Algoritmen vormen het kloppend hart van kunstmatige intelligentie. Ze bepalen hoe data wordt geanalyseerd, voorspellingen worden gedaan en beslissingen tot stand komen. Of het nu gaat om fraudeopsporing, risicoclassificatie of geautomatiseerde besluitvorming in de publieke sector – de werking van algoritmen en de modellen die daarop gebaseerd zijn, roept fundamentele vragen op over transparantie, uitlegbaarheid en regie.

In dit themadossier ‘Algoritmen en modellen’ gaan we in op:

• Wat algoritmen en modellen precies zijn, en hoe ze zich tot elkaar verhouden in AI-toepassingen.
• De verschillen tussen traditionele regelsystemen, machine learning en deep learning.
• Uitdagingen op het gebied van uitlegbaarheid (explainability), bias, discriminatie en modelkeuze.
• Relevante wet- en regelgeving, waaronder de AI Act (in ontwikkeling), de AVG (voor geautomatiseerde besluitvorming), en nationale kaders zoals het Algoritmeregister en het Impact Assessment Mensenrechten en Algoritmes (IAMA).
• Praktijkvoorbeelden van algoritmegebruik binnen overheid, zorg en financiële dienstverlening, inclusief geleerde lessen en valkuilen.