SCENE 1 0:00

Valmisolek AI kiireks arenguks

Tehisintellekt uurimistöös

Väljakutsed, rakendused
ja tulevikuvõimalused

Iren Irbe

Koordineerimis- ja arendusüksuse juht

Maksu- ja Tolliamet

Rakendusinformaatika doktorant

Tallinna Ülikool


Kui kiiresti tehisintellekt muutub?

AI võimekuse kolm võimalikku trajektoori aastani 2030 AI võimekus (skemaatiline) 2023 2026 2030 täna aeglustub praeguses tempos kiireneb
AI võimekuse kolm võimalikku trajektoori aastani 2030: aeglustub või saavutab platoo (nt andme- või energiapiirangud), jätkub praeguses tempos või kiireneb dramaatiliselt (nt kui AI kiirendab ise AI-uurimist). Pidev joon = senine areng, katkendjooned = stsenaariumid. Allikas: International AI Safety Report 2026 — 100+ sõltumatut eksperti 30+ riigist.

Uurimistöö praegused väljakutsed

Uurimistöö muutub kognitiivselt üle jõu käivaks.

1 TB+ juhtumi kohta

Andmemaht

Üksik juhtum võib ületada terabaiti andmeid ja digitaalseid tõendeid.

Paljud süsteemid

Killustumine

Andmed on killustatud mitme süsteemi ja kokkusobimatute vormingute vahel — üldist ülevaadet pole.

Tähtajad

Ajasurve

Uurijad peavad fakte seostama ja pingeliste tähtaegade jooksul otsuseid langetama.

Dokumenteerimata

Teadmuse kadu

Kogemus, kontekst ja otsuste põhjendused jäävad inimeste pähe ja lahkuvad koos nendega.

Kasvav

Keerukus

Iga juhtumiga lisandub rohkem olemeid, seoseid ja infoallikaid. Regulatsioonid ja uurimismeetodid muutuvad pidevalt, suurendades keerukust.

Põhijäreldus

Uurijad kulutavad liiga palju aega info otsimisele ja korrastamisele ning liiga vähe aega selle analüüsimisele.

Infoüleküllus (Miller, 1956)

Inimese töömälu mahutab korraga umbes 7±2 ühikut. Kui andmemaht ületab selle võimekuse, halveneb infotöötlus. Kaasaegsed uurimised ületavad neid piire pidevalt, tekitades kognitiivse pudelikaela.


Kus tehisintellekt saab aidata

Alates info leidmisest kuni teadmuse säilitamise ja analüüsi toetamiseni.

01

Leia infot kiiremini

  • ▹Otsi mitmest süsteemist ja infoallikast
  • ▹Tõlgi mitmekeelset infot
  • ▹Pääse juurde varasematele juhtumitele, dokumentidele ja organisatsiooni teadmustele
02

Mõista infot kiiremini

  • ▹Tee kokkuvõtteid aruannetest ja juhtumite materjalidest
  • ▹Eralda võtmeolemid (entities), sündmused ja seosed
  • ▹Korrasta suured infohulgad struktureeritud ülevaadetesse
03

Säilita teadmus

  • ▹Toeta sisseelamist ja teadmuse ülekandmist
  • ▹Jäädvusta organisatsiooni teadmust ja ekspertiisi
  • ▹Vähenda sõltuvust üksikutest ekspertidest
04

Toeta analüüse ja prognoose

  • ▹Tuvasta mustreid, seoseid ja anomaaliaid
  • ▹Püstita ja võrdle alternatiivseid hüpoteese
  • ▹Sea eeldusi kahtluse alla ja vähenda kinnituskalduvust (confirmation bias)
  • ▹Arvuta riskinäitajaid ja prognoose olemasolevate andmete põhjal
  • ▹Toeta keerulisi uurimisi seletatava analüütikaga
Näide: hüpoteesi kahtluse alla seadmine

Uurija:"Usun, et see ettevõte on seotud käibemaksupettusega."

AI:"Võimalik. Aga olemasolevate tõendite põhjal võib tegemist olla hoopis allhankekorralduse, raamatupidamisvea või rahapesujuhtumiga?"

Analüüsist prognoosini

Lisaks juhtunu selgitamisele saab AI märgistada riskinäitajaid ja prognoosida tõenäolisi tulemusi, näidates alati kõrval ka tõendeid, millele see toetus.


Praeguste AI-lahenduste puudused

Üldotstarbeline AI ei ole loodud uurimistööks.

Usaldusväärsus

  • ▹Hallutsinatsioonid ja faktivead
  • ▹Liigne enesekindlus iseenda väljundite suhtes

Arutluskäik ja läbipaistvus

  • ▹Piiratud arusaam uurimiskontekstist
  • ▹Läbipaistvuse ja seletatavuse puudumine
  • ▹Kalduvus tugevdada olemasolevaid eeldusi

Turvalisus ja kontroll

  • ▹Andmekaitse ja konfidentsiaalsuse mured
  • ▹Sõltuvus välistest pilveteenustest

Miks see on oluline

Uurimistöös on enesekindla vale vastuse hind kõrge, seega tuleb selgelt eristada, kus saab AI-le loota ja kus peab inimene kontrolli hoidma.


Mida oleme õppinud

Kolm õppetundi, mis kujundavad, kuidas AI peaks uurimistöösse sobima.

Infoprobleem

  • ▹Infoüleküllus piirab tõhusat analüüsi
  • ▹Kontekst ja seosed on sama olulised kui tõendid ise

Teadmuse kadu

  • ▹Asjatundlikkust ja arutluskäiku on raske säilitada
  • ▹Teadmus kaob sageli kogenud töötajate lahkumisega

Mida AI peab pakkuma

  • ▹Vältida kinnitumist üheainsa seletuse juurde
  • ▹Toetada inimese otsustusvõimet, mitte asendada seda
  • ▹Jääda seletatavaks, jälgitavaks ja õiguslikult nõuetele vastavaks

Otsustus jääb inimesele

Uurijad vajavad tuge mõistmiseks ja arutlemiseks, mitte ainult vastuseid AI-"oraaklilt".

Eesmärk on tugevdada inimese arutlusvõimet, mitte asendada seda.


Kus oleme täna?

UO lokaalne AI-keskkond

  • ▹Töötab täielikult MTA sisevõrgus, ilma internetiühenduseta
  • ▹Kasutusel on lokaalsed suured keelemudelid
  • ▹Tõlkimine on juba kasutuses ja testitud
  • ▹Lahendust kasutab praegu väike hulk UO ametnikke
  • ▹Praegune keskkond on suuresti loodud juba olemasoleva riistvara baasil
  • ▹Tundlikud andmed ei liigu MTA võrgust välja

AI on abiline ja abivahend, mitte inimese asendus.


Uus tehisaruteenuste testserver

Võrreldes praeguse lahendusega — lokaalse andmetöötluse põhimõte säilib, võimekus kasvab.

kuni 10
paralleelset päringut korraga (varem üks)
40
kasutajat korraga — ilma järjekorrata
ET · RU
hübridotsing ja mitmekeelne analüüs; tekst ka skaneeritud dokumentidest
9+
failivormingut tõlkes (docx, pdf, srt, …)
  • ▹Suurem kontekstiaken — pikki dokumente saab töödelda tervenisti, varasem info ei kao
  • ▹Vestlusrobot: kasutajapõhine püsimälu, püsivad märkmed, ajastatud tegevused ja tegevusplaanid
  • ▹Töörežiimid: kiire igapäevatöö, tavapärane abistamine või põhjalikum analüüs
  • ▹Lokaalne masintõlge (LibreTranslate) — tõlge jääb serverisse
  • ▹Sisendiks ka dokumendid, pildid ja helifailid eri vormingutes ja keeltes
Dokumenditöötluse voog: klassifitseerimine ja inimese ülevaatuse haru
„Kas vajab ülevaatust?” → inimene
Dokumenditöötluse töövoog: AI klassifitseerib tulemuse — vajadusel suunab inimese ülevaatusele.

Testserver praktikas: neli vaadet

Kõik näited pärinevad testserveri keskkonnast.

LibreTranslate: keelte loend, hiina → eesti tõlge
TÕLGE Lokaalne masintõlge — 17 keelt; dokumendivormingud: docx, pdf, srt …
Eesti kõne transkriptsioon kõnelejaga ja ajatemplitega
TRANSKRIPTSIOON Kõne → tekst — kõnelejad ja ajatemplid, kokkuvõte nupu vajutusega.
Helifaili sisu analüüs vestlusroboti vestluses
VESTLUS Multimodaalne sisend — helifaili sisu küsitav otse vestluses.
Transkripti redigeerimisaken: iga lause parandatav
INIMESE KONTROLL Iga transkriptiosa parandatav enne salvestamist.
Punane niit: AI valmistab ette — inimene kontrollib ja otsustab.

Järgmised sammud

Katsetamisest edasi.

  • ▹Loodud on uus ja võimsam server, millele on paigaldatud suuremad keelemudelid
  • ▹Uus server → testkeskkond
  • ▹Olemasolev server → arenduskeskkond
  • ▹Järgmised funktsioonid: transkriptsioon, failide analüüs ja töötamine suuremate andmemahtudega
  • ▹Süsteemi edasiseks arendamiseks otsime aktiivselt rahastusvõimalusi
  • ▹Paralleelselt valmib teadustööl põhinev AI-assistendi / AI Uurija prototüüp

lähitulevik
01

Materjalid

Dokumendid · kirjavahetus · maksed · registriandmed

02

Info korrastamine

Isikud ja ettevõtted · sündmused · seosed · ajajoon

03

Analüüsi toetamine

Mustrid · kõrvalekalded · riskikohad · võimalikud selgitused

04

Uurija

Hindab · otsustab · tegutseb

AI aitab suurest infomahust olulise üles leida ja seosed nähtavaks teha. Otsused ja vastutus jäävad uurijale.


Uurimine ei ole sirgjooneline

Järeldus kujuneb tõendite ja hüpoteeside korduva kontrollimise tulemusena.

Harva

Tõend Järeldus

Tavaliselt

Tõendid Hüpotees Uus info Täpsustatud hüpotees Uus info Järeldus

AI saab aidata küsida:

  • ▹ Mis info on veel puudu?
  • ▹ Mis võiks seda veel selgitada?
  • ▹ Mis räägib meie hüpoteesile vastu?
  • ▹ Kas varasemates juhtumites on midagi sarnast?

AI ei anna uurijale õiget vastust, vaid aitab kontrollida, kas esimene võimalik selgitus peab paika.


Näide: AI-toega uurimine

Kolmest töötlemata meilist struktureeritud juhtumipildini.

Sisend

Kolm seotud meili

Toormaterjal, mida uurija muidu käsitsi loeks ja ristviiteid teeks.

Analüüs

AI-toega

  • ▹Olemite eraldamine
  • ▹Seoste kaardistamine
  • ▹Ajatelje koostamine
  • ▹Võtmeisikute ja sündmuste tuvastamine
Väljund

Struktureeritud pilt

  • ▹Visuaalne teadmusgraaf (knowledge graph)
  • ▹Struktureeritud ülevaade seostest
  • ▹Kiirem arusaam uurimiskontekstist
Knowledge graph for case NST-2024-0847: entities, evidence and hypotheses extracted from the email archive, shown alongside a timeline and case entities panel
Väljund – teadmusgraaf, mis seob kolmest meilist eraldatud isikud, tõendid ja hüpoteesid (juhtum NST-2024-0847).
Case entities extracted by AI: Subject A, NorthStar Trading, Unknown Sender and Cayman Holdings LLC, with connections and evidence tags
Olemite eraldamine – lähtematerjalist tuvastatud isikud ja organisatsioonid.
Investigation timeline: initial hypothesis formed, evidence retrieved, preliminary analysis complete
Ajatelje koostamine – sündmused ja analüüsietapid järjestatuna.

Hüpoteeside kaalumine

Evidence timeline for case NST-2024-0847: three supporting and four challenging items, each tagged to hypothesis H1, H2 or H3 with a timestamp
Iga tõend on seotud hüpoteesiga ja märgitud toetavaks või kahtluse alla seadvaks, nii et vastuolulised tõendid jäävad nähtavaks, selle asemel et neid ära seletada.
Decision-tree outcomes for the three hypotheses: blackmail confirmed (35%), fabrication narrative (60%) and collusion (5%), each with consequences and a scenario selector
Iga hüpotees mõeldakse läbi oma tagajärgedeni, et uurija saaks enne tegutsemist kaaluda, mis igast tulemusest järgneks.
Devil's Advocate panel raising counter-arguments, a confirmation bias warning, logical analysis and a recommendation for the same case
Kuradi advokaat – vastuargumendid, kinnituskalduvuse hoiatus ja soovitus täiendavate tõendite kogumiseks.
Phase portrait simulation showing attractor basins, a cusp fold and trajectories between stable and creative basins
Simulatsioon – olukorra modelleerimine, kuidas see ajas stabiilsete ja ebastabiilsete tulemuste vahel liikuda võiks.
Sisendist teadmiseni

Uurimistöö käigus kogutud toormaterjal muutub struktureeritud graafiks, millest uurija saab ülevaate.


Live-demo: AI kokkuvõttemoodul

AI teeb teadmusgraafis olevate objektide põhjal kokkuvõtte, mis aitab uurijal kiiresti aru saada, mis on juhtumiga seotud. See võtab sisendiks teadmusobjektid ehk Knowledge Objects (KOs), mis esindavad erinevaid tõendiallikaid, ja sünteesib need sidusaks, loetavaks kokkuvõtteks.

