Considerando 12

Debe definirse con claridad el concepto de «sistema de IA» en el presente Reglamento y armonizarlo estrechamente con los trabajos de las organizaciones internacionales que se ocupan de la IA, a fin de garantizar la seguridad jurídica y facilitar la convergencia a escala internacional y una amplia aceptación, al mismo tiempo que se prevé la flexibilidad necesaria para dar cabida a los rápidos avances tecnológicos en este ámbito. Además, la definición debe basarse en las principales características de los sistemas de IA que los distinguen de los sistemas de software o los planteamientos de programación tradicionales y más sencillos, y no debe incluir los sistemas basados en las normas definidas únicamente por personas físicas para ejecutar automáticamente operaciones. Una característica principal de los sistemas de IA es su capacidad de inferencia. Esta capacidad de inferencia se refiere al proceso de obtención de resultados de salida, como predicciones, contenidos, recomendaciones o decisiones, que puede influir en entornos físicos y virtuales, y a la capacidad de los sistemas de IA para deducir modelos o algoritmos, o ambos, a partir de información de entrada o datos. Las técnicas que permiten la inferencia al construir un sistema de IA incluyen estrategias de aprendizaje automático que aprenden de los datos cómo alcanzar determinados objetivos y estrategias basadas en la lógica y el conocimiento que infieren a partir de conocimientos codificados o de una representación simbólica de la tarea que debe resolverse. La capacidad de inferencia de un sistema de IA trasciende el tratamiento básico de datos, al permitir el aprendizaje, el razonamiento o la modelización. El término «basado en una máquina» se refiere al hecho de que los sistemas de IA se ejecutan en máquinas.La referencia a objetivos explícitos o implícitos subraya que los sistemas de IA pueden funcionar con arreglo a objetivos definidos explícitos o a objetivos implícitos. Los objetivos del sistema de IA pueden ser diferentes de la finalidad prevista del sistema de IA en un contexto específico. A los efectos del presente Reglamento, debe entenderse por entornos los contextos en los que funcionan los sistemas de IA, mientras que los resultados de salida generados por el sistema de IA reflejan las distintas funciones desempeñadas por los sistemas de IA e incluyen predicciones, contenidos, recomendaciones o decisiones. Los sistemas de IA están diseñados para funcionar con distintos niveles de autonomía, lo que significa que pueden actuar con cierto grado de independencia con respecto a la actuación humana y tienen ciertas capacidades para funcionar sin intervención humana. La capacidad de adaptación que un sistema de IA podría mostrar tras su despliegue se refiere a las capacidades de autoaprendizaje que permiten al sistema cambiar mientras está en uso. Los sistemas de IA pueden utilizarse de manera independiente o como componentes de un producto, con independencia de si el sistema forma parte físicamente del producto (integrado) o contribuye a la funcionalidad del producto sin formar parte de él (no integrado).

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).