Anexo XIII AI Act

Criterios para la clasificación de los modelos de IA de uso general con riesgo sistémico a que se refiere el artículo 51

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Criterios para la clasificación de los modelos de IA de uso general con riesgo sistémico a que se refiere el artículo 51 Con el fin de determinar si un modelo de IA de uso general tiene unas capacidades o unos efectos equivalentes a los contemplados en el artículo 51, apartado 1, letra a), la Comisión tendrá en cuenta los siguientes criterios:

a) el número de parámetros del modelo;

b) la calidad o el tamaño del conjunto de datos, por ejemplo medidos a través de criptofichas;

c) la cantidad de cálculo utilizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de coma flotante o indicada con una combinación de otras variables, como el coste estimado del entrenamiento, el tiempo estimado necesario o el consumo de energía estimado para el mismo;

d) las modalidades de entrada y salida del modelo, como la conversión de texto a texto (grandes modelos de lenguaje), la conversión de texto a imagen, la multimodalidad y los umbrales punteros para determinar las capacidades de gran impacto de cada modalidad, y el tipo concreto de entradas y salidas (por ejemplo, secuencias biológicas);

e) los parámetros de referencia y las evaluaciones de las capacidades del modelo, también teniendo en cuenta el número de tareas sin entrenamiento adicional, la adaptabilidad para aprender tareas nuevas distintas, su nivel de autonomía y capacidad de ampliación y las herramientas a las que tiene acceso;

f) si sus repercusiones para el mercado interior son importantes debido a su alcance, lo que se dará por supuesto cuando se haya puesto a disposición de al menos 10 000 usuarios profesionales registrados establecidos en la Unión;

g) el número de usuarios finales registrados.

ELI: http://data.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj ISSN 1977-0685 (electronic edition)

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Source: EUR-Lex, Regulation (EU) 2024/1689 — text reproduced verbatim.

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Frequently asked questions

What does Annex XIII of the AI Act regulate?

Annex XIII describes the criteria the European Commission uses to determine whether a GPAI model poses systemic risk, under Article 51. These criteria determine whether additional obligations apply.

Which criteria determine if a GPAI model has systemic risk?

Seven criteria: (a) number of parameters, (b) dataset quality/size, (c) amount of compute for training, (d) input/output modalities and state-of-the-art thresholds, (e) benchmarks and evaluations, (f) internal market impact (10,000+ business users), and (g) number of registered end-users.

Is there a threshold for the number of parameters?

Annex XIII lists number of parameters as a criterion (point a), but does not set a fixed threshold. Article 51(1)(a) does mention a threshold of 10^25 FLOP of compute for training as a presumption of systemic risk.

When is a model presumed to have systemic risk?

Article 51(2) provides that a model is presumed to have systemic risk if cumulative compute for training exceeds 10^25 FLOP. The Commission may adjust this threshold through delegated acts.

Does the number of users count for systemic risk?

Yes, point f states that high impact on the internal market is presumed when the model has been made available to at least 10,000 registered business users in the EU. Point g also references the number of end-users.

Are multimodal models more likely to be systemic risk?

Annex XIII, point d, specifically mentions input/output modalities (text-to-text, text-to-image, multimodal) as a criterion, with state-of-the-art thresholds per modality. Multimodal capabilities can therefore contribute to the classification.

Who determines whether a model has systemic risk?

The European Commission determines this based on the criteria in Annex XIII and Article 51. The provider may also self-declare that their model has systemic risk. The 10^25 FLOP threshold creates a legal presumption.

What are the consequences of systemic risk classification?

Providers of GPAI models with systemic risk must comply with additional obligations: model evaluation, adversarial testing, incident reporting to the AI Office, and adequate cybersecurity protection (Article 55).