Sisendvaade (teadmusobjektid) Token Usage: 842/8192
// INGESTED EVIDENCE STREAM (JSON-LD)
KO-001 (Incident Report):
"At 02:35, silent alarm at Central Data Facility. Rear door unsecured. Guard J. Kask found unconscious".
KO-002 (Surveillance Log):
"Camera 04 captures Blue Van (771-BKV) departing at 02:15. Driver unidentifiable. Logs 02:00–02:30 deleted".
KO-003 (Suspect Interview):
"Suspect A. Tamm (Owner 771-BKV) claims alibi: 'Night Market 22:00–03:00'. Status: UNVERIFIED".
KO-004 (Forensics Preliminary):
"USB Drive (Ev-001) recovered near rack 14. Contains encrypted partition. Traces of 'DarkSide' ransomware signature."
KO-005 (Toxicology Report):
"Guard J. Kask blood sample positive for Zolpidem (sedative). Dosage consistent with forced ingestion approx 01:30."
KO-006 (ANPR Hit):
"Vehicle 771-BKV detected by camera #442 (Pärnu Mnt) heading South at 02:45. Speed: 110km/h."
KO-007 (Witness Statement):
"Market vendor M. Tamm (no relation) states stall #42 was closed at 22:00. Contradicts Suspect A's alibi."
KO-008 (Financial Intel):
"Wallet 0x7a...f2 linked to A. Tamm received 2.5 BTC at 03:15. Sender wallet flagged as 'DarkSide Affiliate'."
KO-009 (Background Check):
"A. Tamm: Prior conviction (2021) for cyber-facilitated fraud. Known associate of 'The Broker' (Suspect B)."
KO-010 (Network Log):
"Firewall alert 02:10: Outbound SSH connection to IP 185.x.x.x (Moldova). 4.2GB data exfiltrated."
KO-011 (Physical Tõendid):
"Latent print lifted from Server Rack 14 handle. Match: A. Tamm (99.9% confidence)."
KO-012 (Suspect B Sighting):
"Patrol unit reports individual matching description of 'The Broker' entering vehicle 771-BKV at 01:45."
KO-013 (Dark Web Chatter):
"Post on 'BreachForums' at 03:30: 'Fresh gov database for sale. Estonia origin.' User: 'SilentNight'."
KO-014 (Vehicle Search):
"Vehicle 771-BKV intercepted at 04:00. Laptop (Ev-002) found under passenger seat. Driver A. Tamm detained."
KO-015 (Laptop Forensics):
"Ev-002 contains SSH keys matching Central Data Facility server. Browser history shows access to 'BreachForums'."
KO-016 (Arrest Report):
"Suspect B ('The Broker') apprehended at safehouse. Confirms A. Tamm was hired for physical access."
Ülesanne: sünteesi KO-d kokkuvõtteks.
Mitmest allikast tõendite kokkuvõtte tegemise simulatsioon.
Süsteemi andmed
● Võrgus

Mudel: Gemma 4 27B

Sisend: JSON-LD Stream

Kontekst: 8k Tokens

Režiim: Võrgust eraldatud (offline)

Miks teha KO-dest kokkuvõtteid?

Kui AI teeb kokkuvõtteid struktureeritud KO-dest, mitte suvalisest vabatekstist, langeb hallutsinatsioonide risk, sest kokkuvõte peab toetuma faktidele, mis on juba teadmusgraafis kirjas.


Interaktiivne demo: mobiil + lauaarvuti

Koostööpõhine töövoog – välitöötajalt analüütikule reaalajas.

Mobiilirakendus Häälpõhine jäädvustus välitöös
Töölauarakendus Uurimisplatvorm

Välitöö jäädvustamine

Välitöötajad kasutavad häält vaatluste jäädvustamiseks patrullil, ülekuulamisel või kontrolli ajal. Mobiililiides seab esikohale kiiruse ja minimaalse kognitiivse koormuse.

Süvaanalüüs

Analüütikud pääsevad täielikule teadmusgraafile, olemite seostele ja arutlusahelatele AI Uurija kaudu. See võimaldab neil teha teadlikke otsuseid, mis tuginevad kogu uurimiskontekstile.


Assistendi lauaarvuti

Uurimiskeskkonna interaktiivne prototüüp.

See prototüüp demonstreerib mitme vidinaga töölauda. Kasutage külgriba vaadete vahetamiseks (Home, Dashboard, Documents, Analysis, Chat) ja valige rippmenüüst roll, et näha rollipõhiseid seadeid.


Liides

Häälepõhise assistendi interaktiivne prototüüp.

Põhifunktsioonid

01

Häälpõhine suhtlus

Hääle kasutamine alandab kognitiivset barjääri vaikiva teadmuse sõnastamisel, soodustades vaba jutustamist ja hetkeolukorra kirjeldamist.

02

Vestluslik dialoog

AI toimib sokraatilise partnerina, kasutades "intuitsioonipumpasid", et vestluse käigus esile tuua varjatud eeldusi.

03

Ankurdatus (GraphRAG)

Iga vastus on ankurdatud teadmusgraafi külge. Liides seob loodud teadmised selgesõnaliselt tagasi nende lähte-KO-dega.

04

Kontekstitundlik kohandumine

Kohandab liidest ja soovitusi kasutaja praeguse rolli ja asukoha järgi.

05

EASCI integratsioon

Ühendab kogemuse jäädvustamise ja selle struktureeritud teadmuseks sõnastamise.

Proovi: Klõpsa prototüübis mikrofoniikoonil, et simuleerida häälega jäädvustamise seanssi.

Mobiilirakendus

Välitöötajad kasutavad häält, et kiiresti jäädvustada tõendeid ja vaatlusi paigal.

Töölauarakendus

Analüütik näeb teadmusgraafi reaalajas värskenevat ja saab kohe töötada uute tõenditega.

Sünkroniseerimine

Mobiilil jäädvustatud info ilmub hetkega lauaarvuti graafile, nii et meeskonnad teevad koostööd viivitusteta.

Vidinatepõhine kasutajaliides

Töölaud kohandub kasutaja rolliga. Uurija näeb graafikuid ja ajatelgi; analüütik näeb stsenaariume ja hüpoteese.

Rollid

Vali rippmenüüst roll, et näha, kuidas liides kohandub: Investigator, Analyst, Supervisor, Prosecutor, Auditor, AML Specialist, Audio Secretary.

Kognitiivse koormuse teooria (cognitive load theory)

Sweller (1988). Töömälu on piiratud. Kõrge pingega olukordades konkureerib trükkimise kognitiivne koormus (visuaal-motoorne) ülesandega. Hääl (kuulmis-verbaalne) kasutab eraldi kanalit, vähendades segamist.

Sokraatiline meetod

AI vaid ei salvesta; see küsib "Miks?". "Miks kontrollisite kõigepealt pagasiruumi?" See sunnib eksperti oma varjatud arutluskäigu sõnaselgelt välja ütlema.

Hääle tõhusus

Rääkimine on umbes kolm korda kiirem kui trükkimine (150 sõna/min versus 40 sõna/min). Kõrge pingega keskkondades trükkimine takistab teadmuse jäädvustamist.

Esitaja märkmed
  • Interaktiivne demo: See pole ekraanitõmmis. See on tegelik kood, mis töötab iframe’is.
  • Miks hääl? See pole ainult mugavus. Asi on kognitiivses koormuses. Politseinikud ei saa ohtu hinnates trükkida.
  • Sokraatiline partner: Rõhuta, et AI on aktiivne, mitte passiivne. See küsib detailide järele.
  • EASCI integreerimine: See on tsükli "E" (kogemus) ja "A" (sõnastamine) osa, mis toimub reaalajas.

Andmete elutsükkel ja jälgitavus

Kuidas info liigub süsteemis.

