# Sektorspesifikke ROS-sjekklister for AI-systemer

**Sist oppdatert:** 2026-02
**Kategori:** Norwegian Public Sector AI Governance
**Status:** Established Practice
**Formål:** Sektortilpassede sjekklister for ros-analysis-agent — gir sektor-spesifikk risikoidentifisering utover generell AI-risikovurdering

---

## Oversikt

Denne filen inneholder sektorspesifikke sjekklister som supplerer den generelle ROS-analysen for AI-systemer i norsk offentlig sektor. Agenten detekterer sektor fra systembeskrivelsen og laster relevant sjekkliste automatisk. Sjekklistene er kalibrert mot norske tilsynsmyndigheter og sektorrelevant regelverk.

### Sektordeteksjon

| Nøkkelord i systembeskrivelse | Sektor | Sjekkliste |
|------------------------------|--------|------------|
| helse, pasient, journal, klinisk, diagnose, legemiddel, sykehus, lege, sykepleier, triage, EPJ | Helse | §1 |
| veg, trafikk, transport, kjøretøy, fartøy, bane, jernbane, luftfart, sjøfart, autonomt | Transport | §2 |
| bank, forsikring, finans, kreditt, verdipapir, betalingsformidling, regnskap, skatt | Finans | §3 |
| politi, justis, kriminal, straff, rettsvesen, domstoler, fengsel, etterforskning, PST | Justis | §4 |
| skole, utdanning, student, elev, karakter, læring, barnehage, UH-sektor, vurdering | Utdanning | §5 |

Dersom systemet tilhører flere sektorer, kombineres relevante sjekklister. Sektoruavhengige risikoer dekkes av den generelle ROS-malen.

---

## §1 Helse

### Regulatorisk rammeverk

- **Helseregisterloven** (2014) — Behandling av helseopplysninger i nasjonale helseregistre
- **Pasientjournalloven** (2014) — Krav til journalføring og tilgangsstyring i EPJ-systemer
- **Normen v7.0** — Norm for informasjonssikkerhet og personvern i helse- og omsorgssektoren (bransjestandard med tilnærmet lovkraft)
- **Forskrift om IKT-standarder i helse- og omsorgstjenesten** (2015) — Tekniske standarder for interoperabilitet
- **Pasient- og brukerrettighetsloven** — Rett til innsyn, forklaring og klagemekanismer
- **Lov om medisinsk utstyr** (2021) — Implementering av MDR/IVDR i norsk rett
- **EU MDR (2017/745)** og **EU IVDR (2017/746)** — Klassifisering av klinisk beslutningsstøtte som medisinsk utstyr

