Video was vroeger het gemakkelijkste bewijs.
Nu is het het gemakkelijkste om te vervalsen.
Door AI gegenereerde clips duiken overal op: sociale feeds, marketingadvertenties, interne demo's, zelfs 'nieuwsachtige' video's die worden gedeeld in Slack. Het risico zit hem niet in het bestaan ervan, maar in het feit dat de meeste teams geen consistente manier hebben om ze te verifiëren voordat ze worden goedgekeurd, gepost of doorgestuurd.
Deze gids biedt u praktische manieren om te bepalen of een video door AI is gegenereerd, plus een eenvoudige werkstroom om uw bevindingen te documenteren, zodat verificatie niet afhankelijk is van het onderbuikgevoel van één persoon.
Laten we aan de slag gaan. 👇
Wat is een door AI gegenereerde video?
Een door AI gegenereerde video is een video die is gemaakt, gewijzigd of 'uitgevoerd' door AI in plaats van door een echte camera die echte gebeurtenissen vastlegt.
De meeste AI-video's vallen in drie categorieën:
- Volledig synthetisch: helemaal opnieuw gemaakt (tekst-naar-video, AI-acteurs, AI-omgevingen)
- Deepfake: echte beelden waarin een gezicht of stem is verwisseld of gemanipuleerd.
- AI-verbeterd: echte beelden die zijn gewijzigd (opschonen, verouderen, achtergrondbewerkingen, opschalen)
Visuele aanwijzingen die frame voor frame te zien zijn
AI-video-fakes zien er vaak overtuigend uit in beweging, maar vallen uit elkaar wanneer u pauzeert, Zoomt en scant op consistentie. Begin met de onderstaande visuele gebieden met een hoog signaal en zoek naar problemen die zich in meerdere frames herhalen.
Controleer gezichten, ogen en uitdrukkingen
Gezichten zijn het meest onthullende deel van het lichaam voor AI-detectie, omdat onze hersenen geprogrammeerd zijn om inconsistenties in gezichten op te merken. AI heeft nog steeds moeite met de kleine, snelle spierbewegingen die micro-expressies worden genoemd, natuurlijke asymmetrie en de manier waarop functies samenwerken tijdens het spreken. Pauzeer en zoom in op gezichten, en let op deze veelbetekenende tekenen in meerdere frames.
- Gezichtssymmetrie: Let op onnatuurlijk evenwichtige gelaatstrekken die zelden voorkomen in echte menselijke gezichten.
- Tanden en binnenkant van de mond: let op wazige tanden, uniforme strepen of inconsistente vormen en ruimtes.
- Gezichtsbeharing en wenkbrauwen: Controleer of er haar is dat eruitziet alsof het is geschilderd, glinstert of onnatuurlijk verschuift bij beweging.
- Oor details: Inspecteer oren op misvormde vormen of inconsistenties die van frame tot frame veranderen.
Onnatuurlijke knipperpatronen
Knipperen is een verrassend complex gedrag dat AI vaak verkeerd interpreteert. Echte mensen knipperen om de paar seconden met natuurlijke variaties in snelheid en duur. Door AI gegenereerde gezichten kunnen echter te vaak, te weinig of met een robotachtige uniformiteit knipperen.
Een duidelijk teken is wanneer meerdere mensen in een video op precies hetzelfde moment met hun ogen knipperen – een duidelijk teken van AI-generatie. Let ook op ogen die ongemakkelijk lang open blijven gedurende een ongemakkelijke periode. Vroege deepfakes vergaten vaak helemaal te knipperen, en hoewel ze zijn verbeterd, is het nog steeds een veelvoorkomende fout in synthetische video's van mindere kwaliteit.
Overdreven gladde of asymmetrische huid
AI heeft de neiging om de huid er te perfect uit te laten zien door alle natuurlijke textuur te verwijderen, of om de belichting verkeerd te krijgen, waardoor vreemde asymmetrieën ontstaan. Let op huid die er geairbrushed of plasticachtig uitziet, vooral op het voorhoofd, de wangen en de kaaklijn.
Let ook op plekken waar de huidtextuur plotseling verandert of waar schaduwen in richtingen vallen die niet overeenkomen met de belangrijkste lichtbron. Deze weergavefouten zijn vaak het meest zichtbaar rond de haarlijn en langs de kaaklijn, waar het nepgezicht wordt gemengd met een echt hoofd.
Dode of afdwalende ogen
Ogen zijn voor AI ontzettend moeilijk om overtuigend weer te geven, waardoor ze een uitstekende plek zijn om op vervalsingen te controleren. De uitdrukking 'dode ogen' wordt vaak gebruikt omdat door AI gegenereerde ogen de sprankeling van het leven kunnen missen.
Dit is waar u op moet letten:
- Geen catchlights: Echte ogen reflecteren lichtbronnen, waardoor kleine, heldere vlekjes ontstaan die catchlights worden genoemd. AI-ogen missen deze vaak, waardoor ze er vlak en levenloos uitzien.
- Dwalende blik: De ogen van de persoon houden mogelijk niet op natuurlijke wijze de bewegingen van het hoofd bij of lijken 'door' u heen te kijken in plaats van naar iets specifieks.
- Inconsistente details: De patronen in de iris kunnen wazig, te uniform of verschillend zijn tussen de twee ogen.
Kijk naar handen en vingers
Handen en vingers zijn een berucht zwak punt voor AI-videogeneratoren. De enorme complexiteit van de anatomie van de hand, met zijn vele gewrichten, overlappende vingers en vloeiende bewegingen, maakt het voor AI ongelooflijk moeilijk om deze nauwkeurig weer te geven. Let goed op wanneer er handen op het scherm verschijnen, vooral tijdens gebaren of wanneer ze met objecten interageren.
Belangrijke indicatoren om op te letten zijn onder meer:
- Verkeerd aantal vingers: tel vingers om extra vingers, ontbrekende vingers of plotselinge veranderingen tussen frames op te sporen.
- Vreemde gewrichten: kijk hoe vingers in onmogelijke hoeken buigen of bewegen zonder zichtbare knokkels.
- Samenvoegende vingers: Let op vingers die samenvoegen, onnatuurlijk uit elkaar staan of verschuiven tijdens bewegingen.
- Fouten in objectinteractie: Controleer of handen door objecten heen gaan of ze op fysiek onmogelijke manieren vastgrijpen.
🔍 Wist u dat? AI-'vingerafdrukken' worden een nieuwe detectiemethode. Sommige tools analyseren kleine fysiologische signalen, zoals de bloedstroom in het gezicht, die subtiele pixelveranderingen veroorzaken die onzichtbaar zijn voor het oog, om vervalsingen met een hoge nauwkeurigheid te detecteren.
Let op fouten in de fysica en logica
AI-modellen leren patronen uit gegevens, maar begrijpen de fysica van de echte wereld niet echt. Dit geeft u een enorm voordeel. Let op momenten waarop de video de realiteit doorbreekt. Deze fouten zijn vaak subtiel, maar worden overduidelijk zodra u ze ontdekt.
Objecten die door elkaar heen gaan
AI-gegenereerde video's slagen er vaak niet in om de juiste objectgrenzen te behouden, een fenomeen dat bekend staat als clipping. Let op haar of kleding die door het lichaam van de persoon of andere objecten heen gaat. Accessoires zoals brillen of sieraden kunnen samenvoegen met de huid of een paar frames lang verdwijnen.
Dit geldt ook voor de omgeving. Zoek naar achtergrondobjecten die onmogelijk kunnen overlappen met objecten op de voorgrond. Deze fouten komen het vaakst voor aan de randen van bewegende objecten of tijdens snelle bewegingen.
💡 Pro-tip: Een snelle truc is om een Clip eerst zonder geluid te bekijken en daarna met geluid: als de mondbewegingen nog steeds niet synchroon lopen of onnatuurlijk aanvoelen, kan het zijn dat de Clip door AI is gegenereerd.
Schendingen van zwaartekracht en momentum
AI heeft ook moeite met realistische fysicasimulaties, zoals zwaartekracht en momentum. Zoek naar elementen in de video die niet natuurlijk bewegen wanneer de persoon zijn hoofd draait of loopt. Objecten kunnen te langzaam, te snel of in een vreemde, zwevende boog vallen.
Ook lichaamsbewegingen kunnen er vreemd uitzien, omdat ze geen gevoel voor gewicht of traagheid hebben. Let op momenten waarop iemand zit, staat of interactie heeft met zijn omgeving. Deze handelingen onthullen duidelijk fysische fouten.
Onnatuurlijke oorzaak-gevolginteracties
Omdat AI uiterlijke kenmerken genereert zonder causaliteit te begrijpen, slaagt het er vaak niet in om een actie met de logische gevolgen ervan te verbinden. Een persoon kan bijvoorbeeld een oppervlak aanraken zonder dat dit een verwachte reactie veroorzaakt, zoals rimpelingen in water of een deuk in een kussen.
