Kjell Tore Guttormsen 781d98f62f 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

28 KiB

Raw Blame History

EU AI Act — Annex III Sjekkliste for høyrisiko-klassifisering

Sist oppdatert: 2026-02 (v1.0) Status: GA Category: Responsible AI & Governance Hjemmel: Regulation (EU) 2024/1689, Annex III, Article 6(2)-(3)

Introduksjon

Denne sjekklisten gir en systematisk gjennomgang av EU AI Acts Annex III for å avgjøre om et AI-system klassifiseres som høyrisiko. Den utfyller ai-act-compliance-guide.md med konkrete sjekkpunkter per kategori, et beslutningstre for risikoklassifisering, og veiledning om grensesnittet mellom beslutningsstøtte og automatiserte vedtak i norsk offentlig sektor.

Bruksområde: Arkitekter, jurister og prosjektledere som skal klassifisere AI-systemer for EU AI Act-formålet.

Konservativ fallback-regel: Ved tvil, klassifiser som høyere risiko. Det er alltid tryggere å behandle et system som høyrisiko og oppdage at det ikke var nødvendig, enn å underklassifisere og bryte regelverket.

Beslutningstre for risikoklassifisering

START
  |
  v
Er AI-systemet oppført i Annex I / Art. 5 (forbudte praksiser)?
  |
  +-- JA --> UAKSEPTABEL RISIKO
  |          Systemet er FORBUDT. Kan ikke brukes/markedsføres.
  |          (Social scoring, manipulativ AI, sanntids biometrisk
  |           masseidentifikasjon i offentlige rom*, etc.)
  |          * Unntak: rettshåndhevelse med rettslig godkjenning
  |
  +-- NEI
       |
       v
     Er AI-systemet en sikkerhetskomponent i et regulert produkt
     (Annex I, Art. 6(1))? (Medisinsk utstyr, kjøretøy, luftfart, etc.)
       |
       +-- JA --> Krever det tredjeparts conformity assessment?
       |            |
       |            +-- JA --> HØY RISIKO (Art. 6(1))
       |            +-- NEI --> IKKE høyrisiko via denne veien
       |
       +-- NEI
            |
            v
          Er AI-systemet oppført i Annex III (se kategorier 1-8 under)?
            |
            +-- JA --> Utfører systemet PROFILERING av individer?
            |            |
            |            +-- JA --> HØY RISIKO (alltid, Art. 6(3) siste ledd)
            |            |
            |            +-- NEI --> Oppfyller det ETT av unntakene i Art. 6(3)?
            |                         |
            |                         +-- (a) Smal prosedyreoppgave?
            |                         +-- (b) Forbedre resultat av fullført menneskelig aktivitet?
            |                         +-- (c) Oppdage mønstre/avvik uten å erstatte menneskelig vurdering?
            |                         +-- (d) Forberedende oppgave til en relevant vurdering?
            |                         |
            |                         +-- JA (minst ett) OG ingen vesentlig risiko
            |                         |   --> IKKE HØYRISIKO (men dokumenter vurderingen,
            |                         |       registrer i EU-database per Art. 49(2))
            |                         |
            |                         +-- NEI (ingen unntak passer)
            |                             --> HØY RISIKO (Art. 6(2))
            |
            +-- NEI
                 |
                 v
               Genererer systemet syntetisk innhold?
               (Tekst, bilde, lyd, video, deepfakes)
                 |
                 +-- JA --> BEGRENSET RISIKO (Art. 50)
                 |          Transparenskrav: Merk innhold som AI-generert
                 |
                 +-- NEI --> MINIMAL RISIKO
                            Ingen spesifikke krav.
                            Frivillig code of conduct (Art. 95).

