OpenAI geeft ChatGPT-teksten in EU standaard onzichtbaar watermerk

OpenAI voegt in de EU een watermerk toe aan gegenereerde teksten. In de rest van de wereld staat die functie standaard uit. Die functie heet textGrain en werkt volgens OpenAI beter dan bijvoorbeeld SynthID van Google.

Volgens OpenAI werkt de detectie van het watermerk in veel gevallen goed, maar er zijn twee situaties waarin die minder goed werkt. Als de tekst te kort is, is het detecteren lastiger. Ook als gebruikers 10 procent of meer van de woorden vervangen, is detectie moeilijker, aldus OpenAI.

Daarom geeft OpenAI niet direct iedereen toegang tot textGrain. "Deze beperkingen dragen bij aan ons besluit om in eerste instantie alleen toegang tot de detector te verlenen aan goedgekeurde onderzoekers en deskundige organisaties, die ons kunnen helpen de betrouwbaarheid en verantwoorde toepassingen te beoordelen." OpenAI past de detectiemethode standaard toe in de EU en biedt die daarbuiten via de api als optie aan.

Entropiebudget

De software werkt door de mogelijke woorden, eigenlijk tokens, met een geheime sleutel in groepen in te delen. Het systeem koppelt deze groepen aan een tabel van willekeurige waarden, gebaseerd op de sleutel. De detectiesoftware herkent de statistische afhankelijkheid tussen de gekozen woorden en de geheime sleutel, zonder dat de lezer dit merkt. Een ingesteld 'entropiebudget' regelt nauwkeurig hoeveel willekeurigheid mag worden opgeofferd voor het watermerk.

Waarom voegt iedereen watermerken toe?

De Europese AI Act verplicht AI-bedrijven om alle synthetische content, zoals tekst, beeld en audio, te voorzien van een machinaal herkenbare en detecteerbare markering. Door deze onzichtbare digitale watermerken of metadata in te bouwen, kunnen zoekmachines, detectietools en platforms direct achterhalen of een bestand van AI afkomstig is. Bedrijven die niet voldoen, riskeren forse boetes die kunnen oplopen tot miljoenen euro's of een percentage van hun wereldwijde omzet.

Reacties (157)

[yelop]

Is dat dus als je control copy dan zit er iets wat je mee copied?

[maffiabaas]

Ja, er woorden bepaalde woorden gebruikt, en aan de hand van de lengte van de tekst komt er een bepaald patroon welke suggestief is voor ai.

[Bulls]

Veelal kun je ai teksten er zo uit picken. Overdreven taalgebruik en punctuatie en opsommingen. Zelfs een stuk van wiki plukken lijkt nog minder opvallend dan ai generatie


Zoals:

Optie 1 - Neutraal / professioneel:

AI-teksten pik je er vaak zo uit. Overdreven taalgebruik, te veel leestekens en standaard opsommingen. Zelfs een stukje van Wikipedia kopiëren valt minder op dan een AI-generatie.

[Reactie gewijzigd door Bulls op 6 oktober 2026 10:02]

[Quilt]

Nog een betere 'tell' is het halflang gedachtestreepje "–".
Dat teken staat niet op ons keyboard en mensen van vlees en bloed gebruiken het koppelteken "-".
(Je typt het met alt + 0150, voor de liefhebbers.)

Optie 1 – Neutraal / professioneel:

[kevlar01]

Dat streepje wordt in Microsoft Word ook automatisch omgezet naar – als je een gewoon - gebruikt. Het klopt dat het door AI standaard vaak al zo wordt gebruikt, maar het is te kort door de bocht dat het dan altijd tekst is die door AI is geschreven als er een – in zit.

[neversium]

Dit dus, vroeger gebruikte ik het heel erg vaak maar ben er mee gestopt omdat iedereen dacht dat ik mijn teksten door een AI haalde.

[rberkenpas]

Ik werd daar ook mee heel vaak mee geconfronteerd. Nu, zodra Word dit "autocorrect" vloek ik binnensmonds. Zonde, want het was iets waar ik vaak gebruik van heb gemaakt, ook in mijn scripties toen ik nog studeerde.

[Danny]

Windows + min = –
Dus dat streepje – waarvan je denkt dat die niet op je toetsenbord zit – zit er gewoon. Al een tijdje.
- vs –

[Quilt]

Ik ben er behoorlijk zeker van dat het niet op mijn toetsenbord zit.

[Zeurkool]

Er staan veel tekens niet op je toetsenbord, maar ze zijn te maken door gebruik te maken van toetscombinaties.

[Danny]

Geen idee hoe het op niet windows-toetsenborden werkt, maar dat valt vast uit te zoeken. In principe kan vrijwel iedereen de – gebruiken. Zou raar zijn als dat op bv Linux of Apple niet zou kunnen. Hoe dan ook kun je aan het gebruik van de – onmogelijk stellen dat een tekst door AI gegenereerd is.

[indigo79]

Op Linux Compose, -, -, . voor – en Compose, -, -, - voor —.

[Danny]

Op windows is het
win + '-' voor '–'
win + shift + '-' voor '—'

[demianmonteverd]

Probeer Ctrl+shift+u en dan 0150 en dan heb je en dash ook op linux.

[kipppertje]

Op Mac is het CMD plus - of CMD plus SHIFT plus min, maar alleen in Word.

[Bulls]

Ik dacht dat het een dubbele streep was —

[Zoop]

Ligt ook aan het model, de longdash is al best lang een "ai-tell" en menig hebben dat dan ook specifiek verholpen.

Er zijn ook skills, zoals "unslop" die dat soort tells er specifiek uitplukt, ben benieuwd hoe verre dat invloed heeft op dit soort watermerken.

[Reactie gewijzigd door Zoop op 6 oktober 2026 10:45]

[Quilt]

Wat ik me afvraag is hoe dit over meerdere systemen gaat.
Wat als je je tekst door een andere AI laat herwerken. Die moet dan in principe zijn watermerk toevoegen. Is het oorspronkelijke watermerk dan nog aanwezig? Kan je zelf de watermerken breken door onderdelen te knippen en plakken?

