Claude verstopt een watermerk in zijn woordkeuze, maar is dat bewijs?

Anthropic markeert sinds augustus 2026 de tekst die Claude produceert met een onzichtbaar watermerk. Het bedrijf kondigde dat aan en legde kort daarna uit hoe het werkt, meldt Nieman Lab. Wie hoopt dat hiermee een betrouwbare AI-detector in zicht komt, leest de kleine letters beter. Het signaal komt van één leverancier, over zijn eigen modellen, en de detector waarmee je het kunt uitlezen bestaat nog niet publiek.

De techniek zit in de woordkeuze. Een taalmodel kiest woord voor woord, en bij veel van die keuzes maakt het volgens Anthropic weinig uit welke variant het pakt: na “The weather today was cold and” is zowel “overcast” als “grey” prima. Die keuze gebeurt met een toevalsgetal, en Anthropic verandert de bron van dat toeval. “Watermarking uses low-stakes choices like these — which occur many times over a piece of generated text — to leave a pattern in Claude’s responses. That pattern is undetectable to the reader, but is detectable to anyone who has a key that encodes it. When watermarking is used, choices are still made at random, but the source of the randomness is different”, schrijft Anthropic in de blogpost die Android Authority citeert. Het systeem is gebaseerd op SynthID-Text van Google DeepMind, aldus Android Authority. Google en OpenAI gebruiken SynthID-watermerken al voor gegenereerde beelden.

Wat het signaal wel zegt en wat niet

Anthropic noemt zijn eigen watermerk expliciet geen silver bullet. “Using our key, one can only answer the question “What is the likelihood this was partly written by Claude?” It doesn’t confirm whether the text was human-written, and it can’t tell whether the text was written by a different AI (even if that other AI uses watermarking, it would have a different key; it might also use a different watermarking method altogether)”, staat in de blogpost, aangehaald door Android Authority. Daar komt bij dat detectie slecht werkt op korte fragmenten. Er zijn dan te weinig woordkeuzes om een patroon uit te lezen; hoe langer de passage, hoe hoger de zekerheid.

Het watermerk wordt bovendien zwakker precies waar journalistiek zich ophoudt. Bij feitelijke passages is er minder ruimte voor vrije woordkeuze, en dus minder plek voor het patroon. Anthropic geeft zelf het voorbeeld van “Isaac Newton’s most famous work was called Principia…”, waar alleen “Mathematica” klopt. Ook in gegenereerde code is die ruimte kleiner, aldus Android Authority. Laat je Claude je eigen tekst proeflezen, dan zit het watermerk volgens Anthropic alleen in de correcties.

De Nederlandse kant van het verhaal maakt het nog wat magerder. Volgens leraar.ai, dat de aanpak vanuit het onderwijs beschrijft, geldt de omkering net zo hard: het ontbreken van een markering bewijst niet dat er geen AI is gebruikt. Onafhankelijke informatie over foutpositieven, foutnegatieven, taalverschillen en robuustheid bij herschrijven ontbreekt volgens die site nog. Het advies is om toekomstige detectietools eerst met eigen Nederlandstalige en meertalige voorbeelden te testen. Hoe het watermerk zich in het Nederlands houdt, is dus onbekend.

Ruzie over de vraag of de tekst er slechter van wordt

Over het effect op de tekst zelf spreken de bronnen elkaar tegen. Anthropic zegt dat het systeem geen “practical” effect heeft op inhoud of kwaliteit, geen verborgen tekens gebruikt, geen extra tokens vraagt en niet naar een persoon, organisatie of gesprek te herleiden is, aldus Android Authority. Volgens datzelfde bericht wordt Claude niet naar een specifiek woord gestuurd en gaat het model geen woord overwegen dat het anders niet had overwogen.

Nieman Lab beschrijft de methode anders: Claude verandert een deel van zijn woorden bewust naar minder waarschijnlijke opties, “guava” in plaats van “mango”, of “auto” in plaats van “car”. De kop van dat stuk zet er zelf een vraagteken bij: meer detecteerbaar, en misschien slechter. De scherpste kritiek komt van John Gruber, schrijver van Daring Fireball, geciteerd door Nieman Lab: “One of my fundamental problems with this is that no two synonyms carry the exact same meaning. “He leaped at the chance” and “He jumped at the opportunity” are very similar sentences expressing the same general sentiment, but they are not the same. The exact words we choose when writing matter.” Zijn conclusie is korter: “The idea that anything other than my needs should factor into the generation of text for me is patently offensive.”

