Waarom hangt dit object aan dat object

Toets Artikel 5, Artikel 6 en Bijlage III in die volgorde en leg doel, context en eventuele uitzondering uit Artikel 6 lid 3 vast.

Hangt aan: Bijlage III: hoog-risico AI

Redactioneel gecontroleerd | high-risk

Beoordeel herkomst, representativiteit, fouten en volledigheid en onderzoek mogelijke bias met passende mitigatie.

Hangt aan: Artikel 10: data en datagovernance

Redactioneel gecontroleerd | high-risk-requirements

Documenteer systeembeschrijving, ontwikkelproces, data, toezichtsmaatregelen, prestaties en risicobeheer vóór marktintroductie.

Hangt aan: Artikel 11: technische documentatie

Redactioneel gecontroleerd | high-risk-requirements

Zorg dat het systeem gebeurtenissen automatisch registreert die relevant zijn voor risico-identificatie en post-market monitoring.

Hangt aan: Artikel 12: logging en traceerbaarheid

Redactioneel gecontroleerd | high-risk-requirements

Beschrijf capaciteiten, beperkingen, nauwkeurigheid, toezichtsmaatregelen en verwachte levensduur in begrijpelijke vorm.

Hangt aan: Artikel 13: transparantie richting gebruiksverantwoordelijken

Redactioneel gecontroleerd | high-risk-requirements

Bepaal per systeem de toezichtsmaatregelen, wijs bekwame personen aan en geef hun mandaat om in te grijpen of te stoppen.

Hangt aan: Artikel 14: menselijk toezicht

Redactioneel gecontroleerd | high-risk-requirements

Bepaal passende nauwkeurigheid, test robuustheid tegen fouten en misbruik, en tref AI-specifieke beveiligingsmaatregelen.

Hangt aan: Artikel 15: nauwkeurigheid, robuustheid en cyberbeveiliging

Redactioneel gecontroleerd | high-risk-requirements

Beschrijf strategieën, procedures en verantwoordelijkheden voor naleving, van ontwerp en data tot post-market monitoring.

Hangt aan: Artikel 17: kwaliteitsmanagementsysteem

Redactioneel gecontroleerd | high-risk-requirements

Bepaal per rol, systeem en gebruikscontext welke combinatie van instructie, begeleiding, oefening of training passend is.

Hangt aan: Artikel 4: AI-geletterdheid

Redactioneel gecontroleerd | ai-literacy

Controleer vóór inkoop, bouw of ingebruikname of de toepassing onder een verboden praktijk valt en staak of herontwerp bij twijfel niet pas achteraf.

Hangt aan: Artikel 5: verboden praktijken

Redactioneel gecontroleerd | prohibited-practices

Bepaal eerst welk lid van Artikel 50 geldt en implementeer daarna de specifieke transparantiemaatregel.

Redactioneel gecontroleerd | transparency

Evalueer het model inclusief adversarial testen, beoordeel en mitigeer systeemrisico’s, meld ernstige incidenten en beveilig het model.

Hangt aan: Artikel 55: GPAI-modellen met systeemrisico

Redactioneel gecontroleerd | gpai-systemic-risk

Verzamel en analyseer systematisch praktijkdata over de prestaties en naleving van het systeem gedurende zijn levensduur.

Hangt aan: Artikel 72: post-market monitoring

Redactioneel gecontroleerd | post-market

Definieer wat een ernstig incident is, beleg de meldroute naar de toezichthouder en oefen het proces.

Hangt aan: Artikel 73: melding van ernstige incidenten

Redactioneel gecontroleerd | post-market

Identificeer en analyseer bekende en redelijkerwijs te voorziene risico’s, evalueer ze en tref maatregelen, telkens opnieuw bij wijzigingen.

Hangt aan: Artikel 9: risicobeheersysteem

Redactioneel gecontroleerd | high-risk-requirements

Kies de juiste beoordelingsprocedure, stel de EU-conformiteitsverklaring op, breng de CE-markering aan en registreer in de EU-databank.

Hangt aan: Artikel 43-49: conformiteitsbeoordeling, CE en registratie

Redactioneel gecontroleerd | conformity

Beoordeel proces, duur, betrokken personen, risico’s, toezicht, mitigatie en klachtmechanismen en meld de resultaten waar vereist.

Hangt aan: Artikel 27: FRIA

Redactioneel gecontroleerd | fundamental-rights, high-risk

Onderhoud technische documentatie, informatie voor downstream-aanbieders, een auteursrechtenbeleid en een publieke samenvatting van trainingsinhoud.

Hangt aan: Artikel 53: GPAI-modelaanbieders

Redactioneel gecontroleerd | gpai

Toets bij white-labeling, wezenlijke wijziging of doelverandering of uw organisatie aanbieder wordt, en regel de gemachtigde bij levering van buiten de EU.

