FAQ Intelligenza Artificiale

L'AI Act (Regolamento UE 2024/1689) è la prima legge al mondo che regolamenta l'intelligenza artificiale in modo completo.

Timeline di entrata in vigore:

• Agosto 2024: Entrata in vigore del regolamento
• Febbraio 2025: Divieti per sistemi AI vietati
• Agosto 2025: Obblighi per sistemi AI ad alto rischio
• Agosto 2026: Piena applicazione per tutti i sistemi AI

Classificazione dei sistemi AI:

• AI vietate: Manipolazione subliminale, scoring sociale
• AI ad alto rischio: Sistemi critici (sanità, trasporti, giustizia)
• AI generative: Obblighi di trasparenza e documentazione
• AI a rischio limitato: Requisiti minimi di trasparenza

→ Scopri i nostri servizi di compliance AI Act

Qualsiasi azienda che sviluppa, importa, distribuisce o utilizza sistemi AI nell'UE deve valutare la propria conformità all'AI Act.

Auto-valutazione preliminare:

1. Identifica i sistemi AI: Software che genera output come previsioni, raccomandazioni o decisioni
2. Classifica il rischio: Utilizza l'Allegato III dell'AI Act per determinare se è alto rischio
3. Verifica gli obblighi: Ogni categoria ha requisiti specifici di conformità
4. Documenta tutto: Mantieni registri dettagliati di sistemi e processi

Settori particolarmente impattati:

• Healthcare e dispositivi medici
• Servizi finanziari e creditizi
• Risorse umane e recruiting
• Law enforcement e giustizia
• Trasporti e mobilità autonoma
• Educazione e formazione

I sistemi di AI generativa hanno obblighi specifici nell'AI Act, sia per i fornitori che per gli utilizzatori professionali.

Obblighi per fornitori di modelli fondazionali:

• Documentazione tecnica: Architettura, training data, capacità del modello
• Informazioni sul copyright: Politiche di rispetto dei diritti d'autore
• Sintesi dei dati di training: Descrizione dei dataset utilizzati
• Sistemi di gestione del rischio: Identificazione e mitigazione dei bias

Obblighi per utilizzatori professionali:

• Trasparenza: Informare che i contenuti sono generati da AI
• Supervisione umana: Mantenere controllo e responsabilità finale
• Qualità dei dati: Verificare accuratezza degli output
• Gestione bias: Monitorare e correggere discriminazioni

Sanzioni specifiche:

• Mancata trasparenza: fino a €15 milioni o 3% fatturato
• Violazione obblighi documentali: fino a €7.5 milioni o 1.5% fatturato
• Informazioni inesatte: fino a €7.5 milioni o 1.5% fatturato

La responsabilità per danni causati da AI segue una catena di responsabilità che può coinvolgere multiple parti.

Catena di responsabilità AI:

• Utilizzatore finale: Responsabile per uso proprio e supervisione inadeguata
• Deployer/Implementatore: Responsabile per configurazione e monitoraggio
• Fornitore del sistema: Responsabile per difetti di progettazione o training
• Fornitore dati: Responsabile per qualità e bias nei dataset

Principi di responsabilità:

• Controllo umano: Chi mantiene supervisione è sempre responsabile
• Prevedibilità: Responsabilità maggiore per danni prevedibili
• Due diligence: Obbligo di verificare affidabilità del sistema
• Trasparenza: Responsabilità ridotta con maggiore disclosure

Come proteggersi:

• Documentare processi di due diligence nella selezione AI
• Implementare sistemi di monitoraggio continuo
• Mantenere sempre supervisione umana significativa
• Stipulare assicurazioni specifiche per rischi AI
• Includere clausole di responsabilità nei contratti fornitori

SÌ, nella maggior parte dei casi l'utilizzatore mantiene la responsabilità finale per gli output dell'AI.

