Publications Office of the EU
Legal notices: Virtual assistant, the explainability notice - Over het Bureau voor publicaties
Dockbar
Mededeling over verklaarbaarheid

Virtuele assistent : Mededeling over verklaarbaarheid

Publio – De intelligente assistent van het portaal van het Bureau voor publicaties van de Europese Unie (OP-portaal)

Laatst bijgewerkt: 16/05/2023

Publio, de intelligente assistent van het portaal van het Bureau voor publicaties van de Europese Unie (OP-portaal), is een instrument voor kunstmatige intelligentie (AI) dat interageert met natuurlijke personen en zoekopdrachten uitvoert met behulp van trefwoorden op basis van informatie die openbaar beschikbaar is op het OP-portaal.
Deze mededeling over verklaarbaarheid bevat informatie voor gebruikers over het regelgevingskader inzake kunstmatige intelligentie en de beginselen voor de werking van Publio in dit verband. Het Bureau voor publicaties van de Europese Unie zet zich in voor transparantie en betrouwbare, verklaarbare AI.

Transparantie met betrekking tot kunstmatige intelligentie (AI) – algemene beginselen

Transparantie en openheid bij het optreden van de instellingen van de Unie zijn cruciaal voor goed bestuur en deelname van het maatschappelijk middenveld, zoals bepaald in artikel 15 van het Verdrag betreffende de werking van de Europese Unie (VWEU), waarin het volgende is bepaald:

“1. Om goed bestuur te bevorderen en de deelneming van het maatschappelijk middenveld te waarborgen, werken de instellingen, organen en instanties van de Unie in een zo groot mogelijke openheid.”

In artikel 41 van het Handvest van de grondrechten van de Europese Unie (recht op behoorlijk bestuur) is bepaald dat de administratie haar beslissingen met redenen moet omkleden.

In het document Ethische richtsnoeren voor betrouwbare KI (aanhangsel 1), een reeks richtsnoeren die in 2019 is opgesteld door de door de Europese Commissie opgerichte deskundigengroep op hoog niveau inzake kunstmatige intelligentie, wordt transparantie genoemd als een van de zeven vereisten (aanhangsel 2) waaraan AI-systemen moeten voldoen. In deze richtsnoeren wordt verder bepaald dat transparantie een onderdeel is van het beginsel van verklaarbaarheid, dat vereist dat de betrokken datasets en technische processen transparant zijn en dat over de capaciteiten en het doel van AI-systemen openlijk wordt gecommuniceerd. De datasets en technische processen moeten daarom gedocumenteerd, traceerbaar, verklaarbaar en interpreteerbaar zijn.

De hierboven genoemde beginselen moeten worden toegepast op de ontwikkeling, de uitrol en het gebruik van op AI gebaseerde oplossingen en instrumenten door de instellingen, bureaus, organen en agentschappen van de EU.

Op basis van deze algemene beginselen moeten mensen, wanneer zij een interactie hebben met een AI-systeem, vooraf worden geïnformeerd dat dit het geval is. Zo kunnen gebruikers een geïnformeerde keuze maken om de interactie voort te zetten of het instrument niet verder te gebruiken.

In overeenstemming met de transparantieregels moeten de gebruikers ook de nodige informatie krijgen om hen te helpen de output van het systeem te interpreteren en die output op passende wijze te gebruiken.

Betrouwbare, verklaarbare AI

Betrouwbare en verklaarbare AI zijn essentiële doelstellingen voor de EU. De EU werkt aan een regelgevingskader voor AI. Het voorstel van de Europese Commissie van 21 april 2021 voor een verordening tot vaststelling van geharmoniseerde regels inzake artificiële intelligentie (hierna “AI-verordening” genoemd) (aanhangsel 3) bevat twee belangrijke soorten toezeggingen door aanbieders van op AI gebaseerde oplossingen en instrumenten: transparantie en informatieverstrekking.

Gebruikers van AI-systemen hebben recht op informatie. Dat recht gaat gepaard met overeenkomstige verplichtingen, zoals de verplichting om het systeem in overeenstemming met de instructies te gebruiken en de prestaties van het betrokken AI-instrument te monitoren. Naleving van deze regels leidt tot een verantwoordingsplicht bij alle betrokken actoren.

