Il Dilemma dei Dati dell’Intelligenza Artificiale: Privacy, Regolamentazione e il Futuro dell’Intelligenza Artificiale Etica

Le soluzioni basate sull’intelligenza artificiale stanno essere adottate rapidamente in diversi settori, servizi e prodotti ogni giorno. Tuttavia, la loro efficacia dipende interamente dalla qualità dei dati su cui sono addestrate – un aspetto spesso frainteso o trascurato nel processo di creazione del set di dati.

Man mano che le autorità di protezione dei dati aumentano la sorveglianza su come le tecnologie dell’intelligenza artificiale si allineano con le norme sulla privacy e la protezione dei dati, le aziende affrontano una crescente pressione per ottenere, annotare e raffinare i set di dati in modi conformi e etici.

Esiste veramente un approccio etico alla creazione di set di dati per l’intelligenza artificiale? Quali sono le più grandi sfide etiche delle aziende e come le stanno affrontando? E come i quadri giuridici in evoluzione influenzeranno la disponibilità e l’utilizzo dei dati di training? Esploriamo queste domande.

Privacy dei Dati e Intelligenza Artificiale

Per sua natura, l’intelligenza artificiale richiede molti dati personali per eseguire compiti. Ciò ha sollevato preoccupazioni sulla raccolta, conservazione e utilizzo di queste informazioni. Molte leggi in tutto il mondo regolamentano e limitano l’utilizzo dei dati personali, dalla GDPR e dal nuovo AI Act in Europa alla HIPAA negli Stati Uniti, che regola l’accesso ai dati dei pazienti nel settore sanitario.

Riferimento per la severità delle leggi sulla protezione dei dati in tutto il mondo / DLA Piper

Ad esempio, quattordici stati degli Stati Uniti hanno attualmente leggi sulla privacy dei dati complete, con sei altri che entreranno in vigore nel 2025 e all’inizio del 2026. La nuova amministrazione ha segnalato un cambio di approccio nell’applicazione della privacy dei dati a livello federale. Un focus chiave è la regolamentazione dell’intelligenza artificiale, enfatizzando la promozione dell’innovazione piuttosto che l’imposizione di restrizioni. Questo cambio include l’abrogazione di precedenti ordini esecutivi sull’intelligenza artificiale e l’introduzione di nuove direttive per guidare lo sviluppo e l’applicazione.

La legislazione sulla protezione dei dati sta evolvendo in vari paesi: in Europa, le leggi sono più severe, mentre in Asia o Africa tendono a essere meno stringenti.

Tuttavia, le informazioni personali identificative (PII) – come immagini facciali, documenti ufficiali come passaporti o qualsiasi altro dato personale sensibile – sono generalmente limitate nella maggior parte dei paesi in qualche misura. Secondo l’UN Trade & Development, la raccolta, l’uso e la condivisione di informazioni personali con terze parti senza notifica o consenso dei consumatori è una preoccupazione maggiore per la maggior parte del mondo. 137 paesi su 194 hanno regolamenti che garantiscono la protezione dei dati e la privacy. Di conseguenza, la maggior parte delle aziende globali prende estreme precauzioni per evitare l’uso di PII per l’addestramento dei modelli, poiché regolamenti come quelli dell’UE vietano severamente tali pratiche, con rare eccezioni trovate in nicchie fortemente regolamentate come le forze dell’ordine.

Nel tempo, le leggi sulla protezione dei dati diventano più complete e applicate a livello globale. Le aziende adattano le loro pratiche per evitare sfide legali e soddisfare le esigenze etiche e legali emergenti.

Quali Metodi Utilizzano le Aziende per Ottenere Dati?

Quando si studiano le questioni di protezione dei dati per l’addestramento dei modelli, è essenziale capire prima di tutto da dove le aziende ottengono questi dati. Ci sono tre fonti principali di dati.

• Raccolta dei Dati

Questo metodo consente di raccogliere dati da piattaforme di crowdsourcing, stock di media e set di dati open-source.

È importante notare che gli stock di media pubblici sono soggetti a diversi accordi di licenza. Anche una licenza per uso commerciale spesso afferma esplicitamente che il contenuto non può essere utilizzato per l’addestramento dei modelli. Queste aspettative differiscono piattaforma per piattaforma e richiedono alle aziende di confermare la loro capacità di utilizzare il contenuto nel modo in cui ne hanno bisogno.

Anche quando le aziende di intelligenza artificiale ottengono contenuti in modo legale, possono ancora affrontare alcune questioni. Il rapido avanzamento dell’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale ha superato di gran lunga i quadri giuridici, il che significa che le regole e i regolamenti che circondano i dati di addestramento dell’intelligenza artificiale sono ancora in evoluzione. Di conseguenza, le aziende devono essere informate sugli sviluppi giuridici e rivedere attentamente gli accordi di licenza prima di utilizzare contenuti di stock per l’addestramento dell’intelligenza artificiale.