Principio di responsabilità dell'utilizzatore:

• Controllo finale: Chi decide di usare l'output è responsabile
• Supervisione umana: Obbligo di verificare e validare i risultati
• Contesto d'uso: Responsabilità proporzionale al rischio del settore
• Prevedibilità: Maggiore responsabilità per errori prevedibili

Esempi di responsabilità dell'utilizzatore:

• Contenuti generati: Testi, immagini, video prodotti da AI
• Decisioni automatizzate: Approvazioni, respingimenti, classificazioni
• Analisi e raccomandazioni: Consigli di investimento, diagnosi, strategie
• Moderazione contenuti: Rimozioni, ban, censure automatiche

Best practices per limitare la responsabilità:

• Implementare processi di human-in-the-loop
• Documentare verifiche e controlli effettuati
• Utilizzare AI per supporto decisionale, non sostituzione
• Formare il team sui limiti e rischi dell'AI
• Mantenere registri delle decisioni e motivazioni

La gestione del bias algoritmico è un obbligo legale crescente e una responsabilità etica fondamentale.

Tipi di bias più comuni:

• Bias di genere: Discriminazione basata sul sesso
• Bias razziale/etnico: Pregiudizi verso gruppi etnici
• Bias socioeconomico: Discriminazione per classe sociale
• Bias geografico: Pregiudizi regionali o nazionali
• Bias di età: Discriminazione generazionale

Framework di gestione bias:

1. Assessment iniziale: Audit dei dati di training e algoritmi
2. Monitoraggio continuo: Test periodici su gruppi protetti
3. Mitigazione proattiva: Tecniche di debiasing e fairness
4. Documentazione: Registro delle misure adottate
5. Revisione periodica: Aggiornamento basato su nuovi dati

Strumenti tecnici di mitigazione:

• Fairness-aware machine learning
• Adversarial debiasing
• Demographic parity testing
• Counterfactual fairness analysis
• Intersectional bias detection

Compliance normativa:

• GDPR Art. 22: Diritto a non essere sottoposti a decisioni automatizzate
• AI Act: Requisiti specifici per sistemi ad alto rischio
• Normative antidiscriminazione: Applicazione ai sistemi AI
• Settori regolamentati: Normative specifiche per healthcare, finance, giustizia

L'uso di contenuti protetti da copyright per il training di AI è una delle questioni legali più controverse del momento.

Situazione legale attuale:

• Negli USA: Class action in corso contro OpenAI, Stability AI e altri
• Nell'UE: Dibattito aperto su fair use vs. copyright infringement
• Nel Regno Unito: Eccezione limitata per text and data mining
• In altri paesi: Normative in evoluzione rapida

Principi di valutazione:

• Finalità: Uso commerciale vs. ricerca scientifica
• Natura dell'opera: Tipo di contenuto utilizzato
• Quantità: Porzione dell'opera utilizzata
• Impatto economico: Effetto sul mercato dell'opera originale

Raccomandazioni pratiche:

• Utilizzare dataset con licenze chiare (Creative Commons, public domain)
• Implementare sistemi di opt-out per i creatori
• Documentare tutte le fonti utilizzate
• Consultare esperti legali prima del training
• Monitorare evoluzioni legislative

→ Approfondisci IA generativa e copyright

La proprietà dei contenuti AI-generated dipende da diversi fattori e varia significativamente tra giurisdizioni.

Approcci internazionali:

• USA: Tendenza verso "no copyright" per output puramente AI
• Regno Unito: Copyright può spettare a chi organizza la creazione
• UE: Richiesto intervento creativo umano per la protezione
• Giappone: Approccio più permissivo verso AI-generated content

Fattori determinanti:

• Controllo creativo: Livello di intervento umano nel processo
• Originalità: Novità e creatività dell'output
• Prompting: Specificità e creatività del prompt iniziale
• Post-processing: Modifiche e affinamenti umani

Strategie di protezione:

• Documentare il processo creativo umano
• Combinare output AI con elementi originali
• Utilizzare AI come strumento di supporto, non sostituzione
• Registrare opere composite quando possibile
• Considerare protezioni alternative (marchi, design)

Clausole contrattuali importanti:

• Definire chiaramente i diritti negli accordi di sviluppo AI
• Specificare ownership nei contratti con clienti
• Includere garanzie sui training data utilizzati
• Prevedere indennità per violazioni di terzi

La protezione dalle violazioni copyright nell'AI richiede un approccio proattivo e strategie multiple.

