Wie stond er aan de andere kant?

Substack laat lezers sinds deze week onderzoeken hoeveel AI waarschijnlijk bij een tekst is gebruikt. De scan wordt uitgevoerd door Pangram en geeft een inschatting van het aandeel dat met AI tot stand kwam.

Dat lijkt een logische reactie op de hoeveelheid machinaal gemaakte tekst die online verschijnt. Chris Best, medeoprichter van Substack, noemt het Claudefishing wanneer een lezer menselijke aandacht verwacht terwijl er nauwelijks een mens bij het werk betrokken was.

De score vertelt alleen niet wie de oorspronkelijke gedachte had. Hij ziet niet welke voorbeelden iemand koos, welke keurige zinnen werden geschrapt en wie controleerde of het verhaal klopt. Substack erkent dat ook: Pangram kan AI-gebruik proberen te herkennen, maar geen menselijke zorgvuldigheid meten.

Ik gebruik zelf veel AI bij het schrijven. Voor research, om mee te denken en om mijn tekst scherper te maken. Toch wil ik dat een lezer mij in het verhaal blijft herkennen. Ik kies het onderwerp en de richting. Ik bepaal wat overeind blijft en ik ben aanspreekbaar als er iets niet klopt.

Daarom vind ik een tweede nieuwe functie van Substack interessanter. Makers kunnen met How I make this uitleggen hoe hun werk tot stand komt. Zo'n verklaring geeft een lezer informatie over het proces en over de rol die de maker daarin zelf heeft gespeeld.

Een detectiescore kan helpen bij een eerste vermoeden. Vertrouwen groeit wanneer duidelijk is wie er achter het werk staat, welke keuzes zijn gemaakt en wie verantwoordelijkheid neemt voor de uitkomst.

Bronnen

• Chris Best, Against Claudefishing: Building trust in the AI age, The Substack Post, 21 juli 2026.