Motyw 133

Różne systemy AI mogą generować duże ilości treści syntetycznych, które stają się coraz trudniejsze do odróżnienia od treści generowanych przez człowieka i treści autentycznych. Szeroka dostępność i coraz większe zdolności tych systemów mają znaczący wpływ na integralność ekosystemu informacyjnego i zaufanie do niego, stwarzając nowe rodzaje ryzyka polegające na podawaniu informacji wprowadzających w błąd i na manipulacji na dużą skalę, oszustwach, podszywaniu się pod inne osoby i wprowadzaniu w błąd konsumentów. W świetle tych skutków, a także szybkiego tempa technologicznego oraz zapotrzebowania na nowe metody i techniki śledzenia pochodzenia informacji należy zobowiązać dostawców tych systemów do wbudowania rozwiązań technicznych, które umożliwiają oznakowanie w formacie nadającym się do odczytu maszynowego i wykrywanie, że wyniki zostały wygenerowane lub zmanipulowane przez system AI, a nie przez człowieka. Takie techniki i metody powinny być wystarczająco niezawodne, interoperacyjne, skuteczne i solidne, o ile jest to technicznie wykonalne, z uwzględnieniem dostępnych technik lub kombinacji takich technik, takich jak znaki wodne, identyfikacja metadanych, metody kryptograficzne służące do potwierdzania pochodzenia i autentyczności treści, metody rejestracji zdarzeń, odciski palców lub inne techniki, stosownie do przypadku. Przy spełnianiu tego obowiązku dostawcy powinni uwzględniać specyfikę i ograniczenia różnych rodzajów treści oraz istotne postępy technologiczne i rynkowe w tym obszarze, które odzwierciedla powszechnie uznany stan wiedzy technicznej. Takie techniki i metody można wdrażać na poziomie danego systemu AI lub na poziomie modelu AI, w tym modeli AI ogólnego przeznaczenia generujących treści, a tym samym ułatwiać spełnianie tego obowiązku przez dostawcę niższego szczebla danego systemu AI. Aby zachować proporcjonalność, należy przewidzieć, że ten obowiązek oznakowania nie powinien obejmować systemów AI pełniących przede wszystkim funkcję wspomagającą w zakresie standardowej edycji lub systemów AI, które nie zmieniają w istotny sposób przekazywanych przez podmiot stosujący danych wejściowych ani ich semantyki.

Diversi sistemi di IA possono generare grandi quantità di contenuti sintetici, che per gli esseri umani è divenuto sempre più difficile distinguere dai contenuti autentici e generati da esseri umani. L’ampia disponibilità e l’aumento delle capacità di tali sistemi hanno un impatto significativo sull’integrità e sulla fiducia nell’ecosistema dell’informazione, aumentando i nuovi rischi di cattiva informazione e manipolazione su vasta scala, frode, impersonificazione e inganno dei consumatori. Alla luce di tali impatti, della rapida evoluzione tecnologica e della necessità di nuovi metodi e tecniche per risalire all’origine delle informazioni, è opportuno imporre ai fornitori di tali sistemi di integrare soluzioni tecniche che consentano agli output di essere marcati in un formato leggibile meccanicamente e di essere rilevabili come generati o manipolati da un sistema di IA e non da esseri umani. Tali tecniche e metodi dovrebbero essere sufficientemente affidabili, interoperabili, efficaci e solidi nella misura in cui ciò sia tecnicamente possibile, tenendo conto delle tecniche disponibili o di una combinazione di tali tecniche, quali filigrane, identificazioni di metadati, metodi crittografici per dimostrare la provenienza e l’autenticità dei contenuti, metodi di registrazione, impronte digitali o altre tecniche, a seconda dei casi. Nell’attuare tale obbligo, i fornitori dovrebbero tenere conto anche delle specificità e dei limiti dei diversi tipi di contenuti e dei pertinenti sviluppi tecnologici e di mercato nel settore, come rispecchia lo stato dell’arte generalmente riconosciuto. Tali tecniche e metodi possono essere attuati a livello di sistema di IA o a livello di modello di IA, compresi i modelli di IA per finalità generali che generano contenuti, facilitando in tal modo l’adempimento di tale obbligo da parte del fornitore a valle del sistema di IA. Per continuare a essere proporzionato, è opportuno prevedere che tale obbligo di marcatura non debba riguardare i sistemi di IA che svolgono principalmente una funzione di assistenza per l’editing standard o i sistemi di IA che non modificano in modo sostanziale i dati di input forniti dal deployer o la rispettiva semantica.