Przewodnik inżyniera po rozporządzeniu AI UE
Przewodniki dla zespołów inżynierskich i ds. zgodności, które tworzą lub wdrażają AI na rynek UE, o artykułach, terminach i karach z rozporządzenia.
Czym jest rozporządzenie AI UE?
Rozporządzenie w sprawie AI (rozporządzenie (UE) 2024/1689) to unijne prawo dotyczące sztucznej inteligencji. Klasyfikuje systemy AI według poziomu ryzyka i ustanawia obowiązki dla dostawców i podmiotów wdrażających według poziomu: zakaz zakazanych praktyk oraz obowiązki dotyczące dokumentacji, przejrzystości i nadzoru ze strony człowieka w systemach wysokiego ryzyka.
Przewodniki artykuł po artykule
Podstawy: terminy, zakazane praktyki, RODO i kompetencje w zakresie AI
Rozporządzenie AI: harmonogram terminów od 2024 do 2030
Każda data stosowania rozporządzenia AI od 2024 do 2030 roku wraz z artykułem, kogo dotyczy, i poziomami kar.
Zakazane praktyki AI: artykuł 5 rozporządzenia AI
Dziesięć praktyk AI zakazanych w art. 5, kogo dotyczą, wąskie wyjątki oraz kary do 35 mln EUR lub 7 % światowego obrotu, zależnie od tego, która kwota jest wyższa.
Rozporządzenie AI vs RODO: różnice i pokrywanie się
Czym różnią się rozporządzenie AI i RODO pod względem zakresu, obowiązków, kar i egzekwowania oraz gdzie się pokrywają.
Artykuł 4: obowiązek kompetencji w zakresie AI dla dostawców i podmiotów wdrażających
Artykuł 4 AI Act: dostawcy i podmioty wdrażające muszą podjąć środki wspierające kompetencje w zakresie AI ich personelu. Dotyczy systemów AI każdej klasy ryzyka, z ograniczonymi wyjątkami. Kogo dotyczy i od czego zacząć.
Systemy wysokiego ryzyka: klasyfikacja i obowiązki dostawcy
Artykuł 6: klasyfikacja systemów AI wysokiego ryzyka
Jak art. 6 czyni system AI systemem wysokiego ryzyka: ścieżka produktowa z załącznika I i osiem obszarów z załącznika III.
Artykuł 9: system zarządzania ryzykiem dla AI wysokiego ryzyka
Artykuł 9 AI Act: dostawcy systemów AI wysokiego ryzyka muszą prowadzić ciągły system zarządzania ryzykiem. Co obejmuje, od kiedy obowiązuje, ile kosztują naruszenia i od czego zacząć.
Artykuł 10: zarządzanie danymi dla AI wysokiego ryzyka
Artykuł 10 AI Act: kryteria jakości i zarządzanie danymi treningowymi, walidacyjnymi i testowymi systemów AI wysokiego ryzyka oraz zasada art. 4a dotycząca korygowania stronniczości.
Artykuł 11: dokumentacja techniczna i załącznik IV
Artykuł 11 AI Act: dostawcy systemów AI wysokiego ryzyka muszą sporządzić dokumentację techniczną przed wprowadzeniem do obrotu. Dziewięć elementów załącznika IV, przechowywanie i uproszczony formularz dla MŚP.
Artykuł 12 rozporządzenia AI: rejestrowanie zdarzeń
Art. 12 wymaga, aby systemy AI wysokiego ryzyka automatycznie rejestrowały zdarzenia. Ten przewodnik wyjaśnia, co muszą zawierać rejestry zdarzeń, jak je zbudować i jak długo je przechowywać.
Artykuł 13 rozporządzenia AI: przejrzystość i instrukcja obsługi
Art. 13 wymaga, aby dostawcy przekazywali podmiotom wdrażającym instrukcję obsługi. Ten przewodnik wymienia jej treść i to, co robią z nią podmioty wdrażające.
Artykuł 14 rozporządzenia AI: nadzór ze strony człowieka i przycisk stop
Art. 14 wymaga, aby systemy AI wysokiego ryzyka umożliwiały skuteczny nadzór ze strony człowieka. Ten przewodnik omawia potrzebne możliwości, przycisk stop i typowe wzorce nadzoru.
Artykuł 15 rozporządzenia AI: dokładność, solidność i cyberbezpieczeństwo
Art. 15 wymaga od systemów AI wysokiego ryzyka odpowiedniej dokładności, solidności i cyberbezpieczeństwa. Ten przewodnik omawia wymogi i typowe sposoby ich testowania.
Artykuł 16: obowiązki dostawcy AI wysokiego ryzyka
12 obowiązków dostawcy z art. 16 rozporządzenia w sprawie AI: kto jest dostawcą, od kiedy obowiązują i jakie kary przewiduje art. 99 ust. 4.
Artykuł 17 rozporządzenia AI: system zarządzania jakością
13 aspektów systemu zarządzania jakością z art. 17 rozporządzenia w sprawie AI, proporcjonalność dla MŚP, związek z oceną zgodności i kary z art. 99 ust. 4.
Art. 72: monitorowanie po wprowadzeniu do obrotu
Art. 72 rozporządzenia w sprawie AI: co dostawcy systemów AI wysokiego ryzyka muszą monitorować po wprowadzeniu do obrotu, plan monitorowania, terminy zgłaszania poważnych incydentów i kary.
Obowiązki podmiotu wdrażającego: artykuł 26 i ocena skutków dla praw podstawowych
Artykuł 26: obowiązki podmiotu wdrażającego AI wysokiego ryzyka
Obowiązki podmiotu wdrażającego z art. 26 rozporządzenia w sprawie AI: kto nim jest, od kiedy obowiązują, czym różnią się od art. 27 i jakie kary przewiduje art. 99 ust. 4.
Artykuł 27: ocena skutków dla praw podstawowych (FRIA)
Art. 27 rozporządzenia w sprawie AI: które podmioty wdrażające muszą przeprowadzić ocenę skutków dla praw podstawowych, co ona obejmuje, kiedy jest wymagana i jak zgłosić wyniki organowi.
Przejrzystość (artykuł 50) i modele AI ogólnego przeznaczenia
Artykuł 50: obowiązki przejrzystości i ujawniania
Art. 50 rozporządzenia w sprawie AI: kto musi ujawniać chatboty, oznakowywać treści wygenerowane przez AI i etykietować treści deepfake, od kiedy, z wyjątkami i karami.
Art. 53: obowiązki dostawców GPAI
Art. 53 rozporządzenia w sprawie AI: cztery obowiązki dostawców modeli AI ogólnego przeznaczenia, dokumentacja według załączników XI i XII, zwolnienie dla open source, terminy i kary.
Art. 55: obowiązki przy ryzyku systemowym
Art. 55 rozporządzenia w sprawie AI: kiedy model AI ogólnego przeznaczenia niesie ryzyko systemowe, powiadomienie w ciągu dwóch tygodni, cztery dodatkowe obowiązki, terminy i kary.
Obowiązki GPAI: co muszą zrobić dostawcy modeli i twórcy
Cztery obowiązki dostawców modeli GPAI, cztery kolejne przy ryzyku systemowym i co muszą zrobić ci, którzy budują na tych modelach.
Kary, koszt przekroczenia terminu i narzędzia do zapewniania zgodności
Kary w rozporządzeniu o AI 2026: kwoty maksymalne wg poziomu
Trzy poziomy kar z art. 99, kara z art. 101 dla dostawców modeli AI ogólnego przeznaczenia, niższa kwota dla MŚP i trzy przykłady obliczeń.
Koszt niedotrzymania terminu rozporządzenia AI
Które terminy rozporządzenia AI już minęły, które są jeszcze przed nami i ile kosztuje niedopełnienie obowiązku: kary, środki naprawcze i przykładowy 12-tygodniowy plan.
Narzędzia do rozporządzenia o AI 2026: sześć rodzajów i co sprawdzić
Sześć rodzajów narzędzi do rozporządzenia o AI, do czego służy każdy i o co zapytać dostawcę, plus cztery sprawdzenia przed wyborem.
Przewodniki branżowe
Rozporządzenie AI w ochronie zdrowia: zgodność
Przewodnik zgodności z rozporządzeniem AI dla ochrony zdrowia i wyrobów medycznych AI: klasyfikacja wysokiego ryzyka i interakcja z MDR.
Rozporządzenie AI HR: zgodność w technologii HR
Zgodność z rozporządzeniem AI dla technologii HR i systemów rekrutacji AI: obowiązki wysokiego ryzyka i wymogi dot. stronniczości.
Rozporządzenie AI fintech: zgodność
Które systemy AI w fintechu rozporządzenie AI uznaje za systemy wysokiego ryzyka: ocena zdolności kredytowej osób fizycznych i ustalanie cen ubezpieczeń na życie i zdrowotnych. Role, zasady dla instytucji finansowych, terminy, kary.
Rozporządzenie AI edtech: zgodność w edukacji
Które systemy AI w edukacji rozporządzenie AI uznaje za systemy wysokiego ryzyka lub zakazuje: dostęp, wyniki nauczania, poziom wykształcenia, nadzór podczas sprawdzianów i wnioskowanie o emocjach. Role, terminy, kary.
Rozporządzenie AI biometria: zgodność
Zgodność z rozporządzeniem AI dla systemów biometrycznych: zakazane praktyki, klasyfikacja ryzyka i identyfikacja w czasie rzeczywistym.
Rozporządzenie AI: zgodność systemów autonomicznych
Jakie przepisy rozporządzenie AI stosuje do AI w pojazdach, bezzałogowych statkach powietrznych, kolei, wyposażeniu morskim, robotach i maszynach: załącznik I sekcja B, załącznik I sekcja A i załącznik III pkt 2. Role, terminy, kary.
Rozporządzenie AI infrastruktura krytyczna
Które systemy AI w infrastrukturze krytycznej rozporządzenie AI uznaje za systemy wysokiego ryzyka: elementy związane z bezpieczeństwem w krytycznej infrastrukturze cyfrowej, ruchu drogowym i zaopatrzeniu w wodę, gaz, ciepło lub energię elektryczną. Role, terminy, kary.
Rozporządzenie AI organy ścigania: zgodność
Co mówi rozporządzenie AI o ściganiu: zakazy z art. 5, pozycje wysokiego ryzyka z załącznika III, obowiązki dostawców i podmiotów wdrażających, terminy i kary.
Scanara przygotowuje dowody na podstawie Państwa repozytoriów
Scanara odczytuje połączone repozytoria GitHub i uruchamia skany oparte na regułach pod kątem typowych wzorców AI i uczenia maszynowego. Może pominąć kod niestandardowy. Osobno generuje projekty dokumentacji na podstawie szablonów i Państwa odpowiedzi w ocenach, jako dowody dla Państwa pracy nad zgodnością. Klasyfikację ustalają Państwo.