Una delle caratteristiche distintive dell’EU AI Act è il suo approccio basato sul rischio. I sistemi di intelligenza artificiale non sono trattati allo stesso modo; come vengono regolati dipende dal livello di rischio che pongono per la sicurezza, i diritti e i valori della società.
Questo articolo esplora come i team di Data Engineering possano trasformarsi da costruttori unici a architetti di abilitazione, consentendo alle unità aziendali di sviluppare soluzioni AI affidabili e scalabili. La collaborazione tra le esigenze aziendali e l’ingegneria dei dati è fondamentale per garantire che l’intelligenza artificiale sia non solo scalabile, ma anche sostenibile.
Negli anni 2020, l’intelligenza artificiale ci ha stupito con le sue capacità, ma è emersa una crescente preoccupazione riguardo a cosa stia realmente facendo dietro le quinte. Ora, nel 2024, la questione principale non è più se possiamo costruire modelli potenti, ma se possiamo comprenderli.
Questo articolo discute l’importanza di un’integrazione responsabile dell’IA nelle organizzazioni, evidenziando come la fretta di adottare soluzioni di intelligenza artificiale possa portare a risultati deludenti. Viene presentata una guida in sette passaggi per sviluppare strategie sostenibili e allineate con la cultura aziendale.
La Commissione Europea ha rilasciato una versione aggiornata delle Clausole Contrattuali Modello per l’Acquisto di AI, fornendo ulteriori indicazioni per gli acquirenti del settore pubblico. Queste clausole servono anche come strumento pratico per aiutare le organizzazioni private a soddisfare i propri obblighi legali quando forniscono o acquistano sistemi di intelligenza artificiale.
Viviamo in un’era guidata dall’IA, che si evolve rapidamente e porta nuovi aspetti nelle nostre vite quotidiane. È fondamentale rendere queste soluzioni accessibili e universali per tutti, in particolare per la comunità delle persone con disabilità.
I servizi di auditing dei modelli di intelligenza artificiale (IA) sono essenziali per garantire lo sviluppo responsabile dell’IA. Questi audit aiutano a valutare l’equità, la trasparenza e la conformità dei sistemi di IA, mitigando i rischi e costruendo soluzioni affidabili.
In questa intervista di Help Net Security, David Dumont discute le implicazioni dell’AI Act dell’UE e come le organizzazioni possano sfruttare i framework esistenti del GDPR mentre affrontano nuovi obblighi. Dumont delinea anche strategie per mitigare i rischi derivanti dalle variazioni nell’applicazione a livello nazionale e dai fornitori di IA di terze parti.
L’assenza di un quadro normativo globale armonizzato significa che, mentre le aziende potrebbero soddisfare i requisiti di conformità in un paese, potrebbero violarli involontariamente in un altro. Pertanto, è fondamentale che le organizzazioni implementino guardrail per i loro sistemi AI per ridurre i rischi di conformità.
La alfabetizzazione sull’IA non è più opzionale, ma una necessità legale e strategica. Con i requisiti di alfabetizzazione dell’AI Act dell’UE ora in vigore, le organizzazioni devono garantire che i propri dipendenti comprendano i concetti chiave dell’IA, le opportunità e i rischi per utilizzare e gestire l’IA in modo responsabile.
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