Kunstmatige intelligentie (AI) heeft een zichtbare plaats in de juridische en forensische praktijk. Ook de gerechtelijk deskundige wordt steeds vaker geconfronteerd met AI: als hulpmiddel bij het schrijven en structureren van rapporten, als analysetechniek binnen het deskundigenonderzoek, als bron van nieuwe vormen van manipulatie, of zelfs als object van onderzoek. In discussies over de gevolgen hiervan voor het Nederlands Register voor Gerechtelijk Deskundigen (NRGD) wordt AI echter vaak als een homogene ontwikkeling behandeld.
Deze bijdrage vertrekt vanuit de kernstelling dat de impact van AI op gerechtelijke deskundigheid niet uniform is, maar afhankelijk van de rol die AI speelt binnen het deskundigenonderzoek. Juist daarom vraagt AI niet om een generieke herziening van het NRGD-kader, maar om een gedifferentieerde benadering, waarin per gebruiksrol wordt bepaald of volstaan kan worden met algemene AI-geletterdheid, dan wel aanvullende deskundigheid, specialisatie of zelfs een nieuw deskundigheidsgebied noodzakelijk is.
Door AI langs deze as te analyseren, kan het NRGD proportioneel en gericht reageren, zonder zijn kernwaarden van betrouwbaarheid, toetsbaarheid en onafhankelijkheid uit het oog te verliezen.
AI als algemeen ondersteunend hulpmiddel
Kenmerken van het gebruik
In de eerste rol wordt AI ingezet als algemeen ondersteunend hulpmiddel. Het gaat om toepassingen zoals tekstredactie, samenvatten van dossiers, vertalingen of het doorzoeken van grote hoeveelheden informatie. Dit gebruik raakt niet direct aan de inhoudelijke analyse of aan de beantwoording van de onderzoeksvragen.
Betekenis voor de deskundige
In deze rol blijft de deskundige volledig verantwoordelijk voor de inhoud van het rapport en voor de gemaakte keuzes. AI fungeert hier niet anders dan andere ondersteunende technologieën: efficiëntieverhogend, maar niet inhoudelijk bepalend. Wel vergt dit gebruik een zekere mate van AI-geletterdheid, met name ten aanzien van beperkingen, mogelijke fouten en de noodzaak van bronkritiek.
Implicaties voor het NRGD
Voor het NRGD heeft dit type gebruik op de middellange termijn beperkte consequenties. Er is geen aanleiding voor aparte deskundigheidsgebieden of aanvullende registratie- eisen. AI-geletterdheid kan worden beschouwd als onderdeel van de algemene professionele standaard, eventueel te borgen via permanente educatie of gedragsregels.
Het recente addendum over Gebruik AI (1) bij de Gedragscode NRGD sluit inhoudelijk vooral bij deze rol aan. De nadruk op eigen verantwoordelijkheid, transparantie over gebruik en het vermijden van klakkeloze overname van AI-output veronderstelt impliciet dat AI een ondersteunende functie vervult. Opvallend is dat die rolveronderstelling niet expliciet gemaakt wordt. Dit werkt verwarrend − gestelde eisen binnen het addendum zijn voor andere rollen niet relevant (e.g. ‘Voeg desgevraagd prompts en input bij.’) terwijl relevante eisen voor dergelijke rollen ontbreken (e.g. validatie AI-model).
AI als analytisch instrument binnen het deskundigenonderzoek
Kenmerken van het gebruik
In de tweede rol fungeert AI als analytisch instrument dat substantieel bijdraagt aan de bevindingen van het deskundigenonderzoek. Voorbeelden zijn beeld- en audioanalyse, patroonherkenning en forensische data- analyse. De uitkomsten van het AI-systeem beïnvloeden hier rechtstreeks de conclusies van de deskundige. Deze rol is goed vergelijkbaar met het gebruik van statistische software in DNA-onderzoek: het algoritme voert complexe berekeningen uit, maar de deskundige blijft verantwoordelijk voor interpretatie en verantwoording. (2)
Betekenis voor de deskundige
Het gebruik van AI als analytisch instrument stelt verhoogde eisen aan de deskundige. Deze moet inzicht hebben in de werking, aannames en beperkingen van het gebruikte systeem en de data waarop het gebaseerd is, kunnen beoordelen of het instrument geschikt is voor de specifieke onderzoeksvraag, het systeem en de toepassing valideren en de uitkomst van het systeem interpreteren en rapporteren. Mogelijk moet hiervoor de uitkomst samengevoegd worden met resultaten van andere methoden, zoals menselijke interpretatie. AI-gebruik raakt hier aan de kern van de deskundigheid.
