ACCOUNTABILITY

Web scraping e AI generativa, tra pratiche etiche e non etiche: linee guida del Garante privacy



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Il web scraping indiscriminato può minare la privacy e la sicurezza dei dati personali, soprattutto se utilizzati per l’addestramento di modelli di AI generativa. Il Garante privacy ha quindi pubblicato alcune raccomandazioni invitando i titolari del trattamento ad adottare necessarie misure preventive. Ecco quali

Pubblicato il 3 giu 2024

Francesca Niola

Ph.D Researcher, Sapienza Università di Roma – Fellow ISLC, Università di Milano



Web data scraping

Il 30 maggio 2024, il Garante per la protezione dei dati personali ha emanato un provvedimento significativo volto a fornire linee guida per la protezione dei dati personali contro il web scraping.

Questo fenomeno, seppur legittimo in alcune circostanze, solleva complesse questioni etiche e legali, soprattutto quando coinvolge dati personali utilizzati per l’addestramento di modelli di intelligenza artificiale generativa (IAG).

La regolamentazione europea, in particolare il GDPR, stabilisce principi fondamentali quali la trasparenza, la minimizzazione dei dati e la limitazione delle finalità, che devono essere rigorosamente rispettati da qualsiasi ente che tratti dati personali.

La complessità del fenomeno del web scraping

Il web scraping, ovvero la raccolta automatizzata di dati disponibili online, può essere paragonato ad una sorta di “osservazione digitale”, dove i dati pubblicamente accessibili vengono sistematicamente raccolti per vari scopi, tra cui l’analisi di mercato e l’addestramento di algoritmi.

Tuttavia, la distinzione tra pratiche etiche e non etiche è sottile e dipende dalla conformità alle normative vigenti e dal rispetto dei diritti degli interessati. Il GDPR, entrato in vigore nel 2018, ha rivoluzionato la protezione dei dati, estendendo il suo ambito di applicazione oltre i confini europei e imponendo rigidi requisiti di conformità a livello globale.

La complessità del fenomeno richiede una riflessione approfondita sulle responsabilità delle aziende, che devono operare in un quadro normativo sempre più articolato.

Il principio di accountability, cardine del GDPR, impone ai titolari del trattamento di adottare misure tecniche e organizzative adeguate per garantire e dimostrare la conformità normativa. Questo include l’obbligo di effettuare valutazioni di impatto sulla protezione dei dati (DPIA), di documentare le basi giuridiche del trattamento e di implementare pratiche di trasparenza e minimizzazione dei dati.

Linee guida del garante privacy sul web scraping

Il documento del Garante suggerisce varie misure di contrasto al web scraping, tra cui la creazione di aree riservate accessibili solo previa registrazione, l’inserimento di clausole anti-scraping nei termini di servizio e il monitoraggio del traffico di rete. Queste misure, sebbene non obbligatorie, sono raccomandate per mitigare i rischi associati alla raccolta indiscriminata di dati personali.

Nello specifico dei casi esaminati dal Garante il web scraping si lega all’intelligenza artificiale generativa: tale simbiosi è foriera di notevoli implicazioni all’interno del nuovo e costituendo ecosistema digitale.

Il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR) stabilisce linee guida rigorose per la raccolta e il trattamento dei dati personali, imponendo che qualsiasi attività di web scraping debba basarsi su una solida base giuridica. Tra queste, il consenso esplicito degli interessati o la giustificazione di un legittimo interesse, sempre che non prevalga sui diritti e le libertà fondamentali degli individui.

Inoltre, il GDPR sottolinea l’importanza della trasparenza, della minimizzazione dei dati e della limitazione delle finalità, principi che devono essere rigorosamente rispettati.

Il documento del Garante per la protezione dei dati personali del 30 maggio 2024 mette in luce come il web scraping indiscriminato possa minare la privacy e la sicurezza dei dati personali. Il Garante raccomanda ai titolari del trattamento di adottare misure preventive, come la creazione di aree riservate accessibili solo previa registrazione e l’inserimento di clausole anti-scraping nei termini di servizio.

Web scraping, AI generativa e accountability

Queste misure, sebbene non obbligatorie, sono essenziali per mitigare i rischi associati alla raccolta indiscriminata di dati personali.

L’uso di dati ottenuti tramite scraping per l’addestramento dei modelli di IAG comporta ulteriori complicazioni. La necessità di grandi quantità di dati spesso include informazioni personali, il cui trattamento deve essere conforme alle normative del GDPR. L’inosservanza di queste norme può portare a severe sanzioni legali e danni reputazionali significativi per le aziende coinvolte.

L’accountability, nel contesto della protezione dei dati personali, rappresenta un principio fondamentale del Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR). Essa richiede che i titolari del trattamento non solo siano responsabili, ma anche capaci di dimostrare attivamente la conformità alle norme vigenti.

Questo principio si traduce in un obbligo proattivo per i titolari, i quali devono implementare misure adeguate e dimostrabili per garantire la protezione dei dati personali trattati.

Il concetto di accountability si articola attraverso diversi obblighi specifici. I titolari del trattamento devono adottare misure tecniche e organizzative adeguate ad assicurare un livello di sicurezza proporzionato al rischio derivante dal trattamento dei dati personali.

Questo include l’implementazione di politiche di protezione dei dati, la formazione del personale e la gestione delle violazioni dei dati.

Inoltre, devono assicurarsi che qualsiasi trattamento di dati personali si basi su una delle basi giuridiche previste dall’articolo 6 del GDPR, come il consenso dell’interessato o l’adempimento di un contratto.

La corretta valutazione della liceità del web scraping

Un aspetto cruciale dell’accountability è la valutazione della liceità del web scraping. Questa pratica, che implica la raccolta automatizzata di dati dal web, deve essere attentamente valutata per garantire la conformità alle normative sulla protezione dei dati.

Il Garante per la protezione dei dati personali ha sottolineato che la valutazione della liceità del web scraping deve essere effettuata caso per caso, considerando le specifiche finalità del trattamento e le basi giuridiche applicabili.

Per esempio, la raccolta di dati per l’addestramento di modelli di intelligenza artificiale generativa deve essere scrutinata con particolare attenzione per evitare violazioni della privacy e della protezione dei dati.

Misure preventive contro il web scraping non autorizzato

La responsabilità dei titolari del trattamento si estende anche all’adozione di misure preventive contro il web scraping non autorizzato.

Il Garante ha suggerito diverse misure, tra cui la creazione di aree riservate accessibili solo previa registrazione, l’inserimento di clausole anti-scraping nei termini di servizio dei siti web, e il monitoraggio del traffico web per individuare flussi anomali di dati.

Queste misure devono essere valutate dai titolari del trattamento sulla base del principio di accountability, considerando lo stato dell’arte tecnologico e i costi di attuazione, specialmente per le piccole e medie imprese.

Il GDPR, attraverso il principio di accountability, impone ai titolari del trattamento di dimostrare la conformità non solo attraverso politiche e procedure, ma anche tramite documentazione che evidenzi le valutazioni di impatto sulla protezione dei dati e le misure di sicurezza implementate.

In questo contesto, la responsabilizzazione diventa un processo dinamico, che richiede ai titolari di adattarsi costantemente alle evoluzioni tecnologiche e normative.

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