Erwägungsgrund 111

Es ist angezeigt, eine Methodik für die Einstufung von KI-Modellen mit allgemeinem Verwendungszweck als KI-Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck mit systemischen Risiken festzulegen. Da sich systemische Risiken aus besonders hohen Fähigkeiten ergeben, sollte ein KI-Modell mit allgemeinem Verwendungszweck als Modell mit systemischen Risiken gelten, wenn es über auf der Grundlage geeigneter technischer Instrumente und Methoden bewertete Fähigkeiten mit hoher Wirkkraft verfügt oder aufgrund seiner Reichweite erhebliche Auswirkungen auf den Binnenmarkt hat. „Fähigkeiten mit hoher Wirkkraft“ bei KI-Modellen mit allgemeinem Verwendungszweck bezeichnet Fähigkeiten, die den bei den fortschrittlichsten KI-Modellen mit allgemeinem Verwendungszweck festgestellten Fähigkeiten entsprechen oder diese übersteigen. Das gesamte Spektrum der Fähigkeiten eines Modells könnte besser verstanden werden, nachdem es in Verkehr gebracht wurde oder wenn die Betreiber mit dem Modell interagieren. Nach dem Stand der Technik zum Zeitpunkt des Inkrafttretens dieser Verordnung ist die kumulierte Menge der für das Training des KI-Modells mit allgemeinem Verwendungszweck verwendeten Berechnungen, gemessen in Gleitkommaoperationen, einer der einschlägigen Näherungswerte für Modellfähigkeiten. Die kumulierte Menge der für das Training verwendeten Berechnungen umfasst die kumulierte Menge der für die Tätigkeiten und Methoden, mit denen die Fähigkeiten des Modells vor der Einführung verbessert werden sollen, wie zum Beispiel Vortraining, Generierung synthetischer Daten und Feinabstimmung, verwendeten Berechnungen. Daher sollte ein erster Schwellenwert der Gleitkommaoperationen festgelegt werden, dessen Erreichen durch ein KI-Modell mit allgemeinem Verwendungszweck zu der Annahme führt, dass es sich bei dem Modell um ein KI-Modell mit allgemeinem Verwendungszweck mit systemischen Risiken handelt. Dieser Schwellenwert sollte im Laufe der Zeit angepasst werden, um technologischen und industriellen Veränderungen, wie zum Beispiel algorithmischen Verbesserungen oder erhöhter Hardwareeffizienz, Rechnung zu tragen, und um Benchmarks und Indikatoren für die Modellfähigkeit ergänzt werden. Um die Grundlage dafür zu schaffen, sollte das Büro für Künstliche Intelligenz mit der Wissenschaftsgemeinschaft, der Industrie, der Zivilgesellschaft und anderen Sachverständigen zusammenarbeiten. Schwellenwerte sowie Instrumente und Benchmarks für die Bewertung von Fähigkeiten mit hoher Wirkkraft sollten zuverlässig die allgemeine Verwendbarkeit, die Fähigkeiten und die mit ihnen verbundenen systemischen Risikos von KI-Modellen mit allgemeinem Verwendungszweck vorhersagen können und könnten die Art und Weise, wie das Modell in Verkehr gebracht wird, oder die Zahl der Nutzer, auf die es sich auswirken könnte, berücksichtigen. Ergänzend zu diesem System sollte die Kommission Einzelentscheidungen treffen können, mit denen ein KI-Modell mit allgemeinem Verwendungszweck als KI-Modell mit allgemeinem Verwendungszweck mit systemischem Risiko eingestuft wird, wenn festgestellt wurde, dass dieses Modell Fähigkeiten oder Auswirkungen hat, die den von dem festgelegten Schwellenwert erfassten entsprechen. Die genannte Entscheidung sollte auf der Grundlage einer Gesamtbewertung der in einem Anhang dieser Verordnung festgelegten Kriterien für die Benennung von KI-Modellen mit allgemeinem Verwendungszweck mit systemischem Risiko getroffen werden, etwa Qualität oder Größe des Trainingsdatensatzes, Anzahl der gewerblichen Nutzer und Endnutzer, seine Ein- und Ausgabemodalitäten, sein Grad an Autonomie und Skalierbarkeit oder die Instrumente, zu denen es Zugang hat. Stellt der Anbieter, dessen Modell als KI-Modell mit allgemeinem Verwendungszweck mit systemischem Risiko benannt wurde, einen entsprechenden Antrag, sollte die Kommission den Antrag berücksichtigen, und sie kann entscheiden, erneut zu prüfen, ob beim KI-Modell mit allgemeinem Verwendungszweck immer noch davon ausgegangen werden kann, dass es systemische Risiken aufweist.

