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Regulamento (UE) 2024/1689

Anexo VII do AI Act: Avaliação de Conformidade por Sistema de Gestão da Qualidade e Documentação Técnica

O Anexo VII do Regulamento da Inteligência Artificial (UE) 2024/1689 estabelece um procedimento de avaliação de conformidade para sistemas de IA de risco elevado, baseado na análise do sistema de gestão da qualidade e na avaliação da documentação técnica por um organismo notificado. Este processo exige que o fornecedor demonstre que o seu sistema de gestão da qualidade cumpre os requisitos do artigo 17.º, que a documentação técnica está conforme com os requisitos essenciais do Capítulo III, Secção 2, e que o sistema de IA é seguro, robusto e ético. O organismo notificado realiza auditorias, pode exigir testes adicionais e tem acesso aos dados e modelos utilizados, garantindo uma verificação independente e rigorosa antes da colocação do sistema no mercado.

Inteligência Artificial, AI Act, Regulamento da Inteligência Artifical

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Anexo VIII do AI Act: Informações Obrigatórias para o Registo de Sistemas de IA de Risco Elevado

O Anexo VIII do Regulamento da Inteligência Artificial (UE) 2024/1689 especifica as informações obrigatórias que devem ser apresentadas aquando do registo de sistemas de IA de risco elevado na base de dados da União Europeia, conforme o artigo 49.º. Estas informações incluem dados de identificação do fornecedor, descrição do sistema de IA e da sua finalidade, lógica de funcionamento, certificações, declaração de conformidade, instruções de uso e avaliações de impacto sobre os direitos fundamentais e proteção de dados. O objetivo é garantir a transparência, rastreabilidade e responsabilidade legal dos sistemas de IA de risco elevado, permitindo às autoridades competentes e ao público acompanhar a sua utilização e conformidade.

Inteligência Artificial, AI Act, Regulamento da Inteligência Artifical

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Anexo IX do AI Act: Registo de Sistemas de IA de Risco Elevado para Testes em Condições Reais

O Anexo IX do Regulamento da Inteligência Artificial (UE) 2024/1689 estabelece as informações obrigatórias que devem ser apresentadas aquando do registo de sistemas de IA de risco elevado (enumerados no Anexo III) que serão submetidos a testagem em condições reais, conforme o artigo 60.º. Estas informações incluem: número único de identificação da testagem, dados do fornecedor e dos responsáveis pela implantação, descrição do sistema e da sua finalidade, resumo do plano de testagem e dados sobre suspensão ou cessação da testagem. O objetivo é garantir que estas experiências sejam transparentes, rastreáveis e supervisionadas, protegendo os direitos fundamentais e permitindo uma avaliação rigorosa antes da comercialização.

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Anexo X do AI Act: Atos Legislativos da UE sobre Sistemas Informáticos de Grande Escala em Liberdade, Segurança e Justiça

O Anexo X do Regulamento da Inteligência Artificial (UE) 2024/1689 apresenta a lista dos atos legislativos da União Europeia que regulam sistemas informáticos de grande escala no espaço de liberdade, segurança e justiça, como o Sistema de Informação de Schengen (SIS), o Sistema de Informação sobre Vistos (VIS), o Eurodac, o Sistema de Entrada/Saída (SES), o ETIAS, o ECRIS-TCN e os regulamentos de interoperabilidade entre esses sistemas. O objetivo é garantir que estes sistemas, que lidam com dados sensíveis e biométricos de nacionais de países terceiros, estejam sujeitos a regras específicas de conformidade, segurança e proteção de direitos fundamentais, especialmente quando integram componentes de IA. Estes sistemas são geridos pela agência eu-LISA, que assegura a sua operação segura e eficiente.

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Anexo XI do AI Act: Documentação Técnica para Prestadores de Modelos de IA de Finalidade Geral

O Anexo XI  do Regulamento da Inteligência Artificial (UE) 2024/1689  define os elementos obrigatórios da documentação técnica  que os prestadores de modelos de IA de finalidade geral  devem apresentar, conforme o artigo 53.º, n.º 1, alínea a). Esta documentação deve incluir uma descrição geral do modelo (tarefas, arquitetura, formato de entradas e saídas, políticas de uso), detalhes sobre o processo de desenvolvimento e treino (dados utilizados, metodologias, recursos computacionais, consumo energético), e, no caso de modelos com risco sistémico, estratégias de avaliação, testagens antagónicas e arquitetura do sistema. O objetivo é garantir transparência, rastreabilidade e segurança, permitindo que os modelos sejam integrados de forma responsável em sistemas de IA mais amplos.

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