L’uso dell’intelligenza artificiale (AI) per generare dati sintetici sta diventando sempre più comune in settori come la sanità, la finanza e la cybersecurity.
Tuttavia, questo progresso tecnologico solleva interrogativi critici sulla responsabilità giuridica legata alla creazione e all’uso di questi dati.
In caso di violazione della privacy, di bias nei dati o di usi illeciti, chi è responsabile?
Approfondiamo il tema da un punto di vista legale.
Cosa sono i dati sintetici e perché sono importanti?
I dati sintetici sono informazioni generate artificialmente da algoritmi di AI, piuttosto che raccolte direttamente da fonti reali.
Questo metodo permette di creare dataset realistici ma privi di informazioni personali riconducibili a individui specifici, riducendo il rischio di violazioni della privacy e facilitando la condivisione e l’analisi dei dati in modo conforme alle normative.
L’utilizzo di dati sintetici è cruciale per molteplici applicazioni.
Consentono di testare e sviluppare software senza compromettere la privacy degli utenti, migliorando la sicurezza dei sistemi informatici. Inoltre, vengono impiegati per analisi predittive nel settore sanitario e finanziario, riducendo i vincoli legali legati all’uso di dati personali reali.
Un altro campo di applicazione è l’addestramento di modelli di machine learning, dove i dati sintetici offrono dataset diversificati e scalabili, contribuendo a migliorare la precisione degli algoritmi.
Dati sintetici: di chi è la responsabilità?
L’assenza di riferimenti espliciti ai dati sintetici nella normativa vigente rende complessa l’attribuzione della responsabilità in caso di problemi legali. Le domande fondamentali che emergono sono:
- Il generatore dell’AI è responsabile?
- Se un sistema di AI produce dati sintetici distorti, discriminatori o che portano a decisioni dannose, la responsabilità ricade sul produttore dell’algoritmo?
- La normativa europea sull’AI Act prevede specifiche responsabilità per i fornitori di sistemi di AI ad alto rischio, che potrebbero includere alcuni generatori di dati sintetici.
- L’utente che utilizza i dati sintetici è responsabile?
- Se un’azienda utilizza dati sintetici per addestrare modelli predittivi e questi producono risultati discriminatori o errati, l’azienda stessa potrebbe essere ritenuta responsabile?
- Il GDPR richiede che le aziende dimostrino la conformità all’uso corretto dei dati, compresi quelli sintetici.
- Chi garantisce la conformità al GDPR?
- Sebbene i dati sintetici non siano direttamente riconducibili a persone fisiche, ciò non significa che siano automaticamente esenti dalla normativa sulla protezione dei dati.
- Secondo il GDPR, se un dato sintetico può essere riconducibile a un individuo (anche indirettamente), esso deve essere trattato con le stesse tutele previste per i dati personali.
Best practices per una gestione responsabile dei dati sintetici
Per ridurre i rischi legali e garantire un uso etico dei dati sintetici, le aziende e gli sviluppatori di AI dovrebbero seguire alcune linee guida fondamentali:
- Audit e valutazioni del rischio: verificare che i dati sintetici non abbiano bias nascosti o possano essere re-identificabili.
- Trasparenza e documentazione: mantenere registri dettagliati sulla generazione e sull’uso dei dati sintetici.
- Conformità normativa: adottare misure che assicurino che i dati sintetici rispettino le linee guida del GDPR e dell’AI Act.
- Responsabilità contrattuale: stipulare accordi chiari tra fornitori di dati sintetici e aziende utilizzatrici per definire i limiti di responsabilità.
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Conclusione
I dati sintetici rappresentano un’opportunità straordinaria per innovare e proteggere la privacy, ma senza una regolamentazione chiara possono generare rischi legali significativi.
Definire responsabilità precise tra sviluppatori, aziende utilizzatrici e regolatori è fondamentale per garantire un uso equo e conforme delle tecnologie basate su AI.
CRCLEX supporta imprese e professionisti nella gestione giuridica dei dati sintetici, aiutandoli a navigare in un panorama normativo in continua evoluzione.
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