01

Andmeallikad

  • ▹Seadmed ja eraldatud andmed
  • ▹Registrid ja andmebaasid
  • ▹Pangainfo
  • ▹Kohtulahendid ja dokumendid
  • ▹Menetlused ja õigusaktid
02

Juhtumi toimik

  • ▹Andmed salvestatakse konkreetsesse juhtumi toimikusse
  • ▹Iga juhtum jääb täielikult eraldatuks
  • ▹Juurdepääs on rollipõhine ja logitakse
03

AI-analüüs

  • ▹Kokkuvõtete tegemine ja info eraldamine
  • ▹Seoste ja mustrite tuvastamine
  • ▹Analüütiline tugi ja visualiseerimine
  • ▹Väljundite täielik jälgitavus
04

Aruanded ja arhiiv

  • ▹Aruandeid saab eksportida
  • ▹Säilitustähtaegu hallatakse automaatselt
  • ▹Andmed kustutatakse vastavalt õiguslikele nõuetele

Põhimõtted

  • ✓Andmed jäävad asutuse kontrollitud taristusse
  • ✓Juhtumitoimikute vahel ei tehta ristotsinguid
  • ✓Mudeleid ei treenita operatiivsete juhtumiandmetega
  • ✓Iga tuletuskäiku saab tuvastada tagasi selle allikateni
Eraldatus süsteemi disainis

Iga juhtumi toimik on iseseisev. Juhtumite vahel ei tehta ristotsinguid, nii et info jääb selle uurimise piiresse, kuhu see kuulub.

Jälgitavad väljundid

Iga AI-tulemus viitab tagasi allikatele, mis hoiab analüüsi auditeeritavana ja võimaldab uurijal iga väidet kontrollida.

Säilitamine ja kustutamine

Andmeid säilitatakse ainult nii kaua, kui õiguslikud, regulatiivsed või operatiivsed kohustused seda nõuavad, seejärel kustutatakse need graafiku järgi.


Õiguslikud ja juhtimispõhimõtted

Neli kohustust hoiavad süsteemi seaduslikuna ja vastutustundlikuna.

Inimjärelevalve

  • ▹Uurijad jäävad vastutavaks kõigi otsuste eest
  • ▹AI toetab, kuid ei asenda inimese otsustusvõimet
  • ▹AI-väljundeid saab üle vaadata, parandada või ignoreerida

Läbipaistvus ja seletatavus

  • ▹AI loodud väljundid on selgelt märgistatud
  • ▹Tulemused sisaldavad selgitusi ja allikaviiteid
  • ▹Faktid ja AI loodud analüüs jäävad eraldatuks

Andmekaitse

  • ▹Isikuandmed jäävad juhtumi toimikusse
  • ▹Juurdepääs on kontrollitud ja täielikult logitud
  • ▹Säilitamine ja kustutamine järgivad õiguslikke nõudeid
  • ▹Turvaline asutusesisene paigaldus, välist pilve pole

Vastavus juba disainis

  • ▹LED (õiguskaitse direktiiv)
  • ▹GDPR (kui kohaldub)
  • ▹ELi AI-määrus
  • ▹Riiklikud õiguslikud nõuded
  • ▹Auditeeritavus ja aruandekohustus

Jälgitavus praktikas

Provenance and reasoning graph linking an AI conclusion back to its source emails and reasoning steps
Arutlusgraaf (reasoning graph) ja päritolugraaf (provenance graph): iga AI-järeldus viitab läbi oma arutlusetappide tagasi algsetele tõenditele.
Devil's Advocate chat message raising a coercion concern about timestamps aligning with Subject A's login sessions, with three reasoning sub-steps shown
Järeldus kontekstis: kuradi advokaadi sõnum, mis tõstatas ajatempli küsimuse koos oma arutlusetappidega, enne kui see graafis jälgitavaks muudeti.
Highlight context popup showing data lineage, element type and synchronized source references for an AI output
Iga väljund paljastab oma andmeliini (data lineage) ja allikaviited, nii et lugeja saab seda kontrollida või kahtluse alla seada.
Export menu showing compliance artefacts: FRIA, FRIA PDF, EU database metadata and XML, integrity proof and attestation
Ühe klõpsuga vastavusartefaktide eksport: FRIA, ELi andmebaasi metaandmed, tervikluse tõend ja kinnitus.

Vastavus töövoogu sisse ehitatud

Reasoning graph with dedicated LED, GDPR, EU AI Act and ECHR scanning steps feeding a compliance agent
Spetsiaalsed LED-, GDPR-, ELi AI-määruse ja ECHR kontrollietapid töötavad arutlusgraafi osana ja kaasatud on vastavusagent.

Seletatav, auditeeritav arutluskäik

Full reasoning graph tracing every analytical step from user messages and AI responses through field evidence to each hypothesis
Täielik arutlusgraaf: iga samm, tõendilink ja hüpoteesiharu on salvestatud, nii et analüüsi saab otsast lõpuni taasesitada ja üle vaadata.
Reasoning graph legend documenting node types, edge types and agent roles, including a dedicated Compliance and ComplianceReporter agent
Dokumenteeritud legend muudab graafi loetavaks: iga sõlm, serv ja agendi roll on määratletud, sealhulgas spetsiaalne vastavusreporter, mis koostab FRIA ja täisaruande ekspordid.

Vastavusreporteri aruanne

ComplianceReporter agent generating a FRIA for a high-risk law-enforcement AI, checking EU AI Act, LED, GDPR, EUROPOL, Europol JIT, EU WTR, FATF, ISO 20022, SWIFT, NIST AI RMF, ISO 27001 and Estonian ISKE, with two items flagged pending
Vastavusreporter koostamas FRIA-t: iga regulatiivne raamistik kontrollitakse artiklite kaupa, enamik on puhas ja mõned märgetega, kõrval on näha jooksvad etapid.

Päritolugraaf ja legend

Provenance legend based on the W3C PROV-O model, defining node types, field observation types, hypothesis versioning, compliance types and every edge type used in the graph
Graaf järgib W3C PROV-O standardit: legend määratleb iga sõlme, serva ja vastavustüübi.
Full provenance graph for case NST-2024-0847: a vertical chain of agents, activities, entities and compliance frameworks linking every conclusion back to its sources and the hypotheses
Täielik päritolugraaf: iga agent, tegevus, olem ja vastavusraamistik juhtumis, otsast lõpuni seotud, nii et iga järelduse saab jälgida tagasi allikateni.

Vastavusaruande ülevaade

Compliance report showing an 85 percent compliance score, evidence chain integrity checks, eight items requiring review and recommended actions including generating a FRIA report and exporting the audit trail
Juhtumi vastavusaruanne: üldskoor, tõendiahela tervikluse kontrollid, ülevaatamiseks märgitud kirjed (üks kõrge, seitse keskmist) ja soovitatud järgmised sammud, sealhulgas FRIA-aruanne ja auditijälje eksport.
Compliance assessment summary band showing an 85 percent score with five FRIA reports, one attestation, seventeen framework checks and fourteen frameworks
Skoori taga olev katvus: viis FRIA-aruannet, üks kinnitus ja seitseteist kontrolli neljateistkümne regulatiivse raamistiku lõikes.
Items requiring review: eight medium-severity items, including a coercion concern, a flagged timestamp anomaly and several preliminary FRIA and field-evidence requirements
Mida skoor palub inimesel kontrollida: ülevaatamiseks märgitud kirjed, alates subjekti A potentsiaalsest survestamisest ja märgitud ajatempli anomaaliast kuni esialgsete FRIA- ja välitõendite nõueteni.