De voorgestelde AI-verordening bepaalt in artikel 52 (Transparantieverplichtingen voor bepaalde AI-systemen) dat “1. Aanbieders zorgen ervoor dat AI-systemen die voor interactie met natuurlijke personen zijn bedoeld, zodanig worden ontworpen en ontwikkeld dat natuurlijke personen worden geïnformeerd dat zij interageren met een AI-systeem, tenzij de omstandigheden en de gebruikscontext dit duidelijk maken. […]”

De voorgestelde AI-verordening volgt een risicogebaseerde aanpak, waarbij een onderscheid wordt gemaakt tussen AI-toepassingen die i) een onaanvaardbaar risico, ii) een hoog risico, en iii) een laag of minimaal risico met zich meebrengen.

Publio, de intelligente assistent van het OP-portaal, converseert met natuurlijke personen en voert zoekopdrachten uit met behulp van trefwoorden op basis van informatie die openbaar beschikbaar is op het OP-portaal. Die informatie wordt gepubliceerd op basis van het transparantiebeginsel dat ten grondslag ligt aan alle beleidsmaatregelen en wetgeving van de EU. De intelligente assistent genereert geen nieuwe inhoud en manipuleert noch beïnvloedt de keuzes van gebruikers, afgezien van het voorstellen van mogelijke filteropties voor de zoekopdrachten van de gebruikers. Publio moet daarom worden geacht te vallen onder de categorie “laag risico” (iii) zoals gedefinieerd in het ontwerp van de AI-verordening.

In titel IV (Transparantie) van het ontwerp van de AI-verordening is bepaald dat bij het ontwerp en de werking van AI-systemen rekening moet worden gehouden met de specifieke risico’s die deze kunnen inhouden: 1) manipulatie door middel van subliminale technieken, d.w.z. technieken waarvan gebruikers zich niet bewust zijn, of 2) uitbuiting van kwetsbare groepen, met psychologische of fysieke schade tot gevolg. Striktere transparantieverplichtingen gelden voor systemen die i) interageren met mensen, ii) worden gebruikt om emoties te detecteren of mensen in te delen in (sociale) categorieën op basis van biometrische gegevens, of iii) inhoud genereren of manipuleren (“deepfakes”). Hoewel Publio interageert met natuurlijke personen, is de intelligente assistent niet ontworpen om emoties op te sporen met het doel emoties te manipuleren en bevat hij evenmin elementen die onbedoeld tot een dergelijk resultaat zouden kunnen leiden. Publio valt dus niet onder de bovengenoemde criteria.

AI en aansprakelijkheid

Het voorstel van de Europese Commissie voor de AI-verordening is op 28 september 2022 aangevuld met een voorstel voor een civielrechtelijke aansprakelijkheidsregeling voor AI – de richtlijn inzake aansprakelijkheid voor artificiële intelligentie (aanhangsel 4) (hierna “richtlijn AI-aansprakelijkheid” genoemd), naar aanleiding van de resolutie van het Europees Parlement die is aangenomen op grond van artikel 225 VWEU (aanhangsel 5).

Zoals uiteengezet in de richtlijn AI-aansprakelijkheid zijn de bestaande aansprakelijkheidsregels, die op schuld gebaseerd zijn, niet geschikt voor de behandeling van vorderingen op grond van aansprakelijkheid voor schade die is veroorzaakt door op AI gebaseerde producten en diensten. Volgens de bestaande aansprakelijkheidsregels moeten slachtoffers het bestaan van een onrechtmatig doen of nalaten bewijzen, de persoon identificeren die de schade heeft veroorzaakt en een oorzakelijk verband aantonen. De specifieke kenmerken van AI, waaronder de complexiteit, autonomie en ondoorzichtigheid ervan (het zogenaamde “blackboxeffect”), maken het moeilijk om vast te stellen wie aansprakelijk is voor schade als gevolg van het gebruik van AI. Slachtoffers die dergelijke schade lijden, kunnen er daarom van worden weerhouden om schadevergoeding te vorderen. Gezien de aard van het probleem van de bewijslast biedt de voorgestelde richtlijn AI-aansprakelijkheid innovatieve oplossingen door de hierboven beschreven vereisten te versoepelen via het gebruik van openbaarmaking en weerlegbare vermoedens van niet-naleving.

