Anhang I a.F. EU AI Act 2021

Anhang I a.F. steht in Zusammenhang mit alten Erwägungsgründen und älteren Fassungen der Artikel. Diese werden ebenfalls mit aufgeführt:

5.2.1 der Erwägungsgründe – weggefallen:

„Ziel der in diesem Rechtsrahmen festgelegten Begriffsbestimmung für KI-Systeme ist es, so technologieneutral und zukunftstauglich wie möglich zu sein und den rasanten Entwicklungen in der KI-Technologie und auf dem KI-Markt Rechnung zu tragen. Damit die notwendige Rechtssicherheit gegeben ist, wird Titel I durch Anhang I ergänzt, in dem Konzepte und Techniken für die KI-Entwicklung detailliert aufgeführt sind und von der Kommission in dem Umfang angepasst werden, wie sich neue technologische Entwicklungen ergeben. Im Sinne gleicher Wettbewerbsbedingungen werden auch die wichtigsten Beteiligten über die gesamte KI-Wertschöpfungskette hinweg klar benannt, wie beispielsweise die Anbieter und Nutzer von KI-Systemen, bei denen es sich sowohl um öffentliche als auch um private Akteure handeln kann.

Artikel 3 Nr. 1 a.F. 2021 – wurde komplett überarbeitet

Für die Zwecke dieser Verordnung bezeichnet der Ausdruck

„System der künstlichen Intelligenz“ (KI-System) eine Software, die mit einer oder mehreren der in Anhang I aufgeführten Techniken und Konzepte entwickelt worden ist und im Hinblick auf eine Reihe von Zielen, die vom Menschen festgelegt werden, Ergebnisse wie Inhalte, Vorhersagen, Empfehlungen oder Entscheidungen hervorbringen kann, die das Umfeld beeinflussen, mit dem sie interagieren;

Artikel 4 a.F. 2021 – weggefallen

Änderungen des Anhangs I

Der Kommission wird die Befugnis übertragen, gemäß Artikel 73 delegierte Rechtsakte zur Änderung der Liste der Techniken und Konzepte in Anhang I zu erlassen, um diese Liste auf der Grundlage von Merkmalen, die den dort aufgeführten Techniken und Konzepten ähnlich sind, an Marktentwicklungen und technische Entwicklungen anzupassen.

ANHANG I TECHNIKEN UND KONZEPTE DER KÜNSTLICHEN INTELLIZENZ

gemäß Artikel 3 Absatz 1

a) Konzepte des maschinellen Lernens, mit beaufsichtigtem, unbeaufsichtigtem und bestärkendem Lernen unter Verwendung einer breiten Palette von Methoden, einschließlich des tiefen Lernens (Deep Learning);

b) Logik- und wissensgestützte Konzepte, einschließlich Wissensrepräsentation, induktiver (logischer) Programmierung, Wissensgrundlagen, Inferenz- und Deduktionsmaschinen, (symbolischer) Schlussfolgerungs- und Expertensysteme;

c) Statistische Ansätze, Bayessche Schätz-, Such- und Optimierungsmethoden.