Hangt aan: Artikel 22-25: waardeketen en gemachtigde

Redactioneel gecontroleerd | value-chain

Het bureau van de Commissie dat toeziet op aanbieders van AI-modellen voor algemene doeleinden. Handhaving door het AI Office is actief sinds 2 augustus 2026.

Redactioneel gecontroleerd | enforcement, governance, gpai

Een gebruiksverantwoordelijke van de relevante kredietwaardigheids- of levens- en ziektekostenverzekeringssystemen in Bijlage III punt 5(b) of 5(c).

Redactioneel gecontroleerd | fundamental-rights, high-risk

Een organisatie die een AI-systeem onder haar gezag gebruikt, buiten persoonlijk niet-professioneel gebruik.

Redactioneel gecontroleerd | governance

Een partij die een AI-model voor algemene doeleinden op de Uniemarkt aanbiedt.

Redactioneel gecontroleerd | gpai

De nationale autoriteit die op de naleving van de verordening toeziet en aan wie ernstige incidenten en risicomeldingen worden gemeld. Welke instantie deze rol per lidstaat vervult staat niet in de graph.

Redactioneel gecontroleerd | enforcement, governance

Een partij die een AI-systeem ontwikkelt of laat ontwikkelen en het onder eigen naam aanbiedt.

Redactioneel gecontroleerd | governance

Een gebruiksverantwoordelijke die een publiekrechtelijke instantie is.

Redactioneel gecontroleerd | fundamental-rights

Een private gebruiksverantwoordelijke die publieke diensten aanbiedt.

Redactioneel gecontroleerd | fundamental-rights

De verordening is op 1 augustus 2024 in werking getreden; de plichten volgden daarna gefaseerd.

Hangt aan: Artikel 4: AI-geletterdheid, Artikel 5: verboden praktijken

Tegen de officiële bron gelegd | timeline

Sinds 2 februari 2025 gelden het verbod van artikel 5 en de AI-geletterdheidsplicht van artikel 4.

Hangt aan: Artikel 4: AI-geletterdheid, Artikel 5: verboden praktijken

Tegen de officiële bron gelegd | ai-literacy, timeline

De vrijwillige praktijkcode geeft GPAI-modelaanbieders een route om naleving aan te tonen.

Hangt aan: Artikel 53: GPAI-modelaanbieders

Tegen de officiële bron gelegd | gpai

De Commissie legt uit wanneer iemand aanbieder van een GPAI-model wordt, onder meer bij finetuning.

Hangt aan: Artikel 53: GPAI-modelaanbieders, Artikel 55: GPAI-modellen met systeemrisico

Tegen de officiële bron gelegd | gpai

De Commissie trekt de grens tussen software die wel en niet onder de verordening valt.

Hangt aan: Bijlage III: hoog-risico AI, Artikel 4: AI-geletterdheid

Tegen de officiële bron gelegd | scope

Uitgewerkte voorbeelden bij elk verbod van artikel 5, met de grens tussen toegestaan en verboden.

Hangt aan: Artikel 5: verboden praktijken

Tegen de officiële bron gelegd | prohibited

Sinds 2 augustus 2025 gelden de plichten voor aanbieders van AI-modellen voor algemene doeleinden.

Hangt aan: Artikel 53: GPAI-modelaanbieders, Artikel 55: GPAI-modellen met systeemrisico

Tegen de officiële bron gelegd | gpai, timeline

De Commissie legt in consultatie uit wanneer een systeem onder Bijlage I of Bijlage III valt.

Hangt aan: Bijlage III: hoog-risico AI, Artikel 43-49: conformiteitsbeoordeling, CE en registratie

Tegen de officiële bron gelegd | high-risk

Een vrijwillige route om te voldoen aan delen van artikel 50, in twee los te ondertekenen secties.

Tegen de officiële bron gelegd | transparency

EN 18286:2026 over het kwaliteitsmanagementsysteem is de eerste voltooide norm onder het normalisatieverzoek.

Hangt aan: Artikel 17: kwaliteitsmanagementsysteem

Tegen de officiële bron gelegd | standards

De Commissie werkt de transparantieplichten uit en bevestigt dat zij vanaf 2 augustus 2026 gelden.

Tegen de officiële bron gelegd | transparency

De gewijzigde toepassingsdatum is geldend recht sinds 27 juli 2026.

Hangt aan: Bijlage III: hoog-risico AI

Tegen de officiële bron gelegd | high-risk

Sinds 27 juli 2026 ondersteunt de organisatieplicht de ontwikkeling van AI-geletterdheid zonder een individueel niveau te garanderen.

Hangt aan: Artikel 4: AI-geletterdheid

Tegen de officiële bron gelegd | ai-literacy

De FRIA voor de relevante Bijlage III-route volgt 2 december 2027 en mag relevante DPIA-delen opnemen of daarnaar verwijzen.

Hangt aan: Artikel 27: FRIA

Tegen de officiële bron gelegd | fundamental-rights, high-risk

De Digital Omnibus verbiedt AI voor materiaal van seksueel kindermisbruik en niet-consensuele intieme beelden.