De voorgestelde richtlijn AI-aansprakelijkheid biedt doeltreffende middelen om potentieel aansprakelijke personen en relevant bewijsmateriaal te identificeren. Zo wordt in de richtlijn bijvoorbeeld bepaald dat een nationale rechter de openbaarmaking van relevant bewijsmateriaal (en de bewaring ervan) over specifieke AI-systemen met een hoog risico waarvan wordt vermoed dat zij schade hebben veroorzaakt, kan gelasten (aanhangsel 6). Bovendien moeten de nationale rechters, met inachtneming van de vereisten van artikel 4 van de voorgestelde richtlijn, ervan uitgaan [...] dat er een causaal verband bestaat tussen de schuld van de verweerder en de door het Ai-systeem geproduceerde output (of het feit dat het AI-systeem juist geen output heeft gegenereerd).

Zoals in de toelichting bij de voorgestelde richtlijn AI-aansprakelijkheid werd geconcludeerd, “hebben dergelijke effectieve regels inzake civielrechtelijke aansprakelijkheid het bijkomend voordeel dat zij alle personen die betrokken zijn bij activiteiten in verband met AI-systemen een extra stimulans geven om hun verplichtingen met betrekking tot het van hen verwachte gedrag, na te komen”.

Over Publio

Termen en definities

Term Definitie
Referentietabellen Referentietabellen (ook bekend als Authority tables of Named Authority Lists (NAL’s)) worden gebruikt voor het harmoniseren en standaardiseren van de codes en bijbehorende labels die in verschillende omgevingen (bv. webplatforms, systemen en applicaties) worden gebruikt. Ze maken het ook makkelijker gegevens uit te wisselen tussen de EU-instellingen, bijvoorbeeld bij besluitvormingsprocessen. Voorbeelden van dergelijke referentietabellen zijn gecodificeerde lijsten van talen, landen, rechtspersonen…
Chatbot Een chatbot is een systeem op basis van kunstmatige intelligentie (AI) dat is ontworpen om menselijke gesprekken te simuleren en door middel van tekst of spraak met gebruikers te communiceren. Chatbots maken gebruik van technieken voor natuurlijke-taalverwerking (NLP, natural language processing) om de input van gebruikers te begrijpen en erop te reageren, geautomatiseerde bijstand te verlenen, informatie te verstrekken of specifieke taken uit te voeren op basis van vooraf vastgestelde regels of algoritmen. Ze worden veel gebruikt in verschillende toepassingen, zoals bij de klantenservice, virtuele assistenten en online berichtenplatforms, om de communicatie te vergemakkelijken en snel antwoord te kunnen geven op vragen van gebruikers.
Conversationele AI Conversationele AI is een vorm van kunstmatige intelligentie die op menselijke communicatie lijkende gesprekken tussen een mens en een computer vergemakkelijkt.
Conversatiestroom De term “conversatiestroom” verwijst naar de soepele en logische progressie van een gesprek (gebruikerstraject) tussen de chatbot en de gebruiker. Dit verwijst naar de manier waarop een chatbot de bedoeling van de gebruiker begrijpt, passende antwoorden geeft en het gesprek leidt om de aangegeven doelen of de intentie van de gebruiker te realiseren.
Entiteit In dit verband wordt de term “entiteit” gebruikt voor een informatie-eenheid die uit de input van de gebruiker kan worden geëxtraheerd en die relevant is voor het doel van de gebruiker, d.w.z. die helpt om te begrijpen wat het doel van de gebruiker is. Deze informatie-eenheden worden geïdentificeerd en opgeslagen om precies die informatie op te kunnen halen die de gebruiker zoekt. Een voorbeeld van een entiteit is de auteur van een specifiek artikel.
