GPAI-Basispflichten: was Art. 53 EU AI Act verlangt

Kurzantwort

General-Purpose-AI-Modelle (GPAI) bilden im EU AI Act eine eigene, von den vier Risikoklassen unabhängige Systematik. Jeder Anbieter eines GPAI-Modells — unabhängig davon, ob es später in einem Hochrisiko-System landet oder nicht — muss die Basispflichten aus Art. 53 erfüllen: technische Dokumentation, ein Informationspaket für nachgelagerte Anbieter, eine Urheberrechts-Policy und eine öffentliche Zusammenfassung der Trainingsdaten. Wer diese Pflichten unterschätzt, weil sein Modell "nur" eine mittlere Größe hat oder nicht in einem Hochrisiko-Kontext eingesetzt wird, verwechselt GPAI-Pflichten mit Hochrisiko-Pflichten — die beiden Systematiken laufen parallel, nicht alternativ.

Rechtliche Verortung

Die Pflichten für General-Purpose-AI-Modelle stehen in Kapitel V des EU AI Act (Art. 51–56), speziell in Art. 53 für die Basispflichten und in Art. 55 für die zusätzlichen Pflichten bei systemischem Risiko. Ein Modell gilt nach Art. 51 als GPAI, wenn es erhebliche Allgemeingültigkeit zeigt und in der Lage ist, unabhängig von seiner Bereitstellungsform ein breites Spektrum unterschiedlicher Aufgaben zu erfüllen. Die GPAI-Pflichten wurden ab dem 2. August 2025 rechtlich anwendbar; die vollen Durchsetzungsbefugnisse der Kommission — förmliche Auskunftsersuchen, Rückrufe, Bußgelder — greifen seit dem 2. August 2026.

Erklärung

Art. 53 Abs. 1 verlangt von jedem GPAI-Anbieter vier Dinge. Erstens: technische Dokumentation nach Anhang XI, die unter anderem den Trainings- und Testprozess sowie die Evaluierungsergebnisse beschreibt und dem AI Office sowie den nationalen Behörden auf Anfrage vorgelegt werden muss. Zweitens: ein Informationspaket nach Anhang XII für nachgelagerte Anbieter, die das Modell in ein eigenes System integrieren — es muss ausreichen, damit diese ihre eigenen Pflichten aus dem EU AI Act erfüllen können. Drittens: eine Policy zur Einhaltung des Unionsrechts zum Urheberrecht, einschließlich der Identifikation von Rechtevorbehalten nach Art. 4 Abs. 3 der DSM-Richtlinie (EU) 2019/790. Viertens: eine hinreichend detaillierte öffentliche Zusammenfassung der für das Training verwendeten Inhalte, nach einer vom AI Office bereitgestellten Vorlage.

Diese vier Pflichten sind bewusst niedrigschwellig gehalten — sie gelten unabhängig von der Modellgröße und ohne Risikoprüfung, weil der Gesetzgeber Transparenz als Mindeststandard für die gesamte GPAI-Kategorie durchsetzen wollte, nicht nur für die größten Modelle.

Eine wichtige Ausnahme betrifft Open-Source-Modelle: Nach Art. 53 Abs. 2 entfallen die Pflichten zur technischen Dokumentation (Buchstabe a) und zum Downstream-Informationspaket (Buchstabe b) für Modelle, die unter einer freien Open-Source-Lizenz veröffentlicht werden, sofern Parameter, Architektur und Nutzungsinformationen öffentlich zugänglich sind. Die Copyright-Policy und die Trainingsdaten-Zusammenfassung bleiben jedoch auch für Open-Source-Anbieter verpflichtend — diese beiden Pflichten entfallen nie. Und die Ausnahme gilt grundsätzlich nicht, sobald ein Modell als GPAI mit systemischem Risiko eingestuft ist.

Damit ein Modell als "mit systemischem Risiko" gilt, muss nach Art. 51 entweder die kumulierte Rechenleistung für das Training 10^25 FLOPs überschreiten (widerlegbare Vermutung) oder die Kommission stuft es anhand der Kriterien aus Anhang XIII gesondert ein. Anbieter müssen die Kommission innerhalb von zwei Wochen benachrichtigen, sobald absehbar ist, dass dieser Schwellenwert erreicht wird. Oberhalb dieser Schwelle gelten zusätzlich die Pflichten aus Art. 55: Modellevaluierungen einschließlich Adversarial Testing, systematische Bewertung und Minderung von Risiken auf Unionsebene, Meldung schwerwiegender Vorfälle an das AI Office ohne unangemessene Verzögerung sowie ein angemessenes Cybersicherheitsniveau für Modell und Infrastruktur. Diese Stufe ist eine eigene, dichtere Pflichtenebene — kein Ersatz für die Basispflichten aus Art. 53, sondern ein Zuschlag.

Für die Einordnung in die vier Risikoklassen dieser Site ist wichtig: GPAI-Pflichten laufen quer zu den Klassen 1–4. Ein GPAI-Modell selbst wird nicht in "Hochrisiko" oder "minimal" einsortiert — es unterliegt seiner eigenen Systematik. Erst wenn ein GPAI-Modell als Komponente in ein Hochrisiko-System nach Anhang III eingebaut wird, treffen beide Pflichtenebenen gleichzeitig zu: Der GPAI-Anbieter bleibt an Art. 53 (bzw. 55) gebunden, während der Deployer des Gesamtsystems zusätzlich die Hochrisiko-Pflichten nach Art. 8 ff. erfüllen muss.

