Privacy e Intelligenza Artificiale: linee guida per l’uso etico e responsabile

Negli ultimi anni, l'Intelligenza Artificiale ha permeato ogni aspetto del nostro quotidiano, con la promessa di trasformare radicalmente settori vari come la sanità, la finanza, l'educazione e la logistica. Con tali potenzialità, però, emergono anche grandi responsabilità. Le opportunità che l'AI presenta sono indubbiamente vaste, ma i rischi e le sfide che comporta, particolarmente in ambito di privacy e sicurezza dei dati, sono altrettanto significativi.

Per questa ragione, è cruciale che lo sviluppo e l'implementazione dell'AI siano guidati da principi etici stringenti. In seguito, presenteremo un vademecum articolato in sette punti "Ethics guidelines for trustworthy AI" per assicurare un utilizzo responsabile ed etico dell'AI, che trae ispirazione dalle recenti legislazioni, incluse le linee guida stabilite dal Regolamento UE sull'Intelligenza Artificiale.

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Principali attori coinvolti

Prima di esplorare il vademecum, è fondamentale identificare i 4 principali attori coinvolti nell'impiego dell'AI:

1. Aziende Utilizzatrici Finali: Queste sono le imprese che integrano l'intelligenza artificiale per ottimizzare i propri processi operativi, prodotti e servizi. Possono optare per lo sviluppo interno dell'AI o per l'adozione di soluzioni fornite da terzi.

2. Configuratori di Software AI: Professionisti che operano con software di intelligenza artificiale preesistenti per affrontare problemi specifici. Questi esperti non sviluppano nuovi software o algoritmi, bensì adattano e personalizzano soluzioni esistenti per soddisfare le necessità aziendali. Un esempio è il configuratore che personalizza un sistema di riconoscimento vocale per una società di call center, regolando il software per accogliere meglio gli accenti locali e migliorare così l'accuratezza del riconoscimento.

3. Sviluppatori di Software AI: Programmatori che si dedicano alla creazione di applicazioni e software che impiegano algoritmi di intelligenza artificiale. Pur possedendo solide competenze in programmazione e tecniche di machine learning, tendono a utilizzare algoritmi già esistenti piuttosto che inventarne di nuovi. Ad esempio, uno sviluppatore potrebbe realizzare un'applicazione che sfrutta algoritmi di machine learning per analizzare dati dei clienti e prevedere i prodotti di loro interesse.

4. Sviluppatori di Algoritmi di Apprendimento: Esperti avanzati nel campo dell'intelligenza artificiale focalizzati sulla progettazione e lo sviluppo di nuovi algoritmi di machine learning e deep learning.  

Sviluppatori con competenze avanzate in matematica, statistica e programmazione. Un esempio concreto di ciò è quando uno sviluppatore di questi algoritmi progetta un nuovo sistema per il riconoscimento delle immagini che supera in precisione gli algoritmi preesistenti, impiegando tecniche sofisticate di deep learning.

Per un’azienda, che può ricoprire uno qualsiasi dei quattro ruoli descritti, è essenziale comprendere le peculiarità di ciascun attore. Questo è cruciale per adottare le migliori pratiche etiche nell'utilizzo dell'AI.

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Linee Guida per l'utilizzo responsabile dell'IA

I principi che ogni attore dovrebbe considerare sono ispirati dai lavori compiuti nel 2019, da un gruppo di esperti ad alto livello sull'IA, delineati nelle "Linee guida etiche per un'IA affidabile" (Ethics Guidelines for Trustworthy AI).

Similmente ai principi stabiliti dall'articolo 5 del GDPR per il trattamento dei dati personali, di seguito presentiamo un vademecum che traccia le linee guida fondamentali per l'uso etico dell'intelligenza artificiale.

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1 - Trasparenza e Chiarezza Comunicativa

La trasparenza costituisce il fondamento della fiducia tra utenti e organizzazioni che implementano l'AI. È essenziale che queste ultime offrano comunicazioni chiare riguardo le funzionalità, le capacità e i limiti dei loro sistemi AI. Importante è informare gli utenti non solo delle potenzialità dei sistemi ma anche dei potenziali rischi e delle aree di applicazione specifiche. Gli utenti devono essere consapevoli di quando stanno interagendo con un sistema AI e capire le modalità con cui vengono prese le decisioni che li riguardano.

Per esempio, se un'applicazione di assistenza virtuale sfrutta l'AI per rispondere alle domande degli utenti, è vitale che questi ultimi siano informati non solo del fatto che stanno interagendo con un sistema AI, ma anche di come vengono trattati i loro dati personali.

Laddove possibile, la pubblicazione del codice sorgente per revisioni e audit esterni rappresenta un passo significativo verso la trasparenza. Questa pratica non solo rafforza la fiducia degli utenti ma permette anche a ricercatori e professionisti del settore di valutare l'accuratezza e la sicurezza degli algoritmi impiegati. Aprire il codice favorisce un ambiente di collaborazione e miglioramento continuo, cruciali per lo sviluppo di sistemi AI robusti e affidabili.

2 – Equità e Prevenzione della Discriminazione

Per assicurare che i sistemi AI non perpetuino pregiudizi o discriminazioni, è essenziale svolgere test e validazioni periodici. Questi controlli devono identificare e mitigare eventuali bias nei dati o nel comportamento degli algoritmi. Il processo di verifica deve essere continuativo e adattarsi periodicamente alle nuove informazioni e contesti.  

