Regolamentazione: il nuovo capro espiatorio per la alfabetizzazione sull’IA
Negli ultimi mesi, numerosi legislatori statali hanno annunciato piani per istituire task force dedicate alla regolamentazione dell’IA, con titoli che descrivono queste iniziative come un punto di svolta nella supervisione tecnologica negli Stati Uniti. Tuttavia, a uno sguardo più attento, queste misure hanno apportato poco ai già esistenti quadri normativi.
La vera sfida non è l’assenza di normative, ma la mancanza di alfabetizzazione sull’IA sia tra i politici che tra i leader aziendali. Troppe volte, le decisioni vengono prese basandosi su narrazioni alimentate dalla paura o promesse esagerate, piuttosto che su una comprensione solida di come funzionano i sistemi di IA, dove possano aggiungere valore e quali rischi comportino realmente. Senza questa conoscenza di base, anche le politiche ben intenzionate diventano ridondanti o inefficaci.
La regolamentazione è già presente
Gran parte del dibattito sulle nuove leggi sull’IA presume che l’IA operi al di fuori dei parametri esistenti. Questo è fuorviante. In settori critici, le aziende affrontano già severi controlli che governano come l’IA può essere utilizzata. Ad esempio:
- Sanità: Sebbene l’HIPAA non menzioni esplicitamente l’IA, qualsiasi organizzazione sanitaria o pratica clinica che utilizzi diagnosi basate sull’IA deve comunque rispettare gli stessi standard di privacy dei dati, integrità e consenso.
- Finanza: I sistemi di trading basati sull’IA rientrano sotto le normative della SEC, proprio come gli algoritmi tradizionali. Anche il Fair Credit Reporting Act limita i dati che le istituzioni finanziarie possono utilizzare, anche quando i modelli sono basati su apprendimento automatico.
- Standard aziendali: Il Framework di gestione del rischio dell’IA del National Institute of Standards and Technology (NIST), sebbene volontario, è diventato un baseline ampiamente adottato. Per molte organizzazioni Fortune 500, il NIST non è solo una guida, ma una politica.
- Restrizioni a livello di piattaforma: Fornitori principali come AWS, Google Cloud e Microsoft integrano standard di IA responsabile nei loro contratti. Le politiche di Azure, ad esempio, vietano esplicitamente la sorveglianza biometrica o le campagne di disinformazione.
Perché i politici si distraggono
I sistemi di IA sono già coperti da un mosaico di normative esistenti in materia di conformità, rischio e etica. Ciò che manca è la consapevolezza e la capacità di applicarle in modo coerente. Come dimostrato dal voto del Senato di quest’anno, trattato come un momento cruciale per la sicurezza dell’IA, troppi decisori non comprendono realmente cosa sia in gioco.
I numeri parlano chiaro. Solo nel 2024, sono state introdotte quasi 700 leggi relative all’IA a livello statale, con 31 approvate e molte altre a livello federale. Inoltre, le organizzazioni statunitensi devono già confrontarsi con quadri internazionali come l’AI Act dell’UE, i principi dell’IA dell’OCSE e la proposta di AIDA del Canada.
Invece di una scarsità regolamentare, le aziende affrontano una fatica normativa. I leader e i legislatori spesso vedono l’IA come una sfida unica che richiede legislazione su misura, piuttosto che un’estensione delle categorie di conformità esistenti. Il risultato? Normative simboliche e frammentarie che segnalano urgenza, ma mancano d’impatto.
Il divario di alfabetizzazione
Il vero collo di bottiglia è l’alfabetizzazione — sia tecnica che contestuale. Questo non si limita agli enti governativi. Anche i consigli aziendali, i team di conformità e persino alcuni dirigenti tecnologici spesso non riescono a comprendere come l’IA si intersechi con i quadri di governance esistenti. Per i CIO, questo divario si traduce direttamente in rischi di conformità, inefficienza operativa e opportunità mancate per integrare l’IA in modo responsabile.
La questione non è se le aziende, gli stati o il governo federale debbano regolamentare l’IA. Sebbene l’applicazione e la supervisione debbano continuamente adattarsi, non è necessario reinventare la ruota. Un uso più produttivo del tempo sarebbe garantire che la propria IA sia conforme ai quadri esistenti.
L’alfabetizzazione sull’IA ricade sulla leadership
La governance dell’IA non è una preoccupazione futura; è un requisito operativo del presente. Gli abusi avvengono tipicamente non a causa di vuoti normativi, ma perché le organizzazioni ignorano o applicano in modo errato le leggi già implementate.
Investire nell’alfabetizzazione sull’IA tra i team di leadership, le funzioni di conformità e le pipeline di sviluppo è più urgente rispetto al lobbying per nuove regole. Maggiore regolamentazione non avrà importanza se le organizzazioni e i politici non comprendono come applicare quelle già esistenti.
