Recital 75

Technical robustness is a key requirement for high-risk AI systems. They should be resilient in relation to harmful or otherwise undesirable behaviour that may result from limitations within the systems or the environment in which the systems operate (e.g. errors, faults, inconsistencies, unexpected situations). Therefore, technical and organisational measures should be taken to ensure robustness of high-risk AI systems, for example by designing and developing appropriate technical solutions to prevent or minimise harmful or otherwise undesirable behaviour. Those technical solution may include for instance mechanisms enabling the system to safely interrupt its operation (fail-safe plans) in the presence of certain anomalies or when operation takes place outside certain predetermined boundaries. Failure to protect against these risks could lead to safety impacts or negatively affect the fundamental rights, for example due to erroneous decisions or wrong or biased outputs generated by the AI system.

U vysoce rizikových systémů AI je klíčovým požadavkem technická spolehlivost. Tyto systémy by měly být odolné vůči škodlivému nebo jinak nežádoucímu chování, které může být důsledkem omezení uvnitř systémů nebo prostředí, v němž systémy fungují (např. chyby, závady, nesrovnalosti, neočekávané situace). Proto by měla být přijata technická a organizační opatření k zajištění spolehlivosti vysoce rizikových systémů AI, obnášející například navrhování a vývoj vhodných technických řešení pro prevenci nebo minimalizaci škodlivého nebo jinak nežádoucího chování. Tato technická řešení mohou zahrnovat například mechanismy umožňující systému bezpečně přerušit provoz (plány zajištění proti selhání) v přítomnosti určitých anomálií nebo v případě, že provoz probíhá mimo určité předem stanovené hranice. Neschopnost ochrany před těmito riziky by mohla vést k dopadům na bezpečnost nebo negativně ovlivnit základní práva, například v důsledku chybných rozhodnutí nebo nesprávných či zkreslených výstupů systému AI.