Introduksjon
Den europeiske unions lov om kunstig intelligens (EU AI Act) setter ikke bare strenge krav til AI-systemer, men pålegger også strenge straffer for manglende overholdelse. Ettersom bedrifter utvikler og distribuerer AI-teknologier, inkludert Speech AI og Large Language Models (LLM), er det avgjørende å forstå disse straffene og ta proaktive tiltak for å unngå dem. I dette blogginnlegget skal vi fordype oss i EUs AI Acts straffestruktur og utforske hvordan Shaip kan hjelpe deg med å overholde kravene.
EU AI Act Straffer
EU AI-loven etablerer et tredelt straffesystem basert på alvorlighetsgraden av overtredelsen:
Nivå 1: Manglende overholdelse av forbudt AI-praksis
- Bøter opp til €30 millioner eller 6 % av selskapets verdensomspennende årlige omsetning, avhengig av hva som er høyest.
- Dette gjelder de mest alvorlige bruddene, for eksempel bruk av subliminale manipulasjonsteknikker eller utnyttelse av sårbarheter til spesifikke grupper.
Nivå 2: Manglende overholdelse av krav til høyrisiko AI-systemer, datastyring og åpenhetsforpliktelser
- Bøter opp til €20 millioner eller 4 % av selskapets verdensomspennende årlige omsetning, avhengig av hva som er høyest.
- Dette gjelder brudd på krav til høyrisiko AI-systemer, som å unnlate å implementere et risikostyringssystem, ikke sikre opplæringsdata av høy kvalitet, eller brudd på forpliktelser om datastyring og åpenhet.
Nivå 3: Manglende overholdelse av åpenhetsforpliktelser
- Bøter opp til €10 millioner eller 2 % av selskapets verdensomspennende årlige omsetning, avhengig av hva som er høyest.
- Dette gjelder brudd på andre forpliktelser og krav, som å ikke registrere AI-systemet i EU-databasen eller å ikke samarbeide med myndighetene.
Hvordan og hvem bestemmer straffene?
EU AI-loven skisserer generelle prinsipper for fastsettelse av straffer, og tar sikte på sanksjoner som er effektive, avskrekkende og står i forhold til de spesifikke omstendighetene i hver sak. Forskriften fastsetter maksimale bøter, men åpner for lavere straff basert på alvorlighetsgraden av overtredelsen.
Ved avgjørelse av straff kan myndighetene vurdere ulike faktorer som:
- Spesifikasjonene for lovbruddet, inkludert arten, alvoret og varigheten
- Om overtredelsen var forsettlig eller skyldtes uaktsomhet
- Trinn som er tatt av lovbryteren for å redusere negative konsekvenser
- Gjerningsmannens historie med tidligere bøter
- Kjennetegn på lovbryteren, inkludert størrelse, inntekt og markedsandel
- Eventuelle økonomiske gevinster eller tap som følge av overtredelsen
- Hvis AI-systemet ble brukt til profesjonelle eller personlige formål
AI-loven har en proporsjonal tilnærming for små og mellomstore bedrifter (SMB) og startups, og foreskriver lavere bøter basert på deres størrelse, interesser og økonomiske levedyktighet.
Ansvaret for å ilegge straffer faller til myndighetene i hvert EU-medlemsland i stedet for et sentralisert EU-dekkende organ. Medlemsstatene må innlemme lovens bruddbestemmelser i sine nasjonale lover. Avhengig av landets rettssystem kan bøter utstedes av kompetente domstoler eller andre nasjonale organer.
Forslaget slår fast at European Data Protection Supervisor (EDPS) bør anses som den kompetente myndighet for tilsyn med Unionens institusjoner, byråer og organer når de faller innenfor denne forordningens virkeområde (artikkel 63). I tillegg nevner artikkel 71 at Kommisjonen skal ilegge bøter til unionsinstitusjoner, -byråer og -organer som faller innenfor denne forordningens virkeområde.
Medlemsstatene forventes å følge retningslinjene og kriteriene som er fastsatt i AI-loven når de implementerer straffestrukturer, og sikrer at håndhevelsen av forordningen er konsistent i hele EU, samtidig som de respekterer rettssystemene i individuelle land.
Hvordan Shaip hjelper deg med å unngå straffer
Shaips omfattende AI-dataløsninger og modellevalueringstjenester er utviklet for å hjelpe deg med å navigere i kompleksiteten til EU AI-loven og unngå kostbare straffer:
Opplæringsdata av høy kvalitet
Våre datainnsamlings- og merknadsprosesser prioriterer overholdelse av kravene i EU AI Act. Ved å sikre brukersamtykke, personvern og skjevhet hjelper vi deg med å bygge Speech AI- og LLM-modeller som oppfyller høyrisiko-AI-kriteriene, og reduserer risikoen for Tier 2-straff.
Åpenhet og dokumentasjon
Shaip opprettholder detaljert dokumentasjon av våre datainnsamlings- og merknadsprosesser, og gir deg nødvendig bevis for å demonstrere overholdelse av åpenhetsforpliktelser. Dette hjelper deg med å unngå nivå 3-straff knyttet til krav til åpenhet.
Bias Mitigation og modellevaluering
Teamet vårt av eksperter analyserer treningsdata omhyggelig for å identifisere og redusere potensielle skjevheter, og sikre at Speech AI- og LLM-modellene dine produserer rettferdige og objektive resultater. I tillegg vurderer våre modellevaluerings- og benchmarking-løsninger modellene dine for samsvar med kravene i EU AI Act, noe som reduserer risikoen for straff ytterligere.
Komme i gang med etterlevelsesreisen
Ved å samarbeide med Shaip kan du trygt utvikle og distribuere Speech AI- og LLM-teknologier samtidig som du minimerer risikoen for kostbare straffer i henhold til EU AI Act.
Ikke la EU AI Act-straff avspore AI-innovasjonen din. Samarbeid med Shaip i dag for å få tilgang til høykvalitets, kompatible opplæringsdata og ekspertmodellevalueringstjenester. Sammen kan vi sikre at Speech AI- og LLM-prosjektene dine holder seg på sporet og unngår kostbare bøter.
