Glossario della Legge sull'IA: Termini e Definizioni Essenziali

Che cos'è un "sistema di intelligenza artificiale"?

Un sistema di intelligenza artificiale è un sistema basato su una macchina, progettato per operare con vari livelli di autonomia e che può mostrare adattabilità dopo l'implementazione e che, per obiettivi espliciti o impliciti, deduce, dagli input che riceve, come generare output quali previsioni, contenuti, raccomandazioni o decisioni che possono influenzare ambienti fisici o virtuali. 

Che cos'è l'"Ufficio per l'intelligenza artificiale"?

Per "Ufficio per l'intelligenza artificiale" si intende la funzione della Commissione di contribuire all'attuazione, al monitoraggio e alla supervisione dei sistemi di intelligenza artificiale, dei modelli di intelligenza artificiale di carattere generale e della governance dell'intelligenza artificiale. I riferimenti contenuti nella Legge sull'IA all'Ufficio per l'intelligenza artificiale devono essere intesi come riferimenti alla Commissione. 

Che cos'è l'"alfabetizzazione in materia di intelligenza artificiale"?

Per "alfabetizzazione in materia di intelligenza artificiale" si intendono le competenze, le conoscenze e la comprensione che consentono ai fornitori, agli utenti e alle persone interessate, tenendo conto dei rispettivi diritti e obblighi nel contesto della Legge sull'IA, di effettuare un'implementazione informata dei sistemi di intelligenza artificiale e di acquisire consapevolezza sulle opportunità e sui rischi dell'intelligenza artificiale e sui possibili danni che può causare. 

Che cos'è una "sandbox normativa sull'intelligenza artificiale"?

Per "sandbox normativa sull'intelligenza artificiale" si intende un quadro concreto e controllato istituito da un'autorità competente che offre ai fornitori o ai potenziali fornitori di sistemi di intelligenza artificiale la possibilità di sviluppare, addestrare, convalidare e testare, se del caso in condizioni reali, un sistema di intelligenza artificiale innovativo, in base a un sandbox plan per un periodo di tempo limitato sotto la supervisione regolamentare; 

Che cos'è un "sandbox plan"?

Per "sandbox plan" si intende un documento concordato tra il fornitore partecipante e l'autorità competente che descrive gli obiettivi, le condizioni, i tempi, la metodologia e i requisiti delle attività svolte all'interno della sandbox. 

Che cos'è un "rappresentante autorizzato"?

Per "rappresentante autorizzato" si intende qualsiasi persona fisica o giuridica con domicilio o sede nell'Unione che ha ricevuto e accettato un mandato scritto da un fornitore di un sistema di intelligenza artificiale o di un modello di intelligenza artificiale per uso generale per, rispettivamente, eseguire e svolgere per suo conto gli obblighi e le procedure stabiliti dalla Legge sull'IA. 

Che cos'è uno "strumento di intelligenza artificiale di base"?

Un sistema di intelligenza artificiale basato su regole che comprende un insieme di regole codificate dall'uomo che portano a risultati predefiniti è uno strumento di intelligenza artificiale di base. Questi sistemi sono adatti a progetti e applicazioni che richiedono piccole quantità di dati e regole semplici e chiare. 

Che cos'è un "sistema di categorizzazione biometrica"?

Per "sistema di categorizzazione biometrica" si intende un sistema di intelligenza artificiale finalizzato all'assegnazione di persone fisiche a categorie specifiche sulla base dei loro dati biometrici, a meno che non sia associato a un altro servizio commerciale e strettamente necessario per ragioni tecniche oggettive. 

Cosa sono i "dati biometrici"?

Per "dati biometrici" si intendono i dati personali risultanti da un trattamento tecnico specifico relativo alle caratteristiche fisiche, fisiologiche o comportamentali di una persona fisica, come le immagini del volto o i dati dattiloscopici.

Cos'è ‘l'identificazione biometrica’?

'L'identificazione biometrica' significa il riconoscimento automatizzato delle caratteristiche fisiche, fisiologiche, comportamentali e psicologiche umane allo scopo di stabilire l'identità di un individuo confrontando i dati biometrici di tale individuo con i dati biometrici memorizzati di individui in un database.

Che cos'è l'"identificazione biometrica"?

