Responsabilizzare l’AI
Garantire un'intelligenza artificiale affidabile su scala europea per le parti interessate dello spazio dati
Sfida
Garantire la privacy e l'affidabilità per i proprietari e i fornitori di dati presenta una miriade di sfide complesse.
Le violazioni dei dati rimangono una minaccia prominente, con l'Europa come la regione più colpita nel primo trimestre del 2023 (17,5 milioni), seguita dall'Asia e dal Nord America.
La crittografia dei dati e l'anonimizzazione sono fondamentali per proteggere i dati da accessi non autorizzati, ma trovare un equilibrio tra una forte crittografia e l'usabilità dei dati può essere complicato. La condivisione sicura dei dati tra più parti è necessaria per la collaborazione, preservando al contempo la privacy; questa azione spesso richiede tecniche computazionalmente costose come la secure multi-party computation (SMPC). Ciò ha portato i proprietari di dati ad adottare pratiche di minimizzazione dei dati stessi per ridurre i rischi per la privacy, ma questo approccio deve anche essere in linea con le esigenze aziendali.
Inoltre, ottenere il consenso dell'utente e fornire informazioni trasparenti sulle pratiche di elaborazione dati sono step essenziali per costruire fiducia ma, allo stesso tempo, la progettazione di meccanismi di consenso facili da usare può essere considerata una sfida.
Dal punto di vista economico, il costo associato alla conformità a rigorose normative sulla privacy e all'implementazione di pratiche solide per la protezione dei dati rappresentano una sfida significativa, soprattutto per le piccole imprese e le startup. Le preoccupazioni legate alla responsabilità legale aumentano ulteriormente i rischi finanziari, rendendo essenziale che i proprietari e i fornitori di dati adottino misure proattive nella gestione delle possibili implicazioni legali. Inoltre, la monetizzazione etica dei dati, nel rispetto della privacy, costituisce un'altra sfida economica. Trovare un equilibrio tra l'estrazione di valore dal dato e la tutela della privacy richiede un approccio ponderato, includendo lo sviluppo di modelli economici che forniscano incentivi equi e mitigano i potenziali rischi, incoraggiando, ad esempio, la condivisione dei dati per scopi di ricerca e collaborazione.
Standardizzare le regolamentazioni sulla privacy e le misure tecniche tra le diverse regioni può contribuire a ridurre le sfide di conformità e i costi correlati. Inoltre, spesso ci si affida a servizi di terze parti per l'elaborazione, la memorizzazione e l'analisi dei dati. Assicurare che questi fornitori di servizi aderiscano a rigorosi standard di privacy e pratiche di protezione dei dati è cruciale per mantenere la fiducia nell'ecosistema.
La nostra soluzione
Affrontare queste sfide complesse richiede un approccio completo, che coinvolga misure tecniche solide, regolamentazioni chiare, un'applicazione efficace e una collaborazione continua tra le parti interessate. Solo attraverso sforzi collettivi possiamo stabilire un panorama dei dati che dia priorità alla privacy e all'affidabilità per tutte le parti coinvolte.
In questo complesso scenario, RINA è impegnata a supportare data scientist e AI developers e a portare vantaggi ai vari stakeholder del settore dei dati dello spazio a livello europeo.
In particolare, forniamo il “Trustworthy AI Support Design Framework” basato su processi umani centrici e un insieme di strumenti di supporto per garantire un'intelligenza artificiale legale, etica e robusta durante l'intero ciclo di vita del prodotto.
Il nostro approccio è applicabile allo sviluppo di software AI per rendere i sistemi basati su intelligenza artificiale il più robusti e resilienti possibile attraverso varie misure:
- Aderenza ai principi etici basati sui diritti fondamentali
- Analisi del rischio considerando la sicurezza, la privacy e la sicurezza
- Monitoraggio continuo e adversarial testing per la robustezza dell'AI, adottando pratiche di programmazione recenti e metodi innovativi di distribuzione sicura.
Il Framework considera un tipico flusso di lavoro di valutazione e audit di monitoraggio del sistema come supporto passo dopo passo per sviluppare applicazioni AI spiegabili e affidabili.
Benefit per gli stakeholder
Utilizzando la soluzione RINA, gli sviluppatori di AI e gli scienziati dei dati possono beneficiare di un Framework di supporto lungo tutte le fasi del ciclo di sviluppo di un’intelligenza artificiale:
- Ideazione, per chiarire gli obiettivi attesi e analizzare ipotesi concorrenti
- Panificazione, per comprendere le interfacce, il tipo di feedback del sistema AI e raccogliere i requisiti in conformità con i principi normativi ed etici
- Progettazione, per definire la semantica del dataset e monitorare l'evoluzione degli algoritmi
- Costruzione, per garantire che il sistema AI sia sicuro e resiliente
- Test, per convalidare le funzionalità del sistema e le caratteristiche di sicurezza
- Distribuzione, per fornire sicurezza anche in ambiente di produzione.