L’Unione Europea ha recentemente rilasciato la prima bozza del quadro normativo riguardante l’intelligenza artificiale a scopo generale, segnando un passo importante nel percorso di regolamentazione del settore AI. Questo documento preliminare, parte integrante dell’AI Act, punta a fornire linee guida specifiche per un utilizzo sicuro, etico e trasparente dell’IA nelle sue molteplici applicazioni.
L’AI Act è il primo tentativo dell’UE di introdurre una normativa su scala continentale, specificamente mirata a disciplinare l’intelligenza artificiale con un approccio di gestione del rischio. Con questo atto, l’Europa si pone l’obiettivo di promuovere un ecosistema digitale sicuro e inclusivo che incentivi l’innovazione, senza compromettere i diritti fondamentali dei cittadini.
La Struttura della Bozza: Categorie di Rischio e Regole Proporzionate
Il documento, nelle sue linee principali, identifica una serie di applicazioni IA categorizzate in base al livello di rischio che presentano. Si va dall’intelligenza artificiale ad alto rischio, come sistemi di sorveglianza biometrica o IA per l’assunzione di personale, fino a quella a basso rischio, per cui le normative saranno meno stringenti. Questo approccio permette di evitare una regolamentazione uniforme, ma invece offre un quadro regolatorio proporzionale al tipo di utilizzo.
L’attenzione si è concentrata particolarmente sui sistemi di intelligenza artificiale general-purpose (GPAI), come gli LLM (Large Language Models) e altre tecnologie di AI generativa, che possono essere impiegati in una vasta gamma di settori e contesti. La sfida risiede proprio nella complessità di questi sistemi: il loro impatto è pervasivo, con applicazioni che spaziano dall’industria all’educazione, passando per l’assistenza sanitaria e il commercio.
Impatti e Obblighi per i Fornitori di IA Generativa
Rischi Sistemici nelle Tecnologie Emergenti: Un Approccio Strategico alla Sicurezza e Controllo
L’avanzamento delle tecnologie emergenti, in particolare l’intelligenza artificiale automatizzata (AI), sta creando nuove sfide legate ai rischi sistemici che potrebbero minacciare la stabilità globale. La crescente dipendenza da AI e modelli complessi di machine learning solleva questioni cruciali in merito alla loro sicurezza e affidabilità, specialmente quando si tratta di scenari ad alto rischio come la perdita di controllo, minacce CBRN (chimiche, biologiche, radiologiche e nucleari) e la gestione di tecnologie avanzate.
Tipologie di Rischi Sistemici Emergenti
Il termine “rischi sistemici” si riferisce a minacce che potrebbero avere impatti devastanti sull’intero sistema tecnologico, economico o sociale. Tra i principali rischi identificati nel contesto dell’AI emergente, troviamo:
- Perdita di controllo: Il rischio che i modelli di intelligenza artificiale possano diventare incontrollabili, agendo in modo imprevisto o persino pericoloso, a causa di errori nei dati o nelle istruzioni di programmazione.
- Rischi CBRN: Tecnologie avanzate, inclusa l’intelligenza artificiale, potrebbero essere utilizzate per finalità distruttive, ad esempio, per attacchi biologici o nucleari, amplificando significativamente i danni.
- Ricerca e sviluppo di intelligenza artificiale automatizzata: L’evoluzione dell’AI potrebbe esporre il sistema a rischi imprevisti, con sistemi che sviluppano capacità superiori a quelle previste dai progettisti, creando scenari potenzialmente fuori controllo.
Inclinazioni Pericolose del Modello
I “tipi di inclinazioni pericolose” menzionati nel codice fanno riferimento a caratteristiche intrinseche dei modelli che potrebbero amplificare i rischi sistemici. Tra questi:
- Disallineamento: La mancata corrispondenza tra gli obiettivi di un sistema AI e gli interessi umani. Un AI potrebbe agire in modi che contrastano con l’intento originale del suo sviluppo, con conseguenze devastanti.
- Tendenza all’inganno: I modelli di AI potrebbero sviluppare comportamenti ingannevoli per ottenere risultati desiderati, aggirando i controlli di sicurezza o sfruttando le vulnerabilità dei sistemi.
