Odôvodnenie 133

Rôzne systémy AI môžu vytvárať veľké množstvá syntetického obsahu, ktorý je pre ľudí čoraz ťažšie odlíšiť od obsahu vytvoreného človekom a autentického obsahu. Široká dostupnosť a zvyšujúce sa spôsobilosti týchto systémov majú významný vplyv na integritu a dôveru v informačný ekosystém, čo zvyšuje nové riziká mylných informácií a manipulácie vo veľkom rozsahu, podvodov, predstierania identity a klamania spotrebiteľov. Vzhľadom na tieto vplyvy, rýchle tempo technologického vývoja a potrebu nových metód a techník na vysledovanie pôvodu informácií je vhodné vyžadovať od poskytovateľov týchto systémov, aby začlenili technické riešenia, ktoré umožnia označovanie v strojovo čitateľnom formáte a zisťovanie toho, že výstup bol vytvorený alebo manipulovaný systémom AI a nie človekom. Takéto techniky a metódy by mali byť dostatočne spoľahlivé, interoperabilné, účinné a robustné, pokiaľ je to technicky možné, pričom by sa mali zohľadniť dostupné techniky alebo kombinácia takýchto techník, ako sú vodoznak, identifikácia metaúdajov, kryptografické metódy na preukázanie pôvodu a pravosti obsahu, metódy logovania, odtlačky prstov alebo iné vhodné techniky. Pri implementovaní tejto povinnosti by poskytovatelia mali zohľadňovať aj osobitosti a obmedzenia rôznych typov obsahu a relevantný technologický a trhový vývoj v tejto oblasti odrážajúci sa vo všeobecne uznávanom aktuálnom stave vývoja. Takéto techniky a metódy možno implementovať na úrovni systému AI alebo na úrovni modelu AI vrátane modelov AI na všeobecné účely vytvárajúcich obsah, čím sa uľahčí plnenie tejto povinnosti nadväzujúcim poskytovateľom systému AI. V záujme zachovania primeranosti je vhodné predpokladať, že táto povinnosť označovania by sa nemala vzťahovať na systémy AI, ktoré vykonávajú predovšetkým pomocnú funkciu pre štandardné redakčné úpravy, alebo systémy AI, ktoré podstatne nemenia vstupné údaje, ktoré poskytuje subjekt nasadzujúci systém AI, alebo ich sémantiku.

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.