L’intelligenza artificiale sta rapidamente trasformando il panorama tecnologico e creativo, ma porta con sé una serie di sfide legali ed etiche, in particolare per quanto riguarda il diritto d’autore e la privacy.
Sfide legali ed etiche nell'era dell'intelligenza artificiale
Negli ultimi anni, l’IA ha guadagnato un’attenzione crescente, grazie alla sua capacità di generare contenuti “originali” e di interagire con gli utenti in modo sempre più sofisticato. Tuttavia, l’uso di opere protette da copyright per addestrare modelli di IA ha sollevato interrogativi legali complessi. Allo stesso tempo, le preoccupazioni riguardanti la privacy degli utenti durante le interazioni con queste tecnologie sono diventate sempre più un tema all’ordine del giorno. Da quando nel 2022 sono state lanciate varie piattaforme che offrivano agli utenti accesso all’IA generativa (generative AI) è diventata chiara l’importanza di affrontare queste problematiche a livello aziendale ma anche a livello di informazione, per garantire un uso etico e responsabile dell’IA.
Violazione del diritto d'autore e casi legali
Il tema del diritto d’autore nell’ambito dell’IA è particolarmente controverso. Recentemente, il New York Times ha intentato una causa contro OpenAI e Microsoft, accusandoli di violazione del diritto d’autore per l’uso non autorizzato dei propri articoli nell’addestramento dei modelli di IA. Secondo il NYT, milioni dei suoi articoli sono stati utilizzati senza permesso, infrangendo le normative sul copyright.
Un altro caso significativo è quello di Getty Images contro Stability AI, dove Getty ha sostenuto che le fotografie della sua collezione sono state utilizzate senza autorizzazione per addestrare il software AI “Stable Diffusion”. Questi casi evidenziano la necessità urgente di una regolamentazione chiara ed univoca che stabilisca come le opere protette possano essere utilizzate nel contesto dell’intelligenza artificiale.
Violazione della privacy
Parallelamente alle questioni sul diritto d’autore, ci sono anche gravi preoccupazioni riguardanti la privacy degli utenti. Le applicazioni di IA spesso raccolgono dati personali durante le interazioni, il che può portare a violazioni della privacy se non vi è adeguata gestione per quanto riguarda la conservazione dei dati raccolti.
La raccolta di informazioni sensibili senza il consenso esplicito degli utenti è una questione tutt’ora aperta sulla quale ricercatori e sviluppatori si stanno interrogando.
Le normative come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) in Europa impongono requisiti rigorosi per la raccolta e l’elaborazione dei dati personali.
Tuttavia, molte applicazioni di IA non sempre rispettano questi requisiti, creando un ambiente con potenziali pericoli per gli utenti.
Case histories Apple e OpenAI
Apple e OpenAI hanno adottato approcci diversi ma complementari per affrontare queste problematiche. Apple ha introdotto un sistema chiamato Private Cloud Compute, progettato per garantire la sicurezza e la privacy dei dati degli utenti attraverso tecnologie avanzate come la crittografia end-to-end e l’uso della Secure Enclave. Questo approccio mira a proteggere i dati durante l’elaborazione e a garantire che gli stessi non possano essere facilmente accessibili da terzi.
D’altra parte, OpenAI ha implementato misure di sicurezza robuste attraverso un Safety Advisory Group che valuta i rischi associati ai modelli di IA prima del loro rilascio. Inoltre, Apple ha attivato un programma di bug bounty (letteralmente delle ‘’taglie sui bug’’, ricompense in denaro per chi trova vulnerabilità nel sistema) per incentivare la scoperta di vulnerabilità nei propri sistemi offrendo fino a 1 milione di dollari per chi dovesse riuscire a penetrare nel loro Private Cloud Compute.
Come difendere la privacy degli utenti
Per affrontare le criticità riguardanti la privacy, è fondamentale adottare strategie efficaci.
Una delle soluzioni più promettenti è rappresentata dalle tecnologie di Private AI, che consentono l’elaborazione dei dati senza compromettere la privacy degli utenti. Tra queste tecnologie troviamo:
- Federated Learning: Questa tecnica consente ai modelli di apprendere dai dati locali sui dispositivi degli utenti senza trasferire i dati stessi a un server centrale. In questo modo, solo gli aggiornamenti del modello vengono condivisi, mantenendo i dati personali al sicuro.
- Crittografia omomorfica: Questa tecnologia consente l’elaborazione dei dati crittografati senza decrittografarli. Ciò significa che i modelli possono effettuare calcoli sui dati senza mai accedervi direttamente.
- Differential Privacy: Questa tecnica aggiunge rumore (altre informazioni non rilevanti) ai dati in modo da proteggere l’identità degli individui durante l’analisi delle informazioni aggregate. Questo approccio è già stato adottato da aziende come Apple per migliorare la privacy nelle loro applicazioni.
In conclusione, mentre l’intelligenza artificiale continua a evolversi e a permeare vari aspetti della nostra vita quotidiana, è essenziale affrontare le sfide legali legate al diritto d’autore e alla privacy. Le aziende devono adottare misure proattive per garantire che i diritti degli autori siano rispettati e che la privacy degli utenti sia tutelata attraverso tecnologie avanzate. Allo stesso modo le istituzioni devono impegnarsi affinché delle linee guida univoche e comprensibili vengano prodotte per regolare il trattamento dei dati da parte dell’IA.
Solo così sarà possibile sfruttare appieno il potenziale dell’IA in modo etico e responsabile.
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FONTI: