Annex XIII AI Act
51 straipsnyje nurodytų sisteminės rizikos bendrosios paskirties DI modelių priskyrimo nurodymo kriterijai
Official text
id="anx_XIII "> XIII PRIEDAS 51 straipsnyje nurodytų sisteminės rizikos bendrosios paskirties DI modelių priskyrimo nurodymo kriterijai Siekdama nustatyti, ar bendrosios paskirties DI modelio pajėgumai arba poveikis yra lygiaverčiai 51 straipsnio 1 dalies a punkte nustatytiems pajėgumams arba poveikiui, Komisija atsižvelgia į šiuos kriterijus:
a) modelio parametrų skaičių;
b) duomenų rinkinio kokybę ar dydį, pavyzdžiui, matuojamą žetonais;
c) modelio mokymui naudotą bendrą skaičiuojamąją galią, matuojamą slankiojo kablelio operacijomis, arba nurodomą kitų kintamųjų deriniu, pvz., numatoma mokymo kaina, mokymui reikalingu numatomu laiku arba numatomu energijos suvartojimu mokymui;
d) modelio įvedinių ir išvedinių būdus, pvz., iš teksto į tekstą (didieji kalbos modeliai), iš teksto į vaizdą, daugiabūviškumą ir pažangiausias ribines vertes, pagal kurias nustatomi kiekvieno būdo pajėgumai daryti didelį poveikį, ir konkretų įvedinių ir išvedinių tipą (pvz., biologines sekas);
e) modelio pajėgumų lyginamuosius parametrus ir vertinimus, be kita ko, atsižvelgiant į užduočių, atliekamų be papildomo mokymo, skaičių, gebėjimą išmokti atlikti naujas, skirtingas užduotis, jo savarankiškumo ir išplečiamumo lygį, priemones, kuriomis jis gali naudotis;
f) tai, ar jis daro didelį poveikį vidaus rinkai dėl jo aprėpties, kuri preziumuojama, kai modelis pateikiamas bent 10 000 Sąjungoje įsisteigusių registruotų verslo klientų;
g) registruotų galutinių naudotojų skaičių.
ELI: http://data.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj ISSN 1977-0723 (electronic edition)
////////////////////////$(document).ready(function(){generateTOC(true,'', 'Viršus','false');scrollToCurrentUrlAnchor();});
Source: EUR-Lex, Regulation (EU) 2024/1689 — text reproduced verbatim.
📬 AI Act Weekly
Get the most important AI Act developments in your inbox every week.
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).