Definitions

(1)

‘AI system’ means a machine-based system that is designed to operate with varying levels of autonomy and that may exhibit adaptiveness after deployment, and that, for explicit or implicit objectives, infers, from the input it receives, how to generate outputs such as predictions, content, recommendations, or decisions that can influence physical or virtual environments;

(2)

‘risk’ means the combination of the probability of an occurrence of harm and the severity of that harm;

(3)

‘provider’ means a natural or legal person, public authority, agency or other body that develops an AI system or a general-purpose AI model or that has an AI system or a general-purpose AI model developed and places it on the market or puts the AI system into service under its own name or trademark, whether for payment or free of charge;

(4)

‘deployer’ means a natural or legal person, public authority, agency or other body using an AI system under its authority except where the AI system is used in the course of a personal non-professional activity;

(5)

‘authorised representative’ means a natural or legal person located or established in the Union who has received and accepted a written mandate from a provider of an AI system or a general-purpose AI model to, respectively, perform and carry out on its behalf the obligations and procedures established by this Regulation;

(6)

‘importer’ means a natural or legal person located or established in the Union that places on the market an AI system that bears the name or trademark of a natural or legal person established in a third country;

(7)

‘distributor’ means a natural or legal person in the supply chain, other than the provider or the importer, that makes an AI system available on the Union market;

(8)

‘operator’ means a provider, product manufacturer, deployer, authorised representative, importer or distributor;

(9)

‘placing on the market’ means the first making available of an AI system or a general-purpose AI model on the Union market;

(10)

‘making available on the market’ means the supply of an AI system or a general-purpose AI model for distribution or use on the Union market in the course of a commercial activity, whether in return for payment or free of charge;

(11)

‘putting into service’ means the supply of an AI system for first use directly to the deployer or for own use in the Union for its intended purpose;

(12)

‘intended purpose’ means the use for which an AI system is intended by the provider, including the specific context and conditions of use, as specified in the information supplied by the provider in the instructions for use, promotional or sales materials and statements, as well as in the technical documentation;

(13)

‘reasonably foreseeable misuse’ means the use of an AI system in a way that is not in accordance with its intended purpose, but which may result from reasonably foreseeable human behaviour or interaction with other systems, including other AI systems;

(14)

‘safety component’ means a component of a product or of an AI system which fulfils a safety function for that product or AI system, or the failure or malfunctioning of which endangers the health and safety of persons or property;

(15)

‘instructions for use’ means the information provided by the provider to inform the deployer of, in particular, an AI system’s intended purpose and proper use;

(16)

‘recall of an AI system’ means any measure aiming to achieve the return to the provider or taking out of service or disabling the use of an AI system made available to deployers;

(17)

‘withdrawal of an AI system’ means any measure aiming to prevent an AI system in the supply chain being made available on the market;

(18)

‘performance of an AI system’ means the ability of an AI system to achieve its intended purpose;

(19)

‘notifying authority’ means the national authority responsible for setting up and carrying out the necessary procedures for the assessment, designation and notification of conformity assessment bodies and for their monitoring;

(20)

‘conformity assessment’ means the process of demonstrating whether the requirements set out in Chapter III, Section 2 relating to a high-risk AI system have been fulfilled;

(21)

‘conformity assessment body’ means a body that performs third-party conformity assessment activities, including testing, certification and inspection;

(22)

‘notified body’ means a conformity assessment body notified in accordance with this Regulation and other relevant Union harmonisation legislation;

(23)

‘substantial modification’ means a change to an AI system after its placing on the market or putting into service which is not foreseen or planned in the initial conformity assessment carried out by the provider and as a result of which the compliance of the AI system with the requirements set out in Chapter III, Section 2 is affected or results in a modification to the intended purpose for which the AI system has been assessed;

(24)

‘CE marking’ means a marking by which a provider indicates that an AI system is in conformity with the requirements set out in Chapter III, Section 2 and other applicable Union harmonisation legislation providing for its affixing;

(25)

