Algoritmekader
Helpt bij het verantwoord ontwikkelen en inzetten van algoritmen en AI-systemen conform het Nederlandse Algoritmekader, de AI-verordening (AI Act), het IAMA (Impact Assessment Mensenrechten en Algoritmen) en het Algoritmeregister. Biedt richtlijnen voor risicoklassificatie, transparantie, non-discriminatie, menselijke controle en verantwoording. Gebruik deze skill wanneer de gebruiker vraagt over 'algoritmekader', 'algoritme overheid', 'AI overheid', 'AI Act overheid', 'AI-verordening', 'IAMA', 'impact assessment algoritmen', 'impact assessment mensenrechten', 'algoritmeregister', 'algorithm register', 'algorithm framework', 'responsible AI', 'verantwoord algoritmegebruik', 'transparantie algoritmen', 'bias algoritmen', 'discriminatie algoritmen', 'non-discriminatie AI', 'eerlijke algoritmen', 'fair algorithms', 'hoog-risico AI', 'high-risk AI', 'AI-risicoklasse', 'AI risk classification', 'conformiteitsbeoordeling AI', 'AI conformity assessment', 'menselijke controle AI', 'human oversight AI', 'uitlegbaarheid AI', 'explainability AI', 'AI-transparantie', 'AI governance overheid', 'algoritme-audit', 'algorithm audit', 'AI-toezicht', 'AI supervision', 'foundation model', 'generatieve AI overheid', 'generative AI government', 'verboden AI-praktijken', 'prohibited AI practices', of wanneer de gebruiker een algoritme of AI-systeem wil laten voldoen aan het Algoritmekader, de AI Act of andere Nederlandse vereisten voor verantwoord algoritmegebruik.From its SKILL.md
npx -y skills add djimit/overheid-plugins --skill algoritmekaderAssembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.
One thing to look at
- 2 stars2 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.
SKILL.md
14.4 KB, as published. Nobody here has run it
Algoritmekader & AI-verordening
Toets algoritmen en AI-systemen aan het Nederlandse Algoritmekader en de EU AI-verordening. Het Algoritmekader is het centrale kader van de Nederlandse overheid voor verantwoord gebruik van algoritmen en AI-systemen.
Bron: Algoritmekader | GitHub — MinBZK/Algoritmekader | Algoritmeregister
AI-verordening (AI Act) — risicoklassificatie
De EU AI-verordening (2024/1689) is sinds augustus 2024 van kracht en wordt gefaseerd van toepassing.
Risiconiveaus
| Niveau | Beschrijving | Voorbeeld | Vereisten |
|---|---|---|---|
| Onaanvaardbaar risico | Verboden AI-praktijken | Social scoring, realtime biometrie in openbare ruimte (uitzonderingen), manipulatie van kwetsbare groepen | Verboden sinds februari 2025 |
| Hoog risico | AI in kritieke sectoren (Bijlage III) | Biometrie, onderwijs, werkgelegenheid, essentiële diensten, rechtshandhaving, migratie, rechtspraak | Conformiteitsbeoordeling, risicobeheer, datakwaliteit, transparantie, menselijk toezicht, nauwkeurigheid, robuustheid, cybersecurity |
| Beperkt risico | Transparantieverplichtingen | Chatbots, deepfakes, emotieherkenning | Informatieplicht: gebruiker moet weten dat ze met AI interacteren |
| Minimaal risico | Geen aanvullende eisen | Spamfilters, AI in games | Vrijwillige gedragscodes |
Tijdlijn AI Act
| Datum | Verplichting |
|---|---|
| Februari 2025 | Verboden AI-praktijken van toepassing |
| Augustus 2025 | Regels voor AI-modellen voor algemene doeleinden (GPAI/foundation models) |
| Augustus 2026 | Alle verplichtingen voor hoog-risico AI-systemen |
Hoog-risico AI bij de overheid
Veel overheidstoepassingen vallen in de categorie hoog risico (Bijlage III):
- Toegang tot essentiële publieke diensten en uitkeringen
- Beoordeling van aanvragen (vergunningen, subsidies, toeslagen)
- Rechtshandhaving en migratiebeslissingen
- Onderwijs (toelating, beoordeling)
- Werkgelegenheid (werving, evaluatie)
Verplichtingen voor hoog-risico AI-systemen:
- Risicobeheersysteem gedurende gehele levenscyclus
- Data governance: training-, validatie- en testdata van hoge kwaliteit
- Technische documentatie en logregistratie
- Transparantie en informatie aan gebruikers
- Menselijk toezicht (human-in-the-loop of human-on-the-loop)
- Nauwkeurigheid, robuustheid en cybersecurity
- Conformiteitsbeoordeling vóór ingebruikname
Algoritmekader — kernvereisten
