Intelligenza Artificiale

Secondo l'AI Act, un sistema di IA è definito come "un sistema basato su macchina progettato per operare con diversi livelli di autonomia e che può mostrare adattabilità dopo il suo impiego, e che, per obiettivi espliciti o impliciti, deduce, in base agli input che riceve, come generare output come previsioni, contenuti, raccomandazioni o decisioni che possono influenzare ambienti fisici o virtuali". Questa definizione si articola in sette elementi chiave, con due caratteristiche distintive: l'autonomia e l'inferenza. L'autonomia permette al sistema di agire senza intervento umano, mentre l'inferenza consente di prendere decisioni e fare previsioni che influenzano l'ambiente circostante.

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Esistono due approcci principali per l'inferenza nei sistemi di intelligenza artificiale: l'apprendimento automatico e la logica basata sulla conoscenza. L'apprendimento automatico è una tecnica in cui i sistemi imparano da grandi quantità di dati senza essere programmati esplicitamente, identificando pattern autonomamente. Gli approcci basati sulla logica, invece, si fondano su regole predefinite e conoscenze strutturate codificate all'interno del sistema, come i sistemi esperti che risolvono compiti complessi inferendo risposte a partire da regole prestabilite. Questi ultimi sono particolarmente efficaci in situazioni con regole ben definite e contesto limitato, come le diagnosi di malattie comuni.

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Secondo le linee guida UE, non tutti i sistemi tecnologici rientrano nella definizione di intelligenza artificiale. I sistemi che applicano regole predefinite senza apprendimento autonomo non sono considerati IA, poiché operano seguendo istruzioni fisse senza capacità di evolversi. Anche alcuni sistemi che analizzano modelli, come la regressione lineare, non vanno oltre l'ottimizzazione matematica di base. I sistemi di "trattamento di dati di base" che filtrano e ordinano dati secondo criteri specifici, come i software di gestione database, non rientrano nella definizione. Allo stesso modo, i sistemi basati su euristiche classiche o previsioni semplici, come programmi di scacchi che utilizzano l'algoritmo minimax, non sono considerati IA perché non evolvono né apprendono.

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L'intelligenza artificiale ha diverse applicazioni cruciali nel settore dell'intelligence. Una delle principali è l'analisi dei dati in tempo reale, dove algoritmi di machine learning identificano modelli e anomalie che potrebbero sfuggire agli analisti umani, analizzando dati da social media, intercettazioni e altre fonti per identificare potenziali minacce. Le tecnologie di visione artificiale permettono un riconoscimento facciale avanzato per identificare e monitorare individui. Nel campo della cyber intelligence, l'IA viene utilizzata per proteggere infrastrutture critiche da attacchi informatici, rilevando comportamenti anomali all'interno delle reti. Inoltre, l'automazione delle attività di routine, come la classificazione automatica di documenti e la traduzione istantanea, consente agli analisti di concentrarsi su compiti più complessi e strategici.

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Nel campo dell'intelligence, gli attori principali che utilizzano l'intelligenza artificiale sono le due superpotenze mondiali: Stati Uniti e Cina, con la Russia che si posiziona come terzo attore significativo. Negli Stati Uniti, la National Security Agency utilizza l'apprendimento automatico per identificare schemi nel traffico web globale, mentre la Direzione dell'Innovazione Digitale della CIA fa avanzare le tecnologie digitali per la raccolta di informazioni. L'Agenzia Nazionale di Intelligence Geospaziale impiega l'AI per estrarre dati dalle immagini satellitari, e la Defense Intelligence Agency addestra algoritmi per riconoscere e valutare dati relativi a vari settori strategici. Un esempio di successo è stata la scoperta di un impianto di ricerca di armi di distruzione di massa in un paese asiatico, localizzato tracciando un autobus attraverso l'analisi algoritmica di immagini satellitari.

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I rischi per la privacy legati all'intelligenza artificiale derivano principalmente da diversi fattori. Innanzitutto, la raccolta dei dati rappresenta un rischio significativo, poiché i moderni sistemi di IA si basano su una vasta gamma di informazioni personali, tra cui dati biometrici, informazioni sanitarie e registri finanziari. Un altro rischio rilevante è il mancato consenso, quando dati raccolti per scopi specifici vengono utilizzati secondariamente senza autorizzazione esplicita degli utenti. I sistemi di sorveglianza basati sull'IA comportano rischi significativi grazie alla loro capacità di monitorare e profilare gli individui su larga scala. Inoltre, l'IA introduce nuove vulnerabilità dal punto di vista della cybersecurity, come gli attacchi di iniezione immediata (prompt injection) che possono indurre l'IA a divulgare informazioni riservate.

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Il quadro normativo europeo affronta la protezione dei dati nell'era dell'intelligenza artificiale attraverso un approccio multilivello che integra tre regolamenti principali. Il GDPR, entrato in vigore nel 2018, stabilisce principi fondamentali come la minimizzazione dei dati, la limitazione della finalità, la trasparenza, la responsabilizzazione e il diritto alla spiegazione delle decisioni automatizzate. L'AI Act adotta un approccio basato sul rischio, classificando i sistemi di IA in diverse categorie e imponendo requisiti più rigorosi per i sistemi ad alto rischio, con divieti specifici per pratiche considerate inaccettabili. Il Data Act completa il quadro affrontando la governance dei dati, facilitando la condivisione tra settori diversi e introducendo il diritto alla portabilità dei dati generati dall'utilizzo di prodotti o servizi.

