(67) Wysokiej jakości dane i dostęp do wysokiej jakości danych odgrywają kluczową rolę w ustanawianiu struktury i zapewnianiu skuteczności działania wielu systemów AI, w szczególności w przypadku stosowania technik obejmujących trenowanie modeli, w celu zapewnienia, aby system AIsystem AIoznacza system maszynowy, który został zaprojektowany do działania z różnym poziomem autonomii po jego wdrożeniu oraz który może wykazywać zdolność adaptacji po jego wdrożeniu, a także który – na potrzeby wyraźnych lub dorozumianych celów – wnioskuje, jak generować na podstawie otrzymanych danych wejściowych wyniki, takie jak predykcje, treści, zalecenia lub decyzje, które mogą wpływać na środowisko fizyczne lub wirtualneArticle 3(1) wysokiego ryzyka działał zgodnie z przeznaczeniem i bezpiecznie oraz aby nie stał się źródłem zakazanej przez prawo Unii dyskryminacji. Wysokiej jakości zbiory danych treningowych, walidacyjnych i testowych wymagają wdrożenia odpowiednich praktyk w zakresie administrowania i zarządzania danymi. Zbiory danych treningowych, walidacyjnych i testowych, w tym etykiety, powinny być adekwatne, wystarczająco reprezentatywne oraz w jak największym stopniu wolne od błędów i kompletne z punktu widzenia przeznaczenia systemu. Aby ułatwić zapewnienie zgodności z prawem Unii o ochronie danych, takim jak rozporządzenie (UE) 2016/679, praktyki w zakresie administrowania i zarządzania danymi powinny przewidywać, w przypadku danych osobowych, zapewnianie przejrzystości pierwotnego celu zbierania danych. Te zbiory danych powinny również charakteryzować się odpowiednimi właściwościami statystycznymi, w tym w odniesieniu do osób lub grup osób, wobec których system AIsystem AIoznacza system maszynowy, który został zaprojektowany do działania z różnym poziomem autonomii po jego wdrożeniu oraz który może wykazywać zdolność adaptacji po jego wdrożeniu, a także który – na potrzeby wyraźnych lub dorozumianych celów – wnioskuje, jak generować na podstawie otrzymanych danych wejściowych wyniki, takie jak predykcje, treści, zalecenia lub decyzje, które mogą wpływać na środowisko fizyczne lub wirtualneArticle 3(1) wysokiego ryzyka ma być wykorzystywany, ze szczególnym uwzględnieniem ograniczania ewentualnej stronniczości w zbiorach danych, która może mieć wpływ na zdrowie i bezpieczeństwo osób, negatywnie oddziaływać na prawa podstawowe lub prowadzić do dyskryminacji zakazanej na mocy prawa Unii, zwłaszcza w przypadku gdy dane wyjściowe wpływają na dane wejściowedane wejścioweoznaczają dane dostarczone do systemu AI lub bezpośrednio przez niego pozyskiwane, na podstawie których system ten generuje wynikArticle 3(33) wykorzystywane na potrzeby przyszłych operacji (sprzężenie zwrotne, ang. feedback loops). Stronniczość może być na przykład nieodłączną cechą źródłowych zbiorów danych, szczególnie jeżeli używa się danych historycznych lub wygenerowanych na etapie wdrażania systemów w warunkach rzeczywistych. Na wyniki generowane przez systemy AI może wpływać taka nieodłączna stronniczość, która z zasady stopniowo zwiększa się, a tym samym utrwala i pogłębia istniejącą dyskryminację, zwłaszcza w odniesieniu do osób należących do grup szczególnie wrażliwych, w tym grup rasowych lub etnicznych. Wymóg, aby zbiory danych były w jak największym stopniu kompletne i wolne od błędów, nie powinien wpływać na stosowanie technik ochrony prywatności w kontekście wdrażania i testowania systemów AI. W szczególności zbiory danych powinny uwzględniać – w zakresie wymaganym z uwagi na ich przeznaczenieprzeznaczenieoznacza zastosowanie, do jakiego system AIsystem AIoznacza system maszynowy, który został zaprojektowany do działania z różnym poziomem autonomii po jego wdrożeniu oraz który może wykazywać zdolność adaptacji po jego wdrożeniu, a także który – na potrzeby wyraźnych lub dorozumianych celów – wnioskuje, jak generować na podstawie otrzymanych danych wejściowych wyniki, takie jak predykcje, treści, zalecenia lub decyzje, które mogą wpływać na środowisko fizyczne lub wirtualneArticle 3(1) został przeznaczony przez jego dostawcę, w tym konkretny kontekst i warunki wykorzystywania, określone w informacjach dostarczonych przez dostawcę w instrukcji obsługi, materiałach promocyjnych lub sprzedażowych i oświadczeniach, jak również w dokumentacji technicznejArticle 3(12) – cechy, właściwości lub elementy, które są specyficzne dla określonego otoczenia geograficznego, kontekstualnego, behawioralnego lub funkcjonalnego, w którym dany system AIsystem AIoznacza system maszynowy, który został zaprojektowany do działania z różnym poziomem autonomii po jego wdrożeniu oraz który może wykazywać zdolność adaptacji po jego wdrożeniu, a także który – na potrzeby wyraźnych lub dorozumianych celów – wnioskuje, jak generować na podstawie otrzymanych danych wejściowych wyniki, takie jak predykcje, treści, zalecenia lub decyzje, które mogą wpływać na środowisko fizyczne lub wirtualneArticle 3(1) ma być wykorzystywany. Zgodność z wymogami związanymi z zarządzaniem danymi można zapewnić, korzystając z usług stron trzecich, które oferują certyfikowane usługi w zakresie zgodności, w tym weryfikację zarządzania danymi i integralności zbioru danych oraz praktyki w zakresie trenowania, walidacji i testowania danych, o ile zapewniona jest zgodność z wymogami dotyczącymi danych określonymi w niniejszym rozporządzeniu.