L'introduzione di regolamenti specifici per l'Intelligenza Artificiale (IA) è un passo fondamentale per garantire che le tecnologie emergenti come l'IA Generativa (GenAI) siano integrate in modo responsabile nei prodotti, rispettando nel contempo gli obblighi normativi. Il legislatore ha riconosciuto che l'accesso alla documentazione tecnica è un elemento cruciale per la trasparenza e per il monitoraggio delle capacità di queste tecnologie, al fine di prevenire abusi e garantire che siano utilizzate correttamente. Il Regolamento europeo sull'Intelligenza Artificiale stabilisce obblighi specifici in tal senso, evidenziando come le aziende devono fornire documentazione chiara e aggiornata sui modelli IA generativi, assicurando così che il pubblico e le autorità competenti possano verificarne l'uso e il funzionamento.

In particolare, le aziende che sviluppano modelli IA di uso generale sono tenute a mantenere una documentazione dettagliata riguardante lo sviluppo e il processo di test dei loro modelli. Tale documentazione deve essere messa a disposizione su richiesta dell'Ufficio dell'IA e delle autorità competenti nazionali. Questo approccio mira a supportare le aziende che desiderano integrare tali modelli nei propri prodotti, assicurandosi che rispettino gli standard normativi. Tuttavia, i modelli open-source che non presentano rischi sistemici sono esentati da tali obblighi, come specificato nell'Articolo 53, paragrafo 2. Nonostante ciò, i modelli open-source, pur promuovendo l'innovazione, devono comunque garantire un certo grado di trasparenza, rendendo pubblici i parametri e le informazioni sull'uso del modello.

A tal proposito, la legislazione evidenzia anche l'importanza dei modelli open-source per stimolare la crescita tecnologica, ma richiede che, se tali modelli sono usati per scopi commerciali, siano soggetti alle stesse normative di trasparenza applicabili ai modelli proprietari. I fornitori di GenAI che rappresentano rischi sistemici, come quelli che utilizzano grandi set di dati e richiedono enormi risorse computazionali, devono rispettare protocolli standardizzati per la valutazione e la gestione di questi rischi. In caso di incidenti significativi, i fornitori sono obbligati a segnalarli all'Ufficio dell'IA e alle autorità nazionali.

La regolamentazione diventa ancora più complessa quando si considerano le implicazioni legali legate ai diritti d'autore. In particolare, l'Articolo 55 del Regolamento prevede che, nel caso di modelli IA che utilizzano materiale protetto da copyright per l'addestramento, sia necessaria l'autorizzazione dei titolari dei diritti. Questo aspetto si lega strettamente alla questione della trasparenza: i fornitori sono obbligati a pubblicare un riepilogo dettagliato dei dati utilizzati, includendo anche i contenuti protetti da copyright. Tuttavia, è fondamentale che queste informazioni non compromettano i segreti commerciali e le informazioni aziendali confidenziali, creando un equilibrio tra la necessità di trasparenza e la protezione della proprietà intellettuale.

Un ulteriore aspetto cruciale riguarda le sfide imposte dall'uso di grandi volumi di dati nei modelli IA generativi. La raccolta e l'uso di questi dati devono rispettare rigorosi standard legali, e le aziende devono garantire che i dati utilizzati per l'addestramento siano acquisiti in conformità con la legislazione sul copyright. La protezione dei diritti dei titolari di copyright, pertanto, diventa una delle priorità nella regolamentazione dei modelli IA.

Nonostante la centralità di queste norme, è importante riconoscere che altri regolamenti, come il Digital Markets Act (DMA) e il Digital Services Act (DSA), pur non essendo stati progettati specificamente per l'IA Generativa, potrebbero avere impatti indiretti su queste tecnologie se le piattaforme regolamentate dovessero utilizzarle. Il DMA, in particolare, si concentra sul controllo delle piattaforme digitali e sull'utilizzo dei dati, cercando di prevenire abusi di posizione dominante e garantire condizioni eque di competizione, mentre il DSA mira a stabilire normative per la gestione dei contenuti online e per la sicurezza delle piattaforme digitali.