### Sjekkliste helse (20 punkter)

| # | Sjekkpunkt | Risikodimensjon | Kritikalitet |
|---|-----------|-----------------|-------------|
| H-01 | Er AI-systemet klassifisert eller potensielt klassifiserbart som medisinsk utstyr (MDR) eller in-vitro diagnostikk (IVDR)? Finnes MDCG 2021-6 vurdering? | Juridisk / Regulatorisk | Kritisk |
| H-02 | Er klinisk validering gjennomført med norske pasientdata som representerer den faktiske målpopulasjonen, inkludert demografisk og klinisk variasjon? | Bias / Kvalitet | Kritisk |
| H-03 | Er systemet vurdert for demografisk bias (kjønn, alder, etnisitet, sosioøkonomisk status) i prediksjonskvalitet? | Bias / Rettferdighet | Høy |
| H-04 | Er klinisk beslutningsstøtte eksplisitt merket som beslutningsstøtte og ikke diagnostisk konklusjon? Er ansvarlig kliniker tydelig definert? | Ansvarlighet | Kritisk |
| H-05 | Er det etablert fallback-prosedyre for systemsvikt, inkludert offline-scenario og manuell substitusjonsprosedyre? | Tilgjengelighet | Kritisk |
| H-06 | Oppfyller systemet alle krav i Normen v7.0, inkludert tilgangslogging, dataminimering og pseudonymisering? | Personvern / Sikkerhet | Kritisk |
| H-07 | Er databehandleravtale (DPA) inngått med alle databehandlere, inkludert Microsoft/Azure, med DPIA gjennomført? | Personvern | Kritisk |
| H-08 | Er helsedata lagret i EØS (EU data residency) eller er det inngått SCCs med tilleggsgarantier? Schrems II-vurdering gjennomført? | Personvern / Suverenitet | Kritisk |
| H-09 | Er klinisk workflow-integrasjon testet med faktiske klinikere i realistiske scenarioer, inkludert tidspressede situasjoner? | Sikkerhet / Brukervennlighet | Høy |
| H-10 | Er det definert klare terskelverdier for når systemet skal be om menneskelig vurdering (human-in-the-loop eskalering)? | Ansvarlighet | Høy |
| H-11 | Er systemet testet for distribusjonsskifte (distribution shift) — dvs. ytelsesfall når pasientpopulasjon eller klinisk praksis endres? | Kvalitet / Robusthet | Høy |
| H-12 | Er det etablert kontinuerlig overvåkning av modellytelse i produksjon med klinisk meningsfulle metrikker (ikke kun tekniske)? | Drift / Kvalitet | Høy |
| H-13 | Har tilsynsmyndigheter (Helsetilsynet, Datatilsynet) blitt informert eller konsultert der dette er påkrevd eller anbefalt? | Regulatorisk | Høy |
| H-14 | Er pasienter informert om bruk av AI i behandlingsprosessen, og er samtykkemekanismer i tråd med pasient- og brukerrettighetsloven? | Personvern / Autonomi | Høy |
| H-15 | Er det etablert klar prosess for klagebehandling og korrigering av feilaktige AI-baserte beslutninger? | Rettferdighet / Ansvarlighet | Høy |
| H-16 | Er legemiddelinteraksjoner og kontraindikasjoner testet med norsk legemiddeldatabase (FEST/DRUID)? | Sikkerhet | Høy |
| H-17 | Er systemet evaluert for ytelse i akutte kliniske situasjoner der beslutninger tas under tidspress og usikkerhet? | Sikkerhet | Middels |
| H-18 | Er opplæringsdata dokumentert med hensyn til kildeinstitusjon, tidsperiode og eventuelle seleksjonsbias i rekruttering? | Bias / Transparens | Middels |
| H-19 | Er systemet testet for adversarial inputs — dvs. manipulerte data som kan føre til farlige prediksjoner? | Sikkerhet / Robusthet | Middels |
| H-20 | Er det definert retningslinjer for modellens levetid, inkludert re-validering ved kliniske protokollendringer eller ny evidens? | Drift / Kvalitet | Middels |

### Sektorspesifikke trusler — helse

| Trussel | Sannsynlighet | Konsekvens | Kommentar |
|---------|--------------|------------|-----------|
| Feildiagnose som følge av modellbias mot underrepresenterte grupper | Middels | Kritisk | Norske pasientdata er relativt homogene — sjekk eksplisitt for minoritetspopulasjoner |
| Forsinkelse i behandling ved systemnedetid uten robust fallback | Lav | Kritisk | Spesielt kritisk for tidssensisjoner (slag, sepsis, akutt koronarsyndrom) |
| Lekkasje av sensitive helseopplysninger ved AI-treningsprosesser | Lav | Svært alvorlig | Brudd på taushetsplikt kan medføre straffansvar, ikke bare GDPR-bot |
| Over-reliance: kliniker ignorerer kliniske tegn som strider mot AI-anbefaling | Middels | Høy | Dokumentert i internasjonal litteratur — krever aktiv mitigering i design |
| Modellforringelse ved endring i klinisk praksis eller ICD-kodeverk | Middels | Høy | Særlig relevant ved overgang fra ICD-10 til ICD-11 |

