Članak 12 Zakona EU o umjetnoj inteligenciji: Zahtjevi za vođenje evidencije i tragova revizije
Članak 12 Zakona EU o umjetnoj inteligenciji zahtijeva da visokorizični sustavi umjetne inteligencije automatski bilježe događaje tijekom cijelog životnog vijeka sustava. Na ovoj stranici je opisano što točno vaša evidencija revizije mora sadržavati, pravila o čuvanju podataka i kako se tehnička dokumentacija iz članka 11 i Priloga IV međusobno povezuje.
Zadnje ažurirano: April 29, 2026 · 10 min read
Što članak 12 zahtijeva
Visokorizični sustavi umjetne inteligencije moraju, po definiciji, omogućiti automatsko bilježenje događaja ('evidencije') tijekom cijelog životnog vijeka sustava. Evidencije moraju omogućiti sljedivost koja je dovoljna za nadzor nakon stavljanja na tržište, regulatorne inspekcije i ljudski nadzor u skladu s člankom 14.
Članak 12 jedan je od rijetkih obveza Zakona EU o umjetnoj inteligenciji koji zahtijeva tehničku mogućnost, a ne samo dokumentaciju procesa – vaš sustav umjetne inteligencije doslovno mora generirati te zapise tijekom svog rada.
Što vaša evidencija revizije mora sadržavati
Evidencije iz članka 12 moraju sadržavati dovoljno detalja kako bi se rekonstruiralo kako i zašto su donesene odluke:
- Evidencija događaja na razini pojedinog događaja s pouzdanim vremenskim oznakama
- Ulazni podaci primljeni od strane sustava umjetne inteligencije i izlazni podaci koje je sustav generirao
- Interni koraci procesa (razmatranje, privremene odluke, procjene politika)
- Akcije ljudske kontrole: odobrenja, poništavanja, eskalacije
- Podaci o stanju sustava koji su dovoljni za ponovnu reprodukciju konteksta odluke
- Neobični događaji i način njihovog rješavanja
Tehnički zahtjevi
Uredba navodi nekoliko tehničkih svojstava koja vaša infrastruktura za vođenje evidencije mora zadovoljiti:
- Automatsko vođenje evidencije – ručni unos u evidenciju ne zadovoljava zahtjeve članka 12
- Pouzdan i potpun unos događaja
- Sigurno pohranjivanje koje sprječava neovlaštene izmjene
- Razdoblje čuvanja podataka proporcionalno namjeni i profilu rizika
- Mogućnost izvoza u formate prikladne za regulatornu reviziju
Uobičajeni nedostaci u usklađenosti
Na temelju našeg rada s timovima za umjetnu inteligenciju u poduzećima, ovo su najčešći nedostaci u usklađenosti s člankom 12:
- Bilježe se samo izlazni podaci, a ne i obrazloženje koje ih je proizvelo
- Nedostaju ili su nepotpuni zapisi o ljudskim intervencijama
- Promjenjivo pohranjivanje evidencije koje ne zadovoljava zahtjeve za zaštitu od neovlaštenih izmjena
- Razdoblja čuvanja podataka prekrata za regulatornu reviziju
- Nema strukturiranog izvoza – samo ad hoc upiti u bazu podataka
Tehnička dokumentacija iz članka 11 i Priloga IV
Članak 11 zahtijeva tehničku dokumentaciju koja, zajedno s evidencijama iz članka 12, dokazuje usklađenost.
Prilog IV navodi strukturu: opis sustava, namjenu, izbore dizajna, podatke za obuku i testiranje, postupke validacije, nadzor i same evidencije. Tretiarajte ova dva aspekta kao jedan cjeloviti proces.
Kako AIAgentree implementira članak 12
AIAgentree je izgrađen od samog početka kako bi zadovoljio zahtjeve članka 12:
- Snimanje tijeka odluke – svaki ulaz, privremeni korak, izlaz je zabilježen
- Koraci obrazloženja su sačuvani uz izlazne podatke
- Praćenje ljudskih intervencija s podacima o tome tko, kada i zašto
- Kriptografska cjelovitost lanca hashova za zaštitu od neovlaštenih izmjena
- Izvoz jednim klikom u formate dizajnirane za regulatornu reviziju (PDF, JSON, CSV)
Često postavljana pitanja
Koliko dugo se moraju čuvati evidencije iz članka 12?
Zakon EU o umjetnoj inteligenciji ne navodi fiksno razdoblje; evidencije se moraju čuvati tijekom razdoblja proporcionalnog namjeni i profilu rizika sustava umjetne inteligencije. Većina pružatelja usluga usklađuje se s pravilima o čuvanju podataka specifičnim za sektor (financijske usluge, zdravstvo) i smatraju najduže primjenjivo razdoblje kao minimalno.
Mora li se bilježiti svaki izvod modela?
Članak 12 zahtijeva bilježenje događaja koji omogućuju sljedivost odluka. Za odluke koje imaju značajan utjecaj na prava ili sigurnost ljudi, to u praksi znači bilježenje svakog izvida. Za čisto interne pomoćne zadatke, može biti dovoljna lakša, agregirana evidencija – u svakom slučaju dokumentirajte obrazloženje.
Jesu li same evidencije osobni podaci u smislu GDPR-a?
Često jesu, posebno kada uključuju ulazne podatke povezane s identificiranim pojedincima. Tretiarajte čuvanje i kontrolu pristupa evidencijama iz članka 12 kao zajednički problem Zakona EU o umjetnoj inteligenciji i članka 32 GDPR-a.
Izvori
- Regulation (EU) 2024/1689, Article 12 — artificialintelligenceact.eu/article/12
- Article 11 + Annex IV — artificialintelligenceact.eu/article/11