Quadri di Gestione del Rischio dell’IA per Gestire i Rischi nei Sistemi di Intelligenza Artificiale
Nel 2023, un sindaco australiano si preparava a intraprendere azioni legali contro OpenAI. Il motivo? Il chatbot dell’azienda, ChatGPT, aveva condiviso una storia falsa su di lui coinvolto in uno scandalo di corruzione. Questo episodio mette in evidenza l’importanza della governance responsabile dell’IA e della gestione dei rischi associati ai sistemi di intelligenza artificiale.
Le intelligenze artificiali (IA) sono modelli costruiti tramite l’apprendimento automatico (ML), un processo in cui il modello viene addestrato su dati per riconoscere schemi e fare previsioni. Se i dati di addestramento sono difettosi o incompleti, i risultati possono essere scadenti, portando a risposte errate e potenzialmente a conseguenze legali.
Cos’è il Rischio dell’IA?
Il concetto di rischio dell’IA può essere rappresentato dalla seguente formula:
Rischio IA = (probabilità di sfruttamento del modello IA o di output erroneo) x (conseguenze dell’errore o dello sfruttamento)
Un’uscita generata dall’IA dovrebbe essere idealmente accurata e imparziale. Tuttavia, se i dati di addestramento erano difettosi, potrebbero verificarsi risposte errate. Gli attori malintenzionati potrebbero anche accedere all’algoritmo, causando output scadenti che, a seconda del contesto, potrebbero avere un impatto leggero o grave.
Rischi Associati all’IA
Esistono diversi tipi di modelli di IA, ma condividono quattro categorie principali di rischi:
- Rischi dei Dati
- Rischi del Modello
- Rischi Operativi
- Rischi Etici o Legali
Rischi dei Dati
Ogni modello di IA è valido quanto i dati utilizzati per il suo sviluppo. Se qualcuno accede in modo non autorizzato al database e lo altera, le informazioni contaminate potrebbero portare a output errati. L’incidente di un algoritmo di predizione del rischio sanitario ha dimostrato un pregiudizio razziale, dove il modello ha erroneamente determinato che i pazienti neri necessitassero di meno assistenza rispetto ai pazienti bianchi.
Rischi del Modello
I rischi del modello sono intrinseci all’algoritmo di apprendimento. Gli attori malintenzionati potrebbero copiare o manipolare il modo in cui il modello di IA funziona, attraverso attacchi adversariali o iniezioni di prompt. Un esempio è stato l’algoritmo di assunzione di Amazon, che ha dovuto essere annullato a causa di errori di modello che portavano a risultati discriminatori.
Rischi Operativi
I rischi operativi si riferiscono a minacce interne. Problemi di integrazione e trasparenza possono portare a decisioni sbagliate e mancanza di responsabilità. Ad esempio, Apple e Goldman Sachs sono stati criticati per aver offerto limiti di credito diversi a uomini e donne, senza un sistema di revisione manuale.
Rischi Etici o Legali
Se non si danno priorità a sicurezza, vincoli etici e privacy, si rischiano violazioni normative. La GDPR e altre leggi proteggono la privacy dei dati; tuttavia, un caso recente ha visto OpenAI affrontare una denuncia per privacy dopo che ChatGPT aveva fornito informazioni false su un uomo norvegese, violando i requisiti della GDPR per un trattamento dei dati accurato.
Quadri di Gestione del Rischio dell’IA
Per mitigare questi rischi, è fondamentale utilizzare un quadro di gestione del rischio dell’IA. Questi quadri offrono linee guida e migliori pratiche per gestire i problemi che potrebbero influenzare il modello durante il suo ciclo di vita.
Il Quadro di Gestione del Rischio dell’IA NIST
Il Quadro di Gestione del Rischio dell’IA NIST è stato sviluppato dal National Institute of Standards and Technology (NIST) e fornisce approcci strutturati per garantire sistemi di IA affidabili e sicuri. Definisce tre categorie di danno dell’IA: danno alle persone, danno all’organizzazione e danno all’ecosistema.
Il Regolamento dell’IA dell’UE
Il Regolamento dell’IA dell’Unione Europea, approvato nel 2024, è la prima normativa completa a livello mondiale. Stabilisce misure rigorose per garantire la privacy e la sicurezza dei dati, imponendo requisiti di trasparenza e divieti su usi inaccettabili dell’IA.
Normative ISO/IEC
Le normative ISO/IEC forniscono linee guida essenziali per la gestione dei rischi dell’IA, con particolare attenzione alla privacy e alla sicurezza dei dati. Queste normative promuovono un approccio basato sul rischio e controlli per la protezione dei dati, garantendo che lo sviluppo dell’IA sia conforme alle leggi sulla privacy.
Automatizza la Tua Privacy dei Dati e Governance per una Gestione del Rischio dell’IA Migliorata
Gestire e mantenere la privacy dei dati è una delle maggiori preoccupazioni nei sistemi di IA. Strumenti come Osano possono aiutare a gestire il programma di privacy, garantendo che i dati siano trattati in modo conforme e che le applicazioni di IA siano valutate per la conformità.