Andere aanwijzingen zijn bijvoorbeeld spreken in een koude omgeving zonder zichtbare ademwolkjes of lopen op zand of sneeuw zonder voetafdrukken achter te laten. Deze fouten tonen aan dat de AI slechts een beeld schetst en geen echte, interactieve wereld simuleert.
Audio-aanwijzingen die synthetische of bewerkte video's onthullen
Zodra beelden een snelle scan hebben doorstaan, is audio het punt waarop veel AI-vervalsingen worden ontmaskerd. Gebruik de onderstaande controles om te valideren of de stem, timing en omgeving overeenkomen met wat u ziet.
Let op de synchronisatie van de lippe
Lipsynchronisatie is een cruciaal gebied voor detectie, omdat menselijke spraak ongelooflijk complex is. AI produceert vaak lipbewegingen die dicht in de buurt komen, maar niet helemaal kloppen, waardoor een verontrustende mismatch ontstaat die geavanceerde detectiesystemen met een nauwkeurigheid van 99,73% kunnen identificeren.
Belangrijke indicatoren om op te letten zijn:
- Timingproblemen: Merk op dat de lippen iets bewegen voordat of nadat de audio wordt afgespeeld.
- Ontbrekende vormen: Let op of de lippen niet volledig sluiten bij klanken als 'M', 'B' en 'P'.
- Verkeerde kaakbeweging: Let op of de mond te wijd of niet wijd genoeg opengaat voor het geluid.
- Statische mondhoeken: let op bewegingen die beperkt blijven tot het midden van de lippen, terwijl de hoeken stijf blijven.
Luister naar onregelmatigheden in audio en stem
Door AI gegenereerde of gekloonde stemmen bevatten vaak subtiele audio-artefacten die ze verraden. Hoewel het klonen van stemmen angstaanjagend goed is geworden, kunnen inconsistenties nog steeds worden opgespoord door zorgvuldig te luisteren.
Hier zijn enkele sleutel-audio-indicatoren:
- Robotachtige intonatie: De spraak klinkt vlak en monotoon en mist de natuurlijke toonhoogtevariaties van menselijke spraak.
- Geen ademgeluiden: Echte mensen moeten ademen. AI vergeet dit vaak, wat het resultaat is van lange, ononderbroken zinnen zonder hoorbare in- en uitademingen.
- Vreemd tempo: Het ritme van de spraak is te uniform, zonder de natuurlijke pauzes, aarzelingen of stopwoorden ('um', 'uh') die mensen gebruiken.
- Gepakte audio: De stem klinkt alsof deze is opgenomen in een geluiddichte cabine en vervolgens over het achtergrondgeluid van de video is gelegd, in plaats van in dezelfde akoestische ruimte te zijn opgenomen.
🔍 Wist u dat? Technologie zoals Google's SynthID voegt onzichtbare watermerken toe aan door AI gegenereerde video's, zodat ze later kunnen worden geverifieerd, zelfs als ze zijn onderworpen aan bewerking of compressie.
Houd rekening met de lengte en kwaliteit van de video
De technische kenmerken van een video kunnen aanwijzingen geven, maar zijn op zichzelf geen bewijs. Voorlopig zijn er limieten aan de duur en resolutie van door AI gegenereerde video's.
- Duur: Het produceren van lange, samenhangende AI-video's is nog steeds rekenkundig duur, dus de meeste synthetische Clips blijven kort, vaak minder dan 30 seconden.
- Resolutie: hogere resoluties kunnen AI-artefacten blootleggen, terwijl ongewoon lage of sterk gecomprimeerde video's kunnen worden gebruikt om visuele onvolkomenheden te verbergen.
- Framesnelheid: Inconsistente framesnelheden kunnen leiden tot schokkerige of onnatuurlijke bewegingen, een veelvoorkomend neveneffect van AI-generatie.
Verifieer de bron voordat u de Clip vertrouwt
Zelfs een 'perfect ogende' video kan nep zijn, en zelfs een echte video kan misleidend zijn wanneer deze buiten zijn context wordt gedeeld. Gebruik de onderstaande stappen om te controleren waar de video vandaan komt en waarom deze wordt gedeeld.
