Recital 12

The notion of ‘AI system’ in this Regulation should be clearly defined and should be closely aligned with the work of international organisations working on AI to ensure legal certainty, facilitate international convergence and wide acceptance, while providing the flexibility to accommodate the rapid technological developments in this field. Moreover, the definition should be based on key characteristics of AI systems that distinguish it from simpler traditional software systems or programming approaches and should not cover systems that are based on the rules defined solely by natural persons to automatically execute operations. A key characteristic of AI systems is their capability to infer. This capability to infer refers to the process of obtaining the outputs, such as predictions, content, recommendations, or decisions, which can influence physical and virtual environments, and to a capability of AI systems to derive models or algorithms, or both, from inputs or data. The techniques that enable inference while building an AI system include machine learning approaches that learn from data how to achieve certain objectives, and logic- and knowledge-based approaches that infer from encoded knowledge or symbolic representation of the task to be solved. The capacity of an AI system to infer transcends basic data processing by enabling learning, reasoning or modelling. The term ‘machine-based’ refers to the fact that AI systems run on machines. The reference to explicit or implicit objectives underscores that AI systems can operate according to explicit defined objectives or to implicit objectives. The objectives of the AI system may be different from the intended purpose of the AI system in a specific context. For the purposes of this Regulation, environments should be understood to be the contexts in which the AI systems operate, whereas outputs generated by the AI system reflect different functions performed by AI systems and include predictions, content, recommendations or decisions. AI systems are designed to operate with varying levels of autonomy, meaning that they have some degree of independence of actions from human involvement and of capabilities to operate without human intervention. The adaptiveness that an AI system could exhibit after deployment, refers to self-learning capabilities, allowing the system to change while in use. AI systems can be used on a stand-alone basis or as a component of a product, irrespective of whether the system is physically integrated into the product (embedded) or serves the functionality of the product without being integrated therein (non-embedded).

Pojem „systém AI“ v tomto nařízení by měl být jasně definován a úzce sladěn s činností mezinárodních organizací zabývajících se AI, aby byla zajištěna právní jistota, aby bylo usnadněno sbližování pravidel na mezinárodní úrovni a široké přijetí a současně aby byla poskytnuta flexibilita umožňující přizpůsobit se rychlému technologickému vývoji v této oblasti. Tato definice by kromě toho měla být založena na klíčových vlastnostech systémů AI, které je odlišují od jednodušších tradičních softwarových systémů nebo programovacích přístupů, a neměla by se vztahovat na systémy, které jsou založeny na pravidlech vymezených výhradně fyzickými osobami k automatickému provádění operací. Jednou z klíčových vlastností systémů AI je jejich schopnost odvozování. Schopností odvozování se rozumí proces získávání výstupů, jako jsou predikce, obsah, doporučení nebo rozhodnutí, které mohou ovlivnit fyzické a virtuální prostředí, a schopnost systémů AI derivovat modely nebo algoritmy, nebo oboje, ze vstupů nebo dat. Mezi techniky, které umožňují odvozování při současném budování systému AI, patří přístupy strojového učení, které se učí z dat, jak dosáhnout určitých cílů, a přístupy založené na logice a poznatcích, které ze zakódovaných poznatků nebo symbolického znázornění odvozují úkol, který má být vyřešen. Schopnost odvozování systému AI přesahuje rámec základního zpracování údajů tím, že umožňuje učení, uvažování nebo modelování. Pojem „strojové“ odkazuje na skutečnost, že systémy AI fungují prostřednictvím strojů. Odkaz na explicitní nebo implicitní cíle zdůrazňuje, že systémy AI mohou fungovat na základě explicitně definovaných cílů nebo cílů implicitních. Cíle systému AI se mohou v konkrétním kontextu lišit od zamýšleného účelu systému AI. Pro účely tohoto nařízení by se prostředím měl rozumět kontext, v němž systémy AI fungují, zatímco výstupy generované systémem AI odrážejí různé funkce vykonávané systémy AI a zahrnují predikci, obsah, doporučení nebo rozhodnutí. Systémy AI jsou navrženy tak, aby fungovaly s různou úrovní samostatnosti, což znamená, že jejich činnost je alespoň do určité míry nezávislá na zapojení člověka a jsou při ní schopny alespoň do určité míry fungovat bez lidského zásahu. Přizpůsobivostí, kterou by systém AI mohl vykazovat po zavedení, se rozumí schopnost samoučení, která umožňuje, aby se systém během používání měnil. Systémy AI lze používat samostatně nebo jako komponent určitého produktu bez ohledu na to, zda je systém do tohoto produktu fyzicky zabudován (vestavěný systém), nebo zda napomáhá funkčnosti tohoto produktu, aniž by do něho byl zabudován (nevestavěný systém).