Ametlikud definitsioonid EL AI seadusest (Art. 3) ja EL AI regulatsioonis tavaliselt kasutatavad terminid. Seaduse mõistete 'AI-süsteem', 'pakkuja', 'kõrge riskiga', 'oluline muudatus' ja 'GPAI mudel' mõistmine on vastavuse jaoks hädavajalik. See sõnastik hõlmab kõiki põhitermineid koos selgekeelsete selgitustega.
Põhidefinitsioonid (Art. 3)
EL AI seadus sisaldab Art. 3-s 65 defineeritud terminit. Vastavuse seisukohalt olulisimad on allpool kokkuvõtlikult esitatud.
AI-süsteem (Art. 3(1))
Masinpõhine süsteem, mis:
- Töötab erineva autonoomia tasemega
- Võib kasutusele võtmise järel adaptiivsust näidata
- Järeldab sisenditest, kuidas genereerida väljundeid (prognoosid, sisu, soovitused, otsused), mis võivad mõjutada füüsilisi või virtuaalseid keskkondi
Põhitagajärg: Definitsioon on tehnoloogianeutraalne. See ei nõua süvaõpet ega närvivõrke — reeglipõhine süsteem kohanduvate komponentidega võib kvalifitseeruda. Vastupidi, lihtne kui-siis-loogika puu ilma õppimissuutlikkuseta tõenäoliselt ei kvalifitseeru.
Pakkuja (Art. 3(3))
Mis tahes füüsiline või juriidiline isik, avalik asutus, amet või organ, kes arendab AI-süsteemi või laseb AI-süsteemi arendada ja laseb selle turule või võtab kasutusele oma nime või kaubamärgi all — olenemata sellest, kas tasu eest või tasuta.
Põhitagajärg: Arendusvastutus + turule laskmine = pakkuja staatus. Ettevõte, kes tellib kohandatud AI ehitamist väliselt arendajalt, on pakkuja, kui süsteem lastakse turule ettevõtte kaubamärgi all.
Kasutuselevõtja (Art. 3(4))
Mis tahes füüsiline või juriidiline isik, avalik asutus, amet või organ, kes kasutab AI-süsteemi oma volituste alusel professionaalsel eesmärgil — välja arvatud kasutamine isiklikus mitteprofessionaalses tegevuses.
Põhitagajärg: Valdav enamik ettevõtteid, mis kasutavad kolmandatelt pooltelt ostetud AI-d, on kasutuselevõtjad. Kasutuselevõtja kohustused on vähem koormavad kui pakkuja kohustused, kuid on kõrge riskiga süsteemide puhul endiselt olulised.
Volitatud esindaja (Art. 3(5))
Mis tahes füüsiline või juriidiline isik, kes on asutatud liidus ja kellele väljaspool liitu asutatud AI-süsteemi pakkuja on andnud kirjaliku volituse selle pakkuja nimel kohustusi täita.
Põhitagajärg: Mitte-EL pakkujad, kelle AI-süsteemid on EL turul, peavad määrama EL-is asutatud volitatud esindaja. Seda esindajat saab pidada õiguslikult vastutavaks pakkuja EL AI seaduse kohustuste eest.
Importija (Art. 3(6))
Mis tahes füüsiline või juriidiline isik, kes on asutatud liidus ja kes laseb EL turule AI-süsteemi, millel on väljaspool liitu asutatud füüsilise või juriidilise isiku nimi või kaubamärk.
Turustaja (Art. 3(7))
Mis tahes füüsiline või juriidiline isik tarneahelas, välja arvatud pakkuja või importija, kes teeb AI-süsteemi liidu turul kättesaadavaks ilma seda muutmata.
Käitaja (Art. 3(8))
Koondtermin, mis hõlmab pakkujaid, volitatud esindajaid, importijaid, turustajaid, kasutuselevõtjaid ja mis tahes muud isikut, kellele kohalduvad seaduse kohased kohustused.
Kavandatud eesmärk (Art. 3(12))
Kasutus, milleks AI-süsteem on pakkuja poolt kavandatud, sealhulgas konkreetne kontekst ja kasutustingimused, mis on täpsustatud pakkuja poolt esitatud teabes kasutusjuhistes, reklaam- või müügimaterjalides või avaldustes.
Põhitagajärg: Kavandatud eesmärk määrab, milline riskikategooria kehtib ja millised nõuded tuleb täita. Krediidihindamiseks mõeldud süsteem on kõrge riskiga (III lisa); sama alusmudel rämpsposti filtreerimiseks kavandatuna ei pruugi olla. Pakkujad ei saa kõrge riskiga klassifikatsioonist pääseda, jättes kavandatud eesmärgi ebaselgeks — seadus vaatab kõiki süsteemi disaini ja turunduse kohta käivaid andmeid.
Mõistlikult ettenähtav väärkasutus (Art. 3(13))
AI-süsteemi kasutamine viisil, mis ei vasta kavandatud eesmärgile, kuid mis võib tuleneda mõistlikult ettenähtavast inimkäitumisest või suhtlusest teiste süsteemidega.
Põhitagajärg: Pakkujad peavad hindama ja käsitlema ettenähtavat väärkasutust oma riskijuhtimissüsteemides — mitte ainult kavandatud kasutusjuhtumit. Juurdepääsukontrolliks mõeldud näotuvastussüsteem peab käsitlema ettenähtavat riski, et seda võidakse kasutada reaalajas jälgimiseks.
Ohutuskomponent (Art. 3(14))
Toote või AI-süsteemi komponent, mis täidab selle toote või AI-süsteemi jaoks ohutus funktsiooni, või mille tõrge või häire ohustab isikute tervist ja ohutust või vara.
Põhitagajärg: AI-süsteemid, mis on I lisa sektori seadusandlusega hõlmatud toodete ohutuskomponendid, alluvad automaatselt kõrge riskiga nõuetele, olenemata sellest, kas AI ise kujutab otsest ohtu.
Turule laskmine (Art. 3(9))
AI-süsteemi või üldotstarbelise AI-mudeli esimene kättesaadavaks tegemine liidu turul.
Kasutusele võtmine (Art. 3(11))
AI-süsteemi esmakasutusse andmine otse kasutuselevõtjale või enda poolt liidu turul kavandatud eesmärgil kasutamiseks.
Põhitagajärg: Nii "turule laskmine" (teistele müümine) kui ka "kasutusele võtmine" (enda kasutamine) käivitavad pakkuja kohustused. Ettevõte, mis ehitab AI-süsteemi sisekasutuseks, võtab selle kasutusele ja on pakkuja, kellele kohalduvad kõik kohustused.
Kõrge riskiga AI-süsteem
Ei ole määratletud ühe lausega — klassifitseeritud viitega I lisale (ohutuskomponendid reguleeritud toodetes) ja III lisale (iseseisvad kõrge riskiga kasutusjuhud). Riskitase sõltub kavandatud eesmärgist ja kasutusele võtmise kontekstist, mitte alustehnoloogiast.
III lisa kõrge riskiga kategooriad:
- Biomeetriline tuvastamine ja kategoriseerimine
- Elutähtsa taristu haldamine
- Haridus ja kutseõpe
- Tööhõive, töötajate juhtimine, juurdepääs füüsilisest isikust ettevõtjana tegutsemisele
- Juurdepääs põhilistele era- ja avalikele teenustele ning hüvitistele
- Õiguskaitse
- Ränne, varjupaik, piirihaldus
- Õigusemõistmise ja demokraatlike protsesside haldamine
Üldotstarbeline tehisintellekti mudel (GPAI) (Art. 3(63))
AI-mudel, sealhulgas sellised, mis on treenitud suurel hulgal andmetel, kasutades iseõppimist suuremas mahus, mis näitab märkimisväärset üldistamisvõimet ja on võimeline pädevalt täitma mitmesuguseid erinevaid ülesandeid, olenemata sellest, kuidas mudel turule lastakse — mida saab kasutada erinevateks allpool olevateks rakendusteks.
Põhierinevus AI-süsteemist: GPAI mudel ei ole veel AI-süsteem. Sellest saab osa AI-süsteemist, kui see integreeritakse tootesse või rakendusse. Seadus paneb GPAI mudeli pakkujatele kohustused eraldi (ja lisaks) pakkujatele GPAI mudeleid kasutavate AI-süsteemide kohta.
Süsteemse riskiga GPAI mudel (Art. 3(65))
GPAI mudel, mis on määratud süsteemse riskiga mudeliks, kuna sellel on suure mõjuga võimekused, mida hinnatakse asjakohaste tehniliste vahendite ja metoodikate abil, või kuna selle tegelik või mõistlikult ettenähtav suure mõjuga ulatus on suur.
Praegune näitaja on kumulatiivne treeningarvutus, mis ületab 10^25 FLOP-i. Täiendavaid kriteeriume saab komisjon kohaldada delegeeritud aktiga.
Tõsine intsident (Art. 3(49))
Mis tahes intsident või AI-süsteemi tõrge, mis viib otseselt või kaudselt:
- Isiku surma või tõsise tervisekahjuni
- Elutähtsa taristu juhtimise ja käitamise tõsise ja pöördumatu häireni
- Liidu õiguse alusel põhiõiguste kaitseks mõeldud kohustuste rikkumiseni
- Tõsise vara- või keskkonnakahju tekitamiseni
Oluline muudatus (Art. 3(23))
Muudatus AI-süsteemis pärast turule laskmist või kasutusele võtmist, mis ei ole esialgses vastavushindamises ette nähtud ega planeeritud ja mis mõjutab AI-süsteemi vastavust seaduse nõuetele või toob kaasa muutuse kavandatud eesmärgis.
Vastavushindamine (Art. 3(20))
Protsess kontrollimaks, kas kõrge riskiga AI-süsteem vastab seaduse III peatüki 2. jao nõuetele. Vastavushindamisi võib läbi viia pakkuja (enesehindamine) või teavitatud asutus (kolmanda osapoole hindamine), sõltuvalt süsteemi tüübist.
Teavitatud asutus (Art. 3(22))
Vastavushindamisasutus, mille liikmesriik on määranud kõrge riskiga AI-süsteemide kolmanda osapoole vastavushindamise tegevuse läbiviimiseks. Teavitatud asutused on AI seaduse ekvivalendid traditsioonilises tooteregulatsioonil kasutatavate CE-märgiseasutustega.
Turujärelevalveasutus (Art. 3(26))
Riiklik asutus, kes vastutab AI seaduse alusel turujärelevalve teostamise eest. Liikmesriigid peavad määrama vähemalt ühe turujärelevalveasutuse liikmesriigi kohta.
CE-märgis (Art. 3(30))
Märgis, mille abil pakkuja näitab, et kõrge riskiga AI-süsteem vastab AI seaduse ja muude kohaldatavate liidu õigusaktide nõuetele, mis näevad ette selle kandmise.
Sektori-spetsiifilised terminid
Biomeetrilised andmed (imporditud GDPR-ist)
Isikuandmed, mis tulenevad füüsilise isiku füüsiliste, füsioloogiliste või käitumuslike omaduste spetsiifilisest tehnilisest töötlemisest, mis võimaldavad seda füüsilist isikut kordumatult tuvastada või seda kinnitada.
Kaugbomeetrilise tuvastamise süsteem (Art. 3(40))
AI-süsteem, mis on mõeldud füüsiliste isikute tuvastamiseks eemalt, võrreldes isiku biomeetrilisi andmeid viiteandmebaasis sisalduvate biomeetriliste andmetega, ilma et AI-süsteemi kasutaja teaks eelnevalt, kas isik on kohal ja kas teda saab tuvastada.
Põhitagajärg: Reaalajas kaugbomeetriline tuvastamine avalikult ligipääsetavates kohtades on õiguskaitse eesmärkidel keelatud kitsaste eranditega (Art. 5).
Vundamentmudel
Ei ole AI seaduses defineeritud — seadus kasutab selle asemel "GPAI mudel". Vundamentmudel on laialdaselt kasutatav tööstustermin suuremahuliste eelõpetatud mudelite jaoks. Regulatiivsel eesmärgil kasutage "GPAI mudel".
Täiustamine
Ei ole seaduses defineeritud. GPAI mudeli kohandamine konkreetsele valdkonnale või ülesandele täiendava treenimise kaudu. Kui täiustamine toob kaasa oluliselt erineva mudeli, mis lastakse turule, võib täiustaja muutuda selle uue mudeli pakkujaks.
Menetluslikud terminid
Tehniline dokumentatsioon (IV lisa)
Struktureeritud dokumentatsioonipakett, mille kõrge riskiga AI-süsteemide pakkujad peavad koostama enne turule laskmist ja hoidma ajakohasena kogu süsteemi elutsükli jooksul. See sisaldab süsteemi kirjeldust, disainiloogikat, treeningandmete teavet, testimistulemusi, riskijuhtimise dokumentatsiooni ja järelturu seire plaani.
EL vastavusdeklaratsioon (Art. 3(37))
Pakkuja poolt allkirjastatud ametlik dokument, milles kinnitatakse, et kõrge riskiga AI-süsteem vastab kõigile seaduse kohaldatavatele nõuetele. See on CE-märgise kandmise õiguslik alus.
Kasutusjuhised (Art. 3(15))
Pakkuja poolt esitatud teave kasutuselevõtja teavitamiseks AI-süsteemi kavandatud eesmärgist, tulemuslikkusest, tehnilistest spetsifikatsioonidest ja kasutustingimustest — sealhulgas piirangud ja ettenähtavad riskid.
