EU AI Act: nieuwe “code of practice” moet labels op AI-content concreet maken

De Europese Commissie zet een nieuwe stap richting praktische naleving van de EU AI Act: er ligt nu een concept voor een “General-Purpose AI Code of Practice”. In die code staat o.a. hoe aanbieders van generatieve AI en organisaties die AI-content verspreiden de markering/labeling van AI-gegenereerde of gemanipuleerde content moeten aanpakken. Het doel: transparantie afdwingen zonder dat elke sector het wiel opnieuw uitvindt.

De Commissie presenteert de code als een vrijwillig instrument dat bedrijven kan helpen om aan te tonen dat ze “in lijn met” de AI Act werken (en waarmee toezichthouders sneller kunnen toetsen). (Bron: Europese Commissie)

Waarom dit nu speelt: transparantie is straks geen keuze meer

De AI Act bevat expliciete transparantieverplichtingen, waaronder het informeren dat mensen met AI interacteren, én het labelen van synthetische content (denk aan deepfakes of AI-gegenereerde audio/video/beeld in publieke context). De Commissie vat deze verplichtingen samen bij Article 50 (Transparency obligations). (Bron: AI Act Service Desk)

Op AI-Feiten schreven we eerder al over de EU-richting rond transparantie en watermerken, inclusief het spanningsveld tussen “proof” en “signal”. Zie: EU AI Act: consultatie over transparantie.

Wat staat er in de concept-code (en wat juist niet)?

De concept-code probeert vooral de vertaalslag te maken van wetstekst naar uitvoerbare maatregelen. Denk aan:

• Beleid en processen: wie is verantwoordelijk, hoe documenteer je keuzes, en hoe reageer je op misbruik.
• Technische signalen: labeling in UI’s en metadata/provenance waar mogelijk (zonder te beloven dat één techniek “alles oplost”).
• Risicogebaseerde aanpak: strengere eisen bij content met hogere kans op maatschappelijke schade (verkiezingen, fraude, seksuele beeldmanipulatie).

Belangrijk: de code is geen “magische standaard” die deepfakes automatisch detecteert. Het is eerder een compliance-ladder: als je processen + tooling op orde hebt, kun je straks sneller aantonen dat je je transparantieplichten serieus neemt.

Of labeling in de praktijk gebeurt, hangt af van de mensen die de content maken. Daarom benadrukt Leon Tindemans in de AI-trainingen van TTM Communicatie de menselijke kant:

“Een labelplicht werkt pas als de marketeer aan het toetsenbord begrijpt waarom dat label er staat. Beleid op papier verslaat geen onwetendheid op de werkvloer.” Leon Tindemans, AI-expert en Copilot- & ChatGPT-trainer

Dit raakt direct aan eerdere EU-inzet tegen schadelijke deepfakes (zoals nudification). Achtergrond: EU wil nudification-apps aanpakken.

Timing: wanneer wordt dit relevant voor jouw organisatie?

De AI Act gaat gefaseerd “aan”. Voor veel teams is de vraag niet óf labeling komt, maar wanneer je processen auditbaar moeten zijn. In recente communicatie rond vereenvoudiging/omnibus en implementatie herhalen EU-instellingen dat bedrijven zich moeten voorbereiden op de komende verplichtingen en deadlines. (Bron: Raad van de EU)

Juridische analyses wijzen er bovendien op dat labeling niet alleen een “platformprobleem” is: ook merken, bureaus en uitgevers die synthetische content inzetten, zullen moeten aantonen hoe ze transparantie organiseren. (Bron: Greenberg Traurig)

Wat betekent dit (concreet) voor marketing, media en productteams?

Als je in 2026 AI-beeld, -audio of -video gebruikt, kun je nu al 80% van het werk “vooruit” doen:

• Maak een labeling-policy: wanneer label je iets als AI-gegenereerd of -bewerkt, en wie besluit dat?
• Kies één provenance-route: metadata (waar mogelijk) + zichtbare disclosure in UI/kanalen.
• Leg het vast: bewaar prompts/versies/bronbestanden zodat je herleidbaarheid hebt.
• Test incidentflow: wat doe je als content wordt misbruikt of verkeerd gelabeld?

Wil je het breder trekken naar security en misbruikscenario’s (phishing, impersonatie): lees ook onze update over AI-gebruik als security-keuze. En voor de privacy-kant (on-device vs cloud): WWDC26 en on-device AI.

Conclusie: labeling verschuift van “nice to have” naar basislaag

De kern van deze concept-code is niet dat Europa één perfecte techniek voorschrijft, maar dat organisaties transparantie aantoonbaar moeten organiseren. Wie nu al beleid, tooling en bewijsvoering opzet, heeft straks minder frictie bij audits, partners en (mogelijk) handhaving—en bouwt tegelijk vertrouwen bij gebruikers.