---

## §2 Transport

### Regulatorisk rammeverk

- **Vegtrafikkloven** (1965, med endringer) — Grunnleggende trafikkregulering og ansvar
- **Samferdselsloven** — Ramme for offentlig transportregulering
- **Jernbaneloven** og **Jernbaneforskriften** — Krav til sikkerhetsstyringssystem (SMS)
- **Luftfartsloven** — Norsk implementering av EASA-regelverk
- **Sjøloven** med IMO-krav — Maritim autonomi og COLREGS
- **Forskrift om ITS (Intelligent Transport Systems)** — EU ITS-direktiv implementert i norsk rett
- **NKOM ITS-retningslinjer** — Nasjonal kommunikasjonsmyndighets krav til ITS-kommunikasjon
- **Veglova** — Vegmyndighetenes ansvar for statlig og kommunalt vegnett
- **Sektorvise faglige håndbøker** — Trafikksikkerhetsvurdering av veg og trafikkanlegg (utgis av relevant vegmyndighet)

### Sjekkliste transport (18 punkter)

| # | Sjekkpunkt | Risikodimensjon | Kritikalitet |
|---|-----------|-----------------|-------------|
| T-01 | Er sikkerhets-integritetsnivå (SIL/ASIL) definert for AI-komponenten i henhold til IEC 61508 eller ISO 26262? | Sikkerhet | Kritisk |
| T-02 | Er det gjennomført HAZOP (Hazard and Operability Study) eller tilsvarende systematisk fareanalyse? | Sikkerhet | Kritisk |
| T-03 | Er systemets håndtering av "worst-case"-scenarioer (glatt veg, sikt null, kritisk infrastrukturfeil) dokumentert og testet? | Sikkerhet | Kritisk |
| T-04 | Er fail-safe-modus definert — dvs. hva systemet gjør ved tap av sensordata, kommunikasjon eller modellkrash? | Robusthet | Kritisk |
| T-05 | Er ansvarsfordeling ved AI-relatert ulykke avklart juridisk — mellom system-eier, operatør og individuell bruker? | Juridisk / Ansvarlighet | Kritisk |
| T-06 | Er systemet sertifisert eller under sertifiseringsløp hos relevant tilsynsmyndighet (transport-, jernbane-, luftfarts- eller sjøfartstilsyn)? | Regulatorisk | Kritisk |
| T-07 | Er realtidsforsinkelse (latency) testet under verste-fall-nettverk, og er sikkerhetskritiske beslutninger tolerante overfor kommunikasjonsavbrudd? | Robusthet | Kritisk |
| T-08 | Er det etablert cyberresiliens mot trusler som GPS-spoofing, LiDAR-jamming og V2X-kommunikasjonsangrep? | Sikkerhet / Cyber | Kritisk |
| T-09 | Er systemet testet for norske klimaforhold (is, snø, mørketid, lavt solstå) som skaper ODD-avvik (Operational Design Domain)? | Kvalitet / Robusthet | Høy |
| T-10 | Er det definert klare geografiske og klimatiske ODD-grenser for systemet med teknisk håndheving? | Sikkerhet | Høy |
| T-11 | Er trafikantenes evne til å forstå og forutsi systemets oppførsel testet (human factors-analyse)? | Brukervennlighet / Sikkerhet | Høy |
| T-12 | Er beredskapsplaner for kjede-KPI-svikt dokumentert, inkludert prosedyre for manuell overstyring? | Tilgjengelighet | Høy |
| T-13 | Er datainnsamling fra sensorer og kameraer i samsvar med personvernregelverket, inkludert krav til sletting og formålsbegrensning? | Personvern | Høy |
| T-14 | Er systemet evaluert mot tilgjengelighetskrav for funksjonshemmede brukere (universell utforming, diskriminerings- og tilgjengelighetsloven)? | Rettferdighet | Middels |
| T-15 | Er vedlikeholds- og kalibreringsprosedyrer for AI-avhengige sensorer dokumentert med ansvarsfordeling? | Drift / Kvalitet | Middels |
| T-16 | Er det gjennomført sikkerhetsvurdering av tredjeparts datakilder systemet er avhengig av (kart, vær, trafikk)? | Avhengighet / Risiko | Middels |
| T-17 | Er overvåkningsinfrastruktur etablert for deteksjon av ODD-brudd i produksjon? | Drift | Middels |
| T-18 | Er det gjennomført livsløpsanalyse for sikkerhetskritiske AI-komponenter, inkludert plan for utfasing og erstatning? | Drift | Lav |

