Bod odůvodnění 112

Je rovněž třeba vyjasnit postup pro klasifikaci obecných modelů AI se systémovými riziky. Za obecný model AI se systémovým rizikem by měl být předběžně považován obecný model AI, který splňuje příslušnou prahovou hodnotu pro schopnosti s velkým dopadem. Pokud určitý obecný model AI splnil podmínky dávající vyvstat takové předběžné domněnce nebo pokud začne být zřejmé, že tyto podmínky splní, měl by poskytovatel tuto skutečnost nejpozději do dvou týdnů oznámit úřadu pro AI. To je obzvláště důležité ve vztahu k prahové hodnotě operací s pohyblivou řádovou čárkou, protože trénování obecných modelů AI vyžaduje značné plánování, které zahrnuje předběžné přidělování výpočetních zdrojů, a poskytovatelé obecných modelů AI jsou proto schopni zjistit již před ukončením trénování, zda jejich model prahové hodnoty dosáhne. V souvislosti s tímto oznámením by poskytovatel měl být schopen prokázat, že vzhledem ke svým specifickým vlastnostem daný obecný model AI výjimečně nepředstavuje systémová rizika, a neměl by proto být jako obecný model AI se systémovými riziky klasifikován. Tyto informace jsou cenné pro úřad pro AI, aby mohl předvídat uvádění obecných modelů AI se systémovými riziky na trh, a poskytovatelé tak mohou začít s úřadem pro AI již zkraje spolupracovat. Tyto informace jsou obzvláště důležité, pokud jde o obecné modely AI, které mají být zpřístupněny jako modely s otevřeným zdrojovým kódem, jelikož po zveřejnění modelu s otevřeným zdrojovým kódem může být provádění nezbytných opatření k zajištění souladu s povinnostmi podle tohoto nařízení obtížnější.

Il convient également d’établir de façon précise une procédure de classification d’un modèle d’IA à usage général présentant un risque systémique. Il convient de présumer qu’un modèle d’IA à usage général qui atteint le seuil applicable pour les capacités à fort impact est un modèle d’IA à usage général présentant un risque systémique. Le fournisseur devrait informer le Bureau de l’IA au plus tard deux semaines après que les exigences ont été remplies ou qu’il a été établi qu’un modèle d’IA à usage général répondra aux exigences qui conduisent à la présomption. Cela est particulièrement important en ce qui concerne le seuil d’opérations en virgule flottante, car l’entraînement des modèles d’IA à usage général nécessite une planification considérable qui inclut l’allocation préalable des ressources de calcul, et, par conséquent, les fournisseurs de modèles d’IA à usage général sont en mesure de savoir si leur modèle atteindra le seuil avant l’achèvement de l’entraînement. Dans le cadre de cette information, le fournisseur devrait pouvoir démontrer que, en raison de ses caractéristiques spécifiques, un modèle d’IA à usage général ne présente pas, exceptionnellement, de risques systémiques et qu’il ne devrait donc pas être classé comme modèle d’IA à usage général présentant des risques systémiques. Ces éléments d’information sont utiles pour le Bureau de l’IA en ce qu’ils lui permettent d’anticiper la mise sur le marché de modèles d’IA à usage général présentant des risques systémiques, et les fournisseurs peuvent ainsi commencer à coopérer avec le Bureau de l’IA à un stade précoce. Ils sont particulièrement importants en ce qui concerne les modèles d’IA à usage général qu’il est prévu de publier en tant que source ouverte, étant donné que, après la publication des modèles de source ouverte, les mesures nécessaires pour garantir le respect des obligations prévues par le présent règlement peuvent être plus difficiles à mettre en œuvre.