Hangt aan: Artikel 5: verboden praktijken

Tegen de officiële bron gelegd | prohibited, timeline

Modellen die voor 2 augustus 2025 op de markt kwamen, krijgen tot 2 augustus 2027 de tijd.

Hangt aan: Artikel 53: GPAI-modelaanbieders, Artikel 55: GPAI-modellen met systeemrisico

Tegen de officiële bron gelegd | gpai, timeline

AI als veiligheidscomponent van producten onder Bijlage I volgt op 2 augustus 2028.

Hangt aan: Bijlage III: hoog-risico AI, Artikel 43-49: conformiteitsbeoordeling, CE en registratie

Tegen de officiële bron gelegd | high-risk, timeline

Heropen de classificatie wanneer bedoeld doel, gebruikscontext of systeemfunctionaliteit materieel verandert.

Hangt aan: Bijlage III: hoog-risico AI

Redactioneel gecontroleerd | control, high-risk

Herhaal de datakwaliteitstoets vóór elke hertraining of dataset-wijziging.

Hangt aan: Artikel 10: data en datagovernance

Redactioneel gecontroleerd | control, high-risk-requirements

Werk het dossier bij vóór elke release en bewaar eerdere versies herleidbaar.

Hangt aan: Artikel 11: technische documentatie

Redactioneel gecontroleerd | control, high-risk-requirements

Controleer periodiek of de logging werkt, volledig is en bewaard blijft volgens het regime.

Hangt aan: Artikel 12: logging en traceerbaarheid

Redactioneel gecontroleerd | control, high-risk-requirements

Controleer bij elke ingebruikname en update of de instructies aanwezig, actueel en intern doorvertaald zijn.

Hangt aan: Artikel 13: transparantie richting gebruiksverantwoordelijken

Redactioneel gecontroleerd | control, high-risk-requirements

Test vóór livegang dat ingrijpen, stoppen en negeren van output daadwerkelijk werkt en belegd is.

Hangt aan: Artikel 14: menselijk toezicht

Redactioneel gecontroleerd | control, high-risk-requirements

Monitor of het systeem in productie binnen de gedeclareerde niveaus blijft en escaleer bij afwijking.

Hangt aan: Artikel 15: nauwkeurigheid, robuustheid en cyberbeveiliging

Redactioneel gecontroleerd | control, high-risk-requirements

Toets periodiek of de praktijk het beschreven systeem volgt en registreer afwijkingen en verbeteracties.

Hangt aan: Artikel 17: kwaliteitsmanagementsysteem

Redactioneel gecontroleerd | control, high-risk-requirements

Controleer bij nieuwe systemen, rollen of risico’s of de gekozen maatregelen nog passend zijn.

Hangt aan: Artikel 4: AI-geletterdheid

Redactioneel gecontroleerd | ai-literacy, control

Herhaal de toets bij elk nieuw systeem, elke inkoop en elke materiële wijziging van doel of context; een eerder akkoord dekt een nieuwe inzet niet.

Hangt aan: Artikel 5: verboden praktijken

Redactioneel gecontroleerd | control, prohibited-practices

Test vóór livegang dat de toepasselijke melding, markering of label tijdig, duidelijk en technisch werkzaam is.

Redactioneel gecontroleerd | control, transparency

Bewaak de cumulatieve trainingsrekenkracht en meld de Commissie wanneer de drempel bereikt wordt.

Hangt aan: Artikel 55: GPAI-modellen met systeemrisico

Redactioneel gecontroleerd | control, gpai-systemic-risk

Borg dat praktijksignalen (afwijkingen, klachten, incidenten) aantoonbaar tot analyse en zo nodig maatregelen leiden.

Hangt aan: Artikel 72: post-market monitoring

Redactioneel gecontroleerd | control, post-market

Test periodiek of een incident binnen de wettelijke termijnen gemeld kán worden, inclusief de keten gebruiksverantwoordelijke naar aanbieder.

Hangt aan: Artikel 73: melding van ernstige incidenten

Redactioneel gecontroleerd | control, post-market

Heropen het risicobeheerproces bij wijzigingen in doel, data, model of gebruikscontext en vóór elke release.

Hangt aan: Artikel 9: risicobeheersysteem

Redactioneel gecontroleerd | control, high-risk-requirements

Doorloop de conformiteitsroute opnieuw wanneer het systeem wezenlijk wijzigt.

Hangt aan: Artikel 43-49: conformiteitsbeoordeling, CE en registratie

Redactioneel gecontroleerd | conformity, control

Blokkeer ingebruikname totdat toepasselijkheid, beoordeling, mitigatie en melding zijn afgehandeld.

Hangt aan: Artikel 27: FRIA

Redactioneel gecontroleerd | control, fundamental-rights

Werk documentatie en downstream-informatie bij wanneer model, mogelijkheden of risico’s wijzigen.

Hangt aan: Artikel 53: GPAI-modelaanbieders

Redactioneel gecontroleerd | control, gpai

Herhaal de rolbeoordeling bij elke naamsvoering, wijziging of nieuwe inzet van een bestaand systeem.