### Sektorspesifikke trusler — transport

| Trussel | Sannsynlighet | Konsekvens | Kommentar |
|---------|--------------|------------|-----------|
| ODD-brudd ved ekstremt norsk vintervær (vind, is, snø, mørketid) | Høy | Kritisk | Norsk vinter representerer særskilt ODD-utfordring — spesifikk testprotokoll nødvendig |
| GPS-spoofing som feil-navigerer autonomt kjøretøy eller drone | Lav | Kritisk | Kjent sårbarhet særlig nær norske grenseområder med elektronisk krigføring |
| Juridisk ansvarsvakuum ved AI-relatert ulykke i kompleks trafikksituasjon | Middels | Kritisk | Norsk rettspraksis mangler presedenser — proaktiv avklaring nødvendig |
| Sensorforringelse uten deteksjon (degraded mode uten varsling) | Middels | Høy | Krever eksplisitt sensor-health-overvåkning i designet |
| Cyberangrep mot trafikkstyringsinfrastruktur som påvirker AI-beslutninger | Lav | Høy | Kritisk nasjonal infrastruktur — krever NSM-koordinering |

---

## §3 Finans

### Regulatorisk rammeverk

- **Finansforetaksloven** (2015) — Ramme for finansforetak og tilsyn
- **Finanstilsynsloven** — Finanstilsynets mandat og tilsynshjemler
- **DORA (Digital Operational Resilience Act)** — EU-forordning (2022/2554) gjeldende fra januar 2025
- **IKT-forskriften** (Finanstilsynet 2003, med oppdateringer) — Krav til IKT-risikostyring i finansforetak
- **Hvitvaskingsloven** (2018) — Krav til AML/KYC-prosesser, inkludert AI-baserte transaksjonssystemer
- **Verdipapirhandelloven** — MiFID II-implementering, inkludert krav til algoritmisk handel
- **Forsikringsavtaleloven** — Forbud mot urimelig diskriminering i forsikringspremier
- **Kredittvurderingsforskriften** — Krav til gjennomsiktighet og dokumentasjon i kredittbeslutninger
- **EBA-retningslinjer for AI og ML i kredittrisiko** (EBA/GL/2023/06) — Beste praksis fra European Banking Authority