• Creazione dei Dati

Uno dei metodi più sicuri per la preparazione dei set di dati consiste nel creare contenuti unici, come filmare persone in ambienti controllati come studi o località all’aperto. Prima di partecipare, gli individui firmano un modulo di consenso per l’uso dei loro dati personali, specificando quali dati vengono raccolti, come e dove verranno utilizzati e chi avrà accesso ad essi. Ciò garantisce una completa protezione legale e dà alle aziende la fiducia che non affronteranno reclami per uso illegale di dati.

Il principale svantaggio di questo metodo è il suo costo, specialmente quando i dati vengono creati per casi limite o progetti su larga scala. Tuttavia, grandi aziende e imprese stanno sempre più utilizzando questo approccio per almeno due motivi. In primo luogo, garantisce la completa conformità con tutti gli standard e le norme giuridiche. In secondo luogo, fornisce alle aziende dati completamente personalizzati per le loro esigenze specifiche, garantendo la massima accuratezza nell’addestramento dei modelli.

• Generazione di Dati Sintetici

Utilizzare strumenti software per creare immagini, testo o video in base a uno scenario dato. Tuttavia, i dati sintetici hanno limitazioni: vengono generati in base a parametri predefiniti e mancano della variabilità naturale dei dati reali.

Questa carenza può impattare negativamente sui modelli di intelligenza artificiale. Sebbene non sia rilevante per tutti i casi e non accada sempre, è ancora importante ricordare il “collasso del modello” – un punto in cui la dipendenza eccessiva dai dati sintetici causa il degrado del modello, portando a output di bassa qualità.

I dati sintetici possono comunque essere molto efficaci per compiti di base, come il riconoscimento di pattern generali, l’identificazione di oggetti o la distinzione di elementi visivi fondamentali come i volti.

Tuttavia, non è la migliore opzione quando un’azienda ha bisogno di addestrare un modello completamente da zero o di affrontare scenari rari o altamente specifici.

Le situazioni più rivelatrici si verificano in ambienti come quelli interni, come un guidatore distratto da un bambino, qualcuno che appare stanco al volante o anche istanze di guida spericolata. Questi punti di dati non sono comunemente disponibili nei set di dati pubblici – né dovrebbero esserlo – poiché coinvolgono individui reali in ambienti privati. Poiché i modelli di intelligenza artificiale si basano sui dati di addestramento per generare output sintetici, lottano per rappresentare scenari che non hanno mai incontrato in modo accurato.

Quando i dati sintetici falliscono, i dati creati – raccolti attraverso ambienti controllati con attori reali – diventano la soluzione.

I fornitori di soluzioni di dati come Keymakr posizionano telecamere in auto, assumono attori e registrano azioni come prendersi cura di un bambino, bere da una bottiglia o mostrare segni di stanchezza. Gli attori firmano contratti che consentono esplicitamente l’uso dei loro dati per l’addestramento dell’intelligenza artificiale, garantendo la conformità con le leggi sulla privacy.

Responsabilità nel Processo di Creazione del Set di Dati

Ogni partecipante al processo, dal cliente all’azienda di annotazione, ha responsabilità specifiche definite nel loro accordo. Il primo passo è stabilire un contratto, che dettaglia la natura della relazione, comprese clausole sulla non divulgazione e sulla proprietà intellettuale.

Consideriamo la prima opzione per lavorare con i dati, ovvero quando vengono creati da zero. I diritti di proprietà intellettuale affermano che tutti i dati creati dal fornitore appartengono all’azienda che assume, il che significa che sono creati per suo conto. Ciò significa anche che il fornitore deve assicurarsi che i dati siano ottenuti legalmente e correttamente.

Come azienda di soluzioni di dati, Keymakr garantisce la conformità dei dati verificando prima la giurisdizione in cui i dati vengono creati, ottenendo il consenso appropriato da tutti gli individui coinvolti e garantendo che i dati possano essere utilizzati legalmente per l’addestramento dell’intelligenza artificiale.

È anche importante notare che una volta utilizzati i dati per l’addestramento del modello di intelligenza artificiale, diventa quasi impossibile determinare quali dati specifici hanno contribuito al modello perché l’intelligenza artificiale li combina tutti insieme. Quindi, l’output specifico non tende a essere il suo output, specialmente quando si discutono milioni di immagini.

A causa del suo rapido sviluppo, questo settore sta ancora stabilendo linee guida chiare per la distribuzione delle responsabilità. Ciò è simile alle complessità che circondano le auto a guida autonoma, dove le domande sulla responsabilità – se si tratta del guidatore, del produttore o dell’azienda di software – richiedono ancora una chiara distribuzione.

In altri casi, quando un fornitore di annotazione riceve un set di dati per l’annotazione, si assume che il cliente abbia ottenuto i dati in modo legale. Se ci sono chiari segni che i dati sono stati ottenuti illegalmente, il fornitore deve segnalarlo. Tuttavia, tali casi evidenti sono estremamente rari.

