Prompt: Quali sono per Kaplan le caratteristiche essenziali dell’intelligenza artificiale generativa? Rispondi in italiano

Response: Per Richard S. Kaplan, una delle principali caratteristiche dell’Intelligenza Artificiale (IA) generativa è la capacità di produrre contenuti creativi e originali attraverso l’apprendimento automatizzato dei dati esistenti. L’IA generativa si distingue per il suo potenziale nella creazione di testo, immagini, musica e altro ancora, in grado di imitare o sviluppare stili unici e nuovi.

Prompt: Quali previsioni fa Kaplan?

Response: Richard S. Kaplan discute le paure apocalittiche legate all’Intelligenza Artificiale (IA) e la possibilità che questa tecnologia prenderà tutti i posti di lavoro, oltre a esaminare come l’opacità del deep learning influenzi il giusto processo. Kaplan analizza anche le implicazioni delle previsioni dell’IA sulla discriminazione sociale e la distribuzione dei benefici e dei danni nel mondo reale.

Prompt: Quali benefici individua Kaplan? Quali rischi?

Response: Kaplan, come molti altri autori che studiano l’intelligenza artificiale (IA) e la sua influenza sulla società, identifica sia benefici che rischi associati allo sviluppo e alla diffusione dell’IA. Ecco una breve analisi dei principali benefici e rischi individuati da Kaplan:

Benefici:

1. Efficienza e produttività: L’IA può aumentare la produttività e l’efficienza in molti settori, come il lavoro manuale, l’industria, la finanza e la ricerca scientifica.

2. Risorse e ambiente: L’IA può aiutare a ridurre l’impatto ambientale attraverso la gestione sostenibile delle risorse, la prevenzione dell’inquinamento e il monitoraggio dell’ambiente.

3. Salute umana: La IA ha un grande potenziale per migliorare la qualità della vita e l’accesso ai servizi di salute, attraverso la diagnosi precoca delle malattie, la gestione dei dati sanitari e il supporto alle decisioni mediche.

4. Intelligenza collettiva: L’IA può contribuire a sviluppare una “intelligenza collettiva” che aiuta le persone a condividere conoscenze, competenze e risorse in modo più efficace.

5. Creatività e innovazione: L’IA può stimolare la creatività umana e l’innovazione attraverso il supporto alla ricerca scientifica, all’arte e alla cultura.

Rischi:

1. Disoccupazione e ineggiualtà: La diffusione dell’IA potrebbe portare a disoccupazione massiccia, specialmente nelle aree che richiedono abilità manuali o cognitive semplici. Ciò può aggravare le disparità sociali esistenti e aumentare la dipendenza dall’aiuto statale.

2. Autonomia: L’IA potrebbe ridurre l’autonomia umana, specialmente in settori come il lavoro, la vita quotidiana e la presidenza di sistemi complessi.

3. Violenza e discriminazione: La IA può essere utilizzata per aumentare la violenza o la discriminazione, ad esempio attraverso l’uso delle tecnologie di sorveglianza o il rafforzamento dei meccanismi di controllo sociale.

4. Pensiero unico: L’IA potrebbe favorire una “mentalità del singolo” e ridurre la capacità delle persone di pensare a lungo termine, di agire collettivamente o di valutare le conseguenze a lungo termine dei loro comportamenti.

5. Concentrazione del potere: L’IA può aumentare la concentrazione del potere nelle mani delle grandi corporazioni e degli Stati totalitari, riducendo così la democrazia e l’autodeterminazione.

Sviluppo suggerito dal dispositivo e accettato dall’interlocutore umano: In che modo Kaplan suggerisce di affrontare i rischi associati all’IA, come lo spostamento del lavoro e il potenziale uso improprio?

