Beskrivning
Europeiska unionens lag om artificiell intelligens (EU AI-lagen) ställer inte bara stränga krav på AI-system utan inför också stränga straff för bristande efterlevnad. När företag utvecklar och distribuerar AI-teknik, inklusive Speech AI och Large Language Models (LLM), är det avgörande att förstå dessa påföljder och vidta proaktiva åtgärder för att undvika dem. I det här blogginlägget kommer vi att fördjupa oss i EU:s AI Acts straffstruktur och utforska hur Shaip kan hjälpa dig att följa efterlevnaden.
EU AI Act påföljder
EU:s AI-lag upprättar ett straffsystem i tre nivåer baserat på överträdelsens svårighetsgrad:
Nivå 1: Bristande efterlevnad av förbjudna AI-metoder
- Böter på upp till 30 miljoner euro eller 6 % av företagets globala årliga omsättning, beroende på vilket som är högst.
- Detta gäller de mest allvarliga kränkningarna, som att använda subliminala manipulationstekniker eller utnyttja sårbarheter hos specifika grupper.
Nivå 2: Bristande efterlevnad av krav för högrisk AI-system, datastyrning och transparenskrav
- Böter på upp till 20 miljoner euro eller 4 % av företagets globala årliga omsättning, beroende på vilket som är högst.
- Detta gäller överträdelser av kraven för högrisk AI-system, som att misslyckas med att implementera ett riskhanteringssystem, att inte säkerställa utbildningsdata av hög kvalitet eller att bryta mot skyldigheterna för datastyrning och transparens.
Nivå 3: Bristande efterlevnad av öppenhetskrav
- Böter på upp till 10 miljoner euro eller 2 % av företagets globala årliga omsättning, beroende på vilket som är högst.
- Det gäller brott mot andra skyldigheter och krav, som att inte registrera AI-systemet i EU-databasen eller att inte samarbeta med myndigheterna.
Hur & Vem bestämmer straffen?
EU:s AI-lag beskriver allmänna principer för fastställande av påföljder, som syftar till sanktioner som är effektiva, avskräckande och proportionerliga mot de specifika omständigheterna i varje fall. Förordningen fastställer maximigränser för böter men tillåter lägre straff baserat på hur allvarlig överträdelsen är.
Vid beslut om påföljder kan myndigheterna ta hänsyn till olika faktorer såsom:
- Brottets detaljer, inklusive dess natur, allvar och varaktighet
- Huruvida överträdelsen var uppsåtlig eller på grund av oaktsamhet
- Åtgärder vidtagna av gärningsmannen för att mildra negativa effekter
- Gärningsmannens historia av tidigare böter
- Gärningsmannens egenskaper, inklusive storlek, intäkter och marknadsandel
- Eventuella ekonomiska vinster eller förluster till följd av intrånget
- Om AI-systemet användes för professionella eller personliga ändamål
AI-lagen har ett proportionellt tillvägagångssätt för små och medelstora företag (SMF) och nystartade företag, och föreskriver lägre böter baserat på deras storlek, intressen och ekonomiska bärkraft.
Ansvaret för att utdöma påföljder faller på myndigheterna inom varje EU-medlemsstat snarare än ett centraliserat EU-omfattande organ. Medlemsstaterna måste införliva lagens överträdelsebestämmelser i sina nationella lagar. Beroende på landets rättssystem kan böter utfärdas av behöriga domstolar eller andra nationella organ.
I förslaget anges att den europeiska datatillsynsmannen (EDPS) ska anses vara den behöriga myndigheten för tillsyn över unionens institutioner, byråer och organ när de faller inom tillämpningsområdet för denna förordning (artikel 63). Dessutom nämns i artikel 71 att kommissionen ska ålägga unionens institutioner, byråer och organ böter som omfattas av denna förordning.
Medlemsstaterna förväntas följa de riktlinjer och kriterier som fastställs i AI-lagen när de implementerar påföljdsstrukturer, för att säkerställa att tillämpningen av förordningen är konsekvent i hela EU samtidigt som de respekterar de enskilda ländernas rättssystem.
Hur Shaip hjälper dig att undvika straff
Shaips omfattande AI-datalösningar och modellutvärderingstjänster är utformade för att hjälpa dig att navigera i komplexiteten i EU:s AI-lag och undvika kostsamma straff:
Högkvalitativa, kompatibla utbildningsdata
Våra datainsamlings- och anteckningsprocesser prioriterar efterlevnad av EU:s AI Acts krav. Genom att säkerställa användarens samtycke, datasekretess och partiskhet hjälper vi dig att bygga Speech AI- och LLM-modeller som uppfyller högrisk-AI-kriterierna, vilket minskar risken för Tier 2-straff.
Transparens och dokumentation
Shaip upprätthåller detaljerad dokumentation av våra datainsamlings- och anteckningsprocesser, vilket ger dig nödvändiga bevis för att visa efterlevnad av transparenskrav. Detta hjälper dig att undvika nivå 3-straff relaterade till krav på insyn.
Bias Mitigation och modellutvärdering
Vårt team av experter analyserar noggrant träningsdata för att identifiera och mildra potentiella fördomar, vilket säkerställer att dina Speech AI- och LLM-modeller ger rättvisa och opartiska resultat. Dessutom utvärderar våra modellutvärderings- och benchmarking-lösningar dina modeller för överensstämmelse med EU:s AI Acts krav, vilket ytterligare minskar risken för straff.
Komma igång med din efterlevnadsresa
Genom att samarbeta med Shaip kan du med säkerhet utveckla och distribuera Speech AI- och LLM-tekniker samtidigt som du minimerar risken för kostsamma påföljder enligt EU AI Act.
Låt inte EU AI Act påföljder spåra ur din AI-innovation. Samarbeta med Shaip idag för att få tillgång till högkvalitativa, kompatibla utbildningsdata och tjänster för utvärdering av expertmodeller. Tillsammans kan vi säkerställa att dina Speech AI- och LLM-projekt håller sig på rätt spår och undviker dyra böter.