[Zoop]

Als de tekst te kort is, is het detecteren lastiger. Ook als gebruikers 10 procent of meer van de woorden vervangen, is detectie moeilijker

Dat geven ze zelf al aan. Dus als je een unslop run doet op een AI dat dit niet gebruikt, of zelfs een skill die specifiek watermerken eruit haalt, zeker wanneer je zoiets runned op een eigen machine dan valt daar weinig tegen te doen lijkt me.

En ja, je kan het watermerk breken, als je weet waar het zit, dat laatste is dus het lastige. Laat een andere AI dat uitzoeken.

[arjankoole]

of alt en het koppelteken op de mac.

[nicenemo]

⸻ Daarom heb ik 3- em dash wel in de keyboard layout van mijn toetsenbord zitten ⸻

Zo kan ik doen alsof ik AI ben.

Met QMK en ZMK stop je dat soort tekens zo ergens op een layer. Je hebt dan maar 2 knopen nodig om een em dash of wat dan ook te typen.

[Quilt]

Ja, ondertussen ben ik er ook achter gekomen dat je niet noodzakelijk met alt+code moet werken.
Op windows geeft

Windows-key plus "-" –
Windows-key plus "_" —

Nu nog het overloos herhalen — regelmatig onderbroken door een halfrelevante opmerking — oefenen en het oneindig repeteren trainen, en iedereen gelooft dat ik een AI ben.
Zijn er nog zaken waarmee ik kan helpen?

[nicenemo]

nog even extra kopjes tussen haakjes zetten voor de duidelijkheid en random over springen naar een andere taal omdat er een woord oorspronkelijk uit die taal in de prompt zat.

[Emielio]

AI-teksten pik je er vaak zo uit. Overdreven taalgebruik, te veel leestekens en standaard opsommingen. Zelfs een stukje van Wikipedia kopiëren valt minder op dan een AI-generatie.

Dat is alleen bij onkundig gebruik van LLM's. Als je je LLM goede instructies geeft pik je die er niet uit. Je kan bijvoorbeeld in de instellingen van je LLM, bij aangepaste instructies zaken plaatsen zoals:

- Geen gedachtestreepjes (— of –) midden in een zin. Gebruik komma, dubbele punt of nieuwe zin.
- Geen markdown-koppen (#, ##) of vetgedrukte kopjes in gewone antwoorden. Geen emoji's.
- Opsommingen alleen bij echte lijstjes, niet om proza op te knippen.
- Vermijd: cruciaal, essentieel, naadloos, robuust, krachtig, landschap, duiken in, benutten.
- Vermijd de constructie "niet X, maar Y".
- Begin direct met het antwoord. Geen inleiding die de vraag herhaalt, geen samenvatting of "Kortom" aan het eind, geen slotvraag.
- Geen ongevraagde disclaimers of extra secties.
- Wissel zinslengte af. Wees concreet en bondig.

Dit is een klein deel van wat ik allemaal in mijn aangepaste instructie heb geplaatst.

[Bulls]

Als je zo’n lange instructie gaat schrijven dan kun je bijna net zo goed het stuk wat je wilt schrijven zelf in typen? (Ja ik snap ook wel dat dit een sjabloon is die je dan kan hergebruiken)

[FicoF]

Ik heb soortgelijke zaken in mijn gems staan. Dat tik je een keer uur, eventueel met behulp van AI en vervolgens blijft ie daar altijd rekening mee houden.

[i-chat]

punt is; het gaat niet alleen om dat uurtje arbeid dat die AI-bro (150 per uur) erin moet steken om je prompt te optimizen, het gaat ook om hoeveel tokens je nodig hebt, als jij bij elke prompt die je stuurt 1000 extra tokens nodig hebt om AI-detectie om te tuin te leiden, dan gaat je dat op termijn toch wel enige extra credits kosten. misschien niet als je er als consument een kleine 100 per dag stuurt, maar wel wanneer je dat zelijk met enkele duizenden per dag doet.

enige voordeel wat je aan zo'n promt kunt hebben is de opdracht te geven om zou kortbondig mogelijk te zijn en om bron vermelding te gebruiken in plaats van langer te denken over de nuances... dat scheelt je enorm in je output-tokens en dus de kosten (met als nadeel dat je iets minder knip-plak-forget werk hebt/krijgt.

[Reactie gewijzigd door i-chat op 6 oktober 2026 11:32]

[svane]

dan gaat je dat op termijn toch wel enige extra credits kosten

"Enige extra credits" is inderdaad wel een goede beschrijving

Dit soort instructies zijn uitstekend te cachen, zelfs automatisch. Een cache hit is stukken goedkoper. Laten we als voorbeeld nemen:

• 1.000 extra tokens per opdracht
• 5.000 (enkele duizenden) opdrachten per dag
• Duurste AI model van Anthropic, Fable 5.1

Dan kosten je cache hits je 1.000 x 5.000 x 0,25 / 1.000.000 = $1,25. Daar liggen de meeste bedrijven niet wakker van.

Ook voor consumenten met een €15,- per maand plan zou dit vrijwel niet te merken zijn in gebruik.

Vergeet ook niet dat het system-prompt op zichzelf al vrij lang is. Die paar extra tokens vallen daarbij in 't niet.

[0rbit]

Bovendien kun je dit soort meuk al lang lokaal voor een appel en een ei draaien.

[Skix_Aces]

Bij bijvoorbeeld chatgpt kan je dit soort instructies gewoon eenmalig instellen en dan wordt hij voor al je chats toegepast. Het is dus niet nodig om deze voor elke chat te copy pasten!

[codex]

Dit is gewoon in de instellingen van een AI client als instructie mee te geven. 1 keer invoeren, het wordt automatisch met elke prompt die je doet ingegeven aan het model. Je prompt is meestal maar een klein deel van de daadwerkelijke reeks tokens die aan het model wordt overgedragen, eronder zit de systeemprompt, RAG (chunks met informatie uit eventueel geuploade info en documenten, simpel gezegd), historie uit andere gesprekken, info uit relevante skills, geheugen en dus de custom instructies.

