โครงสร้างพื้นฐานการปฏิบัติตาม EU AI Act: การสร้างระบบที่เป็นไปตามกฎระเบียบ AI ของยุโรป

อัปเดตวันที่ 8 ธันวาคม 2025

อัปเดตเดือนธันวาคม 2025: ข้อบังคับ GPAI มีผลบังคับใช้ตั้งแต่วันที่ 2 สิงหาคม 2025 AI Office เริ่มดำเนินงานและออกแนวทางปฏิบัติ Code of Practice เผยแพร่เดือนกรกฎาคม 2025 ซึ่งกำหนดแนวทางการปฏิบัติตามกฎหมาย ข้อกำหนดสำหรับระบบ AI ที่มีความเสี่ยงสูงจะมีผลบังคับใช้เดือนสิงหาคม 2026 ค่าปรับสูงถึง 35 ล้านยูโร หรือ 7% ของรายได้ทั่วโลกสำหรับการละเมิด โครงสร้างพื้นฐานด้านเอกสารทางเทคนิค การบันทึกข้อมูล และ audit trail กลายเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการเข้าถึงตลาด EU ประมาณ 18% ของระบบ AI ในองค์กรถูกจัดประเภทเป็นความเสี่ยงสูงที่ต้องมีการประเมินความสอดคล้อง

EU AI Act กลายเป็นกฎระเบียบ AI ที่ครอบคลุมฉบับแรกของโลกเมื่อเริ่มบังคับใช้วันที่ 2 สิงหาคม 2025 และองค์กรต่างๆ พบว่าการปฏิบัติตามกฎหมายต้องการมากกว่าแค่การอัปเดตนโยบายความเป็นส่วนตัว¹ บริษัทที่ให้บริการตลาดยุโรปในปัจจุบันต้องเผชิญกับข้อกำหนดด้านโครงสร้างพื้นฐานที่ครอบคลุมเอกสารทางเทคนิค การบันทึกอัตโนมัติ การติดตามแหล่งที่มาของข้อมูล และ audit trail ที่ระบบ AI ที่มีอยู่ไม่สามารถรองรับได้ กำหนดเส้นตายเดือนสิงหาคม 2026 สำหรับการปฏิบัติตามระบบ AI ที่มีความเสี่ยงสูงใกล้เข้ามา ในขณะที่องค์กรส่วนใหญ่ยังขาดสถาปัตยกรรมทางเทคนิคที่จะแสดงความสอดคล้อง การสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ที่เป็นไปตามกฎหมายต้องเข้าใจทั้งข้อกำหนดด้านกฎระเบียบและระบบวิศวกรรมที่จำเป็นต้องตอบสนอง

กรอบกฎระเบียบที่องค์กรต้องปฏิบัติตาม

EU AI Act กำหนดระบบการจัดประเภทตามความเสี่ยงที่กำหนดภาระผูกพันในการปฏิบัติตาม แนวปฏิบัติที่ถูกห้าม—รวมถึง social scoring การระบุตัวตนด้วยไบโอเมตริกแบบเรียลไทม์ในพื้นที่สาธารณะ และการจดจำอารมณ์ในสถานที่ทำงาน—ผิดกฎหมายตั้งแต่วันที่ 2 กุมภาพันธ์ 2025² ข้อบังคับโมเดล General-purpose AI (GPAI) มีผลบังคับใช้ตั้งแต่วันที่ 2 สิงหาคม 2025 ข้อกำหนดระบบ AI ที่มีความเสี่ยงสูงจะมีผลตั้งแต่วันที่ 2 สิงหาคม 2026 โดยมีการบังคับใช้เต็มรูปแบบในทุกประเภทความเสี่ยงภายในเดือนสิงหาคม 2027

แนวปฏิบัติ AI ที่ถูกห้าม เผชิญกับการบังคับใช้ทันทีโดยมีค่าปรับสูงถึง 35 ล้านยูโร หรือ 7% ของรายได้ประจำปีทั่วโลก—แล้วแต่ว่าอย่างใดสูงกว่า³ องค์กรต้องตรวจสอบการใช้งาน AI ที่มีอยู่เพื่อระบุระบบใดๆ ที่จัดการพฤติกรรมของมนุษย์ ใช้ประโยชน์จากจุดอ่อน หรือเปิดใช้งานการเฝ้าระวังไบโอเมตริกแบบเรียลไทม์ที่ห้ามภายใต้กฎหมาย