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Diverse tecnologie emergenti offrono soluzioni per migliorare la privacy nell'era dell'intelligenza artificiale. L'apprendimento federato (federated learning) consente l'addestramento collaborativo dei modelli su fonti di dati distribuite senza centralizzare le informazioni sensibili. La crittografia omomorfica permette di elaborare i dati in forma crittografata, fornendo risultati senza esporre i dati sottostanti. Le tecniche di privacy-preserving data mining proteggono i dati personali attraverso anonimizzazione, aggregazione, mascheramento e tokenizzazione. La privacy differenziale aggiunge rumore statistico calibrato ai dati, impedendo l'estrazione di informazioni personali specifiche. Il calcolo multi-parte sicuro consente alle parti di calcolare congiuntamente una funzione sui propri input mantenendoli privati, mentre le prove a conoscenza zero permettono di condividere e verificare informazioni senza rivelare dati non necessari.

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L'approccio normativo dell'UE sull'intelligenza artificiale ha ricevuto diverse critiche, principalmente incentrate sulla tempistica e sulla natura delle regolamentazioni. Secondo alcuni critici, l'UE sembra aver posto prematuramente delle barriere normative invece di sostenere l'ondata di innovazione rappresentata dall'IA. Questa tendenza a regolamentare prima di vedere l'attuazione pratica è vista come preoccupante, poiché gli imprenditori con idee rivoluzionarie in materia di IA si scontrano con ostacoli burocratici prima ancora di iniziare. I critici sostengono che l'Europa ha già perso momenti cruciali in settori come il cloud computing, le auto elettriche e l'energia solare, e temono che un approccio eccessivamente cauto possa portare a un altro passo falso nel campo dell'IA. La necessità sarebbe quella di una regolamentazione dinamica, che si evolva di pari passo con l'innovazione, permettendole di prosperare e garantendo al contempo sicurezza ed etica.

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Le PMI affrontano significativi rischi di sicurezza informatica legati all'intelligenza artificiale. Un problema principale è la percezione errata del rischio: molte piccole e medie imprese si considerano un improbabile bersaglio di attacchi cyber avanzati, mentre in realtà sono spesso nel mirino proprio perché ritenute meno protette e strutturate. L'adozione dell'IA può aggravare la situazione quando viene integrata senza un'adeguata governance, esponendo le aziende a rischi di data breach, blocchi operativi e perdite economiche. Inoltre, l'intelligenza artificiale viene già utilizzata dai cybercriminali per potenziare le proprie capacità offensive, generando malware evoluti, attacchi mirati basati su ingegneria sociale automatizzata, phishing intelligente e deepfake convincenti. Le PMI si trovano quindi in uno scenario più complesso rispetto al passato, dove i normali strumenti di protezione non sono più sufficienti.

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L'intelligenza artificiale può migliorare significativamente i backup dei dati aziendali in diversi modi. I sistemi di analisi ML basati su serie temporali possono prevedere i tempi di esecuzione dei lavori e ottimizzare costantemente il calendario dei backup attraverso una sequenza ottimale, riducendo al minimo le finestre temporali necessarie. L'IA può anche raccogliere continuamente dati sulle prestazioni di varie operazioni di backup per analizzare lo stato di migliaia di lavori ogni giorno, identificando anomalie e classificandole in base a tipologia, frequenza e gravità. Inoltre, i modelli di classificazione possono essere addestrati per identificare le tipologie di documenti più rilevanti e determinare quali dati devono essere ripristinati prioritariamente in caso di disastro. L'IA è anche fondamentale per la sicurezza dei backup, interpretando le anomalie dei dati come indicatori di attacco e rilevando immediatamente eventi come la crittografia malevola dei file.

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L'intelligenza artificiale può migliorare significativamente la difesa cyber proattiva superando le limitazioni dei sistemi SIEM (Security Information and Event Management) tradizionali. L'IA eccelle nel filtrare enormi volumi di telemetria di sicurezza, correlare eventi apparentemente scollegati e far emergere anomalie che altrimenti passerebbero inosservate. Questo livello di intelligenza contestuale permette ai team SOC di dare priorità agli incidenti ad alto rischio, ridurre i falsi allarmi e comprendere più a fondo le tattiche degli avversari. I SIEM moderni potenziati dall'IA non si limitano a raccogliere e archiviare dati, ma offrono ai team di sicurezza la possibilità di agire rapidamente, filtrando il rumore, evidenziando allarmi ad alta fedeltà e riducendo i tempi di rilevamento e risposta. L'IA agisce come un moltiplicatore di forza, automatizzando le attività di routine, accelerando il triage e facendo emergere intuizioni che manualmente richiederebbero ore o giorni per essere scoperte.

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Uno sviluppo significativo nella regolamentazione globale dell'intelligenza artificiale è la recente sottoscrizione della Convenzione quadro del Consiglio d'Europa (CETS 225), a cui hanno preso parte numerosi Stati europei, Santa Sede, USA, Canada, Messico, Giappone, Israele, Australia, Argentina, Perù, Uruguay e Costa Rica, con contributi di 68 organizzazioni internazionali. Questa Convenzione rappresenta il primo strumento internazionale giuridicamente vincolante sull'intelligenza artificiale e pienamente compatibile con l'AI Act europeo. La Convenzione si applicherà a tutti i sistemi di AI durante l'intero ciclo di vita e propone un approccio differenziato in base al rischio. Coerentemente con la legge europea, prevede misure come la valutazione d'impatto sui diritti umani, la trasparenza e l'informazione per le persone interessate, garanzie procedurali in caso di impatto significativo sui diritti, e protezione dei dati personali nel rispetto delle disposizioni nazionali e internazionali.

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