Viktig presisering om Art. 6(3)-unntakene:

Unntakene er kumulative med risikovurdering — både et unntak OG fravær av vesentlig risiko må foreligge
Provider må dokumentere vurderingen før markedsføring/deployment (Art. 6(4))
Profilering av naturlige personer overstyrer alltid unntakene — da er systemet høyrisiko uansett

Annex III: 8 kategorier med sjekkpunkter

Kategori 1: Biometri

Hjemmel: Annex III, punkt 1 Vilkår: I den utstrekning bruken er tillatt etter EU- eller nasjonal lov

#	Underpunkt	Beskrivelse
1a	Fjernbiometrisk identifikasjon	AI-system for fjernbiometrisk identifikasjon (ansiktsgjenkjenning, ganglag, stemme). Unntak: systemer som KUN bekrefter at en person er den de hevder å være (verifikasjon).
1b	Biometrisk kategorisering	AI-system for kategorisering av personer basert på sensitive/beskyttede egenskaper (rase, kjønn, religion, politisk overbevisning) utledet fra biometriske data.
1c	Emosjonsgjenkjenning	AI-system for å gjenkjenne emosjoner hos personer.

Norsk kontekst:

Politiets bruk av ansiktsgjenkjenning i etterforskning: Høyrisiko
Passasjerkontroll på flyplass med biometrisk verifisering (1:1 matching): UNNTATT fra 1a
Emosjonsgjenkjenning i jobbintervju: Høyrisiko OG potensielt forbudt (Art. 5(1)(f))

Kategori 2: Kritisk infrastruktur

Hjemmel: Annex III, punkt 2

#	Underpunkt	Beskrivelse
2a	Veitrafikkstyring	AI-system som sikkerhetskomponent i forvaltning og drift av veitrafikk.
2b	Vannforsyning	AI-system som sikkerhetskomponent i forvaltning og drift av vannforsyning.
2c	Gassforsyning	AI-system som sikkerhetskomponent i forvaltning og drift av gassforsyning.
2d	Oppvarming	AI-system som sikkerhetskomponent i forvaltning og drift av oppvarmingssystemer.
2e	Elektrisitet	AI-system som sikkerhetskomponent i forvaltning og drift av elektrisitetsforsyning.
2f	Digital kritisk infrastruktur	AI-system som sikkerhetskomponent i forvaltning og drift av kritisk digital infrastruktur.

Norsk kontekst:

Statnett: AI for lastbalansering i strømnett: Høyrisiko
Direktoratet for digital tjenesteutvikling: AI-styrt trafikksignal: Høyrisiko
Kommune: AI for overvåking av vannkvalitet med automatisk stans: Høyrisiko
Kommune: AI-chatbot for feilmelding på vann: IKKE høyrisiko (ingen sikkerhetskomponent)

Kategori 3: Utdanning og yrkesopplæring

Hjemmel: Annex III, punkt 3

#	Underpunkt	Beskrivelse
3a	Tilgang til utdanning	AI-system for å avgjøre tilgang til, opptak til eller tildeling av plass ved utdannings- og yrkesopplæringsinstitusjoner på alle nivåer.
3b	Læringsutbytte	AI-system for å evaluere læringsutbytte, inkludert systemer som brukes til å vurdere det påkrevde læringsnivå for en person.
3c	Utdanningsnivå	AI-system for å vurdere det passende utdanningsnivået en person skal motta eller får tilgang til.
3d	Eksamsovervåking	AI-system for å overvåke og oppdage forbudt atferd hos studenter under prøver og eksamener.

Norsk kontekst:

Samordna opptak: AI for rangering av søkere: Høyrisiko
Universitet: AI-basert plagiatsjekk med automatisk stryk: Høyrisiko (3b)
Universitet: AI-basert plagiatsjekk som kun flaggar for manuell vurdering: Grensetilfelle — vurder Art. 6(3)(d)
Videregående skole: AI for fraværsovervåking med konsekvenser: Høyrisiko (3d)

Kategori 4: Sysselsetting, personalforvaltning og tilgang til selvstendig næringsvirksomhet