Hangt aan: Artikel 22-25: waardeketen en gemachtigde

Redactioneel gecontroleerd | control, value-chain

Herleidbare motivering van bedoeld doel, Bijlage III-categorie, Artikel 6 lid 3-toets en registratiebesluit.

Hangt aan: Bijlage III: hoog-risico AI

Redactioneel gecontroleerd | evidence, high-risk

Vastlegging per dataset van herkomst, keuzes, aannames, biasonderzoek en mitigaties.

Hangt aan: Artikel 10: data en datagovernance

Redactioneel gecontroleerd | evidence, high-risk-requirements

Actueel gehouden technische documentatie per systeemversie, gereed voor een verzoek van een toezichthouder.

Hangt aan: Artikel 11: technische documentatie

Redactioneel gecontroleerd | evidence, high-risk-requirements

Logbestanden met een bewaartermijn passend bij het doel en ten minste zes maanden voor gebruiksverantwoordelijken (Artikel 19 en 26).

Hangt aan: Artikel 12: logging en traceerbaarheid

Redactioneel gecontroleerd | evidence, high-risk-requirements

De ontvangen gebruiksinstructies plus de interne vertaling daarvan naar werkinstructies per rol.

Hangt aan: Artikel 13: transparantie richting gebruiksverantwoordelijken

Redactioneel gecontroleerd | evidence, high-risk-requirements

Vastlegging van toezichtsmaatregelen, aangewezen personen, hun training en de momenten waarop is ingegrepen.

Hangt aan: Artikel 14: menselijk toezicht

Redactioneel gecontroleerd | evidence, high-risk-requirements

Gedeclareerde nauwkeurigheidsniveaus, testresultaten, en maatregelen tegen onder meer data poisoning en adversarial aanvallen.

Hangt aan: Artikel 15: nauwkeurigheid, robuustheid en cyberbeveiliging

Redactioneel gecontroleerd | evidence, high-risk-requirements

Het beschreven kwaliteitssysteem met procedures, rolverdeling en verwijzingen naar de onderliggende dossiers.

Hangt aan: Artikel 17: kwaliteitsmanagementsysteem

Redactioneel gecontroleerd | evidence, high-risk-requirements

Versieerbare registratie van rollen, context, maatregelen, deelname of instructie en evaluatiemomenten.

Hangt aan: Artikel 4: AI-geletterdheid

Redactioneel gecontroleerd | ai-literacy, evidence

Vastlegging per systeem dat de Artikel 5-toets is uitgevoerd, met de uitkomst en motivering. Ook de conclusie "geen verboden praktijk" is bewijs.

Hangt aan: Artikel 5: verboden praktijken

Redactioneel gecontroleerd | evidence, prohibited-practices

Vastlegging van scenario, actor, gekozen melding of markering, technische implementatie, test en eigenaar.

Redactioneel gecontroleerd | evidence, transparency

Evaluatieresultaten, risicobeoordelingen, mitigaties, incidentmeldingen en beveiligingsmaatregelen per modelversie.

Hangt aan: Artikel 55: GPAI-modellen met systeemrisico

Redactioneel gecontroleerd | evidence, gpai-systemic-risk

Het plan als onderdeel van de technische documentatie plus de periodieke analyses en opvolgacties.

Hangt aan: Artikel 72: post-market monitoring

Redactioneel gecontroleerd | evidence, post-market

Vastlegging van incidenten, analyses, meldingen aan toezichthouders en corrigerende maatregelen.

Hangt aan: Artikel 73: melding van ernstige incidenten

Redactioneel gecontroleerd | evidence, post-market

Versieerbare vastlegging van risicoanalyses, gekozen maatregelen, restrisico’s en testresultaten per systeemversie.

Hangt aan: Artikel 9: risicobeheersysteem

Redactioneel gecontroleerd | evidence, high-risk-requirements

De beoordeling, EU-conformiteitsverklaring, CE-markering en het registratiebewijs, per systeemversie.

Hangt aan: Artikel 43-49: conformiteitsbeoordeling, CE en registratie

Redactioneel gecontroleerd | conformity, evidence

Gedateerde effectbeoordeling, maatregelen, resterende risico’s en waar vereist de melding aan de markttoezichtautoriteit.

Hangt aan: Artikel 27: FRIA

Redactioneel gecontroleerd | evidence, fundamental-rights

Actuele technische documentatie, downstream-informatie, auteursrechtenbeleid en publieke trainingssamenvatting.

Hangt aan: Artikel 53: GPAI-modelaanbieders

Redactioneel gecontroleerd | evidence, gpai

Vastlegging per systeem van rol, contractuele afspraken over informatie en medewerking, en de aanwijzing van een gemachtigde waar vereist.

