Odôvodnenie 67

Pre poskytovanie štruktúry a zabezpečovanie výkonu mnohých systémov AI zohrávajú kľúčovú úlohu vysokokvalitné údaje a prístup k nim, najmä ak sa využívajú techniky zahŕňajúce trénovanie modelov s cieľom zabezpečiť, aby vysokorizikový systém AI fungoval podľa zamýšľaného účelu a bezpečne a aby sa nestal zdrojom diskriminácie zakázanej právom Únie. Súbory vysokokvalitných trénovacích, validačných a testovacích údajov si vyžadujú vykonávanie primeraných postupov správy a riadenia údajov. Súbory údajov na trénovanie, validáciu a testovanie vrátane štítkov by mali byť relevantné, dostatočne reprezentatívne a v čo najväčšej možnej miere bez chýb a úplné vzhľadom na zamýšľaný účel systému. S cieľom uľahčiť dodržiavanie právnych predpisov Únie v oblasti ochrany údajov, ako je nariadenie (EÚ) 2016/679, by postupy správy a riadenia údajov mali v prípade osobných údajov zahŕňať transparentnosť v súvislosti s pôvodným účelom zberu údajov. Súbory údajov by mali mať aj primerané štatistické vlastnosti, a to aj pokiaľ ide o osoby alebo skupiny osôb, v súvislosti s ktorými sa má vysokorizikový systém AI používať, s osobitným dôrazom na zmiernenie možného skreslenia v súboroch údajov, ktoré by mohlo ovplyvniť zdravie a bezpečnosť osôb, mať negatívny vplyv na základné práva alebo viesť k diskriminácii zakázanej podľa práva Únie, najmä ak výstupy údajov ovplyvňujú vstupy pre budúce operácie (uzavretý kruh spätnej väzby). Skreslenie môže byť napríklad inherentné v základných súboroch údajov, najmä ak sa používajú historické údaje alebo údaje vygenerované pri implementácii systémov v reálnych podmienkach. Výsledky poskytované systémami AI by mohli byť ovplyvnené takýmto inherentným skreslením, ktoré má tendenciu postupne sa zvyšovať, a tým aj zachovávať a prehlbovať existujúcu diskrimináciu, najmä v prípade osôb patriacich k určitým zraniteľným skupinám vrátane rasových a etnických skupín. Požiadavka, aby boli súbory údajov v čo najväčšej miere úplné a bez chýb, by nemala mať v súvislosti s vývojom a testovaním systémov AI vplyv na používanie techník na zachovanie súkromia. Súbory údajov by mali v rozsahu, v akom si to vyžaduje zamýšľaný účel, zohľadňovať najmä znaky, charakteristiky alebo prvky, ktoré sú špecifické pre konkrétne geografické, kontextuálne, behaviorálne alebo funkčné podmienky, za ktorých sa má systém AI používať. Požiadavky týkajúce sa správy údajov možno splniť využitím tretích strán, ktoré ponúkajú certifikované služby dodržiavania predpisov vrátane overovania správy údajov, integrity súborov údajov a postupov trénovania, validácie a testovania údajov, pokiaľ je zabezpečený súlad s požiadavkami na údaje stanovenými v tomto nariadení.

Dati di alta qualità e l'accesso a dati di alta qualità svolgono un ruolo essenziale nel fornire una struttura e garantire le prestazioni di molti sistemi di IA, in particolare quando si utilizzano tecniche che prevedono l'addestramento di modelli, al fine di garantire che il sistema di IA ad alto rischio funzioni come previsto e in maniera sicura e che non diventi una fonte di discriminazione vietata dal diritto dell'Unione. Per disporre di set di dati di addestramento, convalida e prova di elevata qualità è necessario attuare adeguate pratiche di governance e gestione dei dati. I set di dati di addestramento, convalida e prova, incluse le etichette, dovrebbero essere pertinenti, sufficientemente rappresentativi e, nella misura del possibile, esenti da errori e completi nell'ottica della finalità prevista del sistema. Al fine di agevolare il rispetto del diritto dell'Unione in materia di protezione dei dati, come il regolamento (UE) 2016/679, le pratiche di governance e di gestione dei dati dovrebbero includere, nel caso dei dati personali, la trasparenza in merito alla finalità originaria della raccolta dei dati. I set di dati dovrebbero inoltre possedere le proprietà statistiche appropriate, anche per quanto riguarda le persone o i gruppi di persone in relazione ai quali il sistema di IA ad alto rischio è destinato a essere usato, prestando particolare attenzione all'attenuazione di possibili distorsioni nei set di dati, suscettibili di incidere sulla salute e sulla sicurezza delle persone, di avere un impatto negativo sui diritti fondamentali o di comportare discriminazioni vietate dal diritto dell'Unione, specie laddove gli output di dati influenzano gli input per operazioni future (feedback loops - «circuiti di feedback»). Le distorsioni possono ad esempio essere intrinseche ai set di dati di base, specie se si utilizzano dati storici, o generate quando i sistemi sono attuati in contesti reali. I risultati forniti dai sistemi di IA potrebbero essere influenzati da tali distorsioni intrinseche, che sono destinate ad aumentare gradualmente e quindi a perpetuare e amplificare le discriminazioni esistenti, in particolare nei confronti delle persone che appartengono a determinati gruppi vulnerabili, inclusi gruppi razziali o etnici. Il requisito secondo cui i set di dati dovrebbero essere, per quanto possibile, completi ed esenti da errori non dovrebbe incidere sull'uso di tecniche di tutela della vita privata nel contesto dello sviluppo e della prova dei sistemi di IA. In particolare i set di dati dovrebbero tenere conto, nella misura necessaria per la finalità prevista, delle caratteristiche o degli elementi particolari dello specifico contesto geografico, contestuale, comportamentale o funzionale nel quale il sistema di IA ad alto rischio è destinato a essere usato. I requisiti relativi alla governance dei dati possono essere soddisfatti ricorrendo a terzi che offrono servizi di conformità certificati, compresa la verifica della governance dei dati, dell'integrità dei set di dati e delle pratiche di addestramento, convalida e prova dei dati, purché sia garantita la conformità ai requisiti in materia di dati di cui al presente regolamento.