La relazione tra intelligenza artificiale e privacy non è mai stata così stretta. Il concetto stesso di AI, infatti, è nativamente legato alla raccolta, all’analisi e all’utilizzo di grandi moli di dati, cosa che solleva inevitabile interesse e preoccupazione circa la riservatezza delle informazioni (privacy) e la protezione dei dati personali.
Il tema del rapporto tra intelligenza artificiale e privacy è salito alla ribalta negli ultimi anni, tra cause milionarie intentate contro i colossi della Silicon Valley e l’entrata in vigore di documenti normativi sempre più puntuali sul tema. Il GDPR resta l’esempio d’elezione, ma proprio quest’anno entrerà in vigore l’AI Act (approvato dal Parlamento Europeo il 13 marzo 2024) che, nell’ottica di trovare un bilanciamento tra il rispetto dei diritti fondamentali e l’innovazione, in molti passaggi fa riferimento proprio all’uso dei dati personali.
È con l'avvento dell'AI generativa che la relazione tra intelligenza artificiale e privacy ha raggiunto il suo apice. Da un lato, infatti, occorre gestire al meglio i dati utilizzati per l'addestramento dei modelli, che possono includere informazioni sensibili e personali. Dall'altro, il tema si sposta sull’output prodotto dai modelli generativi e, in particolare, sul suo impatto sull’identità digitale delle persone, data la capacità di creare immagini, testi o altri contenuti difficilmente distinguibili dalla realtà e quindi suscettibili di essere utilizzati per frodi o manipolazioni. L'AI Act si muove anche su questo fronte, cercando di affrontare tutte le sfide emergenti senza compromettere il progresso.
Oggi, le aziende usano l'intelligenza artificiale (AI) in moltissimi modi diversi: per rilevare frodi nelle transazioni finanziarie, per fornire suggerimenti e raccomandazioni ai clienti, per ingaggiarli in conversazioni personalizzate e in molteplici altri casi.
Per essere efficaci, i sistemi sottostanti devono acquisire e analizzare dati, raccogliendo informazioni dei comportamenti degli utenti, dalle transazioni passate e da altre fonti. È quindi naturale che la protezione dei dati assuma un ruolo primario in questo contesto. A maggior ragione, come si è visto precedentemente, nel caso in cui l’azienda utilizzi le capacità dell'AI generativa e quindi produca nuovo contenuto.
In questo contesto, l'adozione di best practice rigorose in termini di privacy e protezione dei dati diventa essenziale per garantire la conformità con la normativa vigente (quindi, evitare sanzioni e altri rischi di natura legale), ma anche per mantenere solida la fiducia di clienti e dipendenti.
Nonostante le sfide poste dall’era dell’AI, è possibile sfruttare appieno il potenziale di questa tecnologia senza compromettere la sicurezza dei dati e la privacy degli utenti. Tutto sta nell’adottare un approccio responsabile, rigoroso nel rispetto della normativa e basato su alcune best practice di gestione dei dati.
Una solida data governance rappresenta il punto di partenza verso pratiche corrette dal punto di vista normativo e rispettose dei diritti individuali. Regolamentare in modo attivo il processo di gestione, controllo e protezione dei dati all'interno di un'organizzazione è infatti determinante per garantire l'affidabilità, l'integrità e la sicurezza delle informazioni.
Semplificando quella che a tutti gli effetti è una tematica molto complessa, la data governance regola e definisce chiaramente chi ha la titolarità e la responsabilità dei dati usati dei sistemi di AI, includendo ruoli, autorizzazioni e processi di gestione dei dati.
È poi fondamentale implementare misure di sicurezza adeguate a proteggere le informazioni (crittografia, controllo degli accessi, gestione continua vulnerabilità), nonché policy per la raccolta, l'utilizzo e la divulgazione dei dati. Il tema della localizzazione del dato, soprattutto nell’era dei grandi player dell’AI generativa, ha inoltre un ruolo primario.
La privacy by design è un approccio, o meglio una pratica che punta a integrare la tutela della riservatezza delle informazioni fin dalle fasi iniziali dello sviluppo di un sistema, di un'applicazione o di una soluzione basata su AI.
In termini pratici, ciò significa integrare principi di minimizzazione, di protezione dei dati, di conservazione a norma e di trasparenza nei processi di sviluppo. Laddove possibile, poi, occorre adottare tecniche di anonimizzazione e pseudonimizzazione, il cui fine è ridurre al minimo la capacità di identificare gli individui dai dati utilizzati dagli algoritmi di AI.
Infine, ma certamente non per importanza, la trasparenza nei confronti dei clienti/utenti della soluzione è un requisito chiave per la conformità normativa. Informare in modo chiaro e preciso di come i dati vengono raccolti, utilizzati e condivisi è un pilastro della tutela moderna della privacy, unita alla capacità di controllo da parte del titolare, che può spingersi fino alla richiesta di eliminazione e di opposizione rispetto al loro impiego per scopi specifici.