De Raad van State oordeelde op 12 augustus 2026 in drie zaken dat AI-gebruik fraude is zodra het een juist oordeel over kennis en vaardigheden geheel of gedeeltelijk onmogelijk maakt, dat dit buiten redelijke twijfel moet vaststaan ondanks de kwalificatie als herstelsanctie, en dat opzet en bewijs van AI-gebruik daarvoor niet nodig zijn. Onjuiste bronvermeldingen zijn geen fraude als de betrokkene een plausibele verklaring geeft, en de beoordelaar moet die verklaring zelf onderzoeken, wat het Groningse CBE naliet en de Afdeling met een eenvoudige zoekopdracht alsnog deed. De Groningse zaak is de eerste in een reeks van minstens acht sinds juli 2025 waarin het verweer dat AI alleen een eigen bronnenlijst heeft verhaspeld slaagde, en het verschil met de Amsterdamse zaak van 2025 zat in de bewaarde versiegeschiedenis. Toegestaan AI-gebruik beschermt niet als de transparantievoorwaarden worden genegeerd, omdat die voorwaarden het instrument zijn waarmee de beoordelaar zijn werk kan doen, zoals de Rotterdamse zaak laat zien. Voor juridische organisaties volgt daaruit dat AI-beleid het doel van de norm en een concreet transparantiemechanisme moet bevatten, dat fraudeonderzoek de alternatieve verklaring moet natrekken, en dat gebruikers hun versiegeschiedenis moeten bewaren.

Onderzoek van Princeton en de University of Chicago, in juli gepresenteerd op ICML en beschreven door MIT Technology Review, laat zien dat taalmodellen in een aanwervingsspel met volledig gelijke kansen alsnog hele bevolkingsgroepen aan beroepen gaan koppelen, sterker dan menselijke deelnemers en het hardst bij de zwaardere redeneermodellen. De vooroordelen ontstaan tijdens het gebruik uit de gevallen die het model toevallig ziet, waardoor een toets op de trainingsdata of een verklaring van de leverancier weinig zegt over het exemplaar dat jouw organisatie draait. Het model opdragen om eerlijk te oordelen veranderde het gedrag nauwelijks, terwijl relevante criteria meegeven en een eerlijke uitkomst onderdeel maken van de opdracht wel effect hadden. Juridisch telt dat de hoog-risicoverplichtingen uit de AI-verordening naar 2 december 2027 opschuiven zodra de Digital Omnibus is gepubliceerd, terwijl het gelijkebehandelingsrecht nu al eist dat een selectieprocedure inzichtelijk, controleerbaar en systematisch is en de werkgever verantwoordelijk blijft voor wat zijn systeem doet. De praktische opgave is dus inventariseren waar AI mensen beoordeelt, identificerende details eruit houden, geheugenfuncties uitzetten bij beoordelingswerk, en per beslissing vastleggen welke criteria golden en wie het eindoordeel nam.

De rechtbank Den Haag, zittingsplaats Haarlem, oordeelde op 2 september 2026 dat CaseMatcher van de IND geen AI-systeem, complex algoritme of black box is, omdat de tool alleen deterministisch en op vaste regels toont in welke eerdere zaken een zoekterm voorkomt. Uit artikel 3:46 Awb leidt de rechtbank af dat een algoritme pas in het besluit vermeld hoeft te worden als het wezenlijke invloed had op de inhoud of instructies gaf die een deel van de beslissing vormen, en CaseMatcher haalt die drempel niet. De IND won omdat de organisatie verklaringen van ontwikkelaar, leverancier en eigen specialisten kon overleggen, terwijl de beslismedewerker zelf niet meer wist of hij de tool had gebruikt en de rechtbank daarom van gebruik uitging. De uitspraak wijkt af van de lijn van zittingsplaats Groningen, die de IND eerder dit jaar opdroeg de rangschikking en de maatregelen tegen automation bias te documenteren, en hoger beroep bij de Afdeling staat nog open. Voor organisaties die hulpmiddelen inzetten bij besluiten volgt hieruit een driestapstoets: kwalificeer elke tool technisch, toets de invloed op de motivering en registreer per zaak welke hulpmiddelen zijn gebruikt.

De rechtbank Amsterdam (ECLI:NL:RBAMS:2026:8258, 12 augustus 2026) verhoogde de proceskosten met € 2.315,50 omdat een partij een verzonnen citaat uit DSM/Fox in haar conclusie van antwoord opvoerde. De aangehaalde bewoordingen staan niet in dat arrest en ook niet elders in gepubliceerde rechtspraak. De wederpartij vermoedde een AI-hallucinatie, maar de rechtbank vond de oorzaak niet beslissend: het opvoeren van niet-bestaande rechtspraak is op zichzelf al kwalijk. Opvallend is dat de rechtbank niet de zware route van misbruik van procesrecht koos, maar een halve punt binnen het gewone liquidatietarief optelde, een lichter en dus makkelijker herhaalbaar mechanisme. De les: de indiener blijft aanspreekbaar op de controleerbaarheid van zijn bronnen, ongeacht welk gereedschap de fout veroorzaakte.

Bedrijven stappen op grote schaal over van dure Amerikaanse AI-modellen naar goedkopere en vaak open-weight Chinese modellen, aangejaagd door kosten en door Amerikaanse exportbeperkingen die gebruikers juist richting China duwen. Voor juristen verschuift het risico daarmee naar de leverancier, want de tool waarmee je werkt kan het onderliggende model wisselen zonder dat je het merkt. Dat raakt het beroepsgeheim en de AVG, omdat je moet weten waar je data wordt verwerkt en of je invoer wordt gebruikt om een model te trainen. Kantoren doen er verstandig aan in het leverancierscontract vast te leggen welke modellen zijn toegestaan, dat ze bij een modelwissel vooraf worden geïnformeerd, en voor financiële cliënten de eisen van DORA rond uitbesteding en concentratierisico mee te nemen. De onderliggende les is dat de keuze van het model een punt is dat een kantoor zelf in beleid en contract vastlegt, in plaats van het over te laten aan de leverancier.

Een groeiend deel van de mensen die een advocaat zoeken, vraagt eerst aan een AI-assistent welk kantoor geschikt is, en wie in dat antwoord ontbreekt komt niet op de shortlist. Of een model jouw kantoor noemt, hangt af van hoe consistent externe bronnen en je eigen content je naam aan een rechtsgebied koppelen, en dat antwoord kun je sturen maar niet afdwingen. De echte blinde vlek is juridisch: de reclameregels gelden voor wat jij zelf zegt, terwijl een AI je een specialisme kan toedichten of verouderde informatie kan geven zonder dat iemand daarop aanspreekbaar is. Een kantoor kan zijn AI-vindbaarheid wel verbeteren door AI-crawlers toegang te geven, heldere expertise-content te publiceren en zijn naam overal eenduidig aan zijn rechtsgebieden te koppelen, allemaal zonder clientdata aan te raken. Wees kritisch op stellige beloftes uit deze jonge markt, want adviezen als een llms.txt-bestand zijn volgens Google voorlopig speculatief.