Implicaties voor het NRGD
Voor het NRGD betekent dit dat binnen bestaande deskundigheidsgebieden AI-intensieve specialisaties kunnen ontstaan. Dit kan aanleiding geven tot aanscherping van registratie- en herregistratie-eisen, evenals toetsingscriteria die expliciet aandacht besteden aan transparantie, validatie en begrip van gebruikte AI-instrumenten.
2. Voor een uitgebreidere uitwerking van deze rol zie: H. van den Heuvel, R.J.F. Ypma, Z.J.M.H. Geradts & J. Meeuwissen, ‘De invloed van AI op forensisch bewijs in strafzaken: kansen en bedreigingen’, EeR 2025/25, p. 127.
AI en authenticiteitsonderzoek: deepfakes en detectie
Kenmerken van het gebruik
De opkomst van deepfakes en andere AI-gegenereerde manipulaties heeft ingrijpende gevolgen voor authenticiteitsonderzoek. Klassieke methoden voor beeld-, audio- en documentonderzoek zijn zonder aanvullende AI-kennis steeds minder toereikend. (3)
Betekenis voor de deskundige
AI speelt in dit domein een dubbele rol: als technologie die authenticiteit ondermijnt en als hulpmiddel voor detectie. Alle authenticiteitsonderzoekers moeten derhalve kennis hebben van de generatieve AI die deepfakes creëert, en de eigenschappen van dergelijk materiaal. Ook zal het steeds waardevoller worden gespecialiseerd te zijn in het gebruik van AI-gebaseerde detectietools − met de eisen die daaraan in voorgaande paragraaf gesteld zijn. Omdat de ontwikkelingen in dit gebied snel gaan, zal deze groep deskundigen meer tijd moeten besteden aan het up-to-date houden van hun kennis.
Implicaties voor het NRGD
Voor deze groep deskundigen wordt AI-kennis onderdeel van de kerncompetentie. Het gaat hier niet om een nieuw deskundigheidsgebied, maar om een herijking van bestaande deskundigheidsprofielen. Het NRGD zal moeten bewaken dat registratie-eisen aansluiten bij de actuele stand van techniek en dat rapportage van onzekerheid en probabilistische conclusies voldoende wordt genormeerd.
3. Voor een uitgebreidere uitwerking van deze rol zie: H. van den Heuvel, R.J.F. Ypma, Z.J.M.H. Geradts & J. Meeuwissen, ‘De invloed van AI op forensisch bewijs in strafzaken: kansen en bedreigingen’, EeR 2025/25, p. 127.
AI als object van deskundigenonderzoek
Kenmerken van het gebruik
In de vierde rol is AI zelf onderwerp van deskundigenonderzoek. Het gaat dan niet om het gebruik van AI als hulpmiddel door de deskundige, maar om situaties waarin een AI-systeem zélf een rol speelt in het feitencomplex van de zaak. (4)
Te denken valt aan:
- een strafzaak waarin de politie gebruik heeft gemaakt van een voorspellend model voor risico-inschatting of hotspot-analyse, en de verdediging betwist dat dit model valide of niet-discriminerend is;
- een bestuursrechtelijke procedure waarin een geautomatiseerd risicoprofileringssysteem (bijvoorbeeld voor fraudedetectie of toezicht) mede bepalend is geweest voor het besluit;
- een civiele zaak waarin een kredietscore- of verzekeringsmodel een individuele beoordeling heeft beïnvloed en de vraag rijst of het gebruikte algoritme voldoende transparant en uitlegbaar is;
- een strafzaak waarin een gezichtsherkenningssysteem is ingezet en discussie ontstaat over foutmarges, trainingsdata en bias.
