Oltre i Modelli Sicuri: Perché la Governance dell’AI Deve Affrontare Ecosistemi Non Sicuri
Un modello di intelligenza artificiale ben allineato può ancora causare danni quando viene implementato in sistemi non allineati, opachi o impreparati. Mentre l’attenzione globale sulla governance dell’AI sta crescendo, gran parte del focus rimane sulla sicurezza a livello di modello—assicurandosi che lo strumento funzioni come previsto. Tuttavia, alcuni dei rischi più immediati non derivano dall’AI stessa, ma da come essa opera nel proprio contesto.
Rischi di Implementazione
I rischi di implementazione non sono teorici. I sistemi di raccomandazione sulle piattaforme di social media, ad esempio, sono tecnicamente solidi—costruiti per ottimizzare l’impegno degli utenti. Tuttavia, si è scoperto che amplificano la polarizzazione e la disinformazione. Il danno non sta nella logica dell’algoritmo, ma nell’incentivo della piattaforma a dare priorità all’attenzione a tutti i costi.
Allo stesso modo, gli strumenti di AI utilizzati nel reclutamento hanno mostrato discriminazioni razziali e di genere nonostante soddisfino gli standard tecnici. Un sistema ha classificato i candidati più in basso per aver frequentato college femminili, non a causa di un fallimento tecnico, ma perché ha ereditato un pregiudizio dalle decisioni di assunzione passate e è stato implementato senza un’adeguata supervisione.
Dalla Sicurezza dei Modelli agli Ecosistemi Sicuri
Nonostante i rischi evidenti degli ecosistemi di implementazione non sicuri, l’approccio prevalente alla governance dell’AI enfatizza ancora fortemente le interventi pre-implementazione. Le iniziative di governance, come il Regolamento AI dell’UE, mentre vitali, pongono principalmente obblighi su fornitori e sviluppatori per garantire la conformità attraverso documentazione e piani di gestione del rischio. Tuttavia, la governance su ciò che accade dopo l’implementazione riceve meno attenzione.
Quattro Caratteristiche Critiche degli Ecosistemi di Implementazione
Per aiutare a spostare il focus oltre la governance centrata sul modello, si evidenziano quattro caratteristiche critiche degli ecosistemi di implementazione:
- Allineamento degli incentivi: È fondamentale considerare se le istituzioni che implementano i sistemi AI danno priorità al bene pubblico rispetto agli obiettivi a breve termine, come profitto o riduzione dei costi.
- Prontezza contestuale: Non tutti gli ecosistemi di implementazione sono ugualmente attrezzati per gestire i rischi dell’AI. Fattori come le salvaguardie legali e l’infrastruttura tecnica influenzano come un modello può essere utilizzato responsabilmente.
- Responsabilità istituzionale e trasparenza del potere: Le istituzioni devono essere strutturate in modo responsabile, contestabile ed equo. Senza trasparenza, anche i sistemi tecnicamente conformi possono consolidare asimmetrie di potere.
- Supervisione adattiva e rischio emergente: Poiché i sistemi AI interagiscono con ambienti sociali dinamici, la governance deve essere iterativa, in grado di monitorare i risultati reali e rispondere ai nuovi rischi man mano che emergono.
Conclusione
In conclusione, non abbiamo bisogno solo di modelli sicuri—abbiamo bisogno di ecosistemi di implementazione sicuri. Poiché l’AI diventa sempre più integrata nelle società, i rischi non risiedono solo nel codice problematico, ma anche nei punti ciechi della governance: incentivi che non esaminiamo, contesti che non valutiamo e danni che notiamo solo troppo tardi. È essenziale espandere la lente di governance per includere la sicurezza degli ecosistemi di implementazione in modo sistematico.
