De OSPO-NL kennisbank is een verzameling van kennis en best practices voor het opzetten en uitvoeren van OSPO's (of OSPOs) bij organisaties in Nederland.
Het onderwerp AI raakt OSPO's op verschillende manieren. Laten we kijken waar wel elkaar kunnen ondersteunen. Informatiebronnen in dit ticket delen. Hier een voorzet voor onderwerpen:
Mogelijke extern auteursrecht dat we binnenhalen via AI. Denk aan Copilot. Dit gaat ook over code. Dat kan betekenen dat we security-risico's naar binnen halen, plagiaat plegen en dat kan ook weer naar buiten komen als we het als open source publiceren/bijdragen. Een maatregel kan zijn dat we voorlichting doen voor gebruikers dat ze zelf verantwoordelijkheid dragen over het opgeleverde werk. Aanbieders trekken in de voorwaarden namelijk de handen er vanaf met een disclaimer.
Open source AI-modellen. Zijn er misschien modellen die we kunnen aanbevelen/goedkeuren voor gebruik?. Er valt wat af te dingen over wenselijkheid van bepaalde licenties, maar misschien kunnen we daar adviserend in zijn, ook over andere zaken zoals kwaliteit van het model en ethische aspecten. Voor LLM's kan dat ook. Dit in samenwerking met andere afderlingen.
Open datasets. Moeten we iets zeggen of ondersteunen in het gebruik van open data? Met de toename van machine learning/AI is er meer behoefte aan open data en moet er dus ook wat worden gezegd over de datasets, qua licentie maar ook over de eigenschappen van die datasets.
Het onderwerp AI raakt OSPO's op verschillende manieren. Laten we kijken waar wel elkaar kunnen ondersteunen. Informatiebronnen in dit ticket delen. Hier een voorzet voor onderwerpen: