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.

È opportuno stabilire una metodologia per la classificazione dei modelli di IA per finalità generali come modelli di IA per finalità generali con rischi sistemici. Poiché i rischi sistemici derivano da capacità particolarmente elevate, si dovrebbe considerare che un modello di IA per finalità generali presenti rischi sistemici se ha capacità di impatto elevato, valutate sulla base di metodologie e strumenti tecnici adeguati, o se ha un impatto significativo sul mercato interno a causa della sua portata. Per capacità di impatto elevato nei modelli di IA per finalità generali si intendono capacità che corrispondono o superano le capacità registrate nei modelli di IA per finalità generali più avanzati. L'intera gamma di capacità di un modello potrebbe essere meglio compresa dopo la sua immissione sul mercato o quando i deployer interagiscono con il modello. In base allo stato dell'arte al momento dell'entrata in vigore del presente regolamento, l'importo cumulativo del calcolo utilizzato per l'addestramento del modello di IA per finalità generali misurato in operazioni in virgola mobile è una delle approssimazioni pertinenti per le capacità del modello. L'importo cumulativo del calcolo utilizzato per l'addestramento comprende il calcolo utilizzato nelle attività e nei metodi tesi a migliorare le capacità del modello prima della diffusione, quali il pre-addestramento, la generazione di dati sintetici e il perfezionamento. È pertanto opportuno fissare una soglia iniziale di operazioni in virgola mobile che, se raggiunta da un modello di IA per finalità generali, porta a presumere che il modello sia un modello di IA per finalità generali con rischi sistemici. Tale soglia dovrebbe essere adeguata nel tempo per riflettere i cambiamenti tecnologici e industriali, quali miglioramenti algoritmici o una maggiore efficienza dell'hardware, e dovrebbe essere integrata da parametri di riferimento e indicatori per la capacità del modello. A tal fine, l'ufficio per l'IA dovrebbe dialogare con la comunità scientifica, l'industria, la società civile e altri esperti. Le soglie, nonché gli strumenti e i parametri di riferimento per la valutazione delle capacità di impatto elevato, dovrebbero essere solidi indicatori della generalità, delle capacità e del connesso rischio sistemico dei modelli di IA per finalità generali e potrebbero tenere conto delle modalità con cui il modello sarà immesso sul mercato o del numero di utenti che potrebbero esserne interessati. A integrazione di tale sistema, la Commissione dovrebbe avere la possibilità di adottare decisioni individuali per designare un modello di IA per finalità generali come modello di IA per finalità generali con rischio sistemico, qualora si accerti che tale modello abbia capacità o un impatto equivalenti a quelli rilevati dalla soglia fissata. Tale decisione dovrebbe essere adottata in base a una valutazione globale dei criteri per la designazione di un modello di IA per finalità generali con rischio sistemico di cui all'allegato del presente regolamento, come la qualità o le dimensioni del set di dati di addestramento, il numero di utenti commerciali e finali, le sue modalità di input e output, il suo livello di autonomia e scalabilità o gli strumenti a cui ha accesso. Su richiesta motivata di un fornitore il cui modello è stato designato come modello di IA per finalità generali con rischio sistemico, la Commissione dovrebbe tenere conto della richiesta e può decidere di rivalutare se si possa ancora ritenere che il modello di IA per finalità generali presenti rischi sistemici.