Cos’è la Governance dell’Intelligenza Artificiale?
La governance dell’intelligenza artificiale (AI) si riferisce ai processi, agli standard e alle linee guida che contribuiscono a garantire che i sistemi e gli strumenti di AI siano sicuri ed etici. I framework di governance dell’AI dirigono la ricerca, lo sviluppo e l’applicazione dell’AI per garantire sicurezza, equità e rispetto dei diritti umani.
Una governance efficace dell’AI include meccanismi di supervisione che affrontano rischi come il pregiudizio, le violazioni della privacy e l’abuso, favorendo al contempo l’innovazione e costruendo fiducia. Un approccio etico centratola sull’AI richiede il coinvolgimento di una vasta gamma di portatori di interesse, tra cui sviluppatori, utenti, politici ed eticisti, assicurando che i sistemi legati all’AI siano sviluppati e utilizzati in linea con i valori della società.
Perché è importante la governance dell’AI?
La governance dell’AI è essenziale per raggiungere uno stato di conformità, fiducia ed efficienza nello sviluppo e nell’applicazione delle tecnologie dell’AI. Con l’integrazione crescente dell’AI nelle operazioni aziendali e governative, il suo potenziale per un impatto negativo è diventato più evidente.
Incidenti di alto profilo, come quello del chatbot Tay, che ha appreso comportamenti tossici dalle interazioni pubbliche sui social media, e le decisioni di condanna biased del software COMPAS, hanno evidenziato la necessità di una governance solida per prevenire danni e mantenere la fiducia pubblica. Questi casi dimostrano che l’AI può causare danni sociali ed etici significativi senza una corretta supervisione, sottolineando l’importanza della governance nella gestione dei rischi associati all’AI avanzata.
Esempi di governance dell’AI
La governance dell’AI include una gamma di politiche, framework e pratiche che le organizzazioni e i governi implementano per garantire l’uso responsabile delle tecnologie AI. Esempi significativi includono:
- Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR): Il GDPR è un esempio di governance dell’AI, particolarmente nel contesto della protezione dei dati personali e della privacy.
- Principi dell’OECD: I principi dell’OECD sull’AI, adottati da oltre 40 paesi, enfatizzano la gestione responsabile dell’AI affidabile, inclusa la trasparenza, l’equità e la responsabilità.
- Consigli etici aziendali: Molte aziende hanno istituito consigli o comitati etici per supervisionare le iniziative AI, assicurandosi che siano allineate agli standard etici e ai valori sociali.
Chi supervisiona la governance responsabile dell’AI?
In un’organizzazione a livello aziendale, il CEO e la leadership senior sono responsabili di garantire che l’organizzazione applichi una governance solida dell’AI lungo l’intero ciclo di vita dell’AI. I team di audit sono essenziali per convalidare l’integrità dei dati dei sistemi AI e confermare che i sistemi funzionino come previsto senza introdurre errori o pregiudizi.
Tuttavia, la responsabilità per la governance dell’AI non ricade su un singolo individuo o dipartimento; è una responsabilità collettiva in cui ogni leader deve prioritizzare la responsabilità e garantire che i sistemi AI siano utilizzati in modo responsabile ed etico.
Principi e standard di governance responsabile dell’AI
I principi di governance responsabile dell’AI sono essenziali per le organizzazioni per proteggere se stesse e i propri clienti. Questi principi devono guidare le organizzazioni nello sviluppo etico e nell’applicazione delle tecnologie AI, che includono:
- Empatia: Le organizzazioni devono comprendere le implicazioni sociali dell’AI, non solo gli aspetti tecnologici e finanziari.
- Controllo del pregiudizio: È fondamentale esaminare rigorosamente i dati di addestramento per prevenire l’incorporamento di pregiudizi reali negli algoritmi AI.
- Trasparenza: Deve esserci chiarezza e apertura su come gli algoritmi AI operano e prendono decisioni.
- Responsabilità: Le organizzazioni devono stabilire e mantenere alti standard per gestire i cambiamenti significativi che l’AI può portare.
Livelli di governance dell’AI
La governance dell’AI non ha “livelli” standardizzati come, ad esempio, la cybersecurity. Invece, ci sono approcci strutturati e framework sviluppati da vari enti che le organizzazioni possono adottare o adattare alle proprie esigenze specifiche.
Le organizzazioni possono utilizzare diversi framework e linee guida per sviluppare le proprie pratiche di governance. Alcuni dei framework più ampiamente utilizzati includono il Framework di Gestione del Rischio dell’AI del NIST e i Principi dell’OECD sull’Intelligenza Artificiale.
In sintesi, la governance dell’AI è fondamentale per gestire i rapidi progressi nella tecnologia AI, garantendo che lo sviluppo e l’applicazione dell’AI siano responsabili e allineati agli standard etici e agli obiettivi organizzativi.