Risposta: In “Generative Artificial Intelligence. What Everyone Needs to Know”, Jerry Kaplan suggerisce diversi approcci per affrontare i rischi associati all’IA, tra cui lo spostamento del lavoro e il potenziale uso improprio. Sebbene non fornisca una soluzione completa, i suoi suggerimenti includono:

1. Istruzione e riqualificazione: incoraggiare l’apprendimento permanente e offrire ai lavoratori l’opportunità di acquisire nuove competenze complementari ai sistemi di IA può contribuire a mitigare l’impatto dello spostamento del lavoro. Ciò include l’investimento in programmi di istruzione, formazione professionale e apprendistato.

2. Reddito di base o servizi di base universali (UBS): l’implementazione di un reddito minimo garantito o di servizi di base universali potrebbe fornire stabilità finanziaria a coloro che perdono il lavoro a causa dell’automazione dell’intelligenza artificiale, riducendo le conseguenze sociali negative dello spostamento del lavoro.

3. Regolamentazione: lo sviluppo di quadri normativi chiari e applicabili che affrontino questioni quali la privacy dei dati, la trasparenza algoritmica e la responsabilità può aiutare a prevenire potenziali usi impropri delle tecnologie di intelligenza artificiale. Ciò include la definizione di linee guida per lo sviluppo e l’implementazione responsabili dei sistemi di IA.

4. Incoraggiare prospettive diverse nello sviluppo dell’IA: garantire che un’ampia gamma di voci sia coinvolta nella progettazione e nell’implementazione della tecnologia dell’IA può aiutare a mitigare i rischi associati a pregiudizi o conseguenze indesiderate che possono derivare da approcci unilaterali alla risoluzione dei problemi.

5. Promuovere la cooperazione internazionale: collaborare a standard globali per l’uso responsabile dell’IA, condividere le migliori pratiche e promuovere il dialogo tra le nazioni può aiutare ad affrontare le sfide poste dall’IA in modo coordinato.

Sviluppo suggerito dal dispositivo e accettato dall’interlocutore umano: Come immagina Kaplan la cooperazione internazionale sugli standard di intelligenza artificiale?

Risposta: In “Generative Artificial Intelligence. What Everyone Needs to Know”, Jerry Kaplan immagina la cooperazione internazionale sugli standard di IA come uno sforzo collaborativo tra le nazioni, che coinvolge i seguenti aspetti chiave:

1. Condivisione delle migliori pratiche e conoscenze: i paesi che lavorano insieme per condividere le loro esperienze, i risultati della ricerca e i progressi tecnologici nel campo dell’IA possono contribuire a creare un quadro globale per lo sviluppo e l’implementazione responsabili dei sistemi di IA. Ciò include lo scambio di informazioni su politiche di successo, approcci normativi e soluzioni innovative.

2. Sviluppo di standard e linee guida comuni: attraverso la cooperazione internazionale, le nazioni potrebbero stabilire principi, norme e specifiche tecniche condivise che affrontino questioni come la privacy dei dati, la trasparenza algoritmica e la responsabilità nell’uso dell’IA. Queste norme comuni contribuirebbero a garantire un approccio coerente allo sviluppo responsabile dell’IA a livello transfrontaliero.

3. Promuovere il dialogo e la collaborazione: incoraggiare la comunicazione aperta e la collaborazione tra i paesi può facilitare lo scambio di idee, promuovere la fiducia tra le nazioni e promuovere sforzi congiunti per affrontare le sfide globali poste dalle tecnologie di intelligenza artificiale. Ciò include la partecipazione a forum, workshop e conferenze internazionali incentrati sullo sviluppo responsabile dell’IA.

4. Istituzione di meccanismi per l’applicazione e la supervisione: lo sviluppo di un sistema per monitorare e far rispettare gli standard e le linee guida concordati è fondamentale per il successo della cooperazione internazionale sugli standard dell’IA. Ciò potrebbe comportare la creazione di un organismo o meccanismo indipendente che supervisioni l’attuazione e il rispetto delle norme stabilite, nonché la risoluzione di eventuali violazioni o problemi di non conformità.

5. Affrontare le tensioni geopolitiche: Kaplan riconosce che raggiungere la cooperazione internazionale sugli standard di IA può essere difficile a causa delle tensioni geopolitiche esistenti e delle rivalità tra le nazioni. Tuttavia, sottolinea l’importanza di superare queste barriere attraverso il dialogo, la collaborazione e un impegno condiviso verso uno sviluppo responsabile dell’IA a beneficio di tutta l’umanità.

