Đạo luật AI của Liên minh châu Âu (EU AI Act) sẽ không tác động trực tiếp đến đội ngũ AI của bạn trước tiên mà sẽ ảnh hưởng đến chuỗi cung ứng của bạn.

Hạn chót mà mọi người đang theo dõi là sai lầm. Hầu hết các cuộc thảo luận về Đạo luật AI của EU [1] đều tập trung vào các nhà phát triển AI: các nhà cung cấp mô hình, nhà triển khai và đội ngũ tuân thủ xây dựng hệ thống quản lý rủi ro cho AI rủi ro cao. Cuộc thảo luận đó quan trọng – nhưng nó bỏ qua nơi tác động thực tế của quy định sẽ được cảm nhận đầu tiên. Không phải trong phòng thí nghiệm AI. Những người đầu tiên cảm nhận được điều đó sẽ là các nhà quản lý mua sắm phải đối mặt với những bảng câu hỏi mà họ chưa từng thấy trước đây, hỏi về việc sử dụng AI trong các quy trình sản xuất mà không ai trong tổ chức của họ từng nghĩ đến việc lập tài liệu. Nếu công ty của bạn cung cấp các thành phần, vật liệu hoặc hệ thống con được sử dụng trong các sản phẩm có dấu CE được bán ở EU, Đạo luật AI đã là vấn đề của bạn – ngay cả khi bạn không bao giờ tự mình xây dựng, triển khai hoặc vận hành một hệ thống AI. Thời gian biểu mà mọi người cần cập nhật. Đạo luật AI của EU đã được thông qua vào năm 2024 với lịch trình triển khai theo từng giai đoạn [1]. Nhưng lịch trình đó đã thay đổi vào tháng 5/2026 với các sửa đổi Omnibus [2] – và sự thay đổi này quan trọng đối với việc lập kế hoạch chuỗi cung ứng. Đã có hiệu lực: Ngày 2/2/2025: Các hành vi AI bị cấm. Ngày 2/8/2025: Nghĩa vụ GPAI (bao gồm các quy tắc mô hình nền tảng). Không bị hoãn: Ngày 2/8/2026: Nghĩa vụ minh bạch (Điều 50) [1]. Ngày 2/12/2026: Đánh dấu bằng hình mờ có thể đọc được bằng máy (bị trì hoãn từ tháng 8 theo các sửa đổi Omnibus tháng 5/2026) [2]. Bị hoãn: Ngày 2/12/2027: AI rủi ro cao độc lập (Phụ lục III) – tuyển dụng, chấm điểm tín dụng, cơ sở hạ tầng quan trọng, chẩn đoán y tế, AI giáo dục [1]. Ngày 2/8/2028: AI rủi ro cao được nhúng trong các sản phẩm được quy định (Phụ lục I) – AI trong thiết bị y tế, đồ chơi, máy móc, thang máy, thiết bị vô tuyến [1]. Ngày sau này phản ánh thực tế là việc tuân thủ AI nhúng dựa trên các chu kỳ sửa đổi luật ngành hiện có, đòi hỏi thời gian phối hợp bổ sung. Việc trì hoãn chỉ áp dụng cho AI rủi ro cao. Các quy tắc về minh bạch, GPAI và các hành vi bị cấm vẫn theo đúng lịch trình. Phần khiến các công ty bất ngờ: các yêu cầu thông tin chuỗi cung ứng không chờ đợi các thời hạn pháp lý. Chúng đi trước, thường là một năm hoặc hơn. Cách đánh dấu CE tạo áp lực chuỗi cung ứng. Đánh dấu CE là hệ thống đánh giá sự phù hợp của EU [3] – cổng quy định cho bất kỳ sản phẩm nào được bán trên thị trường châu Âu. Các nhà sản xuất phải chứng minh sự tuân thủ tất cả các quy định hiện hành của EU bằng cách tạo ra tài liệu kỹ thuật bao gồm thông tin thiết kế, quy trình sản xuất, quản lý chất lượng và đánh giá rủi ro. Nghĩa vụ thuộc về nhà sản xuất sản phẩm cuối cùng, không phải nhà cung cấp thượng nguồn. Nhưng để hoàn thành tài liệu kỹ thuật của mình, các nhà sản xuất cần thông tin từ các nhà cung cấp. Điều này tạo ra một động lực mà bất kỳ ai đã trải qua REACH [4] (chế độ đăng ký hóa chất của EU đã định hình lại chuỗi cung ứng toàn cầu bắt đầu từ năm 2007) sẽ nhận ra ngay lập tức: nghĩa vụ pháp lý thuộc về nhà sản xuất ở cuối chuỗi, nhưng nhu cầu thông tin đi lên, đến các nhà cung cấp không hề