### Sjekkliste finans (17 punkter)

| # | Sjekkpunkt | Risikodimensjon | Kritikalitet |
|---|-----------|-----------------|-------------|
| F-01 | Er AI-systemet registrert og dokumentert som del av DORA IKT-risikostyringsprosessen med tilhørende DORA-rapportering til Finanstilsynet? | Regulatorisk | Kritisk |
| F-02 | Er det etablert eksplisert modellrisiko-styringsprogram (Model Risk Management) i henhold til EBA-retningslinjer? | Kvalitet / Risiko | Kritisk |
| F-03 | Er AML/KYC AI-modeller testet for falsk positive og falsk negative rate, og er terskler kalibrert i dialog med Finanstilsynet/Økokrim? | Regulatorisk | Kritisk |
| F-04 | Er kredittscoring-modeller testet for diskriminering på beskyttede attributter (kjønn, etnisitet, alder) i henhold til likestillings- og diskrimineringsloven? | Rettferdighet / Juridisk | Kritisk |
| F-05 | Er det etablert forklarbarhetskrav (right to explanation) for negative kredittbeslutninger i tråd med GDPR art. 22 og EBA-retningslinjer? | Transparens / Juridisk | Kritisk |
| F-06 | Er algoritmisk handel underlagt circuit breaker og kill-switch-mekanismer godkjent av Finanstilsynet? | Risiko / Kontroll | Kritisk |
| F-07 | Er systemets operasjonelle resiliens testet mot scenarioer der kritiske tredjepartsleverandører svikter (DORA-krav til konsentrasjonsrisiko)? | Robusthet / DORA | Kritisk |
| F-08 | Er AI-systemet inkludert i foretakets ICT-Asset-register og kritikalitetsvurdering i henhold til DORA art. 28? | Regulatorisk | Kritisk |
| F-09 | Er det etablert kontinuerlig modellovervåkning mot konseptdrift (concept drift) med automatisk varsling ved ytelsesfall over definerte terskler? | Kvalitet / Drift | Høy |
| F-10 | Er back-testing av AI-modeller mot historiske markedsdata gjennomført, inkludert stressperioder (2008, 2020, 2022)? | Kvalitet / Robusthet | Høy |
| F-11 | Er forsikringspremie-algoritmer testet for indirekte diskriminering og er kalibreringsdokumentasjon tilgjengelig for Finanstilsynet? | Rettferdighet | Høy |
| F-12 | Er AI-systemets bruk av alternative data (sosiale medier, geolokasjon, betalingsatferd) juridisk avklart med hensyn til formålsbegrensning og dataminimering? | Personvern | Høy |
| F-13 | Er interne modeller brukt i kapitalberegning (Basel IV) validert av uavhengig intern validering og kommunisert til Finanstilsynet? | Regulatorisk | Høy |
| F-14 | Er det etablert klar separasjon mellom AI-baserte anbefalinger og menneskelig ansvar for investeringsrådgivning (MiFID II suitability)? | Ansvarlighet | Middels |
| F-15 | Er det gjennomført penetrasjonstest mot adversarial angrep på AI-beslutninger (f.eks. manipulering av transaksjonsdata for å unngå AML-deteksjon)? | Sikkerhet | Middels |
| F-16 | Er opplæringsdata renset for survivorship bias og syklusavhengige mønstre som gir feilaktig optimisme i lavrentemiljøer? | Kvalitet / Bias | Middels |
| F-17 | Er ekstern revisjon av AI-modeller planlagt eller gjennomført i henhold til aksjonærenes og tilsynets forventninger? | Transparens | Lav |

### Sektorspesifikke trusler — finans

| Trussel | Sannsynlighet | Konsekvens | Kommentar |
|---------|--------------|------------|-----------|
| Proxy-diskriminering i kredittscoring via tilsynelatende nøytrale variabler (postnummer, kjøpsmønster) | Høy | Kritisk | Vanskelig å oppdage uten eksplisitt fairness-testing — krever disparat impact-analyse |
| Flash crash forårsaket av koordinert feil i algoritmisk handel | Lav | Kritisk | Økt risiko ved høy korrelasjonsgrad mellom AI-systemer i markedet |
| Regulatorisk sanksjon fra Finanstilsynet for manglende DORA-dokumentasjon | Middels | Høy | DORA gjelder fra januar 2025 — etterlevelse er under aktivt tilsyn |
| AML-evasion: kriminelle tilpasser transaksjonsatferd for å omgå ML-deteksjon | Høy | Høy | Adversarial adaptation er dokumentert i FATF-rapporter |
| Konsentrasjonsrisiko ved alle finansforetak som bruker identisk tredjepartsmodell | Middels | Høy | Systemisk risiko — særlig relevant ved felles bruk av Azure OpenAI-modeller |

