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.

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.