Anexa XI: Documentația tehnică menționată la articolul 53 alineatul (1) litera (a) – documentația tehnică pentru furnizorii de modele de IA de uz general

Secțiunea 1

Informații care trebuie furnizate de toți furnizorii de modele de IA de uz general

Documentația tehnică menționată la articolul 53 alineatul (1) litera (a) conține cel puțin următoarele informații, în funcție de dimensiunea și profilul de risc al modelului:

1. O descriere generală a modelului de IA de uz general, incluzând:

(a) sarcinile pe care modelul este destinat să le îndeplinească, precum și tipul și natura sistemelor de IA în care acesta poate fi integrat;

(b) politicile de utilizare acceptabile aplicabile;

(c) data eliberării și metodele de distribuție;

(d) arhitectura și numărul de parametri;

(e) modalitatea (de exemplu, text, imagine) și formatul datelor de intrare și de ieșire;

(f) licența.

2. O descriere detaliată a elementelor modelului menționate la punctul 1 și informații relevante privind procesul de dezvoltare, incluzând următoarele elemente:

(a) mijloacele tehnice (de exemplu, instrucțiuni de utilizareinstrucțiuni de utilizareînseamnă informațiile oferite de furnizorfurnizorînseamnă o persoană fizică sau juridică, o autoritate publică, o agenție sau un alt organism care dezvoltă un sistem de IA sau un model de IA de uz general sau care comandă dezvoltarea unui sistem de IA sau a unui model de IA de uz general și îl introduce pe piață sau pune în funcțiune sistemul de IA sub propriul nume sau propria marcă comercială, contra cost sau gratuitArticle 3(3) pentru a informa implementatorul, în special cu privire la scopul preconizat și utilizarea corespunzătoare a unui sistem de IAsistem de IAînseamnă un sistem bazat pe o mașină care este conceput să funcționeze cu diferite niveluri de autonomie și care poate prezenta adaptabilitate după implementare, și care, urmărind obiective explicite sau implicite, deduce, din datele de intrare pe care le primește, modul de generare a unor rezultate precum previziuni, conținut, recomandări sau decizii care pot influența mediile fizice sau virtualeArticle 3(1)Article 3(15), infrastructură, instrumente) necesare pentru integrarea modelului de IA de uz general în sistemele de IA;

(b) specificațiile de proiectare ale modelului și ale procesului de antrenare, inclusiv metodologiile și tehnicile de antrenare, principalele opțiuni de proiectare, inclusiv justificarea și ipotezele formulate; ce anume este proiectat să optimizeze modelul și relevanța diverșilor parametri, după caz;

(c) informații privind datele utilizate pentru antrenare, testare și validare, după caz, inclusiv tipul și proveniența datelor și metodologiile de organizare (de exemplu, curățare, filtrare etc.), numărul de puncte de date, domeniul de aplicare și principalele caracteristici ale acestora; modul în care au fost obținute și selectate datele, precum și toate celelalte măsuri de detectare a caracterului inadecvat al surselor de date și metode de detectare a prejudecăților identificabile, după caz;

(d) resursele de calcul utilizate pentru antrenarea modelului (de exemplu, numărul de operații în virgulă mobilă), timpul de antrenare și alte detalii relevante legate de antrenare;

(e) consumul de energie cunoscut sau estimat al modelului.

În ceea ce privește litera (e), în cazul în care consumul de energie al modelului este necunoscut, consumul de energie se poate baza pe informații privind resursele de calcul utilizate.

Secțiunea 2

Informații suplimentare care trebuie furnizate de furnizorii de modele de IA de uz general cu risc sistemicrisc sistemicînseamnă un risc specific capabilităților cu impact ridicat ale modelelor de IA de uz general, având un impact semnificativ asupra pieței Uniunii ca urmare a amplorii acestora sau a efectelor negative reale sau previzibile în mod rezonabil asupra sănătății publice, siguranței, securității publice, drepturilor fundamentale sau asupra societății în ansamblu, care poate fi propagat la scară largă de-a lungul lanțului valoricArticle 3(65)

1. O descriere detaliată a strategiilor de evaluare, inclusiv a rezultatelor evaluării, pe baza protocoalelor și instrumentelor de evaluare publice disponibile sau a altor metodologii de evaluare. Strategiile de evaluare includ criterii de evaluare, indicatori și metodologia de identificare a limitărilor.

2. După caz, o descriere detaliată a măsurilor puse în aplicare în scopul efectuării de testări contradictorii interne și/sau externe (de exemplu, testare de tipul „echipa roșie”) și de adaptări ale modelelor, inclusiv aliniere și calibrare.

3. După caz, o descrierea detaliată a arhitecturii sistemului, care explică modul în care componentele de software se bazează una pe alta sau se susțin reciproc și se integrează în prelucrarea generală.