Kunstmatige intelligentie herkent klant en diens emoties

Dankzij Corona is digitaal overleggen en vergaderen de normaalste zaak van de wereld geworden. Vanaf 1 augustus moet iedere EU-burger digitaal een vennootschap kunnen oprichten. Om de veiligheid en het digitale vertrouwen te vergroten, experimenteert de KNB met digitale emotieherkenning en het uitlezen van high resolution foto’s uit de chips van legitimatiebewijzen.

Ja maar jongens, laten we nu niet de keuze gaan maken tussen Polen en Hongarije – uiteindelijk zijn ze allebei kut. Maar het gesprek met die landen gaat natuurlijk altijd door.’ Aan het woord is premier Mark Rutte in een filmpje bij Zondag met Lubach. De tv-satiricus wil aantonen hoe gemakkelijk het is om met deep fake filmpjes te maken, waarin je bekende personen bijna alles kunt laten zeggen zonder dat je met het blote oog kunt zien dat het nep is.

Een enkele notaris liet zich bedotten door deep fake avant-la-lettre. Zo bekrachtigde het Gerechtshof Amsterdam begin februari de ambtsontzetting van een notaris die op basis van een filmpje verklaarde dat een zakenrelatie goed was voor zijn geld. Op het filmpje was een voor de notaris bekend persoon te zien, naast een pallet met voor 1,5 miljard Venezolaanse bolivars aan bankbiljetten.

Toegegeven: het zijn extreme voorbeelden. Maar zij roepen wel reële vragen op: hoe beoordeel ik het beeld dat ik zie? Is de persoon die zijn handtekening zet, wel wie hij zegt te zijn? Maar ook: hoe kan ik zien of de cliënt aan de andere kant van de verbinding begrijpt wat ik zeg?

Foto-app

In en buiten Nederland doen consumenten en zakenmensen steeds meer transacties online. Denk daarbij ook aan het Digitaal Oprichten BV vanaf 1 augustus dit jaar, zegt KNB-medewerker Leon Roseleur. Om daarbij de veiligheid en het vertrouwen te waarborgen, werkt de KNB aan enkele tools. Roseleur: ‘Er ontstaan binnen Europa allerlei identificatiemiddelen van een hoog niveau, volgens de zogenoemde eIDAS-normering. Zulke middelen bestaan uit niet meer dan een aantal gegevens, maar een foto ontbreekt. Mevrouw Roseleur zou dus bij wijze van spreken kunnen inloggen met haar gegevens, waarna ik snel achter de camera ga zitten. Nu is het verschil tussen een man en een vrouw vaak nog gemakkelijk te zien. Maar om notarissen meer comfort te geven, willen wij eIDAS-middelen combineren met een high resolution foto die direct afkomstig is uit de chip van het fysieke legitimatiebewijs. De persoon die aan de andere kant voor de camera zit, kan die chip zelf uitlezen met een app op zijn mobiele telefoon. De notaris kan de HR-foto vervolgens zien op zijn computer en zo controleren of het gezicht bij de ID hoort.’

Zo wordt het overhandigen van het paspoort dus vervangen door het eIDAS en de NFC-chip.

Begrepen?

‘Bij een gesprek met iemand van vlees en bloed kun je niet alleen gemakkelijker de identiteit vaststellen, maar ook beter zien of de persoon begrijpt wat je zegt en of die echt wil wat in de akte staat,’ zegt KNB-bestuurslid Isabelle Cox. ‘Je kunt het zien aan de lichaamstaal: hoe iemand kijkt, hoe iemand zijn handen houdt, hoe iemand ja zegt. Nee, notarissen worden daarin niet getraind, je leert door ervaring tussen de regels door te lezen. Je ziet of iemand nu echt achter het idee staat. En zo niet, voel je de spanning in de kamer.’

Maar die signalen mis je dus als de akte online wordt voorbereid en gepasseerd. Daarom experimenteert de KNB met software die emoties herkent. De KNB bouwt samen met Deniz Iren aan een model. Iren, die universitair docent is aan de Open Universiteit: ‘Je kunt het model zo trainen dat het patronen herkent en emoties ontdekt aan de hand van action units. Denk aan het fronsen van de wenkbrauwen, het optrekken van de mondhoeken of aan de ogen die bepaalde bewegingen maken. Sommige gezichtsuitdrukkingen zijn cultuuronafhankelijk.’

In de experimenteerfase, die loopt van maart tot juli, wordt het model getraind in de cultuuronafhankelijke gezichtsuitdrukkingen. Als de tests goed uitpakken, volgt in september of oktober het pilotonderzoek.