Hangt aan: Artikel 22-25: waardeketen en gemachtigde

Redactioneel gecontroleerd | evidence, value-chain

Een organisatie beveiligt de ingang van haar panden met gezichtsherkenning en gebruikt die biometrische toegangscontrole ook om bezoekers te registreren. Geeft het systeem geen match, dan beoordeelt een beveiliger de beelden van de camera en beslist hij zelf of iemand naar binnen mag. De vraag is wiens maatregelen die beveiliger moeten bereiken: die van de leverancier van het model, die van de afdeling die het systeem inzet, of allebei.

Hangt aan: Artikel 4: AI-geletterdheid

Tegen de officiële bron gelegd | examples

Een politiedienst gebruikt AI om grote hoeveelheden opsporingsdossiers te doorzoeken en verbanden te laten opvallen die een rechercheur anders zou missen. De uitkomsten wegen mee in de keuze welke verdachte verder wordt onderzocht en belanden uiteindelijk in stukken die het strafrecht in gaan. De vraag is of dezelfde basisinstructie volstaat voor de analist die het model bedient en voor de rechercheur die op de uitkomst afgaat.

Hangt aan: Artikel 4: AI-geletterdheid

Tegen de officiële bron gelegd | examples

Een nieuwsredactie zet generatieve AI in om samenvattingen, koppen en beeld voor te bereiden, waarna een eindredacteur het stuk afmaakt en de redactie besluit te publiceren. Een deel van dat werk ligt bij freelancers, en een extern bureau maakt met dezelfde tools de content voor marketing. De vraag is of uw maatregelen voor AI-geletterdheid ook die freelancers en dat bureau moeten raken, of alleen de mensen op de loonlijst.

Hangt aan: Artikel 4: AI-geletterdheid

Tegen de officiële bron gelegd | examples

Een recruiter zet een AI-chat in die kandidaten na hun reactie op een vacature een eerste screeningsgesprek laat voeren en hun cv aanvult met de antwoorden. De chat presenteert zich met een voornaam en schrijft in vlotte spreektaal. De vraag is of deze sollicitanten redelijkerwijs doorhebben dat zij met een AI-systeem praten.

Tegen de officiële bron gelegd | examples

Een organisatie laat medewerkers binnen via gezichtsherkenning bij de toegangscontrole en gebruikt in de bezoekersruimte daarnaast een camera die gezichten in leeftijdsgroepen indeelt. Beide toepassingen draaien op dezelfde biometrische infrastructuur en dezelfde beelden. De vraag is bij welke van de twee de betrokken personen actief geinformeerd moeten worden.

Tegen de officiële bron gelegd | examples

Een softwarebedrijf gebruikt een AI-assistent voor codesuggesties en code review, alleen beschikbaar voor professionele ontwikkelaars. Datzelfde bedrijf zet ook een helpdeskchatbot in voor klanten.

Tegen de officiële bron gelegd | examples

Een bank opent een AI-gestuurd meldportaal waar klanten vermoedelijke fraude rond hun betaalrekening of lening kunnen doorgeven. Het systeem stelt vervolgvragen, categoriseert de melding en zet die door naar fraudedetectie en, bij witwassignalen, naar het interne meldteam. Omdat het portaal over strafbare feiten gaat, gaat de bank ervan uit dat de meldplicht bij directe AI-interactie niet speelt.

Tegen de officiële bron gelegd | examples

Een gemeente laat een AI-systeem de webteksten schrijven over een gewijzigde regeling voor bijstand en toeslagen, bedoeld om burgers uit te leggen waar zij recht op hebben. Een communicatiemedewerker leest de tekst na op stijl en spelling en zet hem online. De vraag is of deze publieke dienst daarmee onder de uitzondering op de labelplicht valt.

Tegen de officiële bron gelegd | examples

Een organisatie geeft medewerkers een interne AI-assistent voor HR-, juridische, inkoop-, compliance- en IT-vragen. Moet die assistent bij elk gesprek melden dat hij AI is?

Tegen de officiële bron gelegd | examples

Een ziekenhuis zet een interactief AI-systeem in dat uitsluitend door geschoolde zorgprofessionals wordt gebruikt om een medische diagnose te ondersteunen en behandelingen voor te stellen. De vraag is of de patient of de arts moet horen dat het AI is.

Tegen de officiële bron gelegd | examples

Een dienst die bij wet bevoegd is strafbare feiten op te sporen, wil een interactief AI-systeem inzetten zonder aan betrokkenen te melden dat zij met AI communiceren.

Tegen de officiële bron gelegd | examples

Een werkgever gebruikt een AI-systeem dat het functioneren van medewerkers scoort en die score meeweegt bij promotie en ontslag. Na een wijziging aan het model blijkt een groep werknemers maandenlang te laag te zijn beoordeeld, en op die beoordelingen zijn al besluiten genomen. Personeelszaken vraagt zich af of dit een ernstig incident is en wie er dan moet melden.

