Si è svolta il 24 aprile 2024 la terza puntata di AI Talk, format mensile organizzato da Video Backlight in collaborazione con l’Istituto Italiano di Tecnologia, I-Com Istituto per la competitività e lo Studio legale E-Lex. Ospite istituzionale, Guido Scorza, componente del consiglio del Garante per la protezione dei dati personali
AI Talk: rapporto quasi simbiotico tra intelligenza artificiale e dati personali. Perplessità sulla governance
Per Guido Scorza, componente del consiglio dell’Autorità garante per la protezione dei dati personali, questo rapporto che esiste in natura poi si riflette nella governance dell’intelligenza artificiale, dove inesorabilmente – che si tratti di regolamentazione o di vigilanza – il rapporto tra la protezione dei dati personali e la promozione dell’intelligenza artificiale, così come la protezione dall’intelligenza artificiale, sono e saranno sempre due facce della stessa medaglia. Inoltre, aggiunge Scorza, “bene le regole sul diritto d’autore con le quali si fa l’unica cosa possibile allo stato: ribadire un principio chiaro in Europa, cioè che le opere dell’ingegno possono essere utilizzate a condizione che il titolare dei diritti non abbia espressamente manifestato una opinione concreta di dissenso”.
Infine, il componente del Consiglio del Garante mostra qualche perplessità sul tema della vigilanza sull’intelligenza artificiale affidato appunto all’agenzia della cybersicurezza. Pur riconoscendo fiducia e stima nelle competenze straordinarie che in poco tempo sono riusciti a mettere insieme dentro l’agenzia, pone l’attenzione su un fatto di sistema: il Regolamento europeo sull’intelligenza artificiale si preoccupa in buona parte nelle sue disposizioni di scongiurare il rischio che siano proprio i governi ad abusare della intelligenza artificiale, e certamente da questo punto di vista la convergenza in uno stesso soggetto, articolazione del governo, di poteri di promozione dell’intelligenza artificiale e di poteri di protezione dei diritti dall’intelligenza artificiale, sulla carta qualche problema può darlo.
AI Talk: ha senso normare in modo così pervasivo prima di avere applicato l’AI Act? La questione è sul metodo
L’Italia è veramente il primo paese europeo che norma l’intelligenza artificiale? In realtà non è così, afferma Ernesto Belisario, studio legale E-Lex. In tanti paesi ci sono norme pre-AI Act, ci sono negli Stati Uniti oltre che in diversi paesi europei, per esempio in Spagna, dove la legge che ha istituito l’autorità ad hoc che sarà incaricata di applicare l’AI Act è del 2021. Dopodiché, afferma Belisario, “non credo che esista una medaglia per chi fa la norma per primo, lo credevo per l’AI Act e lo credo anche per le legislazioni nazionali, secondo me la medaglia è per chi scrive le norme di cui c’è bisogno”.
La domanda da porsi – secondo Belisario – è se abbia un senso normare in modo così pervasivo a livello nazionale, prima ancora di avere applicato l’AI Act? Non sarebbe più prudente cominciare a cimentarsi con le analisi di impatto, le analisi del rischio che richiede la normativa europea e poi cercare di capire dove è veramente necessaria una norma nazionale e dove invece sarebbe sufficiente la norma europea?
Da sottoscrivere l’importanza delle sandbox ai sensi della normativa europea: ogni Stato membro dovrà istituire e aprire almeno una sandbox come spazio di sperimentazione tecnico-giuridico. In conclusione, qualche perplessità sulla proliferazione di norme che rinviano a regole tecniche e decreti attuativi (es. norma sulle blockchain in Italia che aveva demandato ad Agid delle regole tecniche e dopo 6 anni quelle regole tecniche non sono ancora arrivate, forse perché sulle blockchain esistono degli standard internazionali consolidati e diffusi e non sarebbe stato necessario replicarle a livello nazionale).
AI Talk: il nodo degli investimenti
Degli investimenti del nostro Paese sulla tecnologia, commentando il provvedimento del Consiglio dei Ministri, ha parlato Stefano da Empoli, I-Com Istituto per la Competitività. Abbiamo qualche elemento in più, ma non troppi perché in realtà l’unica cifra significativa che c’è era stata già spoilerata dal piano industriale di CDP Venture Capital, che aveva già dichiarato nella presentazione del piano industriale 2024-2028 che avrebbe messo a disposizione dell’intelligenza artificiale 1 miliardo di euro. Visto che si parla nel Ddl di altre tecnologie, all’AI sarà destinata una quota parte.
Da notare, sottolinea da Empoli, che nell’ultimo articolo del Ddl campeggia una cosa che piace moltissimo alla Ragioneria Generale dello Stato ossia che il presente provvedimento non comporta oneri finanziari aggiuntivi o nuovi rispetto a quelli già previsti quindi sostanzialmente si va a bilancio zero, insomma, conclude il presidente di I-Com, “se questo è il modo per tradurre in una legge una strategia, che naturalmente deve anche guardare al diritto e alla regolamentazione, non sono esaltato da quel che vedo”.
