L'Intelligenza Artificiale generativa (AI generativa) ha il potenziale di trasformare radicalmente vari settori, creando nuovi contenuti, dalle immagini alla scrittura, dalla musica alla simulazione video. Tuttavia, questa tecnologia, pur essendo una delle più promettenti, solleva anche numerosi interrogativi etici e sfide, in particolare riguardo alla sua affidabilità.

La fiducia nei contenuti generati dall’AI è una delle preoccupazioni principali, in quanto questi contenuti potrebbero non essere facilmente distinguibili da quelli creati da esseri umani, ma senza la stessa garanzia di veridicità o coerenza. In particolare, l'AI generativa può presentare rischi significativi come pregiudizi incorporati, discriminazione, e la mancanza di trasparenza su come i modelli arrivano alle loro conclusioni. Questi rischi sono amplificati dalla difficoltà di comprendere i meccanismi che governano i modelli di machine learning, che spesso agiscono come "scatole nere".

Un altro aspetto cruciale da considerare è l'etica dei contenuti generati dall'AI, che solleva la questione di chi detiene la responsabilità legale per i contenuti prodotti. Se un modello generativo produce risultati offensivi, ingannevoli o dannosi, chi è responsabile di tali output? Le risposte a queste domande sono essenziali per sviluppare un quadro normativo che garantisca l’utilizzo sicuro e giusto dell’AI.

Per mitigare questi rischi, è necessario sviluppare principi chiari per l’uso etico, sicuro e affidabile dell'AI generativa. Tali principi devono includere la promozione della trasparenza, la responsabilità e la protezione della privacy, ma anche l’inclusione di meccanismi per la prevenzione di discriminazioni implicite nei modelli. La regolamentazione dell'AI, come quella introdotta dal Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR) dell'Unione Europea, è già un passo verso la creazione di un ambiente in cui i sistemi di AI possano essere sviluppati e utilizzati in modo più sicuro e giusto.

La fiducia nei contenuti generati dall’AI non può essere raggiunta solo con la tecnologia, ma richiede anche un impegno normativo, etico e sociale. La cooperazione tra sviluppatori, politici e la società civile è fondamentale per formare un consenso su come gestire l’AI generativa in modo che il suo potenziale creativo non venga ostacolato da conseguenze dannose.

Nel contesto dello sviluppo dell’AI generativa, un esempio utile potrebbe essere quello della cucina. Immagina uno chef talentuoso che vuole creare nuovi piatti. Questo chef ha studiato un vasto libro di ricette da cui trae ispirazione, ma non copia esattamente alcuna ricetta. Anzi, miscela tecniche, ingredienti e combinazioni di sapori in modo innovativo per creare qualcosa di unico. Così funziona l’AI generativa: apprende dai dati e genera nuovi contenuti, combinando e rielaborando ciò che ha imparato, per creare qualcosa di nuovo e originale. In altre parole, l'AI generativa si basa sull'apprendimento di modelli dai dati per produrre contenuti innovativi, ma come per lo chef, c’è sempre una componente di rischio nell'interpretazione e nella creazione di nuovi piatti (contenuti).

L'evoluzione di questa tecnologia può essere tracciata indietro nel tempo. Dalle prime tecnologie AI basate su sistemi a regole negli anni ’60 e ’80, che producevano risultati predeterminati, ai modelli probabilistici e alle macchine di Boltzmann nei ’90, fino ai progressi degli anni 2000 con le Reti Neurali Avversarie Generative (GANs), l'AI generativa ha visto un significativo miglioramento nella sua capacità di apprendere e produrre contenuti realistici e vari. Negli anni 2010, l'introduzione delle GANs e di altri modelli come i Variational Autoencoders (VAEs) ha portato a un'esplosione nella qualità delle immagini, del suono e dei testi generati. Oggi, con il continuo sviluppo di modelli avanzati come i Transformer (es. GPT-3), l'AI generativa è diventata una parte integrante di molte applicazioni moderne.