Hangt aan: Artikel 73: melding van ernstige incidenten

Tegen de officiële bron gelegd | examples

Een geautomatiseerde grenspoort gebruikt biometrische gezichtsherkenning om het gezicht van een reiziger te vergelijken met de foto in de chip van het paspoort. Dezelfde camera kan technisch ook tegen een opsporingsdatabank vergelijken, en juist dat verschil bepaalt of deze biometrie hoog risico is.

Hangt aan: Bijlage III: hoog-risico AI

Tegen de officiële bron gelegd | examples

Een fabrikant levert een AI-systeem dat als veiligheidscomponent in een machine op de productielijn meedraait en tegelijk de kwaliteitscontrole aanstuurt. In de fabriek van een afnemer raakt een operator ernstig gewond nadat de machine bij een afwijking niet tot stilstand kwam. De vraag is wie de melding doet, aan wie, en welke klok op dat moment al loopt.

Hangt aan: Artikel 73: melding van ernstige incidenten

Tegen de officiële bron gelegd | examples

Een gemeente wil een AI-systeem in gebruik nemen dat aanvragen voor een uitkering uit de bijstand ordent en aangeeft welke dossiers extra onderzoek verdienen voordat een klantmanager beslist. De toepassing staat al in het algoritmeregister. De vraag is wat er geregeld moet zijn voordat de eerste burger door dit systeem gaat.

Hangt aan: Artikel 27: FRIA

Tegen de officiële bron gelegd | examples

Een politiedienst neemt een AI-systeem in gebruik dat bij een verdachte een inschatting van recidive maakt, als hulpmiddel bij de afweging die het openbaar ministerie en de rechter later maken. Later wordt het model hertraind op nieuwere opsporingsgegevens en breidt de dienst het gebruik uit naar een tweede regio. De vraag is of de beoordeling van het eerste gebruik daarmee toereikend blijft.

Hangt aan: Artikel 27: FRIA

Tegen de officiële bron gelegd | examples

Een hogeschool laat een AI-systeem de aanmeldingen voor een beroepsopleiding rangschikken en gebruikt daarbij de toetsresultaten van eerdere studenten om die rangorde te ijken. Voor deze verwerking ligt er al een gegevensbeschermingseffectbeoordeling. De vraag die de school stelt is of daarmee ook de grondrechtenkant van de inschrijving is afgedekt.

Hangt aan: Artikel 27: FRIA

Tegen de officiële bron gelegd | examples

Een zorgverzekeraar gebruikt AI voor risicobeoordeling en prijsstelling bij zorg- en levensverzekeringen. De vraag is of dit onder punt 5(c) van Bijlage III valt, en daarmee of de FRIA-plicht van artikel 27 in beeld komt.

Hangt aan: Artikel 27: FRIA

Tegen de officiële bron gelegd | examples

Een hogeschool gebruikt een ingekocht AI-systeem dat de aanmelding van studenten rangschikt en daarnaast signalen afgeeft bij digitale toetsing. De logs staan in de omgeving van de leverancier, die ze op verzoek aanlevert. Het onderwijsteam vraagt zich af of de school daarmee klaar is of dat er een eigen bewaarplicht overblijft.

Hangt aan: Artikel 12: logging en traceerbaarheid

Tegen de officiële bron gelegd | examples

Een fabrikant levert een AI-systeem dat als veiligheidscomponent meedraait in de machines van een productielijn en tegelijk de kwaliteitscontrole aanstuurt. De fabriek die de lijn draait, bewaart alleen de meldingen die in de lokale besturing zichtbaar zijn; de rest van de registratie loopt naar de omgeving van de leverancier. De vraag is wie welke logs moet bewaren wanneer achteraf moet worden gereconstrueerd waarom de lijn is stilgelegd.

Hangt aan: Artikel 12: logging en traceerbaarheid

Tegen de officiële bron gelegd | examples

Een werkgever zet een AI-systeem in dat op de werkvloer taken toewijst aan medewerkers en het functioneren samenvat ten behoeve van het beoordelingsgesprek. Personeelszaken wil weten welke registratie van die uitkomsten bewaard moet blijven wanneer een werknemer maanden later bezwaar maakt tegen een besluit over promotie.

Hangt aan: Artikel 12: logging en traceerbaarheid

Tegen de officiële bron gelegd | examples

Een politiedienst traint een open general-purpose model bij op eigen dossiers uit lopende opsporingsonderzoeken, zodat rechercheurs sneller verbanden tussen verdachten en zaken zien. Het bijgetrainde model blijft binnen de dienst en wordt aan niemand anders beschikbaar gesteld. De vraag is of de dienst daarmee zelf aanbieder van een AI-model voor algemene doeleinden wordt, en dus onder artikel 53 valt.

Hangt aan: Artikel 53: GPAI-modelaanbieders

Tegen de officiële bron gelegd | examples

Een aanbieder levert een systeem dat prestatiegegevens van werknemers samenvat en personeelszaken ondersteunt bij beslissingen over promotie. Na een jaar in gebruik blijkt dat afdelingen het anders inzetten dan bedoeld, en dat leidinggevenden de uitkomsten meenemen in het beoordelingsgesprek over functioneren. De vraag is wat de aanbieder daarvan hoort te weten.