Hjemmel: Annex III, punkt 4

#	Underpunkt	Beskrivelse
4a	Rekruttering — annonser	AI-system for å plassere målrettede stillingsannonser.
4b	Rekruttering — analyse	AI-system for å analysere og filtrere jobbsøknader.
4c	Rekruttering — evaluering	AI-system for å evaluere kandidater i rekrutterings- og utvelgelsesprosesser.
4d	Ansettelsesvilkår	AI-system for å fatte beslutninger som påvirker vilkårene i arbeidsforhold (forfremmelse, oppsigelse).
4e	Oppgavefordeling	AI-system for å fordele oppgaver basert på individuell atferd, personlige trekk eller egenskaper.
4f	Ytelsesovervåking	AI-system for å overvåke og evaluere ytelsen og atferden til personer i arbeidsforhold.

Norsk kontekst:

NAV: AI for å matche arbeidssøkere med stillinger: Høyrisiko (4b/4c)
HR-avdeling: AI for CV-screening: Høyrisiko (4b)
Kommune: AI for vaktfordeling basert på ansattes profil: Høyrisiko (4e)
Microsoft Viva Insights: Aggregert analyse uten individuell profilering: Vurder Art. 6(3)
Copilot i Word for å skrive stillingsbeskrivelser: IKKE høyrisiko (tekstgenerering)

Kategori 5: Tilgang til og bruk av grunnleggende private og offentlige tjenester og ytelser

Hjemmel: Annex III, punkt 5

#	Underpunkt	Beskrivelse
5a	Offentlige ytelser	AI-system for å vurdere berettigelse til offentlige støtte- og velferdsytelser, inkludert helsetjenester, samt tildele, redusere, trekke tilbake eller kreve tilbake slike ytelser.
5b	Kredittvurdering	AI-system for å vurdere kredittverdighet eller fastsette kredittscore. Unntak: AI brukt for å avdekke økonomisk svindel.
5c	Forsikring — risiko og prising	AI-system for risikovurdering og prissetting i livs- og helseforsikring.
5d	Nødanrop og utrykking	AI-system for å evaluere og klassifisere nødanrop, eller for å sende ut eller prioritere utrykkningstjenester (politi, brannvesen, ambulanse), inkludert triagesystemer i akuttmottak.

Norsk kontekst:

NAV: AI for behandling av søknader om uføretrygd/AAP: Høyrisiko (5a)
Husbanken: AI for vurdering av bostøttesøknad: Høyrisiko (5a)
Bank: AI for kredittvurdering av lånekunde: Høyrisiko (5b)
Bank: AI for svindeldeteksjon i transaksjoner: UNNTATT fra 5b
Forsikringsselskap: AI for helserisikovurdering: Høyrisiko (5c)
AMK-sentral: AI for prioritering av ambulanseutkjøring: Høyrisiko (5d)
Legevakt: AI-basert triage: Høyrisiko (5d)

Kategori 6: Rettshåndhevelse

Hjemmel: Annex III, punkt 6 Vilkår: I den utstrekning bruken er tillatt etter EU- eller nasjonal lov

#	Underpunkt	Beskrivelse
6a	Offerrisiko	AI-system for å vurdere risikoen for at en person blir offer for straffbare handlinger.
6b	Polygrafer	AI-system brukt som polygraf eller lignende verktøy.
6c	Bevispålitelighet	AI-system for å evaluere påliteligheten av bevis i etterforskning eller straffeforfølgning.
6d	Tilbakefallsrisiko	AI-system for å vurdere risikoen for at en person begår eller gjenbegår straffbare handlinger.
6e	Personlighetsprofiler	AI-system for profilering av personer i forbindelse med oppklaring, etterforskning eller straffeforfølgning.
6f	Bevisanalyse	AI-system for å analysere personlighets- og atferdstrekk hos mistenkte (kriminologisk profilering).
6g	Kriminalitetsanalyse	AI-system for crime analytics — søk i store, komplekse datasett (relaterte og urelaterte) for å identifisere ukjente mønstre eller skjulte sammenhenger.

