ktg-plugin-marketplace/plugins/ms-ai-architect/tests/fixtures/ai-act/fixture-high-risk.md
Kjell Tore Guttormsen 9ea5a2e6c6 chore(privacy): scrub real-org references from plugin internals (phase 2)
Same bulk replacement applied to plugin-internal KB, examples, fixtures,
tests, and docs. Real organization names, persona names, internal system
identifiers, and domain-specific terms replaced with fictional generic
public-sector entity (DDT) and generic terminology.

Scope:
- okr/ — examples, governance, framework, integrations, sources
- ms-ai-architect/ — KB references (engineering, governance, security,
  infrastructure, advisor), tests/fixtures, agents, docs
- linkedin-thought-leadership/ — voice samples, network-builder,
  examples (genericized identifying headlines to "[your organization]")
- llm-security/ — research notes, scan report

Manual genericization beyond bulk replace:
- okr SKILL.md "Primary user / Domain" — generic Norwegian public sector
- linkedin-voice SKILL.md headline placeholder
- network-builder.md headline placeholder
- high-engagement-posts.md voice sample employer line + hashtag

Phase 3 (factual-attribution review) remains: a few KB files attribute
publicly known transport-sector docs/datasets (e.g. håndbok V440, NVDB)
to the fictional DDT after bulk replace. Needs manual semantic review
to either remove or restore correct citation without re-introducing
affiliation references.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
2026-05-03 04:28:15 +02:00

5.7 KiB

EU AI Act — Vurdering: AutomatiskSaksbehandler

Dato: 2026-02-22 Vurdert av: AI Act Assessor Organisasjon: Direktoratet for digital tjenesteutvikling

1. Risikoklassifisering

Attributt Verdi
Risikonivå Høyrisiko
Annex III-kategori Kategori 5: Tilgang til og bruk av essensielle offentlige tjenester og ytelser
GPAI-status Ja — basert på GPT-4o via Azure OpenAI
Klassifiseringsgrunnlag Systemet automatiserer vurdering av helsekrav ved søknad om saksbehandling (klasse B). Direkte påvirkning på borgeres rett til saksbehandling — en essensiell offentlig tjeneste.
Konfidens Høy

Steg 1: Forbudt-sjekk (Art. 5)

Ingen forbudte praksiser identifisert. Systemet scorer ikke individer sosialt, og beslutninger kan overprøves av saksbehandler.

Steg 2: Annex III høyrisiko-sjekk

Treffer kategori 5 (a): AI-systemer som brukes av offentlige myndigheter for å vurdere berettigelse til offentlige ytelser og tjenester, inkludert tildelingsbeslutninger.

Tjenesten er en essensiell offentlig tjeneste i norsk kontekst. Automatisert vurdering av helsekrav påvirker direkte borgeres tilgang til denne tjenesten.

Grensevurdering: Det er ingen tvil om at dette er høyrisiko. Systemet tar beslutninger som direkte påvirker enkeltpersoners rettigheter og muligheter.

Steg 3: GPAI-sjekk

GPT-4o er en GPAI-modell. Microsoft er provider av grunnmodellen. Direktoratet for digital tjenesteutvikling er deployer av det tilpassede systemet. Ettersom systemet har vesentlig tilpasning (fine-tuning på norske helseattest-vurderinger), kan Direktoratet for digital tjenesteutvikling også anses som provider av det tilpassede høyrisiko-systemet.

Steg 4: Ikke relevant — allerede klassifisert som høyrisiko

2. Rolle

Attributt Verdi
Organisasjonens rolle Deployer (primært) + mulig Provider (ved vesentlig tilpasning)
Begrunnelse Som deployer har Direktoratet for digital tjenesteutvikling alle Art. 26-27 forpliktelser. Ved fine-tuning av modellen kan organisasjonen også få provider-forpliktelser for det tilpassede systemet (Art. 25).
Provider (grunnmodell) Microsoft (Azure OpenAI Service)