Gli approcci più diffusi nell'AI generativa oggi sono quelli che utilizzano le GANs, una tecnologia che funziona grazie alla competizione tra due modelli: uno generativo, che crea dati, e uno discriminativo, che cerca di distinguere tra dati reali e generati. Questo processo di “competizione” aiuta a migliorare continuamente la qualità dei contenuti prodotti dall’AI. Le GANs hanno trovato applicazioni in vari settori, dalla creazione di immagini fotorealistiche all’arte, dalla musica alla moda, e persino nella creazione di nuovi modelli di business.

Un altro approccio significativo è l’utilizzo dei modelli di trasformatori, che sono diventati la base per l’elaborazione del linguaggio naturale. Modelli come GPT-3, che generano testi estremamente complessi e coerenti, hanno rivoluzionato la scrittura automatica, l’assistenza virtuale e la traduzione linguistica, ampliando enormemente le capacità creative e produttive delle macchine.

Tuttavia, nonostante l'evoluzione e i successi, c'è ancora molto lavoro da fare per garantire che l'AI generativa sia utilizzata in modo etico. La trasparenza dei modelli, la gestione dei pregiudizi nei dati di addestramento e l'adozione di norme internazionali sono essenziali per evitare che questi potenti strumenti vengano utilizzati in modo irresponsabile. L’integrazione di principi etici nella progettazione e nell’uso dell’AI non è solo una necessità legale, ma anche una garanzia di equità e giustizia.

Come si valuta la credibilità delle fonti di notizie e il ruolo dell'IA generativa nella fiducia digitale

Il processo di identificazione e valutazione dell'affidabilità delle fonti di notizie è stato standardizzato attraverso un sistema di valutazione basato su algoritmi, che ha l'obiettivo di garantire una misurazione accurata della veridicità delle informazioni, soprattutto nell'ambito delle notizie online e multimediali. Il sistema mira a costruire fiducia e accettazione da parte del pubblico, permettendo così di distinguere le fonti affidabili da quelle non affidabili. Non solo l'IEEE SA (Institute of Electrical and Electronics Engineers Standards Association), ma anche l'ISO/IEC (Organizzazione Internazionale per la Standardizzazione e la Commissione Elettrotecnica Internazionale) hanno sviluppato standard relativi alla fiducia nelle tecnologie dell'informazione. Questi standard si concentrano su metodi per costruire sistemi di intelligenza artificiale (IA) affidabili e su strategie per affrontare i rischi legati a queste tecnologie.

La questione etica dell'IA è sempre più rilevante, con numerosi studi e documenti che esplorano le linee guida per garantire uno sviluppo responsabile di queste tecnologie. Uno dei principali contributi è quello di Anna Jobin e colleghi, che hanno analizzato i principi etici dell'IA, identificando i cinque più ricorrenti: trasparenza, giustizia ed equità, non-maleficenza, responsabilità e privacy. Questi principi non sono solo teorie astratte, ma costituiscono la base di un framework per l'adozione etica dell'IA, affrontando questioni cruciali come la giustizia nelle decisioni automatizzate e la protezione dei dati sensibili. Un altro esempio di approccio etico è quello di Zhicheng Lin, che ha elaborato linee guida specifiche per l'IA generativa, focalizzandosi su aspetti come la protezione della privacy, la trasparenza nell'uso dei modelli e la prevenzione dei danni sociali.

Il governo dei dati è un altro elemento essenziale nell'ecosistema dell'IA generativa. I sistemi di IA, come quelli che generano linguaggio o immagini, dipendono da vasti set di dati per apprendere schemi e relazioni. La governance dei dati diventa quindi fondamentale per garantire l'uso etico e responsabile dei dati durante l'intero ciclo di vita dell'IA. Le aziende, come Google e Amazon Web Services, hanno implementato politiche rigorose di governance dei dati per garantire che i dati utilizzati per addestrare i modelli di IA siano sicuri, etici e trasparenti. Questo tipo di governance è cruciale non solo per il rispetto della privacy degli utenti, ma anche per migliorare la qualità e la pertinenza delle risposte generate dai modelli di IA.

