llms.txt en AVG raken elkaar steeds vaker: organisaties willen hun llms.txt-file goed inrichten om AI-training en datasetgebruik te reguleren, terwijl de AVG eisen stelt aan verwerking van persoonsgegevens. Veel organisaties staan voor praktische vragen: wat mag je opnemen in llms.txt, welke verwerkingen vallen onder de AVG en hoe bewijs je naleving?
Bij llmstxt.nl adviseren we dagelijks organisaties over dit snijvlak van privacy en AI. In dit artikel geven we concrete aandachtspunten zodat je llms.txt niet alleen technisch, maar ook juridisch verantwoord inzet.
Belangrijk onderdeel 1
Persoonsgegevens in prompts en modeloutput zijn kritisch voor AVG-compliance. Als je llms.txt bepaalt dat systemen data mogen verzamelen of trainen, moet je nagaan of die data persoonsgegevens bevatten en welke rechtsgrond je toepast. Transparantie, doelbinding en minimalisatie blijven de kern: beperk wat je aanlevert en registreer waarom en hoe je het gebruikt.
Praktische tip of verdieping
- Maak een kort overzicht welk type data via je interfaces kan ontstaan (klantnamen, e-mails, IP-adressen, medische info).
- Pas pseudonimisering of anonimisering toe waar mogelijk voordat iets in training of logging belandt.
- Documenteer in je llms.txt welke data zijn uitgesloten van gebruik en waarom (bijv. “geen medische of betalingsgegevens”).
- Voeg in llms.txt een verwijzing naar je privacyverklaring en contactpunt voor AVG-vragen.
Belangrijk onderdeel 2
Samenwerken met externe LLM-providers vraagt om aandacht voor verwerkersverplichtingen en gegevensoverdracht. De AVG vereist schriftelijke afspraken (DPA) over doeleinden, beveiliging en subverwerkers. Ook technische maatregelen zoals encryptie, logging en toegangscapaciteiten horen in je beoordeling thuis.
Praktische tip of verdieping
- Breng datastromen in kaart: welke data gaat naar de provider en via welke API’s? Noteer dit in je llms.txt-documentatie.
- Sluit altijd een verwerkersovereenkomst af die aansluit op wat je in llms.txt communiceert.
- Controleer of de provider training op klantdata uitsluit of opt-out-mogelijkheden biedt; veranker dit in llms.txt-voorschriften.
- Vraag naar auditlogs en toegangsbeheer en evalueer of deze aansluiten op je risicoanalyse.
- Voer een DPIA uit als het gebruik van LLMs een hoog privacyrisico vormt en verwijst in llms.txt naar het DPIA-resultaat of maatregelen.
Praktische check die je nu direct kunt doen: open je llms.txt, controleer of er een duidelijke sectie staat over persoonsgegevens, een verwijzing naar je privacyverklaring en een contactpunt voor AVG-vragen; werk aanpassingen meteen bij en noteer de wijzigingsdatum.