Norsk kontekst:

Politiet: Prediktiv policing (risikovurdering av områder): Høyrisiko (6d/6e)
Politiet: AI for DNA-matching: Høyrisiko (6c)
Politiet: Ansiktsgjenkjenning i etterforskning: Høyrisiko (6e + 1a)
Kriminalomsorg: AI for tilbakefallsrisikovurdering for løslatelse: Høyrisiko (6d)

Kategori 7: Migrasjon, asyl og grensekontroll

Hjemmel: Annex III, punkt 7 Vilkår: I den utstrekning bruken er tillatt etter EU- eller nasjonal lov

#	Underpunkt	Beskrivelse
7a	Polygrafer	AI-system brukt av offentlige myndigheter som polygraf eller lignende verktøy, eller for å oppdage emosjonell tilstand.
7b	Risikovurdering	AI-system for å vurdere risiko (sikkerhet, irregulær migrasjon, helserisiko) fra en person som ønsker å entre eller har entret et medlemslands territorium.
7c	Søknadsbehandling	AI-system for å assistere i behandlingen av søknader om asyl, visum eller oppholdstillatelse og tilhørende klager, med hensyn til berettigelse.
7d	Avdekking av ulovlig innhold	AI-system for å oppdage, gjenkjenne eller identifisere personer i forbindelse med migrasjon, asyl eller grensekontroll. Unntak: verifisering av reisedokumenter.

Norsk kontekst:

UDI: AI for å prioritere eller vurdere asylsøknader: Høyrisiko (7c)
UDI: AI for risikovurdering av visumsøkere: Høyrisiko (7b)
Politiets utlendingsenhet: AI for identitetsfastsettelse: Høyrisiko (7d)
Avinor: Automatisert passasjerkontroll med biometrisk verifisering: Vurder unntak i 7d

Kategori 8: Rettsadministrasjon og demokratiske prosesser

Hjemmel: Annex III, punkt 8

#	Underpunkt	Beskrivelse	Ja/Nei
8a	Rettslig forskning	AI-system for å bistå en rettslig myndighet i å undersøke og tolke fakta og lovgivning, og i å anvende loven på et konkret saksforhold, eller tilsvarende bruk i alternativ tvisteløsning.
8b	Valgpåvirkning	AI-system for å påvirke utfallet av et valg eller folkeavstemning, eller stemmeatferden til fysiske personer. Unntak: AI brukt til organisatoriske formål i politiske kampanjer (planlegging, logistikk).

Norsk kontekst:

Domstoladministrasjonen: AI for juridisk forskning/analyse: Høyrisiko (8a)
Domstol: AI for å forestå saksforberedelse: Høyrisiko (8a)
Politisk parti: AI for å målrette velgerbudskap: Høyrisiko (8b)
Politisk parti: AI for intern logistikkplanlegging: UNNTATT fra 8b

