Annexe XIII AI Act
Critères de désignation des modèles d'IA à usage général présentant un risque systémique visés à l'article 51
Official text
Critères de désignation des modèles d'IA à usage général présentant un risque systémique visés à l'article 51 Aux fins de déterminer si un modèle d'IA à usage général a des capacités ou un impact équivalents à ceux énoncés à l'article 51, paragraphe 1, point a), la Commission tient compte des critères suivants:
a) le nombre de paramètres du modèle;
b) la qualité ou la taille du jeu de données, par exemple mesurée en tokens;
c) la quantité de calcul utilisée pour l'entraînement du modèle, mesurée en nombre d'opérations en virgule flottante ou indiquée par une combinaison d'autres variables telles que le coût estimé de l'entraînement, le temps estimé nécessaire à l'entraînement ou la consommation d'énergie estimée pour l'entraînement;
d) les modalités d'entrée et de sortie du modèle, telles que la conversion de texte en texte (grands modèles de langage), la conversion de texte en image, la multimodalité et les seuils de l'état de l'art pour déterminer les capacités à fort impact pour chaque modalité, ainsi que le type spécifique d'entrées et de sorties (p. ex.: séquences biologiques);
e) les critères de référence et les évaluations des capacités du modèle, y compris en tenant compte du nombre de tâches ne nécessitant pas d'entraînement supplémentaire, sa capacité d'adaptation à apprendre de nouvelles tâches distinctes, son niveau d'autonomie et d'extensibilité, ainsi que les outils auxquels il a accès;
f) si le modèle a un impact important sur le marché intérieur en raison de sa portée, qui est présumée lorsqu'il a été mis à la disposition d'au moins 10 000 utilisateurs professionnels enregistrés établis dans l'Union;
g) le nombre d'utilisateurs finaux inscrits.
ELI: http://data.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj ISSN 1977-0693 (electronic edition)
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Source: EUR-Lex, Regulation (EU) 2024/1689 — text reproduced verbatim.
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SubscribeFrequently 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).