AI-forordningen artikel 10
Dansk sprogudgave pr. 2026-10-06 tier 2 Forordning (EU) 2024/1689, CELEX 32024R1689
stk. 1 De højrisiko-AI-systemer, der gør brug af teknikker, som omfatter træning af AI-modeller med data, udvikles på grundlag af trænings-, validerings- og afprøvningsdatasæt, der opfylder de kvalitetskriterier, der er omhandlet i stk. 2-5, når sådanne datasæt anvendes.
stk. 2 Trænings-, validerings- og afprøvningsdatasæt skal være underlagt former for datastyrings- og dataforvaltningspraksis, som er tilpasset højrisiko-AI-systemets tilsigtede formål. Disse former for praksis vedrører navnlig: a) de relevante valg med hensyn til udformning b) dataindsamlingsprocesser og dataenes oprindelse og, hvis der er tale om personoplysninger, det oprindelige formål med dataindsamlingen c) relevant dataforberedelsesbehandling såsom annotation, mærkning, rensning, opdatering, berigelse og aggregering d) formuleringen af antagelser, navnlig med hensyn til de oplysninger, som dataene skal måle og repræsentere e) en vurdering af tilgængeligheden, mængden og egnetheden af de datasæt, der er nødvendige f) undersøgelse med hensyn til mulige bias, der sandsynligvis vil påvirke personers sundhed og sikkerhed, have negativ indvirkning på de grundlæggende rettigheder eller føre til forskelsbehandling, som er forbudt i henhold til EU-retten, navnlig hvis dataoutput påvirker input til fremtidige operationer g) passende foranstaltninger til at påvise, forebygge og afbøde de mulige bias, der er identificeret i henhold til litra f) h) kortlægning af relevante datamangler eller datautilstrækkeligheder, som forhindrer overholdelse af denne forordning, og hvordan de kan afhjælpes.
stk. 3 Trænings-, validerings- og afprøvningsdatasæt skal i betragtning af det tilsigtede formål være relevante, tilstrækkeligt repræsentative og i videst muligt omfang fejlfrie og fuldstændige. De skal have de tilstrækkelige statistiske egenskaber, herunder, hvis det er relevant, med hensyn til de personer eller grupper af personer, på hvilke højrisiko-AI-systemet tilsigtes anvendt. Disse egenskaber kan opfyldes for de enkelte datasæt eller for en kombination heraf.
stk. 4 I datasæt tages der, i det omfang det er nødvendigt i lyset af deres tilsigtede formål, hensyn til de egenskaber eller elementer, der er særlige for den specifikke geografiske, kontekstuelle, adfærdsmæssige eller funktionelle ramme, inden for hvilken højrisiko-AI-systemet tilsigtes anvendt.
stk. 5 I det omfang det er strengt nødvendigt for at sikre, at bias i forbindelse med højrisiko-AI-systemer påvises og korrigeres i overensstemmelse med denne artikels stk. 2, litra f) og g), kan udbydere af sådanne systemer undtagelsesvis behandle særlige kategorier af personoplysninger, med forbehold af passende sikkerhedsforanstaltninger med hensyn til fysiske personers grundlæggende rettigheder og friheder. Ud over bestemmelserne i forordning (EU) 2016/679 og (EU) 2018/1725 samt direktiv (EU) 2016/680 skal følgende betingelser overholdes for at udføre en sådan behandling: a) påvisning og korrektion af bias kan ikke opnås effektivt ved behandling af andre data, herunder syntetiske eller anonymiserede data b) de særlige kategorier af personoplysninger er underlagt tekniske begrænsninger for videreanvendelse af personoplysninger og de mest avancerede sikkerhedsforanstaltninger og foranstaltninger til beskyttelse af privatlivet fred, herunder pseudonymisering c) de særlige kategorier af personoplysninger er underlagt foranstaltninger, der skal sikre, at de behandlede personoplysninger er sikrede, beskyttede og omfattet af passende sikkerhedsforanstaltninger, herunder streng kontrol og dokumentation af adgangen, for at undgå misbrug og sikre, at kun autoriserede personer har adgang til disse personoplysninger med passende fortrolighedsforpligtelser d) de særlige kategorier af personoplysninger må ikke transmitteres til, overføres til eller på anden måde tilgås af andre parter e) de særlige kategorier af personoplysninger slettes, når bias er blevet korrigeret, eller når opbevaringsperioden for personoplysningerne udløber, alt efter hvad der indtræffer først f) fortegnelserne over behandlingsaktiviteter i henhold til forordning (EU) 2016/679 og (EU) 2018/1725 samt direktiv (EU) 2016/680 indeholder en begrundelse for, hvorfor behandlingen af særlige kategorier af personoplysninger var strengt nødvendig for at opdage og korrigere bias, og hvorfor dette mål ikke kunne nås ved behandling af andre data.
stk. 6 Ved udvikling af højrisiko-AI-systemer, der ikke gør brug af teknikker, der omfatter træning af AI-modeller, finder stk. 2-5 kun anvendelse på afprøvningsdatasættene.
English language version pr. 2026-10-06 tier 2 Forordning (EU) 2024/1689, CELEX 32024R1689
stk. 1 High-risk AI systems which make use of techniques involving the training of AI models with data shall be developed on the basis of training, validation and testing data sets that meet the quality criteria referred to in paragraphs 2 to 5 whenever such data sets are used.
stk. 2 Training, validation and testing data sets shall be subject to data governance and management practices appropriate for the intended purpose of the high-risk AI system. Those practices shall concern in particular: (a) the relevant design choices; (b) data collection processes and the origin of data, and in the case of personal data, the original purpose of the data collection; (c) relevant data-preparation processing operations, such as annotation, labelling, cleaning, updating, enrichment and aggregation; (d) the formulation of assumptions, in particular with respect to the information that the data are supposed to measure and represent; (e) an assessment of the availability, quantity and suitability of the data sets that are needed; (f) examination in view of possible biases that are likely to affect the health and safety of persons, have a negative impact on fundamental rights or lead to discrimination prohibited under Union law, especially where data outputs influence inputs for future operations; (g) appropriate measures to detect, prevent and mitigate possible biases identified according to point (f); (h) the identification of relevant data gaps or shortcomings that prevent compliance with this Regulation, and how those gaps and shortcomings can be addressed.
stk. 3 Training, validation and testing data sets shall be relevant, sufficiently representative, and to the best extent possible, free of errors and complete in view of the intended purpose. They shall have the appropriate statistical properties, including, where applicable, as regards the persons or groups of persons in relation to whom the high-risk AI system is intended to be used. Those characteristics of the data sets may be met at the level of individual data sets or at the level of a combination thereof.
stk. 4 Data sets shall take into account, to the extent required by the intended purpose, the characteristics or elements that are particular to the specific geographical, contextual, behavioural or functional setting within which the high-risk AI system is intended to be used.
stk. 5 To the extent that it is strictly necessary for the purpose of ensuring bias detection and correction in relation to the high-risk AI systems in accordance with paragraph (2), points (f) and (g) of this Article, the providers of such systems may exceptionally process special categories of personal data, subject to appropriate safeguards for the fundamental rights and freedoms of natural persons. In addition to the provisions set out in Regulations (EU) 2016/679 and (EU) 2018/1725 and Directive (EU) 2016/680, all the following conditions must be met in order for such processing to occur: (a) the bias detection and correction cannot be effectively fulfilled by processing other data, including synthetic or anonymised data; (b) the special categories of personal data are subject to technical limitations on the re-use of the personal data, and state-of-the-art security and privacy-preserving measures, including pseudonymisation; (c) the special categories of personal data are subject to measures to ensure that the personal data processed are secured, protected, subject to suitable safeguards, including strict controls and documentation of the access, to avoid misuse and ensure that only authorised persons have access to those personal data with appropriate confidentiality obligations; (d) the special categories of personal data are not to be transmitted, transferred or otherwise accessed by other parties; (e) the special categories of personal data are deleted once the bias has been corrected or the personal data has reached the end of its retention period, whichever comes first; (f) the records of processing activities pursuant to Regulations (EU) 2016/679 and (EU) 2018/1725 and Directive (EU) 2016/680 include the reasons why the processing of special categories of personal data was strictly necessary to detect and correct biases, and why that objective could not be achieved by processing other data.
stk. 6 For the development of high-risk AI systems not using techniques involving the training of AI models, paragraphs 2 to 5 apply only to the testing data sets.