Verifieer de bron en context
Technische analyse is slechts het halve werk. U moet deze combineren met bronverificatie. Zelfs een perfect gemaakte AI-video kan worden ontmaskerd door de context ervan te onderzoeken.
Dit zijn de stappen voor de verificatie die u moet nemen:
- Controleer de bron: traceer de video terug naar zijn vroegste verschijning online. Controleer of deze is gepost door een geverifieerd account, een gerenommeerd nieuwsmedium of een anoniem account met een geschiedenis van het verspreiden van verkeerde informatie.
- Omgekeerd zoeken naar afbeeldingen: gebruik tools om frames uit de video te zoeken. Zo kunt u de originele, onbewerkte versie vinden of zien of deze al door anderen op juistheid is gecontroleerd.
- Beoordeel de intentie: vraag uzelf af waarom deze video nu verschijnt. Lijkt deze bedoeld om een sterke emotionele reactie uit te lokken of de mening over een actuele gebeurtenis te beïnvloeden?
📮 ClickUp Insight: 92% van de kenniswerkers loopt het risico belangrijke beslissingen kwijt te raken die verspreid zijn over chat, e-mail en spreadsheets. Zonder een uniform systeem voor het vastleggen en bijhouden van beslissingen gaan cruciale zakelijke inzichten verloren in de digitale ruis. Met de taakbeheermogelijkheden van ClickUp hoeft u zich hier nooit zorgen over te maken. Maak met één klik taken aan vanuit chat, taakopmerkingen, documenten en e-mails!
Gebruik AI-detectietools
AI-detectietools kunnen helpen bij het signaleren van rode vlaggen, maar geven zelden een definitief antwoord. De meeste terugkeerwaarschijnlijkheden, betrouwbaarheidsscores of vage signalen vereisen nog steeds menselijk oordeel. Dat is waar teams vaak vastlopen, omdat ze geen duidelijke manier hebben om te beoordelen, documenteren en beslissen.
Maak van videoverificatie een herhaalbare werkstroom in ClickUp.
Het opsporen van rode vlaggen is slechts het halve werk. Het echte risico ontstaat wanneer beoordelingen inconsistent gebeuren, bewijsmateriaal op willekeurige plaatsen te vinden is en goedkeuringen snel worden gegeven zonder een duidelijk spoor. Dit is waar ClickUp helpt: u kunt de checklist standaardiseren, bewijsmateriaal vastleggen en beslissingen controleerbaar maken.
Vind snel eerdere beslissingen en normen
Wanneer u een verdachte video beoordeelt, is de context van belang. Met ClickUp Enterprise Search hoeft u niet te onthouden waar iets is besproken of gedocumenteerd. U kunt één keer zoeken en direct gerelateerde beoordelingstaken, bewijsmateriaal opgeslagen in Docs, opmerkingen van beoordelaars, eerdere besluiten over verificatie en zelfs aantekeningen van vergaderingen met betrekking tot soortgelijke gevallen opvragen.
Standaardiseer wat beoordelaars controleren, zodat beslissingen niet langer op meningen zijn gebaseerd.
Een van de grootste uitdagingen bij AI-videoverificatie is inconsistentie. Verschillende beoordelaars merken verschillende dingen op en criteria verschuiven vaak op basis van urgentie, bekendheid met de content of wie het toevallig beoordeelt.
ClickUp Brain is de contextbewuste AI die gestructureerde checklists voor videobeoordelingen genereert en verfijnt met behulp van de informatie die al in uw werkruimte aanwezig is. In plaats van algemene richtlijnen te produceren, haalt het relevante documenten, taken, vergadernotities, eerdere beoordelingen en beslissingen aan om weer te geven hoe uw team content daadwerkelijk beoordeelt.
Op deze manier werkt elke beoordelaar vanuit hetzelfde evaluatiekader, gebaseerd op gedeelde context, waardoor beslissingen consistenter en gemakkelijker te verdedigen zijn.
U kunt ClickUp Brain ook gebruiken om:
- Zet interne richtlijnen om in stapsgewijze beoordelingschecklists
- Werk criteria bij naarmate de kwaliteit van AI-video's evolueert, zonder alles helemaal opnieuw te hoeven schrijven.
- Stel verificatiesamenvattingen op die geschikt zijn voor juridische, compliance- of managementbeoordeling.
- Vergelijk huidige bevindingen met eerdere besluiten over verificatie die zijn opgeslagen in de werkruimte.
