<b>Foundation models: 6 проверок перед запуском продукта в EU AI Act</b>

<b>Foundation models: 6 проверок перед запуском продукта в EU AI Act</b>

Для foundation models критичны не только качество и безопасность, но и след в документации. Проверьте, можно ли объяснить назначение модели, ограничения применения, источники обучающих данных и логику постобработки результата.

— Есть ли описание архитектуры, функций и предполагаемых сценариев использования
— Можно ли отследить наборы данных, фильтры и базовые меры по снижению рисков
— Есть ли механизм обработки жалоб, инцидентов и запросов на исправление
— Зафиксированы ли ограничения по контенту, дискриминации, галлюцинациям и misuse

Если модель поставляется в продукте, отдельно проверьте, кто отвечает за compliance: провайдер, интегратор или оператор. В practice это влияет на то, кто собирает техдок, кто ведёт журнал изменений и кто отвечает за уведомления по ai_compliance.

Плохая привычка — считать, что «это только инфраструктура». Для eu_ai_act важны не названия слоёв, а роль модели в цепочке принятия решений. Когда модель влияет на доступ, рейтинг, модерацию или рекомендации, требования к контролю становятся заметно жёстче.

Лучший минимум: заранее собрать пакет доказательств, а не дописывать его после запуска. Это экономит время на ai_regulation-проверках и снижает риск конфликтов с privacy и gdpr.