Het Algoritmekader vertaalt wet- en regelgeving naar praktische richtlijnen voor overheidsorganisaties. Het kader is georganiseerd rond zes thema's:
1. Governance
| Vereiste | Toelichting |
|---|---|
| Eindverantwoordelijkheid | Bestuur is verantwoordelijk voor inzet van algoritmen |
| Beleidskader | Organisatiebeleid voor algoritmegebruik vaststellen |
| Rollen en verantwoordelijkheden | Duidelijke rolverdeling (opdrachtgever, ontwikkelaar, beheerder, toezichthouder) |
| Risicoanalyse | Classificeer algoritmen op risico voorafgaand aan ontwikkeling |
2. Transparantie
| Vereiste | Toelichting |
|---|---|
| Algoritmeregister | Alle impactvolle algoritmen publiceren in het Algoritmeregister |
| Uitlegbaarheid | Besluiten die met algoritmen zijn genomen moeten uitlegbaar zijn voor betrokkenen |
| Broncode | Broncode van algoritmen waar mogelijk als open source publiceren |
| Communicatie | Actief communiceren over gebruik van algoritmen |
3. Non-discriminatie en eerlijkheid
| Vereiste | Toelichting |
|---|---|
| Bias-detectie | Test op directe en indirecte discriminatie op beschermde kenmerken |
| Representatieve data | Trainingsdata moet representatief zijn voor de doelpopulatie |
| Fairness-metriek | Kies en documenteer passende fairness-maatstaven |
| Periodieke monitoring | Blijvend monitoren op bias in productie |
4. Menselijke controle
| Vereiste | Toelichting |
|---|---|
| Human-in-the-loop | Bij hoog-risico besluiten: mens neemt het besluit, algoritme adviseert |
| Human-on-the-loop | Bij lager risico: mens kan ingrijpen en corrigeren |
| Bezwaar en beroep | Betrokkenen moeten een algoritmisch besluit kunnen aanvechten bij een mens |
| Stopknop | Mogelijkheid om algoritme direct te stoppen bij ongewenste effecten |
5. Technische robuustheid en veiligheid
| Vereiste | Toelichting |
|---|---|
| Validatie en testen | Uitgebreide test- en validatieprocedures vóór ingebruikname |
| Monitoring | Continue monitoring op prestatie, drift en onverwacht gedrag |
| Cybersecurity | Algoritmen beveiligen tegen adversarial attacks en data poisoning |
| Reproduceerbaarheid | Resultaten moeten reproduceerbaar zijn |
6. Privacy en gegevensbescherming
| Vereiste | Toelichting |
|---|---|
| DPIA | Gegevensbeschermingseffectbeoordeling uitvoeren bij verwerking persoonsgegevens |
| Dataminimalisatie | Alleen strikt noodzakelijke gegevens gebruiken |
| Doelbinding | Data alleen gebruiken voor het doel waarvoor het is verzameld |
| Bewaartermijnen | Trainings- en inputdata verwijderen na afloop bewaartermijn |
IAMA — Impact Assessment Mensenrechten en Algoritmen
Het IAMA is een verplicht instrument voor overheidsorganisaties om de impact van algoritmische systemen op mensenrechten en publieke waarden te beoordelen.
Bron: IAMA handleiding (PDF) | Utrecht University
Fasen van het IAMA
| Fase | Naam | Kernactiviteiten |
|---|---|---|
| 1 | Voorbereiding | Projectbeschrijving, stakeholderidentificatie, samenstelling beoordelingsteam (multidisciplinair) |
| 1A | Waarom | Doel en noodzaak van het algoritme; proportionaliteitstoets |
| 1B | Wat | Type algoritme (regelgebaseerd, machine learning, deep learning), databronnen, verwachte output |
| 1C | Hoe | Technische implementatie, integratie in besluitvormingsproces |
| 2 | Beoordeling fundamentele rechten | Toets aan EVRM/Grondwet: privacy, gelijkheid, non-discriminatie, effectief rechtsmiddel |
| 2A | Recht op privacy | Noodzaak en proportionaliteit gegevensverwerking |
| 2B | Non-discriminatie | Risico op (indirecte) discriminatie op beschermde gronden |
| 2C | Autonomie | Impact op individuele keuzevrijheid |
| 3 | Beoordeling publieke waarden | Transparantie, uitlegbaarheid, verantwoording, menselijke controle |
| 3A | Transparantie en uitlegbaarheid | Hoe wordt het algoritme uitgelegd aan betrokkenen? |
| 3B | Verantwoording | Wie is verantwoordelijk voor besluiten? |
Wanneer is een IAMA verplicht?
- Bij de ontwikkeling van nieuwe algoritmen of AI-systemen
- Bij significante wijzigingen aan bestaande systemen
- Bij hergebruik van algoritmen in een andere context
- Aanbevolen: periodieke herijking van bestaande IAMA's
Algoritmeregister
Het Algoritmeregister is het publieke register waarin overheidsorganisaties hun algoritmen publiceren.
