Data a správa dat

1.  Vysoce rizikové systémy AI, které využívají techniky zahrnující trénování modelů AI obsahujících data, jsou vyvíjeny na základě souborů trénovacích, validačních a testovacích dat, které splňují kritéria kvality uvedená v odstavcích 2, 3 a 4 tohoto článku a v čl. 4a odst. 1, a to kdykoli se tyto datové soubory používají.

2.  Soubory trénovacích, validačních a testovacích dat podléhají příslušným postupům v oblasti správy a řízení dat, jež jsou pro zamýšlený účel vysoce rizikového systému AI vhodné. Tyto postupy se týkají zejména:

a)	příslušných možností návrhu;
b)	postupů při sběru dat a původu dat a v případě osobních údajů původního účelu jejich sběru;
c)	příslušných operací zpracování přípravy dat, jako jsou anotace, označování, čištění, aktualizace, obohacování a agregace;
d)	formulace předpokladů, zejména s ohledem na informace, které mají daná data měřit a představovat;
e)	posouzení dostupnosti, množství a vhodnosti potřebných souborů dat;
f)	přezkoumání s ohledem na potenciální zkreslení, která by mohla ovlivnit zdraví a bezpečnost osob, mít nepříznivý dopad na základní práva nebo vést k diskriminaci, která je podle práva Unie zakázána, zejména pokud výstupy dat ovlivňují vstupy pro budoucí operace;
g)	vhodná opatření k odhalení, prevenci a zmírnění případných zkreslení zjištěných podle písmene f);
h)	identifikace relevantních nedostatků nebo chyb v datech, které brání dodržování tohoto nařízení, a způsobu, jak tyto nedostatky a chyby vyřešit.

3.  Soubory trénovacích, validačních a testovacích dat jsou s ohledem na svůj zamýšlený účel relevantní, dostatečně reprezentativní a v maximální možné míře bez chyb a úplné. Mají náležité statistické vlastnosti, a to i případně rovněž s ohledem na osoby nebo skupiny osob, v souvislosti s nimiž má být daný vysoce rizikový systém AI používán. Tyto vlastnosti souborů dat lze splnit na úrovni jednotlivých souborů dat nebo na úrovni jejich kombinací.

4.  Soubory trénovacích, validačních a testovacích dat zohledňují v rozsahu nezbytném pro jejich zamýšlený účel vlastnosti nebo prvky, které jsou specifické pro konkrétní zeměpisné, kontextuální, behaviorální nebo funkční prostředí, ve kterém má být daný vysoce rizikový systém AI používán.

 —————

6.  Pro vývoj vysoce rizikových systémů AI, které nevyužívají techniky zahrnující trénování modelů AI, se odstavce 2, 3 a 4 tohoto článku a čl. 4a odst. 1 použijí pouze na soubory testovacích dat.

1.  Los sistemas de IA de alto riesgo que utilizan técnicas que implican el entrenamiento de modelos de IA con datos se desarrollarán a partir de conjuntos de datos de entrenamiento, validación y prueba que cumplan los criterios de calidad a que se refieren los apartados 2, 3 y 4 del presente artículo y el artículo 4 bis, apartado 1, siempre que se utilicen dichos conjuntos de datos.

2.  Los conjuntos de datos de entrenamiento, validación y prueba se someterán a prácticas de gobernanza y gestión de datos adecuadas para la finalidad prevista del sistema de IA de alto riesgo. Dichas prácticas se centrarán, en particular, en lo siguiente:

a)	las decisiones pertinentes relativas al diseño;
b)	los procesos de recogida de datos y el origen de los datos y, en el caso de los datos personales, la finalidad original de la recogida de datos;
c)	las operaciones de tratamiento oportunas para la preparación de los datos, como la anotación, el etiquetado, la depuración, la actualización, el enriquecimiento y la agregación;
d)	la formulación de supuestos, en particular en lo que respecta a la información que se supone que miden y representan los datos;
e)	una evaluación de la disponibilidad, la cantidad y la adecuación de los conjuntos de datos necesarios;
f)	el examen atendiendo a posibles sesgos que puedan afectar a la salud y la seguridad de las personas, afectar negativamente a los derechos fundamentales o dar lugar a algún tipo de discriminación prohibida por el Derecho de la Unión, especialmente cuando las salidas de datos influyan en las informaciones de entrada de futuras operaciones;
g)	medidas adecuadas para detectar, prevenir y mitigar posibles sesgos detectados con arreglo a la letra f);
h)	la detección de lagunas o deficiencias pertinentes en los datos que impidan el cumplimiento del presente Reglamento, y la forma de subsanarlas.

3.  Los conjuntos de datos de entrenamiento, validación y prueba serán pertinentes, suficientemente representativos y, en la mayor medida posible, carecerán de errores y estarán completos en vista de su finalidad prevista. Asimismo, tendrán las propiedades estadísticas adecuadas, por ejemplo, cuando proceda, en lo que respecta a las personas o los colectivos de personas en relación con los cuales está previsto que se utilice el sistema de IA de alto riesgo. Los conjuntos de datos podrán reunir esas características para cada conjunto de datos individualmente o para una combinación de estos.

4.  Los conjuntos de datos tendrán en cuenta, en la medida necesaria para la finalidad prevista, las características o elementos particulares del entorno geográfico, contextual, conductual o funcional específico en el que está previsto que se utilice el sistema de IA de alto riesgo.

 —————

6.  Para el desarrollo de sistemas de IA de alto riesgo que no emplean técnicas que implican el entrenamiento de modelos de IA, los apartados 2, 3 y 4 del presente artículo y el artículo 4 bis, apartado 1, se aplicarán únicamente a los conjuntos de datos de prueba.