Le implicazioni di questi regolamenti vanno oltre il semplice rispetto delle normative. È essenziale che le aziende che operano nel campo dell'IA generativa comprendano pienamente i rischi e le opportunità legate all'integrazione di questi modelli, non solo per evitare sanzioni, ma anche per garantire che l'innovazione tecnologica possa prosperare in un ambiente di mercato giusto e sicuro.

L'adozione di pratiche trasparenti e responsabili nella gestione dei modelli IA non è solo una questione di conformità normativa, ma anche di sostenibilità e fiducia nel lungo periodo. Le aziende devono quindi essere preparate a rispondere a richieste di documentazione tecnica e a garantire che le loro tecnologie non solo rispettino i requisiti legali, ma siano anche sicure e giuste per i consumatori e la società nel suo complesso.

La Responsabilità degli Operatori nell'Intelligenza Artificiale Generativa: Interazioni Attive e Omissive

L'uso dell'intelligenza artificiale generativa (IA) solleva una serie di interrogativi riguardo alla responsabilità degli operatori che la sviluppano e la implementano. La possibilità che tale tecnologia generi danni a causa di interazioni errate o malintenzionate pone la questione centrale della responsabilità legale. Quando un danno deriva dall'uso dell'IA, la responsabilità degli operatori può essere attribuita in vari modi, a seconda del tipo di interazione che ha avuto luogo.

Un aspetto fondamentale di questa questione è l'interazione omissiva. In contesti in cui gli operatori non intervengano per prevenire danni che derivano dall'uso improprio o dall'affidamento eccessivo sull'IA, non si può solitamente attribuire loro responsabilità legale, a meno che il sistema giuridico non preveda specifici doveri di azione. Questo concetto si lega alla nozione di "Garantenstellung", ovvero la posizione che un operatore potrebbe occupare per impedire danni derivanti dal suo prodotto. Tuttavia, l'idea di una responsabilità per omissione è spesso controversa, soprattutto nei sistemi giuridici che distinguono tra atti e omissioni, e dove la prevedibilità del danno e la possibilità di intervento da parte dell'operatore possono non essere sufficientemente chiari.

Nel caso delle interazioni attive, dove gli operatori hanno un ruolo diretto nel design, sviluppo o distribuzione dell'IA, la responsabilità si fa più complessa. Se un danno è causato direttamente dall'IA generativa, come nel caso in cui il sistema consiglia azioni dannose per un utente, la questione di chi è responsabile si fa intricata. In questi scenari, la causalità è difficile da tracciare: quale operatore è responsabile per il danno, e in quale misura? La difficoltà nel stabilire la responsabilità specifica risiede nell’autonomia intrinseca di molti modelli di IA generativa, che operano in modo autonomo una volta messi in funzione.

In un contesto legale come quello europeo, la regolamentazione dell'IA generativa avviene attraverso il quadro normativo dell'Artificial Intelligence Act (AIA), che distingue le intelligenze artificiali generative come "AI a scopo generale" (GPAI). Le responsabilità previste per gli operatori di GPAI sono principalmente legate alla documentazione tecnica, alla valutazione dei rischi sistemici e alla protezione contro le minacce informatiche. Tuttavia, non vengono imposti obblighi espliciti di prevenzione attiva dei danni. Un concetto interessante introdotto nell'AIA è quello del "mal uso ragionevolmente prevedibile", che si riferisce all'uso di un sistema di IA in modo non conforme al suo scopo, ma che potrebbe derivare da comportamenti umani prevedibili. Questo aspetto riguarda la gestione dei rischi, ma non implica che gli operatori debbano agire per evitare ogni potenziale danno, in particolare quando il danno non è immediatamente prevedibile o evitabile.