โมเดล General-purpose AI (ที่ได้รับการฝึกโดยใช้มากกว่า 10²³ FLOPS ที่สามารถสร้างข้อความ รูปภาพ หรือวิดีโอ) ต้องมีเอกสารทางเทคนิค เผยแพร่สรุปข้อมูลการฝึก และปฏิบัติตามกฎหมายลิขสิทธิ์ของ EU⁴ โมเดลที่เกิน 10²⁵ FLOPS เผชิญกับข้อกำหนดความเสี่ยงเชิงระบบเพิ่มเติม รวมถึงการประเมินโมเดล การรายงานเหตุการณ์ และมาตรการความปลอดภัยทางไซเบอร์

ระบบ AI ที่มีความเสี่ยงสูง ครอบคลุม AI ที่ใช้เป็นส่วนประกอบด้านความปลอดภัยในผลิตภัณฑ์ที่ได้รับการควบคุม รวมถึงระบบที่ใช้งานในโดเมนที่มีความอ่อนไหว ได้แก่ โครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญ การจ้างงาน การศึกษา การบังคับใช้กฎหมาย และการควบคุมชายแดน⁵ ระบบเหล่านี้ต้องมีกระบวนการจัดการความเสี่ยง กรอบการกำกับดูแลข้อมูล เอกสารทางเทคนิค ความสามารถในการเก็บรักษาบันทึก กลไกการกำกับดูแลโดยมนุษย์ และการประเมินความสอดคล้องโดยบุคคลที่สาม

คณะกรรมาธิการยุโรปประมาณการว่า 5-15% ของแอปพลิเคชัน AI จะถูกจัดประเภทเป็นความเสี่ยงสูง แต่การวิจัยจาก appliedAI ที่วิเคราะห์ระบบ AI ในองค์กร 106 ระบบพบว่า 18% เป็นความเสี่ยงสูงอย่างชัดเจน 42% เป็นความเสี่ยงต่ำ และ 40% ต้องมีการจัดประเภทเป็นกรณีๆ ไป⁶ องค์กรไม่สามารถสันนิษฐานว่าระบบของตนหลุดพ้นจากภาระผูกพันความเสี่ยงสูงโดยไม่มีการประเมินอย่างเป็นทางการ

การปฏิบัติตาม GPAI กลายเป็นข้อบังคับในเดือนสิงหาคม 2025

ผู้ให้บริการโมเดล general-purpose AI เผชิญกับกำหนดเส้นตายที่มีผลผูกพันครั้งแรกเมื่อวันที่ 2 สิงหาคม 2025 โดยโครงสร้างพื้นฐานการบังคับใช้เริ่มดำเนินการแล้ว AI Office—หน่วยงานของ EU ที่กำกับดูแลการปฏิบัติตาม GPAI—เริ่มขอเอกสารจากผู้ให้บริการโมเดลและสามารถออกค่าปรับได้ตั้งแต่เดือนสิงหาคม 2026⁷

ข้อกำหนดเอกสารทางเทคนิค กำหนดให้ผู้ให้บริการ GPAI ต้องเก็บรักษาบันทึกโดยละเอียดของสถาปัตยกรรมโมเดล วิธีการฝึก ทรัพยากรการคำนวณที่ใช้ และผลการประเมิน⁸ เอกสารต้องแสดงให้เห็นว่าโมเดลทำงานตามที่ตั้งใจและระบุความเสี่ยงที่คาดการณ์ได้ มาตรฐานเอกสารนี้ใช้กับโมเดล GPAI ทั้งหมดโดยไม่คำนึงว่าผู้ให้บริการจะจัดประเภทเป็น open-source หรือไม่

ภาระผูกพันด้านความโปร่งใสของข้อมูลการฝึก กำหนดให้เผยแพร่ "สรุปโดยละเอียดอย่างเพียงพอ" ของเนื้อหาที่ใช้ในการฝึก⁹ ข้อกำหนดนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อให้ผู้ถือลิขสิทธิ์สามารถระบุได้ว่าผลงานของตนถูกใช้โดยไม่ได้รับอนุญาตหรือไม่ ผู้ให้บริการต้องดำเนินการตามกลไกสำหรับผู้ถือลิขสิทธิ์ในการใช้สิทธิ์ opt-out เมื่อใช้ได้