[Reactie gewijzigd door codex op 6 oktober 2026 10:40]

[Emielio]

Dit staat in mijn instellingen. Dus hoeft ik niet eens over na te denken.

[ocn]

Ziet er goed uit. Wat staat er nog meer in je aangepaste instructie?

[Zoop]

Persoonlijk vind ik het veel praktischer dat soort dingen eruit te plukken met een after-pass, een skill zoals unslop die dat soort dingen allemaal standaard voor je doet. Je gooit dat over een eindresultaat, zodat je niet zoveel token en instructies verspilt tijdens het genereren tegen hem te zeggen al de dingen die hij _niet_ moet doen. Veel beter hem daar los op te laten, en het achteraf te laten corrigeren.

[Mathijs Kok]

Dit is een klein deel van wat ik allemaal in mijn aangepaste instructie heb geplaatst.

Het blijft me verbazen hoeveel Tweakers uitgesproken meningen over AI hebben, terwijl uit de argumentatie regelmatig blijkt dat de basisbegrippen door elkaar lopen. Zo worden LLM's en agents voortdurend als synoniemen gebruikt, terwijl het fundamenteel verschillende dingen zijn. Een LLM genereert tekst op basis van context en instructies. Een agent gebruikt zo'n model als onderdeel van een groter systeem, met bijvoorbeeld tools, geheugen, webtoegang, bestanden, API's en de mogelijkheid om meerdere stappen zelfstandig uit te voeren.

Dat onderscheid is nogal relevant als je wilt beoordelen wat AI wel en niet kan.

Veel klachten die ik hier lees gaan bovendien uit van AI als een soort vast product: je stelt een vraag aan de standaardinterface, krijgt een matig antwoord en concludeert vervolgens dat "AI dit dus niet kan". Dat is ongeveer hetzelfde als Excel openen, twee getallen in een cel typen en daarna concluderen dat spreadsheets ongeschikt zijn voor financiële modellen.

De kwaliteit van de uitvoer hangt sterk af van de inrichting. Welk model gebruik je? Welke instructies geef je mee? Welke context krijgt het model? Heeft het toegang tot relevante documenten, actuele informatie of gespecialiseerde tools? Gebruik je alleen een LLM, of bouw je een workflow met retrieval, geheugen, validatie en agents? En controleer je de uitvoer vervolgens tegen vaste regels of betrouwbare bronnen?

Juist daar zit tegenwoordig een groot deel van het praktische werk met AI. Een algemeen model wordt steeds vaker slechts één component binnen een systeem dat voor een specifieke taak is ingericht.

Dat betekent natuurlijk niet dat elk AI-probleem kan worden "weggeprompt". Hallucinaties, fouten in redenering, beperkte context, slechte brondata en verkeerde toolkeuze blijven reële problemen. Maar veel voorbeelden die als bewijs worden aangevoerd dat AI fundamenteel tekortschiet, bewijzen vooral dat iemand een generieke configuratie heeft gebruikt voor een taak waarvoor die configuratie nooit bedoeld was.

Wie serieus wil beoordelen wat AI kan, moet daarom eerst begrijpen welk onderdeel hij eigenlijk beoordeelt. Een kaal LLM-chatvenster, een model met goede context en instructies, en een agentisch systeem met toegang tot tools zijn drie heel verschillende dingen. Alles op één hoop gooien en vervolgens stellige conclusies trekken levert vooral een discussie op over een technologie die men zelf eenvoudig niet beheerst.

[0rbit]

Wat heeft dit gezever met de post waarop je reageert te maken? Denk je dat je LLMs geen instructies kan geven? Wat is je punt precies? Komt jouw reactie misschien direct uit een LLM?

[IMarks]

Volgens Pangram 100% AI

[hjb012]

Zou je mij willen sturen wat jij in jouw instructies hebt geplaatst?🫠

[nicenemo]

Of je gaat er nog verder in...

Sir Thomas Pembleton Your Emergency Software Architect and trainer . Deze kan in. verschillende stijlen communiceren, pragmatisch, dogmatisch of full vogon en van A1 tot en met C2 taal niveau. Natuurlijk in het Twents of met een Schots accent.

Het is gemaakt in voornamelijk YAML met een vleugje markdown. Te bedienen met commando's.

Ik geef in mijn harnas voor AI op dat ik een A2 Management samenvatting wil en dat ik B2 voor de rest van de technische documentatie wil. Voorkomen dat het geen Vlaams of een vreemde mix met Duits of soms Grieks en Latijn wordt moet er helaas ook in.

[tw_gotcha]

Op universiteiten worstelen we hiermee studenten leveren gewoon ai teksten in maar begrijpen niet wat er staat en het is ook vaak geweldig klinkende bagger.Maar om dat fraude te noemen (net als plagiaat) is moeilijk en een zwaar oordeel,want daar hangt nogal wat van af. Dus watermerken zoals dit helpen wel.

[i-chat]

vaker mondelingen examens afnemen dan he,

de beste manier om te ontdekken of iemand het snapt is,
1: vragen om iets nog eens uit te leggen adv een voorbeeld
2: meningvragen werken ook altijd goed, je schrijft hier x maar wat vind je daar nou van en hoe zou het volgens jou anders moeten (bijna elke mens) denk na over de dingen die hij leest en vormt dus een mening (goed onderbouwd of niet), zodra je ergens niet echt een mening over hebt is dat een flag en kun je doorvragen

op het HBO kon ik door persoonlijke omstandigheden mijn stageverslagen niet goed schrijven, in plaats daarvan heb ik op 4 momenten een persoonlijk gesprek gehad over wat ik deed hoe het ging waar ik vond dat ik moest verbeteren en aan de hand van voorbeelden, het was al na heel kort duidelijk dat ik echt goed in de materie zat waar dat bij anderen duidelijk niet was (dan ervaar je uit eerste hand hoe een effectieve detectie-methode het kan zijn).