Inoltre, la trasparenza e la spiegabilità dei modelli di IA sono principi essenziali per garantire che i sistemi siano comprensibili e responsabili nei confronti degli utenti. La trasparenza implica che le operazioni e gli algoritmi del sistema siano chiari e accessibili, mentre la spiegabilità riguarda la capacità di interpretare le decisioni e i risultati generati dall'IA. In un contesto in cui l'IA è sempre più presente nelle decisioni quotidiane, come la generazione di contenuti informativi, la capacità di comprendere e spiegare il funzionamento dei modelli diventa cruciale per mantenere la fiducia degli utenti.

I ricercatori hanno enfatizzato che l'integrazione di un'etica robusta nell'IA generativa non si limita alla formulazione di principi astratti, ma richiede anche la messa in atto di politiche concrete che riguardano la privacy, la sicurezza e la non discriminazione. Per esempio, Jonathan Luckett ha esaminato le sfide e le regolazioni legate all'IA generativa negli Stati Uniti, proponendo politiche per garantire uno sviluppo responsabile e etico. Tra le sue raccomandazioni c'è la necessità di adottare misure di sicurezza avanzate, protezione della privacy e prevenzione della discriminazione nelle applicazioni di IA.

Il miglioramento continuo delle linee guida etiche per l'IA è fondamentale per adattarsi all'evoluzione della tecnologia. L’uso di tecniche come l'addestramento continuo dei modelli e l'adozione di meccanismi di enforcement efficaci sono passi necessari per evitare che l'IA generativa venga utilizzata in modo irresponsabile o dannoso. L’etica dell’IA deve essere vista come un campo dinamico e in continua evoluzione, in cui le normative e le best practices devono essere costantemente aggiornate per rispondere alle nuove sfide poste dalle tecnologie emergenti.

Anche la governance dei dati gioca un ruolo centrale. La gestione accurata dei dati non solo ottimizza l'efficacia dei modelli di IA, ma garantisce anche che le informazioni siano utilizzate in modo sicuro e trasparente, rispettando la privacy degli utenti e mantenendo standard etici elevati. L'adozione di pratiche di governance dei dati robuste, come l’uso di approcci avanzati come il Retrieval Augmented Generation (RAG), è fondamentale per migliorare la qualità e la sicurezza delle risposte generate dall'IA.

In sintesi, l'approccio etico all'IA generativa non può essere separato dalla governance dei dati, dalla trasparenza e dalla responsabilità. È essenziale che le aziende e gli sviluppatori di tecnologie comprendano la necessità di creare modelli che siano non solo potenti ed efficienti, ma anche responsabili e rispettosi dei diritti degli utenti. Il futuro dell’IA generativa dipende dalla nostra capacità di mantenere l'equilibrio tra innovazione tecnologica e principi etici fondamentali.

Come garantire trasparenza, spiegabilità, equità e responsabilità nell'intelligenza artificiale generativa

Il concetto di trasparenza nell'intelligenza artificiale generativa si riferisce alla capacità di rendere i meccanismi decisionali facilmente comprensibili per gli utenti. Ciò implica una comprensione chiara di come è stato addestrato il modello AI, quali dati sono stati utilizzati e quali fattori influenzano i suoi output. La spiegabilità, d’altra parte, si concentra sull'abilità di far comprendere agli utenti perché un determinato risultato o una decisione sia stato generato dall'intelligenza artificiale. Questo processo prevede l’offerta di spiegazioni interpretabili e giustificazioni per le azioni dell’AI in modo chiaro e comprensibile. La trasparenza e la spiegabilità sono essenziali per l’AI generativa per molteplici motivi. In primo luogo, esse promuovono la fiducia e la sicurezza tra gli utenti, permettendo loro di comprendere e validare il comportamento e gli output dell’AI. Questo aspetto è particolarmente rilevante in applicazioni sensibili come la sanità o la finanza, dove gli utenti devono poter contare su raccomandazioni o decisioni generate dall’AI che siano affidabili e ben fondate.