Für die Nachweisbarkeit dieser vier Pflichten hat die Kommission einen Verhaltenskodex für General-Purpose-AI (GPAI Code of Practice) eingeführt, der 2025 von der Kommission bestätigt wurde. Er gliedert sich in die Bereiche Transparenz, Urheberrecht und Sicherheit/Schutz und bietet Anbietern einen strukturierten Weg, die Art.-53- und Art.-55-Pflichten nachweisbar zu erfüllen. Die Unterzeichnung ist freiwillig, wird von der Kommission aber als praktikabler Nachweisweg anerkannt — wer stattdessen einen eigenen Compliance-Ansatz wählt, muss dessen Gleichwertigkeit selbst begründen können. Für die technische Dokumentation nach Anhang XI heißt das konkret: Trainingsmethodik, Datenquellen-Kategorien, bekannte Grenzen des Modells und die Ergebnisse interner Evaluierungen müssen so dokumentiert sein, dass eine Behörde sie im Anfrage-Fall nachvollziehen kann — nicht als Marketingtext, sondern als prüffähige Aufzeichnung.

Ein weiterer Punkt, der in der Praxis häufig übersehen wird: Die Downstream-Informationspflicht aus Anhang XII richtet sich nicht an Endnutzer, sondern an andere Anbieter, die das GPAI-Modell in ihr eigenes KI-System integrieren. Diese müssen unter anderem die Fähigkeiten und Grenzen des Modells, seine Integrationsanforderungen und bekannte Risiken kennen, um selbst compliant zu bleiben. Ein Unternehmen, das ein fremdes GPAI-Modell lediglich per API konsumiert, ohne es in ein eigenes System mit eigener Zweckbestimmung einzubetten, ist in der Regel kein "Anbieter" im Sinne des Art. 53 — die Pflicht bleibt beim ursprünglichen Modell-Anbieter. Wer die Rollen Anbieter/Deployer im eigenen Fall unsicher zuordnet, sollte das vor der Klassifizierung klären, weil sich daraus ableitet, wessen Pflichtenkatalog überhaupt greift.

Entscheidungshilfe

So lässt sich die GPAI-Pflichtenlage für ein konkretes Modell grob einordnen:

Beispiele

Ein europäisches Sprachmodell mittlerer Größe, proprietär lizenziert, für Unternehmenskunden. Volle Art.-53-Pflichten, weil weder Open-Source-Ausnahme noch systemisches Risiko greifen — Dokumentation, Downstream-Paket, Copyright-Policy und Trainingsdaten-Zusammenfassung sind alle vier fällig.

Ein Open-Weight-Modell, dessen Architektur und Parameter öffentlich einsehbar sind, deutlich unterhalb der Rechenleistungs-Schwelle. Nur Copyright-Policy und Trainingsdaten-Zusammenfassung, weil die Open-Source-Ausnahme aus Art. 53 Abs. 2 greift — Dokumentation und Downstream-Informationspaket entfallen.

Ein Foundation Model, dessen Trainings-Rechenleistung die 10^25-FLOP-Schwelle überschreitet. Volle Art.-53-Pflichten plus Art. 55, unabhängig von der Lizenzform — die Systemrisiko-Schwelle hebelt die Open-Source-Ausnahme aus.

Ein GPAI-Modell, das als Kernkomponente in ein Bewerber-Screening-System integriert wird (Annex III, Beschäftigung). Der Modell-Anbieter bleibt an Art. 53 gebunden; der Anbieter des Screening-Systems trägt zusätzlich die vollen Hochrisiko-Pflichten für das Gesamtsystem — beide Pflichtenebenen bestehen parallel.

Ein Startup, das ein fremdes GPAI-Modell ausschließlich über eine API in seinem eigenen Chat-Produkt nutzt, ohne das Modell selbst zu verändern oder neu zu vertreiben. Keine eigenen Art.-53-Pflichten für das Startup als GPAI-Anbieter — diese liegen weiterhin beim Modell-Anbieter. Das Startup prüft stattdessen, ob eigene Transparenzpflichten nach Art. 50 greifen (etwa Offenlegungspflicht, dass Nutzer mit einem KI-System interagieren).

Wie ein System überhaupt in die Hochrisiko-Klasse nach Anhang III kommt, wenn ein GPAI-Modell eingebaut wird: Klasse Hochrisiko — die zwei Wege nach Art. 6. Wann Art.-50-Transparenzpflichten statt GPAI-Pflichten greifen: Klasse Begrenztes Risiko. Für den Gesamtkontext des EU AI Act: Leitfaden auf eu-ai-verordnung.de. Templates für die Hochrisiko-Pflichten des Gesamtsystems: ki-hochrisiko.de.

Auditfähige Dokumentation über die gesamte GPAI- und Hochrisiko-Pflichtenkette hinweg — AEGIRA AI Navigator: aegira.ai.