Transparens som går att verifiera
Artikel 50 i EU:s AI-förordning gäller sedan augusti 2026. Den här sidan anger vår roll, visar hur varje skyldighet är implementerad i plattformen och publicerar märkningsspecifikationen så att vem som helst kan verifiera vårt AI-genererade innehåll. Inga certifieringar åberopas, och inget här är ambitioner: varje mekanism som beskrivs körs i produktion.
Vem som ansvarar för vad
Edge Pharos AB sätter Pharos Platform på marknaden och är leverantör (provider) enligt artikel 3 i förordningen, även när plattformen körs i er egen Azure-miljö. Er organisation använder systemet i sin verksamhet och är tillhandahållare (deployer), med egna skyldigheter enligt artikel 50. Plattformen är byggd så att de skyldigheterna uppfylls av det plattformen gör automatiskt, och den här sidan plus efterlevnadsdokumentationen är underlaget ni kan ge era egna granskare.
Avslöjande på varje kanal, i plattformskod
Människor får veta att de interagerar med AI vid eller före första kontakten, på varje kanal. Avslöjandena är implementerade i plattformskod utanför AI-prompterna, så en agent kan inte hoppa över eller åsidosätta dem, och varje avslöjande loggas som bevis.
Röst
Varje samtal inleds med ett talat AI-avslöjande på den uppringandes språk, i telefon, Teams och webbläsarsamtal. Avslöjandet spelas upp av plattformen själv som ett förinspelat besked innan AI-agenten talar, så det levereras identiskt i varje samtal och kan inte pratas bort. Om uppspelningen någon gång inte är tillgänglig faller plattformen tillbaka på att instruera modellen ordagrant och verifierar leveransen, och upprepar avslöjandet om den uppringande avbröt det.
En logg per samtal registrerar att avslöjandet levererades, på vilket språk och genom vilken mekanism.
E-post
Varje AI-författat mejl bär ett mänskligt läsbart avslöjande på mottagarens språk och en maskinläsbar header för automatiserad bearbetning. Vidarebefordrad post hanteras ärligt: den AI-skrivna kommentaren avslöjar, medan det vidarebefordrade originalet aldrig ommärks.
Avslöjandet och headern läggs till av själva utskickskoden, på varje meddelande utan undantag.
Chatt och Teams
Nya konversationer inleds med ett tydligt besked om att motparten är en AI-assistent, och varje svar bär kanalens inbyggda AI-genererad-etikett.
Etiketten sätts av plattformen på varje utgående meddelande, inte av agenten.
SMS
Första svaret i en sms-konversation bär en AI-avslöjanderad, som upprepas periodiskt i långvariga trådar.
Varje avslöjande loggas med språk och mottagarkonversation.
Operatörspanelen
Varje AI-meddelande märks, och varje konversation bär en beständig AI-indikator tillsammans med modellen som producerade varje svar.
Indikatorerna renderas från meddelandets proveniens, med etiketter tillgängliga för skärmläsare.
Märkningsspecifikationen
Artikel 50.2 kräver maskinläsbar märkning av AI-genererat innehåll. Detta är vår publicerade specifikation: den är medvetet enkel nog att vem som helst kan verifiera en fil med verktyg de redan har. AI-genererat innehåll från plattformen bär den bokstavliga texten AI-generated på följande platser.
Word-, PowerPoint- och Excel-dokument
Dokumentegenskaperna category och keywords, inbäddade i själva filen, följer med vid nedladdning och vidarebefordran.
PDF-dokument
Keywords-posten i PDF-metadatan, som automatiskt följer med när ett märkt dokument konverteras till PDF.
E-post
En meddelandeheader X-AI-Generated satt till true.
Markdown- och textfiler
En maskindetekterbar markörkommentar på första raden.
Lagrade filer
En proveniensflagga i dokumentlagret för programmatiska sökningar.
Verifiera själv
- check_circle PDF: öppna filen i valfri PDF-läsare och visa dokumentegenskaper. Fältet Keywords visar AI-generated.
- check_circle Windows: högerklicka på filen, välj Egenskaper och sedan Information. Fältet Taggar visar märkningen.
- check_circle Office-filer: märkningen syns under dokumentegenskaper som kategori.
Ett färdigt verifieringsverktyg som täcker samtliga märkningar ovan finns tillgängligt kostnadsfritt på begäran, liksom den fullständiga efterlevnadsdokumentationen.
Ärliga begränsningar
Ren text kan bara vattenmärkas inne i AI-modellen, vid genereringen. Vi lägger medvetet inte in dolda tecken i text, eftersom sådana knep är sköra och försämrar tillgängligheten; i stället bär varje kanal som vår text levereras genom sin egen märkning eller sitt eget avslöjande, och vi tar i bruk varje modelleverantörs textvattenmärkning och detektion allteftersom de blir tillgängliga för modellerna vi kör, spårat per modell med datum. Metadatamärkning går förlorad när en fil byggs om: omsparning i en annan redigerare, utskrift till PDF, skärmdumpar eller kopierad text. Att en märkning saknas är därför aldrig bevis på att innehåll är människoskapat, och innehåll från andra AI-system märks av deras leverantörer, inte av oss. Endast genuint AI-genererat innehåll märks: dokument en agent tar emot, ändringar i en människas dokument eller vidarebefordrat tredjepartsinnehåll märks aldrig som AI-genererat, så en märkning ni faktiskt hittar går att lita på.
Mänsklig tillsyn med namngiven granskare
Konsekvensrika åtgärder kräver explicit mänskligt godkännande före utförande, och godkännanderegistret fångar den verifierade identiteten på personen som godkände: vem, när och genom vilken kanal. För innehåll som publiceras för att informera allmänheten dirigerar ett granskningsflöde per pipeline publiceringen genom samma namngivna godkännande.
Utanför högriskscope, genom design
Förordningen reserverar sina tyngsta skyldigheter för högriskanvändningar i bilaga III. Plattformen och dess agentmallar hålls medvetet utanför de kategorierna: ingen agent screenar eller utvärderar jobbkandidater, poängsätter kreditvärdighet, beslutar om tillgång till utbildning eller bedömer rätt till grundläggande tjänster, och konfigurationer med sådana syften blockeras vid validering. Varje agentmall bär ett dokumenterat avsett ändamål och en klassificering som underhålls som en del av plattformen, och undantagen ingår i användarvillkoren.
Styrning ni kan be om
Agentinventarium
Ett maskinläsbart inventarium över varje driftsatt agent: avsett ändamål, klassificering, modell, kanaler och avslöjandestatus, genererat från plattformen i stället för underhållet för hand.
Granskningsunderlag
Avslöjandehändelser, märkning, godkännanden med granskaridentitet och fullständiga interaktionsloggar, sökbara per miljö.
Lärande utan träning
Agenter förbättras genom ett granskat minneslager. AI-modellinteraktioner är enbart inferens: kunddata tränar eller finjusterar aldrig någon modell.
Ramverk och status
Vår märknings- och detektionsansats följer EU:s uppförandekod för transparens kring AI-genererat innehåll som referensramverk. Vi åberopar ingen certifiering, eftersom ingen finns för den här typen av system: det vi erbjuder i stället är implementation som går att verifiera, dokumentation som går att begära och ärliga besked om begränsningar.
Efterlevnadsfrågor inför upphandling?
Be om efterlevnadsdokumentationen så går vi igenom implementationen med ert team, kanal för kanal.
Kontakta oss