Considerando 12

La nozione di «sistema di IA» di cui al presente regolamento dovrebbe essere definita in maniera chiara e dovrebbe essere strettamente allineata al lavoro delle organizzazioni internazionali che si occupano di IA al fine di garantire la certezza del diritto, agevolare la convergenza internazionale e un'ampia accettazione, prevedendo nel contempo la flessibilità necessaria per agevolare i rapidi sviluppi tecnologici in questo ambito. Inoltre, la definizione dovrebbe essere basata sulle principali caratteristiche dei sistemi di IA, che la distinguono dai tradizionali sistemi software o dagli approcci di programmazione più semplici, e non dovrebbe riguardare i sistemi basati sulle regole definite unicamente da persone fisiche per eseguire operazioni in modo automatico. Una caratteristica fondamentale dei sistemi di IA è la loro capacità inferenziale. Tale capacità inferenziale si riferisce al processo di ottenimento degli output, quali previsioni, contenuti, raccomandazioni o decisioni, che possono influenzare gli ambienti fisici e virtuali e alla capacità dei sistemi di IA di ricavare modelli o algoritmi, o entrambi, da input o dati. Le tecniche che consentono l'inferenza nella costruzione di un sistema di IA comprendono approcci di apprendimento automatico che imparano dai dati come conseguire determinati obiettivi e approcci basati sulla logica e sulla conoscenza che traggono inferenze dalla conoscenza codificata o dalla rappresentazione simbolica del compito da risolvere. La capacità inferenziale di un sistema di IA trascende l'elaborazione di base dei dati consentendo l'apprendimento, il ragionamento o la modellizzazione. Il termine «automatizzato» si riferisce al fatto che il funzionamento dei sistemi di IA prevede l'uso di macchine. Il riferimento a obiettivi espliciti o impliciti sottolinea che i sistemi di IA possono operare in base a obiettivi espliciti definiti o a obiettivi impliciti. Gli obiettivi del sistema di IA possono essere diversi dalla finalità prevista del sistema di IA in un contesto specifico. Ai fini del presente regolamento, gli ambienti dovrebbero essere intesi come i contesti in cui operano i sistemi di IA, mentre gli output generati dal sistema di IA riflettono le diverse funzioni svolte dai sistemi di IA e comprendono previsioni, contenuti, raccomandazioni o decisioni. I sistemi di IA sono progettati per funzionare con livelli di autonomia variabili, il che significa che dispongono di un certo grado di autonomia di azione rispetto al coinvolgimento umano e di capacità di funzionare senza l'intervento umano. L'adattabilità che un sistema di IA potrebbe presentare dopo la diffusione si riferisce alle capacità di autoapprendimento, che consentono al sistema di cambiare durante l'uso. I sistemi di IA possono essere utilizzati come elementi indipendenti (stand-alone) o come componenti di un prodotto, a prescindere dal fatto che il sistema sia fisicamente incorporato nel prodotto (integrato) o assista la funzionalità del prodotto senza esservi incorporato (non integrato).

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).