Hangt aan: Artikel 72: post-market monitoring

Tegen de officiële bron gelegd | examples

Een leverancier biedt proctoringsoftware aan die tijdens tentamens signaleert wanneer een student mogelijk spiekt. Verschillende hogescholen gebruiken het systeem, elk met eigen toetsvormen en eigen studentenpopulaties. De leverancier wil weten welke praktijkdata hij na de uitrol moet blijven verzamelen, en van wie.

Hangt aan: Artikel 72: post-market monitoring

Tegen de officiële bron gelegd | examples

Een fabrikant levert een AI-veiligheidscomponent die op een productielijn de bewegingen van machines stillegt zodra iemand te dicht bij de robot komt. Het onderdeel valt al onder de productwetgeving voor machines, en de fabrikant voert daarvoor kwaliteitscontrole en incidentopvolging uit. De vraag is wat artikel 72 daar nog bovenop vraagt.

Hangt aan: Artikel 72: post-market monitoring

Tegen de officiële bron gelegd | examples

Een hogeschool zet proctoringsoftware in bij een online tentamen en merkt dat een groep studenten stelselmatig onterecht als verdacht wordt gemarkeerd, waarna cijfers zijn ingetrokken. Docenten en de examencommissie willen weten of dit patroon een ernstig incident is en, zo ja, wie het moet melden en binnen welke tijd.

Hangt aan: Artikel 73: melding van ernstige incidenten

Tegen de officiële bron gelegd | examples

Een softwarebedrijf levert een saas-platform dat netwerkverkeer bewaakt bij een beheerder van kritieke digitale infrastructuur en afwijkende patronen meldt aan het securityteam van die klant. De ontwikkelaars zien dat het gebruik bij zo'n beheerder onder punt 2 van Bijlage III kan vallen en vragen zich af of hun eigen product daarmee een hoog-risico AI-systeem wordt.

Hangt aan: Bijlage III: hoog-risico AI

Tegen de officiële bron gelegd | examples

Een hogeschool koopt een AI-systeem in dat de aanmelding en inschrijving van studenten ordent en per kandidaat een toelatingsadvies geeft voor haar beroepsopleidingen. De leverancier laat weten dat hij de conformiteitsbeoordeling zelf afhandelt en de CE-markering aanbrengt. De vraag die daarna blijft liggen is of de hogeschool zelf nog iets moet doen voordat het systeem in het onderwijsproces in gebruik gaat.

Hangt aan: Artikel 43-49: conformiteitsbeoordeling, CE en registratie

Tegen de officiële bron gelegd | examples

Een ziekenhuis zet AI in om binnenkomende patienten op de spoedeisende hulp te prioriteren. De vraag is niet of het systeem hoog risico is, maar via welke route: als medisch hulpmiddel onder de productwetgeving, of rechtstreeks via Bijlage III.

Hangt aan: Bijlage III: hoog-risico AI

Tegen de officiële bron gelegd | examples

Een keten in de non-food retail laat klanten in de webshop achteraf betalen en beoordeelt bij het afrekenen zelf of een consument daarvoor in aanmerking komt. Het team bouwt dat beoordelingssysteem in eigen huis, boven op een voorgetraind model van een leverancier. De vraag is wat er vastligt voordat de functie live gaat, en wie dat moet vastleggen.

Hangt aan: Artikel 11: technische documentatie

Tegen de officiële bron gelegd | examples

Classificatieroute voor zelfstandige hoog-risico AI-systemen onder Artikel 6 lid 2 en Bijlage III.

Tegen de officiële bron gelegd | high-risk

Kwaliteits- en governance-eisen aan trainings-, validatie- en testdata van hoog-risico AI.

Tegen de officiële bron gelegd | high-risk-requirements

Het technisch dossier dat vóór marktintroductie aantoont dat een hoog-risico systeem aan de eisen voldoet.

Tegen de officiële bron gelegd | high-risk-requirements

Automatische registratie van gebeurtenissen over de levensduur van een hoog-risico AI-systeem.

Tegen de officiële bron gelegd | high-risk-requirements

Begrijpelijke gebruiksinstructies en systeeminformatie zodat gebruiksverantwoordelijken het systeem correct kunnen inzetten.

Tegen de officiële bron gelegd | high-risk-requirements

Hoog-risico AI moet zo zijn ontworpen dat mensen er effectief toezicht op kunnen houden en kunnen ingrijpen.

Tegen de officiële bron gelegd | high-risk-requirements

Passende prestatie-, robuustheids- en beveiligingsniveaus over de hele levenscyclus van hoog-risico AI.

Tegen de officiële bron gelegd | high-risk-requirements

Het gedocumenteerde kwaliteitssysteem waarmee een aanbieder van hoog-risico AI naleving structureel borgt.

Tegen de officiële bron gelegd | high-risk-requirements

Grondrechteneffectbeoordeling vóór het inzetten van bepaalde hoog-risico AI-systemen.

