AI-rapport van de EDPB: Privacy­risico’s en ­mitigaties bij grote taal­modellen (LLM’s)

Generatieve AI is alomtegenwoordig: chatbots beantwoorden klantvragen, schoolsoftware begeleidt leerlingen, en slimme assistenten boeken onze vluchten. Handig, maar achter die magie schuilt een nieuwe laag privacy‑risico’s. Om organisaties en toezichthouders houvast te geven publiceerde de EDPB in april 2025 het rapport “AI Privacy Risks & Mitigations – Large Language Models (LLMs)”. In ruim honderd pagina’s beschrijft auteur Isabel Barberá hoe je de risico’s van LLM‑systemen systematisch identificeert, beoordeelt en beperkt ​.

1 | Eerst even: wat zijn LLM’s en agentic AI?

Een Large Language Model is een algoritme dat patronen leert uit enorme tekstverzamelingen. Het kan schrijven, vertalen, samenvatten en zelfs code genereren ​. Steeds vaker kom je ook agentic AI tegen: daar bouwt men rond een LLM extra modules voor geheugen, planning en tool‑gebruik, zodat het systeem zelfstandig acties uitvoert – denk aan “boek een retour naar Madrid en plan de vergaderingen daaromheen” ​.

Dat betekent dat persoonsgegevens niet alleen in een prompt staan, maar door het model, de agent én externe diensten bewegen. Elke stap creëert een eigen risico‑oppervlak.

2 | Waarom het EDPB‑rapport onmisbaar is

Het rapport wil privacy‑specialisten én generalisten dezelfde taal geven. Door juridische begrippen (GDPR, AI‑Act) te koppelen aan een klassiek risicomanagement­proces ontstaat een gedeeld kader voor IT, security en legal ​.

3 | De vijf‑stappenmethode

Barberá plaatst risicobeheer in een iteratieve cirkel die over de hele AI‑lifecycle heen loopt ​:

1. Identificeren
   Breng data­stromen, architectuur, stakeholders en risicofactoren in kaart.

2. Schatten
   Geef elk risico een kans (onwaarschijnlijk → zeer hoog) en een impact (beperkt → catastrofaal) ​.

3. Evalueren
   Plaats kans & impact in een matrix: alles wat op “hoog” of “zeer hoog” uitkomt, vraagt actie.

4. Beheersen
   Kies: mitigeren, overdragen, vermijden of – met argumentatie – accepteren ​.

5. Monitoren
   Log activiteiten, test met red‑teams, evalueer rest‑risico’s en stel maatregelen bij ​.

Die cyclus herhaal je in elke projectfase, van idee tot afbouw.

4 | Zo ziet de methode eruit in de praktijk

Het rapport werkt de aanpak uit in drie herkenbare use‑cases. Elke case doorloopt dezelfde vijf stappen, zodat je de vertaalslag naar jouw organisatie direct ziet.

4.1 Klanten‑chatbot (design & development)

Een keukenleverancier bouwt een bot die CRM‑gegevens gebruikt om vragen sneller te beantwoorden ​.

• Kernrisico’s

  • prompt‑ en RAG‑lekkage van klantdata;

  • hosting in een derde land zonder passend beschermings­niveau;

  • ongeteste data‑kwaliteit in het CRM ​.

• Belangrijkste mitigaties

  • end‑to‑end‑encryptie en IP‑rate‑limiting;

  • rol‑gebaseerde toegang en incident‑responseplan ​;

  • DPIA om externe hosting en grote‑schaal‑verwerking af te dekken.

• Resultaat

  • Rest‑risico wordt “medium”; acceptabel mits continue monitoring ​.

4.2 Leerling‑monitor (inception)

Een school wil een tool die cijfers en aanwezigheid koppelt om persoonlijke leeradviezen te geven ​.

• Kernrisico’s

  • gevoelige minderjarigendata;

  • koppeling met externe tutoring‑services;

  • lange bewaartermijnen.

• Mitigaties

  • versleuteling in transit & at rest, streng RBAC, API‑security‑reviews;

  • ouder‑toestemming en duidelijk dataportaal.

• Beslissing

  • volledige DPIA vóór aanschaf – verplicht gezien de gevoelige doelgroep ​.

4.3 Reis‑ & agenda‑assistent (operations & monitoring)

Een agent boekt vluchten, regelt hotels en zet afspraken in de kalender ​.

• Kernrisico’s

  • blootlegging van reis‑ en agenda­gegevens bij booking‑API’s;

  • inferentie‑aanvallen op voorkeuren;

  • autonome beslissingen zonder menselijke check ​.

• Mitigaties

  • inter‑agent‑encryptie en zero‑trust‑IAM;

  • verplichte gebruiker‑confirmatie bij betalingen ​;

  • Transfer Impact Assessments voor cloud­­leveranciers buiten de EER.

• Doorlopend toezicht

  • afwijkende boekings­patronen triggeren handmatige review.

5 | Rollen en verantwoordelijkheden

De AI‑Act en de GDPR kennen het onderscheid controller/processor. Dat schuift mee met het dienst­model ​:

• LLM as a Service – provider logt data voor modeltraining → mede‑controller.

• Off‑the‑shelf model – jij runt zelf → jij bent controller, platform soms voor telemetry.

• Self‑developed LLM – jij bent provider én controller.

• Agentic AI – extra (sub)processors via tool‑API’s.

Leg dit expliciet vast in je verwerkers­overeenkomsten en service­contracts.

6 | Van rapport naar actie – checklist voor de jurist

• Kaart datastromen – waar komen persoonsgegevens het model in en waar gaan ze eruit?

• Breng stakeholders samen – IT, security, privacy, UX, én eindgebruikers ​.

• Gebruik de kans‑/impact‑matrix voor een snelle eerste risicoprioritering.

• Formuleer acceptatie­criteria (bijv. ≤ 1 % re‑identificatie) vóór je mitigeert ​.

• Stel contract­clausules op over logging, bewaartermijnen en audit­rechten.

• Plan monitoring‑metrics in het SLA; een LLM evolueert en jouw maatregelen dus ook.

7 | Conclusie

Met de vijf‑stappenmethode en de drie uitgewerkte use‑cases laat het EDPB‑rapport zien hoe je van abstracte privacy‑principes naar concrete, herhaalbare maatregelen gaat. Of je nu een klanten‑bot bouwt, leerling­software aanschaft of een agentic reis­assistent uitrolt, hetzelfde raamwerk helpt je systematisch de juiste vragen te stellen en verdedigbare keuzes te maken.

Voor de jurist zonder diepe AI‑achtergrond is dat precies wat nodig is: een praktische routekaart waarmee je technische collega’s kunt volgen, privacy‑compliance borgt en de belofte van generatieve AI veilig benut.