Introduzione
L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il mondo del business, offrendo nuove opportunità, ma introducendo al contempo sfide legate alla sicurezza e alla conformità normativa. Per rispondere a queste esigenze, l’Unione Europea ha adottato l’AI Act (Regolamento UE 2024/1689), un intervento normativo finalizzato a garantire che lo sviluppo, l’immissione sul mercato e l’utilizzo dei sistemi di IA siano sicuri, affidabili ed etici .
Analizziamo insieme come è strutturato il regolamento in termini di obiettivi e requisiti, prestando particolare attenzione alle implicazioni sulla sicurezza informatica dei sistemi di IA autorizzati. Scoprirai come potrai non solo conformarti alle nuove disposizioni, ma anche trasformarle in un vantaggio competitivo per la tua attività.
Panoramica del Regolamento
Il nucleo dell’AI Act risiede nella volontà di creare un quadro normativo uniforme nell’intera UE per garantire lo sviluppo e l’uso responsabile dell’intelligenza artificiale. Gli obiettivi principali del Regolamento sono:
- Promuovere un’IA etica e trasparente: l’adozione di sistemi di IA deve rispettare i diritti fondamentali, in linea con i valori dell’Unione Europea, proteggendo la salute, la sicurezza e l’ambiente.
- Garantire la sicurezza degli utenti: definendo requisiti stringenti che impongono ai fornitori, distributori, importatori e deployer di IA di adottare robusti processi di gestione del rischio.
- Armonizzare le norme all'interno dell'Unione: il regolamento scoraggia le restrizioni unilaterali da parte dei singoli Stati membri allo sviluppo e all'uso dei sistemi di IA, promuovendo così la libera circolazione di beni e servizi innovativi.
Il modello normativo adottato si basa su una classificazione dei sistemi di IA in base al livello di rischio associato al loro utilizzo:
- I rischi inaccettabili includono pratiche vietate a causa del loro potenziale pericolo, come il social scoring da parte delle autorità pubbliche.
- I sistemi ad alto rischio sono soggetti a rigorosi obblighi normativi e sono l'oggetto di questo articolo, ad esempio i software di intelligenza artificiale per la selezione del personale.
- I sistemi a rischio limitato richiedono obblighi di trasparenza e adeguate informazioni per gli utenti, come i chatbot per il servizio clienti.
- I sistemi a rischio minimo o nullo sono soggetti a controlli meno stringenti, un esempio tipico è il filtro antispam in una casella di posta elettronica.
Chi è coinvolto? I ruoli chiave
L'AI Act definisce chiaramente i diversi attori coinvolti nella catena del valore dell'IA e le loro rispettive responsabilità:
- Fornitori (Providers): Qualsiasi persona fisica o giuridica che sviluppa o commissiona un sistema di IA e lo immette sul mercato con il proprio nome o marchio. I fornitori sono principalmente responsabili della conformità dei loro sistemi di IA all'AI Act.
- Utilizzatori (Deployers): Qualsiasi persona fisica o giuridica che utilizza un sistema di IA nell'ambito delle proprie attività, escluso l'uso personale non commerciale. Gli utilizzatori devono garantire che i sistemi di IA vengano utilizzati in modo sicuro e conforme al regolamento.
- Distributori e Importatori: Svolgono un ruolo nella catena di fornitura e hanno obblighi specifici secondo il regolamento.