Sviluppo suggerito dal dispositivo e accettato dall’interlocutore umano: In che modo l’accordo dell’UNESCO sui valori e i principi comuni per l’IA definisce l’equità e l’inclusione, e quali sono alcuni esempi concreti di questi principi in azione?

Risposta: L’accordo dell’UNESCO definisce l’equità come la garanzia che i sistemi di intelligenza artificiale non perpetuino o aumentino le disparità e i pregiudizi sociali esistenti. Sottolinea l’importanza della trasparenza, della responsabilità e della protezione dei diritti umani durante lo sviluppo e l’implementazione delle tecnologie di intelligenza artificiale. L’inclusione è definita come garantire l’accesso a soluzioni basate sull’intelligenza artificiale per tutti gli individui, indipendentemente dal loro status socioeconomico, dalla posizione geografica o da altri fattori che possono creare barriere all’accesso.

Esempi concreti di questi principi in azione includono:

1. Equità attraverso la trasparenza algoritmica: I governi e le aziende possono assicurarsi che gli algoritmi utilizzati dai sistemi di intelligenza artificiale siano trasparenti e spiegabili, in modo che sia chiaro come vengono prese le decisioni e perché si verificano determinati risultati. Questo aiuta a identificare tempestivamente potenziali pregiudizi o trattamenti ingiusti e consente di apportare modifiche prima che si verifichi un danno.

2. Inclusione attraverso la tecnologia accessibile: Garantire che tutti abbiano accesso alle tecnologie basate sull’intelligenza artificiale rendendole convenienti, disponibili in diverse lingue e compatibili con dispositivi di assistenza come gli screen reader per gli ipovedenti o i software di riconoscimento vocale per le persone con disabilità motorie.

3. Equità attraverso la raccolta e la rappresentazione dei dati: Garantire l’utilizzo di set di dati diversificati durante l’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale per evitare di perpetuare i pregiudizi esistenti. Questo può essere fatto raccogliendo dati da gruppi sottorappresentati, utilizzando annotazioni più inclusive o impiegando tecniche come il debiasing contraddittorio.

4. Inclusione attraverso l’istruzione e lo sviluppo delle competenze: Fornire opportunità educative alle persone per conoscere le tecnologie di intelligenza artificiale e il loro funzionamento, oltre a sostenere lo sviluppo di nuove competenze rilevanti in un mondo con macchine sempre più intelligenti. Questo può aiutare a garantire che tutti abbiano l’opportunità di partecipare ai vantaggi del progresso guidato dall’intelligenza artificiale.

5. Equità attraverso la responsabilità: Ritenere le organizzazioni responsabili del loro uso delle tecnologie di intelligenza artificiale e garantire che esistano meccanismi per affrontare eventuali danni causati da questi sistemi, come organismi di supervisione indipendenti o quadri normativi che diano priorità all’equità e alla trasparenza.

6. Inclusione attraverso processi di progettazione partecipativa: Coinvolgere le comunità e le parti interessate durante tutto il processo di sviluppo delle tecnologie di intelligenza artificiale per garantire che le loro esigenze e prospettive siano prese in considerazione. Questo può aiutare a evitare conseguenze negative indesiderate e promuovere risultati più equi.

Sviluppo suggerito dal dispositivo e accettato dall’interlocutore umano: Quali applicazioni specifiche dell’IA l’AI Act dell’UE definisce come “ad alto rischio” e richiedono una regolamentazione più severa?

