Ce înseamnă Modele AI de uz general (GPAI) în AI Act
AI Act numește model AI de uz general (general-purpose AI model, GPAI) un model care are un grad semnificativ de generalitate, poate îndeplini competent o gamă largă de sarcini distincte și poate fi integrat în multe sisteme sau aplicații (art. 3 pct. 63). Modelele mari de limbaj sunt exemplul tipic.
Toți furnizorii de astfel de modele trebuie (art. 53 alin. (1)): să întocmească documentația tehnică a modelului, pe care o dau la cerere Oficiului pentru IA și autorităților (anexa XI); să ofere informații firmelor care integrează modelul (anexa XII); să aibă o politică de respectare a dreptului de autor din UE; să publice un rezumat suficient de detaliat al conținutului folosit la antrenare, după modelul dat de Oficiul pentru IA.
Modelele publicate sub licență liberă și deschisă, cu greutățile și arhitectura publice, sunt scutite de primele două obligații, cu excepția celor cu risc sistemic (art. 53 alin. (2)).
Cum funcționează
Risc sistemic (art. 51): un model este prezumat cu capabilități cu impact ridicat când calculul cumulat folosit la antrenare depășește 10^25 operații în virgulă mobilă (FLOP); Comisia poate clasifica un model și prin decizie.
Furnizorii modelelor cu risc sistemic mai trebuie (art. 55 alin. (1)): să evalueze modelul după protocoale standardizate, inclusiv prin testare adversarială documentată; să evalueze și să atenueze riscurile sistemice; să raporteze fără întârziere incidentele grave Oficiului pentru IA; să asigure un nivel adecvat de securitate cibernetică.
Codul de bune practici pentru GPAI, publicat de Comisie pe 10 iulie 2025, are trei capitole: Transparență, Drepturi de autor și Siguranță și securitate. Furnizorii se pot baza pe el pentru a demonstra conformitatea până la publicarea standardelor armonizate (art. 55 alin. (2)).
Termene: obligațiile se aplică din 2 august 2025; modelele puse pe piață înainte de această dată au termen până la 2 august 2027 (art. 111 alin. (3)). Comisia poate aplica amenzi de până la 15 milioane EUR sau 3% din cifra de afaceri mondială anuală, valoarea mai mare (art. 101), din 2 august 2026.
Pe înțelesul tuturor
Un producător de motoare care vinde același motor mai multor fabrici de mașini. El răspunde de documentația și de siguranța motorului, iar fiecare fabrică răspunde de mașina în care îl montează.
Exemplu
O firmă construiește un chatbot pe un model de uz general accesat prin API. Furnizorul modelului are obligațiile din art. 53. Firma are obligația de transparență din art. 50 (utilizatorii află că vorbesc cu un sistem AI) și, dacă folosește chatbotul într-un domeniu din anexa III, obligațiile pentru sistemele cu risc ridicat.
De reținut
- Pragul de 10^25 FLOP este o prezumție; Comisia îl poate modifica prin acte delegate (art. 51 alin. (3)).
- Rezumatul datelor de antrenare este public; documentația tehnică se dă doar la cerere, autorităților.
- Obligațiile pentru GPAI se aplică deja; amânarea din 2026 privește sistemele cu risc ridicat, nu modelele de uz general.
Nu confunda
- Model de uz general vs. sistem AI de uz general (art. 3 pct. 66): modelul (de exemplu un LLM) devine sistem când i se adaugă interfața și celelalte componente. Obligațiile pentru model și cele pentru sistem sunt diferite.
Termeni înrudiți
- EU AI Act – Regulamentul (UE) 2024/1689: Regulamentul UE care stabilește reguli pentru sistemele și modelele AI în funcție de risc, aplicat etapizat între 2025 și 2028.
- Clasificarea nivelurilor de risc din EU AI Act: Cele patru niveluri de risc din AI Act (interzis, ridicat, transparență, minim), regimul separat pentru modelele de uz general și termenele actualizate în 2026.
- Red teaming în inteligența artificială: Specialiști și modele automate atacă intenționat un sistem AI pentru a-i găsi slăbiciunile înainte să le găsească alții.
- Drepturi de autor și proprietate intelectuală în AI: Când poate fi folosit conținut protejat la antrenarea modelelor și când un rezultat generat cu AI poate fi protejat prin drept de autor.
- Amprenta ecologică și consumul energetic al AI: Cât consumă antrenarea și folosirea modelelor AI și ce date publice măsurate există despre energie, emisii și apă.