Claude zet een onzichtbaar merkteken in elke tekst: zo werkt het

Elke tekst die Claude sinds begin augustus schrijft, draagt een merkteken dat je niet kunt zien. Het zit niet in de opmaak en niet in een verstopt leesteken, maar in de woordkeuze zelf. Wie de bijbehorende sleutel heeft, kan er later uit aflezen dat Claude die tekst heeft gemaakt. Anthropic legde op 14 augustus uit hoe dat werkt, en meteen ook waar het spaak loopt: bij korte stukken, bij code en bij tekst die je flink herschrijft. Voor een maatregel die aan een Europese wet moet voldoen, is dat een opvallend eerlijk verhaal.

Wat is dat merkteken precies?

Het watermerk is een patroon in de woordkeuze van Claude dat je als lezer niet ziet, maar dat een computer met de juiste sleutel wel kan herkennen. Het verandert niets aan de betekenis, de kwaliteit of de leesbaarheid van de tekst, schrijft Anthropic op zijn helppagina over het markeren van AI-content. Je kunt de tekst kopiëren, in een mail plakken en doorsturen: het merkteken reist mee.

Denk aan het watermerk in een bankbiljet. Je ziet het pas als je het tegen het licht houdt, en het zit in het papier zelf, niet als stempel erbovenop. Zo werkt dit ook. Alleen kun jij hier niets tegen het licht houden, want de sleutel ligt bij Anthropic.

Hoe komt een merkteken in gewone woorden terecht?

Een taalmodel kiest bij elk volgend woord uit een reeks opties die inhoudelijk vrijwel gelijkwaardig zijn, en juist die keuzevrijheid wordt gebruikt om het patroon aan te brengen. Normaal valt zo'n keuze min of meer willekeurig uit. Bij een gewatermerkt model bepalen een geheime sleutel en de paar voorgaande woorden welke van die gelijkwaardige opties het wordt.

Over een hele alinea ontstaat daardoor een statistisch patroon. Voor jou is het onzichtbaar. Voor de detector is het een handtekening.

De techniek is niet nieuw en ook niet van Anthropic zelf. Claude gebruikt SynthID-Text, de methode die Google DeepMind in oktober 2024 publiceerde in Nature onder de titel "Scalable watermarking for identifying large language model outputs". Die studie liet zien dat je een model kunt watermerken zonder dat de tekstkwaliteit merkbaar zakt.

Waar geldt het, en vanaf wanneer?

Alle Claude-modellen die op of na 2 augustus 2026 in de EU zijn uitgebracht, markeren hun tekst vanaf de lancering. Volgens de helppagina van Anthropic geldt dat overal waar je Claude gebruikt: in de chat, in de API, in Claude Code, in Claude Cowork en in Claude Tag. Ook als je Claude afneemt via AWS, Google Cloud of Microsoft Foundry loopt het watermerk mee, al ondersteunt niet elk platform elk type markering.

De markering is wereldwijd, niet alleen in Europa. Voor modellen van vóór 2 augustus geldt een overgangsperiode; daar werkt Anthropic de komende maanden aan.

Naast het tekstwatermerk is er een tweede laag. Bestanden die Claude maakt, zoals een .svg, .png of .jpg, krijgen een digitaal ondertekend herkomstlabel volgens de C2PA-standaard. Daarmee kun je zien of het bestand na afloop nog is aangepast.

Wanneer werkt het niet?

Detectie faalt zodra er te weinig woordkeuzes in de tekst zitten om een patroon in te verstoppen. Anthropic noemt dat zelf in de veelgestelde vragen bij de aankondiging, en de lijst met uitzonderingen is behoorlijk lang:

• Korte teksten. Een tweet, een productregel of een chatbotantwoord van twee zinnen bevat te weinig materiaal.
• Code. Waar de uitvoer exact moet kloppen, valt er nauwelijks iets te kiezen. Een for-lus schrijf je nu eenmaal maar op een paar manieren.
• Sterk feitelijke passages. Bij een opsomming van cijfers of namen kan het model niet variëren zonder de inhoud te veranderen.
• Herschreven tekst. Lichte redactie haalt het merkteken waarschijnlijk niet volledig weg, maar wie de tekst helemaal opnieuw formuleert, wist het wel.

Overigens werkt het andersom soms verrassend goed. Laat je Claude een Engelse tekst naar het Nederlands vertalen, dan draagt die vertaling gewoon een merkteken, want de vertaling is nieuwe tekst die Claude zelf genereert.

Kun je het merkteken zelf controleren?

Nee, nog niet. Anthropic kondigt een detectie-API aan, maar noemt geen datum en zegt dat de invulling nog wordt uitgewerkt. Er is dus vandaag geen knop waarmee jij een aangeleverde tekst even door de scanner haalt.

Even voor de beeldvorming: dat betekent dat de belofte “wij markeren wat we maken” op dit moment vooral een belofte aan toezichthouders is, en geen gereedschap voor jou. Als je nu wilt weten of een freelancer een tekst door AI liet schrijven, brengt dit watermerk je nog niets.