📌 Probeer deze prompts met ClickUp Brain
- Genereer een stapsgewijze checklist voor AI-videobeoordeling met behulp van bestaande documenten, taken en eerdere beoordelingen.
- Identificeer terugkerende indicatoren in eerdere beoordelingen die vaak leiden tot door AI gegenereerde classificaties.
- Werk de criteria voor AI-videodetectie bij op basis van recente beoordelingen en teamdiscussies.
- Markeer zwakke of onbetrouwbare signalen die vaak tot onenigheid of valse positieven leiden.
Leg inzichten vast zodra ze zich voordoen met ClickUp Brain MAX
Tijdens videoverificatie komen vaak cruciale observaties naar voren terwijl beoordelaars de Clip bekijken, afwijkingen bespreken of beslissingen nemen. ClickUp BrainMAX helpt deze inzichten direct vast te leggen, zodat ze niet verloren gaan tussen tools of vergaderingen.
Met Talk-to-Text kunnen beoordelaars afwijkingen zoals timingverschillen, inconsistenties in gezichtsuitdrukkingen of vermoedelijke manipulatie mondeling vastleggen. BrainGPT zet deze afwijkingen in realtime om in gestructureerde aantekeningen, gekoppelde taken of checklistupdates.
Omdat alles binnen dezelfde Converged AI-werkruimte blijft, worden inzichten direct doorgevoerd in registers van verificatie, beoordelingscriteria en definitieve beslissingen. Geen verspreide aantekeningen. Geen verloren context. Geen handmatige transcriptie.
Zo zorgt u ervoor dat uw verificatieproces een weerspiegeling is van wat beoordelaars daadwerkelijk zien, en niet van wat ze zich later herinneren.
Schaal het toezicht op verificatie met ClickUp Super Agents
Naarmate het aantal verificaties toeneemt, verschuift de uitdaging van het beoordelen van één video naar het handhaven van consistent toezicht op vele video's. ClickUp Super Agents houden continu toezicht op uw werkstroom voor verificaties en brengen problemen aan het licht voordat ze risico's worden.
Ze kunnen automatisch vastgelopen beoordelingen markeren, detecteren wanneer risicovolle video's zonder secundaire validatie worden doorgelaten, patronen in meerdere gemarkeerde Clips markeren en samenvattende rapporten genereren voor naleving of leidinggevenden.
In plaats van te vertrouwen op handmatige follow-ups of het bijhouden van statussen, zorgen Super Agents ervoor dat het systeem van verificatie actief, consistent en controleerbaar blijft terwijl het opschaalt.
Hierdoor verandert verificatie van reactieve controle naar proactief beheer.
Sla bewijsmateriaal en beslissingen op in één dossier van verificatie met ClickUp Docs
Een video-beoordeling is alleen nuttig als iemand anders deze later kan controleren en tot dezelfde conclusie komt. Gebruik ClickUp Docs om één document per Clip bij te houden, zodat schermafbeeldingen, tijdstempels, tool-outputs en de uiteindelijke beslissing bij elkaar blijven.
Neem de essentiële zaken op in elk document:
- Clipdetails: link, waar het verscheen, datum waarop het werd vastgelegd
- Tijdstempels + bewijs: "00:07 mondvervorming", "00:13 handartefact" met framegrabben
- Welke tools hebben dit gemarkeerd: naam van de tool, betrouwbaarheidsscore, gebruikte instellingen
- Verificatie: oorspronkelijke uploader, repostketen, gerelateerde links voor feitencontrole
- Beslissing + motivering: goedgekeurd/afgewezen, waarom en wie heeft goedgekeurd
- Volgende actie: publiceren, escaleren, origineel bestand opvragen of verdeling blokkeren
Maak de beoordelingsstatus zichtbaar en bruikbaar
Verificatie omvat vaak meerdere stappen, zoals een eerste beoordeling, een tweede bevestiging, juridische of merkgoedkeuring en een definitieve beslissing. Zonder zichtbaarheid blijven video's hangen of gaan ze door zonder de juiste controles.
ClickUp-taaken bieden een gestructureerde manier om het proces van verificatie voor elke video te beheren. Elke video kan een eigen taak zijn, en u kunt beoordelaars toewijzen, ondersteunend bewijs koppelen, opmerkingen toevoegen en de video koppelen aan gerelateerd werk. Taaken fungeren als de werkeenheid die door uw proces van verificatie loopt.
