Зобов’язання моделі ШІ загального призначення

Що таке Зобов’язання моделі ШІ загального призначення?

Дізнайтеся про рамки Закону ЄС про штучний інтелект для моделей загального призначення (GPAI). Зрозуміти зобов’язання постачальника щодо технічної документації та прозорості даних про навчання, критерії класифікації системного ризику та обов’язки нижчого рівня, які проходять через ланцюжок створення вартості штучного інтелекту до постачальників нижчих постачальників, які створюють продукти на моделях третіх сторін.

Що ви дізнаєтесь у Зобов’язання моделі ШІ загального призначення

• Визначте два тригери для класифікації системного ризику GPAI (обчислювальний поріг і позначення AI Office)
• Розрізняйте базові зобов’язання щодо GPAI (усі моделі) та додаткові зобов’язання щодо системного ризику
• Поясніть, чому комерційні таємниці не звільняють постачальників GPAI від прозорості даних навчання
• Зрозумійте обов’язки наступного постачальника під час створення продуктів на моделях GPAI
• Визнавати зобов’язання щодо дотримання авторських прав, які проходять через ланцюжок створення вартості ШІ

Зобов’язання моделі ШІ загального призначення — Кроки навчання

1. Статті 51-56: АІ загального призначення

   Згідно зі статтями 51-56 Закон ЄС про штучний інтелект запроваджує спеціальну структуру для моделей загального призначення (GPAI). Моделі GPAI — це моделі штучного інтелекту, навчені на широких даних, які можуть виконувати широкий спектр завдань. Основним прикладом є великі мовні моделі. Усі постачальники GPAI повинні надавати технічну документацію (включно з енергоспоживанням моделі), дотримуватися законодавства ЄС про авторське право та публікувати достатньо детальний підсумок своїх навчальних даних. Системний ризик GPAI — моделі, навчені з обчисленнями, що перевищують 10^25 FLOPs, або призначені Управлінням штучного інтелекту — мають додаткові зобов’язання, включаючи змагальне тестування (red-teaming), оцінку та пом’якшення системних ризиків, звітування про інциденти та заходи кібербезпеки. Ці зобов’язання застосовуються до постачальника моделі. Але наступні компанії, що створюють продукти на основі моделей GPAI, успадковують власний набір обов’язків.

2. Огляд вибору моделі

   Надходить електронний лист від Раджа Пателя, технічного директора NovaMind Labs. Дві моделі GPAI оцінюються для платформи підтримки клієнтів, і Алісі потрібно переглянути документацію щодо відповідності для обох.

3. Розгляд карток моделей

   Аліса відкриває сторінку оцінки моделі за посиланням в електронному листі Раджа. На сторінці поруч показані обидві моделі-кандидати – їхня обчислювальна площа, стан документації, навчальні дані та результати оцінювання.

4. Перевірка знань: Прозорість даних навчання

5. Оцінка системного ризику

   Контрольний список системних ризиків містить обидва регулятивні шляхи до статті 55 (поріг обчислень і призначення AI Office), а також додаткові зобов’язання, які вони викликають порівняно зі стандартним GPAI.

6. Зобов'язання та авторське право

   Коли NovaMind створює платформу підтримки клієнтів на основі моделі GPAI, отриману систему можна класифікувати незалежно відповідно до системи ризиків Закону ЄС про штучний інтелект. Загальний бот для поширених запитань клієнтів, ймовірно, обмежений ризик (лише прозорість). Але якщо система приймає рішення, що впливають на доступ клієнта до послуг, кредитів або страхування, це може бути системою високого ризику — ініціювати оцінку відповідності, людський нагляд і звітувати про інциденти. NovaMind має оцінити це незалежно; Зобов'язання постачальника GPAI не охоплюють класифікацію ризиків постачальника нижче. Дотримання авторських прав також протікає через ланцюжок створення вартості. Постачальники GPAI повинні дотримуватися законодавства ЄС про авторське право, включаючи відмову від аналізу тексту та даних (стаття 4 Директиви DSM). Якщо модель GPAI генерує вміст, схожий на матеріал, захищений авторським правом, і NovaMind надає його клієнтам, і постачальник, і NovaMind можуть понести відповідальність . Перш ніж створювати будь-яку модель GPAI, перевірте документацію провайдера щодо відповідності авторським правам і врахуйте гарантії фільтрації вмісту.

7. Подання оцінки

   Аліса має повну картину: прогалини в документації, класифікацію системних ризиків і подальші зобов’язання NovaMind. Тепер вона відповідає Раджу зі структурованою оцінкою – висновки для кожної моделі, зіставлені з конкретними статтями, а також чіткі рекомендації.

8. Чому кожна частина звіту важлива

   Хороша оцінка GPAI – це не вирок, це контрольний слід. Кожен розділ відповіді Аліси виконує певну роботу для Раджа та для запису закупівель.

9. Підсумок: GPAI у ланцюжку створення вартості

   Аліса завершила оцінку моделі GPAI і подала свою рекомендацію. Ось ключові висновки зі статей 51-56: Багатошарові зобов'язання Зобов’язання GPAI протікають через ланцюг створення вартості: постачальник моделі має базові обов’язки, а наступний постачальник успадковує додаткові обов’язки на основі того, як використовується модель. Обов’язки базового постачальника Усі постачальники GPAI повинні надати технічну документацію, включно з енергоспоживанням, і достатньо детальний підсумок навчальних даних. Комерційна таємниця не переважає над цією вимогою. Поріг системного ризику Моделі GPAI, навчені з обчисленнями, що перевищують 10^25 FLOP, або призначені Управлінням штучного інтелекту, класифікуються як системний ризик. Це викликає додаткові зобов’язання: змагальність, оцінка системного ризику та пом’якшення, звітність про інциденти та заходи кібербезпеки. Незалежна оцінка ризику Нижчі постачальники повинні самостійно оцінювати класифікацію ризику продукту, який вони створюють на основі моделі GPAI. Відповідність моделі постачальника не поширюється на продукт. Авторське право проходить через ланцюжок Дотримання авторських прав — проблема не лише постачальника. Якщо модель GPAI генерує вміст, захищений авторським правом, і наступний постачальник обслуговує його, обидві сторони можуть зазнати відповідальності.