[tw_gotcha]

Helemaal waar maar is erg arbeidsintensief en financien rekent met onrealistische docent-student ratios en kosten. Dus meer mondeling maakt de studie weer duurder.

[JAVE]

Aan de andere kant heb je dan mensen zoals ik met een enorme plankenkoorts, die amper kunnen vertellen wat hun naam is bij een mondeling examen, laat staan antwoord geven op vragen over de materie.

[Mathi159]

Ik voel een mondelinge overhoring van verslagen aankomen . Tot je 25e alsof je op de basis/middelbare school zit, maar nodig blijkbaar?

[tw_gotcha]

Zeker, mondeling komt helemaal terug met twee docenten, kost een pokken hoeveelheid tijd. En bevoordeelt studenten die wat makkelijker praten. Of toch weer schriftelijke toetsen zonder toegang tot een laptop.

Je ziet wel dat de afstudeerverslagen nog gewoon goed persoonlijk werk is,gelukkig. De onderzoeksvoorstellen gaan de verkeerde kant op, tussentijdse verslagen zijn zinloos om vragen.allemaal LLM.

[vickypollard]

Of de "het is niet x, maar y"-constructie.

Het zijn niet de woorden zelf die verraden dat het AI-gegenereerd is, maar het is de opbouw van de zinnen.

Dit komt zo ontzettend veel voor in stukjes die regelrecht uit ChatGPT komen...

[Reactie gewijzigd door vickypollard op 6 oktober 2026 10:40]

[szjoin]

Kans is groot dat, over een jaar, de tekst er ongeveer uit zal zien zoals:

"Veelal kun je ai teksten er zo uit picken. Overdreven taalgebruik en punctuatie en opsommingen. Zelfs een stuk van wiki plukken lijkt nog minder opvallend dan ai generatie"

[mhnl1979]

En toch is het erg prettig als je dit officieel kunt vaststellen. Ik wil bijvoorbeeld in een klachtenbrief geen eeuwig geen en weer gemaild in ChatGPT gegenereerde teksten. Dat wordt een eeuwige discussie omdat het nooit eindigt.

[Knijpoog]

Je kunt ai ook trainen met je eigen teksten en daarnaar laten verwoorden. Dit gebeurt al veel volop met E-mails in het bedrijfsleven.

[cnieuweboer]

Je pikt er uit wat je er uit pikt. Maar je weet niet wat je er niet uit pikt.

[svennd]

Niet echt, ze hebben een seed die de randomness bepaalt, en wanneer de tekst lang genoeg is kunnen ze berekenen hoe groot de kans is dat het uit ChatGPT komt. Uiteraard is die "seed" geheim, en heeft iedere AI een andere. Voor sommige zaken werkt het echter niet zo goed, zoals bij korte stukken, of bij zeer syntax heavy stukken (eg. code). Het gaat eigenlijk ook over een predictie, dus ze kan fout zijn.

[maffiabaas]

Maar dat is toch wat ik zeg. De seed zit verborgen in een gewone zin. En aan de hand van die zinsopbouw kan het algoritme inzien/voorspellen of AI de schrijver is geweest. Het blijft natuurlijk een voorspelling, en geen sluitend bewijs.

[njitter]

Er staat in het artikel exact hoe het werkt. Wellicht ai vragen om het artikel voor je samen te vatten 😎

[tedades]

Je tekst blijft gewoon je tekst, en zit niets verstopt in die tekst zoals geheime tekens ofzo. Je LLM gebruikt een model om het volgende woord te bepalen. Je kunt dus een specifiek patroon toepassen op de waarschijnlijkheid van dat woord. Als je een gegenereerde tekst daarna analyseert kun je kijken of je dit patroon terug ziet. Als het 100% overeenkomt met het patroon van ChatGPT kun je met redelijke zekerheid zeggen dat het dus gegenereerd is geworden in plaats van met de hand geschreven. Zodra je zelf woorden gaat aanpassen in de tekst verbreek je dat patroon en werkt de detectie niet meer goed.

[RayMort]

Als ik het goed begrijp zit het watermerk in hoe de tekst zelf opgebouwd is. Dus niet zoiets als metadata in een tekstbestand, maar bepaalde patronen in de zinsbouw en woordkeuze die door de AI te herkennen zijn. Voor een mens lijkt het dan alsof het een gewone tekst is, en als je de tekst kopieert neem je die patronen gewoon over.

Daarom werkt het niet als de tekst te kort is (niet genoeg woorden om dat patroon in te verstoppen) of als de tekst voor meer dan 10% aangepast is (het patroon wordt verstoord).

[walteij]

Soort van steganografie dus

[MartinPTweak]

Er zit niets "in" anders dan de tekst en leestekens die je ziet.
De afgeleide data via de tabel bij OpenAI voor deze tekst is het watermerk (min of meer).

Herschrijven van de tekst door andere woorden te gebruiken verminderd het watermerk, eventueel verwijderd als je alle woorden uit de tabel hebt veranderd.

[tw_gotcha]

Ben beniewd als je een chatgpt text door copilot haalt.

[MartinPTweak]

In een ideale AI wereld detecteert die een AI text en voegt vervolgens zelf zijn eigen watermerk toe....

[vDorst]

Ik vond dat deze video het duidelijk wordt uitgelegd hoe het werkt. YouTube: Why You Cannot See a Watermark in AI Text

[Moortn]

Zoals ik het begrjip is de tekst zelf het watermerk, namelijk de combinatie van woorden verspreid in de tekst. Bijvoorbeeld iets als "als een werkwoord wordt voorafgegaan door een zelfstandig naamword, dan is de zin niet langer dan 10 woorden.".

[watercoolertje]

Het is onderdeel van de tekst zelf, de gebruikte woorden dus, dat is ook verborgen omdat wij dat patroon dus niet zien, maar een AI kan dat patroon wel herkennen. Dus niet verborgen op de achtergrond maar eigenlijk verborgen op de voorgrond.