---

## §4 Justis

### Regulatorisk rammeverk

- **Politiregisterloven** (2010) og **Politiregisterforskriften** — Strenge krav til behandling av politiregistre og kriminalitetsdata
- **Straffeprosessloven** — Krav til bevisbedømmelse og rettssikkerhet i straffesaker
- **Straffeloven** § 204 og § 267 — Forbud mot ulovlig overvåkning og personvernkrenkelser
- **Personopplysningsloven** med Datatilsynets politi-retningslinjer — Særskilt vern for sensitive politidata
- **EU AI Act Art. 5** — Absolutte forbud mot biometrisk fjernidentifisering i offentlige rom og prediktiv politivirksomhet
- **EU Politidirektiv (2016/680)** — Personvernkrav spesifikt for politiets behandling av personopplysninger
- **EMK art. 6** — Retten til rettferdig rettergang — påvirkes av AI-basert bevisføring
- **Instruks for bruk av AI i politiet** (POD, 2024) — Interne retningslinjer fra Politidirektoratet

### Sjekkliste justis (16 punkter)

| # | Sjekkpunkt | Risikodimensjon | Kritikalitet |
|---|-----------|-----------------|-------------|
| J-01 | Er systemet vurdert mot AI Acts absolutte forbud (art. 5), særlig prediktiv politivirksomhet, sosial scoring og biometrisk fjernidentifisering? | Juridisk | Kritisk |
| J-02 | Dersom systemet bruker biometrisk identifisering: er unntakshjemlene i AI Act art. 5 nr. 1 litra d-f uttømmende vurdert og dokumentert? | Juridisk / Rettigheter | Kritisk |
| J-03 | Er systemet kategorisert under riktig AI Act-risikoklasse (Annex III punkt 6/7/8 for rettshåndhevelse og rettsadministrasjon)? | Regulatorisk | Kritisk |
| J-04 | Er det etablert uavhengig klagemulighet for individer som påvirkes av AI-baserte avgjørelser i straffesaker? | Rettigheter / Prosess | Kritisk |
| J-05 | Er treningsdata for kriminalitetsmodeller renset for historisk systemisk bias (f.eks. overrepresentasjon av etniske minoriteter i arrester)? | Bias / Rettferdighet | Kritisk |
| J-06 | Er systemets output eksplisitt merket som beslutningsstøtte — ikke bevis — og er dette formidlet til etterforskere og dommere? | Transparens / Ansvarlighet | Kritisk |
| J-07 | Er ansvarlig tjenesteperson (påtalemyndighet, etterforsker) alltid definert som ansvarlig for beslutninger der AI er involvert? | Ansvarlighet | Kritisk |
| J-08 | Er systemet undergitt krav om full logging av alle AI-anbefalinger brukt i straffesaker, med bevarsplikt i henhold til straffeprosesslovens krav? | Sporbarhet | Kritisk |
| J-09 | Er deteksjonsrater (false positive og false negative) analysert separat for ulike demografiske grupper, inkludert etnisitet? | Bias / Rettferdighet | Høy |
| J-10 | Er det etablert prosedyre for ekstern revisjon av AI-systemet av Riksadvokaten eller annen uavhengig tilsynsinstans? | Transparens | Høy |
| J-11 | Er det etablert protokoll for håndtering av AI-baserte funn i retten, inkludert ekspertvitnestøtte for forklaring av modellen? | Prosess | Høy |
| J-12 | Er datatilgang til politiregistre begrenset til minimumsnødvendig for systemets formål, med teknisk håndheving? | Personvern | Høy |
| J-13 | Er PST-spesifikke krav til sikkerhetsgraderte data håndtert separat fra ordinære politidata? | Sikkerhet / Klassifisering | Høy |
| J-14 | Er systemet vurdert mot kravet om proporsjonalitet i EMK og Grunnlovens § 102 (rett til privatliv)? | Rettigheter | Middels |
| J-15 | Er offentlig innsyn i systemets generelle funksjonslogikk mulig uten å eksponere sensitive metodar? | Transparens | Middels |
| J-16 | Er det gjennomført sivil samfunns-konsultasjon (f.eks. med Advokatforeningen, NOAS) om systemets etiske implikasjoner? | Samfunnsansvar | Lav |

