Auf den Punkt: Die Kommission setzt eine Rechenleistungsschwelle von 10²³ FLOPs für GPAI-Modelle fest, während Modelle ab 10²⁵ FLOPs als Systeme mit Systemrisiko gelten und umfassende Risikobewertungen sowie Benachrichtigungen innerhalb von zwei Wochen erfordern. Anbieter müssen Dokumentation pflegen, Trainingsdaten zusammengefasst veröffentlichen und Sicherheitsmaßnahmen implementieren.
Die Europäische Kommission hat am 18. Juli 2025 Entwürfe von Leitlinien veröffentlicht, die zentrale Bestimmungen des EU-Gesetzes über künstliche Intelligenz für generische KI-Modelle (GPAI) konkretisieren. Sie definieren Schwellenwerte für die Klassifizierung, regeln den Lebenszyklus von Modellen und legen Benachrichtigungspflichten für Anbieter fest.
Die neuen Leitlinien klären die Definition generischer KI-Modelle durch objektive Schwellenwerte: Ein GPAI-Modell ist definiert als ein Modell, das mit mehr als 10²³ Floating-Point-Operationen trainiert wurde und Text-, Audio-, Bild- oder Video-Ausgaben erzeugen kann. Spezialisierte Modelle wie Transkriptions- oder Wettervorhersagesysteme sind ausgenommen, sofern ihnen allgemeine Fähigkeiten über ein breites Aufgabenspektrum fehlen. Die Rechenleistung wird als kombiniertes Maß für Modellgröße und Trainingsdatengröße verstanden – ein Modell mit etwa einer Milliarde Parametern würde diesen Schwellenwert typischerweise erreichen.
Ab der Vortrainingsphase gelten für qualifizierende GPAI-Modelle umfassende Lebenszyklusverpflichtungen: Anbieter müssen Dokumentation kontinuierlich aktualisieren, eine Zusammenfassung der Trainingsdaten nach behördlichem Template veröffentlichen und Urheberrechtschutzrichtlinien berücksichtigen.
Modelle, die mit 10²⁵ oder mehr FLOPs trainiert werden, gelten automatisch als GPAI-Systeme mit hohem Risikopotenzial. Sie unterliegen zusätzlichen Anforderungen: umfassende Risikobewertungen, robuste Cybersicherheitsmaßnahmen und die Erfassung von Sicherheitsvorfällen. Anbieter müssen die Kommission innerhalb von zwei Wochen benachrichtigen, sobald sie die 10²⁵-FLOP-Schwelle erreichen oder vorhersehen, und dabei ihre Berechnungsmethoden offenlegen. Gegen eine Klassifizierung als Systemrisiko können Anbieter mit robusten Nachweisen wie Benchmarks oder Skalierungsgesetzen Einspruch erheben – Verpflichtungen bleiben während der Überprüfung bestehen. Erstmals können Neubeurteilungen sechs Monate nach der Bezeichnung angefordert werden.
Quelle: artificialintelligenceact.eu