La crescente diffusione dell'intelligenza artificiale (IA), in particolare dei modelli generativi, pone sfide enormi nella tutela della privacy e dei diritti degli individui. Le normative che regolano l'uso dei dati personali e l’adozione di tecnologie basate sull’IA variano notevolmente tra i diversi paesi, con una differenza particolarmente marcata tra Stati Uniti e Unione Europea. Questo divario rivela come il framework di privacy debba evolversi per far fronte alle nuove realtà digitali e alle problematiche globali generate dall’intelligenza artificiale.

Negli Stati Uniti, a differenza dell'Unione Europea, non esiste un sistema di protezione della privacy uniforme a livello nazionale. Il Paese segue un approccio settoriale, proteggendo specifiche categorie di dati piuttosto che stabilire un diritto generale alla privacy. Questa frammentazione si traduce in una serie di leggi federali e statali che impongono obblighi variabili in base al settore, al tipo di dato e alla giurisdizione. Tra le leggi più rilevanti vi sono l'HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act), che regola la protezione delle informazioni sanitarie, e il GLBA (Gramm-Leach-Bliley Act), che stabilisce le modalità di trattamento delle informazioni finanziarie. Tuttavia, la mancanza di una legislazione federale complessiva sull'IA lascia un vuoto legislativo che può compromettere la protezione dei dati personali in contesti specifici come quello dell’IA generativa.

In risposta a questa lacuna, la Federal Trade Commission (FTC) si è fatta promotrice della protezione della privacy in relazione ai sistemi di IA. Sebbene la FTC svolga un ruolo cruciale nella supervisione della privacy, le sue competenze sono limitate rispetto ad altre istituzioni internazionali, come il Comitato Europeo per la Protezione dei Dati (EDPB) o l'Ufficio del Commissario per le Informazioni nel Regno Unito (ICO). La FTC, pur avendo emesso una serie di linee guida e sanzioni contro l'uso improprio dell’IA, non ha poteri normativi sostanziali e spesso agisce in maniera reattiva anziché preventiva. Recenti decisioni della Corte Suprema degli Stati Uniti hanno inoltre ridotto la sua capacità di imporre sanzioni monetarie o di garantire un risarcimento adeguato per le violazioni della privacy.

Un altro aspetto fondamentale è che, a differenza dell'UE che adotta una legislazione uniforme attraverso il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR), gli Stati Uniti si affidano alle singole legislazioni statali. La California, per esempio, è stata pioniere con l'introduzione del California Consumer Privacy Act (CCPA) nel 2018 e del California Privacy Rights Act (CPRA) nel 2020, che garantiscono ai cittadini diritti specifici, come l'accesso, la correzione e la cancellazione dei propri dati personali. Altri stati hanno seguito l'esempio, creando leggi simili che regolano la privacy dei consumatori, e alcuni si sono concentrati su normative più mirate in relazione all’uso dell'IA. Alcuni stati, ad esempio, hanno approvato leggi per proteggere la privacy biometrica, imponendo il consenso esplicito per la raccolta di dati biometrici, come le impronte digitali o i volti, con sanzioni per eventuali violazioni.

In Europa, il GDPR ha stabilito un quadro normativo che è diventato un modello globale, imponendo obblighi rigorosi riguardo al trattamento dei dati personali. Il GDPR ha introdotto il concetto di responsabilità dei dati, imponendo alle aziende di adottare misure adeguate per garantire che i dati siano trattati in modo sicuro e conforme. Questo sistema ha influenzato anche la legislazione internazionale, poiché molte giurisdizioni hanno cercato di imitare il GDPR per armonizzare le leggi sulla privacy.

L'AIA (Artificial Intelligence Act) è un ulteriore passo avanti nella regolamentazione dell'IA in Europa. Questo atto mira a stabilire un quadro normativo per la gestione dell'IA, con un focus particolare sulla trasparenza e sull'etica nell'uso delle tecnologie IA. La legge mira a ridurre il rischio di discriminazione e ad aumentare la responsabilità da parte delle aziende che sviluppano o implementano modelli di IA, inclusi quelli generativi.