Per "identificazione biometrica" si intende il riconoscimento automatico di caratteristiche fisiche, fisiologiche, comportamentali e psicologiche dell'uomo allo scopo di stabilire l'identità di un individuo, confrontando i dati biometrici di tale individuo con i dati biometrici memorizzati di individui in una banca dati. 

Cos'è la "verifica biometrica"?

Per "verifica biometrica" si intende la verifica automatizzata dell'identità delle persone fisiche mediante il confronto dei dati biometrici di un individuo con i dati biometrici forniti in precedenza (verifica 1-to-1 matching, compresa l'autenticazione). 

Che cos'è un "sistema di identificazione biometrica a distanza"?

Per "sistema di identificazione biometrica a distanza" si intende un sistema di intelligenza artificiale per l'identificazione di persone fisiche, senza il loro coinvolgimento attivo, in genere a distanza, attraverso il confronto dei dati biometrici di una persona con i dati biometrici contenuti in una banca dati di riferimento. 

Che cos'è un "sistema di identificazione biometrica a distanza non in tempo reale"?

Per "sistema di identificazione biometrica a distanza non in tempo reale" si intende un sistema di identificazione biometrica a distanza diverso da un sistema di identificazione biometrica a distanza "in tempo reale". 

Che cosa significa "marchio o conformità CE"?

Per "marcatura CE di conformità" (marcatura CE) si intende una marcatura con la quale un fornitore indica che un sistema di intelligenza artificiale è conforme ai requisiti di cui al titolo III, capitolo 2, della Legge sull'IA e ad altre normative dell'Unione europea applicabili che armonizzano le condizioni di commercializzazione dei prodotti ("normativa di armonizzazione dell'Unione") che ne prevedono l'apposizione. 

Cosa significa "specifiche comuni"?

Per "specifiche comuni" si intende un insieme di specifiche tecniche, come definite all'articolo 2, punto 4, del regolamento (UE) n. 1025/2012 che forniscono i mezzi per soddisfare determinati requisiti stabiliti dalla Legge sull'IA. 

Che cos'è una "valutazione della conformità"?

Per "valutazione della conformità" si intende il processo volto a dimostrare se sono stati soddisfatti i requisiti di cui al titolo III, capitolo 2 della Legge sull'IA relativi a un sistema di intelligenza artificiale ad alto rischio. 

Che cos'è un "organismo di valutazione della conformità"?

Per "organismo di valutazione della conformità" si intende un organismo che svolge attività di valutazione della conformità da parte di terzi, comprese prove, certificazione e ispezione. 

Che cos'è la "gestione del contesto"?

La gestione del contesto implica l'integrazione dei cambiamenti nel contesto per consentire al modello di intelligenza artificiale di mantenere i livelli di prestazione in un mondo reale in evoluzione. Il caching, invece, prevede il riutilizzo e la riproposizione dei dati memorizzati nella cache per ridurre al minimo l'utilizzo delle risorse. Entrambi sono elementi importanti per il miglioramento continuo dei modelli di intelligenza artificiale. 

Che cosa sono le "infrastrutture critiche"?

 Per "infrastruttura critica" si intende un asset, un impianto, un'apparecchiatura, una rete o un sistema, o parte di esso, necessario per la fornitura di un servizio essenziale ai sensi dell'articolo 2, paragrafo 4, della Direttiva (UE) 2022/2557. 

Che cos'è la "data augmentation"?

La data augmentation è una tecnica utilizzata per espandere e diversificare artificialmente i set di dati di addestramento. Ciò aiuta a migliorare la qualità e la quantità dei dati disponibili senza consumare risorse. Questo è essenziale in DL dove i dati limitati potrebbero portare a un overfitting. 

Cos'è la "visualizzazione dei dati"?

La visualizzazione dei dati è importante in termini di trasparenza poiché colma il divario tra il processo decisionale dell'intelligenza artificiale e gli utenti. Converte complessi output dell'intelligenza artificiale in formati visivi intuitivi, rendendo accessibili e comprensibili i modelli astratti e spesso intricati degli algoritmi di intelligenza artificiale. 

Che cos'è un "deep fake"?

Per "deep fake" si intendono immagini, tracce audio o video generati o manipolati dall'intelligenza artificiale con contenuti che assomigliano a persone, oggetti, luoghi o altre entità o eventi esistenti e che potrebbero falsamente apparire a una persona come autentici o veritieri. 

Che cos'è il "deep learning"?