EU Vocabularies of EuroVoc EuroVoc (EU Vocabularies) is een specifieke reeks meertalige, multidisciplinaire referentietabellen die door het Publicatiebureau worden beheerd en betrekking hebben op de activiteiten van de EU. Hierin staan termen in de 24 officiële talen van de EU, plus drie talen van kandidaat-lidstaten van de EU: Albanees, Macedonisch en Servisch.
Intentie In dit verband verwijst de term “intentie” naar het doel dat de gebruiker in gedachten heeft wanneer hij een vraag of opmerking (zoekopdracht) intypt of uitspreekt. Een intentie is een idee of begrip dat aanwezig kan zijn in een bericht (uiting) van de gebruiker. Een voorbeeld van een intentie is het feit dat de gebruiker een specifiek onderwerp, een specifieke publicatie of een persoon wil zoeken.
Taalmodel Een taalmodel is een soort programma op basis van kunstmatige intelligentie (AI) dat is ontworpen om natuurlijke taal te analyseren en te begrijpen. Het maakt gebruik van statistische en probabilistische technieken om te voorspellen welke woorden of zinnen het meest waarschijnlijk zijn op de volgende plaats in een bepaalde zin of zinsnede. Met andere woorden: een taalmodel is een instrument dat kan worden gebruikt om zinnen te genereren of aan te vullen op basis van de context en de inhoud van de input.
Taalbegrip (LUIS) Cloudgebaseerde dienst voor conversationele AI die op maat gesneden intelligentie op basis van machinaal leren toepast op de tekst van een gesprek in natuurlijke taal, om de algemene betekenis ervan te voorspellen en relevante, gedetailleerde informatie te verzamelen.
Machinaal leren (ML) Machinaal leren (ML) is een vorm van kunstmatige intelligentie (AI) die softwaretoepassingen in staat stelt te “leren” van eerdere praktijken en feedback en daardoor nauwkeuriger te worden bij het voorspellen van resultaten zonder daar expliciet voor te worden geprogrammeerd.
Natuurlijke-taalverwerking (NLP) Natuurlijke-taalverwerking (NLP) is een gebied binnen de kunstmatige intelligentie (AI) waarbinnen wordt gewerkt om computers in staat te stellen menselijke taal, zowel geschreven als gesproken, te analyseren en te begrijpen.
Zoektraject De term “zoektraject” verwijst naar de reeks interacties die een gebruiker doorloopt wanneer hij specifieke informatie zoekt. Het is het proces om de gebruiker door middel van een reeks vragen en antwoorden te begeleiden bij het identificeren en verwezenlijken van de intentie waarmee hij was gaan zoeken. Bij een chatbot omvat het zoektraject het begrijpen van de zoekopdracht van de gebruiker, het opvragen van relevante informatie uit een databank of kennisbasis en het presenteren van de informatie aan de gebruiker op een wijze die gemakkelijk te begrijpen is en relevant is voor de behoeften van de gebruiker.
Gebruikerstraject Iemands ervaring tijdens een enkele gebruikssessie op een website of een applicatie, bestaande uit de reeks acties die zijn uitgevoerd om een bepaald doel op die website of applicatie te bereiken.
Uiting Input van de gebruiker, elk bericht dat door de gebruiker tijdens een gesprek ingetypt of uitgesproken wordt. Eén uiting kan bestaan uit één woord of meerdere woorden, zoals een vraag of een zinsnede.

Wat is Publio?

Publio, de intelligente assistent van het portaal van het Bureau voor publicaties (OP-portaal), is een op AI gebaseerd instrument dat converseert met natuurlijke personen en zoekopdrachten uitvoert met behulp van trefwoorden op basis van informatie die openbaar beschikbaar is op het OP-portaal. Publio combineert technieken voor conversationele kunstmatige intelligentie (AI) zoals natuurlijke-taalverwerking (NLP) en machinaal leren (ML) met interactieve spraakherkenning en traditionele zoeksystemen om gebruikers te helpen bij het vinden van EU-publicaties, EU-wetgeving en contactpersonen bij de Europese instellingen.