Õiguslik vastavus

Nõue Rakendatud meetmed ja lahendused Süsteemi funktsioon
Andmekaitse ja eraelu kaitse
Estonian Constitution § 26, § 43 · ECHR Art. 8 · CFR Art. 7, 8 · FI PL § 10 — eraelu puutumatus ja isikuandmete kaitse Toimikupõhine andmete isoleerimine; rollipõhine juurdepääsuõigus (RBAC); krüpteeritud sideandmete hoidla; juurdepääs üksnes kohtumäärusega seotud ID alusel; kõik päringud logitakse; automaatne andmete aegumiskontroll. Juhtumi eraldatus Kohtumäärusega sidumine
LED Art. 4, Art. 8 · FI1054/2018 § 4–6 — töötlemise põhimõtted ja seaduslikkus Seaduslikkus, õiglus, eesmärgipärasus ja andmete minimeerimine: andmeid töödeldakse üksnes õiguskaitselistel eesmärkidel; iga juhtumi toimik on rangelt eraldatud; mustrite andmebaasi salvestatakse üksnes abstraktsed skeemid. Eesmärgipärasus
Estonian IKS § 20 · LED Art. 10 · FI1054/2018 § 11 — isikuandmete eriliigid Eriliiki andmeid (rass, etniline päritolu, poliitilised vaated, usutunnistus, tervis, biomeetria) töödeldakse üksnes rangelt vajalikul määral ja seaduses sätestatud juhtudel; automaatne klassifitseerimine, piirangud ja täiendavad turvameetmed. Automaatne klassifitseerimine
Estonian IKS § 43 · FI 1054/2018 § 31–32 — Security measures Andmete krüpteerimine puhkeolekus (AES-256); RBAC-põhine rollihaldus; täielik auditilogimine; automaatne varundamine. Krüpteerimine + RBAC
GDPR Art. 5, 6 · FI Tietosuojalaki 1050/2018 § 4 (kui kohaldub) Haldusandmete või mittekriminaaluurimise andmete töötlemisel: andmesubjekti nõusolek või õigustatud huvi; kohustuslik andmesubjekti teavitamine. Nõusoleku / aluse kontroll
Inimjärelevalve ja automatiseeritud otsustamine
Estonian Constitution § 22 · FI PL § 21 — Presumption of innocence AI ei tee süüd tuvastavaid otsuseid; süsteem toetab uurijat ega asenda kohtulahendeid. Süü ei hinnata
LED Art. 11 · FI1054/2018 § 13 — automatiseeritud otsustamine AI ei tee automatiseeritud otsuseid; kõik tulemused kinnitab uurija; ilma inimese sekkumiseta profiilipõhised otsused on keelatud. Inimene ahelas
ELi AI-määrus Art. 14(1)–(4) · CFR Art. 41 · FI Hallintolaki § 6 — inimesepoolne järelevalve ja hea haldus Uurija saab AI-väljundit igal ajal üle kirjutada, parandada või ignoreerida; süsteemi saab peatada „stopp“ nupuga; kasutajaliides näitab piiranguid ja võimekusi. Art 14(4)(b) kohaselt vähendavad hoiatused automatiseerimiskalduvust ja liigset toetumist AI-väljunditele. Ülekirjutamine / stopp Automatiseerimiskalduvuse vastased hoiatused
Estonian KrMS § 211 · ECHR Art. 6 · FI ETL 805/2011 4:1 — Objektiivsus; kohustus kaaluda õigustavaid ja süüstavaid tõendeid Kuradi advokaadi ja sokraatilise küsimise viiped sunnivad kaaluma alternatiivseid ja süüst vabastavaid seletusi, tõstavad esile kinnitust mitteleidvaid tõendeid ning vaidlustavad enneaegse lõpetamise, toetades objektiivse uurimise kohustust. Kuradi advokaat
ELi AI-määrus Art 9 — riskijuhtimissüsteem Pidev riskijuhtimisprotsess kogu süsteemi elutsükli vältel; tuvastatud riskid logitakse, hinnatakse ja maandatakse; tulemused kantakse tehnilisse toimikusse. Riskilog
ELi AI-määrus Art. 27 — Põhiõiguste mõjuhinnang Completed Põhiõiguste mõjuhinnang (FRIA); technical documentation per Article 11; risk-assessment log; conformity declaration. FRIA eksport
LED Art. 27 · GDPR Art. 35 · FI1054/2018 § 20 — andmekaitse mõjuhinnang Kõrge riskiga töötlemise korral viiakse läbi DPIA, eraldi ja täiendavalt AI-määruse FRIA-le. DPIA eksport
Läbipaistvus ja õigus selgitusele
Estonian Constitution § 15, § 24 · ECHR Art. 6, 13 · CFR Art. 47 · FI PL § 21 — tõhus menetlus, õiglane kohtulik arutamine ja õiguskaitsevahend AI arutlusahela eksport (PDF/JSON); arutlusgraaf võimaldab otsustusprotsessi samm-sammult vaidlustada; väljundid on läbipaistvad, seletatavad ja kaitsjale kättesaadavad. Arutlusgraaf
Estonian Constitution § 44(3) · FI1054/2018 § 23 — õigus andmetele juurde pääseda Built-in Andmesubjekti juurdepääsutaotlus (DSAR) export; personal-data query report is generated automatically. DSAR eksport
LED Art. 16 · FI1054/2018 § 25 — parandamine ja kustutamine Ebaõigeid politseiandmeid saab taotluse alusel parandada või kustutada; parandused levivad päritolugraafi kaudu. Päritolugraaf
ELi AI-määrus Art 86 — õigus selgitusele Iga AI-väljund sisaldab protsessitasandi selgitust: arutlusgraaf näitab järeldusetappe; päritolugraaf näitab sisendeid ja allikaid. Mudelisisesene XAI on harva teostatav ja sellele ei toetuta. Arutlusgraaf Päritolugraaf
ELi AI-määrus Art. 13 — Transparency Süsteemi kasutusjuhend ja kasutajaliides selgitavad AI võimekusi, piiranguid ja sihtotstarbelisi kasutusjuhtumeid. Kasutusjuhend / kasutajaliides
ELi AI-määrus Art 50 — kasutaja teavitamine Kasutajaid teavitatakse selgelt, et nad suhtlevad AI-ga; väljundid märgistatakse AI looduna. AI-väljundite märgistamine
FI Laki digitaalisten palvelujen tarjoamisesta 306/2019 § 7–§ 9 — digiteenuste ligipääsetavus (Soome) Avalikud teenuseliidesed ja AI loodud selgitused vastavad seaduslikele ligipääsetavusnõuetele (tajutav, arusaadav, kasutatav); avaldatakse ligipääsetavuse avaldus. Ligipääsetavus
Andmekvaliteet ja tõendid
LED Art. 7 · FI 1054/2018 § 7–8 — Data quality AI-põhised järeldused eristatakse selgelt faktidest; uurija kinnitab andmete õigsuse enne edasist kasutamist. Arutlusgraaf
LED Art. 6 · FI1054/2018 § 8 — andmesubjektide kategooriad Kahtlusalused, kannatanud, tunnistajad ja kontaktisikud eristatakse ja märgistatakse; AI-väljundid säilitavad need kategooriasildid. Isikukategooriate sildid
ELi AI-määrus Art. 10 · ECHR Art. 14 · CFR Art. 21 · FI Yhdenvertaisuuslaki 1325/2014 § 8 — andmehaldus ja mittediskrimineerimine Võrdlusandmeid kontrollitakse kallutatuse ja esinduslikkuse suhtes; andmete päritolu on jälgitav; kaitse diskrimineerivate väljundite eest. Kallutatuse kontrollid Päritolugraaf
ELi AI-määrus Art 15 — täpsus, robustsus ja küberturvalisus Täpsus deklareeritakse ja seda jälgitakse; robustsuse ja küberturvalisuse kontrollid; madala usaldusväärsusega väljundid käivitavad tagavara ja inimese kinnituse. Usaldusväärsus + tagavara
Estonian KrMS § 63 · FI ETL 805/2011 — Tõendi mõiste AI on uurimisabi; uurija poolt AI-analüüsi põhjal koostatud dokumendid võivad § 63 tähenduses kvalifitseeruda tõendiks (muu dokument). Päritolugraaf