Tempistiche di implementazione
L'attuazione del regolamento seguirà un approccio graduale, con diverse scadenze per l'adeguamento a seconda delle disposizioni specifiche. È fondamentale per le organizzazioni iniziare a prepararsi il prima possibile, poiché l'implementazione di sistemi conformi richiede tempo e risorse significative.
| Data | Scadenza/Obbligo |
1 agosto 2024 | Entrata in vigore formale del Regolamento AI Act (UE 2024/1689) |
2 febbraio 2025 | Applicazione divieti sistemi IA a rischio inaccettabile (Art. 5) |
2 maggio 2025 | Entrata in vigore codici di condotta volontari per sistemi IA non ad alto rischio |
2 agosto 2025 | Applicazione regole per AI general purpose (es. ChatGPT) e regime sanzionatorio (12 mesi dall’entrata in vigore) |
2 agosto 2026 | Applicazione generale del regolamento per tutte le categorie di rischio (24 mesi dall'entrata in vigore) |
2 agosto 2027 | Applicazione obblighi per sistemi ad alto rischio dell'Allegato III (36 mesi dall'entrata in vigore) |
2 agosto 2028 | Prima revisione ufficiale del regolamento da parte della Commissione Europea |
Requisiti di implementazione chiave: cosa devono fare le aziende? (focus sui sistemi ad alto rischio)
Per le aziende che sviluppano o implementano sistemi di IA considerati ad alto rischio, l’adeguamento al regolamento comporta l’adozione di specifici obblighi che interessano l’intero ciclo di vita del prodotto. Ecco i principali requisiti:
1. Sistemi di gestione del rischio:
Le aziende devono istituire un processo continuo di gestione del rischio. Ciò significa valutare, monitorare e mitigare i rischi in ogni fase dello sviluppo e dell’implementazione. Un approccio proattivo permette di identificare tempestivamente vulnerabilità e potenziali minacce, garantendo la sicurezza operativa del sistema.
2. Governance e qualità dei dati:
I dati rappresentano il motore dei sistemi di IA. È fondamentale che i dati usati per l’addestramento, la convalida e il test siano:
- Pertinenti e rappresentativi
- Privi di bias
- Di alta qualità
Un’efficace governance dei dati, documentata in ogni fase del processo, è essenziale per garantire risultati affidabili e conformi ai requisiti normativi.
3. Documentazione tecnica e registrazione delle attività (Logging):
La documentazione tecnica dettagliata costituisce il “cuore” della conformità. Le aziende sono tenute a:
- Redigere e mantenere aggiornati manuali, specifiche tecniche e procedure operative.
- Implementare sistemi di logging che registrino automaticamente ogni evento e anomalia, facilitando il controllo e le eventuali revisioni di conformità.
4. Trasparenza e informazione agli utenti:
Informare in maniera chiara ed esaustiva gli utenti riguardo al funzionamento dei sistemi di IA e ai relativi rischi è un requisito imprescindibile. Tale trasparenza favorisce la fiducia e permette una più consapevole interazione con la tecnologia.
5. Sorveglianza umana:
Nonostante l’automazione offerta dai sistemi di IA, l’intervento umano resta indispensabile. La supervisione umana garantisce che eventuali errori possano essere corretti tempestivamente, assicurando un controllo continuo sul funzionamento e sull’output dei sistemi ad alto rischio.
Esempi:
- Un medico utilizza un sistema di intelligenza artificiale per supportare la diagnosi, ma è tenuto a convalidare manualmente il risultato prima di comunicarlo al paziente.
- Un responsabile della selezione del personale deve esaminare le decisioni automatizzate di un sistema di screening dei CV per evitare discriminazioni.
6. Accuratezza, robustezza e cybersecurity
Uno degli aspetti cruciali dell’AI Act riguarda la resilienza dei sistemi:
- Resilienza agli errori e agli attacchi: I sistemi devono essere progettati per resistere a tentativi di manipolazione o errori di calcolo.
- Protezione da attacchi informatici: È necessario implementare misure di cybersecurity che salvaguardino la confidenzialità, l’integrità e la disponibilità dei dati.
- Prevenzione di attacchi specifici: Ad esempio, contrastare il data poisoning, il model inversion e gli attacchi adversarial rappresenta una priorità per garantire la sicurezza complessiva del sistema.
7. Valutazione della conformità:
Prima della commercializzazione, ogni sistema ad alto rischio deve essere sottoposto a rigorose valutazioni di conformità. Queste procedure garantiscono che il sistema soddisfi tutti i requisiti normativi, compresi quelli relativi alla sicurezza informatica, e che possa essere messo in servizio senza rischi per gli utenti.