Alcuni suggerimenti normativi potrebbero includere l'espansione degli obblighi dei fornitori di IA generativa in modo da includere l'obbligo di moderare i contenuti prodotti o di adottare procedure di rimozione in caso di contenuti dannosi, come già richiesto dal Digital Services Act (DSA). Tuttavia, la questione di come qualificare i fornitori di IA generativa nell'ambito di tale regolamentazione è ancora in fase di definizione.

Anche negli Stati Uniti, la responsabilità degli operatori di IA generativa si intreccia con il dibattito sulla Sezione 230 del Communications Decency Act, che fornisce una forma di immunità legale alle piattaforme online, rendendo complesso l'attribuire loro responsabilità per i danni causati dal contenuto generato dagli utenti.

Un punto che emerge da queste riflessioni è la necessità di una maggiore chiarezza nella regolamentazione delle responsabilità legali degli operatori di IA generativa. Poiché la tecnologia si sviluppa rapidamente, è fondamentale che i legislatori adottino misure che equilibrino l'innovazione con la protezione degli utenti e della società da potenziali danni.

In conclusione, la responsabilità per i danni causati dall'IA generativa dipende da una combinazione di fattori, tra cui la previsione del rischio, la possibilità di intervento e la natura delle interazioni tra l'utente e il sistema. La distinzione tra interazioni attive e omissive è cruciale per comprendere le diverse forme di responsabilità che potrebbero essere attribuite agli operatori. In un contesto legale che non sempre tiene il passo con l'evoluzione tecnologica, è essenziale sviluppare un quadro normativo che possa garantire una protezione adeguata senza soffocare l'innovazione.

Come l'Intelligenza Artificiale Generativa può Deumanizzare il Sistema Giudiziario?

L'introduzione dell'intelligenza artificiale generativa nel processo decisionale giuridico comporta il rischio di deumanizzare l'individuo, trattandolo non come una persona autonoma con diritti e volontà, ma come un'entità astratta appartenente a categorie algoritmiche. In altre parole, l'uso dell'AI nelle decisioni giudiziarie potrebbe ridurre le persone a mere "categorie algoritmiche", sottraendo loro la qualità di esseri umani dotati di libertà di scelta. Un aspetto fondamentale di questa deumanizzazione risiede nella mancanza di "comprensione" che le macchine hanno riguardo agli output che producono. Sebbene i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) non abbiano una comprensione naturale del linguaggio o la capacità di interpretare il significato, gli esseri umani tendono comunque ad attribuire significato e intenzione ai testi generati dalla macchina. Il rischio di antropomorfizzare l'output dell'AI può indurre l'utente a dimenticare che è solo lui a infondere un significato nelle risposte della macchina, che di per sé non ha alcun intento.

Nell'ambito della giustizia, la ricerca socio-giuridica e psicologica sulla giustizia procedurale offre spunti preziosi su come le persone percepiscono il processo giudiziario. La "soddisfazione" di un individuo rispetto all'esperienza in tribunale non dipende esclusivamente dal verdetto finale, ma soprattutto dalla percezione dell'equità del processo stesso. Questo principio è valido indipendentemente dall'età, dal genere, dal livello di istruzione, dal reddito o dall'etnia. Tuttavia, le nozioni di "equità" possono variare ampiamente tra i diversi gruppi demografici. Inoltre, la percezione di equità influenza la legittimità delle istituzioni coinvolte e la probabilità che le persone accettino i risultati sfavorevoli. La giustizia, quindi, non si misura solo nell'esito finale, ma nella sensazione di essere trattati con rispetto e considerazione, fattori che influenzano profondamente l'accettazione di una decisione.

In questo contesto, l'approccio di Tom Tyler sui fattori che determinano l’esperienza di equità nei procedimenti giudiziari diventa cruciale. Quattro elementi si rivelano particolarmente significativi: (i) la possibilità di esprimere il proprio punto di vista (voce), (ii) la neutralità nelle decisioni, (iii) il rispetto nei confronti dell'individuo e (iv) la fiducia nel sistema, ossia la sensazione che l'autorità sia disposta a supportare le persone. Questi principi devono essere attentamente considerati quando si riflette sull'uso dell'AI generativa nel contesto giudiziario.