Daarom gaat het ook stuk als je zelf de tekst (genoeg) aanpast en niet als je het tussendoor copy/paste in/uit kladblok...

edit: oeps spuit 11, hoewel ik dat zo uit het artikel haal zijn er blijkbaar meerdere vragen over en mogelijk dus niet duidelijk genoeg omschreven.

[Reactie gewijzigd door watercoolertje op 6 oktober 2026 09:55]

[Hans1990]

Nee, het gaat om de structuur en woordenkeuze waar het watermerk in zit.

Heel platgeslagen: ChatGPT zal altijd "nooit waar" zeggen, terwijl Claude "altijd fout" schrijft. Beide betekenen hetzelfde. Dit soort synoniemen zijn er nog meer te verzinnen, ook met woord volgorde of andere schrijfstijl. Hierin wordt dan een watermerk verkregen die ChatGPT uniek maakt. Maar voor de mens amper zichtbaar.

Er zijn verschillende technieken waarmee dit gedaan kan worden. Op de achtergrond wordt er voor elk token (woord) dat gegenereert moet worden, een lijst gemaakt best mogelijke woorden. De twist hierin is dat de helft van deze lijst geblokkeerd wordt. Deze blokkade verloopt ook per token dat gegeneerd wordt, want het algoritme dat bepaald welke woorden wel/niet gebruikt mogen worden hangt af van de geschreven tekst en een geheime sleutel. Daardoor kan een andere partij niet zomaar een 'valide' tekst genereren (maar ook controleren..)

Wil je dit watermerk weghalen dan moet je dus een significant deel van de tekst aanpassen. En niet 10% (zoals vermeld in het artikel) door geconcentreerd op 1 paragraaf te herschrijven: elke zin moet worden aangepast. Want zo'n watermerk controle kan mogelijk vrij snel hersynchroniseren op een bepaald stuk tekst (mensen zullen ook tekst verknippen e.d.). Stel dit venster is 20 woorden.. dan wil je dus elke 20 woorden minstens 10% aangepast hebben.

[Reactie gewijzigd door Hans1990 op 6 oktober 2026 14:24]

[Omnicron]

Yep,, is er deels al. de standaard ascii spatie ( CHR$(32) is anders, dat is een shift spatie geworden. zie je niet. lijkt op een gewone spatie, maar heet een ander bitwaarde. De zogenaamde Unicode tekens of AI kiest op basis van een geheime wiskundige sleutel specifieke synoniemen. Dit creëert een onzichtbare 'voetafdruk' in de tekst

En op die combi's kan je nu al checken of de boel gegenereerd is met AI.
Zal denk ik niet lang gaan duren voordat er een slimme dataklopper een eigen Textgrain op de markt zet. en de boel er mee kan gaan editen.. Gewoon geduld hebben duikt vanzelf weer op zie ook: Scribbr AI Detector of QuillBot AI Detector.

[Reactie gewijzigd door Omnicron op 6 oktober 2026 10:00]

[HenkEisDS]

Nee zo werkt dit niet. Er komen geen herkenbare tekens in de tekst, alleen middels statistiek te berekenen patronen in woordkeuze.

[Skit3000]

Zodra iemand die patronen reverse engineerd krijg je tools die een door ChatGPT gegenereerde tekst, zo herschrijven dat het textGrain watermerk ongedaan gemaakt wordt.

In plaats van proberen steeds slimmer te worden in hoe we AI-teksten, afbeeldingen en videos kunnen herkennen, denk ik dat we beter toe kunnen werken naar hoe we weten of we teksten, afbeeldingen en videos kunnen vertrouwen. Ik steek mijn hand bijvoorbeeld in het vuur voor alle Nederlandse journalisten en verslaggevers (ongeacht of ze AI gebruiken of niet), maar neem een uitspraak van een of andere willekeurige influencer of tv-persoonlijkheid met 10 korrels zout (ook al hebben ze die tekst helemaal zelf bedacht).

[watercoolertje]

In plaats van

Waarom zou je het ene voor het andere uitsluiten? Beide kan toch gewoon tegelijk en langs/naast elkaar?

Meer waakzaamheid EN moeilijker maken (hoe meer energie iemand ergens in moet steken de boel te belazeren hoe eerder ze het opgeven).

[Reactie gewijzigd door watercoolertje op 6 oktober 2026 10:29]

[Skit3000]

Ik zeg dat watermerken niet werken. Dat mensen AI gebruiken om je te belazeren is naar mijn mening achterhaald. Ja, men gebruikt AI om websites, teksten en afbeeldingen te maken die niet van echt te onderscheiden zijn en proberen je van alles afhandig te maken, maar daar tegenover staan "traditionele" media die wellicht ook AI gebruiken, maar in ieder geval als doel hebben zo transparant mogelijk de feiten door te geven.

Je opmerking over ergens meer energie in moeten steken gaat niet meer op. Wie een AI-agent lokaal heeft draaien omzeilt alle beveiligingen die OpenAI of welke grote aanbieder dan ook inbouwt. Zelfs als open source modellen beveiliging zouden toepassen, is het een eitje om te wisselen naar een ander model. Sterker nog, je hoeft het maar één keer zelf op te zetten en daarna kan de AI-agent gewoon zelf op zoek naar een beter model dat niet gelimiteerd is en zo steeds beter worden zonder dat het de (in dit geval) oplichter ook maar enige moeite kost.

[watercoolertje]

Ik zeg dat watermerken niet werken.

Ik zeg dat het juist (deels) wel werkt, waterdicht is het uiteraard niet, dat is de wet ook niet en dat geeft ook niet!

Dat je uiteindelijk alles wel kan omzeilen is leuk, maar het gaat om de massa niet om de enkeling!

Dat mensen AI gebruiken om je te belazeren is naar mijn mening achterhaald.

Als de boel niet belazerd wordt waarom mag de andere kant dan niet weten dat het uit AI komt, juist omdat je dus de boel wilt belazeren (iets wilt laten lijken alsof je het zelf hebt gemaakt maar dus niet zo is)...