Due diligence sui fornitori AI:

• Verifica training data: Richiedere informazioni sui dataset utilizzati
• Licenze e permessi: Verificare autorizzazioni per l'uso commerciale
• Politiche di compliance: Valutare approccio del fornitore al copyright
• Assicurazioni: Verificare coperture per violazioni IP

Controlli operativi:

• Review degli output: Verificare similarità con opere esistenti
• Sistemi di detection: Tool per identificare potenziali violazioni
• Human oversight: Supervisione umana qualificata
• Documentazione: Tracciare tutte le verifiche effettuate

Clausole contrattuali protettive:

• Indennità del fornitore: Copertura per violazioni da training data
• Diritto di audit: Possibilità di verificare compliance
• Limitazioni d'uso: Restrizioni su output potenzialmente problematici
• Termination rights: Diritto di recedere in caso di violazioni

Gestione dei reclami copyright:

• Procedure rapide di takedown
• Team legale specializzato in IP
• Registri dettagliati di tutti gli output
• Canali di comunicazione con i titolari di diritti
• Budget per eventuali licenze retroattive

Formazione del team:

• Sensibilizzazione sui rischi copyright
• Procedure operative standard
• Aggiornamenti regolari sulle evoluzioni legali
• Escalation procedures per casi dubbi

I contratti AI richiedono clausole specifiche che vadano oltre i tradizionali accordi software.

Sezioni essenziali specifiche per AI:

• Definizioni AI: Tipi di algoritmi, modelli e capacità
• Performance metrics: KPI specifici e soglie di accuratezza
• Training data: Provenienza, qualità e diritti di utilizzo
• Bias e fairness: Standard di non discriminazione
• Explainability: Livelli di trasparenza richiesti

Responsabilità e liability:

• Allocazione dei rischi: Chi risponde per errori dell'AI
• Limiti di responsabilità: Cap e esclusioni specifiche
• Assicurazioni: Coperture minime richieste
• Indemnification: Protezione per violazioni IP

Compliance e governance:

• AI Act compliance: Obblighi specifici per categoria di rischio
• Audit rights: Diritto di verificare algoritmi e processi
• Documentation: Requisiti di documentazione tecnica
• Incident response: Procedure per malfunzionamenti

Intellectual Property:

• Ownership algoritmi: Diritti sui modelli sviluppati
• Training data rights: Utilizzo e riutilizzo dei dati
• Output ownership: Chi possiede i risultati generati
• Improvements: Diritti su evoluzioni e affinamenti

Data protection e privacy:

• GDPR compliance: Gestione dati personali
• Data minimization: Principi di utilizzo limitato
• Cross-border transfers: Trasferimenti internazionali
• Retention periods: Tempi di conservazione

Termination e transition:

• Data deletion: Cancellazione sicura dei dati
• Model portability: Trasferimento di algoritmi
• Transition assistance: Supporto per cambio fornitore
• Escrow arrangements: Deposito di codice sorgente

Un sistema di governance AI efficace richiede strutture organizzative dedicate e processi formali.

Struttura organizzativa:

• AI Ethics Board: Comitato multidisciplinare per decisioni strategiche
• AI Officer/Champion: Responsabile operativo per l'AI
• Risk Committee: Valutazione continua dei rischi AI
• Technical Review Team: Valutazione tecnica dei sistemi

Processi di governance:

1. AI Inventory: Mappatura completa di tutti i sistemi AI
2. Risk Assessment: Valutazione per ogni sistema
3. Approval Process: Workflow per nuove implementazioni
4. Monitoring: Controllo continuo delle performance
5. Review Cycles: Revisione periodica dei sistemi

Policy e framework:

• AI Ethics Policy: Principi guida per l'uso etico
• Risk Management Framework: Metodologie di gestione rischio
• Vendor Management: Criteri per selezione fornitori AI
• Incident Response Plan: Gestione di emergenze AI

Documentazione e audit:

• Model Cards: Documentazione standardizzata per ogni AI
• Algorithm Register: Registro centrale di tutti gli algoritmi
• Decision Logs: Tracciamento delle decisioni algoritmiche
• Compliance Reports: Reporting periodico verso il board

Training e cultura:

• Formazione specifica per ruoli chiave
• Sensibilizzazione generale sull'AI etica
• Procedure di escalation per dilemmi etici
• Incentivi allineati agli obiettivi di governance

Metriche e KPI:

• Tasso di compliance AI Act
• Numero di incident AI gestiti
• Tempo medio di approval per nuovi sistemi
• Risultati degli audit esterni
• Soddisfazione stakeholder interni