AI Talk: intelligenza artificiale al servizio delle Operations IT
In relazione all’utilizzo tecnologico dell’AI, Remo Maccaglia di Juniper Networks ha parlato di quanto l’azienda sta facendo in ambito intelligenza artificiale applicata al mondo delle operation, indicata con l’acronimo AIOps. In generale per AIOps si indica l’applicazione di capacità di intelligenza artificiale – come, ad esempio, l’elaborazione del linguaggio naturale e dei modelli di Machine Learning – per automatizzare e razionalizzare dei workflow operativi. In generale quindi l’AIOps sfrutta capacità a livello di Big data analitica e Machine learning per eseguire una serie di operazioni; la prima di queste è raccogliere e aggregare enormi volumi di dati che sono generati da molteplici componenti dell’infrastruttura IT, siano questi applicazioni piuttosto che, a tutti gli effetti, apparati di rete.
Il secondo è quello di cercare di scorporare in maniera intelligente i segnali dal rumore per identificare eventi e pattern significativi correlati alle prestazioni delle applicazioni a problemi di disponibilità della rete oppure del servizio di cui un utente sta usufruendo.
L’ultimo è quello appunto di diagnosticare le cause principali dei problemi e segnalarle alle aree di IT e DevOps affinché ci sia una rapida risposta e correzione del problema, in alcuni casi per risolvere automaticamente il caso senza l’intervento umano. Quindi in pratica quello che l’AIOps cerca di fare è di colmare il divario che separa da un lato un panorama delle telecomunicazioni che è sempre più eterogeneo dinamico e difficile da monitorare e dall’altro le aspettative degli utenti per prestazioni e disponibilità applicative della rete, e del servizio, senza o quasi senza interruzioni.
AI per la Difesa: l’uomo al centro di comando
Approfondimento, per il tema mercato, del settore della Difesa con Carlo Cavazzoni, Chief Digital Officer di Leonardo Company, che si è soffermato sull’impatto dell’AI nel settore. “Quello che stiamo vedendo è un impatto dirompente di tecnologie che prima di tutto stanno creando problemi legati alla forte accelerazione che l’innovazione deve assumere per incorporare queste stesse tecnologie. Il mondo della Difesa, e il mondo legato ai prodotti e servizi per la Difesa, è un mondo tendenzialmente prudente nell’applicazione di tutte quelle tecnologie di cui è necessario che l’uomo mantenga il totale controllo per evitare effetti collaterali non graditi.
Quindi, ha sottolineato Cavazzoni, “questa è una tecnologia e le grandi rivoluzioni tecnologiche hanno determinato anche rivoluzioni nel mondo del lavoro e rivoluzioni nel mondo dell’organizzazione delle società quindi quello che mi aspetto sono cambiamenti nell’organizzazione del mondo del lavoro e cambiamenti nell’organizzazione delle società cercando di, e noi dovremmo essere qui dal punto di vista invece della Difesa allargando così l’ambito di quello che si intende per Difesa, difendere quelli che sono principi che oggi condividiamo e fanno della nostra società una società democratica.
Conclude Cavazzoni, “Il governo dell’AI passa anche dal governo dello stack di tecnologie che la abilitano; se non ho potenza di calcolo in termini di accesso non posso usufruire di determinate tecnologie, anche a differenza del passato il problema della AI predittiva e generativa è che consumano tanta potenza di calcolo in fase di utilizzo Quindi per avere produttività ho bisogno di tanta potenza di calcolo per questo tipo di tecnologie”, continua Cavazzoni, sottolineando: “come Leonardo stiamo costruendo competenze interne innanzitutto per mantenere il governo di tutto lo stack di tecnologie e nel piano industriale il core dell’azione di innovazione sono l’HPC, le Deep Digital Technologies, i Big data, i Digital Twin e l’artificial intelligence. E, da ultimo, per non farci mancare nulla, il Quantum computing, perché probabilmente potrebbe entrare in gioco da qui a qualche anno.
AI Talk: AI generativa ma anche AI predittiva
Conclude gli interventi sul mercato Pietro Marinelli, Ceo di PheasyAI, che si è soffermato sulle opportunità di sviluppo e proattività decisionale offerte dall’intelligenza artificiale, “Quando si parla di AI – ha ricordato – si tende a far coincidere il concetto di AI con quello di AI generativa, si parla invece meno di AI predittiva. I due tipi di AI non sono in contrapposizione ma rappresentano due diversi ‘skill’ che possiamo attribuire all’AI in generale, vale a dire quello di generare contenuti (generativa) e quello di prevedere eventi con un margine di errore (predittiva). Osservare un algoritmo di AI generativa che scrive e disegna come noi ci impressiona e forse per questo l’AI generativa stuzzica maggiormente la fantasia del grande pubblico. Prevedere il futuro però, anche se con un margine di errore, ha una grande rilevanza strategica e ci consente di cambiare il corso degli eventi. L’AI predittiva, insomma, ci consente di ‘viaggiare nel tempo’”.