การปฏิบัติตามลิขสิทธิ์ กำหนดให้ผู้ให้บริการเคารพกฎหมายลิขสิทธิ์ของ EU รวมถึงข้อยกเว้นการขุดข้อความและข้อมูล องค์กรที่ scrape เนื้อหาที่มีลิขสิทธิ์เพื่อการฝึกโดยไม่ได้รับอนุญาตอย่างถูกต้องต้องเผชิญกับความรับผิดทั้งภายใต้ AI Act และกรอบลิขสิทธิ์ที่มีอยู่

โมเดลความเสี่ยงเชิงระบบ (ที่เกิน 10²⁵ FLOPS) เผชิญกับภาระผูกพันเพิ่มเติม รวมถึงการทดสอบ adversarial การประเมินและบรรเทาความเสี่ยง การติดตามและรายงานเหตุการณ์ และการป้องกันความปลอดภัยทางไซเบอร์อย่างเพียงพอ¹⁰ ผู้ให้บริการต้องแจ้งคณะกรรมาธิการภายในสองสัปดาห์หลังจากถึงหรือคาดการณ์ว่าจะถึงเกณฑ์การคำนวณ

GPAI Code of Practice ที่เผยแพร่เดือนกรกฎาคม 2025 ให้แนวทางการปฏิบัติตามโดยสมัครใจ การปฏิบัติตาม "เพิ่มความเชื่อมั่นจากคณะกรรมาธิการ" ในขณะที่การไม่ปฏิบัติตามจะก่อให้เกิด "จำนวนคำขอข้อมูลและคำขอเข้าถึงที่มากขึ้น"¹¹ Code ครอบคลุมโดเมนความโปร่งใส ลิขสิทธิ์ และความปลอดภัย/ความมั่นคง ผู้ลงนามได้รับประโยชน์จากการสันนิษฐานว่าปฏิบัติตาม ผู้ที่ไม่ลงนามต้องแสดงความสอดคล้องอย่างอิสระผ่านเอกสารโดยละเอียดหรือการวิเคราะห์ช่องว่าง

ข้อกำหนดโครงสร้างพื้นฐานเอกสารทางเทคนิค

มาตรา 11 ของ AI Act กำหนดให้ระบบ AI ที่มีความเสี่ยงสูงต้องมีเอกสารทางเทคนิคที่จัดทำก่อนวางตลาดและอัปเดตอย่างต่อเนื่อง¹² เอกสารต้องแสดงการปฏิบัติตามกฎระเบียบใน "รูปแบบที่ชัดเจนและครอบคลุม" สำหรับหน่วยงานระดับชาติและหน่วยงานที่ได้รับแจ้งที่ทำการประเมิน

องค์ประกอบเอกสารที่จำเป็น รวมถึง:

• คำอธิบายทั่วไปของระบบ AI รวมถึงวัตถุประสงค์ที่ตั้งใจและการระบุตัวผู้ให้บริการ
• คำอธิบายโดยละเอียดขององค์ประกอบระบบและกระบวนการพัฒนา
• ข้อมูลเกี่ยวกับการตรวจสอบ การทำงาน และกลไกควบคุม
• คำอธิบายความเหมาะสมของ performance metric
• เอกสารระบบจัดการความเสี่ยงที่ครอบคลุม
• การเปลี่ยนแปลงวงจรชีวิตที่เกี่ยวข้องและประวัติการแก้ไข
• มาตรฐานทางเทคนิคที่ใช้ระหว่างการพัฒนา
• EU Declaration of Conformity
• ระบบประเมินประสิทธิภาพหลังวางตลาด

SME และ startup อาจให้เอกสารแบบง่าย แม้ว่าข้อกำหนดที่ลดลงยังคงเกินกว่าที่องค์กรส่วนใหญ่รักษาอยู่ในปัจจุบัน¹³ ความท้าทายในทางปฏิบัติเกี่ยวข้องกับการสร้างและรักษาเอกสารนี้อย่างต่อเนื่องเมื่อระบบพัฒนา—ไม่ใช่การสร้างเอกสารคงที่ที่ล้าสมัยอย่างรวดเร็ว

ผลกระทบด้านโครงสร้างพื้นฐาน ต้องการระบบที่จับ development artifact โดยอัตโนมัติ ติดตามเวอร์ชันโมเดล บันทึกการกำหนดค่าการฝึก และเก็บรักษาผลการประเมิน กระบวนการจัดทำเอกสารด้วยมือไม่สามารถขยายไปสู่การตรวจสอบการปฏิบัติตามอย่างต่อเนื่องที่กฎหมายกำหนด องค์กรต้องการแพลตฟอร์ม MLOps ที่มีการสร้างเอกสารในตัว ระบบควบคุมเวอร์ชันที่เก็บรักษาเหตุผลในการตัดสินใจ และการรวมระหว่างสภาพแวดล้อมการพัฒนาและบันทึกการปฏิบัติตาม

