Skip to main content
Logo della Commissione europea
AI Act Service Desk

AI Act Explorer

Considerando
Capo I: Disposizioni Generali
Capo II: Pratiche di IA Vietate
Capo III: Sistemi di IA ad Alto Rischio

Sezione 1: Classificazione dei sistemi di IA come <<ad alto rischio>>

Sezione 2: Requisiti per i sistemi di IA ad alto rischio

Sezione 3: Obblighi dei fornitori e dei deployer dei sistemi di IA ad alto rischio e di altre parti

Sezione 4: Autorità di notifica e organismi notificati

Sezione 5: Norme, valutazione della conformità, certificati, registrazione

Capo IV: Obblighi di trasparenza per i fornitori e i deployers di determinati sistemi di IA
Capo V: Modelli di IA per finalitá generali
Capo VI: Misure a sostegno dell'innovazione
Capo VII: Governance
Capo VIII: Banca dati dell'UE per i sistemi di IA ad alto rischio
Capo IX: Monitoraggio successivo all'immissione sul mercato, condivisione delle informazioni e vigilanza del mercato

Sezione 1: Monitoraggio successivo all'immissione sul mercato

Sezione 2: Condivisione di informazioni su incidenti gravi

Sezione 3: Applicazione

Sezione 4: Mezzi di ricorso

Sezione 5: Supervisione, indagini, esecuzione e monitoraggio in relazione ai fornitori di modelli di IA per finalità generali

Capo X: Codici di condotta e orientamenti
Capo XI: Delega di potere e procedura di comitato
Capo XII: Sanzioni
Capo XIII: Disposizioni finali
Allegati

ALLEGATO XI

Sezione 1

Informazioni che devono fornire tutti i fornitori di modelli di IA per finalità generali

La documentazione tecnica di cui all'articolo 53, paragrafo 1, lettera a), deve includere almeno le seguenti informazioni, in funzione della dimensione e del profilo di rischio del modello:

1.Una descrizione generale del modello di IA per finalità generali comprendente:
a)i compiti che il modello è destinato a eseguire e il tipo e la natura dei sistemi di IA in cui può essere integrato;
b)le politiche di utilizzo accettabili applicabili;
c)la data di pubblicazione e i metodi di distribuzione;
d)l'architettura e il numero di parametri;
e)la modalità (ad esempio testo, immagine) e il formato degli input e degli output;
f)la licenza.
2.Una descrizione dettagliata degli elementi del modello di cui al punto 1 e informazioni pertinenti sul processo di sviluppo, compresi gli elementi seguenti:
a)i mezzi tecnici (ad esempio istruzioni per l'uso, infrastruttura, strumenti) necessari per integrare il modello di IA per finalità generali nei sistemi di IA;
b)le specifiche di progettazione del modello e del processo di addestramento, comprese le metodologie e le tecniche di addestramento, le principali scelte progettuali, comprese le motivazioni e le ipotesi formulate; gli aspetti che il modello è progettato per ottimizzare e la pertinenza dei diversi parametri, se del caso;
c)informazioni sui dati utilizzati per l'addestramento, la prova e la convalida, se del caso, compresi il tipo e la provenienza dei dati e le metodologie di organizzazione (ad esempio pulizia, filtraggio, ecc.), il numero di punti di dati, la loro portata e le principali caratteristiche; il modo in cui i dati sono stati ottenuti e selezionati e tutte le altre misure per rilevare l'inadeguatezza delle fonti di dati e i metodi per rilevare distorsioni identificabili, se del caso;
d)le risorse computazionali utilizzate per addestrare il modello (ad esempio il numero di operazioni in virgola mobile), il tempo di addestramento e altri dettagli pertinenti relativi all'addestramento;
e)il consumo energetico noto o stimato del modello.
Per quanto riguarda la lettera e), se il consumo energetico del modello non è noto, il consumo energetico può basarsi su informazioni relative alle risorse computazionali utilizzate.

Sezione 2

Informazioni aggiuntive che devono fornire i fornitori di modelli di IA per finalità generali con rischio sistemico

1. Una descrizione dettagliata delle strategie di valutazione, compresi i risultati della valutazione, sulla base dei protocolli e degli strumenti di valutazione pubblici disponibili o di altri metodi di valutazione. Le strategie di valutazione comprendono criteri di valutazione, metriche e metodi per l'individuazione delle limitazioni.
2. Se del caso, una descrizione dettagliata delle misure messe in atto al fine di effettuare il test contraddittorio (adversarial testing) interno e/o esterno (ad esempio, red teaming), adeguamenti dei modelli, compresi l'allineamento e la messa a punto.
3. Se del caso, una descrizione dettagliata dell'architettura del sistema che spiega in che modo i componenti software si basano l'uno sull'altro o si alimentano reciprocamente e si integrano nel processo complessivo.