Il concetto di "voce" è essenziale per percepire l’equità di un procedimento giuridico. La possibilità di partecipare attivamente consente alle persone di sentirsi ascoltate e di contribuire al processo decisionale. Tuttavia, l'uso dell'AI generativa in questo contesto presenta sfide significative. Sebbene i modelli di intelligenza artificiale possano elaborare input e generare risposte apparentemente naturali, non sono in grado di "comprendere" come farebbe un giudice umano. Le risposte generate dall'AI sono basate su pattern statistici derivati dall'analisi di enormi quantità di dati, ma mancano della comprensione autentica che un essere umano possiede, inclusa la capacità di interpretare il tono, l’emozione e il contesto culturale. Questa limitazione fondamentale mina l'essenza stessa della partecipazione. Sebbene l'AI possa sembrare offrire un dialogo significativo, la realtà è che le risposte generate non riflettono un'interazione genuina, ma piuttosto una sequenza di dati elaborati senza una comprensione profonda. Un'interazione di questo tipo potrebbe risultare più deumanizzante di una completa assenza di dialogo.

Inoltre, è importante considerare le problematiche legate ai bias culturali presenti nei modelli di AI generativa. La ricerca emergente suggerisce che questi modelli tendono a sovrapporre interpretazioni occidentali a contesti non occidentali, il che potrebbe portare a malintesi o rappresentazioni distorte, particolarmente quando si interagisce con individui provenienti da culture diverse da quella europea o nordamericana. La difficoltà di adattarsi ai diversi stili comunicativi e alle sfumature culturali può esacerbare ulteriormente il rischio di deumanizzazione nel sistema giuridico.

Un altro aspetto critico riguarda la neutralità. I modelli di AI generativa vengono addestrati su enormi set di dati che riflettono i pregiudizi della società, pregiudizi che l'AI potrebbe amplificare nei suoi output. A differenza dei giudici umani, che possono essere formati per riconoscere e correggere i propri bias, i modelli di AI non hanno la capacità di auto-riflettere o adattarsi in modo dinamico a considerazioni etiche complesse. In altre parole, l’AI può perpetuare, senza alcun discernimento, le disuguaglianze e i pregiudizi presenti nei dati, minando così la neutralità delle decisioni. La neutralità, infatti, non si limita all'assenza di bias; implica anche un impegno attivo nel riconoscere e correggere le influenze distorte nei processi decisionali.

In questo scenario, l'adozione dell'intelligenza artificiale generativa nei tribunali e nei procedimenti giuridici potrebbe compromettere gravemente i principi di equità, rispetto e giustizia procedurale. La possibilità che l'AI sostituisca completamente i giudici umani, o che vi collabori in modo determinante, pone in discussione il ruolo centrale che l'empatia, la comprensione e la deliberazione umana rivestono nelle decisioni legali. Non è sufficiente che l'AI produca risposte plausibili; la vera equità si trova nella capacità di un'autorità di comprendere le sfumature individuali di ogni caso, di trattare ogni persona con dignità e di fornire uno spazio in cui le voci vengano realmente ascoltate.

Come il diritto della responsabilità civile si applica all'intelligenza artificiale generativa in Europa?

L'analisi delle normative europee riguardanti la responsabilità dei prodotti e le sue implicazioni nei confronti dell'intelligenza artificiale (IA) genera una serie di questioni complesse, soprattutto in relazione alle peculiarità dei modelli di IA generativa. La revisione della Direttiva sulla Responsabilità dei Prodotti (revPLD) introduce alcune modifiche significative per adattare il regime di responsabilità alle sfide poste dall'adozione di sistemi intelligenti e AI-driven. Tuttavia, la sua applicazione ai modelli generativi di IA rimane, ad oggi, un ambito ambiguo.

