Considérant 12

La notion de «système d’IA» figurant dans le présent règlement devrait être clairement définie et devrait être étroitement alignée sur les travaux des organisations internationales œuvrant dans le domaine de l’IA afin de garantir la sécurité juridique, et de faciliter la convergence internationale et une large acceptation, tout en offrant la souplesse nécessaire pour tenir compte des évolutions technologiques rapides dans ce domaine. En outre, la définition devrait être fondée sur les caractéristiques essentielles des systèmes d’IA qui la distinguent des systèmes logiciels ou des approches de programmation traditionnels plus simples, et ne devrait pas couvrir les systèmes fondés sur les règles définies uniquement par les personnes physiques pour exécuter automatiquement des opérations. Une caractéristique essentielle des systèmes d’IA est leur capacité d’inférence. Cette capacité d’inférence concerne le processus consistant à générer des sorties telles que des prédictions, du contenu, des recommandations ou des décisions, qui peuvent influencer l’environnement physique ou virtuel, et la capacité des systèmes d’IA à inférer des modèles ou des algorithmes, ou les deux, à partir d’entrées ou de données. Les techniques permettant l’inférence lors de la construction d’un système d’IA comprennent des approches d’apprentissage automatique qui apprennent à partir des données la manière d’atteindre certains objectifs, et des approches fondées sur la logique et les connaissances qui font des inférences à partir des connaissances encodées ou de la représentation symbolique de la tâche à résoudre. La capacité d’un système d’IA à faire des inférences va au-delà du traitement de données de base en ce qu’elle permet l’apprentissage, le raisonnement ou la modélisation. Le terme «fondé sur des machines» renvoie au fait que les systèmes d’IA tournent sur des machines. La référence à des objectifs explicites ou implicites souligne que les systèmes d’IA peuvent fonctionner selon des objectifs explicites définis ou des objectifs implicites. Les objectifs du système d’IA peuvent être différents de la destination du système d’IA dans un contexte spécifique. Aux fins du présent règlement, les environnements devraient s’entendre comme étant les contextes dans lesquels les systèmes d’IA fonctionnent, tandis que les sorties générées par le système d’IA correspondent à différentes fonctions exécutées par les systèmes d’IA et consistent en des prévisions, du contenu, des recommandations ou des décisions. Les systèmes d’IA sont conçus pour fonctionner à différents niveaux d’autonomie, ce qui signifie qu’ils bénéficient d’un certain degré d’indépendance dans leur action par rapport à une ingérence humaine et de capacités à fonctionner sans intervention humaine. La faculté d’adaptation dont un système d’IA pourrait faire preuve après son déploiement est liée à des capacités d’auto-apprentissage, qui permettent au système d’évoluer en cours d’utilisation. Les systèmes d’IA peuvent être utilisés seuls ou en tant que composant d’un produit, que le système soit physiquement incorporé dans le produit (intégré) ou qu’il serve la fonctionnalité du produit sans y être incorporé (non intégré).

Pojem „systém AI“ v tomto nariadení by sa mal jasne vymedziť a mal by sa úzko zosúladiť s prácou medzinárodných organizácií, ktoré sa zaoberajú AI, s cieľom zabezpečiť právnu istotu, uľahčiť medzinárodné zbližovanie a širokú akceptáciu, a zároveň poskytnúť flexibilitu na prispôsobenie sa rýchlemu technologickému vývoju v tejto oblasti. Okrem toho by vymedzenie malo byť založené na kľúčových charakteristikách systémov AI, ktorými sa odlišuje od jednoduchších tradičných softvérových systémov alebo programovacích prístupov, a nemalo by sa vzťahovať na systémy, ktoré sú založené na pravidlách vymedzených výlučne fyzickými osobami na automatické vykonávanie operácií. Kľúčovou charakteristikou systémov AI je ich spôsobilosť odvodzovať. Táto spôsobilosť odvodzovať sa týka procesu získavania výstupov, ako sú predpovede, obsah, odporúčania alebo rozhodnutia, ktoré môžu ovplyvniť fyzické alebo virtuálne prostredie, a spôsobilosti systémov AI odvodzovať zo vstupov alebo údajov modely alebo algoritmy, alebo oboje. Techniky, ktoré umožňujú odvodzovať pri budovaní systému AI, zahŕňajú prístupy strojového učenia, ktoré sa z údajov učia, ako dosiahnuť určité ciele, a prístupy založené na logike a vedomostiach, ktoré odvodzujú riešenie úloh zo zakódovaných poznatkov alebo symbolického znázornenia. Schopnosť systému AI odvodzovať presahuje základné spracúvanie údajov tým, že umožňuje učenie sa, odôvodňovanie alebo modelovanie. Pojem „strojový“ sa vzťahuje na skutočnosť, že systémy AI fungujú na strojoch. Odkaz na explicitné alebo implicitné ciele zdôrazňuje, že systémy AI môžu fungovať podľa explicitných definovaných cieľov alebo podľa implicitných cieľov. Ciele systému AI sa môžu líšiť od zamýšľaného účelu systému AI v konkrétnom kontexte. Na účely tohto nariadenia by sa pod prostrediami mali rozumieť kontexty, v ktorých systémy AI fungujú, zatiaľ čo výstupy generované systémom AI odrážajú rôzne funkcie vykonávané systémami AI a zahŕňajú predpovede, obsah, odporúčania alebo rozhodnutia. Systémy AI sú dizajnované tak, aby fungovali s rôznymi úrovňami autonómnosti, čo znamená, že pri svojej činnosti majú určitý stupeň nezávislosti od ľudskej účasti a určitý stupeň spôsobilosti fungovať bez ľudského zásahu. Adaptabilita, ktorú by systém AI mohol preukázať po nasadení, sa týka samovzdelávacích spôsobilostí, vďaka ktorým sa môže systém zmeniť počas používania. Systémy AI sa môžu používať samostatne alebo ako komponent výrobku bez ohľadu na to, či je tento systém do výrobku fyzicky integrovaný (zabudovaný) alebo či slúži funkčnosti tohto výrobku bez toho, aby doň bol integrovaný (nezabudovaný).