Il deep learning è un tipo di intelligenza artificiale e machine learning che utilizza reti multistrato per costruire modelli ispirati al cervello umano.

Che cos'è un "deployer"?

Per "deployer" si intende qualsiasi persona fisica o giuridica, autorità pubblica, agenzia o altro organismo che utilizzi un sistema di intelligenza artificiale sotto la propria autorità, tranne nel caso in cui il sistema di intelligenza artificiale sia utilizzato nel corso di un'attività personale non professionale. 

Cos'è il "disruptor" nel contesto dei modelli di intelligenza artificiale?

Nel contesto della disruption economica, ciò si riferisce al processo di sfida ai modelli di business e ai settori tradizionali, potenzialmente rimodellando interi ambiti economici o causando significativi sconvolgimenti. 

Cos'è un "distributore"?

Per "distributore" si intende qualsiasi persona fisica o giuridica nella catena di fornitura, diversa dal fornitore o dall'importatore, che mette a disposizione un sistema di intelligenza artificiale sul mercato dell'Unione europea. 

Che cos'è un "fornitore a valle"?

Per "fornitore a valle" si intende un fornitore di un sistema di intelligenza artificiale, compreso un sistema di intelligenza artificiale di carattere generale, che integra un modello di intelligenza artificiale, indipendentemente dal fatto che il modello sia fornito dal fornitore stesso e verticalmente integrato o fornito da un altro soggetto sulla base di rapporti contrattuali. 

Che cos'è un "sistema di riconoscimento delle emozioni"?

 Per "sistema di riconoscimento delle emozioni" si intende un sistema di intelligenza artificiale volto a identificare o dedurre emozioni o intenzioni di persone fisiche sulla base dei loro dati biometrici.

Cos'è un "abilitatore" nel contesto dei modelli di intelligenza artificiale?

In senso sociale ed economico, un fattore che agisce migliorando la produttività e in particolare aumentando le capacità umane (aiutando a svolgere i compiti in modo più rapido, efficiente e accurato, aiutando ad analizzare più velocemente enormi quantità di dati per prendere decisioni più rapide e informate), risolvendo problemi sociali come quelli legati al cambiamento climatico, alla crescita demografica o alle questioni sanitarie, e dando impulso all'innovazione per generare nuove tecnologie. 

Cosa si intende per "esperimenti"?

Gli esperimenti possono comportare una serie di test e monitorarli è importante dal punto di vista dell'efficienza e della produttività. Gli esperimenti possono in genere includere l'utilizzo di dati di training e test, modelli con iperparametri diversi, l'esecuzione di codice diverso, l'esecuzione dello stesso codice ma in configurazioni di ambiente diverse, ecc.

Che cos'è l'"intelligenza artificiale spiegabile (XAI)"?

L'intelligenza artificiale spiegabile (XAI) comprende tecniche e processi progettati per rendere le decisioni e gli output dei modelli di intelligenza artificiale comprensibili e trasparenti per gli utenti umani. Questi metodi mirano a promuovere la fiducia e la chiarezza nelle applicazioni di intelligenza artificiale chiarendo come i modelli ricavano le loro previsioni, facilitando sia la fiducia degli utenti che la conformità normativa.

Che cos'è un "ciclo di feedback"?

Un ciclo di feedback è essenziale per consentire al modello di intelligenza artificiale di confermare o rendere invalide le sue decisioni. Permette la regolazione dei parametri al fine di migliorare le prestazioni. Un ciclo di feedback vantaggioso comporta in genere l'immissione nel sistema di informazioni esterne imparziali.

Che cos'è un'"operazione in virgola mobile"?

Per "operazione in virgola mobile" si intende qualsiasi operazione o assegnazione matematica che coinvolga numeri in virgola mobile, che sono un sottoinsieme dei numeri reali generalmente rappresentati sui computer da un numero intero di precisione fissa scalato da un esponente intero di una base fissa. 

Che cos'è un "modello di intelligenza artificiale per scopi generali"?

Per "modello di intelligenza artificiale per scopi generali" si intende un modello di intelligenza artificiale, anche quando addestrato con una grande quantità di dati utilizzando l'auto-supervisione su larga scala, che mostra una significativa generalità ed è in grado di eseguire con competenza un'ampia gamma di compiti distinti, indipendentemente dal modo in cui il modello viene immesso sul mercato e che può essere integrato in una varietà di sistemi o applicazioni a valle. Non sono compresi i modelli di intelligenza artificiale utilizzati prima del rilascio sul mercato per attività di ricerca, sviluppo e prototipazione. 