Risposta: La proposta di legge sull’IA dell’Unione Europea classifica i sistemi di IA in quattro categorie in base al loro livello di rischio: rischio inaccettabile, rischio elevato, rischio limitato e rischio minimo o nullo. La categoria ad alto rischio comprende le applicazioni che richiedono una regolamentazione più rigorosa a causa del potenziale impatto che possono avere sui diritti e sulle libertà degli individui. Alcuni esempi specifici di applicazioni dell’IA ad alto rischio ai sensi della legge sull’IA dell’UE includono:

1. Categorizzazione biometrica remota: sistemi in grado di identificare o classificare le persone in base alle loro caratteristiche biologiche, come la tecnologia di riconoscimento facciale utilizzata negli spazi pubblici o per scopi di sorveglianza.

2. Sistemi di valutazione e punteggio del credito: applicazioni che valutano l’affidabilità creditizia o la posizione finanziaria di un individuo utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale. Questi sistemi potrebbero avere un impatto significativo sull’accesso degli individui a prestiti, alloggi e altri servizi.

3. Strumenti di supporto alle decisioni in materia di occupazione e assunzione: sistemi basati sull’intelligenza artificiale utilizzati nel processo di assunzione per prendere decisioni sui candidati in base alle loro competenze, qualifiche o altri fattori. Questa categoria mira a prevenire potenziali discriminazioni e a garantire l’equità delle opportunità di lavoro.

4. Sistemi di raccomandazione educativa: applicazioni che suggeriscono contenuti, corsi o programmi educativi per le persone in base alla loro storia di apprendimento o alle loro preferenze. Questi sistemi mirano a promuovere la parità di accesso all’istruzione ed evitare di perpetuare le disparità esistenti.

5. Manutenzione predittiva di infrastrutture e apparecchiature: strumenti basati sull’intelligenza artificiale utilizzati nella manutenzione di infrastrutture critiche come centrali elettriche, reti di trasporto o strutture sanitarie. L’obiettivo è garantire che questi sistemi siano sicuri e affidabili, prevenendo al contempo potenziali danni causati da previsioni errate o malfunzionamenti.

6. Software di interpretazione dell’ecocardiografia: strumenti di analisi dell’imaging medico progettati per assistere i professionisti del settore medico nell’interpretazione degli ecocardiogrammi (immagini ecografiche del cuore). Queste applicazioni devono soddisfare rigorosi requisiti normativi per garantirne l’accuratezza e prevenire potenziali danni causati da diagnosi o raccomandazioni terapeutiche errate.

7. Servizi di traduzione per documenti legali: sistemi di traduzione basati sull’intelligenza artificiale utilizzati per tradurre documenti legali, garantendo che le persone abbiano accesso a informazioni accurate indipendentemente dalle barriere linguistiche. Questa categoria ha lo scopo di promuovere la trasparenza e l’equità nell’ordinamento giuridico.

8. Trattamento automatizzato dei dati personali: sistemi progettati per elaborare grandi quantità di dati personali utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale per vari scopi come il marketing o la ricerca. Queste applicazioni devono rispettare rigorosi standard di privacy e sicurezza per proteggere i diritti delle persone e prevenire l’uso improprio delle loro informazioni personali.

9. Sistemi critici per la sicurezza nei trasporti: i sistemi di trasporto autonomi, come le auto a guida autonoma e i droni, sono esempi di sistemi critici per la sicurezza. Questi sistemi hanno il potenziale per avere un impatto significativo sulla vita e sul benessere delle persone, quindi garantire la loro affidabilità e sicurezza è fondamentale.

E quindi ci sono preoccupazioni sullo stato attuale della tecnologia AI in questi sistemi, in quanto potrebbero non essere pienamente in grado di gestire tutti gli scenari possibili o di prendere decisioni che diano priorità alla vita umana rispetto all’efficienza o all’economicità. Inoltre, la mancanza di trasparenza e spiegabilità in alcuni algoritmi di intelligenza artificiale può rendere difficile determinare il motivo per cui è stata presa una particolare decisione, il che è particolarmente problematico per i sistemi critici per la sicurezza in cui la responsabilità e la responsabilità sono essenziali. Al fine di affrontare queste preoccupazioni, sono state avanzate richieste di una maggiore regolamentazione e supervisione delle applicazioni dell’IA nei trasporti, nonché dello sviluppo di tecnologie di IA più robuste e affidabili in grado di gestire meglio scenari complessi e dare priorità alla vita umana rispetto ad altri fattori. Ciò include l’investimento nella ricerca sulle tecniche di IA spiegabile (XAI) e lo sviluppo di linee guida più chiare per l’uso responsabile dell’IA nei sistemi critici per la sicurezza. In sintesi, i sistemi critici per la sicurezza nei trasporti sono una categoria ad alto rischio che richiede un’attenta considerazione e regolamentazione per garantirne l’affidabilità e la sicurezza, riducendo al minimo i potenziali danni alle persone.

