L’AI generativa è una branca dell’Intelligenza Artificiale ed è in grado di generare nuovi dati. È una tecnologia che utilizza reti neurali artificiali avanzate (Large Language Models) per imparare da dati addestrati e produrre nuovi output che si basano su quei dati ed ha aperto nuovi orizzonti nell'ambito della creazione e produzione automatica di contenuti.

I sistemi di AI generativa sono progettati per apprendere da un vasto insieme di dati addestrati, comprendendo modelli e schemi sottostanti. Questa capacità consente di generare nuovi dati in modo autonomo, che può variare da testo a immagini e molto altro. Si tratta di una funzionalità che ha rivoluzionato settori come la generazione di testi creativi, la produzione di immagini artificiali e la sintesi vocale.
Le reti neurali avanzate, come i Large Language Models, sono fondamentali nell'ambito dell'AI generativa. La loro complessità consente di catturare relazioni intricate nei dati di addestramento, permettendo all'AI di generare output che riflettono una comprensione più profonda e sfumata dei modelli sottostanti. Ciò è particolarmente evidente in applicazioni come la generazione di testo, in cui l'AI può produrre paragrafi coesivi e comprensibili.

L'AI generativa può trovare applicazioni pratiche in diversi settori. Ad esempio, nell'industria creativa, può essere impiegata per generare opere d'arte digitali, generare scenari di gioco o persino comporre musica. Nel campo della produzione di contenuti online, può essere utilizzata per scrivere articoli, rispondere a domande o generare automaticamente descrizioni di prodotti.
Nonostante i benefici, l'uso dell'AI generativa solleva anche sfide etiche. La responsabilità di come questa tecnologia viene impiegata è cruciale per evitare abusi, disinformazione o altri impatti negativi sulla società. La trasparenza nell'origine dei dati di addestramento, la gestione di potenziali pregiudizi nei modelli generativi e il controllo sull'uso responsabile sono aspetti critici.

Tutto ciò, ovviamente, ha profonde implicazioni sulla protezione dei dati personali, la sicurezza delle persone e, in sintesi, il rispetto dei diritti fondamentali della persona.
Innanzitutto, l’addestramento delle reti neurali generative richiede grandi quantità di dati. È essenziale garantire che la raccolta di dati rispetti i principi del GDPR, come la necessità di un consenso chiaro e specifico per l'uso in questo senso da parte degli interessati.

Invero, il GDPR pone in evidenza la necessità di trasparenza nell'elaborazione dei dati. Con le AI generative, è pertanto importante garantire che i processi decisionali siano comprensibili e spiegabili, il che potrebbe essere una sfida anche solo per redigere una privacy policy esaustiva data la complessità delle reti neurali.
Inoltre, non dobbiamo dimenticare il diritto all’oblio e il divieto di trattamento dati che ogni interessato può sempre opporre in qualsiasi momento. Si può considerare legittimo, ad esempio, un programma costruito su dati comportamentali o identificativi di un soggetto che revoca il proprio consenso al trattamento? Un prodotto che rimane in rete continuerebbe ad utilizzare i suoi dati.

Ovviamente il problema va ad amplificarsi laddove l'IA generativa andasse a creare dati che includono informazioni sensibili. È sicuramente fondamentale implementare misure di sicurezza robuste per proteggere questi dati, specialmente se vengono generati e utilizzati automaticamente ma, anche qui, il problema si pone già all’inizio della fase di sperimentazione o progettazione. L'implementazione di AI generative sicuramente ha alla sua base la conduzione di una Valutazione d'Impatto specifica sia sulla Protezione dei Dati di base utilizzati per i processi, sia per quelli successivamente generati al fine di valutare e mitigare i rischi per la privacy associati all'uso di questa tecnologia.

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I titolari del trattamento, che devono essere chiaramente identificati, saranno poi quelli da cui provengono i dati originariamente utilizzati ovvero chi userà il risultato della loro elaborazione? Si potrebbe presentare una problematica gestionale delle criticità e dei Data Breach a fronte alla presenza di più contitolari.
Apparentemente pleonastico, comunque utile, ricordare che l'implementazione di AI generativa deve essere accompagnata da misure di sicurezza adeguate per prevenire violazioni dei dati, che potrebbero avere conseguenze gravi sulla privacy delle persone coinvolte.

In conclusione, l'integrazione dell'IA generativa richiede un approccio attento e rispettoso delle norme sulla protezione dei dati, come il GDPR, per evitare violazioni della privacy e garantire un uso etico e responsabile di questa tecnologia avanzata.