Politica Globale e Governance dell'IA

Con l'integrazione dell'IA generativa nella vita quotidiana—dalla creazione di contenuti al supporto decisionale—i quadri normativi e di governance sono diventati fondamentali per garantirne un utilizzo sicuro, equo e trasparente. In assenza di supervisione, i sistemi di IA rischiano di amplificare i danni, sfuggire alla responsabilità e minare la fiducia pubblica. Questo capitolo esamina gli sforzi globali per regolamentare l'IA generativa e definire standard per un impiego responsabile.

Regolamentazione Governativa

I governi di tutto il mondo riconoscono che il potere trasformativo dell'IA generativa comporta rischi significativi—che vanno dalla disinformazione e dai deepfake allo spostamento della forza lavoro e all'ambiguità legale. Di conseguenza, sono emersi diversi approcci normativi.

Unione Europea – AI Act dell’UE

L’AI Act dell’UE è il primo quadro legislativo completo sull’IA a livello mondiale. Classifica i sistemi di IA in base al livello di rischio, da minimo a inaccettabile, e colloca i modelli generativi come GPT e Stable Diffusion nella categoria “ad alto rischio”.

Obblighi principali includono:

• Requisiti di trasparenza: gli sviluppatori devono dichiarare chiaramente che i contenuti sono stati generati dall’IA (ad esempio, tramite watermark o metadati).
• Documentazione e gestione dei rischi: gli sviluppatori devono fornire documentazione tecnica che descriva i dati di addestramento, i potenziali rischi e le strategie di mitigazione.
• Limitazioni d’uso: alcune applicazioni, come la sorveglianza biometrica in tempo reale, sono vietate o rigidamente regolamentate.

Collegamento GDPR: Protezione dei Dati e Privacy

Il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR) è un pilastro della politica digitale dell’UE e si allinea strettamente con l’AI Act. Mentre l’AI Act disciplina la progettazione e l’implementazione dei sistemi di IA, il GDPR regola il trattamento dei dati personali utilizzati per il loro addestramento e funzionamento. Insieme, costituiscono un quadro di conformità duale per gli sviluppatori di IA.

Principali sovrapposizioni e principi includono:

• Liceità, correttezza e trasparenza: Qualsiasi trattamento di dati personali per l’addestramento dell’IA deve avere una base giuridica chiara ed essere comunicato in modo trasparente agli utenti.
• Minimizzazione dei dati e limitazione delle finalità: Possono essere utilizzati solo i dati strettamente necessari al funzionamento dell’IA; il riutilizzo di dati personali per addestramenti non correlati è limitato.
• Diritti degli interessati: Gli individui mantengono il diritto di accedere, rettificare o cancellare i dati personali utilizzati nei sistemi di IA, nonché di opporsi alle decisioni automatizzate (il "diritto alla spiegazione").
• Responsabilità e sicurezza: Gli sviluppatori devono implementare adeguate misure di salvaguardia come anonimizzazione, pseudonimizzazione e valutazioni d’impatto sulla protezione dei dati (DPIA) per mitigare i rischi per la privacy.

Insieme, l’AI Act dell’UE e il GDPR costituiscono il doppio pilastro dell’Unione Europea: promuovere l’innovazione nell’IA preservando i diritti umani, la privacy e la fiducia.

Stati Uniti – Iniziative Settoriali e a Livello Statale

Gli Stati Uniti non hanno ancora adottato una legge federale unificata sull'IA. Tuttavia, sono emerse diverse leggi a livello statale e azioni esecutive federali:

• AB 730 della California vieta l'uso di deepfake nella pubblicità politica durante i periodi elettorali;
• Executive Order on AI (2023) richiede alle agenzie federali di sviluppare standard di sicurezza, supportare il watermarking e finanziare la ricerca sulla mitigazione dei rischi dell'IA.

Cina – Obbligo di Divulgazione e Revisione dei Contenuti

La Cina ha adottato regole rigorose che richiedono:

• Autenticazione con nome reale per gli utenti che interagiscono con contenuti generati dall'IA;
• Watermarking dei media sintetici e moderazione umana dei contenuti che coinvolgono argomenti politicamente sensibili;
• Registrazione degli algoritmi: gli sviluppatori devono registrare e dichiarare l'intento e le capacità di qualsiasi modello distribuito pubblicamente.

Altri Paesi

• Canada: ha proposto l'Artificial Intelligence and Data Act (AIDA) per regolamentare i sistemi di IA ad alto impatto;
• Regno Unito: il governo sostiene un approccio normativo “pro-innovazione” con linee guida volontarie ma senza una legislazione rigorosa al momento;
• Brasile e India: stanno discutendo quadri normativi che combinano la tutela dei consumatori con incentivi all'innovazione.

Quadri Volontari e Iniziative di Settore

Mentre la regolamentazione fatica a tenere il passo con i progressi tecnologici, gli operatori del settore e le organizzazioni internazionali sono intervenuti per stabilire norme etiche e migliori pratiche.

Standard internazionali e linee guida etiche

• Principi sull’IA dell’OCSE: adottati da oltre 40 paesi, questi principi promuovono un’IA inclusiva, trasparente e responsabile;
• Quadro etico sull’IA dell’UNESCO: incoraggia una governance basata sui diritti umani, inclusa la sostenibilità ambientale e la diversità culturale;
• IEEE’s Ethically Aligned Design: offre una guida tecnica per lo sviluppo di IA che rispetti la privacy, l’equità e l’autonomia.

Consorzi guidati dall’industria

Le aziende riconoscono sempre più la necessità di autoregolamentazione per mantenere la fiducia pubblica ed evitare interventi governativi più restrittivi.

• Partnership on AI: fondata da OpenAI, Google, Microsoft e altri, sostiene la ricerca su equità, interpretabilità e impatto sociale;

• Frontier Model Forum: una collaborazione tra OpenAI, Anthropic, Google DeepMind e Cohere per promuovere:

  • Scalabilità responsabile dei modelli;
  • Audit esterni di sicurezza;
  • Best practice per implementazioni ad alto impatto;
  • Condivisione di documentazione tecnica e di sicurezza.

• MLCommons e BigScience: comunità di ricerca open-source che lavorano su benchmark di trasparenza e valutazioni aperte dei modelli.

Prospettive future: cosa ci aspetta?

La governance dell'IA generativa è ancora nelle fasi iniziali e diverse tendenze chiave ne stanno plasmando il futuro:

• Trasparenza dei modelli: le politiche probabilmente richiederanno agli sviluppatori di divulgare come viene creato il contenuto generato dall'IA e se gli utenti stanno interagendo con un sistema di IA;
• Etichettatura dei contenuti sintetici: la filigranatura e le firme invisibili potrebbero diventare obbligatorie per immagini, video e testi generati dall'IA;
• Audit e valutazioni dei rischi: audit indipendenti dei modelli generativi saranno fondamentali, in particolare per i modelli di frontiera con capacità emergenti;
• Coordinamento globale: man mano che i modelli diventano più potenti, cresce la consapevolezza che potrebbero essere necessari accordi globali—simili a quelli sul clima o sul nucleare;
• Registri dei modelli: i paesi potrebbero richiedere agli sviluppatori di registrare i modelli di IA su larga scala insieme alle valutazioni di sicurezza e agli usi previsti.