Järelturu seire plaan (Art. 3(32))
Pakkuja poolt kehtestatud dokumenteeritud plaan kogemuste kogumiseks ja ülevaatamiseks kõrge riskiga AI-süsteemi käitamisest pärast turule laskmist või kasutusele võtmist.
Põhiõiguste mõjuhinnang (Art. 27)
Hindamine, mille peavad läbi viima avaliku sektori kasutuselevõtjad (ja teatud erakasutuselevõtjad) enne kõrge riskiga AI-süsteemi kasutusele võtmist, hinnates mõju mõjutatud isikute põhiõigustele.
Official AI Act Compliance Deadline Calendar
Updated · Sources: Regulation (EU) 2024/1689 and the 2026 Digital Omnibus on AI.
| Obligation | Applies to | Original date | New date | Status | Countdown | Legal basis |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Prohibited Practices (Art. 5) | All providers and deployers | active | — | AI Act Art. 5 | ||
| GPAI Rules (Chapter 5) | GPAI model providers | active | — | AI Act Art. 51-56 | ||
| High-risk AI — Annex III (standalone) | Providers of standalone Annex III systems | deferred | — | AI Omnibus 2026 Art. 6(2) | ||
| High-risk AI — Annex I (embedded) | AI embedded in Annex I regulated products | deferred | — | AI Omnibus 2026 Art. 6(1) | ||
| AI-Generated Content Marking | Providers of generative GPAI systems | active | — | AI Act Art. 50(2) | ||
| Regulatory Sandboxes | National competent authorities | active | — | AI Act Art. 57 |
⬇ Download JSON · CC BY 4.0
AI Act meets DORA and NIS2
Is your organisation subject to both the AI Act and DORA? The two regulations intersect on the operational resilience of financial AI systems. Our sister site regulation-dora.eu covers DORA in depth — including what the AI Act adds on top of an existing DORA programme.
The AI Act for financial institutions ↗ Explore regulation-dora.eu ↗Frequently Asked Questions
Art. 3(1) defineerib AI-süsteemi kui 'masinpõhist süsteemi, mis on loodud töötama erineva autonoomia tasemega ja mis võib kasutusele võtmise järel adaptiivsust näidata, ning mis oma selgete või kaudsete eesmärkide saavutamiseks järeldab saadud sisenditest, kuidas genereerida väljundeid, nagu prognoosid, sisu, soovitused või otsused, mis võivad mõjutada füüsilisi või virtuaalseid keskkondi.' See definitsioon, mis on kooskõlas OECD AI definitsiooniga, on tahtlikult lai ja hõlmab praktiliselt kõiki masinõppe mudeleid, süvaõppe süsteeme ja reeglipõhiseid süsteeme õppimiskomponentidega.
GPAI mudel (Art. 3(63)) on AI-mudel, mis on treenitud suurel hulgal andmetel laia üldise rakendatavusega paljude erinevate ülesannete ulatuses. Seda saab kasutada erinevateks allpool olevateks ülesanneteks, kas otse või integreerituna teise AI-süsteemi. Näited hõlmavad suuremahulisi keelemudeleid (GPT-4, Claude, Gemini, Llama), suuremahulisi pildigenereerimusmudeleid (Stable Diffusion, DALL-E) ja multimodaalseid mudeleid. Määrav omadus on üldine rakendatavus — mitte ülesandespetsiifiline treenimine.
EL AI seadus seab algläveks kumulatiivse treeningarvutuse, mis ületab 10^25 FLOP-i (ujukomaoperatsiooni). Seda läve saab komisjon muuta delegeeritud aktide kaudu, kuna tehnoloogia areneb. Lisaks saab mudeli süsteemse riskiga nimetada muul alusel, kui sellel on suure mõjuga võimekused või laialdane kasutusele võtmine, mis võib tekitada olulisi riske sõltumata treeningarvutusest.
Oluline muudatus (Art. 3(23)) on muudatus AI-süsteemis pärast turule laskmist või kasutusele võtmist, mis ei ole esialgses vastavushindamises ette nähtud ega planeeritud ja mis mõjutab AI-süsteemi vastavust seaduse nõuetele või toob kaasa muutuse kavandatud eesmärgis, mille suhtes AI-süsteemi hinnati. Selle määramiseks, kas muudatus on 'oluline', nõuab pakkuja hindama, kas see muudab riskiprofiili, tulemuslikkuse omadusi või kavandatud kasutust viisil, mis oleks mõjutanud algset vastavushindamist.
Stay ahead of AI Act changes
Get compliance alerts when deadlines or obligations change.
No spam. One-click unsubscribe.
Take compliance further with the AI Act Academy
Templates, training modules, and live Q&A — everything needed to implement AI Act compliance.