Deniz Iren: ‘In de pilot verzamelen we data uit gesprekken met notarissen die vrijwilllig deelnemen. In die fase gaan we de action units labellen. Uiteindelijk moet het ertoe leiden dat de notaris een signaal krijgt in Teams of een ander videoconferencing platform. Bijvoorbeeld een alarmbel in de hoek van de werkbalk onderaan het scherm. Als de notaris die ziet, wordt duidelijk dat hij of zij actie moet ondernemen, omdat de cliënt waarschijnlijk in verwarring verkeert.’

Emotieherkenning is een instrument dat de besluitvorming ondersteunt, de notaris blijft verantwoordelijk, onderstreept Iren. Hij ziet wel twee risico’s. ‘Notarissen zouden brutaler kunnen worden en zich meer kunnen gaan verschuilen achter de het systeem: computer says no. Een ander risico zou zijn dat het systeem vooroordelen bevestigt.’

Poortwachter

Volgens Leon Roseleur kan emotieherkenning ook ondersteuning bieden bij het vervullen van de poortwachtersfunctie. ‘Als je doorvraagt bij een katvanger of fraudeur mis je online de lichaamstaal en het onderbuikgevoel. De emotieherkenningssoftware ziet de kleinste gelaatstrekken, die de notaris niet ziet tijdens een beeldsessie.’

Ook al trekt de tool nooit conclusies en ondersteunt die het proces slechts door een signaal te geven – toch is Deniz Iren voorzichtig over ondersteuning bij de poortwachtersfunctie. ‘Onderscheid maken tussen misbruik en een vergissing is heel lastig. Het heeft grote gevolgen en ligt heel gevoelig. Dus met dit experiment wachten we nog. De notaris moet eerst vertrouwen krijgen in het instrument en daarom beginnen we met het herkennen van verwarring. Daarmee helpen we zowel de notaris als de cliënt.’

Iren maakt een vergelijking met de Toeslagen-affaire. ‘Daarbij bediende de mens de systemen. Maar als het een AI-systeem was geweest, dat keuzes had gemaakt op basis van gezichtsherkenning, dan had het vertrouwen in Artificial Intelligence een grote deuk opgelopen.’

Roseleur onderstreept dat de KNB daarom inderdaad voorzichtig moet zijn en de herkenningssoftware heel goed moet testen.

Voorloper

Isabelle Cox: ‘Na 1 augustus kunnen notarissen te maken krijgen met klanten uit de hele EU, die zij niet eerder hebben gezien. Dan kan emotieherkenning een goed hulpmiddel zijn bij de digitale ondertekening van een akte. Het is dus uitermate interessant om dit te onderzoeken. Als je een seintje krijgt, moet je eraan twijfelen of iemand volledig heeft begrepen waar het om gaat. Dan kun je een vraag stellen of het op een andere manier uitleggen. Als je er na een signaal niet van overtuigd bent dat de cliënt het begrijpt, zal je de akte niet tekenen.’

Cox is lid van de werkgroep New Technologies van de CNUE, de Europese koepel van beroepsorganisaties met een Latijns notariaat. Op Europees niveau wordt wordt gewerkt aan een veilige opslag van persoonsgegevens. ‘Je hebt digitaal vertrouwen aan de voorkant, maar ook de techniek aan de achterkant. Waar worden de data opgeslagen? Wie heeft er toegang toe? Zitten er geen achterdeurtjes in de software, zodat bepaalde mogendheden erbij kunnen? Daarvoor werkt de EU aan Gaia X, een afsprakenstelsel voor een digitale infrastructuur.’

Het lezen van de analoge lichaamstaal vervangen door de kunstmatige herkenning van emoties is volgens Isabel Cox uniek binnen notarieel Europa. ‘Het idee is in Europa enthousiast ontvangen en andere landen kijken reikhalzend uit naar de resultaten. Ik vind het mooi dat we voorop lopen met een innovatief idee.’

Real time fake

Terug naar de deep fake. Met het blote oog is die lastig om te detecteren, maar niet onmogelijk. Deniz Iren stelt de notaris echter gerust: ‘Je kunt video’s maken, waarbij het gezicht met behulp van deep fake technieken zo is gemanipuleerd dat het precies lijkt op het gezicht op de ID-card die de cliënt omhoog houdt. Maar real time is dat moeilijker te faken. Je ziet vervormingen in het gezicht, net als bij de randen om het hoofd van iemand die een virtuele achtergrond instelt bijvoorbeeld. Met de huidige staat van de technologie kun je deep fakes nog real time visueel ontdekken.’

Dit artikel verscheen in Notariaat Magazine 2021 nr. 2