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;
|
|
|
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
utilizare, 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 sistemic
|
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.
|