Je opmerking over ergens meer energie in moeten steken gaat niet meer op. Wie een AI-agent lokaal heeft draaien omzeilt alle beveiligingen die OpenAI of welke grote aanbieder dan ook inbouwt.

Het lokaal draaien vs in de cloud is juist een voorbeeld van meer energie erin moeten steken voor de gebruiker

We mogen hier op Tweakers wel een af van het 'ik kan het oplossen/omzeilen dus iedereen doet dat ook zo en daarom hoeven we niet te handhaven', dat is gewoon niet waar, ja in theorie kan dat, maar in de praktijk gebeurd dat helemaal niet, daarom hangen wij hier (regelmatig) rond en de meeste consumenten helemaal NIET (die komen eens de PW/review tegen bij het zoeken naar een product)...

[Reactie gewijzigd door watercoolertje op 6 oktober 2026 12:12]

[Skit3000]

Open ChatGPT, ga naar de Work tab en zeg dat je een lokale LLM wilt draaien. Dat is alle moeite die je moet doen. Daarna kan je die lokale LLM lekker databases laten hacken, spam laten versturen, malware schrijven, nepnieuws plaatsen op sociale media, etc etc, zonder dat je zelf ook maar iets technisch hoeft te kunnen.

En prima als er een watermerk in AI-gegenereerde teksten zit, maar wie dat weet omzeilt dat direct (net zoals mensen die weten dat printers een watermerk op je printje zetten, stopten met het gebruiken van hun eigen printer om dreigbrieven te maken en in plaats daarvan gewoon bij de openbare bibliotheek in een andere woonplaats die tekst printte).

[WillySis]

Niet alleen statistiek, maar je moet ook weten welke AI de tekst gegenereerd kan hebben. Een detectieprogramma test de tekst gewoon tegen alle bekende LLM's die watermarking ondersteunen.

[JoStad]

Ik vraag me af als je door AI gegenereerde tekst vertaald naar bijvoorbeeld Chinees en het dan weer terugvertaald naar het Nederlands, of de tekst dan niet anders is en niet meer als AI te herkennen is?

[HenkEisDS]

Ik denk dat dit wel kans van slagen heeft. Je normaliseert hiermee veel synoniemen.

Hoi, hallo, hey > Nihau ma > hallo, hallo, hallo

Dus als je het aantal keer hoi en hey zou voorspellen gaat er wel iets anders zijn.

Maar hoe dit echt achter de schermen werkt weet ik niet. Leuk om te proberen. Maar is een vertaling niet ook met AI tegenwoordig?

[WillySis]

Nee, er worden geen speciale tekens gebruikt.

De watermarking werkt op basis van het kiezen van iets minder waarschijnlijke woorden. Bij lange teksten zal dit niet direct opvallen, maar bij korte en specialistische teksten wel. Korte teksten kunnen door watermarking dermate vervormen dat het antwoord onlogisch wordt. Specialistische teksten kunnen vreemde synoniemen gaan bevatten die de tekst onjuist maken.

[Henk Poley]

Ik was recent al tegen gekomen dat ChatGPT in de code overal met spaties had lopen rommelen. Dus ja spaties toevoegen.. ook ja.

[bamboe]

Ik ken iemand die het andersom heeft gebruikt, in een opdracht voor studenten een extra stuk tekst gezet met de kleur van de achtergrond waardoor het niet zichtbaar is, de studenten die ai gebruikten voor de opdracht hadden allemaal een stukje over dat niet zichtbare onderwerp er extra bij in zitten.

[dev10]

Een beetje zoals vroeger geprobeerd werd om extra zoekwoorden op een website te zetten in dezelfde tekstkleur als de achtergrond en dan te hopen dat je op die onzichtbare woorden gevonden werd.

[Kalief]

Daar schiet je niets mee op als die andere AI opnieuw z'n eigen watermerk toevoegt.

[PdeBie]

Kunnen docenten dit ook gebruiken om bijvoorbeeld verslagen en dergelijke van hun studenten/leerlingen te controleren?

[HerrPino]

Ik denk dat als je als student AI wil gebruiken dat dat nog prima kan. Je laat als student alles genereren en schrijft het vervolgens in je eigen woorden over. Dan heb je het ook direct gelezen en hopelijk iets van begrepen.

[WillySis]

Dat is nog steeds veel werk, waar de standaard luie leerling niet op zit te wachten.

Voor verslagen wordt AI ook vaak gebruikt om de eigen teksten in een eenduidige stijl te herschrijven. Mijn dochter (dyslectisch) deed dat bijvoorbeeld regelmatig. Dan is de tekst inhoudelijke wel zelf geschreven, maar de tekst komt niet door de watermark-controle.

[Verwijderd]

Exact dit. Hoeveel mensen publiceren wel niet een boek dat feitelijk door iemand anders geschreven is. Het verhaal is wel degelijk van jou.

Een watermerk dat ai de herformulering heeft gedaan of de hele tijd tekst bedacht heeft is wel belangrijk om te weten. Het is eigenlijk omgekeerd; waarom zou je de tools die je hebt niet mogen gebruiken voor die doeleinden.

Dan krijg je natuurlijk wel weer de plagiaat discussie, maar ook daar zijn oplossingen voor. Je kan het orgineel en het resultaat borgen bijvoorbeeld.

[I5413]

Kan meevallen, als je in je prompt aangeeft dat hij alleen spel fouten er uit moet halen, en echte consistentie moet chekken. niet zomaar woorden mag veranderen. Dan zou hij zijn watermark er niet in moeten krijgen.

[WillySis]

Dyslecten hebben ook de neiging om wat simpeler te schrijven, soms een beetje kinderlijk aandoend. Ook in persoonsvormen zijn ze niet altijd even goed. Dan is het compleet herschrijven van stukken tekst vaak de beste manier om er weer een goede, prettig leesbare tekst van te maken.

