Digitale soevereiniteit maakt een AI-tool nog niet geschikt voor juridisch werk

Het kabinet steunt de Europese open source-strategie uit het Techsoevereiniteitspakket en waarschuwt in hetzelfde fiche aan de Tweede Kamer dat een Europese aanbieder net zo goed vendor lock-in kan opleveren als een Amerikaanse. De strategie moet de afhankelijkheid van niet-Europese leveranciers van cloud, AI en digitale infrastructuur verkleinen. Voor een juridisch team dat AI-tools kiest, zit de waarde van dit bericht in die waarschuwing en niet in de koers. Dat een tool open source of Europees is, zegt niets over de vraag of je er vertrouwelijke cliëntinformatie in mag verwerken, en niets over de vraag of de uitvoer klopt. Herkomst en soevereiniteit staan los van beroepsgeheim en betrouwbaarheid.

Wat het kabinet steunt en waarvoor het waarschuwt

Open source is volgens het kabinet een fundamenteel middel om de strategische afhankelijkheid van Amerikaanse techbedrijven te verkleinen. Voor software die voor de overheid wordt ontwikkeld hanteert het kabinet een "open, tenzij"-aanpak, en het wil dat overheden vaker als ankerklant voor open source kiezen en dat gebruik in aanbestedingsprocedures aanmoedigen. Er wordt onderzocht hoe een Open Source Programme Office kan worden opgericht dat dat beleid coördineert.

Daar staat de waarschuwing tegenover die de rest van het stuk draagt. Het kabinet wil voorkomen dat lock-in bij een Amerikaanse aanbieder wordt ingeruild voor lock-in bij een Europese. De inzet op Europese en open source-alternatieven verkleint de afhankelijkheid alleen als ze ook echt open blijven en op bestaande alternatieven aansluiten.

Op één punt vindt het kabinet het pakket onvolledig. De voorstellen dekken halfgeleiders, datacenters en clouddiensten, maar volgens Nederland ontbreken concrete instrumenten voor de AI-modellen zelf, voor softwaretoepassingen, algoritmen, talent en kwalitatieve data. De soevereiniteitsgedachte is dus het verst uitgewerkt voor infrastructuur en inkoop, en het minst voor de laag waar een juridisch team dagelijks aan raakt: het model achter de tool.

Soevereiniteit, beroepsgeheim en betrouwbaarheid zijn drie aparte vragen

Voor AI-modellen betekent open source meestal open weights: je kunt het model downloaden en op je eigen infrastructuur draaien. Dat raakt precies de eis van het beroepsgeheim, want een model dat binnen je eigen omgeving draait, verlaat die omgeving niet en valt niet onder een vreemde rechtsorde die de vertrouwelijkheid kan doorbreken. Dat is een reëel voordeel op de afhankelijkheidsas, en het is dezelfde overweging die achter het aangescherpte Rijkscloudbeleid zit.

Dat voordeel lost de twee andere vragen niet op. Zodra je een model zelf draait, word je zelf de verwerker en verschuift de beveiliging naar jouw bureau. De eisen van de AVG rond passende technische maatregelen liggen dan bij jou, niet meer bij een leverancier die je aansprakelijk kunt stellen. Een open of Europees label ontslaat je organisatie niet van die eigen verplichting.

De betrouwbaarheid staat er weer los van. Een model dat netjes lokaal en soeverein draait, levert daarmee nog geen juridisch bruikbare uitvoer. We schreven eerder dat GPT-NL zijn eigen prestatiedoelen nog niet haalt, terwijl het juist als soeverein Nederlands model is opgezet. Soevereiniteit en kwaliteit worden apart bewezen, en het ene volgt niet uit het andere.

Wat een juridisch team bij toolkeuze kan vastleggen

Weeg elke AI-tool op drie assen afzonderlijk in plaats van ze onder één label te scharen. De eerste is continuïteit: wie kan de dienst uitschakelen, wijzigen of overnemen. Een open-weight model dat je zelf draait, valt niet van de ene op de andere dag weg zoals een Amerikaanse clouddienst dat kan, maar een support- of integratiecontract eromheen kan alsnog een nieuwe afhankelijkheid opleveren. De waarschuwing van het kabinet geldt ook voor jou: open source sluit lock-in niet automatisch uit.

De tweede as is het beroepsgeheim. Een algemeen taalmodel is geschikt voor een juridische onderzoeksvraag, het uitleggen van een leerstuk of een modelclausule zonder cliëntgegevens. Voor stukken die onder het beroepsgeheim vallen is dat geen optie, tenzij het model in een afgeschermde omgeving draait met een verwerkersovereenkomst en zonder training op jouw invoer. Draai je het model zelf, leg dan in beleid vast wie verantwoordelijk is voor de beveiliging die je daarmee overneemt.

De derde as is betrouwbaarheid. Stel voordat je een tool toelaat een set representatieve vragen op uit je eigen praktijk, op openbare bronnen en rechtspraak, en meet zelf hoe vaak het model de plank misslaat. Zo toets je de kwaliteit in plaats van hem uit de herkomst af te leiden. Vat in je AI-beleid samen dat een open source of Europese tool een pluspunt is op afhankelijkheid en geen bewijs op de andere twee assen, zodat een aantrekkelijk label geen selectie vervangt.