Che cos'è un "sistema di intelligenza artificiale per scopi generali"?

Per "sistema di intelligenza artificiale per scopi generali" si intende un sistema di intelligenza artificiale basato su un modello di intelligenza artificiale per scopi generali, che ha la capacità di servire una varietà di scopi, sia per l'uso diretto che per l'integrazione in altri sistemi di intelligenza artificiale. 

Che cos'è l'"intelligenza artificiale generativa"?

L'intelligenza artificiale generativa utilizza machine learning e deep learning (attraverso tecniche come Generative Adversarial Networks (GAN) e Variational Autoencoder (VAE)) per generare contenuti nuovi ed esclusivi, come immagini, video o persino testo. 

Cosa significa "norma armonizzata"?

Per "norma armonizzata" si intende una norma europea quale definita all'articolo 2, paragrafo 1, lettera c), del Regolamento (UE) n. 1025/2012. 

Cosa sono le "capacità ad alto impatto"?

Per "capacità ad alto impatto" nei modelli di intelligenza artificiale per uso generale si intendono capacità che corrispondono o superano le capacità registrate nei modelli di intelligenza artificiale per uso generale più avanzati. 

Cos'è un "importatore"?

Per "importatore" si intende qualsiasi persona fisica o giuridica situata o stabilita nell'Unione europea che immette sul mercato un sistema di intelligenza artificiale che porta il nome o il marchio di una persona fisica o giuridica stabilita al di fuori dell'Unione. 

Che cos'è il "consenso informato"?

'Consenso informato' significa l'espressione volontaria, specifica, inequivocabile e libera di una persona riguardo alla propria disponibilità a partecipare a un particolare test in condizioni reali, dopo essere stata informata di tutti gli aspetti del test rilevanti per la sua decisione di partecipare.

Che cosa sono i "dati di input"?

Per "dati di input" si intendono i dati forniti o acquisiti direttamente da un sistema di intelligenza artificiale sulla base dei quali il sistema produce un output. 

Cosa significa "istruzioni per l'uso"?

Per "istruzioni per l'uso" si intendono le informazioni fornite dal fornitore per informare l'utente, in particolare, sullo scopo previsto e sull'uso corretto di un sistema di intelligenza artificiale. 

Cosa significa "scopo previsto"?

Per "scopo previsto" si intende l'uso a cui è destinato un sistema di intelligenza da parte del fornitore, compresi il contesto specifico e le condizioni d'uso, come specificato nelle informazioni fornite dal fornitore nelle istruzioni per l'uso, nei materiali e nelle dichiarazioni promozionali o di vendita, nonché nella documentazione tecnica. 

Cos'è l'"invarianza"?

L'invarianza si riferisce a una proprietà per cui un output rimane invariato indipendentemente dalle trasformazioni applicate all'input. Ad esempio, nell'elaborazione delle immagini, ciò potrebbe significare che il contenuto di un'immagine rimane rilevante e riconoscibile indipendentemente dal fatto che l'immagine venga ingrandita o ruotata. L'identificazione di tali invarianze è fondamentale per garantire che i modelli di intelligenza artificiale rimangano robusti e accurati in presenza di diverse modifiche degli input. 

Cosa si intende per "autorità preposte all'applicazione della legge"? 

Per "autorità preposte all'applicazione della legge" si intende:

(a) qualsiasi autorità pubblica competente per la prevenzione, l'indagine, l'accertamento o il perseguimento di reati o l'esecuzione di sanzioni penali, compresa la salvaguardia e la prevenzione di minacce alla pubblica sicurezza; oppure 

(b) qualsiasi altro organismo o entità incaricato dalla legislazione dello Stato membro di esercitare l'autorità pubblica e i poteri pubblici ai fini della prevenzione, dell'indagine, dell'accertamento o del perseguimento dei reati o dell'esecuzione delle sanzioni penali, compresa la salvaguardia e la prevenzione delle minacce alla sicurezza pubblica. 

Cosa si intende per "applicazione della legge"?