‘post-market monitoring system’ means all activities carried out by providers of AI systems to collect and review experience gained from the use of AI systems they place on the market or put into service for the purpose of identifying any need to immediately apply any necessary corrective or preventive actions;

(26)

‘market surveillance authority’ means the national authority carrying out the activities and taking the measures pursuant to Regulation (EU) 2019/1020;

(27)

‘harmonised standard’ means a harmonised standard as defined in Article 2(1), point (c), of Regulation (EU) No 1025/2012;

(28)

‘common specification’ means a set of technical specifications as defined in Article 2, point (4) of Regulation (EU) No 1025/2012, providing means to comply with certain requirements established under this Regulation;

(29)

‘training data’ means data used for training an AI system through fitting its learnable parameters;

(30)

‘validation data’ means data used for providing an evaluation of the trained AI system and for tuning its non-learnable parameters and its learning process in order, inter alia, to prevent underfitting or overfitting;

(31)

‘validation data set’ means a separate data set or part of the training data set, either as a fixed or variable split;

(32)

‘testing data’ means data used for providing an independent evaluation of the AI system in order to confirm the expected performance of that system before its placing on the market or putting into service;

(33)

‘input data’ means data provided to or directly acquired by an AI system on the basis of which the system produces an output;

(34)

‘biometric data’ means personal data resulting from specific technical processing relating to the physical, physiological or behavioural characteristics of a natural person, such as facial images or dactyloscopic data;

(35)

‘biometric identification’ means the automated recognition of physical, physiological, behavioural, or psychological human features for the purpose of establishing the identity of a natural person by comparing biometric data of that individual to biometric data of individuals stored in a database;

(36)

‘biometric verification’ means the automated, one-to-one verification, including authentication, of the identity of natural persons by comparing their biometric data to previously provided biometric data;

(37)

‘special categories of personal data’ means the categories of personal data referred to in Article 9(1) of Regulation (EU) 2016/679, Article 10 of Directive (EU) 2016/680 and Article 10(1) of Regulation (EU) 2018/1725;

(38)

‘sensitive operational data’ means operational data related to activities of prevention, detection, investigation or prosecution of criminal offences, the disclosure of which could jeopardise the integrity of criminal proceedings;

(39)

‘emotion recognition system’ means an AI system for the purpose of identifying or inferring emotions or intentions of natural persons on the basis of their biometric data;

(40)

‘biometric categorisation system’ means an AI system for the purpose of assigning natural persons to specific categories on the basis of their biometric data, unless it is ancillary to another commercial service and strictly necessary for objective technical reasons;

(41)

‘remote biometric identification system’ means an AI system for the purpose of identifying natural persons, without their active involvement, typically at a distance through the comparison of a person’s biometric data with the biometric data contained in a reference database;

(42)

‘real-time remote biometric identification system’ means a remote biometric identification system, whereby the capturing of biometric data, the comparison and the identification all occur without a significant delay, comprising not only instant identification, but also limited short delays in order to avoid circumvention;

(43)

‘post-remote biometric identification system’ means a remote biometric identification system other than a real-time remote biometric identification system;

(44)

‘publicly accessible space’ means any publicly or privately owned physical place accessible to an undetermined number of natural persons, regardless of whether certain conditions for access may apply, and regardless of the potential capacity restrictions;

(45)

‘law enforcement authority’ means:

(46)

‘law enforcement’ means activities carried out by law enforcement authorities or on their behalf for the prevention, investigation, detection or prosecution of criminal offences or the execution of criminal penalties, including safeguarding against and preventing threats to public security;

(47)

‘AI Office’ means the Commission’s function of contributing to the implementation, monitoring and supervision of AI systems and general-purpose AI models, and AI governance, provided for in Commission Decision of 24 January 2024; references in this Regulation to the AI Office shall be construed as references to the Commission;

(48)

‘national competent authority’ means a notifying authority or a market surveillance authority; as regards AI systems put into service or used by Union institutions, agencies, offices and bodies, references to national competent authorities or market surveillance authorities in this Regulation shall be construed as references to the European Data Protection Supervisor;

