La sicurezza dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) è fondamentale per garantire interazioni etiche e affidabili con la tecnologia. Questa guida esplora i concetti chiave della sicurezza degli LLM, inclusi i rischi critici e le misure di protezione necessarie per un’implementazione responsabile.
Il 10 ottobre 2025, l’Italia diventerà il primo stato membro dell’UE a far entrare in vigore una legge nazionale sull’intelligenza artificiale, precedendo il famoso Atto UE sull’IA. La Legge n. 132 del 2025 stabilisce un approccio incentrato sull’uomo all’IA, enfatizzando la trasparenza, la privacy e la sicurezza.
Il Regolamento sull’IA dell’Unione Europea è la prima regolamentazione globale completa sull’intelligenza artificiale. Introdotto nel 2024 e in fase di attuazione fino al 2026, stabilisce un quadro a livelli per classificare e governare i sistemi di IA in base ai loro livelli di rischio.
Le capacità di ModelOps abilitano una governance responsabile dell’IA, la conformità normativa e un’implementazione scalabile dei modelli. L’implementazione di ModelOps è diventata un imperativo strategico per le organizzazioni che cercano di espandere i loro investimenti nell’IA.
L’adeguatezza dell’intelligenza artificiale (AI) descrive l’aderenza agli standard legali, etici e operativi nella progettazione e implementazione dei sistemi AI. È fondamentale mantenere una postura di conformità AI sana per garantire l’uso sicuro e responsabile dell’AI, soprattutto alla luce delle nuove normative in continua evoluzione.
Con l’approvazione della Legge n. 132 del 23 settembre 2025, l’Italia diventa il primo Stato membro dell’Unione Europea ad adottare una legge specifica per conformarsi al Regolamento UE n. 2024/1689, stabilendo un quadro nazionale per la governance e la supervisione dell’intelligenza artificiale. Questa legge introduce principi generali e regole per settori specifici, garantendo l’uso responsabile dell’IA in ambito sanitario, lavorativo e giudiziario.
Gli algoritmi hanno da tempo partecipato alla governance, determinando quali annunci di lavoro raggiungono i cittadini e come vengono gestiti i processi decisionali. Sviluppi recenti in Albania e Giappone segnalano un cambiamento significativo, poiché i sistemi di governance algoritmica stanno diventando espliciti e riconosciuti come ruoli istituzionali pubblici.
Un rapporto avverte che il governo britannico non ha i poteri necessari per rispondere a disastri abilitati dall’IA, come la distruzione delle infrastrutture critiche. È necessario concedere nuovi poteri ufficiali che comprendano la possibilità di costringere le aziende tecnologiche a condividere informazioni in caso di emergenza.
Con l’introduzione rapida dell’intelligenza artificiale nel reclutamento e nella gestione dei dipendenti, i leader delle risorse umane devono affrontare la questione critica di come sfruttare l’efficienza dell’IA proteggendo al contempo i dipendenti dai suoi rischi. Implementare una governance completa dell’IA è essenziale per mantenere la fiducia e la conformità, consentendo ai dipartimenti HR di ottenere un vantaggio competitivo.
Il governatore della California, Gavin Newsom, ha firmato il Transparency in Frontier Artificial Intelligence Act, noto come SB 53, introducendo nuove regolazioni specifiche per l’IA. Questa legge richiede alle principali aziende di IA di soddisfare requisiti di trasparenza e di segnalare incidenti legati alla sicurezza dell’IA.