Per "applicazione della legge" si intendono le attività svolte dalle autorità preposte all'applicazione della legge o per loro conto per la prevenzione, l'indagine, l'accertamento o il perseguimento di reati o l'esecuzione di sanzioni penali, compresa la salvaguardia e la prevenzione di minacce alla sicurezza pubblica. 

Che cos'è il "machine learning"?

Il machine learning (ML) è un tipo di intelligenza artificiale che utilizza algoritmi per apprendere e migliorare dai dati di addestramento.

Cosa significa "messa a disposizione sul mercato"?

Per "messa a disposizione sul mercato" si intende la fornitura di un sistema di intelligenza artificiale o di un modello di intelligenza artificiale per uso generale per la distribuzione o l'uso sul mercato dell'Unione europea nell'ambito di un'attività commerciale, a titolo oneroso o gratuito. 

Che cos'è l'"autorità di vigilanza del mercato"?

Per "autorità di vigilanza del mercato" si intende l'autorità nazionale che svolge le attività e adotta le misure ai sensi del Regolamento (UE) 2019/1020. 

Cosa sono gli "MLOps"?

Gli MLOps sono best practice volte ad automatizzare e standardizzare i processi lungo tutto il ciclo di vita del machine learning, dalla raccolta dei dati alla post-distribuzione. 

Cosa significa "autorità di notifica"?

Per "autorità di notifica" si intende l'autorità nazionale responsabile dell'istituzione e dell'attuazione delle procedure necessarie per la valutazione, la designazione e la notifica degli organismi di valutazione della conformità e del loro monitoraggio. 

Che cos'è un "organismo notificato"?

Per "organismo notificato" si intende un organismo di valutazione della conformità notificato ai sensi della Legge sull'IA e di altre pertinenti normative di armonizzazione dell'Unione. 

Cosa significa "autorità nazionale competente"? 

Per "autorità nazionale competente" si intende una delle seguenti entità: l'autorità di notifica e l'autorità di vigilanza del mercato. Per quanto riguarda i sistemi di intelligenza artificiale messi in servizio o utilizzati da istituzioni, agenzie, uffici e organismi dell'UE, qualsiasi riferimento alle autorità nazionali competenti o alle autorità di vigilanza del mercato nella legge sull'intelligenza artificiale deve essere inteso come riferimento al Garante europeo della protezione dei dati. 

Cosa significa "prestazioni di un sistema di intelligenza artificiale"?

Per "prestazioni di un sistema di intelligenza artificiale" si intende la capacità di un sistema di intelligenza artificiale di raggiungere lo scopo previsto. 

Che cosa sono i "dati personali"?

Per "dati personali" si intendono i dati personali come definiti all'articolo 4, punto (1) del Regolamento (UE) 2016/679. 

Che cosa sono i "dati non personali"?

Per "dati non personali" si intendono i dati diversi dai dati personali come definiti all'articolo 4, punto (1), del Regolamento (UE) 2016/679. 

Cos'è la "profilazione"?

Per "profilazione" si intende qualsiasi forma di trattamento automatizzato di dati personali come definito all'articolo 4, punto (4), del Regolamento (UE) 2016/679; o nel caso delle autorità preposte all'applicazione della legge al punto 4 dell'articolo 3 della Direttiva (UE) 2016/680 o, nel caso di istituzioni, organi o organismi dell'Unione, all'articolo 3, punto 5 del Regolamento (UE) 2018/1725. 

Cosa significa "immissione sul mercato"?

Per "immissione sul mercato" si intende la prima messa a disposizione di un sistema di intelligenza artificiale o di un modello di intelligenza artificiale generico sul mercato dell'Unione europea. 

Che cos'è un "sistema di monitoraggio post-commercializzazione"?

Per "sistema di monitoraggio post-commercializzazione" si intendono tutte le attività svolte dai fornitori di sistemi di intelligenza artificiale per raccogliere ed esaminare l'esperienza acquisita dall'uso dei sistemi di intelligenza artificiale che immettono sul mercato o mettono in servizio allo scopo di identificare l'eventuale necessità di applicare immediatamente le azioni correttive o preventive eventualmente necessarie. 

Che cos'è la "previsione" nel contesto del machine learning?

La previsione nel machine learning si riferisce generalmente alla capacità di fare previsioni sui possibili risultati sulla base di dati storici. Un modello di intelligenza artificiale è un programma o un algoritmo che si basa essenzialmente sui dati di addestramento per riconoscere modelli e fare previsioni o prendere decisioni. 