แพลตฟอร์ม ML สมัยใหม่อย่าง MLflow, Weights & Biases และ Neptune.ai ให้โซลูชันบางส่วนสำหรับการติดตามการทดลองและการกำหนดเวอร์ชันโมเดล อย่างไรก็ตาม แพลตฟอร์มส่วนใหญ่ขาดคุณสมบัติที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับเอกสารด้านกฎระเบียบ—การสร้างบันทึกที่มีโครงสร้างที่หน่วยงานต้องการแทนที่จะเป็น log การทดลองที่เน้นนักพัฒนา เครื่องมือการปฏิบัติตามที่สร้างขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะกำลังเกิดขึ้นเพื่อเชื่อมช่องว่างนี้

โครงสร้างพื้นฐาน Logging และ Audit Trail

มาตรา 12 กำหนดให้ระบบ AI ที่มีความเสี่ยงสูง "อนุญาตทางเทคนิคให้มีการบันทึกเหตุการณ์อัตโนมัติ (logs) ตลอดอายุการใช้งานของระบบ"¹⁴ ความสามารถในการบันทึกต้องเปิดใช้งาน traceability ที่เหมาะสมกับวัตถุประสงค์ที่ตั้งใจของระบบ—ภาษาที่คลุมเครือที่การบังคับใช้จะชี้แจงเมื่อเวลาผ่านไป

ข้อกำหนดเนื้อหา Log รวมถึง:

• Log metadata: การระบุระบบ timestamps เอกสารระยะเวลาเก็บรักษา (ต้องมีขั้นต่ำ 6 เดือน)
• รายละเอียดการดำเนินการ: ตัวระบุผู้ใช้และลูกค้าที่ pseudonymize แล้ว พารามิเตอร์คำขอ บริบทการเรียกใช้
• รายละเอียดโมเดล: ข้อมูลทางเทคนิคเกี่ยวกับโมเดล AI ที่ใช้ performance metrics คะแนน feature importance
• รายละเอียดการตัดสินใจ: บันทึก output ระดับความเชื่อมั่น การดำเนินการกำกับดูแลโดยมนุษย์ เอกสาร override¹⁵

ความท้าทายด้านโครงสร้างพื้นฐาน ทวีความรุนแรงขึ้นในระดับ production ระบบ AI สร้างปริมาณ log จำนวนมหาศาลที่ต้องการโซลูชันการบีบอัดและจัดเก็บที่มีประสิทธิภาพ Log ต้องมี metadata เฉพาะที่ตอบสนองข้อกำหนดการปฏิบัติตามในขณะที่ยังคงสามารถ query ได้สำหรับการตรวจสอบ ระยะเวลาเก็บรักษาขยายหลายปีสำหรับระบบที่มีวงจรชีวิตการดำเนินงานยาวนาน¹⁶

โครงสร้างพื้นฐาน application logging แบบดั้งเดิมพิสูจน์ว่าไม่เพียงพอ เครื่องมือรวบรวม log มาตรฐานเช่น Elasticsearch, Splunk หรือ Datadog จับ operational telemetry แต่ขาดฟิลด์ที่มีโครงสร้างเฉพาะ AI ที่กฎหมายกำหนด องค์กรต้องการ AI logging ที่สร้างขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์เฉพาะที่จับ model inputs, outputs, ปัจจัยการตัดสินใจ และการดำเนินการกำกับดูแลโดยมนุษย์ในรูปแบบที่เหมาะสมสำหรับการตรวจสอบด้านกฎระเบียบ

ข้อกำหนด Data lineage ต้องการประวัติที่ชัดเจนและตรวจสอบได้ที่แสดงว่าข้อมูลมาจากไหน ถูกแปลงอย่างไร ระบบใดประมวลผล และข้อมูลใดที่ฝึก ทดสอบ และดำเนินการโมเดลเฉพาะ¹⁷ สำหรับการปฏิบัติตาม EU AI Act data lineage ให้หลักฐานทางเทคนิคว่าข้อมูลการฝึกเป็นไปตามข้อกำหนดด้านคุณภาพ ความเกี่ยวข้อง และความเป็นตัวแทน หากไม่มีโครงสร้างพื้นฐาน lineage การแสดงการปฏิบัติตามการกำกับดูแลข้อมูลแทบจะเป็นไปไม่ได้

