AI en niet‑consensuele seksuele beelden in BraziliëCEFR B1
28 apr 2026
Gebaseerd op Fernanda Canofre, Global Voices • CC BY 3.0
Foto door KOBU Agency, Unsplash
Recente gevallen in Brazilië laten zien dat kunstmatige intelligentie (AI) wordt gebruikt om seksuele beelden van mensen te maken en online te verspreiden zonder hun toestemming. Voorbeelden uit november 2023 en september 2024 betroffen tieners die AI‑beelden van klasgenoten maakten, en in Mato Grosso werden leerlingen gestraft nadat zij zulke beelden deelden in pornografische onlinegemeenschappen.
Het onafhankelijke onderzoekscentrum Internetlab publiceerde in april 2026 een technische nota over online geweld tegen vrouwen en meisjes. Internetlab waarschuwt dat bevooroordeelde databases en trainingssets kunnen zorgen dat AI gendergeweld reproduceert en versterkt.
Internetlab verwijst ook naar een studie van Security Hero die aangeeft dat seksueel expliciete deepfakes het merendeel van de online deepfakes vormen en dat vrijwel alle doelwitten vrouwen zijn. De nota beveelt regels voor veiligheid vanaf het ontwerp, een verbod op niet‑consensuele seksuele deepfakes en beter onderwijs in digitale geletterdheid aan.
Moeilijke woorden
- kunstmatige intelligentie — computersystemen die taken zonder menselijke hulp uitvoeren
- deepfake — nepbeeld of video gemaakt met AIdeepfakes
- bevooroordeeld — oneerlijk of partijdig door verkeerde gegevensbevooroordeelde
- trainingsset — verzameling voorbeelden om AI te trainentrainingssets
- gendergeweld — geweld of misbruik gericht tegen vrouwen en meisjes
- onlinegemeenschap — groep mensen die samen op internet actief zijnonlinegemeenschappen
- digitale geletterdheid — vaardigheden om veilig en slim online te werken
Tip: beweeg de muisaanwijzer over gemarkeerde woorden in het artikel, of tik erop om snelle definities te zien terwijl je leest of luistert.
Discussievragen
- Wat vind je van het voorstel om niet-consensuele seksuele deepfakes te verbieden? Leg kort uit.
- Welke maatregelen kunnen scholen nemen om digitale geletterdheid te verbeteren?
- Waarom is het belangrijk dat datasets niet bevooroordeeld zijn, volgens de tekst?
Gerelateerde artikelen
Goedkope doekjes vinden lood in huis
Een nieuwe studie toont dat kleurveranderingen doekjes snel en goedkoop lood in huizen en auto’s kunnen aantonen. Onderzoekers testten de doekjes in woningen en voertuigen en vonden lood op veel oppervlakken; de methode is goedkoper dan laboratoriumtests.
Slechte regens in westelijk Kenia treffen vrouwenboeren
Korte regenbuien vielen uit in delen van westelijk Kenia. In Kimilili (Bungoma County) stopten gewassen tijdens de bloei en boeren verwachten een slechte oogst. Vrouwenboeren lijden het meest door ontbrekende middelen en juridische belemmeringen.
Grote bezuinigingen op internationale hulp bedreigen zorg
In 2025 leidden bezuinigingen van meerdere donorlanden tot onmiddellijke stopzetting van veel hulpdiensten. De opschorting van Amerikaanse contracten en de sluiting van USAID raakten ziekenhuizen, hiv-programma’s en humanitaire hulp in veel landen.
Nieuw satellietwaarschuwingssysteem SEWA voor Afrika
SEWA, een nieuw satellietgebaseerd vroegwaarschuwingssysteem, werd gelanceerd tijdens een forum in Windhoek (23–27 juni). Het moet toegang tot klimaat- en weersdiensten verbeteren en gemeenschappen en overheden beter laten reageren op risico's.