(49)

‘serious incident’ means an incident or malfunctioning of an AI system that directly or indirectly leads to any of the following:

(50)

‘personal data’ means personal data as defined in Article 4, point (1), of Regulation (EU) 2016/679;

(51)

‘non-personal data’ means data other than personal data as defined in Article 4, point (1), of Regulation (EU) 2016/679;

(52)

‘profiling’ means profiling as defined in Article 4, point (4), of Regulation (EU) 2016/679;

(53)

‘real-world testing plan’ means a document that describes the objectives, methodology, geographical, population and temporal scope, monitoring, organisation and conduct of testing in real-world conditions;

(54)

‘sandbox plan’ means a document agreed between the participating provider and the competent authority describing the objectives, conditions, timeframe, methodology and requirements for the activities carried out within the sandbox;

(55)

‘AI regulatory sandbox’ means a controlled framework set up by a competent authority which offers providers or prospective providers of AI systems the possibility to develop, train, validate and test, where appropriate in real-world conditions, an innovative AI system, pursuant to a sandbox plan for a limited time under regulatory supervision;

(56)

‘AI literacy’ means skills, knowledge and understanding that allow providers, deployers and affected persons, taking into account their respective rights and obligations in the context of this Regulation, to make an informed deployment of AI systems, as well as to gain awareness about the opportunities and risks of AI and possible harm it can cause;

(57)

‘testing in real-world conditions’ means the temporary testing of an AI system for its intended purpose in real-world conditions outside a laboratory or otherwise simulated environment, with a view to gathering reliable and robust data and to assessing and verifying the conformity of the AI system with the requirements of this Regulation and it does not qualify as placing the AI system on the market or putting it into service within the meaning of this Regulation, provided that all the conditions laid down in Article 57 or 60 are fulfilled;

(58)

‘subject’, for the purpose of real-world testing, means a natural person who participates in testing in real-world conditions;

(59)

‘informed consent’ means a subject’s freely given, specific, unambiguous and voluntary expression of his or her willingness to participate in a particular testing in real-world conditions, after having been informed of all aspects of the testing that are relevant to the subject’s decision to participate;

(60)

‘deep fake’ means AI-generated or manipulated image, audio or video content that resembles existing persons, objects, places, entities or events and would falsely appear to a person to be authentic or truthful;

(61)

‘widespread infringement’ means any act or omission contrary to Union law protecting the interest of individuals, which:

(62)

‘critical infrastructure’ means critical infrastructure as defined in Article 2, point (4), of Directive (EU) 2022/2557;

(63)

‘general-purpose AI model’ means an AI model, including where such an AI model is trained with a large amount of data using self-supervision at scale, that displays significant generality and is capable of competently performing a wide range of distinct tasks regardless of the way the model is placed on the market and that can be integrated into a variety of downstream systems or applications, except AI models that are used for research, development or prototyping activities before they are placed on the market;

(64)

‘high-impact capabilities’ means capabilities that match or exceed the capabilities recorded in the most advanced general-purpose AI models;

(65)

‘systemic risk’ means a risk that is specific to the high-impact capabilities of general-purpose AI models, having a significant impact on the Union market due to their reach, or due to actual or reasonably foreseeable negative effects on public health, safety, public security, fundamental rights, or the society as a whole, that can be propagated at scale across the value chain;

(66)

‘general-purpose AI system’ means an AI system which is based on a general-purpose AI model and which has the capability to serve a variety of purposes, both for direct use as well as for integration in other AI systems;

(67)

‘floating-point operation’ means any mathematical operation or assignment involving floating-point numbers, which are a subset of the real numbers typically represented on computers by an integer of fixed precision scaled by an integer exponent of a fixed base;

(68)

‘downstream provider’ means a provider of an AI system, including a general-purpose AI system, which integrates an AI model, regardless of whether the AI model is provided by themselves and vertically integrated or provided by another entity based on contractual relations.