È anche importante notare che grandi aziende, corporation e marchi che valorizzano la loro reputazione sono molto cauti su dove ottengono i loro dati, anche se non sono stati creati da zero ma presi da altre fonti legali.

In sintesi, la responsabilità di ogni partecipante nel processo di lavoro con i dati dipende dall’accordo. Potresti considerare questo processo come parte di una più ampia “catena di sostenibilità”, dove ogni partecipante ha un ruolo cruciale nel mantenimento degli standard giuridici ed etici.

Quali Malintesi Esistono sul Retroscena dello Sviluppo dell’Intelligenza Artificiale?

Un grande malinteso sullo sviluppo dell’intelligenza artificiale è che i modelli di intelligenza artificiale funzionano in modo simile ai motori di ricerca, raccogliendo e aggregando informazioni per presentarle agli utenti in base alle conoscenze apprese. Tuttavia, i modelli di intelligenza artificiale, specialmente i modelli linguistici, funzionano spesso in base a probabilità piuttosto che a una vera comprensione. Predicono parole o termini in base alla probabilità statistica, utilizzando pattern visti in dati precedenti. L’intelligenza artificiale non “sa” nulla; si basa su estrapolazioni, ipotesi e regolazioni delle probabilità.

Inoltre, molti suppongono che l’addestramento dell’intelligenza artificiale richieda enormi set di dati, ma gran parte di ciò che l’intelligenza artificiale deve riconoscere – come cani, gatti o esseri umani – è già ben stabilito. L’attenzione si concentra ora sull’miglioramento dell’accuratezza e sulla raffinazione dei modelli piuttosto che sulla reinvenzione delle capacità di riconoscimento. Gran parte dello sviluppo dell’intelligenza artificiale oggi ruota attorno alla chiusura delle ultime piccole lacune nell’accuratezza piuttosto che ricominciare da zero.

Sfide Etiche e Come l’Atto dell’Unione Europea sull’Intelligenza Artificiale e la Mitigazione delle Regolamentazioni degli Stati Uniti Impatteranno sul Mercato Globale dell’Intelligenza Artificiale

Quando si discutono l’etica e la legalità del lavoro con i dati, è anche importante capire chiaramente cosa definisce “etica” l’intelligenza artificiale.

La più grande sfida etica che le aziende affrontano oggi nell’intelligenza artificiale è determinare cosa è considerato inaccettabile per l’intelligenza artificiale fare o imparare. C’è un ampio consenso che l’intelligenza artificiale etica dovrebbe aiutare piuttosto che nuocere agli esseri umani e evitare l’inganno. Tuttavia, i sistemi di intelligenza artificiale possono commettere errori o “allucinare”, il che sfida la determinazione se questi errori si qualificano come disinformazione o danno.

L’etica dell’intelligenza artificiale è un grande dibattito con organizzazioni come l’UNESCO coinvolte – con principi chiave che circondano verificabilità e tracciabilità degli output.

I quadri giuridici che circondano l’accesso ai dati e l’addestramento dell’intelligenza artificiale svolgono un ruolo significativo nel plasmare il paesaggio etico dell’intelligenza artificiale. I paesi con meno restrizioni sull’uso dei dati consentono un accesso più facile ai dati per l’addestramento, mentre le nazioni con leggi più severe sui dati limitano la disponibilità dei dati per l’addestramento dell’intelligenza artificiale.

Ad esempio, l’Europa, che ha adottato l’Atto dell’Intelligenza Artificiale, e gli Stati Uniti, che hanno revocato molte regolamentazioni sull’intelligenza artificiale, offrono approcci contrastanti che indicano il paesaggio globale attuale.

L’Atto dell’Unione Europea sull’Intelligenza Artificiale sta avendo un impatto significativo sulle aziende che operano in Europa. Impone un rigoroso quadro normativo, rendendo difficile per le aziende utilizzare o sviluppare determinati modelli di intelligenza artificiale. Le aziende devono ottenere licenze specifiche per lavorare con determinate tecnologie e, in molti casi, le regolamentazioni rendono effettivamente troppo difficile per le piccole aziende rispettare queste regole.

Di conseguenza, alcune startup potrebbero scegliere di lasciare l’Europa o di evitare di operarvi del tutto, simile all’impatto visto con le regolamentazioni sulle criptovalute. Le grandi aziende che possono permettersi gli investimenti necessari per soddisfare i requisiti di conformità potrebbero adattarsi. Tuttavia, l’Atto potrebbe spingere l’innovazione dell’intelligenza artificiale fuori dall’Europa a favore di mercati come gli Stati Uniti o Israele, dove le regolamentazioni sono meno stringenti.

La decisione degli Stati Uniti di investire risorse significative nello sviluppo dell’intelligenza artificiale con meno restrizioni potrebbe anche avere svantaggi, ma potrebbe invitare più diversità nel mercato. Mentre l’Unione Europea si concentra sulla sicurezza e sulla conformità normativa, gli Stati Uniti favoriranno probabilmente un maggior spirito di rischio e sperimentazione all’avanguardia.