Come la nostra consulenza può fare la differenza con l'AI Act
Comprendere e implementare in modo efficace i requisiti dell’AI Act rappresenta una sfida complessa e multidimensionale. È qui che il nostro supporto in ambito cybersecurity si distingue, trasformando una possibile barriera normativa in un vantaggio competitivo.
1. Valutazione e Gap Analysis specifica per l'AI Act
Attraverso un’approfondita analisi dei vostri sistemi di IA, identifichiamo eventuali lacune rispetto ai requisiti normativi – con particolare attenzione agli aspetti di sicurezza. Questa gap analysis consente di definire un piano d’azione mirato per colmare le criticità e garantire una conformità completa.
2. Progettazione e implementazione di misure di cybersecurity per sistemi di IA
Mettiamo a disposizione la nostra esperienza per:
- Proteggere i dati di addestramento e i modelli: Implementando soluzioni che assicurino confidenzialità, integrità e alta disponibilità.
- Contrastare attacchi specifici: Adottando contromisure contro data poisoning, model inversion e attacchi adversarial.
- Realizzare architetture sicure: Progettando framework e infrastrutture in grado di resistere agli attacchi informatici.
- Implementare meccanismi di logging sicuri: Essenziali per monitorare costantemente il funzionamento del sistema e rispondere in tempo reale ad eventuali anomalie.
3. Supporto nella governance dei dati per l'IA
Offriamo consulenza per strutturare e ottimizzare le pratiche di data governance, assicurando il rispetto degli standard qualitativi e di sicurezza previsti dal regolamento. Questa attività è fondamentale per minimizzare i rischi e garantire una gestione responsabile dei dati.
4. Creazione della documentazione e delle policy richieste
Il nostro team vi supporta nella redazione della documentazione tecnica e delle policy specifiche per i sistemi di IA. Un’accurata documentazione non solo facilita le verifiche di conformità, ma rappresenta anche un asset strategico per la gestione del rischio.
5. Formazione e sensibilizzazione del personale
Sviluppiamo programmi di training mirati per formare il personale sui rischi specifici connessi all’utilizzo dell’IA e sulle migliori pratiche per una gestione sicura dei sistemi. La formazione continua è la chiave per mantenere alta l’attenzione sulla sicurezza in un contesto in rapido evolversi.
6. Consulenza per la valutazione di conformità e risk management continuo
Assistiamo la vostra azienda nella preparazione delle valutazioni di conformità, garantendo che ogni aspetto – dalla cybersecurity al risk management – sia adeguatamente coperto. Supportiamo inoltre l’implementazione di un sistema di gestione del rischio continuo, capace di adattarsi alle nuove minacce e alle evoluzioni normative.
7. Testing della robustezza dei sistemi di IA
Come per i sistemi IT, anche i sistemi di IA possono essere testati per valutare la loro resilienza agli attacchi Cyber moderni. Per questo con tecniche di Ethical Hacking, e facendo riferimento agli ultimi studi sugli attacchi ai sistemi di AI, emuliano veri e propri attacchi ai sistemi AI fino a troverne le debolezze, per aiutarvi a risolverle prima che vengano identificate dagli attaccanti.
Conclusione: prepararsi oggi per l'IA di domani
L’AI Act (UE 2024/1689) non rappresenta soltanto un obbligo normativo, ma un’opportunità per costruire un futuro in cui l’intelligenza artificiale sia sicura, affidabile e in grado di promuovere innovazione e crescita. Adeguarsi ai nuovi requisiti vuol dire prepararsi oggi per affrontare con successo le sfide di domani.
La cybersecurity emerge come pilastro fondamentale in questo processo: proteggere i dati, assicurare la continuità operativa e contrastare le minacce informatiche sono elementi imprescindibili per trasformare la regolamentazione in un vantaggio competitivo.