Om meer structuur in dat proces aan te brengen, kunt u ClickUp-aangepaste velden gebruiken. Hiermee kunt u zinvolle metadata toevoegen aan elke taak van de verificatie en verificatietaken categoriseren, filteren en sorteren op basis van precies de criteria die voor uw team belangrijk zijn. Ze worden direct bij de taak weergegeven, zodat u direct kunt zien hoe de zaken ervoor staan en wat aandacht nodig heeft.
U kunt bijvoorbeeld aangepaste velden gebruiken voor:
- Beoordelingsstatus (In afwachting van beoordeling, Secundaire controle nodig, Gemarkeerd voor verdere analyse, Geverifieerd als echt, of Definitief goedgekeurd/afgewezen)
- Vertrouwensscore (0–100): de beoordelaar voert een nummer in op basis van hoe waarschijnlijk hij/zij denkt dat het om AI gaat.
- Risiconiveau (laag risico, gemiddeld risico of hoog risico)
- Gedetecteerd artefacttype (glitch in gezichtsdetails, probleem met audio-video synchronisatie, afwijking in handen of inconsistentie in belichting)
📮 ClickUp Insight: 1 op de 4 werknemers gebruikt vier of meer tools alleen al om context te creëren op het werk. Een belangrijk detail kan verborgen zitten in een e-mail, uitgebreid worden in een Slack-thread en gedocumenteerd worden in een aparte tool, waardoor teams tijd verspillen met het zoeken naar informatie in plaats van hun werk te doen.
ClickUp consolideert uw volledige werkstroom in één platform. Met functies zoals ClickUp E-mail Projectmanagement, ClickUp Chat, ClickUp Docs en ClickUp Brain blijft alles verbonden, gesynchroniseerd en direct toegankelijk. Zeg vaarwel tegen 'werk over werk' en win uw productieve tijd terug.
💫 Echte resultaten: Teams kunnen met ClickUp meer dan 5 uur per week terugwinnen – dat is meer dan 250 uur per jaar per persoon – door verouderde kennisbeheerprocessen te elimineren. Stel je eens voor wat je team zou kunnen creëren met een extra week productiviteit per kwartaal!
Bouw uw werkstroom voor verificatie in ClickUp
Het detecteren van door AI gegenereerde video's gaat niet om het vinden van één enkele aanwijzing. Het gaat om het combineren van signalen, het documenteren van beslissingen en het telkens toepassen van dezelfde normen. Naarmate synthetische media steeds beter worden, zullen ad-hocbeoordelingen en intuïtieve controles alleen maar meer risico's opleveren.
Teams die nu investeren in een duidelijke, herhaalbare werkstroom voor verificatie zijn beter voorbereid op wat er nog komen gaat. Met ClickUp kunt u beoordelingscriteria, bewijsmateriaal, beslissingen en goedkeuringen samenbrengen in één verbonden systeem, zodat verificatie consistent, controleerbaar en eenvoudig schaalbaar is voor alle teams.
Als u klaar bent om video-verificatie uit versnipperde tools te halen en in een gestructureerd proces onder te brengen, kunt u vandaag nog beginnen met het opzetten van uw werkstroom in ClickUp!
Veelgestelde vragen (FAQ's)
Let op dezelfde indicatoren als in de vooraf opgenomen video, zoals onnatuurlijk knipperen of fouten in de lipsynchronisatie. Als er iets vreemd aanvoelt tijdens een live gesprek, vraag de persoon dan om een onverwachte beweging te maken, zoals snel zijn hoofd opzij draaien, aangezien live deepfakes moeite hebben met onvoorbereide bewegingen.
Detectietools gebruiken algoritmen om technische artefacten te vinden, terwijl handmatige verificatie afhankelijk is van uw ogen en kritisch denkvermogen. De beste aanpak combineert beide. Laat een tool potentiële problemen signaleren en gebruik vervolgens uw eigen oordeel om de bron en context te evalueren.
Geen enkel hulpmiddel kan alles opsporen. De technologie is een voortdurende wapenwedloop, waarbij nieuwe generatie methoden vaak sneller zijn dan detectie. Hulpmiddelen zijn het meest betrouwbaar voor het opsporen van oudere of meer gangbare soorten vervalsingen.
Stel een duidelijk protocol op. De eerste stap is om de content te markeren en deze niet te delen totdat deze is doorlopen bij de verificatie. Documenteer vervolgens de bron, voer deze door uw werkstroom voor verificatie en escaleer naar de juiste teamleden voor een definitieve beslissing.