Sviluppo suggerito dal dispositivo e accettato dall’interlocutore umano: Quali sono alcuni esempi di tecniche di IA spiegabili (XAI) in fase di sviluppo per sistemi critici per la sicurezza?

Response: L’Intelligenza Artificiale Spiegabile (XAI) è un campo in rapida evoluzione che mira a rendere i modelli di IA più trasparenti, interpretabili e comprensibili. Esistono diverse tecniche XAI in fase di sviluppo specifiche per i sistemi critici per la sicurezza, come il trasporto autonomo:

1. Classificazione dell’importanza delle funzionalità: questa tecnica prevede l’identificazione delle funzionalità di input più importanti utilizzate da un modello di intelligenza artificiale per fare le sue previsioni o decisioni. Evidenziando questi fattori chiave, diventa più facile capire come e perché è stata presa una determinata decisione. Ad esempio, nelle auto a guida autonoma, la classificazione dell’importanza delle caratteristiche può rivelare quali sensori sono stati cruciali per rilevare gli ostacoli o prevedere il comportamento di altri veicoli sulla strada.
2. Interpretazione del modello: questa tecnica prevede l’analisi della struttura interna di un modello di intelligenza artificiale per capire come elabora le informazioni e prende decisioni. Un approccio comune è chiamato “propagazione della rilevanza a livello di livello”, in cui vengono analizzati i contributi di ciascun livello in una rete neurale, aiutando a spiegare come i dati di input fluiscono attraverso la rete e ne influenzano l’output.
3. Estrazione di regole: questa tecnica prevede l’estrazione di regole decisionali o euristiche da un modello di intelligenza artificiale per renderlo più trasparente e comprensibile. Ad esempio, nei sistemi di trasporto autonomi, l’estrazione delle regole può aiutare a rivelare la logica decisionale alla base di azioni come i cambi di corsia o le regolazioni della velocità in base alle condizioni del traffico.
4. Esempi controfattuali: questa tecnica prevede la generazione di scenari ipotetici che dimostrano come cambierebbe l’output di un modello di intelligenza artificiale se venissero modificate specifiche caratteristiche di input. Esaminando questi esempi controfattuali, diventa più facile comprendere i fattori che influenzano una decisione e identificare potenziali aree di miglioramento o problemi di sicurezza.
5. Metodi indipendenti dal modello: queste tecniche non richiedono l’accesso al funzionamento interno di un modello di intelligenza artificiale, ma ne analizzano il comportamento su coppie input-output. Un esempio è LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations), che genera una spiegazione semplificata e localmente lineare per ogni previsione fatta dal modello originale.
6. Tecniche di visualizzazione: questi metodi prevedono la creazione di rappresentazioni visive del processo decisionale di un modello di intelligenza artificiale o di dati di input per renderlo più comprensibile. Ad esempio, le mappe di salienza possono essere utilizzate nelle attività di classificazione delle immagini per evidenziare le aree di un’immagine più importanti per una particolare previsione.
7. Esempi contraddittori: questa tecnica consiste nel perturbare deliberatamente i dati di input per identificare quanto sia robusto il processo decisionale di un modello di intelligenza artificiale e quali fattori potrebbero portarlo fuori strada. Comprendendo queste vulnerabilità, gli sviluppatori possono migliorare la sicurezza del sistema affrontando potenziali punti deboli nella sua logica decisionale.