De AI Act vraagt iets anders van jou dan van Anthropic

Anthropic markeert zijn output omdat artikel 50 van de EU AI Act dat van modelaanbieders vraagt, maar datzelfde artikel legt jou als gebruiker een eigen, andere plicht op. Sinds 2 augustus 2026 is dat deel van de AI-verordening handhaafbaar. De boetecategorie loopt tot 15 miljoen euro of 3 procent van de wereldwijde jaaromzet.

Wat er concreet van jou wordt verwacht, valt uiteen in drie delen:

• Chatbots. Praat een bezoeker met een AI, dan moet hij dat weten. Een klein zinnetje bovenaan het gesprek volstaat.
• Synthetische media. Beeld, audio en video die AI heeft gemaakt of aangepast, moeten als zodanig herkenbaar zijn.
• AI-teksten over onderwerpen van algemeen belang. Denk aan nieuws, politiek of gezondheid. Niet elke productbeschrijving hoeft een label.

Die laatste nuance wordt vaak weggelaten in paniekverhalen over de labelplicht. Je webshopteksten hoeven geen stempel. Je nieuwsrubriek over een medisch onderwerp wel.

Anthropic tekende in juli 2026 de bijbehorende Europese gedragscode over transparantie van AI-content, samen met ongeveer 190 andere partijen. In Nederland is de Autoriteit Persoonsgegevens de coördinerende toezichthouder op algoritmes en AI. Eerder schreven we al over het uitstel van de zwaarste AI Act-verplichtingen naar december 2027; de transparantie-eisen zijn juist niet meegeschoven.

Zo controleer je in vijf stappen of je zelf voldoet

1. Inventariseer waar AI met je klanten praat. Chatwidget op de site, WhatsApp-bot, e-mailassistent die zelf antwoordt. Zet ze op een lijst.
2. Check per kanaal of de melding er staat. Open de chat als bezoeker, niet als beheerder. Zie je in het eerste scherm dat je met AI praat? Zo niet, dan is dat je eerste taak van deze week.
3. Loop je publicaties na op onderwerpen van algemeen belang. Nieuwsberichten, gezondheidsadvies en alles wat over politiek of maatschappij gaat. Daar hoort een vermelding bij als AI de tekst schreef.
4. Leg vast welk model welke tekst maakte. Niet omdat de wet dat nu eist, maar omdat je zonder die administratie later niets kunt aantonen. Een kolom in je contentplanning is genoeg.
5. Check je beeldmateriaal. AI-gegenereerde foto's en video's vallen onder dezelfde eis, en die staan bij de meeste bedrijven verspreid over de site zonder enige vermelding.

Voor stap twee kun je deze melding letterlijk overnemen en aanpassen aan je eigen situatie:

Je chat met een AI-assistent, niet met een medewerker.
De assistent beantwoordt vragen over onze producten en levertijden.
Wil je een mens spreken? Typ "medewerker" of bel [telefoonnummer].

Wil je ook weten of de teksten zelf kloppen en niet alleen of het label er staat, dan is onze checklist voor het nalopen van AI-productteksten een logische volgende stap. En werkt je bot in het Nederlands, houd er dan rekening mee dat de veiligheidsfilters van AI-modellen zwakker zijn in het Nederlands dan in het Engels.

Wat dit merkteken wel en niet bewijst

Een gevonden watermerk bewijst dat Claude de tekst heeft verwerkt, meer niet. Het zegt niets over de vraag of er daarna een mens overheen is gegaan, en het kan al helemaal niet vaststellen dat een tekst zonder merkteken door een mens is geschreven. Andere modellen hebben hun eigen aanpak, of helemaal geen.

“You won’t see it, and it doesn’t change the meaning, quality, or readability of Claude’s response.”

Anthropic, over het ingebouwde tekstwatermerk in zijn helpdocumentatie

Voor Nederlandse bedrijven is dat relevanter dan het klinkt. Uit cijfers van het CBS blijkt dat 36,4 procent van de Nederlandse bedrijven die AI gebruiken, dat inzet voor marketing en verkoop; 12,3 procent gebruikt techniek die automatisch tekst genereert. Wie in die groep zit, publiceert dus materiaal dat later herleidbaar kan zijn tot een model. En de labelplicht loopt nu al. De bredere AI-adoptiecijfers van TheAIDaily laten zien hoe snel die groep groeit.

En tot slot een praktische afweging. Zolang er geen publieke detector is, verandert dit merkteken niets aan hoe je werkt. Zodra die detector er komt, verandert er wel iets: dan wordt achteraf zichtbaar welke teksten uit een model kwamen. Wie nu al bijhoudt wat waar vandaan komt, hoeft dan niets recht te breien. Dat scheelt straks een middag zoeken.

Wil je dit soort ontwikkelingen elke ochtend in je mail? Schrijf je in voor de dagelijkse AI-nieuwsbrief.