Come navigare la sovranità dei dati per la conformità all’IA
Le imprese globali hanno trascorso un decennio a migrare le loro architetture nel cloud per agilità e scalabilità. Ora, molte stanno deliberatamente costruendo vincoli in quell’architettura per soddisfare i requisiti di sovranità dei dati. Ma cos’è la sovranità dei dati? E perché è così cruciale per la conformità all’IA?
La residenza dei dati era in passato un semplice requisito per l’IT, principalmente per stabilire la conformità con le normative sulla privacy dei dati, come il GDPR dell’Unione Europea. La residenza dei dati si riferisce alla posizione fisica in cui i dati sono memorizzati.
La sovranità dei dati, tuttavia, implica più di semplicemente identificare dove risiedono i dati. Riguarda anche chi ha l’autorità legale e il controllo pratico sui dati, indipendentemente da dove si trovino. La residenza dei dati si chiede: “Dove sono i server?” La sovranità dei dati si chiede: “Quali leggi si applicano a questi dati?” e “Chi detiene le chiavi?”
Sovranità dei dati per l’IA
La sovranità dei dati per l’IA porta con sé complessità uniche. L’IA non si limita a memorizzare dati come un database o ad analizzarli come un sistema di business intelligence. L’IA consuma dati per l’addestramento e prende decisioni basate su di essi, quindi la sovranità dei dati per l’IA deve coprire dove avviene l’addestramento del modello, dove avviene l’inferenza e chi controlla le chiavi di crittografia durante l’intero processo.
Oggi, la sovranità dei dati per l’IA è una priorità per il consiglio di amministrazione e influisce non solo sullo stoccaggio, ma anche sulle capacità di IA che un’azienda può implementare in determinati mercati. Con l’aumento recente dei sistemi di IA nelle imprese, molte delle quali sono globali, le aziende stanno iniziando a navigare nel cloud sovrano per i loro sistemi di IA, implementando opzioni infrastrutturali progettate tenendo conto della sovranità dei dati.
Fattori che guidano la sovranità dei dati per l’IA
Nonostante i vantaggi del cloud computing, le organizzazioni cercano ora di limitare l’interoperabilità e l’agilità dei dati, ma ci sono buone ragioni per farlo. Tre fattori stanno aumentando la necessità di sovranità dei dati per l’IA:
- Pressione normativa. Il GDPR, il CCPA della California, le normative specifiche del settore come l’HIPAA e molte altre normative sui dati in tutto il mondo si applicano ora all’addestramento e all’inferenza dei modelli di IA, oltre che allo stoccaggio dei dati.
- Frammentazione geopolitica. Alcuni paesi richiedono che categorie di dati ritenuti rilevanti per la sicurezza nazionale rimangano all’interno dei confini nazionali. Altri scrutinano il trasferimento di dati o modelli verso paesi specifici, a seconda del rischio geopolitico o delle leggi sulla protezione dei dati.
- Fornitori di modelli di terze parti. Le tecnologie come la business intelligence o l’analisi predittiva si basavano su modelli dei dati di un’organizzazione, utilizzando tecniche di data warehousing. Con l’IA, è spesso il servizio di IA basato su cloud del fornitore a addestrare i modelli, generando preoccupazioni su come i dati personali o proprietari possano persistere nei modelli di IA in modi che le aziende non possono facilmente rilevare o eliminare.
Componenti chiave della sovranità dei dati per l’IA
Per affrontare le preoccupazioni di conformità, una strategia praticabile per la sovranità dei dati per l’IA deve supportare cinque capacità di governance:
- Residenza e localizzazione dei dati. Affrontano la posizione fisica dei dati, sia a riposo che in transito. La conformità richiede spesso che alcuni tipi di dati non lascino mai una giurisdizione specificata.
- Formazione del modello e posizione dell’inferenza. Estendono il concetto di residenza dai dati al calcolo. Memorizzare i dati nel paese offre una protezione limitata se i lavori di addestramento vengono eseguiti su server al di fuori del paese.
- Controlli di accesso ai dati. Specificano chi può interrogare i dati, a quali condizioni e come auditare l’accesso e l’uso.
- Crittografia e gestione delle chiavi. Determinano chi gestisce le chiavi crittografiche. Le architetture che mantengono le chiavi offrono all’azienda il controllo sui dati crittografati, impedendo al fornitore di cloud di decrittografarli, anche se un tribunale o un governo lo richiede.