Inoltre, la trasparenza e la spiegabilità facilitano la responsabilità e la conformità normativa, permettendo alle organizzazioni di dimostrare l’equità, l'affidabilità e la solidità etica dei loro sistemi AI. Diverse strategie sono state proposte per migliorare la trasparenza e la spiegabilità nell'AI generativa. Le organizzazioni dovrebbero adottare pratiche di dati trasparenti, documentando le fonti dei dati, le fasi di pre-elaborazione e qualsiasi bias o limitazione intrinseca nei dati di addestramento. Meta ha introdotto strumenti innovativi in grado di identificare marcatori invisibili su larga scala, etichettando immagini provenienti da fonti diverse come Google, OpenAI, Microsoft, Adobe, Midjourney e Shutterstock, come parte della loro iniziativa di aggiungere metadati alle immagini prodotte dai loro strumenti. In secondo luogo, i modelli AI dovrebbero essere progettati con l’interpretabilià in mente, utilizzando tecniche come i meccanismi di attenzione, l'analisi dell'importanza delle caratteristiche o la distillazione dei modelli per fornire approfondimenti sul processo decisionale del modello.

Una delle linee guida proposte da Nicole Reineke per facilitare la spiegabilità nell'AI generativa riguarda la semplificazione del modello, riducendo il numero di strati nelle reti neurali per favorire una maggiore comprensione e interpretazione delle decisioni del modello. Inoltre, strumenti di interpretabilità come le mappe di attenzione possono essere utilizzati per visualizzare le parti più significative di un’immagine di input rispetto al risultato ottenuto. Le organizzazioni dovrebbero prioritizzare lo sviluppo di tecniche di AI spiegabili, che permettano agli utenti di interagire e comprendere gli output e le raccomandazioni generate dai sistemi AI. Un altro punto importante è quello della supervisione umana, che deve essere garantita per assicurarsi che il modello AI prenda decisioni in modo responsabile ed etico. Infine, un monitoraggio continuo, una valutazione e una validazione della trasparenza e della spiegabilità dei sistemi AI sono cruciali per garantirne l'efficacia e l'affidabilità nel lungo periodo.

Nel contesto dell'AI generativa, il bias si riferisce a errori o imprecisioni sistematici nei risultati generati, causati da dati di addestramento sbilanciati o non rappresentativi, da un design algoritmico inadeguato o da altri fattori. Questi bias possono manifestarsi in diverse forme, come bias razziali, di genere o socio-economici, portando a risultati ingiusti o discriminatori nel contenuto generato. La giustizia, invece, riguarda il trattamento equo degli individui o dei gruppi rappresentati nel contenuto generato. Essa assicura che il sistema AI non produca output che favoriscano o discriminino determinate demografie o caratteristiche. Promuovere la giustizia nell'AI generativa è fondamentale per motivi etici, per evitare danni e per garantire che l'AI operi nel rispetto dei diritti umani e della dignità di tutti gli individui.

Ridurre i bias e promuovere l'equità è di fondamentale importanza, soprattutto per evitare la perpetuazione di stereotipi e disuguaglianze. Ad esempio, alcune ricerche hanno rivelato che alcuni strumenti AI generano immagini di persone con lavori ben retribuiti con tonalità di pelle più chiare, mentre le persone con tonalità di pelle più scura sono rappresentate con ruoli sociali più umili. Affrontare i bias e promuovere l'equità può quindi aiutare a ridurre il rischio di produrre contenuti dannosi o discriminatori, promuovendo una società più inclusiva e giusta.