Ad esempio, un sistema AI utilizzato per il reclutamento deve essere regolarmente testato per evitare discriminazioni basate su genere o etnia durante i processi di selezione.

Inoltre, raggiungere l'equità implica anche l'utilizzo di set di dati diversificati. È fondamentale addestrare l'AI con dati che rappresentino equamente vari gruppi demografici, evitando così che l'algoritmo favorisca, anche inconsapevolmente, alcuni gruppi rispetto ad altri. La diversità nei dati è cruciale per sviluppare sistemi AI che siano inclusivi e giusti.

3 - Rispetto della Privacy e Protezione dei Dati

Il terzo principio si concentra sul rispetto della privacy e sulla protezione dei dati, attraverso la minimizzazione dei dati raccolti e una gestione sicura degli stessi. Un principio cardine del GDPR è infatti la minimizzazione dei dati, che consiste nel raccogliere esclusivamente le informazioni strettamente necessarie per il funzionamento dell'AI. Ad esempio, un'applicazione AI per la diagnosi medica dovrebbe limitarsi a raccogliere le informazioni essenziali per fornire diagnosi accurate, evitando l'accumulo di dati superflui che potrebbero esporre gli utenti a rischi non necessari.

Parallelamente, proteggere i dati trattati dall'AI è altrettanto prioritario. È fondamentale implementare le migliori pratiche di sicurezza, come la crittografia e il controllo degli accessi, per proteggere i dati da accessi non autorizzati e attacchi informatici. Inoltre, è vitale assicurare che tutte le operazioni di trattamento dati rispettino il GDPR, garantendo così una protezione adeguata della privacy degli utenti.

4 - Responsabilità del Titolare del Trattamento

La responsabilità del titolare del trattamento implica una corretta accountability e un continuo monitoraggio. È vitale definire chiaramente chi è responsabile delle decisioni prese dall'AI, assicurando sempre la presenza di un referente umano in grado di intervenire e assumersi la responsabilità delle azioni del sistema. Questo è particolarmente importante in settori sensibili come la sanità o la finanza, dove le decisioni possono avere impatti significativi sulla vita delle persone.

L'AI richiede un monitoraggio costante per garantire che il sistema funzioni come previsto e per intervenire tempestivamente in caso di anomalie. Tale monitoraggio deve includere verifiche regolari delle prestazioni e della sicurezza, oltre a manutenzioni e aggiornamenti periodici.

5 - Beneficio Sociale e Ambientale

Il quinto aspetto riguarda il potenziale beneficio sociale e ambientale che l'AI può offrire. È cruciale sviluppare e impiegare l'intelligenza artificiale con l'obiettivo di migliorare il benessere sociale e preservare l'ambiente. È importante identificare e promuovere attivamente gli usi dell'AI che possono portare vantaggi significativi, come il miglioramento dei servizi sanitari, la riduzione delle emissioni di carbonio o l'ottimizzazione della gestione delle risorse naturali.

Valutare l'impatto ambientale delle operazioni di AI è essenziale per uno sviluppo sostenibile. Le organizzazioni devono mirare a ridurre il consumo di energia e l'uso di risorse non rinnovabili, adottando pratiche di efficienza energetica e tecnologie verdi.

6 - Ricorribilità e il Diritto di Revisione

Gli utenti devono avere la possibilità di contestare o richiedere una revisione delle decisioni prese dall'AI. Questo assicura processi di ricorso efficaci e trasparenti che permettono agli individui di far valere i propri diritti e di ottenere spiegazioni sulle decisioni automatizzate. Ad esempio, in un sistema di credito basato su AI, è fondamentale che i richiedenti possano contestare una decisione negativa.

È altresì cruciale assicurare la possibilità di un intervento umano significativo in qualsiasi processo decisionale automatizzato per mitigare i rischi di errori o ingiustizie, assicurando che le decisioni critiche siano sempre supervisionate e, se necessario, modificate da un essere umano.

7 - Educazione e Formazione degli Utilizzatori

Infine, il settimo aspetto si concentra sull'educazione e la formazione degli utilizzatori finali, non solo i clienti ma anche i dipendenti dell'azienda. Offrire formazione e risorse educative specifiche sull'AI è essenziale per aumentare la loro consapevolezza e comprensione delle tecnologie. Gli utenti ben informati sono più propensi a utilizzare l'AI in modo sicuro e responsabile. Le aziende dovrebbero fornire tutorial, guide e supporto continuo per aiutare gli utenti a navigare nel mondo dell'AI.

Promuovere l'aggiornamento continuo per i professionisti che lavorano con o a contatto con l'AI è altrettanto importante. Questo include il mantenimento delle competenze tecniche e l'aggiornamento sulle pratiche etiche e sulle nuove normative. In un campo in continua evoluzione come quello dell'intelligenza artificiale, rimanere aggiornati è cruciale per garantire un utilizzo responsabile e sicuro della tecnologia.

Questo vademecum può servire come punto di partenza per organizzazioni e individui impegnati nell'uso responsabile ed etico dell'AI, garantendo che la tecnologia operi a beneficio di tutti senza compromettere i diritti fondamentali o la sicurezza.  

L'adozione di queste linee guida, supportata dalla recente legislazione UE sull'AI, promuove pratiche etiche essenziali per sfruttare il potenziale dell'AI per il progresso sociale ed economico, minimizzando contemporaneamente i rischi.