- Auditabilità e trasparenza. Richiedono documentazione della provenienza dei dati lungo il ciclo di vita dell’IA. I regolatori si aspettano sempre più che le organizzazioni dimostrino la conformità, non si limitino ad affermarla. Log dettagliati dei dati di addestramento e delle inferenze diventano prove negli audit.
Il panorama del cloud sovrano
Con la crescente domanda di sovranità dei dati nell’IA, le aziende stanno adottando vari approcci per garantire la conformità. Non esiste un approccio unico che copra tutte le preoccupazioni, ma emergono alcuni modelli ampi che le aziende possono valutare:
La maggior parte delle aziende dovrebbe adottare strategie ibride per la sovranità dei dati per l’IA, abbinando la loro architettura al profilo di sensibilità e regolamentazione di ogni carico di lavoro. Non tutti i dati comportano gli stessi rischi o sono regolati con la stessa severità, quindi non devono essere gestiti allo stesso modo.
Un’azienda potrebbe mantenere alcuni dati esclusivamente in loco, spesso informazioni identificabili personalmente o dati relativi alla proprietà intellettuale aziendale. Ma potrebbe avere una grande quantità di dati meno sensibili, come documentazione, contenuti di marketing pubblici o dati concessi in licenza da fornitori terzi. Questi dati meno sensibili possono essere memorizzati nel cloud e utilizzati per vari compiti, come l’addestramento di modelli di linguaggio di grandi dimensioni.
Implicazioni del ciclo di vita dell’IA
Se la sovranità dei dati è sempre più non negoziabile per i sistemi di IA, porta anche implicazioni e sfide lungo il ciclo di vita dell’IA. Lavorare con set di dati riservati durante l’addestramento può complicare lo sviluppo del modello. Se i dati non possono lasciare una giurisdizione specifica, come la California o l’Europa, come può un’azienda internazionale addestrare un modello che rappresenti il proprio business a livello globale?
L’apprendimento federato offre una possibile soluzione. I modelli apprendono da fonti decentralizzate senza che i dati grezzi lascino mai i sistemi locali. Un sistema locale addestra una copia del modello sui propri dati e produce un insieme di parametri aggiornati. Sono questi parametri, non i dati sottostanti, a essere trasferiti a un server centrale dove viene aggregato un modello globale. Questo approccio potrebbe richiedere diversi cicli per creare un modello convergente.
Un’altra implicazione da considerare è la documentazione, poiché gli auditor chiederanno da dove provengono i dati e come sono cambiati lungo il cammino. La documentazione deve rispondere a entrambe le domande.
La dipendenza dai modelli di terze parti, specialmente quelli ospitati nel cloud, aggiunge anche rischi ai dati. Le clausole contrattuali di “non addestrare” vietano a un fornitore di utilizzare i dati dei clienti per l’addestramento. Queste clausole possono offrire protezione legale, ma alcune giurisdizioni non le riconoscono. Controlli tecnici di livello enterprise forniscono restrizioni più certe.
Infine, quando si tratta di IA, l’output da IA generativa o le azioni di sistemi agentici possono rivelare schemi appresi da dati regolamentati, anche se i dati stessi non vengono riprodotti. Di conseguenza, i regolatori stanno imponendo sempre più requisiti sui materiali generati dall’IA.
Progettazione di sistemi di IA sovrani
La potenziale complessità del cloud sovrano per l’IA può sembrare opprimente. Ma alcuni passaggi pratici possono guidare l’implementazione:
- Inizia con la classificazione. Sapere quali dati rientrano nei requisiti di sovranità prima di selezionare l’infrastruttura.
- Abbina l’architettura al livello di rischio. Non ogni carico di lavoro richiede il massimo controllo. Prima bilanciare la sovranità con i requisiti normativi. Poi, valutare ciò rispetto a scalabilità, prestazioni e costi.
- Integra la governance fin dall’inizio. Man mano che l’adozione dell’IA si espande e si scala, pipeline consapevoli delle politiche e regole di governance leggibili dalle macchine possono ridurre l’attrito. È molto più facile progettare la governance fin dall’inizio piuttosto che adattarla all’architettura già implementata.
- Progetta per l’adattabilità. Le normative stanno evolvendo e probabilmente diventeranno più rigorose. Un’architettura costruita solo tenendo conto delle normative attuali richiederà costosi rifacimenti.
In questo ambiente, il cloud sovrano è una fonte di fiducia. Clienti e partner hanno bisogno di essere certi che i loro dati siano al sicuro e che dettagli sensibili non trapelino in modelli di IA non gestiti. Le organizzazioni che possono dimostrare entrambi guadagnano un vantaggio prezioso.