Oppsummeringstabell: Alle 30 underpunkter

Kat.	Ref.	Kort beskrivelse	Profilering overstyrer?
1	1a	Fjernbiometrisk identifikasjon	Ja
1	1b	Biometrisk kategorisering (sensitive egenskaper)	Ja
1	1c	Emosjonsgjenkjenning	Ja
2	2a-f	Sikkerhetskomponenter i kritisk infrastruktur (vei, vann, gass, varme, strøm, digital)	Ja
3	3a	Tilgang til utdanning	Ja
3	3b	Evaluering av læringsutbytte	Ja
3	3c	Vurdering av utdanningsnivå	Ja
3	3d	Eksamensovervåking (forbudt atferd)	Ja
4	4a	Målrettede stillingsannonser	Ja
4	4b	Analyse/filtrering av søknader	Ja
4	4c	Evaluering av kandidater	Ja
4	4d	Ansettelsesvilkår (forfremmelse, oppsigelse)	Ja
4	4e	Oppgavefordeling basert på individuell profil	Ja
4	4f	Ytelsesovervåking	Ja
5	5a	Offentlige ytelser (vurdering, tildeling, tilbaketrekking)	Ja
5	5b	Kredittvurdering (unntak: svindeldeteksjon)	Ja
5	5c	Forsikring — livs- og helseforsikring	Ja
5	5d	Nødanrop og utrykkningstjenester, triage	Ja
6	6a	Offerrisiko	Ja
6	6b	Polygrafer (rettshåndhevelse)	Ja
6	6c	Bevispålitelighet	Ja
6	6d	Tilbakefallsrisiko	Ja
6	6e	Personlighetsprofiler	Ja
6	6f	Kriminologisk profilering	Ja
6	6g	Kriminalitetsanalyse (big data)	Ja
7	7a	Polygrafer (migrasjon)	Ja
7	7b	Risikovurdering (sikkerhet, migrasjon, helse)	Ja
7	7c	Søknad om asyl/visum/oppholdstillatelse	Ja
7	7d	Identifisering av personer (migrasjonskontekst)	Ja
8	8a	Rettslig forskning og lovtolkning	Ja
8	8b	Valgpåvirkning og stemmeatferd	Ja

Grensevurdering: Beslutningsstøtte vs. automatisert vedtak

Når blir «AI-assistert» til «AI-avgjort»?

EU AI Act skiller mellom AI-systemer som støtter menneskelig beslutningstaking og systemer som erstatter den. Grensen er avgjørende for høyrisiko-klassifisering.

Art. 6(3) definerer fire unntak der et Annex III-system IKKE er høyrisiko:

Unntak	Beskrivelse	Eksempel
(a) Smal prosedyreoppgave	Systemet utfører en avgrenset, rutinepreget oppgave uten skjønnsvurdering	OCR av dokumenter, sortering av post
(b) Forbedring av fullført menneskelig vurdering	Systemet forbedrer et resultat mennesket allerede har ferdigstilt	Stavekontroll på et vedtak, formatering
(c) Mønsterdeteksjon uten erstatning	Systemet oppdager avvik men erstatter ikke menneskelig vurdering	Dashboard som viser statistiske avvik i saksbehandling
(d) Forberedende oppgave	Systemet utfører en forberedende oppgave til en vurdering som omfattes av Annex III	Sammenstille relevante dokumenter for en saksbehandler

MEN: Profilering overstyrer ALLTID — uansett om unntakene er oppfylt.

Terskelvurdering: Når passeres grensen?

BESLUTNINGSSTØTTE (kan være unntatt høyrisiko)
  |
  | AI foreslår, menneske bestemmer fritt
  | AI presenterer alternativer uten rangering
  | AI oppsummerer fakta uten anbefaling
  |
  v
GLIDENDE OVERGANG (grenseområde — vurder konservativt)
  |
  | AI rangerer alternativer med begrunnelse
  | AI gir en «anbefalt beslutning» som saksbehandler normalt følger
  | AI pre-utfyller vedtakstekst som saksbehandler godkjenner
  | Saksbehandler har kort behandlingstid og høyt volum (reell overprøving?)
  |
  v
AUTOMATISERT VEDTAK (alltid høyrisiko)
  |
  | AI fatter vedtak uten menneskelig mellomtrinn
  | AI har effektiv beslutningsmyndighet (menneske kun «rubber stamp»)
  | Systemet presenterer kun ett alternativ som «anbefalt»
  | Overprøving er rent formell (under 30 sekunder per sak)

Konservativ vurdering: Dersom AI-systemet i praksis bestemmer utfallet i >80% av tilfellene uten reell menneskelig overprøving, bør det behandles som automatisert vedtak uansett om det formelt er «beslutningsstøtte».