Il convient d’établir une méthode de classification des modèles d’IA à usage général en tant que modèle d’IA à usage général présentant des risques systémiques. Étant donné que les risques systémiques résultent de capacités particulièrement élevées, un modèle d’IA à usage général devrait être considéré comme présentant des risques systémiques s’il a des capacités à fort impact, évaluées sur la base de méthodologies et d’outils techniques appropriés, ou une incidence significative sur le marché intérieur en raison de sa portée. Les capacités à fort impact des modèles d’IA à usage général sont des capacités égales ou supérieures aux capacités des modèles d’IA à usage général les plus avancés. L’éventail complet des capacités d’un modèle pourrait être mieux compris après sa mise sur le marché ou lorsque les déployeurs interagissent avec le modèle. Selon l’état de la technique au moment de l’entrée en vigueur du présent règlement, la quantité cumulée de calculs utilisée pour l’entraînement du modèle d’IA à usage général mesurée en opérations en virgule flottante est l’une des approximations pertinentes pour les capacités du modèle. La quantité cumulée de calculs utilisée pour l’entraînement inclut les calculs utilisés pour l’ensemble des activités et méthodes destinées à renforcer les capacités du modèle avant le déploiement, telles que l’entraînement préalable, la production de données synthétiques et le réglage fin. Par conséquent, il convient de fixer un seuil initial d’opérations en virgule flottante, qui, s’il est atteint par un modèle d’IA à usage général, conduit à présumer qu’il s’agit d’un modèle d’IA à usage général présentant des risques systémiques. Ce seuil devrait être ajusté au fil du temps pour tenir compte des évolutions technologiques et industrielles, telles que les améliorations algorithmiques ou l’amélioration de l’efficacité des matériels, et être complété par des critères de référence et des indicateurs pour la capacité du modèle. À cette fin, le Bureau de l’IA devrait coopérer avec la communauté scientifique, l’industrie, la société civile et d’autres experts. Les seuils, ainsi que les outils et les critères de référence pour l’évaluation des capacités à fort impact, devraient être de bons indicateurs de la généralité et des capacités des modèles d’IA à usage général ainsi que du risque systémique qui y est associé, et pourraient tenir compte de la manière dont le modèle sera mis sur le marché ou du nombre d’utilisateurs qu’il pourrait affecter. Afin de compléter ce système, la Commission devrait avoir la possibilité de prendre des décisions individuelles désignant un modèle d’IA à usage général comme modèle d’IA à usage général présentant un risque systémique s’il est constaté que ce modèle a des capacités ou une incidence équivalentes à celles relevant du seuil fixé. Ces décisions devraient être prises sur la base d’une évaluation globale des critères de désignation des modèles d’IA à usage général présentant un risque systémique énoncés dans une annexe du présent règlement, tels que la qualité ou la taille du jeu de données d’entraînement, le nombre d’utilisateurs professionnels et finaux du modèle, ses modalités d’entrée et de sortie, son niveau d’autonomie et d’évolutivité, ou les outils auxquels il a accès. Sur demande motivée d’un fournisseur dont le modèle a été désigné comme modèle d’IA à usage général présentant un risque systémique, la Commission devrait tenir compte de la demande et peut décider de réévaluer si le modèle d’IA à usage général peut encore être considéré comme présentant un risque systémique.