In dergelijke gevallen is de centrale vraag niet wat het systeem in het concrete geval heeft ‘geproduceerd’, maar hoe het systeem functioneert:
- welke data zijn gebruikt voor training;
- welke aannames en parameters zijn ingebouwd;
- hoe is het systeem gevalideerd;
- wat zijn de bekende foutmarges;
- en in hoeverre is het systeem gevoelig voor bias of contextafhankelijkheid?
De juridische relevantie betreft de bewijskracht van de systeemuitkomst en de mate waarin daarop, gelet op eisen van inzichtelijkheid en controleerbaarheid, een beslissing kan worden gebaseerd.
Nieuwe deskundigheid
Deze rol vraagt om deskundigen die technische kennis van AI en data science combineren met normatieve en contextuele duiding. Zij moeten in staat zijn om aannames, bias en beperkingen van systemen inzichtelijk te maken voor de rechter. Deze vorm van deskundigheid vereist meer dan louter technische expertise; zij vergt begrip van de context waarin het systeem functioneert. Anders dan bij AI als analytisch instrument (sectie 3) ligt de verantwoordelijkheid hier niet primair bij de deskundige die het systeem gebruikt, maar bij de instantie die het systeem heeft ingezet; de deskundige wordt gevraagd het systeem van buitenaf te analyseren en juridisch te duiden.
Implicaties voor het NRGD
Hier ontstaat daadwerkelijk behoefte aan een nieuw deskundigheidsgebied, bijvoorbeeld ‘AI & data science’. Dit roept vragen op over afbakening ten opzichte van bestaande digitaal- en statistische deskundigheid, en toetsbaarheid van deskundigheid in een snel evoluerend domein.
4. Zie voor een uitgebreidere beschrijving: J. Henseler, ‘De opkomst van kunstmatige intelligentie in expertise en recht: de ‘krassporen’ van deeplearning’, EeR 2022, afl. 2, p. 31‑34.
Conclusie en aanbevelingen voor het NRGD
Deze bijdrage laat zien dat AI geen eenduidige impact heeft op gerechtelijke deskundigheid. Een rolgedifferentieerde benadering maakt duidelijk waar volstaan kan worden met algemene AI-geletterdheid en waar aanvullende normering noodzakelijk is. (5)
Op basis hiervan kunnen de volgende aanbevelingen worden gedaan:
- Maak rolonderscheid expliciet in beleid en richtlijnen, zodat duidelijk is welke vormen van AI-gebruik onder welke normatieve kaders vallen.
- Borg algemene AI-geletterdheid via permanente educatie, zonder dit te verzwaren tot registratie-eisen voor alle deskundigen.
- Ontwikkel AI-gerelateerde specialisaties binnen bestaande deskundigheidsgebieden waar AI structureel deel uitmaakt van de methodiek.
- Herijk deskundigheidsprofielen voor authenticiteitsonderzoek, met expliciete aandacht voor deepfakes en AI-detectietools.
- Verken en ontwikkel een nieuw deskundigheidsgebied forensische AI & data science, met duidelijke afbakening en toetsingscriteria.
Door deze gedifferentieerde aanpak kan het NRGD zijn rol als hoeder van betrouwbare, toetsbare en onafhankelijke deskundigheid behouden, terwijl het tegelijkertijd ruimte biedt aan technologische innovatie binnen het deskundigenonderzoek.
5. Uiteraard is het raadzaam om deskundigen uit de verschillende gebieden in individuele zaken te laten samenwerken. ‘Traditionele’ deskundigen kunnen ondersteund worden in het duiden van AI-resultaten, en ‘AI-deskundigen’ zullen aanvullende domeinkennis kunnen gebruiken. Dergelijke samenwerkingen zijn momenteel al de werkwijze bij het NFI voor statistische vraagstukken.
Prof. dr. ir. R. Ypma is Principal Scientist (NFI) en deeltijdhoogleraar Forensic data science (TU Delft).
Dit artikel verscheen in Expertise en Recht, Afl. 3 – mei 2026