1)

„system AI” oznacza system maszynowy, który został zaprojektowany do działania z różnym poziomem autonomii po jego wdrożeniu oraz który może wykazywać zdolność adaptacji po jego wdrożeniu, a także który – na potrzeby wyraźnych lub dorozumianych celów – wnioskuje, jak generować na podstawie otrzymanych danych wejściowych wyniki, takie jak predykcje, treści, zalecenia lub decyzje, które mogą wpływać na środowisko fizyczne lub wirtualne;

2)

„ryzyko” oznacza połączenie prawdopodobieństwa wystąpienia szkody oraz jej dotkliwości;

3)

„dostawca” oznacza osobę fizyczną lub prawną, organ publiczny, agencję lub inny podmiot, które rozwijają system AI lub model AI ogólnego przeznaczenia lub zlecają rozwój systemu AI lub modelu AI ogólnego przeznaczenia oraz które – odpłatnie lub nieodpłatnie – pod własną nazwą lub własnym znakiem towarowym wprowadzają do obrotu lub oddają do użytku system AI;

4)

„podmiot stosujący” oznacza osobę fizyczną lub prawną, organ publiczny, agencję lub inny podmiot, które wykorzystują system AI, nad którym sprawują kontrolę, z wyjątkiem sytuacji, gdy system AI jest wykorzystywany w ramach osobistej działalności pozazawodowej;

5)

„upoważniony przedstawiciel” oznacza osobę fizyczną lub prawną znajdującą się lub mającą siedzibę w Unii, która otrzymała i przyjęła pisemne pełnomocnictwo od dostawcy systemu AI lub modelu AI ogólnego przeznaczenia do, odpowiednio, spełnienia w jego imieniu obowiązków i przeprowadzania procedur ustanowionych w niniejszym rozporządzeniu;

6)

„importer” oznacza osobę fizyczną lub prawną znajdującą się lub mającą siedzibę w Unii, która wprowadza do obrotu system AI opatrzony nazwą lub znakiem towarowym osoby fizycznej lub prawnej mającej siedzibę w państwie trzecim;

7)

„dystrybutor” oznacza osobę fizyczną lub prawną w łańcuchu dostaw, inną niż dostawca lub importer, która udostępnia system AI na rynku Unii;

8)

„operator” oznacza dostawcę, producenta produktu, podmiot stosujący, upoważnionego przedstawiciela, importera lub dystrybutora;

9)

„wprowadzenie do obrotu” oznacza udostępnienie po raz pierwszy systemu AI lub modelu AI ogólnego przeznaczenia na rynku Unii;

10)

„udostępnianie na rynku” oznacza dostarczanie systemu AI lub modelu AI ogólnego przeznaczenia w celu jego dystrybucji lub wykorzystania na rynku Unii w ramach działalności handlowej, odpłatnie lub nieodpłatnie;

11)

„oddanie do użytku” oznacza dostarczenie systemu AI do pierwszego użycia bezpośrednio podmiotowi stosującemu lub do użytku własnego w Unii, zgodnie z jego przeznaczeniem;

12)

„przeznaczenie” oznacza zastosowanie, do jakiego system AI został przeznaczony przez jego dostawcę, w tym konkretny kontekst i warunki wykorzystywania, określone w informacjach dostarczonych przez dostawcę w instrukcji obsługi, materiałach promocyjnych lub sprzedażowych i oświadczeniach, jak również w dokumentacji technicznej;

13)

„dające się racjonalnie przewidzieć niewłaściwe wykorzystanie” oznacza wykorzystanie systemu AI w sposób niezgodny z jego przeznaczeniem, które może wynikać z dającego się racjonalnie przewidzieć zachowania człowieka lub interakcji z innymi systemami, w tym z innymi systemami AI;

14)

„związany z bezpieczeństwem element” oznacza element produktu lub systemu AI, który spełnia funkcję bezpieczeństwa w przypadku tego produktu lub systemu AI lub którego awaria bądź nieprawidłowe działanie zagrażają zdrowiu i bezpieczeństwu osób lub mienia;