Diverse strategie sono state suggerite per promuovere l’equità nell'AI generativa. I dati di addestramento utilizzati per sviluppare i modelli devono essere diversificati, rappresentativi e privi di bias. Le tecniche di pre-elaborazione dei dati possono essere applicate per mitigare i bias nei dati di addestramento, come ad esempio l’utilizzo di strategie di campionamento o di aumentazione dei dati. Inoltre, le organizzazioni dovrebbero considerare l'equità nel design degli algoritmi AI. Una metodologia proposta per ridurre il bias nelle immagini generate senza necessitare di un riaddestramento completo include la modifica della distribuzione semantica interpretabile nello spazio latente per ottenere una generazione delle immagini più equilibrata, garantendo al contempo la diversità dei campioni.

Le organizzazioni possono anche ricorrere al coinvolgimento di utenti e stakeholder per identificare eventuali problemi di bias o di equità nel contenuto generato. Strumenti open-source come BiasTestGPT e BiasTestVQA offrono funzionalità intuitive e adattabili per la valutazione dei bias sociali nei modelli AI, facilitando il rilevamento e la misurazione dei bias sociali in modo semplice e accessibile.

Il concetto di responsabilità nell'AI generativa implica che i sviluppatori, le organizzazioni e gli altri stakeholder siano responsabili nel garantire che i sistemi AI creati siano trasparenti, affidabili ed etici. Questo implica essere responsabili delle decisioni prese dai sistemi AI, dei risultati che producono e delle conseguenze che comportano. Le organizzazioni devono impegnarsi a rendere i loro sistemi AI più trasparenti, equi e responsabili, adottando politiche chiare per monitorare costantemente il funzionamento e l'adozione di tali tecnologie.

Qual è l'approccio normativo per garantire la concorrenza nel mercato dell'Intelligenza Artificiale generativa?

L'atto sul trattamento dei dati, recentemente introdotto nell'Unione Europea, si propone di promuovere l'equità nell'economia dei dati, stimolare l'innovazione e sostenere la concorrenza. Questi principi sono cruciali per lo sviluppo e la crescita dell'ecosistema dell'Intelligenza Artificiale (IA). La regolamentazione nei principali mercati digitali, come quelli dell'Unione Europea, degli Stati Uniti e del Regno Unito, ha dimostrato un approccio proattivo nell'affrontare le sfide competitive poste dall'Intelligenza Artificiale generativa (GenAI) e dai mercati digitali in generale.

Ogni giurisdizione ha riconosciuto la necessità cruciale di garantire che i rapidi progressi dell'IA non portino alla formazione di monopoli consolidati o a una frenata dell'innovazione. L'Unione Europea, in particolare, ha adottato un approccio multilivello che include l'applicazione delle leggi antitrust, il monitoraggio dei mercati e la regolamentazione specifica per il settore, come l'AI Act, il Digital Markets Act e il Data Act. Queste normative mirano collettivamente a ridurre i rischi legati alla concentrazione del mercato e a pratiche anticoncorrenziali, intervenendo su risorse chiave come i dati, la potenza di calcolo e i modelli fondamentali, creando al contempo un ambiente favorevole all'ingresso di nuovi operatori e alla promozione dell'innovazione. L'approccio dell'UE cerca di bilanciare la necessità di supervisione normativa con la preservazione di una concorrenza aperta, in particolare in un mercato GenAI ancora nascente ma in rapida espansione.

Tuttavia, sebbene queste misure regolatorie rispondano a molte delle preoccupazioni immediate in materia di concorrenza, la loro efficacia a lungo termine è ancora da valutare. Gli ecosistemi digitali e le dinamiche dell'IA sono complessi e in continua evoluzione. La possibilità che la GenAI crei nuove strutture monopolistiche, a causa della sua dipendenza da enormi quantità di dati, risorse computazionali significative e effetti di rete, rappresenta una sfida costante. La regolamentazione dovrà rimanere adattabile e vigilante per garantire che i mercati della GenAI e delle tecnologie correlate rimangano competitivi e inclusivi.

