Tink derom: De algoritmebeskriuwingen yn it Frysk binne automatysk oerset. Hjir kinne flaters yn sitte. Foar de orizjinele beskriuwingen geane jo nei de Nederlânske ferzje fan it Algoritmeregister.

De gearfetter

De Summarizer lit ACM-meiwurkers dokuminten, benammen rapporten en besluten, gearfetsje mei in yntern taalmodel (op it stuit GPT-5 mini yn 'e ACM Azure-omjouwing). Fertroulike dokuminten kinne ek gearfette wurde, om't der ôfspraken makke binne mei de leveransier oangeande privacy en ynformaasjefeiligens.

Lêst feroare op 24 febrewaris 2026 om 19:34 | Publikaasjestandaard 1.0
Publicatiecategorie
Oare algoritmes
Impacttoetsen
IAMA, DPIA
Status
Yn gebrûk

Algemene ynformaasje

Tema

  • Ekonomy
  • Organisaasje en bedriuwsfiering

Begjindatum

1-2025

Kontaktgegevens

info@acm.nl

Link nei publykspagina

Bevoegdheden | ACM

Ferantwurde gebrûk

Doel en impact

It doel fan it algoritme is om grutte dokuminten gear te fetsjen. Dit makket it mooglik om gearfettings rapper te generearjen. Boargers en bedriuwen sille yn prinsipe net ynteraksje hawwe mei it algoritme. It produkt (de gearfetting) kin lykwols in boarger of bedriuw berikke, bygelyks fia in beslút.

Afwagings

It foardiel fan dit algoritme is dat it tiidseffektiver is en mear strukturearre en unifoarme gearfettings produseart as wannear't meiwurkers dit mei de hân dogge.

Minskele tuskenkomst

In generearre gearfetting wurdt troch ien beoardiele en oanpast wêr nedich. De gearfetting wurdt brûkt yn it wurk fan in ACM-meiwurker.

Risikobehear

In generearre gearfetting wurdt troch in persoan beoardiele en oanpast wêr nedich. As de gearfetting noch net beoardiele is, ferskynt in disclaimer dy't stelt dat it generearre is mei help fan AI. De Summarizer befettet ek in warskôging om foarsichtich te wêzen mei persoanlike gegevens en se net op te nimmen yn 'e Summarizer. Persoanlike gegevens meie allinich opnommen wurde as se evenredich binne en der in juridyske basis is foar it ferwurkjen dêrfan. Ta beslút, dokuminten dy't troch de ACM levere wurde, wurde net brûkt om it model te trainen en wurde dêrom net ûnbedoeld iepenbier makke.


Taljochting op impacttoetsen

De DPIA is hast klear

Impacttoetsen

  • Ympact Assessment Minskerjochten en Algoritmes (IAMA)
  • Data Protection Impact Assessment (DPIA)

Wurking

Gegevens

Dokuminten dy't relevant binne foar de ACM

Technyske wurking

Der wurdt in OpenAI-taalmodel brûkt. Dit model waard yn earste ynstânsje traind op grutte hoemannichten gegevens en doe troch OpenAI fynôfstimd om brûkersynstruksjes te folgjen. Microsoft stelde it taalmodel beskikber fia de Azure OpenAI API. De funksjonele behearders (superbrûkers) hawwe in oantal prompts makke. Dizze wurde tegearre mei in boarnedokumint nei it taalmodel stjoerd. De API jout dan in antwurd (de gearfetting) werom dat werjûn wurdt yn 'e Summarizer. It ûnderlizzende OpenAI-taalmodel mei de gegevens dy't foar gearfetting ferstjoerd binne net opslaan of brûke foar fierdere training.

Soartgelikense algoritme beskriuwingen

  • It algoritme ûnderstreket persoanlike gegevens yn dokuminten. In meiwurker moat alle siden besjen en kontrolearje dat it dokumint goed lakt is. De software ferwideret dan alle markearre ynformaasje en swart it út. De dokuminten kinne dan publisearre wurde, bygelyks op grûn fan de Wet Iepen Bestjoer (WOO).

    Lêst feroare op 5 febrewaris 2025 om 9:15 | Publikaasjestandaard 1.0
    Publicatiecategorie
    Oare algoritmes
    Impacttoetsen
    DEDA, DPIA
    Status
    Yn gebrûk
  • It algoritme identifisearret persoanlike gegevens en foarôf ynfierde wurden yn dokuminten. In meiwurker moat troch it dokumint gean en kontrolearje oft de warskôging korrekt is en it goedkarre of ôfwize. In meiwurker kin sels merken tafoegje. Nei goedkarring troch de meiwurker, alle goedkard sinjalen en markearrings skildere swart.

    Lêst feroare op 14 oktober 2024 om 10:02 | Publikaasjestandaard 1.0
    Publicatiecategorie
    Oare algoritmes
    Impacttoetsen
    Fjild net ynfierd.
    Status
    Yn gebrûk
  • It algoritme markearret persoanlike gegevens yn dokuminten. In meiwurker kontrolearret alles mei de hân en jout dan de opdracht om de markearre ynformaasje ûnomkearber te ferwiderjen of ûnlêsber te meitsjen. De dokuminten kinne dan publisearre wurde, bygelyks op basis fan 'e WOO. Dit is leechrisiko, selslearende AI.

    Lêst feroare op 17 juny 2025 om 9:12 | Publikaasjestandaard 1.0
    Publicatiecategorie
    Oare algoritmes
    Impacttoetsen
    DPIA
    Status
    Yn gebrûk
  • It algoritme ûnderstreket persoanlike gegevens yn dokuminten. In meiwurker moat alle siden kontrolearje en ferifiearje dat it dokumint goed anonymisearre is. De software ferwideret dan alle markearre ynformaasje en makket it swart. De dokuminten kinne dan publisearre wurde, bygelyks op basis fan 'e Open Government Act (WOO).

    Lêst feroare op 21 maaie 2025 om 13:54 | Publikaasjestandaard 1.0
    Publicatiecategorie
    Oare algoritmes
    Impacttoetsen
    Fjild net ynfierd.
    Status
    Yn gebrûk
  • It algoritme ûnderstreket persoanlike gegevens yn dokuminten. In meiwurker moat alle siden besjen en ferifiearje dat it dokumint goed anonymisearre is. De software ferwideret dan alle markearre ynformaasje en swart it út. De dokuminten kinne dan publisearre wurde, bygelyks op grûn fan de Wet Iepen Bestjoer (WOO).

    Lêst feroare op 10 febrewaris 2025 om 11:32 | Publikaasjestandaard 1.0
    Publicatiecategorie
    Oare algoritmes
    Impacttoetsen
    DEDA, DPIA
    Status
    Yn gebrûk