Norsk forvaltningslov og AI Act

Den nye forvaltningsloven (vedtatt 3. juni 2025, Prop. 79 L (2024-2025)) inneholder bestemmelser om automatiserte vedtak som forsterker AI Acts krav:

Tema	Forvaltningsloven (ny)	AI Act (høyrisiko)
Automatiserte vedtak	Tillatt, men med krav til innsyn i regellogikk og mulighet til å kreve manuell behandling	Art. 14: Krav til human oversight-mekanismer
Begrunnelsesplikt	Vedtak skal begrunnes (tidligere: § 25)	Art. 13: Transparency — brukere skal forstå systemets kapabiliteter og begrensninger
Innsyn i saksbehandling	Parten har rett til innsyn i dokumenter og saksgang	Art. 12: Record-keeping — automatisk logging for sporbarhet
Forsvarlig saksbehandling	Forvaltningen skal sikre forsvarlig behandling	Art. 9: Risk management — kontinuerlig risikostyring
Klagerett	Vedtak kan påklages	Art. 14 + Art. 26: Deployer skal informere om at AI brukes og gi mulighet for klage
Diskriminering	Forbud mot usaklig forskjellsbehandling	Art. 10: Data governance — representative data, bias-testing

Praktisk implikasjon for norsk offentlig sektor:

Et AI-system som støtter saksbehandling i NAV, UDI, Husbanken eller kommuner må vurderes mot BÅDE forvaltningsloven OG AI Act
Selv om forvaltningsloven tillater automatiserte vedtak, må AI Act-krav oppfylles for høyrisiko-systemer
Den nye forvaltningslovens krav til innsyn i regellogikk er strengere enn AI Acts transparency-krav — begge må oppfylles

Compliance-krav per risikonivå

Høyrisiko (Art. 8-15, Art. 26-27)

Provider-forpliktelser:

Art.	Krav	Kort beskrivelse
9	Risk management system	Kontinuerlig identifisering, analyse og mitigering av risikoer
10	Data and data governance	Relevante, representative og kvalitetssikrede trenings-/validerings-/testdata
11	Technical documentation	Komplett teknisk dokumentasjon for conformity assessment
12	Record-keeping	Automatisk logging av hendelser for sporbarhet
13	Transparency	Informasjon til deployers om kapabiliteter og begrensninger
14	Human oversight	Design for effektiv menneskelig oversikt
15	Accuracy, robustness, cybersecurity	Høye nivå av presisjon, robusthet og sikkerhet
16	Provider obligations	Overall accountability, quality management, registration
17	Quality management system	ISO-lignende kvalitetsstyring

Deployer-forpliktelser (Art. 26):

Krav	Beskrivelse
Due diligence	Sikre at systemet er CE-merket og dokumentert
Input data quality	Påse at inndata er relevante og representative
Human oversight	Implementere tilsyn som provider har designet for
Logging	Beholde automatisk genererte logger (min. 6 måneder)
Incident reporting	Rapportere alvorlige hendelser til tilsynsmyndighet
FRIA (Art. 27)	Obligatorisk fundamental rights impact assessment for offentlig sektor
Informasjonsplikt	Informere berørte personer om bruk av AI i beslutningstaking

Begrenset risiko (Art. 50)

Krav	Beskrivelse
Merking av AI-interaksjon	Brukere skal informeres om at de interagerer med et AI-system (unntak: åpenbart for brukeren)
Merking av syntetisk innhold	AI-generert tekst, lyd, bilde og video skal merkes som kunstig generert
Deepfake-merking	Deepfakes skal merkes tydelig
Emosjonsgjenkjenning	Personer skal informeres om at emosjonsgjenkjenning brukes

Minimal risiko (Art. 95)

Krav	Beskrivelse
Frivillig code of conduct	Ingen lovpåkrevde krav, men oppmuntring til frivillige atferdskoder
God praksis	Anbefalt å følge Microsofts Responsible AI Standard eller ISO 42001

