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L'intelligenza artificiale generativa (IA generativa) sta cambiando profondamente il panorama dell'innovazione, sollevando interrogativi rilevanti in merito alla valutazione della "non ovvietà" di un'invenzione, un requisito fondamentale per il rilascio di brevetti. Alcuni esperti sostengono che l'uso di strumenti di IA possa rendere più facile per una persona con ordinaria abilità nel settore (PHOSITA) risolvere problemi che altrimenti sarebbero stati considerati non ovvi. Tuttavia, è importante notare che la portata di questa trasformazione potrebbe essere stata sovrastimata.
Sebbene l'IA generativa possieda un enorme potenziale per aumentare le capacità creative degli individui, non è realistico pensare che possa risolvere istantaneamente tutti i problemi del mondo. Come sottolineato da Dan Burk, "i sistemi di apprendimento automatico trovano solo ciò che gli esseri umani progettano di trovare, entro parametri
Come affrontare i rischi legati all'Intelligenza Artificiale Generativa e alla protezione del consumatore: una sfida per la regolamentazione dell'UE
L'intelligenza artificiale generativa (GenAI) e i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) stanno trasformando il panorama dei servizi digitali e del consumo, ma con questa evoluzione emergono nuovi rischi difficili da prevedere e da gestire con i tradizionali strumenti di protezione dei consumatori. Uno dei problemi principali è legato alla difficoltà di ottenere un consenso informato nelle interazioni con le IA, dove l'utente spesso non è pienamente consapevole della portata della raccolta e dell'uso dei propri dati. L'anonimato degli algoritmi che alimentano queste tecnologie crea una barriera che rende ardua la trasparenza, fondamentale per una corretta protezione.
Un aspetto fondamentale riguarda il rischio di discriminazione algoritmica. Gli algoritmi e i sistemi GenAI, addestrati su enormi quantità di dati, possono involontariamente perpetuare pregiudizi sociali e disuguaglianze già presenti nei dati di addestramento. Questo fenomeno può generare danni tangibili ai consumatori, soprattutto quando si tratta di decisioni automatizzate che influenzano, ad esempio, l'accesso a crediti, opportunità di lavoro o altri servizi vitali. La sfida per i legislatori e i regolatori è duplice: da un lato, devono rispondere ai problemi legati alla trasparenza e alla privacy, dall'altro, devono affrontare la questione di come distribuire la responsabilità quando i consumatori subiscono danni a causa dei suggerimenti o delle previsioni di un sistema IA.
La difficoltà di attribuire la responsabilità ai singoli attori – che si tratti di sviluppatori, piattaforme o altri intermediari – crea una zona grigia nel campo del diritto, dove i consumatori si trovano privi di strumenti adeguati per cercare giustizia o risarcimenti. I tradizionali modelli di consenso informato, che richiedono una chiara divulgazione delle pratiche di trattamento dei dati, risultano insufficienti in un contesto in cui la comprensione delle tecnologie stesse è limitata, e le informazioni fornite sono spesso troppo complesse per essere comprese dalla maggior parte degli utenti.
Questo scenario richiede un ripensamento radicale dei meccanismi di protezione dei consumatori. In particolare, si è cominciato a parlare di principi come la "privacy by design" e la "fairness by design", che mirano a integrare i diritti dei consumatori direttamente nella progettazione dei sistemi IA. Questo approccio preventivo, che inserisce principi di privacy e giustizia fin dalle prime fasi di sviluppo dei sistemi IA, è un passo importante verso la creazione di tecnologie più etiche. Ma questa è ancora una strada nuova e le incertezze sono notevoli, sia riguardo alla sua efficacia che alla sua piena implementazione.
In parallelo, il quadro normativo dell'Unione Europea, pur essendo all'avanguardia in alcune aree come la protezione dei dati personali con il GDPR, non sembra essere adeguato per affrontare in modo integrato le sfide poste dall'intelligenza artificiale generativa. Le normative esistenti, pur offrendo protezione in specifici settori come la privacy o i diritti dei consumatori, sono spesso frammentate e non riescono a rispondere adeguatamente alle problematiche globali create dall'uso di IA nei servizi digitali. Sebbene la legislazione europea in materia di diritto del consumatore, come la Direttiva sulle pratiche commerciali sleali (UCPD), abbia tentato di stabilire criteri di trasparenza e correttezza, l'evoluzione rapida delle tecnologie IA ha messo in evidenza le lacune di queste normative, incapaci di adattarsi alla velocità con cui emergono nuove tecniche di manipolazione comportamentale.
La questione è resa ancora più complessa dalla varietà delle applicazioni IA nei diversi settori: dalla pubblicità personalizzata all'algoritmo di raccomandazione sui social media, che spesso manipola inconsapevolmente le decisioni degli utenti. Questa pluralità di applicazioni richiede un quadro normativo flessibile che possa adattarsi in modo dinamico ai cambiamenti delle tecnologie.
Nel contesto europeo, una delle sfide più rilevanti è l'integrazione coerente delle normative esistenti. La mancanza di una strategia complessiva che colleghi la protezione dei consumatori, la privacy dei dati, i servizi digitali e l'intelligenza artificiale porta a una regolamentazione disorganizzata e inadeguata. Nonostante la GDPR abbia posto standard elevati per la privacy, non affronta in modo completo le implicazioni etiche e sociali dell'uso dell'IA. Analogamente, la Digital Services Act (DSA) si concentra principalmente sulla moderazione dei contenuti e sulla responsabilità delle piattaforme, ma non affronta adeguatamente i rischi di manipolazione comportamentale e di pregiudizi algoritmici.
Inoltre, l'Artificial Intelligence Act (AIA), sebbene un passo importante verso la regolazione dell'IA, ha un focus limitato e non considera appieno le implicazioni di tipo etico, giuridico e sociale che l'IA genera. Nonostante i suoi obiettivi di trasparenza e responsabilità, il suo impatto nella protezione dei consumatori contro i rischi della manipolazione tramite IA rimane ancora incerto.
Un'altra difficoltà significativa riguarda l'applicazione della legislazione. La frammentazione della regolamentazione tra i vari Stati membri e la diversità nelle modalità di applicazione delle leggi contribuiscono all'incertezza e alla difficoltà di rispondere in modo tempestivo ed efficace alle sfide poste dall'intelligenza artificiale. Pertanto, diventa cruciale la creazione di strumenti normativi agili, come le “sandboxes” normative, che consentano di testare soluzioni innovative in contesti controllati.
Il futuro della regolamentazione dell'IA nell'UE dipende dalla capacità di superare questi ostacoli, sviluppando una visione integrata e sistematica che unisca le diverse aree di diritto e che sia sufficientemente flessibile per rispondere rapidamente alle evoluzioni tecnologiche.