Meer specifiek maakt de intelligente assistent gesproken of getypte gesprekken tussen eindgebruikers en het OP-portaal mogelijk. De intelligente assistent is momenteel beschikbaar in het Engels, Frans en Spaans. Hoewel de intelligente assistent door iedereen kan worden gebruikt, biedt hij ook een oplossing die is afgestemd op de behoeften van mensen met een leeshandicap, wat de toegankelijkheid ten goede komt. Bovendien wordt zo conversationeel zoeken mogelijk: een nieuwe manier van zoeken waarbij gebruikers – net als in een normaal gesprek – in volledige zinnen kunnen spreken met een door AI aangedreven spraakassistent die daarop reageert met antwoorden, en waarbij de uitwisseling tussen de gebruiker en de intelligente assistent de vorm heeft van een gesprek.

Welke soorten gegevens gebruikt Publio?

Publio maakt gebruik van de informatie die openbaar beschikbaar is op het OP-portaal. Die informatie wordt gepubliceerd op basis van het transparantiebeginsel dat van toepassing is op alle beleidsmaatregelen en wetgeving van de EU. Op basis van dat corpus gebruikt Publio indelingen en categorieën die beschikbaar zijn op het OP-portaal, zoals EuroVoc-onderwerpen, auteurs of formaten, om het gesprek te sturen en te verfijnen en de gebruiker te helpen zoeken in de drie belangrijkste collecties van het OP-portaal: EU-publicaties, EU-recht en de officiële gids van de EU (EU Whoiswho).

Publio gebruikt een bestaand taalmodel om de vragen van gebruikers te begrijpen en de gebruikers tijdens hun zoektraject te begeleiden. Op basis van feedback van gebruikers wordt het Publio-taalmodel voortdurend verder verbeterd en getraind om tegemoet te komen aan de verwachtingen van de gebruikers en in te spelen op de diversiteit van de gebruikersinput in de drie ondersteunde talen.

Deze training heeft betrekking op meerdere componenten van het onderliggende systeem van Publio:

 

  • Een vooraf bepaalde reeks uitingen die verband houden met verschillende mogelijke soorten intenties om Publio in staat te stellen om, ten eerste, het einddoel van de gebruiker te begrijpen, en ten tweede, de gebruiker stap voor stap naar de verwezenlijking van dat doel te leiden.
  • Een vooraf gedefinieerde reeks vaste vragen die Publio “begrijpt” en waarvoor hij gebruikers een vooraf bepaald antwoord kan geven. Voorbeeld: Hoe kan ik publicaties bestellen?
  • Machinaal geleerde entiteiten die door Publio kunnen worden geïdentificeerd en in de achtergrondprocessen van Publio kunnen worden gebruikt om zoekparameters te detecteren, nauwkeurigere zoekresultaten aan te bieden of opties voor te stellen om de zoekopdracht verder te verfijnen. Deze entiteiten zijn gebaseerd op de bestaande indelingen en gegevenscategorieën zoals EuroVoc-thesauri of andere door EuroVoc beheerde referentietabellen: auteurs, formaten, talen, EU-organen (organisaties), functionele rollen in de overheidsdiensten van de EU enz. Op basis daarvan kan Publio bijvoorbeeld uit de zoekopdracht van de gebruiker opmaken dat de gebruiker een publicatie zoekt met een specifiek onderwerp of van een specifieke auteur.

Hoe werkt Publio?

Publio maakt gebruik van Microsoft Language Understanding (LUIS) (aanhangsel 7) om gebruikersinput (schriftelijk of gesproken) te verwerken, de bedoeling van de gebruiker te begrijpen en de belangrijkste elementen (entiteiten) te identificeren waarin de gebruiker geïnteresseerd is. Op basis van de gedetecteerde intentie initieert Publio een op maat gemaakte conversatiestroom om gebruikers te helpen het beoogde doel in enkele eenvoudige stappen te bereiken.

Momenteel maakt Publio gebruik van de volgende vier belangrijkste conversatiestromen:

  • Zoekstroom voor documenten, om gebruikers te helpen bij het zoeken van EU-publicaties of juridische documenten van de EU
  • Zoekstroom voor personen, om gebruikers te helpen bij het zoeken van ambtenaren in dienst van EU-instellingen
  • Zoekstroom voor organisaties, om gebruikers te helpen bij het zoeken van EU-organen (organisaties)
  • Vraag-en-antwoordstroom (QnA), om veelgestelde vragen te beantwoorden met een standaardantwoord.