Daarmee blijft de vraag open. Anthropic is hier de partij die over zichzelf spreekt, en onafhankelijke verificatie van de claim dat de kwaliteit niet meetbaar achteruitgaat is er niet. Een reactie van Anthropic op Grubers kritiek ook niet.

Waarom een redactie er nu niets mee kan

Een detectie-API komt er “soon”, zegt Anthropic volgens Android Authority, maar die was op het moment van de berichtgeving niet algemeen beschikbaar. Wie toegang krijgt, tegen welke prijs, en of uitgevers erbij kunnen: onbekend. Cijfers over foutpositieven, foutnegatieven, detectiedrempels en de minimale tekstlengte waarbij het signaal betrouwbaar is, zijn er niet. Hoeveel herschrijven of vertalen nodig is voordat het watermerk verdwijnt, is evenmin gepubliceerd. Er is al wel een tegenbeweging. Humanizer, een skill voor Claude Code, gebruikt Wikipedia’s lijst met aanwijzingen voor AI-tekst om die aanwijzingen juist te verwijderen; volgens de GitHub-pagina zou de skill daarmee detectie ontlopen, meldt Nieman Lab in een bericht van januari 2026, dus van voor de watermerkaankondiging. Of zulke tools ook het watermerk aantasten, staat er niet bij.

Voor Nederlandse redacties ligt de verantwoordelijkheid ergens anders. De NVJ-modelrichtlijn AI in de Journalistiek legt transparantie bij de redactie zelf: wanneer AI een rol heeft gespeeld in een publicatie, wordt dat helder aan het publiek kenbaar gemaakt, inclusief hoe en waarom. Over detectie of watermerken achteraf staat er niets. Er staat wel een bepaling in over werkdruk en productieverwachtingen: AI wordt niet ingezet om onrealistische productieverwachtingen te rechtvaardigen of de werkdruk te verhogen, of om output en productiviteit te tracken en te evalueren. Of een detector die je op teksten van je eigen redactie loslaat daaronder valt, staat niet in de richtlijn.

Het probleem dat het watermerk niet oplost

De reflex om AI-tekst aan zijn stijl te herkennen was al onbetrouwbaar. Lezers en journalisten hebben eigen lijstjes: veel “delving” en “fostering”, absolute constructies, negatieve parallellie, te veel gedachtestreepjes. “But nothing is foolproof”, schrijft Nieman Lab. Het Reuters Institute beschrijft waarom: dezelfde woorden die ChatGPT overgebruikt nemen ook toe in contexten waar zeker geen taalmodel aan het werk was, zoals conversationele podcasts. Tom S. Juzek, assistant professor computationele taalkunde aan Florida State University, zegt daar: “Especially in the popular discourse, there is a lot of jumping to conclusions, but causality is really hard to show.” Om causaliteit aan te tonen zou je een effectieve detector nodig hebben of auteurs moeten vragen of ze AI gebruikten, en AI-detectors zijn volgens hem notoir niet waterdicht.

De schade van dat heuristiek-denken zit niet alleen in verkeerde conclusies, maar ook in het effect op schrijvers. Alex Mahadevan, directeur van MediaWise bij het Poynter Institute en leider van Poynters AI Innovation Lab, gebruikt al jaren gedachtestreepjes en zegt tegen het Reuters Institute: “It’s actually been really frustrating to me, because now I have to think every time I use one of them, especially as the AI guy at Poynter, whether someone is going to think that I’m using AI to write this.” Hij is er ook wantrouwig over als methode: “I do get concerned that we fixate on these quick heuristics to identify AI.”

Ongemak bij het publiek is er wel. Het Reuters Institute ondervroeg circa 12.000 respondenten in zes landen. In 2025 was 33 procent comfortabel met AI die de tekst van een artikel schrijft, een jaar eerder was dat 31 procent. Bij spelling- en grammaticacorrectie lag dat in 2025 op 55 procent, bij koppen op 41 procent.

Technisch is het watermerk dus een herkomstsignaal van één aanbieder over zijn eigen modellen, dat zwakker wordt bij korte en feitelijke tekst en nog niet uit te lezen valt. Wat het niet is: een antwoord op de vraag of een mens dit heeft geschreven. Volgens Nieman Lab dwingen Europese regelgevers AI-bedrijven om met antwoorden te komen; Nieman Lab verwijst daarbij naar de Europese gedragscode voor AI-gegenereerde content, zonder de eisen te specificeren. Of OpenAI, Google of Mistral hun tekst gaan markeren, en of hun sleutels iets met elkaar te maken hebben, is niet bekend. In de vier berichten over het watermerk is geen enkele redactie aan het woord over het inzetten van AI-tekstdetectie.