3. Forpliktelser

# Artikkel Krav Status Gap
1 Art. 26(1) Bruk i samsvar med bruksanvisning Delvis Bruksanvisning fra Microsoft, men ikke tilpasset norsk kontekst
2 Art. 26(2) Menneskelig tilsyn (effektiv kontroll) Delvis Saksbehandler kan overprøve, men prosedyre ikke formalisert
3 Art. 26(5) FRIA gjennomført for offentlig sektor Ikke oppfylt Ingen FRIA utført
4 Art. 26(6) Loggoppbevaring minimum 6 måneder Ikke oppfylt Logger settes til 90 dager i Application Insights
5 Art. 27 FRIA for offentlig myndighet-deployer Ikke oppfylt Obligatorisk — ikke startet
6 Art. 13 Transparens: bruksinstruksjon tilgjengelig Ikke oppfylt Ingen Art. 13-dokumentasjon
7 Art. 14 Menneskelig tilsyn: override-mekanismer Delvis Override mulig men ikke systematisk
8 Art. 50(1) Informer personer om AI-bruk Ikke oppfylt Borgere informeres ikke om at AI vurderer helseattester
9 Art. 9 Risikostyringssystem Ikke oppfylt Ingen formell risikostyring for AI-systemet
10 Art. 12 Automatisk loggføring Delvis Logger finnes men retention er for kort

4. Tiltaksplan

# Tiltak Prioritet Frist Ansvarlig
T1 Gjennomfør FRIA (Art. 27) — bruk /architect:frimpact Kritisk 2026-05-01 Personvernombud + AI-rådgiver
T2 Etabler risikostyringssystem (Art. 9) Kritisk 2026-06-01 Seksjonsleder
T3 Øk log retention til minimum 6 måneder (Art. 12/26) Kritisk 2026-04-01 IT-drift
T4 Utvikle transparensnotis til borgere (Art. 50) Høy 2026-05-01 Kommunikasjonsavdeling
T5 Formalisér override-prosedyre for saksbehandlere (Art. 14) Høy 2026-05-15 Fagleder
T6 Gjennomfør DPIA (GDPR Art. 35) — overlapper med FRIA Høy 2026-05-01 Personvernombud
T7 Utarbeid Art. 13 bruksinstruksjon Middels 2026-06-15 AI-rådgiver
T8 Forbered samsvarsvurdering (Annex IV, Art. 43) Middels 2026-07-01 Kvalitetsansvarlig
T9 Vurdér behov for ekstern samsvarsvurdering Lav 2026-07-15 Juridisk avdeling

5. Neste steg

  1. Umiddelbart: /architect:frimpact — FRIA er obligatorisk og bør prioriteres høyest
  2. Innen 30 dager: /architect:dpia — Personvernkonsekvensanalyse (utdyper personverndimensjonen)
  3. Innen 60 dager: /architect:ros — ROS-analyse med AI Act-dimensjon (dimensjon 6)
  4. Innen 90 dager: /architect:conformity — Start samsvarsvurdering
  5. Dokumentér: /architect:adr — Dokumenter klassifiseringsbeslutningen

Viktige frister

Frist Krav Relevans
2025-02-02 Forbudte AI-praksiser (Art. 5) Gjelder ikke
2025-08-02 Governance og sanksjoner (Art. 99) Gjelder — governance-struktur kreves
2026-08-02 GPAI-krav + Annex III høyrisiko Gjelder direkte — 161 dager
2027-08-02 Alle høyrisiko-krav (full compliance) Gjelder — full Art. 9-27 compliance

Referanser

  • ai-act-classification-methodology.md — Klassifiseringsmetodikk
  • ai-act-annex-iii-checklist.md — Annex III kategori 5 vurdering
  • ai-act-deployer-obligations.md — Art. 26-27 forpliktelser
  • ai-act-fria-template.md — FRIA-mal referanse
  • ai-act-provider-obligations.md — Art. 9-15 (ved provider-status)
  • ai-act-compliance-guide.md — Generell veileder
  • Microsoft Learn: Azure OpenAI responsible AI practices