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 навчання, критерії класифікації системного ризику та подальші обов’язки, які протікають через ланцюжок створення вартості штучного інтелекту до розгортачів, які створюють продукти на сторонніх моделях.

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 розгортача 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

   Закон ЄС про штучний інтелект запроваджує спеціальну структуру для моделей загального призначення (GPAI) відповідно до статей 51-56. 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, відповідати законодавству ЄС про авторське право та публікувати достатньо детальний підсумок своїх навчальних даних. GPAI системного ризику — моделі, навчені з обчисленнями, що перевищують 10^25. FLOP або призначені Управлінням штучного інтелекту мають додаткові зобов’язання, включаючи змагальне тестування (red-teaming), звітування про інциденти, заходи кібербезпеки та розкриття інформації про споживання енергії. Ці зобов’язання стосуються 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

   Перш ніж продовжити оцінку, запитання про зобов’язання постачальника GPAI. Після відповіді портал документації має посилання Продовжити до оцінки системного ризику внизу сторінки, яке відкриває глибший контрольний список.

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 клієнта із поширеними запитаннями ймовірно обмежений ризик (лише прозорість). Але якщо система приймає рішення, що впливають на доступ клієнта до послуг, кредиту чи страхування, це може бути високим ризиком – спричиняє оцінку відповідності, людський нагляд і звітування про інциденти. NovaMind має оцінити це незалежно; Зобов'язання постачальника GPAI не охоплюють класифікацію ризиків розгортача 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 створює вміст, схожий на матеріал, захищений авторським правом, і NovaMind надає його клієнтам, і постачальник, і NovaMind можуть зазнати відповідальності . 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 проходять через ланцюжок створення вартості: постачальник моделі має базові обов’язки, а наступний розробник успадковує додаткові обов’язки залежно від того, як використовується модель. Обов'язки базового постачальника Усі постачальники GPAI повинні надати технічну документацію та 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, звітування про інциденти, заходи кібербезпеки та розкриття споживання енергії. Незалежна оцінка ризиків Розробники нижнього рівня повинні самостійно оцінити класифікацію ризику продукту, який вони створюють на основі моделі GPAI. Відповідність постачальника не поширюється на програму розгортання. Авторське право проходить по ланцюжку Дотримання авторських прав — проблема не лише постачальника. Якщо модель GPAI створює вміст, захищений авторським правом, і розгортач обслуговує його, обидві сторони можуть зазнати відповідальності.