Con la percentuale di imprese che adottano sistemi di intelligenza artificiale che è raddoppiata in un solo anno, è d’obbligo interrogarsi su una questione che purtroppo, nel processo di implementazione di questa tecnologia, viene ancora troppo spesso trascurata: quella della relazione tra IA e privacy. 

Se l’intelligenza artificiale può infatti presentare notevoli vantaggi per le imprese in termini di velocizzazione di alcuni processi, automatizzazione dei compiti ripetitivi, ottimizzazione delle operazioni e così via, non è immune dai rischi. In particolare, i rischi che riguardano la privacy.

Scopriamo dunque tutto quello che devono sapere le aziende sul tema dei pericoli dell’intelligenza artificiale per la privacy, sia in termini di compliance che di sicurezza.

Intelligenza artificiale e privacy: i principali rischi

L’IA, come dicevamo, può essere di supporto alle aziende in una molteplicità di compiti e negli ambiti più diversi, dalla progettazione alla produzione, passando per il servizio clienti, il social media management e la gestione amministrativa. Ma questo porta con sé alcuni potenziali pericoli, che crescono di importanza quanto più diminuisce il controllo che l’azienda può esercitare sui modelli di IA in questione.

Andiamo a vedere i più importanti.

Violazione del GDPR e dell’AI Act

Non si può parlare di intelligenza artificiale e privacy senza partire dal rischio di violazione del più importante quadro normativo che regola la protezione dei dati personali in UE. Se la questione di come garantire il rispetto del GDPR nell’uso di strumenti di IA è ancora per certi versi un po’ fumosa, rimangono validi i principi già stabiliti dal GDPR stesso, come la base giuridica, la minimizzazione dei dati, la trasparenza, il diritto di revisione umana. Più complesso è garantire il rispetto del diritto all’oblio, come spieghiamo nel prossimo punto. 

Memorizzazione di dati nel modello di IA

I modelli di IA si “nutrono” di dati, che gli sono necessari per addestrarsi a uno specifico compito. Ma una volta che un dato viene inserito in un sistema, eliminarlo è molto difficile. Questo significa che rispettare il diritto all’oblio, vale a dire quel principio secondo il quale un utente ha il diritto di vedere rimossi i propri dati dal sistema informatico di un’azienda, può diventare complesso e costoso, costringendo le aziende a mettere in campo delle vere e proprie soluzioni di “machine unlearning”. Ecco perché occorre prevenire, evitando che i dati sensibili, ad esempio, dei clienti o degli utenti, vengano consegnati al sistema di IA. Anche perché, come spieghiamo subito, questo comporta anche degli importanti rischi di violazione.

Model inversion

Il termine model inversion indica uno specifico tipo di attacco cybercriminale che consente di risalire ai dati sensibili registrati nei sistemi aziendali grazie all’analisi degli output di uno strumento di IA aziendale. In pratica, interrogando un’IA, i criminali possono risalire ai dati utilizzati per addestrarla, inclusi dati sensibili dei clienti o informazioni proprietarie.

Shadow AI

Altro rischio collegato alla possibile fuoriuscita di dati sensibili, lo shadow AI indica l’utilizzo di strumenti di IA non autorizzati da parte dei dipendenti o dei collaboratori di un’azienda, con conseguente mancato rispetto delle policy aziendali e pericoli per la cybersicurezza.

Bias e avvelenamento dei dati

Passiamo ora a un altro punto collegato con il GDPR: quest’ultimo stabilisce chiaramente dei principi di correttezza e non discriminazione, che però uno strumento di IA potrebbe violare grazie a dei bias o a dati intenzionalmente compromessi. Un rischio particolarmente sentito nell’ambito delle risorse umane, ad esempio quando l’IA è applicata alla selezione dei candidati per un posto di lavoro.

Uso dei dati da parte di fornitori terzi

In molti casi, le aziende si affidano a dei fornitori di strumenti di IA, e questo significa che i dati introdotti negli strumenti in questione vengono inviati ai server dei fornitori, con conseguenti rischi per la privacy e, ancora una volta, di violazione del GDPR.

Best pratices da adottare per un’IA che rispetta la privacy

Ciascuno dei rischi sopra elencati ha un possibile rimedio, che spesso è più semplice di quanto potrebbe sembrare. Vediamo dunque alcune pratiche da implementare in azienda per assicurarsi un uso degli strumenti di IA in linea con il GDPR e che riducano al minimo i rischi per la privacy e la cybersicurezza.

• Privacy by design: integrare principi di rispetto della privacy già all’interno dell’architettura delle soluzioni di IA adottate in azienda è molto più sicuro che aggiungerli successivamente.
• Minimizzazione dei dati: ovvero ridurre il più possibile i dati sensibili inseriti nei sistemi di IA, anche adottando tecniche di anonimizzazione.
• Mappatura dei dati: delineare una mappa che segua tutto il flusso dei dati consente di individuare e intervenire sui punti di maggiore vulnerabilità.
• Effettuare una Valutazione d’Impatto sulla Protezione dei dati (DPIAs): obbligatoria nei contesti ad alto rischio, rappresenta uno strumento importante, in realtà, per tutte le aziende che desiderano conoscere i rischi per la privacy dell’IA prima ancora dell’adozione di un nuovo strumento.
• Formazione dei dipendenti: il fattore umano, come sempre, è di grande importanza. I dipendenti e collaboratori devono conoscere le linee guida aziendali ed essere consapevoli della nocività di pratiche come la shadow AI. Tra l’altro, la formazione degli utenti è uno dei principi cardine della normativa europea sull’IA, ovvero l’AI Act.

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