Estonian KrMS § 64 · FI Pakkokeinolaki 806/2011 — Tõendite kogumise tingimused Tagatud on täielik jälgitavus: iga AI-väljund viitab algallikale ja säilitab andmete tervikluse. Päritolugraaf
Estonian KrMS § 146 — menetlustoimingu protokoll AI-abil koostatud dokumendid vastavad protokolli vormingu nõuetele: kuupäev, koostaja, kriminaalasja number, toimingu käik ja tulemus. Protokolli vorming
Estonian KrMS § 150 — heli- ja videosalvestus AI-analüüsil põhinev aruanne võib tugineda KrMS § 150 alusel salvestatud materjalile; salvestised on muutmata ja lisatakse juhtumi toimikusse. Muutmata salvestis
Turvalisus ja logimine
Estonian IKS § 36 · LED Art. 25(1) · FI 1054/2018 § 19 · 906/2019 § 17 — Logging Kogumine, muutmine, lugemine/päring, edastamine/avaldamine, ühendamine ja kustutamine logitakse automaatselt; logid tagavad jälgitavuse, aitavad tuvastada volitamata juurdepääsu ja neid säilitatakse vähemalt 3 aastat. Võltsimiskindel logi (tamper-evident log)
E-ITS · FI Tiedonhallintalaki 906/2019 4. ptk — turvameetmed Vastavus Eesti infoturbestandardile (E-ITS): turbeaste määratakse andmete konfidentsiaalsuse, tervikluse ja käideldavuse järgi; rakendatakse kataloogimeetmeid. Turbeaste (security class)
FI Tiedonhallintalaki 906/2019 § 18 — salastatud dokumendid / Katakri (Soome) Kui süsteem töötleb salastatud materjali, kohalduvad lisaks üldisele infoturbestandardile seaduslikud salastusmärgised ja Katakri-taseme kontrollid. Turbeastme määramine
Risk, dokumentatsioon ja juhtimine
ELi AI-määrus Art 11 + IV lisa — tehniline dokumentatsioon Täielikku tehnilist dokumentatsiooni peetakse ja see genereeritakse ühe klõpsuga vastavuse ekspordi kaudu. Vastavuse eksport
LED Art. 24 · FI1054/2018 § 18 — töötlemistoimingute registrid Töötlemistoimingute registrit peetakse; päritolugraaf annab väljundipõhised töötlemisandmed. Päritolugraaf
LED Art. 41–46 · FI 1054/2018 § 45 — Supervisory authority Processing is subject to oversight by the Andmekaitse Inspectorate (AKI); cooperation and audit support are built in. Auditi eksport
LED Ch. V (Art. 35–40) · FI1054/2018 § 41–44 — edastamine kolmandatesse riikidesse Piiriülesed edastused üksnes kehtival õiguslikul alusel; asutusesisene paigaldus hoiab andmed vaikimisi jurisdiktsiooni piires. Asutusesisene vaikimisi
Mudeli päritolu ja litsentsimine Kohalikud mudelid (Gemma, EuroLLM) töötavad asutusesiseselt vastavate avatud kaaludega litsentside alusel; mudelite versioonid ja litsentsid registreeritakse. Mudeliregister
FI Tiedonhallintalaki 906/2019 §§ 28a–28g · Hallintolaki 434/2003 §§ 53e–53g — automatiseeritud otsuste kasutuselevõtu juhtimine (Soome) Tehakse avalik kasutuselevõtuotsus (käyttöönottopäätös); töötlemiseeskirjad dokumenteeritakse koos sõnaselge mittediskrimineerimise tõendamisega; määratakse vastutavad isikud; jälgitavust säilitatakse viis aastat; iga automatiseeritud otsus märgistatakse sellisena. Kasutuselevõtu otsus
FI Tiedonhallintalaki 906/2019 § 10–§ 11 — Info Management Board (Finland) The system is subject to assessment by the Info Management Board (Tiedonhallintalautakunta) against 906/2019, an institutional oversight distinct from the Andmekaitse Ombudsman. Juhatuse hinnang
Piiriüleste jurisdiktsioonide kaitsemeetmed (Eesti · Soome · EL)
Põhikohustused on kinnitatud kõigis kolmes jurisdiktsioonis. Täielik allikapõhine kaardistus on Õigusliku jurisdiktsioonimaatriksi lisas.
Estonian HMS § 56 · KrMS § 305¹ · FI Hallintolaki § 45 · PL § 21(2) — põhjendatud ja vaidlustatav otsus Iga ametlikku toimingut toitev AI-toega väljund esitab kindlakstehtud faktid, tuginevad tõendid ja rakendatud sätted; lahend võib põhineda üksnes sellistel tõenditel, mida pooled said kontrollida. Põhjendatud otsus
Estonian KrMS § 126⁴, § 126¹³, § 126¹⁵ · FI Pakkokeinolaki 806/2011 10:60, 10:65 — jälitustegevuse luba, teavitamine ja järelevalve Varjatud meetmed nõuavad eelnevat ulatuselt piiritletud luba; isikut teavitatakse pärast loa kehtivuse lõppu; juurdepääs registreeritakse kahetasandilise sõltumatu järelevalve jaoks. Kohtulik luba Järelteavitamine
Estonian KrMS § 61, § 63 lg 2, § 305¹ · FI OK 17:1, 17:25 — Admissibility; AI inference is not tõend AI-väljund on märgistatud järeldusena, millel puudub ettemääratud tõenduslik kaal; ebaseaduslikult hangitud materjali saab välistada; süüdimõistmine ei saa tugineda kontrollimatule skoorile. AI-järelduse märgis
Estonian KrMS § 15² · FI616/2019 — politseiandmete õiguskaitse režiim Politsei andmetöötlus järgib spetsiifilist õiguskaitse režiimi, mitte üldisi andmekaitsereegleid: suletud eesmärgiga teisene kasutus, klassipõhine säilitamine ning kaitstud taktikalised ja allikaandmed. LED-režiimi töötlemine
Estonian KorS § 7 · KrMS § 9 · FI ETL 805/2011 4:4–4:6 — proportsionaalsus ja minimaalne sekkumine Iga meede on kõige vähem sekkuv, mis eesmärgi saavutab, proportsionaalne süüteo raskusega ja lõpeb eesmärgi saavutamisel. Minimaalne sekkumine
ELi AI-määrus Art 25, art 26, art 43, art 49(4) — kasutuselevõtja ja pakkuja kohustused isehostimisel Asutusesiseneises build or modification can flip the agency from deployer to provider; conformity assessment runs by internal control and the system is registered in the secure non-public section of the EU database. Kasutuselevõtja kohustused ELi andmebaas (mitteavalik)
Säilitamine ja kustutamine
LED Art. 5 · FI 1054/2018 § 6(3) — Retention periods Isikuandmeid säilitatakse ainult nii kaua, kui eesmärgi saavutamiseks vajalik; elutsükli graaf jälgib tähtaegu ja teavitab aegumisest. Elutsükli graaf
ELi AI-määrus Art 12 — logide säilitamine AI-süsteemi logisid säilitatakse vähemalt 6 kuud; päritolu- ja otsuselogid eksporditakse arhiivi elutsükli graafiku järgi. Elutsükli graaf
Estonian ArhS § 13, § 7 · FI Arkistolaki 831/1994 § 7, § 13 — dokumentide hindamine ja arhiivieeskirjad Arhiivimiskohustusega dokumendid hinnatakse ja eksporditakse eraldi; säilitus- ja kustutusgraafikud järgivad arhiivieeskirju ja dokumendi liiki. Elutsükli graaf
FI Arkistolaki 831/1994 § 8, § 13 — National Arhiivihinnang (Finland) Alalise säilitamise otsused teeb Rahvusarhiiv (Kansallisarkisto); säilitusloogika järgib selle hinnangut; hävitamine on turvaline ja andmekaitse nõuetele vastav. Arhiivihinnang