Grensesaker fra norsk offentlig sektor

Scenario	Annex III-kat.	Profilering?	Art. 6(3) unntak?	Klassifisering
NAV: AI prioriterer AAP-søknader	5a	Ja	Nei	HØYRISIKO
NAV: AI oppsummerer legeerklæringer for saksbehandler	5a	Nei	(d) Forberedende	Grensetilfelle — dokumenter vurdering
Kommune: AI-chatbot for byggesøknadsinfo	—	Nei	N/A	BEGRENSET (transparenskrav)
Skatteetaten: AI for å oppdage skatteunndragelse	5b	Ja	Nei (svindel-unntak gjelder KUN kredittvurdering)	HØYRISIKO
Helseforetak: AI-triage på akuttmottak	5d	Ja	Nei	HØYRISIKO
Domstol: AI for juridisk forskning	8a	Nei	(d) Forberedende	Grensetilfelle — konservativt HØYRISIKO
UDI: AI-oversettelse av dokumenter	—	Nei	(a) Smal prosedyre	IKKE HØYRISIKO
Kommune: AI for dokumentklassifisering	—	Nei	(a) Smal prosedyre	IKKE HØYRISIKO
Direktoratet for digital tjenesteutvikling: AI-styrt trafikklys	2a	Nei	Nei (sikkerhetskomponent)	HØYRISIKO
Politiet: Prediktiv policing	6d/6e	Ja	Nei	HØYRISIKO
Universitet: AI-karakter på essay	3b	Ja	Nei	HØYRISIKO
Universitet: AI stavekontroll på oppgave	—	Nei	(b) Forbedring	IKKE HØYRISIKO

Tidslinje for compliance

Dato	Hendelse	Hvem påvirkes
1. aug 2024	AI Act trådt i kraft	Alle
2. feb 2025	Forbud mot uakseptable systemer (Art. 5)	Providers og deployers
2. aug 2025	Krav for GPAI-modeller (Art. 51-56)	GPAI-providers (OpenAI, etc.)
2. aug 2026	Høyrisiko-krav trer i kraft (Art. 6-27)	Providers og deployers
2. aug 2026	EU-databaseregistrering påkreves	Providers av høyrisiko-systemer
2. aug 2027	Full conformity assessment påkreves	Providers av høyrisiko-systemer
2. aug 2030	Overgangsperiode utløper for eksisterende systemer	Systemer lansert før aug 2026

Norsk implementering:

Lovutkast publisert 30. juni 2025
Høringsfrist: 30. september 2025
Planlagt ikrafttredelse: Sommeren 2026 (målsetning august 2026)
Tilsynsmyndighet: Nkom (koordinerende), sektorspesifikke myndigheter

Microsoft-verktøystøtte for klassifisering

Steg	Verktøy	Funksjon
Risikoklassifisering	Microsoft Purview Compliance Manager	EU AI Act assessment template med improvement actions
Dokumentasjon	Azure AI Foundry AI Reports	Model cards, evaluation metrics, compliance-klar eksport
Profileringsvurdering	Microsoft Priva	Privacy Impact Assessment for å avgjøre profileringsstatus
FRIA	Compliance Manager + Priva	Fundamental Rights Impact Assessment-mal
Human oversight	Power Automate / Logic Apps	Godkjenningsworkflows for høyrisiko-beslutninger
Logging	Azure Monitor + Log Analytics	Automatisk logging per Art. 12-krav
Adversarial testing	Azure AI Foundry Red Teaming Agent	Pre-deployment robustness-testing (Art. 15)
Post-market monitoring	Microsoft Defender for Cloud	AI threat protection i produksjon

For Cosmo Skyberg

Når brukes denne sjekklisten?

Kunden spør: «Er vårt AI-system høyrisiko under AI Act?»
Kunden er i offentlig sektor og planlegger AI-deployment
Kunden trenger å dokumentere Art. 6(3)-vurdering (hvorfor systemet IKKE er høyrisiko)
Kunden er usikker på grensen mellom beslutningsstøtte og automatisert vedtak

Første steg i samtalen

Identifiser use case: «Hva gjør AI-systemet konkret? Hvem påvirkes?»
Sjekk Annex III: Gå gjennom de 8 kategoriene systematisk
Vurder profilering: «Vurderer systemet individer basert på personlige egenskaper?»
Sjekk unntak: Hvis Annex III treffes men ingen profilering, vurder Art. 6(3)(a)-(d)
Dokumenter: Uansett konklusjon, dokumenter vurderingen

Konservativt råd

«Ved tvil, klassifiser som høyrisiko. Kostnadene ved overvurdering er lave (ekstra dokumentasjon og oversight). Kostnadene ved undervurdering er høye (bøter opp til 3% av omsetning, ugyldiggjorte vedtak, omdømmeskade).»

Henvisning

For detaljert compliance-krav: Se ai-act-compliance-guide.md
For risikotaksonomi: Se ai-risk-taxonomy-classification.md
For DPIA: Se ../norwegian-public-sector-governance/ og bruk /architect:dpia
For impact assessment: Se ai-impact-assessment-framework.md

Kilder og verifisering

Primærkilder

Regulation (EU) 2024/1689 — Annex III — Official Journal
Article 6: Classification Rules — artificialintelligenceact.eu
Annex III full text — AI Act Service Desk
Prop. 79 L (2024-2025) — Ny forvaltningslov — Regjeringen.no
Hjort: New Public Administration Act — hjort.no

Sekundærkilder

DPO Consulting: High-Risk AI Systems Guide — dpo-consulting.com
WilmerHale: High-Risk AI Systems Analysis — wilmerhale.com
Microsoft Purview Compliance Manager — AI Act template — Microsoft Learn

MCP-søk utført 2026-02

microsoft_docs_search: 2 queries (EU AI Act compliance, Purview AI governance)
WebSearch: 4 queries (Annex III categories, classification criteria, forvaltningsloven, Art. 6(3))
tavily_extract: 5 URLs (Official Annex III text, Article 6, DPO guide, Hjort analysis)

Total sources referenced: 8 (5 primary, 3 secondary)

Dokumentets status: GA (Generally Available) Neste oppdatering anbefales: Q3 2026 (når EU Commission publiserer Art. 6(3) guidelines og norsk AI Act-lov vedtas) Owner (Cosmo): Oppdater ved nye Nkom-retningslinjer, EU guidelines, eller norsk lovvedtak.

28 KiB Raw Blame History

EU AI Act — Annex III Sjekkliste for høyrisiko-klassifisering

Introduksjon

Beslutningstre for risikoklassifisering

Annex III: 8 kategorier med sjekkpunkter

Kategori 1: Biometri

Kategori 2: Kritisk infrastruktur

Kategori 3: Utdanning og yrkesopplæring

Kategori 4: Sysselsetting, personalforvaltning og tilgang til selvstendig næringsvirksomhet

Kategori 5: Tilgang til og bruk av grunnleggende private og offentlige tjenester og ytelser

Kategori 6: Rettshåndhevelse

Kategori 7: Migrasjon, asyl og grensekontroll

Kategori 8: Rettsadministrasjon og demokratiske prosesser

Oppsummeringstabell: Alle 30 underpunkter

Grensevurdering: Beslutningsstøtte vs. automatisert vedtak

Når blir «AI-assistert» til «AI-avgjort»?

Terskelvurdering: Når passeres grensen?

Norsk forvaltningslov og AI Act

Compliance-krav per risikonivå

Høyrisiko (Art. 8-15, Art. 26-27)

Begrenset risiko (Art. 50)

Minimal risiko (Art. 95)

Grensesaker fra norsk offentlig sektor

Tidslinje for compliance

Microsoft-verktøystøtte for klassifisering

For Cosmo Skyberg

Når brukes denne sjekklisten?

Første steg i samtalen

Konservativt råd

Henvisning

Kilder og verifisering

Primærkilder

Sekundærkilder

MCP-søk utført 2026-02

28 KiB

Raw Blame History