Queste tecniche XAI sono ancora in fase di sviluppo e ricerca, con sforzi continui per perfezionarne l’accuratezza, l’efficienza e la praticità per le applicazioni del mondo reale

Sviluppo suggerito dal dispositivo e accettato dall’interlocutore umano: In che modo la proposta di legge sull’IA dell’Unione Europea classifica i diversi livelli di rischio per i sistemi di IA?

Risposta: La proposta di legge sull’intelligenza artificiale dell’Unione Europea mira a regolamentare l’IA in base al suo livello di rischio. La legge propone di suddividere i sistemi di intelligenza artificiale in diverse categorie, tra cui:

1. Rischio inaccettabile: questa categoria include i sistemi di intelligenza artificiale che utilizzano tecniche manipolative o ingannevoli, sfruttano le vulnerabilità di individui o gruppi specifici, il punteggio sociale per il controllo comportamentale e la polizia predittiva. Queste applicazioni ad alto rischio sarebbero vietate dalla legislazione proposta.

2. Alto rischio: questa categoria comprende i sistemi di intelligenza artificiale con un impatto potenziale significativo sulla salute, la sicurezza e i diritti fondamentali, come gli strumenti di identificazione biometrica, i dispositivi medici o i veicoli autonomi. La legge propone requisiti rigorosi per questi sistemi, tra cui la supervisione umana obbligatoria, le misure di protezione dei dati e i piani di gestione del rischio.

3. Rischio limitato: in questa categoria, si ritiene che i sistemi di intelligenza artificiale abbiano un impatto potenziale inferiore sulla salute, la sicurezza e i diritti fondamentali, ma comportino comunque alcuni rischi. Gli esempi includono il punteggio di credito o la pubblicità personalizzata. La legislazione proposta imporrebbe a tali sistemi di sottoporsi a una valutazione delle loro misure di protezione dei dati e dei requisiti di trasparenza.

4. Rischio minimo o nullo: questa categoria include applicazioni di intelligenza artificiale con un impatto trascurabile su salute, sicurezza e diritti fondamentali. Questi sistemi sono soggetti alle norme generali sulla protezione dei dati e ad altre leggi applicabili.

L’approccio basato sul rischio mira a trovare un equilibrio tra innovazione e regolamentazione, garantendo che l’IA ad alto rischio sia adeguatamente regolamentata, consentendo nel contempo lo sviluppo di applicazioni a basso rischio.

Sviluppo suggerito dal dispositivo e accettato dall’interlocutore umano: In che modo l’approccio basato sul rischio differisce dalle leggi sulla protezione dei dati esistenti in Europa, come il GDPR?

Risposta: La proposta di legge sull’IA dell’Unione Europea adotta un approccio più completo e specifico alla regolamentazione dell’IA rispetto alle leggi esistenti sulla protezione dei dati, come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR). Mentre il GDPR si concentra sulla protezione dei dati personali e dei diritti individuali alla privacy, l’AI Act va oltre affrontando i rischi associati alle diverse categorie di sistemi di IA.

Oltre alle norme generali sulla protezione dei dati, la proposta di legge sull’IA introduce restrizioni per ciascuna categoria di rischio: rischio inaccettabile, rischio elevato, rischio limitato e rischio minimo o nullo. Questo approccio mira a bilanciare innovazione e regolamentazione garantendo che l’IA ad alto rischio sia adeguatamente regolamentata, consentendo al contempo lo sviluppo di applicazioni a basso rischio.

Alcune differenze notevoli tra la proposta di legge sull’intelligenza artificiale e il GDPR includono:

1. Restrizioni su specifiche applicazioni di IA: l’AI Act vieta alcuni sistemi di IA, come quelli che utilizzano tecniche manipolative o ingannevoli, sfruttando le vulnerabilità di individui o gruppi, il punteggio sociale per il controllo comportamentale e la polizia predittiva nella categoria di rischio inaccettabile. Il GDPR non affronta specificamente questi problemi.