È importante notare che, nonostante gli sforzi per regolamentare l’uso dell'IA, ci sono ancora sfide legate all'adeguatezza delle normative rispetto all'evoluzione tecnologica. Le leggi esistenti non sempre affrontano adeguatamente le implicazioni sociali e sistemiche delle tecnologie emergenti. Ad esempio, la protezione della privacy nelle interazioni tra esseri umani e IA generativa, come nei chatbot, solleva questioni sulla trasparenza e sulla consapevolezza da parte degli utenti del coinvolgimento dell’IA. Inoltre, l’utilizzo di IA in settori delicati, come la giustizia, l'occupazione e la sanità, richiede un livello di supervisione che le normative attuali potrebbero non riuscire a garantire.

Un altro aspetto che merita attenzione è la crescente necessità di trasparenza nell'uso delle IA generative. L'adozione di algoritmi in grado di produrre contenuti complessi, come immagini, video e testi, solleva interrogativi su chi sia responsabile per l'uso improprio di questi strumenti e come possano essere utilizzati in modo etico. In questo contesto, i legislatori devono affrontare non solo la protezione della privacy, ma anche la protezione dei diritti umani e la promozione della giustizia sociale in un mondo sempre più digitalizzato.

In sintesi, mentre l'Unione Europea ha fatto progressi significativi nella regolamentazione della privacy e nell'adozione di leggi per proteggere i cittadini, gli Stati Uniti affrontano una realtà frammentata in cui il rischio di diseguaglianze e di abusi è più elevato. La protezione dei dati e la regolamentazione dell'IA richiedono una continua evoluzione delle leggi e una cooperazione internazionale per garantire che i diritti individuali siano tutelati in un contesto globale e tecnologicamente avanzato.

Come la governance dell'Intelligenza Artificiale può promuovere uno sviluppo responsabile: il Processo AI di Hiroshima

Nel maggio del 2023, sotto la presidenza giapponese, i paesi del G7 hanno lanciato il Processo AI di Hiroshima (HAIP), un'iniziativa internazionale per garantire lo sviluppo responsabile dell'intelligenza artificiale avanzata. Questo forum globale mira a promuovere l’uso sicuro e affidabile dell’AI, affrontando questioni etiche fondamentali e incoraggiando la cooperazione internazionale nella ricerca e nello sviluppo. Il processo si propone di stabilire standard globali che possano guidare il progresso tecnologico, assicurando che l’umanità benefici dei miglioramenti senza incorrere in rischi imprevisti.

Il quadro di governance che il Processo AI di Hiroshima promuove evita una definizione rigida delle tecnologie AI, optando invece per una delimitazione flessibile dei “sistemi AI più avanzati”, che includono modelli fondamentali e sistemi generativi. Questa scelta riflette il desiderio di adattarsi agli sviluppi futuri delle capacità e delle applicazioni dell'AI, in modo da rimanere allineati con i cambiamenti rapidi di un settore in continua evoluzione. Tale approccio aperto è cruciale in quanto le capacità dell’AI stanno crescendo a un ritmo sorprendente e le normative devono essere pronte a rispondere alle sfide emergenti.

Il quadro completo del Processo di Hiroshima è suddiviso in quattro elementi fondamentali, ciascuno dei quali contribuisce a promuovere una gestione e uno sviluppo responsabili dell'AI. Il primo di questi elementi è il rapporto dell'OCSE, che fornisce un'analisi dettagliata delle opportunità e dei rischi associati ai sistemi AI avanzati. Segue l'adozione dei Principi Guida Internazionali per tutti gli attori dell'AI (HIGP), che enunciano dodici principi generali destinati a guidare la progettazione, lo sviluppo, la distribuzione e l'uso dei sistemi AI senza entrare nei dettagli operativi. Un altro elemento fondamentale è il Codice di Condotta Internazionale per le organizzazioni che sviluppano AI avanzata (HCoC), che offre istruzioni pratiche specifiche per i progettisti di sistemi AI. Infine, viene enfatizzata la cooperazione internazionale in progetti legati all'autenticazione dei contenuti e alla creazione di etichette per identificare i contenuti generati dall'AI.

