Initial addition of ms-ai-architect plugin to the open-source marketplace. Private content excluded: orchestrator/ (Linear tooling), docs/utredning/ (client investigation), generated test reports and PDF export script. skill-gen tooling moved from orchestrator/ to scripts/skill-gen/. Security scan: WARNING (risk 20/100) — no secrets, no injection found. False positive fixed: added gitleaks:allow to Python variable reference in output-validation-grounding-verification.md line 109. Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
3.5 KiB
3.5 KiB
EU AI Act — Vurdering: FartsPrediksjonsagent
Dato: 2026-02-22 Vurdert av: AI Act Assessor Organisasjon: Statens vegvesen
1. Risikoklassifisering
| Attributt | Verdi |
|---|---|
| Risikonivå | Minimal risiko |
| Annex III-kategori | Ikke Annex III |
| GPAI-status | Ja — basert på GPT-4o, men ikke systemisk risiko |
| Klassifiseringsgrunnlag | Systemet predikerer gjennomsnittsfart på vegstrekninger basert på historiske trafikkdata. Ingen direkte påvirkning på individer, ingen biometrisk identifikasjon, ikke kritisk infrastrukturstyring. |
| Konfidens | Høy |
Steg 1: Forbudt-sjekk (Art. 5)
Ingen av de forbudte praksisene er relevante. Systemet scorer ikke individer sosialt, manipulerer ikke sårbare grupper, og bruker ikke biometrisk fjernidentifisering.
Steg 2: Annex III høyrisiko-sjekk
Systemet treffer ingen av de 8 Annex III-kategoriene:
- Ikke biometrisk identifisering
- Ikke styring av kritisk infrastruktur (predikerer, styrer ikke)
- Ikke utdanning/opplæring
- Ikke ansettelse/personal
- Ikke essensielle offentlige tjenester
- Ikke rettshåndhevelse
- Ikke migrasjon/grensekontroll
- Ikke rettsforvaltning
Steg 3: GPAI-sjekk
Systemet bruker Azure OpenAI GPT-4o som grunnmodell. GPT-4o er en GPAI-modell, men FartsPrediksjonsagent er en downstream-applikasjon — provider-forpliktelser for GPAI hviler på Microsoft som modell-provider.
Steg 4: Begrenset/Minimal
Systemet har ingen direkte brukerinteraksjon med borgere. Resultater vises kun til trafikkplanleggere internt. Klassifiseres som minimal risiko.
2. Rolle
| Attributt | Verdi |
|---|---|
| Organisasjonens rolle | Deployer |
| Begrunnelse | Statens vegvesen bruker et AI-system utviklet internt med Azure OpenAI. Ettersom systemet ikke markedsføres til andre, og bruker standard Azure-tjenester uten vesentlig tilpasning av modellen, er rollen deployer. |
| Provider (ekstern) | Microsoft (Azure OpenAI Service) |
3. Forpliktelser
| # | Artikkel | Krav | Status | Gap |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Art. 50(1) | Transparens: informer brukere om AI-bruk | Oppfylt | Interne brukere informert |
| 2 | Art. 4 | AI-kompetanse: sikre tilstrekkelig kunnskap | Delvis | Opplæringsplan ikke formalisert |
| 3 | Frivillig | Code of Conduct (Art. 95) | Ikke startet | Anbefales men ikke påkrevd |
4. Tiltaksplan
| # | Tiltak | Prioritet | Frist | Ansvarlig |
|---|---|---|---|---|
| T1 | Formalisér AI-kompetanseplan for trafikkplanleggere | Lav | 2026-12-31 | Seksjonsleder |
| T2 | Vurdér frivillig Code of Conduct-tilslutning | Lav | 2027-06-30 | AI-rådgiver |
5. Neste steg
- Ingen regulatoriske blokkeringer — systemet kan brukes uten ytterligere tiltak
- Anbefaler
/architect:rosfor generell risikovurdering (god praksis) - Vurdér
/architect:transparencyfor å generere intern AI-bruksnotis
Viktige frister
| Frist | Krav | Relevans |
|---|---|---|
| 2025-02-02 | Forbudte AI-praksiser (Art. 5) | Gjelder ikke |
| 2025-08-02 | Governance og sanksjoner (Art. 99) | Gjelder ikke direkte |
| 2026-08-02 | GPAI-krav + Annex III høyrisiko | Gjelder ikke (minimal risiko) |
| 2027-08-02 | Alle høyrisiko-krav (full compliance) | Gjelder ikke |
Referanser
ai-act-classification-methodology.md— Klassifiseringsmetodikk (steg 1-4)ai-act-compliance-guide.md— Generell veilederai-act-annex-iii-checklist.md— Annex III-sjekkliste- Microsoft Learn: Azure OpenAI EU Data Boundary compliance