Cos'è un "fornitore"?

Per "fornitore" si intende una persona fisica o giuridica, autorità pubblica, agenzia o altro organismo che sviluppa un sistema di intelligenza artificiale o un modello di intelligenza artificiale per scopi generali o che fa sviluppare un sistema di intelligenza artificiale o un modello di intelligenza artificiale per scopi generali e li immette sul mercato o immette il sistema in servizio con il proprio nome o marchio, a pagamento o gratuitamente. 

Cos'è lo "spazio accessibile al pubblico"?

Per "spazio accessibile al pubblico" si intende qualsiasi luogo fisico di proprietà pubblica o privata accessibile a un numero indeterminato di persone fisiche, indipendentemente dal fatto che possano applicarsi determinate condizioni di accesso e indipendentemente dalle potenziali limitazioni di capacità. 

Cosa significa "messa in servizio"?

Per "messa in servizio" si intende la fornitura di un sistema di intelligenza artificiale per il primo utilizzo direttamente al deployer o per uso proprio nell'Unione europea per lo scopo previsto. 

Cos'è un "operatore"?

Per "operatore" si intende il fornitore, il fabbricante del prodotto, il deployer, il rappresentante autorizzato, l'importatore o il distributore. 

Cos'è un "piano di test nell'uso reale"? 

Per "piano di test nell'uso reale" si intende un documento che descrive gli obiettivi, la metodologia, l'ambito geografico, demografico e temporale, le attività di monitoraggio, l'organizzazione e la conduzione dei test in condizioni d'uso reale. 

Cosa significa "uso improprio ragionevolmente prevedibile"?

Per "uso improprio ragionevolmente prevedibile" si intende l'uso di un sistema di intelligenza artificiale in modo non conforme alla finalità prevista, ma che può derivare da un comportamento umano ragionevolmente prevedibile o da un'interazione con altri sistemi, compresi altri sistemi di intelligenza artificiale. 

Cosa significa "richiamo di un sistema di intelligenza artificiale"?

Per "richiamo di un sistema di intelligenza artificiale" si intende qualsiasi misura volta a restituirlo al fornitore o a metterlo fuori servizio o a disabilitare l'uso di un sistema di intelligenza artificiale messo a disposizione dei deployer. 

Cos'è la "riproducibilità"?

Nel campo dell'intelligenza artificiale, in particolare del machine learning, la riproducibilità si riferisce alla misura in cui è possibile ottenere risultati identici o simili eseguendo nuovamente l'algoritmo su set di dati specifici all'interno di un determinato progetto. A seconda del modello e dei suoi obiettivi, la riproducibilità può enfatizzare i risultati, le analisi o le inferenze, con l'obiettivo di trarre conclusioni coerenti. 

Cos'è il "rischio"?

Per "rischio" si intende la combinazione della probabilità che si verifichi un danno e della gravità di tale danno. 

Cosa significa "componente di sicurezza di un prodotto o sistema"?

Per "componente di sicurezza di un prodotto o sistema" si intende un componente di un prodotto o di un sistema che svolge una funzione di sicurezza per tale prodotto o sistema o il cui guasto o malfunzionamento mette in pericolo la salute e la sicurezza delle persone o degli oggetti. 

Cosa sono le "categorie particolari di dati personali"?

Per "categorie particolari di dati personali" si intendono le categorie di dati personali di cui all'articolo 9, paragrafo 1, del Regolamento (UE) 2016/679, all'articolo 10 della Direttiva (UE) 2016/680 e all'articolo 10, paragrafo 1, del Regolamento (UE) 2018/1725. 

Che cosa sono i "dati operativi sensibili"?

Per "dati operativi sensibili" si intendono i dati operativi relativi ad attività di prevenzione, accertamento, indagine e perseguimento di reati, la cui divulgazione può mettere a repentaglio l'integrità del procedimento penale. 

Che cos'è un "incidente grave"?

Per "incidente grave" si intende qualsiasi incidente o malfunzionamento di un sistema di intelligenza artificiale che porti direttamente o indirettamente a uno dei seguenti eventi: 

(a) la morte di una persona o un grave danno alla salute di una persona; 

(b) un'interruzione grave e irreversibile della gestione e del funzionamento delle infrastrutture critiche; 

(ba) una violazione degli obblighi derivanti dal diritto dell'Unione europea volti a tutelare i diritti fondamentali; 

(bb) danni gravi alla proprietà o all'ambiente. 

