Il Dilemma dei Dati dell’AI: Privacy, Regolamentazione e il Futuro dell’AI Etica
L’adozione di soluzioni AI sta avvenendo rapidamente in diverse industrie, servizi e prodotti ogni giorno. Tuttavia, la loro efficacia dipende interamente dalla qualità dei dati su cui vengono addestrati, un aspetto spesso frainteso o trascurato nel processo di creazione dei dataset.
Con l’aumento del controllo delle autorità di protezione dei dati su come le tecnologie AI si allineano con le regolamentazioni sulla privacy e la protezione dei dati, le aziende affrontano una crescente pressione per reperire, annotare e perfezionare i dataset in modi conformi ed etici.
Privacy dei Dati e AI
Per sua natura, l’AI richiede una grande quantità di dati personali per eseguire i compiti. Ciò ha sollevato preoccupazioni riguardo la raccolta, la conservazione e l’uso di queste informazioni. Molte leggi in tutto il mondo regolano e limitano l’uso dei dati personali, dal GDPR e dal nuovo AI Act introdotto in Europa, fino a HIPAA negli Stati Uniti, che regola l’accesso ai dati dei pazienti nell’industria medica.
Attualmente, quattordici stati americani hanno leggi complete sulla privacy dei dati, con sei ulteriori leggi pronte ad entrare in vigore nel 2025 e all’inizio del 2026. La nuova amministrazione ha segnalato un cambiamento nel suo approccio all’applicazione delle leggi sulla privacy dei dati a livello federale, enfatizzando l’innovazione piuttosto che l’imposizione di restrizioni.
Le leggi sulla protezione dei dati stanno evolvendo in vari paesi: in Europa, le leggi sono più severe, mentre in Asia o Africa tendono a essere meno rigorose. Tuttavia, le informazioni personali identificabili (PII) — come immagini facciali, documenti ufficiali come passaporti o qualsiasi altro dato personale sensibile — sono generalmente soggette a restrizioni nella maggior parte dei paesi. Secondo le Nazioni Unite, la raccolta, l’uso e la condivisione di informazioni personali con terze parti senza preavviso o consenso dei consumatori è una preoccupazione principale per la maggior parte del mondo.
Quali Metodi Usano le Aziende per Ottenere Dati?
Quando si studiano le problematiche di protezione dei dati per l’addestramento dei modelli, è essenziale prima comprendere da dove le aziende ottengono questi dati. Esistono tre principali fonti di dati:
- Raccolta Dati: Questo metodo consente di raccogliere dati da piattaforme di crowdsourcing, stock media e dataset open source. È importante notare che i media stock pubblici sono soggetti a diversi accordi di licenza.
- Creazione Dati: Uno dei metodi più sicuri per la preparazione dei dataset prevede la creazione di contenuti unici, come la registrazione di persone in ambienti controllati. Questo metodo garantisce piena conformità a tutte le normative legali.
- Generazione di Dati Sintetici: Utilizzando strumenti software per creare immagini, testi o video basati su uno scenario specifico. Tuttavia, i dati sintetici hanno limitazioni e possono non rappresentare accuratamente scenari rari o altamente specifici.
Responsabilità nel Processo di Creazione del Dataset
Ciascun partecipante al processo, dal cliente all’azienda di annotazione, ha responsabilità specifiche delineate nel proprio accordo. La prima fase è stabilire un contratto che dettagli la natura della relazione, comprese le clausole sulla non divulgazione e sulla proprietà intellettuale.
È fondamentale notare che una volta che i dati vengono utilizzati per l’addestramento del modello AI, diventa quasi impossibile determinare quali dati specifici abbiano contribuito al modello, poiché l’AI li mescola tutti insieme.
Quali Misconcezioni Esistono sul Back End dello Sviluppo dell’AI?
Una grande misconcezione sullo sviluppo dell’AI è che i modelli AI funzionino in modo simile ai motori di ricerca, raccogliendo e aggregando informazioni per presentarle agli utenti. Tuttavia, i modelli AI, specialmente i modelli di linguaggio, funzionano spesso sulla base di probabilità piuttosto che su una vera comprensione.
Sfide Etiche e l’Impatto delle Regolazioni sull’AI a Livello Globale
Quando si discute di etica e legalità nel lavoro con i dati, è fondamentale comprendere chiaramente cosa definisce un’AI “etica”. La più grande sfida etica che le aziende affrontano oggi nell’AI è determinare ciò che è considerato inaccettabile per l’AI fare o essere insegnato.
Le normative legali riguardanti l’accesso ai dati e l’addestramento dell’AI giocano un ruolo significativo nel plasmare il panorama etico dell’AI. Ad esempio, l’Unione Europea, che ha adottato l’AI Act, impone un quadro normativo rigoroso, rendendo difficile per le aziende utilizzare o sviluppare determinati modelli di AI.