### Sektorspesifikke trusler — justis

| Trussel | Sannsynlighet | Konsekvens | Kommentar |
|---------|--------------|------------|-----------|
| Systematisk bias mot etniske minoriteter i prediktiv risikovurdering — selvstyrkende diskriminering | Høy | Kritisk | Veldokumentert internasjonalt (COMPAS, PredPol) — ingen norske unntak forventes |
| Bruk av AI-output som «bevis» uten tilstrekkelig forklaring for domstolen | Middels | Kritisk | Risiko for feildomsgrunn og EMK art. 6-brudd |
| Juridisk ugyldiggjøring av domfellelse grunnet mangelfull AI-dokumentasjon i etterforskningsprosess | Lav | Kritisk | Prosessuell risiko med vidtrekkende konsekvenser for straffesak |
| Lekkasje av klassifiserte etterretningsdata gjennom AI-systemets treningsprosess | Lav | Svært alvorlig | Kombinasjon av PST-data og tredjepartsmodeller er særskilt sensitiv |
| AI Act-sanksjon for bruk av forbudt AI-praksis (art. 5) uten tilstrekkelig juridisk avklaring | Middels | Høy | EU-Kommisjonen forventes å prioritere håndhevelsessaker i justissektoren |

---

## §5 Utdanning

### Regulatorisk rammeverk

- **Opplæringsloven** (ny lov 2024) — Elevers rettigheter, inkludert rett til begrunnelse for karakterer
- **Universitets- og høyskoleloven (uhl)** — Krav til rettssikkerhet i eksamen og karakterfastsettelse
- **Barnekonvensjonen art. 3 og 16** — Barnets beste og rett til privatliv — særskilt vern for mindreårige elever
- **Barnelova** — Foreldres samtykkekompetanse for behandling av barns personopplysninger
- **Datatilsynets veileder for personvern i skolen** — Særkrav for behandling av elevdata
- **Kunnskapsdepartementets AI-retningslinjer for UH-sektoren** (2024) — Bruk av generativ AI i høyere utdanning
- **GDPR art. 8** — Aldersgrenser for samtykke (16 år i Norge) — særlig relevant for AI-tjenester rettet mot elever
- **Diskrimineringsloven** — Forbud mot urimelig differensiering i opplæringstilbud
- **ILO-konvensjon nr. 111** (gjennom EØS) — Diskrimineringsvern som gjelder i arbeidsrettede utdanningsprogram