I dodici principi contenuti nei Principi Guida Internazionali (HIGP) si suddividono in tre gruppi principali: la gestione del rischio, il coinvolgimento degli stakeholder e le considerazioni etiche e sociali. La gestione del rischio riguarda principalmente l'identificazione e la mitigazione dei rischi associati allo sviluppo e all'uso di sistemi AI, garantendo che i rischi vengano ridotti a un livello ritenuto accettabile da tutte le parti interessate. La trasparenza, la responsabilità e la priorità alla ricerca di soluzioni per le sfide globali sono anch'esse aspetti cruciali di questa sezione. La seconda area fondamentale riguarda l'engagement degli stakeholder: la trasparenza nei confronti di tutti i soggetti coinvolti nel processo di sviluppo dell'AI è essenziale per costruire fiducia e per assicurare che le tecnologie siano allineate con gli interessi collettivi e sociali. Infine, la componente etica e sociale implica che l’AI debba essere sviluppata in maniera che rispetti i valori etici e le norme sociali universali, come la protezione della privacy e l’accesso equo alle tecnologie.

Il Codice di Condotta Internazionale (HCoC), che si fonda sugli stessi principi dei HIGP, fornisce indicazioni pratiche per le organizzazioni che operano nell’ambito dell'AI. Le sue linee guida sono concrete e mirano a garantire che i processi di sviluppo dell'AI siano allineati con le normative internazionali e con le esigenze di sicurezza, qualità e responsabilità. Ogni fase della vita di un sistema AI — dalla progettazione alla distribuzione, fino alla manutenzione post-implementazione — deve essere oggetto di rigorosi controlli. In particolare, la gestione dei rischi include attività come il testing approfondito (ad esempio, il "red-teaming"), il monitoraggio delle vulnerabilità dopo il lancio del sistema e l'adozione di misure di sicurezza per proteggere i componenti critici del sistema AI.

Un altro aspetto rilevante riguarda la trasparenza nella comunicazione con gli stakeholder. Le organizzazioni sono chiamate a mantenere un alto livello di apertura, fornendo informazioni dettagliate sulla funzionalità, le capacità e i rischi associati ai loro sistemi AI. Questo principio aiuta a prevenire la sfiducia pubblica e a garantire che i cittadini, i governi e le altre entità possano essere consapevoli delle implicazioni delle tecnologie emergenti.

Il quadro delineato dal Processo AI di Hiroshima fornisce un approccio olistico alla governance dell’AI avanzata, promuovendo una cultura di responsabilità e cooperazione internazionale. L'integrazione di principi etici e la centralità della sicurezza sono aspetti cruciali per limitare i potenziali danni dell'AI e per orientare il suo sviluppo verso obiettivi comuni che abbiano un impatto positivo per tutta l’umanità.

Quando si affronta il futuro dell'AI, è fondamentale ricordare che le tecnologie emergenti non sono neutre: esse sono frutto delle scelte fatte da coloro che le sviluppano e le regolano. Le politiche pubbliche e le normative devono essere in grado di tenere il passo con i rapidi cambiamenti, ma allo stesso tempo devono garantire che lo sviluppo tecnologico non vada a scapito della sicurezza, della libertà individuale o della giustizia sociale. Il coinvolgimento attivo di tutti gli attori, dai governi alle aziende fino ai cittadini, è essenziale per costruire un futuro in cui l'AI possa essere un'opportunità e non una minaccia.

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