15)

„instrukcja obsługi” oznacza informacje podane przez dostawcę w celu poinformowania podmiotu stosującego o, w szczególności, przeznaczeniu i właściwym użytkowaniu systemu AI;

16)

„wycofanie systemu AI z użytku” oznacza dowolny środek mający na celu doprowadzenie do zwrotu do dostawcy systemu AI udostępnionego podmiotom stosującym lub do wyłączenia takiego systemu z eksploatacji lub uniemożliwienia korzystania z niego;

17)

„wycofanie systemu AI z rynku” oznacza dowolny środek mający na celu uniemożliwienie udostępnienia na rynku systemu AI znajdującego się w łańcuchu dostaw;

18)

„skuteczność działania systemu AI” oznacza zdolność systemu AI do działania zgodnie ze swoim przeznaczeniem;

19)

„organ notyfikujący” oznacza organ krajowy, który odpowiada za opracowanie i stosowanie procedur koniecznych do oceny, wyznaczania i notyfikowania jednostek oceniających zgodność oraz za ich monitorowanie;

20)

„ocena zgodności” oznacza proces wykazania, czy spełniono wymogi ustanowione w rozdziale III sekcja 2 w odniesieniu do systemu AI wysokiego ryzyka;

21)

„jednostka oceniająca zgodność” oznacza jednostkę, która wykonuje czynności z zakresu oceny zgodności przeprowadzanej przez stronę trzecią, w tym testowanie, certyfikację i inspekcję;

22)

„jednostka notyfikowana” oznacza jednostkę oceniającą zgodność, którą notyfikowano zgodnie z niniejszym rozporządzeniem i innym stosownym unijnym prawodawstwem harmonizacyjnym;

23)

„istotna zmiana” oznacza modyfikację w systemie AI po jego wprowadzeniu do obrotu lub oddaniu do użytku, która nie została przewidziana lub zaplanowana przy początkowej ocenie zgodności przeprowadzonej przez dostawcę i która ma wpływ na zgodność systemu AI z wymogami ustanowionymi w rozdziale III sekcja 2, lub która powoduje zmianę przeznaczenia, w odniesieniu do którego oceniono system AI;

24)

„oznakowanie CE” oznacza oznakowanie, za pomocą którego dostawca wskazuje, że system AI spełnia wymogi ustanowione w rozdziale III sekcja 2 i innych mających zastosowanie unijnych przepisach harmonizacyjnych, przewidujących umieszczanie takiego oznakowania;

25)

„system monitorowania po wprowadzeniu do obrotu” oznacza wszelkie działania prowadzone przez dostawców systemów AI służące gromadzeniu i przeglądowi doświadczeń zdobytych w wyniku wykorzystania systemów AI, które wprowadzają oni do obrotu lub oddają do użytku, w celu stwierdzenia ewentualnej konieczności natychmiastowego zastosowania niezbędnych działań naprawczych lub zapobiegawczych;

26)

„organ nadzoru rynku” oznacza organ krajowy prowadzący działania i stosujący środki zgodnie z rozporządzeniem (UE) 2019/1020;

27)

„norma zharmonizowana” oznacza normę zharmonizowaną określoną w art. 2 pkt 1 lit. c) rozporządzenia (UE) nr 1025/2012;

28)

„wspólna specyfikacja” oznacza zbiór specyfikacji technicznych zgodnie z definicją w art. 2 pkt 4 rozporządzenia (UE) nr 1025/2012, zapewniający środki umożliwiające zgodność z niektórymi wymogami ustanowionymi w niniejszym rozporządzeniu;

29)

„dane treningowe” oznaczają dane wykorzystywane do trenowania systemu AI poprzez dopasowanie jego parametrów podlegających uczeniu;

30)