biết mình nằm trong phạm vi cho đến khi bảng câu hỏi đến tay họ. Đạo luật AI sẽ làm chính xác điều tương tự. Nơi AI đi vào quy trình sản xuất. Ngay cả khi một nhà cung cấp không tự coi mình là một "công ty AI", AI có thể xuất hiện trong: Thiết kế: mô hình dự đoán thuộc tính, tối ưu hóa công thức. Sản xuất: tối ưu hóa thông số quy trình, phát hiện bất thường. Kiểm soát chất lượng: kiểm tra trực quan tự động, phân tích kích thước. Nếu AI ảnh hưởng đến bất kỳ đặc tính nào của một thành phần được cung cấp, nhà sản xuất hạ nguồn phải thực hiện. tài liệu hóa nó. Phần tiếp theo sẽ trình bày chính xác những tài liệu nào mà các trường hợp sử dụng này sẽ yêu cầu – và mức độ chi tiết kỹ thuật mà các nhà cung cấp cần chuẩn bị. Các câu hỏi sẽ như thế nào (Mức độ kỹ thuật) Trên thực tế, các câu hỏi gửi đến nhà cung cấp sẽ không chỉ dừng lại ở “Quý vị có sử dụng AI trong quy trình này không?”. Chúng sẽ nhắm vào các đặc tính kỹ thuật cần thiết cho tài liệu chứng nhận CE. Cấu trúc tương tự như kiểm soát thay đổi kỹ thuật: Dữ liệu huấn luyện & Thiên vị – nguồn dữ liệu, phương pháp đánh giá thiên vị, kiểm soát chất lượng dữ liệu Phiên bản mô hình & Xác thực – sơ đồ kiểm soát phiên bản, các yếu tố kích hoạt xác thực lại, tài liệu lịch sử thay đổi Ảnh hưởng của quy trình & Can thiệp của con người – các tham số được AI kiểm soát, các điểm can thiệp của con người, hành vi dự phòng khi lỗi Xử lý ngoài phân phối (Out-of-Distribution Handling) – phương pháp phát hiện OOD, lộ trình leo thang, yêu cầu ghi nhật ký Huấn luyện lại & Rủi ro sửa đổi – tần suất huấn luyện lại, chính sách cập nhật tập dữ liệu, đánh giá sửa đổi đáng kể Đây là các yêu cầu về bằng chứng kỹ thuật, không phải các câu hỏi pháp lý. Và chúng sẽ đến rất lâu trước các thời hạn rủi ro cao. HÌNH 2: Bảng/sơ đồ yêu cầu nhà cung cấp liên quan đến AI Những sản phẩm và vật liệu nào bị ảnh hưởng Bất kỳ thành phần nào cuối cùng nằm trong một sản phẩm có chứng nhận CE đều có khả năng nằm trong phạm vi – nhưng sự ảnh hưởng không phải về bản thân vật liệu. Nó là về việc các mô hình ML ảnh hưởng đến các đặc tính của vật liệu đó trong quá trình sản xuất như thế nào. Cách điện cáp cao áp EV: Khi vật liệu cách điện elastomer được đùn ép, các mô hình ML thường giám sát độ đồng đều của độ dày, phát hiện các bất thường về độ giãn nở của khuôn, hoặc phân loại các khuyết tật bề mặt. Các mô hình này – chứ không phải cao su – trở thành yếu tố liên quan đến AI cho tài liệu chứng nhận CE. Màng polymer cấp y tế: Nếu một mô hình ML dự đoán các tính chất cơ học hoặc gắn cờ các vi khuyết tật trong quá trình cán, mô hình đó trở thành một phần của chuỗi bằng chứng đánh giá sự phù hợp. Trộn bùn vật liệu pin: Nếu AI tối ưu hóa độ nhớt hoặc phát hiện các mẫu lưu biến bất thường, nhà sản xuất hạ nguồn phải tài liệu hóa hành vi của mô hình, chứ không phải bùn. Không ai sẽ yêu cầu quý vị tài liệu hóa cao su. Họ sẽ yêu cầu quý vị tài liệu hóa mô hình đã quyết định cao su đủ tốt để xuất xưởng. Rủi ro cao so với Không rủi ro cao: Ranh giới thực sự Gói Omnibus [2] thu hẹp những gì được coi là thành phần AI liên quan đến an toàn. Đối với các nhà cung cấp, việc phân loại hoàn toàn phụ thuộc vào cách nhà sản xuất hạ nguồn tích hợp thành phần bị ảnh hưởng bởi AI. Có khả năng nằm ngoài phạm vi rủi ro cao: Kiểm tra trực quan