Säilitustähtajad ja kustutamine

Andmete liik Säilitustähtaeg (retention period) Õiguslik alus Erand võimalik?
Kriminaaltoimik
tõendid, protokollid
10 aastat (üldjuhul); 15 aastat (esimese astme kuriteod); alaline (inimsusevastased kuriteod) KrMS § 209 lg 2; VVm § 6 lg 1–4 Jah, kui on arhiiviväärtus
ArhS § 2 §§ 3–4, § 8; VVm § 6 § 5
Jälitustoimik (surveillance file)
pealtkuulamised, jälitustegevus (surveillance)
Kuni 50 aastat KrMS § 12612 lg 3 Ei
KrMS § 126¹² lg 3 (range piirang)
Kohtutoimik
istungite protokollid, otsused
10 aastat (pärast jõustumist) KrMS § 1601 lg 6–7 Jah, kui on arhiiviväärtus
ArhS § 2 §§ 3–4; § 8 § 2
DNA- ja sõrmejäljeandmed Kuni karistusregistri andmete kustutamiseni KrMS § 206; ECHR Art. 8 (S. and Marper v. UK) Jah, menetluse lõpetamisel (§ 200)
KrMS § 206 (kustutamine DNA- ja sõrmejäljeregistrist)
AI-arutluslogid
päritolu, otsused
Vähemalt 6 kuud; tehnilised dokumendid 10 aastat pärast turult kõrvaldamist ELi AI-määrus Art. 12(1), Art. 18(1), Art. 19(1) Jah, vaidlustamisel pikendatav
LED Art. 16(3)(a)(b); GDPR Art. 18(1)
Isikuandmed juhtumi toimikus Kuni eesmärgi täitumiseni IKS § 17; LED art 4(1)(e), art 5 Ei, välja arvatud seaduses ettenähtud juhud
IKS § 17 lg 2; § 25 lg 3–4
Mustrite andmebaasi kanded
anonüümne toimepanemise viis
Tähtajatu (isikuandmeid pole) LED Art. 4(1)(c) Ei kohaldu
Anonüümsed andmed, GDPR ei kohaldu
Auditilog
kes, millal, mida
Vähemalt 3 aastat IKS § 36; LED art 25(2) Jah, pikendatav
IKS § 36 lg 5; E-ITS turbeaste
Protokollid ja salvestised
ülekuulamised, vaatlused
Koos juhtumi toimikuga (10–15 aastat) KrMS § 146, § 148, § 150 lg 4 Jah, koos juhtumi toimikuga
VVm § 6 (järgib põhidokumenti)
Avaliku sektori dokumendid
avalik teave
5–50 aastat (dokumendi liigi järgi) ArhS § 13, § 7; AvTS § 40 (juurdepääsupiirang) Jah, kui on arhiiviväärtus
ArhS § 7, § 8, § 13