Tegen de officiële bron gelegd | fundamental-rights, high-risk

Aanbieders en gebruiksverantwoordelijken nemen maatregelen die de ontwikkeling van AI-geletterdheid ondersteunen.

Tegen de officiële bron gelegd | ai-literacy

Het verbod op AI-praktijken met onaanvaardbaar risico, zoals manipulatie, social scoring en bepaalde biometrische toepassingen.

Tegen de officiële bron gelegd | prohibited-practices

Documentatie-, informatie-, auteursrechten- en transparantieplichten voor aanbieders van AI-modellen voor algemene doeleinden.

Tegen de officiële bron gelegd | gpai

Aanvullende plichten voor de zwaarste AI-modellen voor algemene doeleinden, bovenop Artikel 53.

Tegen de officiële bron gelegd | gpai-systemic-risk

Systematische bewaking van hoog-risico AI in de praktijk, na marktintroductie.

Tegen de officiële bron gelegd | post-market

De meldplicht bij ernstige incidenten met hoog-risico AI, met strakke termijnen.

Tegen de officiële bron gelegd | post-market

Een doorlopend, gedocumenteerd risicobeheersysteem over de hele levenscyclus van een hoog-risico AI-systeem.

Tegen de officiële bron gelegd | high-risk-requirements

De route van beoordeling naar CE-markering en registratie in de EU-databank vóór marktintroductie van hoog-risico AI.

Tegen de officiële bron gelegd | conformity

Rolverschuivingen in de AI-waardeketen en de verplichte gemachtigde voor aanbieders buiten de EU.

Tegen de officiële bron gelegd | value-chain

Publieke classifier voor de hoog-risico usecases in Bijlage III.

Hangt aan: Bijlage III: hoog-risico AI

Redactioneel gecontroleerd | high-risk, template

De volledige wettekst in de publieke AI Act Explorer.

Hangt aan: Artikel 10: data en datagovernance

Redactioneel gecontroleerd | high-risk-requirements, template

De volledige wettekst in de publieke AI Act Explorer.

Hangt aan: Artikel 11: technische documentatie

Redactioneel gecontroleerd | high-risk-requirements, template

De volledige wettekst in de publieke AI Act Explorer.

Hangt aan: Artikel 12: logging en traceerbaarheid

Redactioneel gecontroleerd | high-risk-requirements, template

De volledige wettekst in de publieke AI Act Explorer.

Hangt aan: Artikel 13: transparantie richting gebruiksverantwoordelijken

Redactioneel gecontroleerd | high-risk-requirements, template

De volledige wettekst in de publieke AI Act Explorer.

Hangt aan: Artikel 14: menselijk toezicht

Redactioneel gecontroleerd | high-risk-requirements, template

De volledige wettekst in de publieke AI Act Explorer.

Hangt aan: Artikel 15: nauwkeurigheid, robuustheid en cyberbeveiliging

Redactioneel gecontroleerd | high-risk-requirements, template

De volledige wettekst in de publieke AI Act Explorer.

Redactioneel gecontroleerd | high-risk-requirements, template

De volledige wettekst in de publieke AI Act Explorer.

Hangt aan: Artikel 17: kwaliteitsmanagementsysteem

Redactioneel gecontroleerd | high-risk-requirements, template

De volledige wettekst in de publieke AI Act Explorer.

Redactioneel gecontroleerd | template, value-chain

De volledige wettekst in de publieke AI Act Explorer.

Redactioneel gecontroleerd | template, value-chain

De volledige wettekst in de publieke AI Act Explorer.

Redactioneel gecontroleerd | high-risk-requirements, template

Publieke route om maatregelen per rol en context te structureren.

Hangt aan: Artikel 4: AI-geletterdheid

Redactioneel gecontroleerd | ai-literacy, template

De volledige wettekst van de verboden praktijken met alle categorieën en uitzonderingen, in de publieke AI Act Explorer.

Hangt aan: Artikel 5: verboden praktijken

Redactioneel gecontroleerd | prohibited-practices, template

Publieke beslisroute voor de afzonderlijke transparantieverplichtingen.

Redactioneel gecontroleerd | template, transparency

De volledige wettekst in de publieke AI Act Explorer.

Hangt aan: Artikel 55: GPAI-modellen met systeemrisico

Redactioneel gecontroleerd | gpai-systemic-risk, template

De volledige wettekst in de publieke AI Act Explorer.

Redactioneel gecontroleerd | innovation, template

De volledige wettekst in de publieke AI Act Explorer.

Redactioneel gecontroleerd | innovation, template

De volledige wettekst in de publieke AI Act Explorer.

Hangt aan: Artikel 72: post-market monitoring

Redactioneel gecontroleerd | post-market, template

De volledige wettekst in de publieke AI Act Explorer.

Hangt aan: Artikel 73: melding van ernstige incidenten

Redactioneel gecontroleerd | post-market, template