A grande richiesta, un articolo (la cui lunghezza non ci permette di sintetizzare tutto in un solo post) sull’AI, e sui veri aspetti attraverso i quali si manifesta oggigiorno. Approcciamo il testo lungo i binari di una media sintesi, per poi passare , in un futuro secondo capitolo del tema, ad approfondimenti tecnici probabilmente più difficili da seguire ma non meno affascinanti.
La redazione dell’articolo è un lavoro a più mani con i nostri team di riferimento. La prima parte, che riguarda l’aspetto storico dell’AI, è opera del TEAM-DIGITAL
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Buona lettura!
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SECONDA PARTE: Regolamentare l’innovazione. Il confronto tra Europa e USA e il futuro dell’AI Act (2/2)
Dopo aver esplorato i principi etici che guidano la legislazione e aver analizzato il ruolo pionieristico del GDPR, è il momento di guardare al panorama globale. L’Intelligenza Artificiale non conosce confini, ma le risposte legislative delle superpotenze tecnologiche, Europa e Stati Uniti, sono profondamente diverse. Questa divergenza solleva un dilemma cruciale: come si può bilanciare la necessità di tutelare i cittadini con la spinta all’innovazione? La risposta a questa domanda definirà il futuro dell’AI.
Il Modello Europeo: Approccio “Top-Down” e Basato sul Rischio
L’Unione Europea, con la sua attenzione storica per la protezione dei dati e i diritti dei consumatori, ha scelto un approccio normativo “top-down” che culmina nell’AI Act. Questo regolamento, in fase avanzata di approvazione, è il primo nel suo genere al mondo. La sua architettura è basata su una classificazione dei sistemi AI a seconda del potenziale rischio che rappresentano per i diritti e la sicurezza delle persone.
- Rischio Inaccettabile: Questa categoria include sistemi considerati una minaccia alla democrazia e ai diritti fondamentali, come il cosiddetto “social scoring” (punteggio sociale) o la sorveglianza biometrica di massa in tempo reale. Questi sistemi sono vietati.
- Alto Rischio: Sistemi utilizzati in settori critici come la sanità, l’istruzione, l’immigrazione o le infrastrutture essenziali. Per poter essere immessi sul mercato, devono soddisfare requisiti stringenti, tra cui la qualità dei dati, la trasparenza e la supervisione umana. I fornitori di questi sistemi dovranno anche registrare i loro prodotti in un database europeo.
- Rischio Limitato e Minimo: La maggior parte dei sistemi AI, come chatbot, filtri antispam o videogiochi, rientra in queste categorie. Gli obblighi sono minimi, limitati principalmente alla trasparenza e alla corretta informazione per gli utenti.
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L’obiettivo dell’AI Act è chiaro: creare un quadro normativo uniforme per un mercato unico, proteggendo i cittadini e allo stesso tempo stabilendo un “golden standard” che possa diventare un punto di riferimento globale. Tuttavia, l’approccio rigido dell’UE è stato criticato per il rischio di soffocare l’innovazione, rallentando lo sviluppo di nuove tecnologie a causa dei costi e della complessità della conformità.
Il Modello Statunitense: Un Mosaico Settoriale e la Spinta all’Innovazione
Gli Stati Uniti, al contrario, hanno optato per un approccio più cauto e frammentario. Non esiste una singola legge federale sull’AI che ne regolamenti tutti gli aspetti. Invece, l’attenzione è su un modello settoriale, dove le singole agenzie governative (come la NIST o la FTC) si occupano di regolare l’AI nei loro specifici ambiti di competenza.
Questo approccio è guidato da una filosofia di laissez-faire che privilegia l’innovazione e la leadership tecnologica delle aziende private. Le iniziative legislative più importanti sono spesso non vincolanti o a carattere volontario:
- AI Bill of Rights: Lanciato dalla Casa Bianca, questo documento non è una legge, ma un insieme di cinque principi guida per lo sviluppo etico dell’AI, sottolineando il diritto alla protezione dei dati, alla trasparenza e alla non discriminazione.
- Executive Order: L’ordine esecutivo del presidente Joe Biden sull’AI, emesso di recente, impone nuovi standard di sicurezza e privacy per le aziende che sviluppano modelli di AI “fondazionali”, come i Large Language Models (LLM), pur mantenendo la flessibilità.
La critica principale a questo modello è la mancanza di uniformità e la possibile assenza di una protezione adeguata per i cittadini. La regolamentazione “a macchia di leopardo” potrebbe portare a un’asimmetria tra la rapidità con cui si sviluppa la tecnologia e la lentezza con cui le leggi riescono a reagire.
Space Symposium – Admin Bridenstine on Space Law (NHQ201904080016) by NASA HQ PHOTO is licensed under CC-BY-NC-ND 2.0
L’Eterno Dilemma e il Futuro della Regolamentazione
Il confronto tra il modello europeo e quello americano solleva il grande dilemma della nostra era digitale: come si regola una tecnologia in continua evoluzione senza soffocare la creatività? Il futuro potrebbe vedere una convergenza tra i due approcci, con l’Europa che cerca di introdurre maggiore flessibilità (ad esempio con le sandbox regolamentari) e gli USA che adottano principi più strutturati per garantire la sicurezza.
La regolamentazione dell’AI non è solo un problema tecnico, ma una sfida politica e filosofica che richiede un dialogo continuo. Le decisioni prese oggi plasmeranno non solo il mercato tecnologico, ma anche il nostro futuro collettivo.
Alcune delle fonti consultate:
AI Risk Management Framework, National Institute of Standards and Technology (NIST), 2023.
Final Text of the EU AI Act, European Parliament, 2024.
The EU AI Act: A Guide for Companies, The Information Technology and Innovation Foundation (ITIF), 2023.
Executive Order on the Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence, The White House, 2023.
A Blueprint for an AI Bill of Rights, White House Office of Science and Technology Policy (OSTP), 2022.
Ti diamo l’appuntamento alla terza parte dell’articolo! A presto!