DefGPT

Ministerie van Defensie

DefGPT is het interne alternatief voor de bekende AI-diensten zoals ChatGPT voor het ministerie van Defensie. Deze dienst biedt defensiemedewerkers mogelijkheden om Large Language Model (LLM)-technologie toe te passen voor allerlei doeleinden, zoals het samenvatten of classificeren van teksten, of als hulpmiddel om nieuwe tekst of programmeercode op te stellen.

Laatst gewijzigd op 19 juni 2026 om 9:31 | Publicatiestandaard 1.0

• Publicatiecategorie: Overige algoritmes
• Impacttoetsen: DPIA
• Status: In gebruik

Algemene informatie

Thema

Organisatie en bedrijfsvoering

Begindatum

2024-11

Contactgegevens

https://www.defensie.nl/service/contact

Verantwoord gebruik

Doel en impact

Dit algoritme heeft geen directe impact op burgers en bedrijven. Het doel van de toepassing is om medewerkers van Defensie te helpen sneller en veiliger informatie te verwerken en gebruiken. De tool ondersteunt bij dagelijkse werkzaamheden, zoals het samenvatten van teksten, zoeken van informatie en opstellen van documenten. Daarnaast zorgt de interne omgeving ervoor dat gevoelige informatie van Defensie beschermd blijft en niet terechtkomt bij openbare AI-diensten.

Afwegingen

AI en vooral Large Language Models (LLM’s) kunnen veel werk sneller en slimmer maken. Ze helpen bij het verwerken van informatie, het nemen van beslissingen en het gebruiken van bestaande kennis. Daarom kan deze technologie Defensie helpen om zich sneller en beter voor te bereiden op haar belangrijkste taken.

De introductie van DefGPT is een eerste stap in het gebruik van deze technologie binnen Defensie. Medewerkers kunnen hiermee veilig werken met een interne AI-tool. Dat is belangrijk, omdat gevoelige informatie van Defensie niet gedeeld mag worden met openbare diensten zoals ChatGPT. Zo wordt voorkomen dat anderen toegang krijgen tot vertrouwelijke informatie.

Menselijke tussenkomst

Er is geen sprake van geautomatiseerde besluitvorming. Een mens beoordeelt de gegeneerde informatie uit DefGPT.

Risicobeheer

De chats worden tijdelijk opgeslagen en daarna verwijderd. Deze data wordt niet gebruikt voor het doortrainen van het model.

Op basis van normen uit onder andere de Baseline Informatiebeveiliging Overheid (BIO) vindt er binnen de toepassing logging en autorisatie plaats. Zo wordt het gebruik van de toepassing gemonitord.

Toelichting op impacttoetsen

DefGPT verwerkt als toepassing geen eigen data. De data die ingevoerd wordt door de eindgebruiker wordt tijdelijk opgeslagen voor het gebruikersgemak. Deze wordt daarna automatisch verwijderd. De data wordt ook niet gebruikt voor het doortrainen van het model binnen DefGPT.

Impacttoetsen

Data Protection Impact Assessment (DPIA)

Werking

Gegevens

DefGPT maakt gebruik van GPT-OSS 120B van OpenAI als basis LLM algortime. OpenAI geeft niet aan op welke specifieke bronnen het model is getraind.

Links naar gegevensbronnen

OpenAI GPT OSS Model card: https://arxiv.org/abs/2508.10925

Technische werking

LLMs (Large Language Models) zijn een type kunstmatige intelligentie (AI) die speciaal ontwikkeld zijn om de structuur en semantiek van menselijke taal te leren nabootsen. Ze kunnen tekst genereren, vertalen, classificeren en vragen beantwoorden op basis van een database met informatie. LLM's hebben toepassingen in natuurlijke taalverwerking (NLP) en zijn bekend om hun vermogen om complexe taalstructuren te leren begrijpen en tekst te genereren die moeilijk te onderscheiden is van menselijke taal.

De tekstuele input wordt opgesplitst in een reeks van 'tokens' (woordjes, letters of andere tekstfragmenten) die vervolgens aan het model worden gegeven. Het model voorspelt vervolgens wat waarschijnlijk als volgende token komt en gebruikt deze output om nieuwe tekst te genereren. Dit proces wordt herhaald totdat de gewenste lengte van de tekst is bereikt, waardoor een coherent en logisch geheel ontstaat.

Leverancier

OpenAI

Link naar broncode

https://huggingface.co/openai/gpt-oss-120b