Nu is elke dyslect weer anders. Ik heb drie kinderen met totaal verschillende vormen van dyslexie. Artsen snappen daar niets van, want dyslexie is erfelijk, maar komt verder nauwelijks in onze families voor.

[PdeBie]

Dat is hoe het gebruikt zou moeten worden ja, maar ik ben zelf ook student geweest en soms was de makkelijke weg veel aantrekkelijker

[SunnieNL]

Ligt eraan wat je als uitkomst denkt te krijgen. Er zit wat mij betreft een verschil tussen voeding door AI geschreven of geschreven met ondersteuning van AI. In beide gevallen zal het watermerk een 100% hit geven. Zeker als het ook nog eens teksten over specifieke zaken zijn waar veel jargon woorden worden gebruikt.


Als voorbeeld: ik schrijf met ondersteuning van AI. De AI is ook getraind op hoe ik schrijf. Daarna gaat er bij de engelse teksten een slag met Grammerly overheen. Hoewel ruim 70% van mijzelf is, is het altijd een 95-100% hit op AIbij de scanners

[Reactie gewijzigd door SunnieNL op 6 oktober 2026 10:01]

[WillySis]

Als jij een lokale LLM gebruikt die vooral op jouw teksten is getraind zal die vermoedelijk geen watermerkfunctie hebben, maar als die die functie wel heeft is die nutteloos omdat de controleprogramma's jouw LLM niet kennen. De watermerk controle werkt namelijk alleen met het LLM wat de tekst heeft gegenereerd.

[SunnieNL]

Ik zeg nergens dat het een lokale llm is. Je kunt ook de betaalde cloud llms trainen in jouw taalgebruik.

[WillySis]

Bij een betaalde cloud llm die je op jouw documenten laat trainen loop je een grotere kans dat je werk als AI product wordt herkend, maar de kans is wel kleiner dan bij een llm wat je niet op je eigen werkt hebt getraind.

[SunnieNL]

Die kans is juist groter bij een llm die niet op mijn werk is getraind. Het is ook een persoonlijke training. Gemini heeft een instructieset gemaakt op mijn eigen data die alleen wordt gebruikt als ik hem op geef.

Hierdoor heeft de llm nu een veel menselijker output dan ze standaard geven. Daarnaast schrijf ik nog steeds het hoofddeel van de teksten zf en wordt dat maar minimaal veranderd.

Laat een NL tekst naar Engels vertalen en je krijgt ook dat de output 100% Ai is. Zelfs als Google translate de tekst vertaald.

Al die tools om het te herkennen doen precies dat. Herkennen dat AI er in ieder geval mee te maken heeft gehad, maar je weet nooit in welke mate.

[SinergyX]

Voor de luie studenten, zeker, maar ik kan nu al 4 methodes bedenken die dat al moeilijker maken.

[ErikT738]

Alleen wanneer studenten absoluut niets doen om het patroon in de war te gooien, lijkt me. Vermoedelijk is het schrijven van verslagen om begrip en bekwaamheid te tonen gewoon achterhaald (al twijfel ik of het ooit echt heeft gewerkt, vooral wanneer het in groepsverband wordt gedaan).

[Sissors]

Als de docenten de check in de toekomst kunnen doen (kan nu dus nog niet), kunnen studenten dat dus ook doen. En die kunnen dan dus ook zorgen dat ze volgens de check geen AI hebben gebruikt.

[Hemingr]

GPT> Deepl EN> ES > EN

Foutjes fixen.

Inleveren.

Klaaaaaar

[RaguraX]

Dat kan, maar de wettelijkheid hiervan valt te betwisten. OpenAI zelf zegt dat er nog steeds een niet te verwaarlozen “false positive” marge is. Zou ik dus niet zomaar gebruiken om regelrecht een student te doen falen op een opdracht…

[HoppyF]

Als AI een watermerk aanbrengt in de tekst kun je toch een ander AI programma opdracht geven dit te analyseren en het watermerk eruit te slopen?
Het omkeerde dus. Zo slim zal een AI toch ook wel zijn.

[svane]

Het watermerk wordt gegenereerd aan de hand van een secret key. Zonder deze key kan een andere AI wel begrijpen hoe het algoritme in elkaar zit (technische uitleg), maar zal deze dit niet kunnen verwijderen.

Kort gezegd: Als je niet weet welke woorden onderdeel zijn van het watermerk, weet je ook niet welke je moet vervangen.

Dit is de reden dat de detectie-software deze secret key ook moet hebben.

[HoppyF]

Ok, dus OpenAI weet welke secret key erbij hoort en kan dus vaststellen dat het document door AI gemaakt is. Een willekeurig ander programma ziet dat het AI is maar kan het watermerk niet verwijderen?
Zou het andere AI programma de tekst wel kunnen herschrijven om het watermerk min of meer te omzeilen of erop hopen dat deze daarmee verdwenen is?

[svane]

Een willekeurig ander programma ziet dat het AI is maar kan het watermerk niet verwijderen?

Geen willekeurig ander programma. Alleen een programma dat ook deze secret-key heeft. Uit de technische documentatie:

The detector requires only the generated text and the secret key and does not need to know the budget used during generation

======

Zou het andere AI programma de tekst wel kunnen herschrijven om het watermerk min of meer te omzeilen of erop hopen dat deze daarmee verdwenen is?

Goede vraag, en zeker, dat kan. Hoe meer je herschrijft, hoe meer van deze 'keyed randomness' verdwijnt. In dit artikel staat een grafiek om dit dit weergeven. Als je bij een tekst van 400 tokens, 25% van de woorden vervangt, daalt de detectie van 92% naar 17,2%. Bij het vervangen van 10% van de woorden daalt het naar 65,8%. Interessant artikel als je nieuwsgierig bent!

[HoppyF]

Goede info. Maar je moet dus wel heel veel woorden vervangen. Dus eigenlijk is zo’n watermerk best effectief.

[FrostyPeet]

Dit is nogal een dingetje op scholen en uni's.

