Considérant 111

Il convient d’établir une méthode de classification des modèles d’IA à usage général en tant que modèle d’IA à usage général présentant des risques systémiques. Étant donné que les risques systémiques résultent de capacités particulièrement élevées, un modèle d’IA à usage général devrait être considéré comme présentant des risques systémiques s’il a des capacités à fort impact, évaluées sur la base de méthodologies et d’outils techniques appropriés, ou une incidence significative sur le marché intérieur en raison de sa portée. Les capacités à fort impact des modèles d’IA à usage général sont des capacités égales ou supérieures aux capacités des modèles d’IA à usage général les plus avancés. L’éventail complet des capacités d’un modèle pourrait être mieux compris après sa mise sur le marché ou lorsque les déployeurs interagissent avec le modèle. Selon l’état de la technique au moment de l’entrée en vigueur du présent règlement, la quantité cumulée de calculs utilisée pour l’entraînement du modèle d’IA à usage général mesurée en opérations en virgule flottante est l’une des approximations pertinentes pour les capacités du modèle. La quantité cumulée de calculs utilisée pour l’entraînement inclut les calculs utilisés pour l’ensemble des activités et méthodes destinées à renforcer les capacités du modèle avant le déploiement, telles que l’entraînement préalable, la production de données synthétiques et le réglage fin. Par conséquent, il convient de fixer un seuil initial d’opérations en virgule flottante, qui, s’il est atteint par un modèle d’IA à usage général, conduit à présumer qu’il s’agit d’un modèle d’IA à usage général présentant des risques systémiques. Ce seuil devrait être ajusté au fil du temps pour tenir compte des évolutions technologiques et industrielles, telles que les améliorations algorithmiques ou l’amélioration de l’efficacité des matériels, et être complété par des critères de référence et des indicateurs pour la capacité du modèle. À cette fin, le Bureau de l’IA devrait coopérer avec la communauté scientifique, l’industrie, la société civile et d’autres experts. Les seuils, ainsi que les outils et les critères de référence pour l’évaluation des capacités à fort impact, devraient être de bons indicateurs de la généralité et des capacités des modèles d’IA à usage général ainsi que du risque systémique qui y est associé, et pourraient tenir compte de la manière dont le modèle sera mis sur le marché ou du nombre d’utilisateurs qu’il pourrait affecter. Afin de compléter ce système, la Commission devrait avoir la possibilité de prendre des décisions individuelles désignant un modèle d’IA à usage général comme modèle d’IA à usage général présentant un risque systémique s’il est constaté que ce modèle a des capacités ou une incidence équivalentes à celles relevant du seuil fixé. Ces décisions devraient être prises sur la base d’une évaluation globale des critères de désignation des modèles d’IA à usage général présentant un risque systémique énoncés dans une annexe du présent règlement, tels que la qualité ou la taille du jeu de données d’entraînement, le nombre d’utilisateurs professionnels et finaux du modèle, ses modalités d’entrée et de sortie, son niveau d’autonomie et d’évolutivité, ou les outils auxquels il a accès. Sur demande motivée d’un fournisseur dont le modèle a été désigné comme modèle d’IA à usage général présentant un risque systémique, la Commission devrait tenir compte de la demande et peut décider de réévaluer si le modèle d’IA à usage général peut encore être considéré comme présentant un risque systémique.

Należy ustanowić metodykę klasyfikacji modeli AI ogólnego przeznaczenia jako modeli AI ogólnego przeznaczenia z ryzykiem systemowym. Ponieważ ryzyko systemowe wynika ze szczególnie wysokich zdolności, należy uznać, że model AI ogólnego przeznaczenia stwarza ryzyko systemowe, jeżeli wykazuje on zdolności dużego oddziaływania, oceniane na podstawie odpowiednich narzędzi technicznych i metodologii, lub jeżeli ze względu na swój zasięg ma znaczący wpływ na rynek wewnętrzny. Zdolności dużego oddziaływania w przypadku modeli AI ogólnego przeznaczenia oznaczają zdolności, które dorównują zdolnościom zapisanym w najbardziej zaawansowanych modelach AI ogólnego przeznaczenia lub je przewyższają. Pełny zakres zdolności danego modelu można lepiej zrozumieć po jego wprowadzeniu do obrotu lub w momencie, w którym podmioty stosujące wchodzą w interakcję z modelem. Zgodnie z aktualnym stanem wiedzy technicznej w momencie wejścia w życie niniejszego rozporządzenia jednym ze sposób przybliżonego określenia zdolności modelu jest łączna liczba obliczeń wykorzystanych do trenowania modelu AI ogólnego zastosowania mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Łączna liczba obliczeń wykorzystanych do trenowania obejmuje obliczenia stosowane w odniesieniu do wszystkich działań i metod, które mają na celu zwiększenie zdolności modelu przed wdrożeniem, takich jak pretrenowanie, generowanie danych syntetycznych i dostrajanie. W związku z tym należy określić próg minimalny operacjach zmiennoprzecinkowych, który, jeżeli zostanie spełniony przez model AI ogólnego przeznaczenia, stwarza domniemanie, że model ten jest modelem AI ogólnego przeznaczenia z ryzykiem systemowym. Próg ten powinien być z czasem dostosowywany w celu odzwierciedlenia zmian technologicznych i przemysłowych, takich jak ulepszenia algorytmiczne lub większa wydajność sprzętu, i powinien zostać uzupełniony o poziomy odniesienia i wskaźniki dotyczące zdolności modelu. W tym celu Urząd ds. AI powinien współpracować ze środowiskiem naukowym, przemysłem, społeczeństwem obywatelskim i innymi ekspertami. Progi, a także narzędzia i poziomy odniesienia na potrzeby oceny zdolności dużego oddziaływania powinny zapewniać mocne podstawy przewidywania ogólnego charakteru, zdolności i związanego z nimi ryzyka systemowego modeli AI ogólnego przeznaczenia; mogą one uwzględniać sposób, w jaki model zostanie wprowadzony do obrotu lub liczbę użytkowników, na które model ten może mieć wpływ. Aby uzupełnić ten system, Komisja powinna mieć możliwość podejmowania indywidualnych decyzji w sprawie uznania modelu AI ogólnego przeznaczenia za model AI ogólnego przeznaczenia z ryzykiem systemowym, jeżeli okaże się, że zdolności lub wpływ takiego modelu są równoważne z tymi, na które wskazuje ustalony próg. Decyzję tę należy podjąć na podstawie ogólnej oceny kryteriów do celów uznawania modelu AI ogólnego przeznaczenia za model z ryzykiem systemowym, określonych w załączniku do niniejszego rozporządzenia, takich jak jakość lub wielkość zbioru danych treningowych, liczba użytkowników biznesowych i końcowych, format danych wejściowych i wyjściowych modelu, poziom autonomii i skalowalności lub narzędzia, do których ma dostęp. Na uzasadniony wniosek dostawcy, którego model został uznany za model AI ogólnego przeznaczenia z ryzykiem systemowym, Komisja powinna odnieść się do tego wniosku i może podjąć decyzję o ponownej ocenie, czy model AI ogólnego przeznaczenia nadal można uznać za stwarzający ryzyko systemowe.