DG-006GemiddeldAanbiederDetectief
Kwaliteitsborging van data-annotatie
Wanneer gegevens worden gelabeld of geannoteerd, moeten aanbieders kwaliteitsborgingsprocedures implementeren die consistentie, nauwkeurigheid en reproduceerbaarheid van annotaties waarborgen, inclusief meting van inter-annotator-overeenstemming.
Artikelen:Article 10(2)(b)Article 10(3)
Bewijs voorbeelden
- Annotation guidelines document
- Inter-annotator agreement report
- Annotation QA audit records
Normen
ISO 42001:2023 §8.2ISO/IEC 5259-1
Gerelateerde controles
- DG-001Training Data Quality RequirementsArticle 10(3) requires that training, validation, and testing data sets are subject to data governance practices that ensure relevance,…
- DG-002Bias Detection and CheckingProviders must examine training, validation, and testing datasets for possible biases that could affect health, safety, or fundamental rights, and…
- DG-003Data Documentation and ProvenanceProviders must document the origin, collection methodology, labelling process, and relevant characteristics of all data sets used in training, validation,…
- DG-004Data Representativeness AssessmentArticle 10(3) requires that training data sets are sufficiently representative of the intended population and use-case context, and providers must…
- DG-005Data Relevance and Completeness CheckProviders must verify that data sets used for high-risk AI systems are relevant and complete for the system's intended purpose, documenting any known gaps…
- DG-007Privacy-Preserving Data TechniquesWhen processing personal data for AI training, providers must implement appropriate privacy-preserving techniques such as pseudonymisation, anonymisation,…
Gerelateerde AI-verordening-begrippen
Upgrade wanneer het juridisch verdedigbaar moet zijn.
De gratis vragenlijst geeft voorlopige signalen. De Volledige Beoordeling zet echte systeeminformatie om in een controleerbaar besluitdossier: extractie, componentscheiding, bewijs, nationale wetgeving en een auditklaar dossier.
Start gratis risicovoorbeeld