Je zou een groot deel van AI misbruik kunnen beperken door je leerling/student de tussenstappen mee te laten sturen in het eindwerkstuk. Elke week even polsen, hoever ben je nu? Laat het eens zien. Leg deze zin eens uit in je eigen woorden.

De leerling/student zal snel merken dat de tijdbesparing door AI naar nul gaat en dat hij/zij toch echt moet weten wat hij schrijft.

[Martijn noob]

Jammer dat ze het alleen in de EU doen, dan is het alsnog enorm makkelijk te omzeilen met een vpn

[runnershigh]

Is of komt er dan ook een tool waarmee iedereen zelf kan controleren of het watermerk in de tekst zit?

[svane]

Op dit moment krijgen alleen bepaalde researchers/organisaties toegang tot de tool.

We’re opening applications to access our text watermark detector. Access will initially be limited to approved researchers and expert organizations that can help us evaluate and improve the technology.

Ik neem aan dat later ook anderen dit mogen gebruiken

[squareware]

Ok... maar AI is getrained op bestaande menselijke tekst. En AI gebruikt die opbouw en woordvoorspellingen van een menselijke tekst om een andere tekst te schrijven. Waarom is AI tekst dan nog steeds zo afwijkend / opvallend van een menselijke tekst... en nu het patronen en woordkeuzes gaat toevoegen als watermark zien mensen nog sneller dat het AI is, (is dat goed / slecht?) De AI ziet dan ook sneller dat de tekst al van AI komt en kan dus geskipt worden voor nieuwe trainings data.

Maar nu stel ik ben als schrijver ben niet zo goed in spelling maar wil wel een net manuscript inleveren... dan ziet de lezer geen verschil van: AI gebruikt voor slechts spelling of AI gebruikt om het hele manuscript te schrijven. Want er word ergens een watermerk gevonden.

Wat ik nog schokkender vind is dat mijn manuscript van +/-25 jaar geleden als AI geschreven wordt geclassificeerd, want straks word alles als AI geclassificeerd om maar een AI credits toe te kennen en weg met die menselijke werkjes.

[codex]

AI schrijft in principe niet volledig volgens menselijke patronen. Feitelijk wordt er een reeks tokens gegeneerd die niet per definitie de meest plausibele zijn. Zeg dat er een top 10 uitkomt bij de berekening wat het volgende token moet zijn, dan is de keuze niet altijd nummer 1. Dat maakt de AI ook creatief en is mede verantwoordelijk voor hallucinaties, de keuze is niet altijd het statistisch meest waarschijnlijke omdat juist dat meer richting determinisme zou gaan: vrij voorspelbare antwoorden, ook wanneer je juist niet zoekt naar voorspelbaarheid.

[watercoolertje]

Maar nu stel ik ben als schrijver ben niet zo goed in spelling maar wil wel een net manuscript inleveren... dan ziet de lezer geen verschil van: AI gebruikt voor slechts spelling of AI gebruikt om het hele manuscript te schrijven. Want er word ergens een watermerk gevonden.

Als die gewoon de spelling fixt en jouw woordkeuzes behoud gaat dat geen AI-flag opleveren, dat zit juist verborgen in de woordvolgorde die AI kiest, maar in jouw voorbeeld heb JIJ die gekozen

[_Richie_]

Ook als gebruikers 10 procent of meer van de woorden vervangen, is detectie moeilijker

Dan gaan studenten het nu door een ander LLM (liefst lokaal hehe) gooien met de vraag; kun je de tekst herschrijven waarbij je 10% van de woorden vervangt?

(misschien ook het liefst met gebruikmakend van een skill zoals: https://github.com/blader/humanizer)

[Reactie gewijzigd door _Richie_ op 6 oktober 2026 10:36]

[Lord Anubis]

dan krijg je twee watermerken in je tekst.

[mrdemc]

even in google translate vertalen naar het engels of duits en weer terug

[Lord Anubis]

Een bekende en veel gebruikte actie, maar waarbij de vertaal slag er weer twee kenmerken bij stopt. ;p

[Cybertroy]

Dit voelt wel raar! Ik maak zelf veel gebruik van AI om mijn teksten beter te maken, of zeg maar leesbaarder. Zelf ben ik niet een ster in het formuleren op papier. Het zit in mijn hoofd goed en weet precies wat ik wil zeggen maar op papier ziet dit er niet altijd even goed uit. Dus lever ik de 'ruwe' tekst, mijn gedachten aan AI en 'hij' maakt er een goed lopend stuk tekst van. Het moet zelfs in mijn eigen* taalgebruik worden geschreven (geheugen van AI) en dit lijkt goed te gaan, ik ben blij met mijn teksten en er staat wat ik graag wil zeggen zonder, bijvoorbeeld, onnodig herhalen.

Als nu 'mijn' teksten onterecht worden gekenmerkt door een watermerk dat AI het heeft geschreven is dat onjuist, het systeem heeft alleen de formulering en leesbaarheid aangepast, niet het bericht of de boodschap. Als het watermerk geen onderscheid maakt in de in 90% gebruiker, 10% AI, dan gaan we een verkeerde kant op!

Straks stuurt microsoft ook een watermerk mee hoeveel fouten er voor de spellingscontrole in het document zat

*Eerlijk is eerlijk, de eerste teksten leken nergens op! Het was alsof ik een professor was die in een vakblad aan het schrijven was, dat kan echt niet en daar herken ik mij zelf ook niet in, dus vandaar mijn i=eigen aanpassing voor het geheugen om het in mijn eigen taal te schrijven, corrigeren.

[Martijn.C.V]

Benieuwd hoe watermarking werkt op technisch niveau?
Computerphile heeft er een goede uitleg voor gemaakt:
YouTube: How Watermarks Track AI Generated Content - Computerphile

Effectief is de truc bepaalde woorden wel/niet te gebruiken. Een detector beantwoord de prompt nog een keer en past de watermark logica ook weer toe, de uitkomst zou dan hetzelfde moeten zijn. Verschillen de teksten? Dan is het niet door die LLM gemaakt.*

^{*Dit is erg kort door de bocht en versimpelt}