Als een “zoek”-stroom wordt herkend, zal de virtuele assistent de gebruiker begeleiden bij het zoeken van een relevant document of een relevante persoon of organisatie door de gebruiker eenvoudige vragen te stellen en, op basis van het antwoord van de gebruiker, filteropties voor te stellen.

Voor de QnA-stroom houdt het personeel van het Publicatiebureau een lijst bij van paren met veelgestelde vragen en hun standaardantwoorden. Wanneer “QnA” als intentie wordt herkend en er een hoge mate van gelijkenis is tussen de specifieke vraag van de gebruiker en een van de vragen die in het systeem zijn opgeslagen, wordt direct een passend antwoord naar de gebruiker teruggestuurd. Bijvoorbeeld:

- als de QnA-intentie wordt herkend met een zoekopdracht als “Waar is mijn bestelling?”, antwoordt de assistent met “U kunt uw orderstatus controleren in de rubriek Mijn bestelling in uw profiel”.

- als de QnA-intentie wordt erkend met een zoekopdracht als “Waar kan ik documenten voor kinderen vinden”, antwoordt de assistent met “Publicaties voor kinderen zijn beschikbaar in de Kinderhoek”.

Gebruikers kunnen hun vragen intypen of uitspreken. De chatbot registreert de audio-input (de gesproken vragen van de gebruiker) en stuurt deze naar een spraakherkenningsmodule die de spraak omzet in tekst. De audio-input wordt verwerkt door de spraak-naar-tekst-dienst van Microsoft Azure (aanhangsel 8). Publio toont de audio-input vervolgens als een reeks woorden die door de spraakherkenningsmodule zijn herkend, en komt dan met het antwoord, zowel schriftelijk als mondeling met behulp van spraaksynthese. Deze uitwisseling is onmiddellijk (er is geen vertraging) en tijdelijk (er blijft geen spoor van achter).

 

Hoe analyseert Publio de vraag en stelt hij resultaten voor?

Publio maakt geen gebruik van generatieve technologie en is dus niet in staat om zelf inhoud te genereren of de inhoud van gebruikers te manipuleren.

Publio gebruikt een op machinaal leren gebaseerd taalmodel dat is getraind (getraind taalmodel) om input van gebruikers te herkennen en erop te reageren. Dit model is verantwoordelijk voor het verwerken van het bericht of de zoekopdracht van de gebruiker, het identificeren van de intentie van het bericht en het geven van een passend antwoord. Het trainingsproces van Publio bestaat erin het model voor machinaal leren te voeden met een groot aantal gemerkte trainingsgegevens, waaronder voorbeelden van gebruikersinputs en de bijbehorende intenties en plausibele reacties.

Publio gebruikt natuurlijke-taalverwerking en het getrainde taalmodel om de intentie van de gebruiker te begrijpen en uit de vraag van de gebruiker de herkende entiteiten te halen (bijvoorbeeld zoekterm, onderwerp, auteur, documentdatum, documentformaat). Publio gebruikt deze entiteiten om de zoekopdracht uit te voeren en het zoekresultaat weer te geven.





Als het resultaat van de zoekopdracht te ruim is, zet Publio het gesprek voort en stelt hij de gebruiker aanvullende vragen om het zoekresultaat te verfijnen door te filteren op andere entiteiten.

De vragen van Publio beperken zich tot het identificeren van de intentie van de gebruiker, het vastleggen van het doel ervan en het formuleren van de juiste zoekopdracht voor het corpus bestaande uit de inhoud die op het PB-portaal gepubliceerd is. De door Publio voorgestelde resultaten komen volledig uit dit corpus.

Feedback van gebruikers



Op elk moment tijdens het gesprek kan de eindgebruiker positieve, neutrale of negatieve feedback geven over zijn/haar ervaring met Publio. Daarbij kan het gaan om handmatige feedback waartoe de gebruiker op elk moment het initiatief kan nemen, of feedback als reactie op een automatische pop-up die de gebruiker na enkele seconden van inactiviteit om feedback vraagt. Bovendien worden vragen die door Publio niet correct worden “begrepen” automatisch geregistreerd en periodiek verwerkt door een menselijk team van het Publicatiebureau. Zowel de feedback van gebruikers als de analyse van vragen die Publio niet goed heeft “begrepen”, worden gebruikt om het taalmodel opnieuw te trainen en zo de dienstverlening aan de eindgebruikers voortdurend te blijven verbeteren.

