infinitelaws
akt o umelej inteligencii

Čítate staršiu verziu textu. Nie je to platný zákon – je to tu, aby sme ukázali, čo sa zmenou zmenilo. Zobraziť platný text →

Všetky jazykové znenia sú rovnako autentické; rozdiely medzi nimi môžu mať význam pre výklad.

Kritériá na určenie modelov AI na všeobecné účely so systémovým rizikom podľa článku 51

Slovenčina

S cieľom určiť, či má model AI na všeobecné účely spôsobilosti alebo vplyv rovnocenné s tými, ktoré sú stanovené v článku 51 ods. 1 písm. a), Komisia zohľadní tieto kritériá:

a)

počet parametrov modelu;

b)

kvalita alebo veľkosť dátového súboru, napríklad meraná prostredníctvom tokenov;

c)

výpočtová sila použitá na trénovanie modelu, meraná v operáciách s pohyblivou rádovou čiarkou alebo uvedená kombináciou iných premenných, ako sú odhadované náklady na trénovanie, odhadovaný čas potrebný na trénovanie alebo odhadovaná spotreba energie na trénovanie;

d)

vstupné a výstupné modality modelu, ako sú text na text (veľké jazykové modely), text na obraz, multimodalita a najmodernejšie prahové hodnoty na určenie spôsobilostí s veľkým vplyvom pre každú modalitu a konkrétny typ vstupov a výstupov (napr. biologické sekvencie);

e)

referenčné hodnoty a hodnotenia spôsobilostí modelu vrátane zváženia počtu úloh bez dodatočného trénovania, prispôsobivosť na učenie sa nových, odlišných úloh, úroveň jeho autonómnosti a škálovateľnosti, nástroje, ku ktorým má prístup;

f)

či má veľký vplyv na vnútorný trh z dôvodu svojho dosahu, ktorý sa predpokladá, po sprístupnení najmenej 10 000 registrovaným komerčným používateľom usadeným v Únii;

g)

počet registrovaných koncových používateľov.

Polski

Do celów stwierdzenia, czy model AI ogólnego przeznaczenia ma zdolności lub oddziaływanie równoważne z tymi, które określono w art. 51 ust. 1 lit. a) i b), Komisja uwzględnia następujące kryteria:

a)

liczbę parametrów modelu;

b)

jakość lub rozmiar zbioru danych, na przykład mierzone za pomocą tokenów;

c)

liczbę obliczeń wykorzystanych do trenowania modelu, mierzoną w operacjach zmiennoprzecinkowych lub wskazaną przez połączenie innych zmiennych, takich jak szacunkowy koszt trenowania, szacowany czas potrzebny na trenowanie lub szacowane zużycie energii na potrzeby trenowania;

d)

format danych wejściowych i wyjściowych danego modelu, takie jak tekst–tekst (duże modele językowe), tekst–obraz, multimodalne, a także najnowocześniejsze progi dla określania zdolności dużego oddziaływania dla każdego formatu, jak również szczególne rodzaje danych wejściowych i wyjściowych (np. sekwencje biologiczne);

e)

poziomy odniesienia i oceny zdolności modelu, w tym analiza liczby zadań bez dodatkowego trenowania, zdolności adaptacji do uczenia się nowych, odrębnych zadań, poziom jego autonomii i skalowalności, narzędzia, do których ma dostęp;

f)

czy ze względu na swój zasięg ma duże oddziaływanie na rynek wewnętrzny, co należy zakładać, jeśli został udostępniony co najmniej 10 000 zarejestrowanych użytkowników biznesowych mających siedzibę w Unii;

g)

liczbę zarejestrowanych użytkowników końcowych.

Version history

The text is unchanged from the previous version.

Prijaté znenie (k 1. 8. 2024) · CELEX 32024R1689