Test de bronautoriteit

Een relevant corpus kan tegenstrijdige instructies bevatten. Scheid het bewijs voor een antwoord van de autoriteit om te handelen; controleer de ontkenning in de tool in plaats van alleen in de tekst van de agent.

Kan een opgehaalde bron het verzenden of wijzigen buiten de taak activeren?

De methoden verkennen

Gegevens lezen en beslissen

AI-bias: fouten per groep vergelijken

Een gemiddelde kan groepsverschillen verbergen.

Fouten A
5%5 / 100
Fouten B
20%10 / 50
Verschil in procentpunten
1520 − 5

Fictief leervoorbeeld: de cijfers beschrijven CIE noch klanten.

Vragen ter voorbereiding van uw beslissingen

Vind antwoorden en praktische controles in de analyses binnen dit onderwerp.

Verder lezen in het archief

Meer analyses over dit onderwerp, naast de recente artikelen hieronder.

Referenties: gegevens, gebruik en grenzen

Documentatie geraadpleegd op .

De uitgebreide toelichtingen zijn in deze editie beschikbaar in het Engels.

Referenties: gegevens, gebruik en grenzen
Bron en doelGecontroleerde gegevens of maatstafPraktisch gebruikTe behouden beperking
MITRE ATLAS

Examine documented tactics, techniques and cases involving AI systems.

 The official repository publishes ATLAS tactics, techniques and case-study data. They support analysis of the actual deployed system. Select scenarios matching your application’s data, interfaces and tools. Test permissions and consequences, not only model responses.

Verdiep de methode →

 A technique catalogue is neither an exhaustive coverage guarantee nor a test result for your system.
NIST · AI Risk Management Framework

Organise management of AI-related risks.

 The AI RMF Core is organised around Govern, Map, Measure and Manage. It is a voluntary risk-management framework. Define intended use, affected people and error consequences. Connect each risk to an evaluation, owner and stop or recovery mechanism.

Verdiep de methode →

 The framework certifies neither a model nor an application. Using it does not remove the need to examine applicable requirements.
OWASP · LLM Top 10

Prepare tests for language-model application risks.

 The 2025 edition includes Prompt Injection, Sensitive Information Disclosure and Excessive Agency. Turn a risk into an observable scenario: hostile document, restricted data or out-of-scope tool. Record expected behaviour and evidence of refusal.

Verdiep de methode →

 A risk list is not a complete assessment. Input filtering alone does not establish authorisation for every action.

RAG: toegangsrechten, citaten en caches

De uitgebreide toelichtingen zijn in deze editie beschikbaar in het Engels.

Compare AI architectures through their access boundaries

Beyond model choice, examine who retrieves documents, under which identity and with which caching policy. These decisions define separation tests between teams.

  • Identify each component seeing a passage or citation.
  • Replay the same question under several groups.
  • Check that a reading tool cannot become a sending tool.

Explore the RAG access matrix and replay cases →

References consulted on · OWASP · LLM08:2025 Vector and Embedding Weaknesses OWASP · API1:2023 Broken Object Level Authorization

RAG: relevantie en rangschikking

De uitgebreide toelichtingen zijn in deze editie beschikbaar in het Engels.

Compare retrieval before evaluating the answer

Keep the same needs, judgments and depth k when comparing configurations. Inspect regressing queries before drawing conclusions from an average.

  • Separate window precision, relevant-record coverage and ordering quality.
  • Document missing judgments and the no-relevant-record convention.
  • Then evaluate the answer, citations and refusals using a separate protocol.

Explore ranking measures and relevance judgments →

Stanford CS276 · Retrieval evaluation · 2019 course archive · PDF pp. 3, 5–6 · consulted 2026-10-23

NIST TREC · Reciprocal rank definition · Repository snapshot 35cf096ba6d5ae08ca4803c056b31ed61a56a6d4 · consulted 2026-10-23

Bronnen en richtlijnen

Oorspronkelijke documenten van de organisaties achter deze methoden en standaarden.