Che cos'è un "soggetto"?

Per "soggetto" ai fini dei test nell'uso reale si intende una persona fisica che partecipa ai test in condizioni d'uso reale. 

Che cos'è una "modifica sostanziale"?

Per "modifica sostanziale" si intende una modifica del sistema di intelligenza artificiale dopo la sua immissione sul mercato o la messa in servizio che non è prevista o pianificata nella valutazione iniziale della conformità da parte del fornitore e in conseguenza della quale la conformità del sistema di intelligenza artificiale ai requisiti di cui al titolo III capitolo 2 della Legge sull'IA pregiudica o comporta una modifica dello scopo per il quale è stato valutato il sistema di intelligenza artificiale. 

Che cos'è il "rischio sistemico a livello dell'Unione europea"?

Per "rischio sistemico a livello di Unione europea" si intende un rischio specifico delle capacità ad alto impatto dei modelli di intelligenza artificiale di carattere generale, che ha un impatto significativo sul mercato interno a causa della sua portata e con effetti negativi effettivi o ragionevolmente prevedibili sulla salute pubblica, la sicurezza, l'incolumità pubblica, i diritti fondamentali o la società nel suo insieme, che possono essere propagati su larga scala lungo tutta la catena del valore. 

Che cosa sono i "dati di test"?

Per "dati di test" si intendono i dati utilizzati per fornire una valutazione indipendente del sistema di intelligenza artificiale al fine di confermare le prestazioni previste di tale sistema prima della sua immissione sul mercato o messa in servizio. 

Cosa significa "test in condizioni d'uso reale"?

Per "test in condizioni d'uso reale" si intende la prova temporanea di un sistema di intelligenza artificiale per lo scopo previsto in condizioni d'uso reale al di fuori di un laboratorio o di un ambiente altrimenti simulato, al fine di raccogliere dati affidabili e solidi e di valutare e verificare la conformità del sistema di intelligenza artificiale ai requisiti della Legge sull'IA; il collaudo in condizioni reali non è considerato come l'immissione del sistema di intelligenza artificiale sul mercato o la sua messa in servizio ai sensi della Legge sull'IA, a condizione che siano soddisfatte tutte le condizioni di cui all'articolo 53 o all'articolo 54a. 

Che cosa sono i "dati di addestramento"?

Per "dati di addestramento" si intendono i dati utilizzati per addestrare un sistema di intelligenza artificiale adattandone i parametri apprendibili. 

Che cosa sono i "dati di convalida"?

Per "dati di convalida" si intendono i dati utilizzati per fornire una valutazione del sistema di intelligenza artificiale addestrato e per mettere a punto i suoi parametri non apprendibili e il suo processo di apprendimento, tra le altre cose, al fine di prevenire l'underfitting o l'overfitting; mentre il set di dati di convalida è un set di dati separato o parte del set di dati di addestramento, come suddivisione fissa o variabile. 

Cos'è la "violazione diffusa"? 

Per "violazione diffusa" si intende qualsiasi azione o omissione contraria al diritto dell'Unione europea che tutela gli interessi dei singoli: 

(a) che abbia danneggiato o possa danneggiare gli interessi collettivi di individui residenti in almeno due Stati membri diversi dallo Stato membro, in cui: 

(i) l'azione o l'omissione ha avuto origine o si è verificata; 

(ii) ha sede il fornitore interessato o, se del caso, il suo rappresentante autorizzato; oppure 

(iii) ha sede il deployer, quando la violazione è commessa dal deployer; 

(b) che tutelano gli interessi dei singoli, che hanno causato, causano o possono causare un danno agli interessi collettivi dei singoli e che presentano caratteristiche comuni, tra cui la stessa pratica illecita, lo stesso interesse violato e che si verificano in concomitanza, commessi dallo stesso operatore, in almeno tre Stati membri.

Cosa significa "ritiro di un sistema di intelligenza artificiale"? 

Per "ritiro di un sistema di intelligenza artificiale" si intende qualsiasi misura volta a impedire la messa a disposizione sul mercato di un sistema di intelligenza artificiale presente nella catena di fornitura. 

Riferimenti:

1 https://data.consilium.europa.eu/doc/document/ST-5662-2024-INIT/en/pdf