การดำเนินการ logging ที่เป็นไปตามกฎหมายต้องการการเปลี่ยนแปลงทางสถาปัตยกรรมที่องค์กรส่วนใหญ่ไม่ได้วางแผนไว้ ระบบต้องจับ inference request และ response โดยไม่กระทบ latency ข้อมูลที่อ่อนไหวต้อง pseudonymize ในขณะที่ยังคงความสามารถในการตรวจสอบ ระบบจัดเก็บต้องรักษาการเข้าถึงได้หลายปีในขณะที่จัดการต้นทุน ความสามารถในการค้นหาต้องเปิดใช้งานให้ผู้ตรวจสอบสามารถยืนยันการตัดสินใจเฉพาะโดยไม่ต้อง scan ประวัติ log ทั้งหมด

ข้อกำหนดโครงสร้างพื้นฐานการกำกับดูแลโดยมนุษย์

AI Act ฝัง "human in the loop" เป็นหลักการสำคัญสำหรับระบบที่มีความเสี่ยงสูง มาตรา 14 กำหนดให้มีกลไกการกำกับดูแลโดยมนุษย์ที่ทำให้บุคคลสามารถเข้าใจความสามารถของระบบ ตีความ output ได้อย่างถูกต้อง ตัดสินใจว่าจะ override หรือเพิกเฉย output เมื่อใด และแทรกแซงหรือหยุดการทำงานของระบบเมื่อจำเป็น¹⁸

การดำเนินการทางเทคนิค ต้องการอินเทอร์เฟซที่นำเสนอการตัดสินใจของ AI พร้อมบริบทที่เพียงพอสำหรับการตัดสินของมนุษย์ ผู้ใช้ต้องเข้าใจไม่เพียงแค่ว่าระบบตัดสินใจอะไร แต่ทำไม ระดับความเชื่อมั่นที่ใช้คืออะไร และปัจจัยใดที่มีอิทธิพลต่อ output ระบบ black-box ที่ผลิตการตัดสินใจที่อธิบายไม่ได้ไม่สามารถตอบสนองข้อกำหนดการกำกับดูแลได้โดยไม่คำนึงถึงความแม่นยำ

โครงสร้างพื้นฐาน Explainability กลายเป็นข้อบังคับสำหรับแอปพลิเคชันที่มีความเสี่ยงสูง องค์กรที่ใช้งานโมเดลในบริบทการจ้างงาน สินเชื่อ การดูแลสุขภาพ หรือการบังคับใช้กฎหมายต้องการ output ที่ตีความได้ที่มนุษย์สามารถตรวจสอบได้อย่างมีความหมาย SHAP values, attention visualizations, counterfactual explanations หรือเทคนิคที่คล้ายกันต้องรวมกับ user interface แทนที่จะเป็นเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาเท่านั้น

ความสามารถ Override และ intervention กำหนดให้ผู้ดำเนินการที่เป็นมนุษย์สามารถหยุดระบบ AI แก้ไขการตัดสินใจ และจัดทำเอกสารเหตุผลการแทรกแซง ระบบต้อง log การดำเนินการกำกับดูแลโดยมนุษย์เป็นส่วนหนึ่งของ audit trail องค์กรไม่สามารถเพียงแค่เพิ่ม "ปุ่ม override" โดยไม่จับเหตุผลและผลลัพธ์ของการตัดสินใจ override

ข้อกำหนดด้านความสามารถ ขยายเกินกว่าระบบทางเทคนิค องค์กรต้องให้แน่ใจว่ามนุษย์ที่ใช้การกำกับดูแลมี AI literacy ที่เพียงพอในการปฏิบัติหน้าที่ของตนอย่างมีประสิทธิภาพ¹⁹ ภาระผูกพัน AI literacy มีผลบังคับใช้เดือนกุมภาพันธ์ 2025 โดยกำหนดให้ผู้ให้บริการและผู้ใช้งานให้แน่ใจว่าพนักงานมีความเข้าใจระบบ AI ที่พวกเขาดำเนินการอย่างเพียงพอ

ข้อกำหนดระบบจัดการความเสี่ยง

ระบบ AI ที่มีความเสี่ยงสูงต้องมีเอกสาร

[เนื้อหาถูกตัดทอนสำหรับการแปล]