L’intelligenza artificiale può supportare attività che spaziano dal quotidiano all’eccezionale, dalla gestione dei numeri alla cura delle malattie. Tuttavia, per sfruttare appieno il potenziale dell’AI nel lungo termine, è fondamentale svilupparla in modo responsabile.
AI Generativa e Privacy: un Dialogo Necessario
La discussione su AI generativa e privacy è cruciale, ed è per questo che sia importante contribuire a questo dialogo con approfondimenti derivanti dall’innovazione e dal nostro ampio coinvolgimento con regolatori ed esperti del settore.
Nel nuovo documento di lavoro di Google “AI Generativa e Privacy”, sostiene che i prodotti di AI debbano integrare fin dall’inizio protezioni per garantire la sicurezza e la privacy degli utenti. Proponendo anche approcci politici che affrontino le preoccupazioni relative alla privacy, liberando al contempo i benefici dell’AI.
Privacy by Design nell’AI
L’IA offre numerosi vantaggi per le persone e la società, ma può anche amplificare le sfide sociali esistenti e crearne di nuove. Questo vale anche per la privacy: è fondamentale integrare protezioni che offrano trasparenza e controllo, affrontando rischi come la diffusione involontaria di informazioni personali.
Ciò richiede un quadro solido, dalla fase di sviluppo a quella di distribuzione, basato su principi consolidati. Le organizzazioni che sviluppano strumenti di AI devono essere chiare riguardo al loro approccio alla privacy.
L’approccio deve essere guidato da pratiche di protezione dei dati consolidate, dai Principi di Privacy e Sicurezza, dalle Pratiche di AI Responsabile e dai Principi di AI. Vanno implementate forti salvaguardie per la privacy, tecniche di minimizzazione dei dati, trasparenza sulle pratiche di gestione dei dati e offrendo controlli che permettono agli utenti di fare scelte informate e gestire le loro informazioni.
Riduzione dei Rischi nelle Applicazioni dell’AI
Esistono questioni legittime da esplorare mentre applichiamo alcuni principi di privacy consolidati all’AI generativa.
Cosa significa la minimizzazione dei dati in pratica quando si addestrano modelli su grandi volumi di dati? Quali sono i modi efficaci per fornire trasparenza significativa di modelli complessi, affrontando le preoccupazioni degli individui? Come possiamo offrire esperienze adeguate all’età che beneficino gli adolescenti in un mondo che utilizza strumenti di AI?
Il documento offre riflessioni iniziali su queste conversazioni, considerando due fasi distinte per i modelli:
- Addestramento e sviluppo
- Applicazioni rivolte agli utenti
Durante l’addestramento e lo sviluppo, i dati personali come nomi o informazioni biografiche costituiscono una piccola ma importante parte dei dati di addestramento. I modelli utilizzano questi dati per comprendere come il linguaggio incorpora concetti astratti sulle relazioni tra le persone e il mondo.
Questi modelli non sono “database” né hanno lo scopo di identificare individui. L’inclusione di dati personali può effettivamente aiutare a ridurre i bias nei modelli, ad esempio comprendendo i nomi di diverse culture, migliorando così l’accuratezza e le prestazioni.
È a livello applicativo che vediamo un maggiore potenziale per danni alla privacy, come la diffusione di dati personali, e l’opportunità di creare salvaguardie più efficaci. Qui, funzionalità come filtri di output e eliminazione automatica giocano ruoli cruciali.
Dare priorità a queste salvaguardie a livello applicativo non è solo l’approccio più fattibile, ma anche il più efficace.
Innovazione per la Privacy
La maggior parte delle discussioni odierne sulla privacy nell’AI si concentra sulla mitigazione dei rischi, giustamente, dato il lavoro necessario per costruire fiducia nell’AI. Tuttavia, l’AI generativa offre anche un grande potenziale per migliorare la privacy degli utenti, e dovremmo sfruttare queste opportunità.
L’AI generativa sta già aiutando le organizzazioni a comprendere il feedback sulla privacy di un gran numero di utenti e a identificare problemi di conformità. L’AI sta abilitando una nuova generazione di difese informatiche. Tecnologie di miglioramento della privacy come i dati sintetici e la privacy differenziale stanno mostrando modi per offrire maggiori benefici alla società senza rivelare informazioni private. Le politiche pubbliche e gli standard industriali dovrebbero promuovere, e non limitare involontariamente, tali usi positivi.
Collaborazione Necessaria
Le leggi sulla privacy devono essere adattive, proporzionali e neutrali rispetto alla tecnologia — nel corso degli anni, questo le ha rese resilienti e durevoli.
Lo stesso vale nell’era dell’AI, mentre le parti interessate lavorano per bilanciare forti protezioni della privacy con altri diritti fondamentali e obiettivi sociali.
Il lavoro futuro richiederà collaborazione all’interno della comunità della privacy, e noi di Google siamo impegnati a lavorare con gli altri per garantire che l’IA generativa benefici responsabilmente la società.
Per ulteriori dettagli, invitiamo a leggere il Documento di Lavoro sulla Politica di AI Generativa e Privacy.
Maestro del Caos Digitale e Guardiano del Cyberspazio, naviga nel mare oscuro della sicurezza informatica da oltre vent’anni, armato di codice e un irresistibile papillon.
Con la precisione di un bisturi e l’umorismo di un hacker, ha trasformato centinaia di “comuni mortali IT” in veri e propri ninja dell’Ethical Hacking. La sua missione? Insegnare l’arte della difesa digitale a migliaia di ignare risorse aziendali, un firewall alla volta.
Tre segreti che lo rendono un unicorno nel mondo cyber:
Ha una relazione quasi ossessiva con le password. Alcuni collezionano francobolli, lui colleziona hash crittografici.
Il suo gatto si chiama Hash. Sì, come l’algoritmo. No, non miagola in binario (ancora).
Indossa sempre un papillon, perché chi ha detto che non si può hackerare con stile?
Se lo cercate, seguite la scia di bit verdi: è il suo colore preferito. Perché anche nel mondo digitale, è sempre primavera per la sicurezza!
