Considerando 111

È opportuno stabilire una metodologia per la classificazione dei modelli di IA per finalità generali come modelli di IA per finalità generali con rischi sistemici. Poiché i rischi sistemici derivano da capacità particolarmente elevate, si dovrebbe considerare che un modello di IA per finalità generali presenti rischi sistemici se ha capacità di impatto elevato, valutate sulla base di metodologie e strumenti tecnici adeguati, o se ha un impatto significativo sul mercato interno a causa della sua portata. Per capacità di impatto elevato nei modelli di IA per finalità generali si intendono capacità che corrispondono o superano le capacità registrate nei modelli di IA per finalità generali più avanzati. L'intera gamma di capacità di un modello potrebbe essere meglio compresa dopo la sua immissione sul mercato o quando i deployer interagiscono con il modello. In base allo stato dell'arte al momento dell'entrata in vigore del presente regolamento, l'importo cumulativo del calcolo utilizzato per l'addestramento del modello di IA per finalità generali misurato in operazioni in virgola mobile è una delle approssimazioni pertinenti per le capacità del modello. L'importo cumulativo del calcolo utilizzato per l'addestramento comprende il calcolo utilizzato nelle attività e nei metodi tesi a migliorare le capacità del modello prima della diffusione, quali il pre-addestramento, la generazione di dati sintetici e il perfezionamento. È pertanto opportuno fissare una soglia iniziale di operazioni in virgola mobile che, se raggiunta da un modello di IA per finalità generali, porta a presumere che il modello sia un modello di IA per finalità generali con rischi sistemici. Tale soglia dovrebbe essere adeguata nel tempo per riflettere i cambiamenti tecnologici e industriali, quali miglioramenti algoritmici o una maggiore efficienza dell'hardware, e dovrebbe essere integrata da parametri di riferimento e indicatori per la capacità del modello. A tal fine, l'ufficio per l'IA dovrebbe dialogare con la comunità scientifica, l'industria, la società civile e altri esperti. Le soglie, nonché gli strumenti e i parametri di riferimento per la valutazione delle capacità di impatto elevato, dovrebbero essere solidi indicatori della generalità, delle capacità e del connesso rischio sistemico dei modelli di IA per finalità generali e potrebbero tenere conto delle modalità con cui il modello sarà immesso sul mercato o del numero di utenti che potrebbero esserne interessati. A integrazione di tale sistema, la Commissione dovrebbe avere la possibilità di adottare decisioni individuali per designare un modello di IA per finalità generali come modello di IA per finalità generali con rischio sistemico, qualora si accerti che tale modello abbia capacità o un impatto equivalenti a quelli rilevati dalla soglia fissata. Tale decisione dovrebbe essere adottata in base a una valutazione globale dei criteri per la designazione di un modello di IA per finalità generali con rischio sistemico di cui all'allegato del presente regolamento, come la qualità o le dimensioni del set di dati di addestramento, il numero di utenti commerciali e finali, le sue modalità di input e output, il suo livello di autonomia e scalabilità o gli strumenti a cui ha accesso. Su richiesta motivata di un fornitore il cui modello è stato designato come modello di IA per finalità generali con rischio sistemico, la Commissione dovrebbe tenere conto della richiesta e può decidere di rivalutare se si possa ancora ritenere che il modello di IA per finalità generali presenti rischi sistemici.

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.