„dane walidacyjne” oznaczają dane wykorzystywane do oceny trenowanego systemu AI oraz do dostrajania jego parametrów niepodlegających uczeniu oraz procesu uczenia, między innymi w celu zapobiegania niedostatecznemu wytrenowaniu lub przetrenowaniu;

31)

„zbiór danych walidacyjnych” oznacza oddzielny zbiór danych lub część zbioru danych treningowych, w którym to przypadku udział tego podzbioru w zbiorze danych treningowych może być stały lub zmienny;

32)

„dane testowe” oznaczają dane wykorzystywane do przeprowadzenia niezależnej oceny systemu AI w celu potwierdzenia oczekiwanej skuteczności działania tego systemu przed wprowadzeniem go do obrotu lub oddaniem go do użytku;

33)

„dane wejściowe” oznaczają dane dostarczone do systemu AI lub bezpośrednio przez niego pozyskiwane, na podstawie których system ten generuje wynik;

34)

„dane biometryczne” oznaczają dane osobowe będące wynikiem specjalnego przetwarzania technicznego, które dotyczą cech fizycznych, fizjologicznych lub behawioralnych osoby fizycznej, takich jak wizerunek twarzy lub dane daktyloskopijne;

35)

„identyfikacja biometryczna” oznacza zautomatyzowane rozpoznawanie fizycznych, fizjologicznych, behawioralnych lub psychologicznych cech ludzkich w celu ustalenia tożsamości osoby fizycznej przez porównanie danych biometrycznych tej osoby z danymi biometrycznymi osób fizycznych przechowywanymi w bazie danych;

36)

„weryfikacja biometryczna” oznacza zautomatyzowaną weryfikację typu jeden-do-jednego, w tym uwierzytelnianie, tożsamości osób fizycznych przez porównanie ich danych biometrycznych z wcześniej przekazanymi danymi biometrycznymi;

37)

„szczególne kategorie danych osobowych” oznaczają kategorie danych osobowych, o których mowa w art. 9 ust. 1 rozporządzenia (UE) 2016/679, art. 10 dyrektywy (UE) 2016/680 i art. 10 ust. 1 rozporządzenia (UE) 2018/1725;

38)

„wrażliwe dane operacyjne” oznaczają dane operacyjne związane z działaniami w zakresie zapobiegania przestępstwom, ich wykrywania, prowadzenia postępowań przygotowawczych w ich sprawie lub ich ścigania, których ujawnienie mogłoby zagrozić integralności postępowania karnego;

39)

„system rozpoznawania emocji” oznacza system AI służący do identyfikacji lub wywnioskowania emocji lub zamiarów osób fizycznych na podstawie danych biometrycznych tych osób;

40)

„system kategoryzacji biometrycznej” oznacza system AI służący do przypisywania osób fizycznych do określonych kategorii na podstawie danych biometrycznych tych osób, oprócz przypadków, gdy taki system pełni funkcję pomocniczą w stosunku do innej usługi komercyjnej i jest bezwzględnie konieczny z obiektywnych względów technicznych;

41)

„system zdalnej identyfikacji biometrycznej” oznacza system AI służący do identyfikacji osób fizycznych bez ich aktywnego udziału, zwykle na odległość, poprzez porównanie danych biometrycznych danej osoby fizycznej z danymi biometrycznymi zawartymi w referencyjnej bazie danych;

42)

„system zdalnej identyfikacji biometrycznej w czasie rzeczywistym” oznacza system zdalnej identyfikacji biometrycznej, w którym zbieranie danych biometrycznych, ich porównywanie i identyfikacja odbywają się bez znacznego opóźnienia, i który obejmuje nie tylko natychmiastową identyfikację, ale także ograniczone krótkie opóźnienia w celu uniknięcia obchodzenia przepisów;

43)

„system zdalnej identyfikacji biometrycznej post factum” oznacza system zdalnej identyfikacji biometrycznej inny niż system zdalnej identyfikacji biometrycznej w czasie rzeczywistym;

44)