Bron: algoritmes.overheid.nl | API-documentatie
Verplichte registratievelden
| Veld | Beschrijving |
|---|---|
name | Naam van het algoritme |
organization | Verantwoordelijke organisatie |
department | Verantwoordelijke afdeling |
description_short | Korte beschrijving (max 150 tekens) |
type | Type: regelgebaseerd, machine learning, of deep learning |
category | Beleidsterrein (bijv. werk, zorg, veiligheid) |
status | In ontwikkeling, in gebruik, buiten gebruik |
goal | Doel en beoogd effect |
impact | Impact op burgers en samenleving |
proportionality | Motivering noodzaak en proportionaliteit |
legal_base | Wettelijke grondslag |
human_intervention | Beschrijving menselijke controle |
Optionele registratievelden
| Veld | Beschrijving |
|---|---|
source_data | Gebruikte databronnen |
methods_and_models | Gebruikte methoden en modellen |
monitoring | Monitoring- en evaluatieprocedures |
risks | Geïdentificeerde risico's en mitigatie |
performance_standard | Prestatienormen en -metrieken |
competent_authority | Toezichthoudende autoriteit |
url | Link naar meer informatie |
contact_email | Contactgegevens |
publication_date | Publicatiedatum |
revision_date | Laatste revisiedatum |
API-gebruik
# Alle algoritmen ophalen
GET https://algoritmes.overheid.nl/api/v1/algorithms
# Zoeken op organisatie
GET https://algoritmes.overheid.nl/api/v1/algorithms?organisation=gemeente-amsterdam
# Specifiek algoritme ophalen
GET https://algoritmes.overheid.nl/api/v1/algorithms/{id}
Implementatie-checklist voor ontwikkelaars
Bij het bouwen van algoritmen of AI-systemen voor de overheid, controleer minimaal:
- Risicoklasse bepaald: is dit een hoog-risico AI-systeem onder de AI Act? (Bijlage III)
- IAMA uitgevoerd: multidisciplinair, met aandacht voor mensenrechten en publieke waarden
- DPIA uitgevoerd: als persoonsgegevens worden verwerkt (AVG art. 35)
- Bias getest: op directe en indirecte discriminatie op beschermde kenmerken
- Uitlegbaarheid geborgd: besluiten zijn uitlegbaar voor betrokkenen
- Menselijke controle: human-in-the-loop bij hoog-risico besluiten
- Bezwaarmogelijkheid: betrokkenen kunnen bij een mens in bezwaar
- Monitoring ingericht: continue monitoring op prestatie, bias-drift en ongewenste effecten
- Algoritmeregister: publicatie in algoritmes.overheid.nl
- Broncode open: code gepubliceerd als open source (tenzij zwaarwegende redenen)
- Technische documentatie: systeembeschrijving, databronnen, modelkeuzes, testresultaten
- Validatie: uitgebreide test- en validatieresultaten gedocumenteerd
- Cybersecurity: bescherming tegen adversarial attacks en data poisoning
- Data governance: kwaliteit, representativiteit en herkomst van trainingsdata geborgd
- Bewaartermijnen: trainingsdata en logdata conform AVG-bewaartermijnen
Generatieve AI bij de overheid
Het Algoritmekader bevat specifieke richtlijnen voor generatieve AI (foundation models, LLM's):
| Aspect | Richtlijn |
|---|---|
| Transparantie | Vermeld altijd dat output door AI is gegenereerd |
| Factualiteit | Controleer AI-output op feitelijke juistheid (hallucinaties) |
| Persoonsgegevens | Geen persoonsgegevens in prompts zonder DPIA en grondslag |
| Vertrouwelijkheid | Geen vertrouwelijke informatie in externe AI-diensten |
| Publieke waarden | Generatieve AI niet inzetten voor geautomatiseerde besluiten |
| Inkoop | Generatieve AI-diensten beoordelen op privacy, security en vendor lock-in |
Beslisboom: welke vereisten gelden?
Is het een algoritme dat invloed heeft op burgers of processen?
├── Nee → Geen aanvullende vereisten (maar documenteer wel)
└── Ja → Registreer in Algoritmeregister
├── Worden persoonsgegevens verwerkt?
│ └── Ja → Voer DPIA uit (AVG art. 35)
├── Voer IAMA uit
└── Is het een AI-systeem onder de AI Act?
├── Nee (regelgebaseerd) → Volg Algoritmekader-richtlijnen
└── Ja → Bepaal risicoklasse
├── Onaanvaardbaar → VERBODEN
├── Hoog risico (Bijlage III) → Conformiteitsbeoordeling + alle verplichtingen
├── Beperkt risico → Transparantieverplichtingen
└── Minimaal risico → Vrijwillige gedragscodes
Gerelateerde skills
| Skill | Wanneer te gebruiken |
|---|---|
| iama-assessment | Volledig IAMA uitvoeren met alle 33+ vragen, beslisbomen en fairness-metrics |
| dpia-assessment | DPIA uitvoeren wanneer het algoritme persoonsgegevens verwerkt |
| avg-privacy | Privacy by Design toepassen bij algoritmen die persoonsgegevens verwerken |
| genai-governance | Technische implementatie van EU AI Act governance (model card, audit trail, HITL) |
| nora-architectuur | BIO-beveiligingseisen en open standaarden voor de technische implementatie |