L'approccio normativo dell'UE è ambizioso e complesso, ma è ancora troppo presto per valutare pienamente il suo impatto sulle dinamiche di mercato. Man mano che queste normative vengono implementate, sarà fondamentale monitorare se riescono a limitare il potere di mercato dei principali attori, prevenire pratiche anticoncorrenziali e favorire un ambiente più competitivo e innovativo. La vera prova di queste normative sarà la loro capacità di sostenere un paesaggio competitivo man mano che la tecnologia GenAI matura e diventa sempre più integrata in vari settori.

Per mantenere la competitività nell'ecosistema dei modelli fondamentali, le politiche pubbliche devono dare priorità al supporto dell'innovazione tra i fornitori di modelli fondamentali. Ciò richiede una visione chiara degli obiettivi normativi, l'istituzione di regole specifiche e misure di applicazione robuste. Secondo Schrepel, l'antitrust computazionale è un campo in crescita che utilizza l'informatica giuridica per automatizzare e migliorare le procedure antitrust. Le agenzie a livello globale stanno creando team di analisi dei dati, assumendo informatici e utilizzando strumenti come il machine learning per la rilevazione di cartelli, l'elaborazione del linguaggio naturale e l'analisi delle reti. L'intelligenza artificiale gioca un ruolo fondamentale in questi sforzi, migliorando la capacità delle agenzie di concorrenza di rilevare e far rispettare le normative in modo più rapido ed efficace. Tuttavia, per permettere il progresso dell'antitrust computazionale, è necessario che vengano stabiliti regole e standard per disciplinare l'uso di questi strumenti e incentivare il loro sviluppo.

Nonostante l'importanza di tali misure, è essenziale che l'agenda normativa e politica non diventi troppo complessa o imponga costi di conformità che i piccoli e medi operatori non possano sostenere. Le autorità di concorrenza del G7 hanno sviluppato principi per proteggere la concorrenza nell'ecosistema dell'IA. Questi principi possono servire a promuovere la concorrenza e a stimolare l'innovazione: trattamenti equi, evitare tattiche di esclusione, garantire l'interoperabilità come fattore chiave per la concorrenza, e offrire scelte diverse per aziende e consumatori nell'ecosistema dell'IA, consentendo una concorrenza che riduca il rischio di "lock-in" che possa limitare la possibilità di scelta.

In sintesi, garantire un panorama competitivo nell'era della GenAI richiede un approccio equilibrato che promuova l'innovazione, prevenendo al contempo gli abusi di mercato e assicurando l'uso etico delle risorse computazionali, dei dati e dei modelli (input a monte) e una corretta implementazione delle applicazioni (output a valle). La vera sfida sarà mantenere la concorrenza aperta, tutelando le piccole e medie imprese, ed evitare che l'innovazione venga ostacolata dalla concentrazione del mercato nelle mani di pochi attori dominanti.

Come l'intelligenza artificiale potrebbe trasformare l'applicazione della Business Judgement Rule nelle decisioni aziendali

La Business Judgement Rule (BJR) è uno degli standard di revisione giuridica più significativi nel diritto societario, soprattutto negli Stati Uniti, dove i contenziosi sono frequenti. Essa protegge le decisioni del consiglio di amministrazione o degli ufficiali aziendali da un esame rigoroso della correttezza (‘entire fairness’) previsto dalla legge del Delaware, a meno che una denuncia ben formulata non fornisca prove sufficienti che i direttori o gli ufficiali abbiano violato i loro doveri fiduciari, o che il processo decisionale fosse inadeguato e fondamentalmente ingiusto, come nel caso di conflitti di interesse o di mancanza di indipendenza nelle decisioni. In sostanza, la BJR funge da ‘porto sicuro’ per la maggior parte delle decisioni aziendali, che siano di grande o piccola entità.