„przestrzeń publiczna” oznacza miejsce fizyczne, będące własnością prywatną lub publiczną, dostępne dla nieokreślonej liczby osób fizycznych, niezależnie od tego, czy mogą mieć zastosowanie określone warunki dostępu, oraz niezależnie od potencjalnych ograniczeń pojemności;

45)

„organ ścigania” oznacza:

46)

„ściganie przestępstw” oznacza działania prowadzone przez organy ścigania lub w ich imieniu w celu zapobiegania przestępczości, prowadzenia postępowań przygotowawczych, wykrywania lub ścigania czynów zabronionych lub wykonywania kar, w tym ochrony przed zagrożeniami dla bezpieczeństwa publicznego i zapobiegania takim zagrożeniom;

47)

„Urząd ds. AI” oznacza zadanie Komisji polegające na przyczynianiu się do wdrażania, monitorowania i nadzorowania systemów AI i modeli AI ogólnego przeznaczenia oraz zarządzania AI, określone w decyzji Komisji z dnia 24 stycznia 2024 r.; zawarte w niniejszym rozporządzeniu odesłania do Urzędu ds. AI odczytuje się jako odesłania do Komisji;

48)

„właściwy organ krajowy” oznacza organ notyfikujący lub organ nadzoru rynku; w odniesieniu do systemów AI oddanych do użytku lub wykorzystywanych przez instytucje, organy i jednostki organizacyjne Unii, zawarte w niniejszym rozporządzeniu odesłania do właściwych organów krajowych i organów nadzoru rynku odczytuje się jako odesłania do Europejskiego Inspektora Ochrony Danych;

49)

„poważny incydent” oznacza incydent lub nieprawidłowe działanie systemu AI, które bezpośrednio lub pośrednio prowadzą do któregokolwiek z poniższych zdarzeń:

50)

„dane osobowe” oznaczają dane osobowe zdefiniowane w art. 4 pkt 1 rozporządzenia (UE) 2016/679;

51)

„dane nieosobowe” oznaczają dane inne niż dane osobowe zdefiniowane w art. 4 pkt 1 rozporządzenia (UE) 2016/679;

52)

„profilowanie” oznacza profilowanie zdefiniowane w art. 4 pkt 4 rozporządzenia (UE) 2016/679;

53)

„plan testów w warunkach rzeczywistych” oznacza dokument opisujący cele, metodykę, zasięg geograficzny, populacyjny i czasowy, monitorowanie, organizację i przeprowadzanie testów w warunkach rzeczywistych;

54)

„plan działania piaskownicy” oznacza dokument uzgodniony między uczestniczącym dostawcą a właściwym organem opisujący cele, warunki, ramy czasowe, metodykę i wymogi dotyczące działań prowadzonych w ramach piaskownicy;

55)

„piaskownica regulacyjna w zakresie AI” oznacza kontrolowane ramy ustanowione przez właściwy organ, umożliwiające dostawcom lub potencjalnym dostawcom systemów AI możliwość rozwoju, trenowania, walidacji i testowania – w stosownych przypadkach w warunkach rzeczywistych – innowacyjnych systemów AI, w oparciu o plan działania piaskownicy, w ograniczonym czasie i pod nadzorem regulacyjnym;

56)

„kompetencje w zakresie AI” oznaczają umiejętności, wiedzę oraz zrozumienie, które pozwalają dostawcom, podmiotom stosującym i osobom, na które AI ma wpływ – z uwzględnieniem ich odnośnych praw i obowiązków w kontekście niniejszego rozporządzenia – w przemyślany sposób wdrażać systemy sztucznej inteligencji oraz mieć świadomość, jakie możliwości i ryzyka wiążą się z AI oraz jakie potencjalne szkody może ona wyrządzić;

57)

