Governance dell’AI: L’imperativo inevitabile della responsabilità
La governance dell’Intelligenza Artificiale (AI) è diventata un argomento cruciale nel panorama tecnologico attuale. Le organizzazioni devono considerare i pilastri chiave nella formulazione delle politiche di governance per garantire un uso responsabile dell’AI.
La responsabilità nell’uso dell’AI
La responsabilità, in questo contesto, si riferisce all’accettazione dell’accountability per i problemi e i risultati legati all’AI, siano essi positivi o negativi. È fondamentale agire sempre con la consapevolezza di essere responsabili delle conseguenze delle proprie azioni nell’ambito dell’AI.
Le sfide della governance dell’AI
Le nuove tecnologie digitali, in particolare l’AI, presentano opportunità per il misuse e la governance dell’AI è particolarmente complessa per tre motivi principali:
- Una grande proporzione degli utenti dell’AI in sviluppo prodotto è inesperta e priva della cautela necessaria.
- Gli utenti dell’AI possono accedere ai dati senza considerare la precisione, la completezza o la pertinenza, causando molteplici problemi, inclusi i “hallucinations” dell’AI.
- Ci sono molti rischi poco compresi associati all’AI, il che rende la sua governance ancora più complicata.
Elementi fondamentali della governance dell’AI
È essenziale che tutti coloro che utilizzano l’AI siano sulla stessa lunghezza d’onda. Quattro elementi chiave devono essere compresi e adottati:
- AI Etica: aderire ai principi di equità, trasparenza e responsabilità.
- Responsabilità dell’AI: assegnare la responsabilità per le decisioni legate all’AI e garantire un supervisione umana.
- Human-in-the-Loop (HITL): integrare la supervisione umana nel processo decisionale dell’AI.
- Compliance dell’AI: allineare le iniziative dell’AI con i requisiti legali come GDPR e CCPA.
La prospettiva dei fornitori di soluzioni
Secondo un noto fornitore di soluzioni, la governance dell’AI fornisce le guardrails necessarie per implementare soluzioni AI pronte per la produzione. Non si tratta solo di conformità, ma di dimostrare ai clienti la costruzione di sistemi sicuri e affidabili.
Le sfide legali e la necessità di governance
Uno dei maggiori problemi è la mancanza di definizioni legali chiare su cosa si considera AI. Ciò richiede tracciabilità e spiegabilità delle decisioni AI, rendendo necessario un monitoraggio strutturato.
Perché la governance è in ritardo
Nonostante l’importanza della governance, ci sono molte sfide:
- Difficoltà nel validare i risultati dei modelli AI quando questi evolvono verso agenti autonomi.
- La mancanza di validazione rigorosa dei modelli e incertezze normative.
- Bias nei sistemi AI che possono perpetuare o amplificare le ingiustizie.
- La mancanza di trasparenza e di “spiegabilità” nei modelli AI.
Stabilire una governance efficace
La governance deve includere:
- Politiche di governance allineate con gli obiettivi organizzativi.
- Metodologie di valutazione del rischio per monitorare i processi e i risultati dell’AI.
- Audit continui e feedback per garantire trasparenza e equità.
La governance dell’AI deve diventare una responsabilità condivisa all’interno dell’organizzazione, coinvolgendo tutti nell’uso responsabile dell’AI.
In conclusione, la governance dell’AI è un’opportunità per trasformare la tecnologia in un motore di fiducia e responsabilità, garantendo che l’AI migliori la vita e il lavoro delle persone.
