General-purpose AI-modeller: praktisk guide for SaaS-team

General-purpose AI-modeller spelar roll nar en produktfunktion, ett internt arbetsflode eller en leverantor beror pa en modell som kan gora manga uppgifter i olika sammanhang. Den praktiska fragan ar inte bara hur kraftfull modellen ar. Fragan ar om foretaget tillhandahaller modellen, integrerar den i ett AI-system, anvander den som downstream provider eller ar beroende av den for kundataganden.

I EU AI Act finns huvudskyldigheterna i kapitel V. Artikel 53 kraver teknisk dokumentation, information till integratorer, copyrightpolicy och offentlig sammanfattning av traningsinnehall. Artikel 55 lagger till skyldigheter for modeller med systemisk risk: utvardering, riskhantering, incidentrapportering och cybersakerhet. Artikel 51 forklarar klassificering av systemisk risk.

Varfor det spelar roll

Modellval ar inte bara engineering. Det paverkar produktbeteende, kunddokumentation, vendor risk, sakerhet, privacy, copyright, audit evidence och saljsvar.

Forsta arbetet ar rollklarhet. Ett team som anvander en modell via API ar oftast inte modellprovider. Men teamet kan vara provider av ett AI-system som integrerar modellen, deployer, distributor i vissa avtal eller SaaS-vendor som maste svara pa fragor om begransningar, sakerhet, privacy och forandringar.

Mappa roller

Lista alla modeller foretaget anvander eller erbjuder: hosted APIs, open source, fine-tuned modeller, vendorfunktioner, interna verktyg, copilots, supportassistenter och kundkonfigurerbara workflows.

For varje post, fang modellnamn, provider, version, hosting, use case, agare, data, kundexponering, geografi, fine-tuning och om modellen erbjuds direkt eller i en smalare applikation.

Tilldela sedan en rollhypotes: modellprovider, downstream provider av ett AI-system, deployer, kund till en vendorfunktion eller plattform som mojliggor kunders AI-anvandning.

Basplikter

Om foretaget tillhandahaller en general-purpose AI-modell ar artikel 53 startpunkten. Dokumentationen ska hjalpa myndigheter och integratorer att forsta kapacitet, begransningar och skyldigheter.

Artikel 53 kraver ocksa copyrightpolicy och en tillrackligt detaljerad offentlig sammanfattning av traningsinnehall. Vissa open-source modeller kan undantas fran vissa dokumentationsplikter, men inte om de har systemisk risk.

SaaS-team som inte tranar modeller sjalva bor anda fraga vendors om teknisk dokumentation, integrationsdokumentation, copyright, traningssammanfattning, anvandningsbegransningar, sakerhet och andringsnotiser.

Systemisk risk

Artikel 51 avser high-impact capabilities eller beslut fran Kommissionen. Mer an 10^25 floating point operations vid traning skapar en presumtion om sadana kapaciteter.

For modeller med systemisk risk kraver artikel 55 utvardering, adversarial testing, hantering av systemiska risker, rapportering av allvarliga incidenter och cybersakerhet. Downstream team bor fraga om modellen ar klassificerad sa och vilka bevis som finns.

Bevissamling

Ett praktiskt paket innehaller modellinventering, rollkarta, use case, provider, version, hosting, datakategorier, kundexponering, tillatna och forbjudna anvandningar, vendorinformation, copyright, sakerhet, privacy review, loggar, monitoring, oversight, andringsprocess och fallback.

Vid fine-tuning, lagg till dataset, datakalla, privacygrund, utvardering, begransningar, tester, release approval och rollback. For kundfunktioner, lagg till produktdokumentation, trust center, godkanda svar och support runbooks.

FAQ

Vad ar syftet med governance?

Att veta vilka modeller foretaget anvander, vilken roll foretaget har, vilka bevis som finns och vad som hander nar modell, use case eller juridisk kontext andras.

Nar galler det SaaS?

Nar teamet tillhandahaller, integrerar, deployar, konfigurerar, fine-tunar eller ar beroende av en general-purpose AI-modell.

Vad dokumenteras forst?

Modellinventering och rollkarta, sedan providerinformation, use case, data, kunder, sakerhet, privacy, copyright, begransningar, monitoring och andringar.