Prendendo in considerazione il contesto giuridico australiano, la Business Judgement Rule, che secondo la nostra opinione rappresenta una chiara espressione statutaria dei doveri di diligenza, lealtà e attenzione previsti dalla giurisprudenza, stabilisce che per tutte le decisioni aziendali, i direttori o gli ufficiali devono esercitare i loro poteri e adempiere ai loro doveri con un grado di cura e diligenza che sarebbe ragionevolmente previsto da una persona di buon senso, tenendo conto delle circostanze specifiche della società. Le decisioni sono considerate legittime se prese in buona fede, per uno scopo appropriato, senza un interesse personale nel soggetto della decisione, e dopo essersi informati in modo adeguato sugli aspetti rilevanti, ritenendo che la decisione sia nel miglior interesse della società.

In un contesto simile, l’introduzione di sistemi di intelligenza artificiale generativa nelle decisioni aziendali potrebbe influenzare l'interpretazione di questi requisiti, in particolare per quanto riguarda l'obbligo di informarsi prima di prendere una decisione. La tecnologia di oggi, con l'accesso a enormi volumi di dati (Big Data) e il potenziale dell'intelligenza artificiale, comporta che la quantità di informazioni disponibili sia immensamente più grande rispetto al passato. L'uso di sistemi AI avanzati, che si prevede aumenteranno notevolmente con l'evoluzione della computazione quantistica, dovrebbe aumentare le aspettative di diligenza da parte dei consiglieri. Questo comporta che le informazioni relative a una decisione, che un tempo sarebbero state difficili da ottenere, sono ora facilmente accessibili e devono essere correttamente integrate nei processi decisionali.

Per esempio, le informazioni ottenute tramite AI possono fornire indicazioni cruciali su una serie di questioni materiali che un consiglio di amministrazione deve considerare: il valore reale di una società target per un’acquisizione, la tempistica migliore per un'IPO (offerta pubblica iniziale), l’adeguatezza delle retribuzioni esecutive per attrarre e mantenere i migliori talenti, le prospettive di successo di farmaci contro il cancro, il valore potenziale dei rischi derivanti da cyberattacchi, le realtà delle passività a lungo termine di un gruppo aziendale globale e l'accuratezza dei bilanci annuali e degli impegni ESG di un potenziale investito.

L’utilizzo di AI generativa, quindi, sta cambiando il modo in cui le decisioni aziendali possono essere prese e, di conseguenza, come vengono valutati i livelli di diligenza nelle decisioni. Se un consiglio di amministrazione non si avvale di tutte le potenzialità offerte da queste tecnologie, si potrebbe ritenere che non abbia preso una decisione informata nel miglior interesse della società. La disponibilità di un tale volume di dati e la sua integrazione nei processi decisionali rendono il concetto di "diligenza" sostanzialmente diverso da come era inteso in passato.

Un ulteriore impatto significativo dell’intelligenza artificiale riguarda il sistema di controlli aziendali. Negli Stati Uniti, ad esempio, le decisioni aziendali sottoposte a potenziali conflitti di interesse o a incentivi finanziari contrari agli interessi aziendali sono soggette a un esame di ‘intera correttezza’ da parte dei tribunali, particolarmente nel Delaware. La revisione è più rigorosa quando il consiglio di amministrazione è in conflitto o controllato da un azionista dominante. In queste situazioni, è necessario che le parti coinvolte dimostrino che la decisione è stata presa in modo equo, sia sotto il profilo del processo che del prezzo. L’AI potrebbe anche influenzare questi processi, contribuendo a determinare con maggiore precisione se una decisione aziendale sia stata presa in maniera equa e senza conflitti.

Per il futuro della Business Judgement Rule, l’uso dell’intelligenza artificiale generativa sarà cruciale. La principale modifica che si prevede sarà la valutazione dell’obbligo di informarsi prima di prendere una decisione, non solo sulla base dei dati tradizionali ma considerando anche l’utilizzo di strumenti avanzati come l'AI per raccogliere, analizzare e interpretare informazioni. Questo cambiamento nella definizione di “diligenza” potrebbe portare a una revisione del modo in cui vengono applicate le regole e a una maggiore enfasi sul fatto che i consigli di amministrazione utilizzino tutte le risorse a loro disposizione per prendere decisioni veramente informate.

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