### Sjekkliste utdanning (16 punkter)

| # | Sjekkpunkt | Risikodimensjon | Kritikalitet |
|---|-----------|-----------------|-------------|
| U-01 | Er det innhentet gyldig samtykke fra elev (over 15 år) og/eller foreldre for behandling av personopplysninger til AI-formål? | Personvern / Juridisk | Kritisk |
| U-02 | Er AI-systemet som inngår i karaktersetting underlagt menneskelig kontroll og endelig beslutning av faglærer? | Ansvarlighet | Kritisk |
| U-03 | Er det etablert klar klagerett og forklaring for elever/studenter som er negativt berørt av AI-baserte vurderinger? | Rettigheter | Kritisk |
| U-04 | Er aldersgrenser for bruk av generativ AI i undervisning definert og håndhevet, med alderstrinnstilpasset design for yngre elever? | Sikkerhet / Barnevern | Kritisk |
| U-05 | Er systemet testet for bias som kan forstyrre prestasjoner etter kjønn, etnisitet, sosioøkonomisk bakgrunn eller funksjonsevne? | Rettferdighet / Bias | Kritisk |
| U-06 | Er databehandleravtaler med AI-leverandører (inkludert Microsoft/Google/OpenAI) gjennomgått av kommunens/institusjonens DPO? | Personvern | Kritisk |
| U-07 | Er elevdata strengt segregert fra kommersielle formål, og er videresalg eller profileringsformål eksplisitt forbudt i avtale? | Personvern | Kritisk |
| U-08 | Er det etablert digital literacy-program for elever og lærere knyttet til AI-systemet — slik at brukerne forstår systemets muligheter og begrensninger? | Autonomi / Kompetanse | Høy |
| U-09 | Er systemet vurdert for effekt på elevenes selvstendige læringsutvikling og kognitive utvikling, ikke kun kortsiktig ytelse? | Pedagogikk | Høy |
| U-10 | Er personvern- og sikkerhetskrav for hjemmebruk av AI-systemer av elever tilsvarende strengt som for skolebruk? | Personvern | Høy |
| U-11 | Er AIPlagiat-deteksjonsverktøy vurdert for falsk positiv-problematikk og potensiell urettferdig beskyldning om juks? | Rettferdighet | Høy |
| U-12 | Er det etablert opplæring for lærere i etisk og pedagogisk bruk av AI-verktøy, og er dette en del av personalpolitikken? | Kompetanse | Middels |
| U-13 | Er tilgjengelighetskrav (WCAG 2.1 AA) oppfylt for elever med funksjonsnedsettelse som bruker AI-verktøyet? | Tilgjengelighet | Middels |
| U-14 | Er det avklart hvem som eier og kontrollerer AI-generert innhold produsert av elever (opphavsrett, portefølje, eksamensbesvarelse)? | Juridisk | Middels |
| U-15 | Er systemet vurdert for effekt på lærerstillingen og evt. utdanningspolitiske konsekvenser kommunisert til skoleeier? | Samfunnsansvar | Lav |
| U-16 | Er det gjennomført elev- og foreldrekonsultasjon (f.eks. gjennom elevråd og FAU) om innføring av AI-systemet? | Samfunnsdeltagelse | Lav |

### Sektorspesifikke trusler — utdanning

| Trussel | Sannsynlighet | Konsekvens | Kommentar |
|---------|--------------|------------|-----------|
| Profilering av elever som skaper «predestinerte» læringsløp og begrenser fremtidige muligheter | Middels | Høy | Selvstyrkende effekt: dårlige prediksjoner for svake elever gir dårligere støtte og dårligere utfall |
| Urettmessig juks-anklage basert på AI-plagiatsdeteksjon med høy falsk positiv-rate | Høy | Høy | Dokumentert problem med GTP-deteksjonsverktøy — særlig for ikke-morsmålsbrukere |
| Datainnbrudd mot elevers prestasjonsprofiler brukt til diskriminering i arbeidsmarkedet | Lav | Høy | Langsiktig risiko — elevdata kan ha konsekvenser i tiår etter skoletid |
| AI-avhengighet som reduserer elevers evne til selvstendig tenkning og problemløsning | Høy | Middels | Pedagogisk risiko — krever aktiv pedagogisk motvirkning i systemdesign |
| Ulovlig bruk av elevdata til kommersiell produktutvikling av leverandør | Lav | Høy | Særlig risiko ved gratis eller subsidierte AI-tjenester med uklare forretningsmodeller |

---

## For Cosmo

Bruk disse sjekklistene som tillegg til den generelle ROS-malen. Detekter sektor fra systembeskrivelsen, last relevant seksjon, og integrer sjekkpunktene i den samlede risikoanalysen. Dersom et system tilhører flere sektorer, kombineres sjekklistene. Kritiske sjekkpunkter (Kritisk-merket) bør alltid adresseres eksplisitt i rapporten, med enten «OK», «Mangler dokumentasjon» eller «Ikke-etterlevelse identifisert».