„testy w warunkach rzeczywistych” oznaczają ograniczone w czasie testy systemu AI dotyczące jego przeznaczenia prowadzone w warunkach rzeczywistych – poza środowiskiem laboratoryjnym lub środowiskiem symulowanym innego typu – w celu zgromadzenia wiarygodnych i solidnych danych oraz w celu oceny i weryfikacji spełnienia przez system AI z wymogów niniejszego rozporządzenia i które nie są kwalifikowane jako wprowadzanie systemu AI do obrotu lub oddawanie go do użytku w rozumieniu niniejszego rozporządzenia, o ile spełnione są wszystkie warunki określone w art. 57 lub 60;

58)

„uczestnik” do celów testów w warunkach rzeczywistych oznacza osobę fizyczną, która uczestniczy w testach tego typu;

59)

„świadoma zgoda” oznacza swobodne, konkretne, jednoznaczne i dobrowolne wyrażenie przez uczestnika zgody na uczestnictwo w określonych testach w warunkach rzeczywistych, po uzyskaniu informacji o wszystkich aspektach testów, które są istotne dla decyzji o uczestnictwie podejmowanej przez uczestnika;

60)

„deepfake” oznacza wygenerowane przez AI lub zmanipulowane przez AI obrazy, treści dźwiękowe lub treści wideo, które przypominają istniejące osoby, przedmioty, miejsca, podmioty lub zdarzenia, które odbiorca mógłby niesłusznie uznać za autentyczne lub prawdziwe;

61)

„powszechne naruszenie” oznacza działanie lub zaniechanie sprzeczne z prawem Unii chroniącym interesy osób fizycznych, które:

62)

„infrastruktura krytyczna” oznacza infrastrukturę krytyczną zdefiniowaną w art. 2 pkt 4 dyrektywy (UE) 2022/2557;

63)

„model AI ogólnego przeznaczenia” oznacza model AI, w tym model AI trenowany dużą ilością danych z wykorzystaniem nadzoru własnego na dużą skalę, który wykazuje znaczną ogólność i jest w stanie kompetentnie wykonywać szeroki zakres różnych zadań, niezależnie od sposobu, w jaki model ten jest wprowadzany do obrotu, i który można zintegrować z różnymi systemami lub aplikacjami niższego szczebla – z wyłączeniem modeli AI, które są wykorzystywane na potrzeby działań w zakresie badań, rozwoju i tworzenia prototypów przed wprowadzeniem ich do obrotu;

64)

„zdolności dużego oddziaływania” oznaczają zdolności, które dorównują zdolnościom zapisanym w najbardziej zaawansowanych modelach AI ogólnego przeznaczenia lub je przewyższają;

65)

„ryzyko systemowe” oznacza ryzyko, które jest charakterystyczne dla modeli AI ogólnego przeznaczenia posiadających zdolności dużego oddziaływania i ma znaczący wpływ na rynek Unii ze względu na zasięg tych modeli lub rzeczywiste lub dające się racjonalnie przewidzieć negatywne skutki dla zdrowia publicznego, porządku publicznego, bezpieczeństwa publicznego, praw podstawowych lub całego społeczeństwa, mogące rozprzestrzenić się na dużą skalę w całym łańcuchu wartości;

66)

„system AI ogólnego przeznaczenia” oznacza system AI oparty na modelu AI ogólnego przeznaczenia, który to system może służyć różnym celom, nadający się zarówno do bezpośredniego wykorzystania, jak i do integracji z innymi systemami AI;

67)

„operacja zmiennoprzecinkowa” oznacza operację matematyczną lub zadanie z wykorzystaniem liczb zmiennoprzecinkowych, które stanowią podzbiór liczb rzeczywistych zwykle przedstawianych na komputerach przez liczbę całkowitą o stałej dokładności przeskalowaną przez całkowity wykładnik stałej podstawy systemu liczbowego;

68)

„dostawca niższego szczebla” oznacza dostawcę systemu AI, w tym systemu AI ogólnego przeznaczenia, rozwiniętego w drodze integracji modelu AI, niezależnie od tego, czy ten model AI jest dostarczany przez tego samego dostawcę i zintegrowany pionowo czy dostarczany przez inny podmiot na podstawie stosunków umownych.