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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 XIII

Al fine di determinare se un modello di IA per finalità generali ha capacità o un impatto equivalente a quelli di cui all'articolo 51, paragrafo 1, lettera a), la Commissione tiene conto dei criteri seguenti:

a)il numero di parametri del modello;
b)la qualità o la dimensione del set di dati, ad esempio misurata mediante token;
c)la quantità di calcolo utilizzata per addestrare il modello misurata in operazioni in virgola mobile o indicata da una combinazione di altre variabili quali il costo stimato dell'addestramento, il tempo stimato necessario per l'addestramento o il consumo energetico stimato per l'addestramento;
d)le modalità di input e output del modello, come da testo a testo (modelli linguistici di grandi dimensioni), da testo a immagine, multimodalità e soglie di punta per determinare le capacità ad alto impatto per ciascuna modalità, nonché il tipo specifico di input e output (ad esempio sequenze biologiche);
e)i parametri di riferimento e le valutazioni delle capacità del modello, anche tenendo conto del numero di compiti che non richiedono un addestramento aggiuntivo, la capacità di apprendere nuovi compiti distinti, il livello di autonomia e scalabilità e gli strumenti a cui ha accesso;
f)se il modello ha un alto impatto sul mercato interno in considerazione della sua portata, che viene presunta quando il modello stesso è stato messo a disposizione di almeno 10 000 utenti commerciali registrati stabiliti nell'Unione;
g)il numero di utenti finali registrati.