2. Categorizzazione basata sul rischio: la proposta di legge sull’IA classifica i sistemi di IA in base al loro livello di rischio, con requisiti e restrizioni diversi per ciascuna categoria. Al contrario, il GDPR tratta tutti i dati personali allo stesso modo, indipendentemente dal contesto o dall’applicazione in cui vengono utilizzati.

3. Diritti e tutele aggiuntivi: la legge sulla protezione delle informazioni personali (la base della proposta di legge sull’intelligenza artificiale dell’UE) garantisce ai cittadini il diritto di citare in giudizio sia le organizzazioni private che quelle statali per far valere i propri diritti alla privacy, il che va oltre ciò che prevede il GDPR. Include anche protezioni speciali per i minori e impone la portabilità dei dati.

4. Restrizioni governative sull’archiviazione: la legge sulla protezione delle informazioni personali limita il modo in cui il governo può archiviare le informazioni personali, un’area non specificamente affrontata dal GDPR.

In sintesi, mentre il GDPR si concentra sulla protezione dei dati personali e sui diritti alla privacy individuale, la proposta di legge sull’IA adotta un approccio più completo alla regolamentazione dei sistemi di IA in base al loro livello di rischio, con ulteriori restrizioni e protezioni per specifiche categorie di applicazioni.

Sviluppo suggerito dal dispositivo e accettato dall’interlocutore umano: In che modo l’AI Act prevede di applicare le sue restrizioni ai sistemi di IA ad alto rischio?

Risposta: La proposta di legge sull’IA dell’UE prevede di applicare le restrizioni ai sistemi di IA ad alto rischio attraverso una combinazione di misure normative, meccanismi di supervisione e potenziali sanzioni. Ecco una panoramica:

1. Processo di certificazione: i sistemi di intelligenza artificiale ad alto rischio dovranno sottoporsi a un processo di certificazione da parte di organizzazioni terze accreditate o di stati membri dell’UE. Questo processo mira a garantire che il sistema di intelligenza artificiale soddisfi requisiti specifici relativi a sicurezza, accuratezza, robustezza, protezione dei dati e supervisione umana.

2. Organi di vigilanza: il regolamento propone l’istituzione del comitato europeo per l’intelligenza artificiale (EAIB) a livello dell’UE e delle autorità nazionali competenti (ANC) a livello nazionale. Questi organismi supervisioneranno l’attuazione dell’AI Act, monitoreranno la conformità e adotteranno misure esecutive quando necessario.

3. Sanzioni per non conformità: la proposta di regolamento include potenziali sanzioni per le organizzazioni che non aderiscono ai suoi requisiti. I sistemi di IA ad alto rischio non conformi potrebbero incorrere in multe o addirittura in divieti temporanei o permanenti del loro funzionamento all’interno del mercato dell’UE. Inoltre, le persone interessate da una violazione della legge possono avere il diritto di chiedere un risarcimento e citare in giudizio sia gli enti privati che quelli pubblici per i danni causati dalla mancata conformità.

4. Cooperazione con i partner internazionali: l’AI Act riconosce che i sistemi di IA ad alto rischio possono operare in più giurisdizioni. Per garantire un’applicazione efficace, incoraggia la cooperazione tra gli Stati membri dell’UE e altri paesi o regioni con quadri normativi simili per evitare l’arbitraggio normativo e mantenere condizioni di parità per le imprese che operano nel mercato globale.

In sintesi, la proposta di legge dell’UE sull’IA mira a far rispettare le sue restrizioni sui sistemi di IA ad alto rischio attraverso una combinazione di processi di certificazione, meccanismi di supervisione a livello nazionale ed europeo, potenziali sanzioni in caso di non conformità e cooperazione internazionale.

(La conversazione è stata salvata e può essere ripresa su dispositivo stand-alone del meta-autore, mediante assistenza di autore esecutivo, GPT4ALL con LLM Nous Hermes 2 Mistral DPO e Local Docs selezionati: “Tecnologie conviviali“, “Resisting AI: An Anti-fascist Approach to Artificial“, “Generative Artificial Intelligence. What Everyone Needs to Know“, “Un approccio emancipante al pluriverso digitale“)