L'incertezza che circonda la copertura giuridica di tali tecnologie deriva principalmente dalla definizione stessa di "sistema IA". La terminologia impiegata nell'Atto sull'Intelligenza Artificiale (AI Act) e nel revPLD non è chiara, in particolare riguardo alla distinzione tra i sistemi IA generali e quelli specifici. I modelli IA generali, pur non rientrando sotto la nozione di "sistema IA" come definito dalla legge, potrebbero comunque essere considerati componenti essenziali di sistemi IA downstream, portando così a scenari differenti di responsabilità. In un caso, il fornitore del modello IA generico potrebbe essere ritenuto il produttore di un componente difettoso; in un altro, la personalizzazione del modello IA tramite un "fine-tuning" potrebbe implicare una modifica sostanziale del prodotto, spostando così la responsabilità verso il fornitore del sistema IA integrato.

L'elemento fondamentale in queste questioni di responsabilità è la nozione di "difetto", che assume una rilevanza cruciale sia nel contesto del revPLD che nell'Atto sull'Intelligenza Artificiale e nella proposta di Direttiva sull'Intelligenza Artificiale e la Responsabilità (AILD). Nella versione rivisitata del revPLD, la "difettosità" di un prodotto non viene più giudicata solo in relazione alla sicurezza che il consumatore si aspetta, ma è valutata tenendo conto di una serie di fattori specifici che prendono in considerazione le caratteristiche distintive dei prodotti intelligenti e IA. Tuttavia, l'adozione di questi fattori, sebbene utile per una valutazione più chiara dei prodotti IA, non sembra adatta a trattare i modelli generativi, che per loro natura sono progettati per un uso molto più ampio e difficile da prevedere.

L'incapacità di anticipare l'uso "ragionevolmente prevedibile" di questi modelli generativi rende particolarmente difficile determinare se siano difettosi, dato che tali aspettative di sicurezza non sono facilmente anticipabili. Di conseguenza, l'approccio basato sulla previsione della sicurezza ragionevole perde efficacia. Si propone, quindi, di concentrarsi più su misure di monitoraggio che prioritizzino la supervisione degli output imprevisti o casuali, anziché sulle tradizionali normative di conformità statica.

Oltre alla questione del "difetto", un altro tema cruciale riguarda il carico della prova. Tradizionalmente, la vittima che intenda fare causa per danni derivanti da un prodotto difettoso deve provare l'esistenza del difetto e la sua causalità con il danno subito. Tuttavia, nel caso dei sistemi IA, questa prova diventa particolarmente ardua. L'opacità, l'autonomia e la complessità delle decisioni basate su IA pongono seri ostacoli per l'infortunato nel tracciare una catena causale chiara e nel raccogliere le prove necessarie. L'inaccessibilità o la difficoltà di comprensione delle ragioni alla base delle decisioni algoritmiche può infatti rendere la raccolta delle prove estremamente costosa, se non impossibile, senza la collaborazione di attori all'interno dell'ecosistema tecnologico.

Le modifiche introdotte nella revisione del revPLD, tra cui le norme sulla divulgazione delle prove (Articolo 9) e le presunzioni controverse (Articolo 10), cercano di ridurre l'asimmetria tra le parti, agevolando la vittima nel fornire la prova di un difetto. L'introduzione di tecniche volte ad alleggerire il carico della prova, come quelle presenti nella proposta dell'AILD, potrebbe risultare essenziale per garantire che la parte più debole nel processo, ossia la vittima, abbia un'opportunità equa di accesso alla giustizia.

Al di là delle modifiche normative in corso, è fondamentale che le normative europee evolvano ulteriormente per affrontare adeguatamente la complessità dei sistemi IA generativi e le problematiche ad esse correlate. Le nuove tecnologie non solo richiedono una revisione delle regole di responsabilità, ma anche un ripensamento del modo in cui le informazioni vengono trattate e come vengono distribuiti i rischi legali in un contesto dove la prevedibilità, la trasparenza e la tracciabilità sono sfide costanti.

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