Odôvodnenie 111

Je vhodné zaviesť metodiku pre klasifikáciu modelov AI na všeobecné účely ako modelu AI na všeobecné účely so systémovým rizikom. Keďže systémové riziká vyplývajú z mimoriadne vysokých spôsobilostí, mal by sa model AI na všeobecné účely považovať za model predstavujúci systémové riziká, ak má spôsobilosti s veľkým vplyvom, hodnotené na základe vhodných technických nástrojov a metodík, alebo významný vplyv na vnútorný trh z dôvodu jeho dosahu. Spôsobilosti s veľkým vplyvom v modeloch AI na všeobecné účely sú spôsobilosti, ktoré zodpovedajú spôsobilostiam zaznamenaným v najvyspelejších modeloch AI na všeobecné účely alebo ich prekračujú. Celú škálu spôsobilostí modelu možno lepšie pochopiť po jeho uvedení na trh alebo pri interakcii nasadzujúcich subjektov s modelom. Podľa aktuálneho stavu vývoja v čase nadobudnutia účinnosti tohto nariadenia je kumulatívny počet výpočtov použitých na trénovanie modelu AI na všeobecné účely meraný v operáciách s pohyblivou rádovou čiarkou jednou z relevantných aproximácií spôsobilostí modelu. Kumulatívny počet výpočtov použitých na trénovanie zahŕňa výpočty použité v rámci činností a metód, ktoré sú určené na posilnenie spôsobilostí modelu pred nasadením, ako je predbežné trénovanie, syntetické generovanie údajov a doladenie. Preto by sa mala stanoviť počiatočná prahová hodnota pre operácie s pohyblivou rádovou čiarkou, ktorá, ak je modelom AI na všeobecné účely splnená, vedie k predpokladu, že model je modelom AI na všeobecné účely so systémovými rizikami. Táto prahová hodnota by sa mala časom upraviť tak, aby odrážala technologické a priemyselné zmeny, ako sú algoritmické zlepšenia alebo zvýšená efektívnosť hardvéru, a mala by sa doplniť o referenčné hodnoty a ukazovatele spôsobilosti modelu. Úrad pre AI by mal spolupracovať s vedeckou obcou, priemyslom, občianskou spoločnosťou a ďalšími odborníkmi s cieľom poskytnúť na to podklady. Prahové hodnoty, ako aj nástroje a referenčné hodnoty na posudzovanie spôsobilostí s veľkým vplyvom by mali byť silnými predikátormi všeobecnej povahy, spôsobilostí a súvisiaceho systémového rizika modelov AI na všeobecné účely a mohli by zohľadňovať spôsob uvádzania modelu na trh alebo počet používateľov, na ktorých môže mať vplyv. Na doplnenie tohto systému by Komisia mala mať možnosť prijímať individuálne rozhodnutia označujúce model AI na všeobecné účely ako model AI na všeobecné účely so systémovým rizikom, ak zistí, že takýto model má spôsobilosti alebo vplyv rovnocenné tým, ktoré sú zachytené stanovenou prahovou hodnotou. Uvedené rozhodnutie by sa malo prijať na základe celkového posúdenia kritérií na určenie modelu AI na všeobecné účely so systémovým rizikom stanovených v prílohe k tomuto nariadeniu, ako je kvalita alebo veľkosť súboru tréningových údajov, počet korporátnych a koncových používateľov, modality jeho vstupov a výstupov, úroveň jeho autonómnosti a škálovateľnosti alebo nástroje, ku ktorým má prístup. Po odôvodnenej žiadosti poskytovateľa, ktorého model bol označený za model AI na všeobecné účely so systémovým rizikom, by Komisia mala žiadosť zohľadniť a môže rozhodnúť o prehodnotení, či model AI na všeobecné účely možno stále považovať za model predstavujúci systémové riziká.

Il convient d’établir une méthode de classification des modèles d’IA à usage général en tant que modèle d’IA à usage général présentant des risques systémiques. Étant donné que les risques systémiques résultent de capacités particulièrement élevées, un modèle d’IA à usage général devrait être considéré comme présentant des risques systémiques s’il a des capacités à fort impact, évaluées sur la base de méthodologies et d’outils techniques appropriés, ou une incidence significative sur le marché intérieur en raison de sa portée. Les capacités à fort impact des modèles d’IA à usage général sont des capacités égales ou supérieures aux capacités des modèles d’IA à usage général les plus avancés. L’éventail complet des capacités d’un modèle pourrait être mieux compris après sa mise sur le marché ou lorsque les déployeurs interagissent avec le modèle. Selon l’état de la technique au moment de l’entrée en vigueur du présent règlement, la quantité cumulée de calculs utilisée pour l’entraînement du modèle d’IA à usage général mesurée en opérations en virgule flottante est l’une des approximations pertinentes pour les capacités du modèle. La quantité cumulée de calculs utilisée pour l’entraînement inclut les calculs utilisés pour l’ensemble des activités et méthodes destinées à renforcer les capacités du modèle avant le déploiement, telles que l’entraînement préalable, la production de données synthétiques et le réglage fin. Par conséquent, il convient de fixer un seuil initial d’opérations en virgule flottante, qui, s’il est atteint par un modèle d’IA à usage général, conduit à présumer qu’il s’agit d’un modèle d’IA à usage général présentant des risques systémiques. Ce seuil devrait être ajusté au fil du temps pour tenir compte des évolutions technologiques et industrielles, telles que les améliorations algorithmiques ou l’amélioration de l’efficacité des matériels, et être complété par des critères de référence et des indicateurs pour la capacité du modèle. À cette fin, le Bureau de l’IA devrait coopérer avec la communauté scientifique, l’industrie, la société civile et d’autres experts. Les seuils, ainsi que les outils et les critères de référence pour l’évaluation des capacités à fort impact, devraient être de bons indicateurs de la généralité et des capacités des modèles d’IA à usage général ainsi que du risque systémique qui y est associé, et pourraient tenir compte de la manière dont le modèle sera mis sur le marché ou du nombre d’utilisateurs qu’il pourrait affecter. Afin de compléter ce système, la Commission devrait avoir la possibilité de prendre des décisions individuelles désignant un modèle d’IA à usage général comme modèle d’IA à usage général présentant un risque systémique s’il est constaté que ce modèle a des capacités ou une incidence équivalentes à celles relevant du seuil fixé. Ces décisions devraient être prises sur la base d’une évaluation globale des critères de désignation des modèles d’IA à usage général présentant un risque systémique énoncés dans une annexe du présent règlement, tels que la qualité ou la taille du jeu de données d’entraînement, le nombre d’utilisateurs professionnels et finaux du modèle, ses modalités d’entrée et de sortie, son niveau d’autonomie et d’évolutivité, ou les outils auxquels il a accès. Sur demande motivée d’un fournisseur dont le modèle a été désigné comme modèle d’IA à usage général présentant un risque systémique, la Commission devrait tenir compte de la demande et peut décider de réévaluer si le modèle d’IA à usage général peut encore être considéré comme présentant un risque systémique.