 

Verwerking van privégegevens

De op het OP-portaal beschikbare gegevens worden verwerkt in overeenstemming met de algemene verordening gegevensbescherming (AVG) van de EU en de verordening betreffende de verwerking van persoonsgegevens door de instellingen, organen en instanties van de EU (aanhangsel 9).

Geen enkel element, noch de input van de gebruiker, noch de informatie die via de antwoorden van Publio wordt verstrekt, wordt door Publio opgeslagen, bewaard of gearchiveerd.

De verzamelde feedback wordt zodanig geanonimiseerd dat deze niet kan worden gekoppeld aan de gebruiker van wie de feedback is ontvangen.

Persoonsgegevens worden niet gebruikt voor geautomatiseerde besluitvorming, tracering of profilering.

Huidige beperkingen

  • Transcriptie van namen met behulp van spraak: de meeste namen worden “begrepen” en correct getranscribeerd, maar de naamextractie is gebaseerd op machinaal leren en is niet 100 % nauwkeurig. Als gevolg van beperkingen van LUIS worden sommige namen niet correct geëxtraheerd, zelfs nadat het model met de specifieke voorbeelden uit de dataset is getraind.
  • Datums in het Frans en het Spaans: in complexere contexten is het “begrip” van datums minder nauwkeurig in het Spaans en het Frans. Zo zal het jaar in het Spaans worden herkend met “entre 2016 y 2017” zonder extra context, terwijl het niet zal worden herkend met “entre el año 2019 y 2020”. In het Engels wordt “2 years ago” herkend, maar in het Frans “il y a 2 ans” niet.
  • Spraakherkenning werkt slechts in één taal tegelijk.
  • De spraakherkenning heeft geen spelmodus, wat betekent dat gebruikers woorden niet letter voor letter kunnen spellen om een nauwkeurige transcriptie te waarborgen.
  • De herkenning van benoemde entiteiten werkt niet goed in langere zinnen in combinatie met “Mrs”/“Miss”.

 

Bureau voor publicaties van de Europese Unie, 16 mei 2023

1 Beschikbaar op https://ec.europa.eu/futurium/en/ai-alliance-consultation.1.html

2 Deze zeven vereisten waaraan betrouwbare AI moet voldoen, zijn: 1) menselijke controle en menselijk toezicht; 2) technische robuustheid en veiligheid van de software; 3) privacy en goede datagovernance; 4) transparantie; 5) diversiteit, non-discriminatie en rechtvaardigheid; 6) milieu- en maatschappelijk welzijn; 7) verantwoordingsplicht en aansprakelijkheid.

3 Voorstel voor een verordening van het Europees Parlement en de Raad tot vaststelling van geharmoniseerde regels betreffende artificiële intelligentie (wet op de artificiële intelligentie) en tot wijziging van bepaalde wetgevingshandelingen van de unie, COM(2021) 206 final, Brussel, 21.4.2021; het document wordt momenteel besproken door de medewetgevers, het Europees Parlement en de Raad.

4 Voorstel voor een richtlijn van het Europees Parlement en de Raad betreffende de aanpassing van de regels inzake niet-contractuele civielrechtelijke aansprakelijkheid aan artificiële intelligentie (AI), Brussel, 28.9.2022, COM(2022) 496 final.

5 Resolutie van het Europees Parlement van 20 oktober 2020 met aanbevelingen aan de Commissie betreffende het civielrechtelijk aansprakelijkheidsstelsel voor kunstmatige intelligentie (2020/2014(INL)).

6 Zie artikel 3.

7 https://www.luis.ai/

8 https://query.prod.cms.rt.microsoft.com/cms/api/am/binary/RE5cCGB

9 Verordening (EU) 2016/679, PB L 119 van 4.5.2016, blz. 1 en Verordening (EU) 2018/1725, PB L 295 van 21.11.2018, blz. 39.