Considerando 111

Conviene establecer una metodología para la clasificación de los modelos de IA de uso general como modelos de IA de uso general con riesgos sistémicos. Dado que los riesgos sistémicos se derivan de capacidades especialmente elevadas, debe considerarse que un modelo de IA de uso general presenta riesgos sistémicos si tiene capacidades de gran impacto —evaluadas mediante herramientas y metodologías técnicas adecuadas— o unas repercusiones considerables en el mercado interior debido a su alcance. Las capacidades de gran impacto en modelos de IA de uso general son capacidades que igualan o superan las capacidades mostradas por los modelos de IA de uso general más avanzados. La introducción en el mercado de un modelo o las interacciones de los responsables del despliegue con él permiten comprender mejor el conjunto de sus capacidades. Según el estado de la técnica en el momento de la entrada en vigor del presente Reglamento, la cantidad acumulada de cálculo utilizado para el entrenamiento del modelo de IA de uso general, medida en operaciones de coma flotante, es una de las aproximaciones pertinentes para las capacidades del modelo. La cantidad acumulada de cálculo utilizado para el entrenamiento incluye los cálculos utilizados en las distintas actividades y métodos destinados a mejorar las capacidades del modelo antes del despliegue, como el entrenamiento previo, la generación de datos sintéticos y la realización de ajustes. Por lo tanto, debe establecerse un umbral inicial de operaciones de coma flotante que, de ser alcanzado por un modelo de IA de uso general, dé lugar a la presunción de que el modelo es un modelo de IA de uso general con riesgos sistémicos. Este umbral deberá irse ajustando para reflejar los cambios tecnológicos e industriales, como las mejoras algorítmicas o el aumento de la eficiencia del hardware, y debe complementarse con parámetros de referencia e indicadores de la capacidad de los modelos. Para fundamentar esto, la Oficina de IA debe colaborar con la comunidad científica, la industria, la sociedad civil y otros expertos. Los umbrales, así como las herramientas y los parámetros de referencia para la evaluación de las capacidades de gran impacto, deben servir para predecir con fiabilidad la generalidad, las capacidades y el riesgo sistémico asociado de los modelos de IA de uso general, y podrían tener en cuenta la manera en que el modelo se introducirá en el mercado o el número de usuarios a los que podría afectar. Para complementar este sistema, la Comisión debe poder adoptar decisiones individuales por las que se designe un modelo de IA de uso general como modelo de IA de uso general con riesgo sistémico si se determina que dicho modelo tiene capacidades o repercusiones equivalentes a las reflejadas por el umbral establecido. Dicha decisión debe adoptarse atendiendo a una evaluación global de los criterios para la designación de modelos de IA de uso general con riesgo sistémico establecidos en un anexo del presente Reglamento, como la calidad o el tamaño del conjunto de datos de entrenamiento, el número de usuarios profesionales y finales, sus modalidades de entrada y de salida, su nivel de autonomía y escalabilidad o las herramientas a las que tiene acceso. Previa solicitud motivada de un proveedor cuyo modelo haya sido designado como modelo de IA de uso general con riesgo sistémico, la Comisión debe tener en cuenta la solicitud y podrá decidir reevaluar si puede seguir considerándose que el modelo de IA de uso general presenta riesgos sistémicos.

Je vhodné zaviesť metodiku pre klasifikáciu modelov AI na všeobecné účely ako modelu AI na všeobecné účely so systémovým rizikom. Keďže systémové riziká vyplývajú z mimoriadne vysokých spôsobilostí, mal by sa model AI na všeobecné účely považovať za model predstavujúci systémové riziká, ak má spôsobilosti s veľkým vplyvom, hodnotené na základe vhodných technických nástrojov a metodík, alebo významný vplyv na vnútorný trh z dôvodu jeho dosahu. Spôsobilosti s veľkým vplyvom v modeloch AI na všeobecné účely sú spôsobilosti, ktoré zodpovedajú spôsobilostiam zaznamenaným v najvyspelejších modeloch AI na všeobecné účely alebo ich prekračujú. Celú škálu spôsobilostí modelu možno lepšie pochopiť po jeho uvedení na trh alebo pri interakcii nasadzujúcich subjektov s modelom. Podľa aktuálneho stavu vývoja v čase nadobudnutia účinnosti tohto nariadenia je kumulatívny počet výpočtov použitých na trénovanie modelu AI na všeobecné účely meraný v operáciách s pohyblivou rádovou čiarkou jednou z relevantných aproximácií spôsobilostí modelu. Kumulatívny počet výpočtov použitých na trénovanie zahŕňa výpočty použité v rámci činností a metód, ktoré sú určené na posilnenie spôsobilostí modelu pred nasadením, ako je predbežné trénovanie, syntetické generovanie údajov a doladenie. Preto by sa mala stanoviť počiatočná prahová hodnota pre operácie s pohyblivou rádovou čiarkou, ktorá, ak je modelom AI na všeobecné účely splnená, vedie k predpokladu, že model je modelom AI na všeobecné účely so systémovými rizikami. Táto prahová hodnota by sa mala časom upraviť tak, aby odrážala technologické a priemyselné zmeny, ako sú algoritmické zlepšenia alebo zvýšená efektívnosť hardvéru, a mala by sa doplniť o referenčné hodnoty a ukazovatele spôsobilosti modelu. Úrad pre AI by mal spolupracovať s vedeckou obcou, priemyslom, občianskou spoločnosťou a ďalšími odborníkmi s cieľom poskytnúť na to podklady. Prahové hodnoty, ako aj nástroje a referenčné hodnoty na posudzovanie spôsobilostí s veľkým vplyvom by mali byť silnými predikátormi všeobecnej povahy, spôsobilostí a súvisiaceho systémového rizika modelov AI na všeobecné účely a mohli by zohľadňovať spôsob uvádzania modelu na trh alebo počet používateľov, na ktorých môže mať vplyv. Na doplnenie tohto systému by Komisia mala mať možnosť prijímať individuálne rozhodnutia označujúce model AI na všeobecné účely ako model AI na všeobecné účely so systémovým rizikom, ak zistí, že takýto model má spôsobilosti alebo vplyv rovnocenné tým, ktoré sú zachytené stanovenou prahovou hodnotou. Uvedené rozhodnutie by sa malo prijať na základe celkového posúdenia kritérií na určenie modelu AI na všeobecné účely so systémovým rizikom stanovených v prílohe k tomuto nariadeniu, ako je kvalita alebo veľkosť súboru tréningových údajov, počet korporátnych a koncových používateľov, modality jeho vstupov a výstupov, úroveň jeho autonómnosti a škálovateľnosti alebo nástroje, ku ktorým má prístup. Po odôvodnenej žiadosti poskytovateľa, ktorého model bol označený za model AI na všeobecné účely so systémovým rizikom, by Komisia mala žiadosť zohľadniť a môže rozhodnúť o prehodnotení, či model AI na všeobecné účely možno stále považovať za model predstavujúci systémové riziká.