Lühendid ja õigusallikad

Lühend Täisnimi Eesti keeles / mis see on
Eesti õigusaktid
PS Eesti Vabariigi põhiseadus Eesti Vabariigi põhiseadus
IKS Isikuandmete kaitse seadus Isikuandmete kaitse seadus
KrMS Kriminaalmenetluse seadustik Kriminaalmenetluse seadustik
AvTS Avaliku teabe seadus Avaliku teabe seadus
ArhS Arhiiviseadus Arhiiviseadus
VVm Vabariigi Valitsuse määrus Vabariigi Valitsuse määrus
E-ITS Eesti infoturbestandard Eesti infoturbestandard (asendas ISKE 2023. aastal)
AKI Andmekaitse Inspektsioon Andmekaitse Inspektsioon (järelevalveasutus)
HMS Haldusmenetluse seadus Haldusmenetluse seadus (põhjendamiskohustus, kaalutlusõigus)
KorS Korrakaitseseadus Korrakaitseseadus (riiklik järelevalve, proportsionaalsus)
KüTS Küberturvalisuse seadus Küberturvalisuse seadus (E-ITS-i õiguslik alus, 24 h intsidentidest teatamine)
VõrdKS Võrdse kohtlemise seadus Võrdse kohtlemise seadus (mittediskrimineerimine, jagatud tõendamiskoormis)
KarS Karistusseadustik Karistusseadustik (andmete väärkasutuse ja saladuse rikkumise süüteod)
JAS Julgeolekuasutuste seadus Julgeolekuasutuste seadus (luureandmete eraldatus, järelevalve)
— Keeleseadus Keeleseadus (eesti keel asjaajamiskeelena)
Soome õigusaktid
PL Perustuslaki (731/1999) Soome põhiseadus
1054/2018 Laki henkilötietojen käsittelystä rikosasioissa… Seadus isikuandmete töötlemise kohta kriminaalasjades (Soome LED-ülevõtmine)
ETL Esitutkintalaki (805/2011) Kriminaaluurimise seadus (objektiivsuse põhimõte, 4. ptk § 1)
— Tiedonhallintalaki (906/2019) Info Management Act (security standard, ADM governance, board)
— Hallintolaki (434/2003) Haldusmenetluse seadus
— Tietosuojalaki (1050/2018) Andmekaitse Act (general; Tietosuojavaltuutettu = supervisory authority)
— Arkistolaki (831/1994) Arhiiviseadus (Rahvusarhiivi hinnang)
— Pakkokeinolaki (806/2011) Sundmeetmete seadus
— Yhdenvertaisuuslaki (1325/2014) Mittediskrimineerimise seadus
Julkri / Katakri — Soome avaliku halduse / riikliku julgeoleku infoturbekriteeriumid
OK Oikeudenkäymiskaari (4/1734) Kohtumenetluse seadustik (tõend 17. peatükis, ümber kirjutatud seadusega 732/2015)
616/2019 Laki henkilötietojen käsittelystä poliisitoimessa Seadus isikuandmete töötlemise kohta politseitoimingutes (politseiandmete lex specialis)
— Julkisuuslaki (621/1999) Avaliku tegevuse avalikkuse seadus (salastatus ja salastusmärgised)
— Tasa-arvolaki (609/1986) Naiste ja meeste võrdõiguslikkuse seadus
121/2019 Laki tiedustelutoiminnan valvonnasta Luureteabe kogumise järelevalve seadus (luurevolinik)
EL ja rahvusvaheline
LED Õiguskaitse andmekaitsedirektiiv – direktiiv (EL) 2016/680 ELi andmekaitsereeglid politsei ja kriminaalõiguse jaoks
GDPR General Andmekaitse Regulation — Regulation (EU) 2016/679 ELi üldine andmekaitseseadus
ELi AI-määrus Määrus (EL) 2024/1689 ELi tehisintellekti käsitlev määrus
ECHR Euroopa inimõiguste ja põhivabaduste kaitse konventsioon Euroopa Nõukogu inimõiguste leping (Euroopa Inimõiguste Kohus)
CFR Euroopa Liidu põhiõiguste harta ELi põhiõiguste harta (hinnatakse FRIA raames)
NIS2 Directive (EU) 2022/2555 ELi võrgu- ja infoturbe direktiiv (intsidentidest teatamine)
Vastavuse ja tehnilised terminid
FRIA Põhiõiguste mõjuhinnang Kasutuselevõtja hinnang ELi AI-määruse art 27 järgi
DPIA Andmekaitse mõjuhinnang Riskihinnang LED art 27 / GDPR art 35 järgi
DSAR Andmesubjekti juurdepääsutaotlus Isiku taotlus pääseda ligi oma isikuandmetele
RBAC Rollipõhine juurdepääsuõigus Juurdepääs vastavalt kasutaja rollile
XAI Seletatav AI Mudelisisesene tõlgendatavus (vs protsessitasandi selgitus)
AES Täiustatud krüpteerimisstandard Sümmeetriline krüpteerimine (AES-256, puhkeolekus andmed)
TLS Transpordikihi turvalisus Krüpteeritud andmeedastus (TLS 1.3)
Inimene jääb vastutavaks

Uurija saab iga AI-väljundit üle kirjutada, parandada või ignoreerida. Süsteem nõustab; otsus jääb inimesele.

Faktid vs analüüs

AI loodud analüüs hoitakse nähtavalt eraldi kindlakstehtud faktidest, nii et lugeja teab alati, kumb on kumb.


Põhisõnum

Eesmärk ei ole uurimisi automatiseerida.

Eesmärk on aidata uurijaid –

▸leida infot kiiremini
▸mõista infot paremini
▸säilitada organisatsiooni teadmust
▸teha teadlikumaid otsuseid

AI peab täiendama uurijaid, mitte asendama neid.


AI Uurija alternatiivid

Miks kohandatud võrgust eraldatud lahendus? AI Uurija võrdlus turul olevate alternatiividega.

●Tugev ·◐Osaline ·○Nõrk — sobivus uurimisasutuse vajadustele

Mõõde Palantir Gotham IBM i2 Analyst ChatGPT/Claude AI Uurija
Kulud ja litsentsid
Hinnamudel ○Kasutajapõhine aastatasu
€50k+ / analüütik
◐Alaline + hooldus
€25k + 20%
◐Kasutuspõhine API
Muutuv
●Astmelised mudelid
€36k (taristu)
Lukustumisrisk ○Kõrge
Kinnine süsteem
◐Keskmine
Osaliselt avatud
○Kõrge
Ainult pilv
●Madal
Avatud standardid
Suveräänsus ja turvalisus
Andmesuveräänsus ◐Seadistatav
Asutusesisene on kallis
●Täielik kontroll
Asutusesisene
○Puudub
USA pilv
●Võrgust eraldatud
100% suveräänne
LED-ile vastavus ◐Võimalik
Vajab auditit
◐Võimalik
Käsitsi
○Mittevastav
Andmete eksport
●Sisseehitatud
Disaini kaudu
Teadmusjuhtimine
Vaikiva teadmuse säilitamine ○Ei
Ainult väljendatud
○Ei
Ainult visuaalne
○Ei
Seisundita
●Põhifunktsioon
EASCI raamistik
Turuanalüüs
  • Lukustumine: Kinnised vormingud hoiavad andmeid pantvangis. AI Uurija kasutab avatud W3C standardeid.
  • vs Palantir: Palantir on mõeldud väljendatud andmete liitmiseks, mitte vaikiva teadmuse üle arutlemiseks. Väikeste asutuste jaoks liiga kallis.
  • vs ChatGPT: Avalikud keelemudelid ohustavad andmesuveräänsust ja LED-ile vastavust.
Ainulaadne väärtuspakkumine
  • Suveräänne: Võrgust eraldatud ja asutusesisene.
  • Spetsialiseeritud: Loodud vaikiva teadmuse jaoks.
  • Prognoositav: Fikseeritud riistvarakulu.
  • Nõuetele vastav: Automatiseeritud "tark unustamine".

AI tugi uurimistööle

Tehnilistest alustest uurimisfunktsioonideni ja mõjuni.

01

AI alused

Kuidas see tehniliselt toimib

  • ▹Töötleb suures mahus teksti ja heli (sh transkriptsioon)
  • ▹Ühendab andmeid mitmest allikast (dokumendid, meilid, intervjuud)
  • ▹Tuvastab mustreid ja seoseid andmetes
  • ▹Töötleb võõrkeelset materjali
  • ▹Töötab täielikult asutuse sees (turvaline, välist andmejagamist pole)
02

Uurimisfunktsioonid

Mida see kasutajale annab

  • ▹Teeb kokkuvõtteid suurtest juhtumitoimikutest
  • ▹Leiab seoseid (inimesed, sündmused, tehingud)
  • ▹Toetab hüpoteeside testimist
  • ▹Säilitab uurimisloogika
03

Uurimise mõju

Mida see juhtumile annab

  • ▹Kiirem arusaam keerulistest juhtumitest
  • ▹Väiksem kognitiivne koormus
  • ▹Selge, jälgitav arutluskäik (audit / kohtuks valmis)