Recital 111 AI Act

id="rct_111">

(111)

Należy ustanowić metodykę klasyfikacji modeli AI ogólnego przeznaczenia jako modeli AI ogólnego przeznaczenia z ryzykiem systemowym. Ponieważ ryzyko systemowe wynika ze szczególnie wysokich zdolności, należy uznać, że model AI ogólnego przeznaczenia stwarza ryzyko systemowe, jeżeli wykazuje on zdolności dużego oddziaływania, oceniane na podstawie odpowiednich narzędzi technicznych i metodologii, lub jeżeli ze względu na swój zasięg ma znaczący wpływ na rynek wewnętrzny. Zdolności dużego oddziaływania w przypadku modeli AI ogólnego przeznaczenia oznaczają zdolności, które dorównują zdolnościom zapisanym w najbardziej zaawansowanych modelach AI ogólnego przeznaczenia lub je przewyższają. Pełny zakres zdolności danego modelu można lepiej zrozumieć po jego wprowadzeniu do obrotu lub w momencie, w którym podmioty stosujące wchodzą w interakcję z modelem. Zgodnie z aktualnym stanem wiedzy technicznej w momencie wejścia w życie niniejszego rozporządzenia jednym ze sposób przybliżonego określenia zdolności modelu jest łączna liczba obliczeń wykorzystanych do trenowania modelu AI ogólnego zastosowania mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Łączna liczba obliczeń wykorzystanych do trenowania obejmuje obliczenia stosowane w odniesieniu do wszystkich działań i metod, które mają na celu zwiększenie zdolności modelu przed wdrożeniem, takich jak pretrenowanie, generowanie danych syntetycznych i dostrajanie. W związku z tym należy określić próg minimalny operacjach zmiennoprzecinkowych, który, jeżeli zostanie spełniony przez model AI ogólnego przeznaczenia, stwarza domniemanie, że model ten jest modelem AI ogólnego przeznaczenia z ryzykiem systemowym. Próg ten powinien być z czasem dostosowywany w celu odzwierciedlenia zmian technologicznych i przemysłowych, takich jak ulepszenia algorytmiczne lub większa wydajność sprzętu, i powinien zostać uzupełniony o poziomy odniesienia i wskaźniki dotyczące zdolności modelu. W tym celu Urząd ds. AI powinien współpracować ze środowiskiem naukowym, przemysłem, społeczeństwem obywatelskim i innymi ekspertami. Progi, a także narzędzia i poziomy odniesienia na potrzeby oceny zdolności dużego oddziaływania powinny zapewniać mocne podstawy przewidywania ogólnego charakteru, zdolności i związanego z nimi ryzyka systemowego modeli AI ogólnego przeznaczenia; mogą one uwzględniać sposób, w jaki model zostanie wprowadzony do obrotu lub liczbę użytkowników, na które model ten może mieć wpływ. Aby uzupełnić ten system, Komisja powinna mieć możliwość podejmowania indywidualnych decyzji w sprawie uznania modelu AI ogólnego przeznaczenia za model AI ogólnego przeznaczenia z ryzykiem systemowym, jeżeli okaże się, że zdolności lub wpływ takiego modelu są równoważne z tymi, na które wskazuje ustalony próg. Decyzję tę należy podjąć na podstawie ogólnej oceny kryteriów do celów uznawania modelu AI ogólnego przeznaczenia za model z ryzykiem systemowym, określonych w załączniku do niniejszego rozporządzenia, takich jak jakość lub wielkość zbioru danych treningowych, liczba użytkowników biznesowych i końcowych, format danych wejściowych i wyjściowych modelu, poziom autonomii i skalowalności lub narzędzia, do których ma dostęp. Na uzasadniony wniosek dostawcy, którego model został uznany za model AI ogólnego przeznaczenia z ryzykiem systemowym, Komisja powinna odnieść się do tego wniosku i może podjąć decyzję o ponownej ocenie, czy model AI ogólnego przeznaczenia nadal można uznać za stwarzający ryzyko systemowe.