Checklist per la Regolamentazione dell’IA nell’Unione Europea
In un’epoca in cui l’IA sta diventando sempre più fondamentale, è essenziale avere un approccio strutturato alla gestione dei rischi e della governance. Di seguito è riportata una checklist per garantire la conformità con la normativa dell’Unione Europea sull’IA.
1. Identificazione e Classificazione del Rischio
- Determinare se l’IA rientra nelle categorie di rischio inaccettabile, elevato, limitato o minimo.
- Verificare se si qualifica come IA di uso generale (GPAI) o come sistema agentico con autonomia.
- Mapping della giurisdizione (Regolamento IA dell’UE, GDPR, leggi nazionali, mercati globali).
2. Governance e Responsabilità
- Assegnare un chiaro responsabile per la conformità dell’IA.
- Stabilire un framework di governance dell’IA (politiche, comitati, percorsi di escalation).
- Definire i ruoli per fornitore, distributore, importatore secondo il Regolamento IA dell’UE.
3. Gestione e Qualità dei Dati
- Assicurarsi che i dataset siano rappresentativi, pertinenti e documentati.
- Eseguire audit di bias e equità durante la preparazione dei dati.
- Applicare la protezione dei dati per design (minimizzazione, anonimizzazione, base giuridica).
4. Design e Sviluppo
- Eseguire valutazioni dei rischi in ogni fase di sviluppo.
- Documentare il design del modello, l’addestramento e le limitazioni.
- Implementare la sicurezza per design (robustezza agli attacchi, test di penetrazione).
5. Trasparenza e Documentazione
- Mantenere la documentazione tecnica (schede di modello, fogli di dati, utilizzo previsto).
- Fornire Istruzioni per l’uso ai distributori a valle.
- Dichiarare chiaramente le capacità, le limitazioni e i tassi di errore agli utenti.
- Registrare le fonti dei dati di addestramento, le modifiche al modello e i flussi decisionali.
6. Supervisione e Controllo Umano
- Garantire meccanismi di intervento umano (HITL) o supervisione umana (HOTL).
- Fornire mezzi per superare o spegnere il sistema in modo sicuro.
- Formare gli utenti in una supervisione efficace e nella revisione delle decisioni.
7. Testing e Validazione
- Eseguire test pre-deployment per accuratezza, robustezza e sicurezza.
- Simulare scenari di attacco e abuso.
- Validare rispetto agli standard di conformità ed etica.
8. Distribuzione e Monitoraggio
- Mantenere un monitoraggio continuo per prestazioni, deriva e anomalie.
- Registrare eventi significativi per tracciabilità e responsabilità.
- Raccogliere feedback degli utenti e rapporti sugli incidenti in modo sistematico.
- Stabilire un processo di dismissione quando i sistemi vengono ritirati.
9. Valutazione dell’Impatto e dei Diritti
- Eseguire una Valutazione dell’Impatto sui Diritti Fondamentali (FRIA) se il rischio è non banale.
- Mappare i rischi per privacy, uguaglianza, sicurezza, libertà di espressione, occupazione.
- Documentare le strategie di mitigazione per i danni identificati.
10. Conformità Regolamentare
- Verificare gli obblighi ai sensi del Regolamento IA dell’UE (basato sui livelli di rischio).
- Garantire la conformità con il GDPR, le leggi sulla sicurezza informatica e quelle sulla protezione dei consumatori.
- Per i sistemi ad alto rischio, preparare i file di valutazione di conformità.
- Monitorare le tempistiche per le obbligazioni di conformità graduale.
11. Sicurezza e Cyber-resilienza
- Mettere in sicurezza il modello contro il poisoning dei dati, input avversi, estrazione del modello.
- Proteggere l’infrastruttura da attacchi informatici.
- Monitorare per abuso e ripristino malevolo delle uscite.
12. Cultura e Formazione
- Fornire formazione sull’IA responsabile a sviluppatori, manager e distributori.
- Costruire una cultura di responsabilità, interrogazione e escalation.
- Incoraggiare la segnalazione di preoccupazioni etiche o di conformità.
