Dane i zarządzanie danymi

1.  Systemy AI wysokiego ryzyka, które wykorzystują techniki obejmujące trenowanie modeli AI z wykorzystaniem danych, rozwija się na podstawie zbiorów danych treningowych, walidacyjnych i testowych spełniających kryteria jakości, o których mowa w ust. 2, 3 i 4 niniejszego artykułu oraz w art. 4a ust. 1, w każdym przypadku gdy takie zbiory danych są wykorzystywane.

2.  Zbiory danych treningowych, walidacyjnych i testowych podlegają praktykom w zakresie zarządzania danymi stosownym do przeznaczenia danego systemu AI wysokiego ryzyka. Praktyki te dotyczą w szczególności:

a)	odpowiednich decyzji projektowych;
b)	procesów zbierania danych i pochodzenia danych oraz, w przypadku danych osobowych, pierwotnego celu zbierania danych;
c)	odpowiednich operacji przetwarzania na potrzeby przygotowania danych, takich jak dodawanie komentarzy, etykietowanie, czyszczenie, aktualizacja, wzbogacanie i agregacja;
d)	sformułowania założeń, w szczególności w odniesieniu do informacji, do których pomiaru i reprezentowania mają służyć dane;
e)	oceny dostępności, ilości i przydatności zbiorów danych, które są potrzebne;
f)	badania pod kątem ewentualnej stronniczości, która może mieć wpływ na zdrowie i bezpieczeństwo osób, negatywnie wpływać na prawa podstawowe lub prowadzić do dyskryminacji zakazanej na mocy prawa Unii, zwłaszcza w przypadku gdy dane wyjściowe wpływają na dane wejściowe wykorzystywane na potrzeby przyszłych operacji;
g)	odpowiednich środków służących wykrywaniu ewentualnej stronniczości określonej zgodnie z lit. f) oraz zapobieganiu jej i jej ograniczaniu;
h)	określenia istotnych luk w danych lub braków w danych, które uniemożliwiają zgodność z niniejszym rozporządzeniem, oraz tego, w jaki sposób można zaradzić tym lukom i brakom.

3.  Zbiory danych treningowych, walidacyjnych i testowych muszą być adekwatne, wystarczająco reprezentatywne oraz w jak największym stopniu wolne od błędów i kompletne z punktu widzenia przeznaczenia. Muszą się one charakteryzować odpowiednimi właściwościami statystycznymi, w tym, w stosownych przypadkach, w odniesieniu do osób lub grup osób, wobec których ma być stosowany system AI wysokiego ryzyka. Te kryteria zbiorów danych mogą zostać spełnione na poziomie pojedynczych zbiorów danych lub na poziomie ich kombinacji.

4.  Zbiory danych muszą uwzględniać, w zakresie wymaganym z uwagi na ich przeznaczenie, cechy lub elementy, które są specyficzne dla określonego otoczenia geograficznego, kontekstualnego, behawioralnego lub funkcjonalnego, w którym ma być wykorzystywany system AI wysokiego ryzyka.

 —————

6.  W przypadkach rozwoju systemów AI wysokiego ryzyka niewykorzystujących technik obejmujących trenowanie modeli AI ust. 2, 3 i 4 niniejszego artykułu oraz art. 4a ust. 1 stosuje się jedynie do zbiorów danych testowych.

1.  Los sistemas de IA de alto riesgo que utilizan técnicas que implican el entrenamiento de modelos de IA con datos se desarrollarán a partir de conjuntos de datos de entrenamiento, validación y prueba que cumplan los criterios de calidad a que se refieren los apartados 2, 3 y 4 del presente artículo y el artículo 4 bis, apartado 1, siempre que se utilicen dichos conjuntos de datos.

2.  Los conjuntos de datos de entrenamiento, validación y prueba se someterán a prácticas de gobernanza y gestión de datos adecuadas para la finalidad prevista del sistema de IA de alto riesgo. Dichas prácticas se centrarán, en particular, en lo siguiente:

a)	las decisiones pertinentes relativas al diseño;
b)	los procesos de recogida de datos y el origen de los datos y, en el caso de los datos personales, la finalidad original de la recogida de datos;
c)	las operaciones de tratamiento oportunas para la preparación de los datos, como la anotación, el etiquetado, la depuración, la actualización, el enriquecimiento y la agregación;
d)	la formulación de supuestos, en particular en lo que respecta a la información que se supone que miden y representan los datos;
e)	una evaluación de la disponibilidad, la cantidad y la adecuación de los conjuntos de datos necesarios;
f)	el examen atendiendo a posibles sesgos que puedan afectar a la salud y la seguridad de las personas, afectar negativamente a los derechos fundamentales o dar lugar a algún tipo de discriminación prohibida por el Derecho de la Unión, especialmente cuando las salidas de datos influyan en las informaciones de entrada de futuras operaciones;
g)	medidas adecuadas para detectar, prevenir y mitigar posibles sesgos detectados con arreglo a la letra f);
h)	la detección de lagunas o deficiencias pertinentes en los datos que impidan el cumplimiento del presente Reglamento, y la forma de subsanarlas.

3.  Los conjuntos de datos de entrenamiento, validación y prueba serán pertinentes, suficientemente representativos y, en la mayor medida posible, carecerán de errores y estarán completos en vista de su finalidad prevista. Asimismo, tendrán las propiedades estadísticas adecuadas, por ejemplo, cuando proceda, en lo que respecta a las personas o los colectivos de personas en relación con los cuales está previsto que se utilice el sistema de IA de alto riesgo. Los conjuntos de datos podrán reunir esas características para cada conjunto de datos individualmente o para una combinación de estos.

4.  Los conjuntos de datos tendrán en cuenta, en la medida necesaria para la finalidad prevista, las características o elementos particulares del entorno geográfico, contextual, conductual o funcional específico en el que está previsto que se utilice el sistema de IA de alto riesgo.

 —————

6.  Para el desarrollo de sistemas de IA de alto riesgo que no emplean técnicas que implican el entrenamiento de modelos de IA, los apartados 2, 3 y 4 del presente artículo y el artículo 4 bis, apartado 1, se aplicarán únicamente a los conjuntos de datos de prueba.