Negli ultimi mesi, l’attenzione pubblica e le discussioni legislative globali si sono focalizzate sull’Intelligenza Artificiale esaminandone i benefici, i rischi e la necessità di una regolamentazione adeguata. In questo contesto, la protezione dei diritti individuali, la promozione di trasparenza e la responsabilizzazione delle imprese di IA diventano elementi chiave.
Tuttavia, a rischio di essere oscurata in questo dibattito è la questione della privacy. Mentre l’AI Act dell’UE guadagna risonanza, il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR) rischia di perdere importanza nella sua imminente valutazione, nonostante abbia svolto un ruolo cruciale nella salvaguardia della privacy in Europa per sei anni.
Il legame stretto tra la regolamentazione efficace dell’IA e robuste normative sulla privacy emerge come tema centrale. Entrambi i settori si intrecciano nelle accese discussioni sui dati, dove il possesso di dati proprietari diventa un vantaggio competitivo per l’addestramento dei modelli di IA, alimentando una corsa al ribasso negli standard di privacy.
Il legame tra IA e privacy non si manifesta solo nella raccolta dati, ma anche nella necessità di trasparenza e avviso per i consumatori, oltre ai pericoli derivanti da design ingannevoli. Le opportunità strategiche per porre la privacy al centro del quadro normativo sull’IA emergono negli Stati Uniti, con la proposta di leggi come l’American Data Privacy and Protection Act sostenuta da Mozilla, sebbene una legge federale sulla privacy resti ancora elusiva.
In Europa, mentre il GDPR si avvicina alla valutazione di sei anni, è fondamentale preservarne la forza. L’AI Act fa costanti riferimenti al GDPR, sottolineando la sua importanza nel contesto delle normative sull’IA. Le Autorità di Protezione dei Dati europee, utilizzando il GDPR, hanno già reagito contro pratiche invasive di trattamento dati in relazione a ChatGPT di OpenAI. In questo scenario di discussioni politiche interconnesse, si pone l’accento sul ruolo cruciale delle soluzioni open source. Queste non solo supportano un’IA affidabile, ma anche una che preserva la privacy, consentendo l’esecuzione di modelli su dispositivi privati con dati privati e promuovendo la trasparenza e la concorrenza nel mercato.
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