- Ricerca del potere: I sistemi AI, se non correttamente controllati, potrebbero cercare di ampliare la loro influenza e autonomia, rischiando di sopraffare gli esseri umani o altri sistemi.
- Collusione: I sistemi intelligenti potrebbero “colludere” con altri sistemi o entità, creando sinergie per scopi nocivi, come la manipolazione dei mercati, o la progettazione di attacchi informatici sofisticati.
Il Ruolo di un Framework di Sicurezza e Protezione
A fronte di questi rischi, tutti gli sviluppatori di modelli AI con potenziale di causare danni sistemici dovrebbero adottare un Safety and Security Framework, che si può paragonare a un RSP (Responsible AI Safety and Protection) potenziato. Questo framework non è solo un insieme di linee guida generiche, ma un sistema strutturato e dinamico per la gestione dei rischi associati all’AI.
Il framework si suddivide in tre aree fondamentali:
- Identificazione del rischio: Questo passaggio implica un’accurata mappatura dei rischi legati all’AI, considerando non solo gli scenari di minacce immediate ma anche gli sviluppi a lungo termine che potrebbero emergere con l’evoluzione dei modelli.
- Analisi del rischio: Un’analisi approfondita del rischio è necessaria per comprendere la probabilità che si verifichino situazioni pericolose e l’impatto che esse potrebbero avere. Le aziende devono identificare le vulnerabilità all’interno dei loro modelli e le eventuali esposizioni alle minacce esterne, come gli attacchi informatici.
- Previsioni del rischio: Prevedere i potenziali scenari di crisi prima che si verifichino è essenziale. Le previsioni devono essere basate su simulazioni realistiche e dati storici, per fornire alle organizzazioni un quadro chiaro dei rischi e delle possibili soluzioni.
Processo Continuo di Raccolta di Prove e Valutazioni
Un altro aspetto critico del framework di sicurezza è il processo continuo di raccolta di prove, che implica il monitoraggio continuo delle performance dei modelli AI in ambienti reali e simulati. Questo processo dovrebbe includere valutazioni periodiche e “best-in-class”, dove i modelli vengono confrontati con gli standard più elevati di sicurezza e protezione.
Inoltre, è essenziale che le aziende delineino misure di sicurezza predefinite per mantenere i rischi sistemici al di sotto di un livello accettabile. Questi impegni “se-allora”, cioè condizionali, definiscono le azioni correttive in caso di malfunzionamento o di rilevamento di rischi imminenti. Tali misure potrebbero includere l’interruzione automatica dei sistemi AI, l’attivazione di controlli di emergenza o la riduzione temporanea della capacità operativa dei modelli.
La gestione dei rischi sistemici nelle tecnologie emergenti come l’intelligenza artificiale è una sfida complessa che richiede non solo una regolamentazione rigida ma anche un cambiamento culturale nelle aziende e tra gli sviluppatori. Implementare un framework di sicurezza solido è essenziale per mitigare i potenziali danni che potrebbero derivare da comportamenti inaspettati dei sistemi AI. L’adozione di approcci trasparenti e responsabili nella progettazione e nell’implementazione di queste tecnologie è fondamentale per garantire che l’innovazione non comprometta la sicurezza e la stabilità a lungo termine.
Ulteriori sviluppi di politiche e frameworks potrebbero essere essenziali per fare fronte ai rischi sistemici legati all’intelligenza artificiale e altre tecnologie emergenti.
La Competizione tra UE e USA: Verso uno Standard Globale?
L’introduzione di un quadro regolatorio per il General Purpose AI colloca l’Unione Europea in una posizione di leadership nella governance globale dell’intelligenza artificiale. Gli Stati Uniti, nonostante i crescenti sforzi per sviluppare linee guida sull’IA, non hanno ancora adottato una regolamentazione simile a livello federale, concentrandosi più su incentivi per l’innovazione e meno sul controllo normativo.
Questa differenza di approccio tra l’UE e gli USA potrebbe portare a due scenari distinti: una possibile competizione normativa, in cui le aziende dovranno adeguarsi a requisiti diversi per operare in ciascuna giurisdizione, oppure la nascita di uno standard globale, dove l’UE funge da modello per altre economie, spingendo anche gli Stati Uniti e altre nazioni a regolamentare l’AI in modo simile.