Nell’era della digitalizzazione, l’introduzione dell’Intelligenza Artificiale (AI) nel settore pubblico rappresenta una grande opportunità, ma anche una sfida immensa. Immagina che entro il 2030 si prevede di espandere la capacità computazionale pubblica di venti volte, con l’implementazione di una National Data Library e la consegna di almeno cinque dataset ad alto impatto. Questi obiettivi sono ambiziosi e lodevoli, ma senza un quadro di responsabilità chiaro, rischiano di trasformarsi in una storia di avvertimento anziché in un successo. Ma chi si assume la responsabilità quando un sistema AI commette errori? È fondamentale porci queste domande per garantire un’implementazione efficace e sicura.
1. La responsabilità: il cuore dell’AI nel settore pubblico
Chi di noi non ha mai vissuto esperienze nel governo, nell’istruzione o nel settore commerciale, dove le lacune di responsabilità possono compromettere anche i programmi digitali meglio concepiti? La spinta del governo verso l’AI non sarà diversa, a meno che non ci impegniamo seriamente a stabilire linee chiare di responsabilità, dalla fase di approvvigionamento fino alla sua attuazione.
Spesso, i team di approvvigionamento si lanciano nell’acquisto di strumenti AI senza comprendere a fondo i modelli di dati su cui sono addestrati, come vengono prese le decisioni o se l’AI è davvero la soluzione giusta per i loro problemi. Non è ora di fermarsi e riflettere?
Un ruolo cruciale in questo contesto è giocato dall’opacità dei fornitori IT. Molti di loro trattano i dati di addestramento e gli algoritmi come segreti commerciali, offrendo solo descrizioni vaghe invece di una trasparenza significativa. Aggiungiamo a questo il fatto che il personale di approvvigionamento spesso non è formato per valutare i rischi specifici dell’AI, il che significa che domande fondamentali su bias o spiegabilità non vengono mai poste. La pressione politica per trovare rapidamente una “soluzione AI” può spingere a trascurare la dovuta diligenza.
Dobbiamo, quindi, prendere un passo indietro e chiederci se questo sia davvero lo strumento giusto per il nostro scopo. Ti sei mai chiesto come possiamo evitare questi errori?
2. La trasparenza come strumento di responsabilità
Qual è, quindi, un modello di responsabilità che possa funzionare nella pratica? Inizia con contratti ben definiti che delineano responsabilità specifiche per ogni decisione presa da un sistema AI. I fornitori devono fornire flussi decisionali completamente trasparenti, spiegando il loro ragionamento per output specifici, quali dati sono stati utilizzati e perché. Inoltre, è fondamentale che i clienti possano parlare con referenti che hanno già implementato sistemi simili basati su AI. Sei pronto a scoprire come questo possa cambiare le carte in tavola?
La cosa più importante è che i fornitori dimostrino come i loro sistemi possano essere tracciati, auditati e spiegati quando qualcosa va storto.
Immagina un approccio simile al GDPR, dove la responsabilità è legata al controllo. Se un fornitore insiste nel vendere scatole nere con minima trasparenza, deve accettare la maggior parte del rischio. D’altra parte, maggiore è la trasparenza e il controllo offerto ai clienti, maggiore sarà il rischio condiviso. Ad esempio, se un fornitore rilascia un nuovo modello addestrato su un dataset che provoca un forte spostamento del bias, la responsabilità ricade su di loro. Tuttavia, se un cliente acquista uno strumento RAG e introduce accidentalmente dati sensibili, allora la responsabilità è sua. I contratti devono identificare chiaramente ogni possibile scenario di fallimento, assegnare responsabilità e specificare le conseguenze. Non credi che sia giunto il momento di mettere in chiaro queste questioni?
3. Verso un futuro responsabile per l’AI nel settore pubblico
Per evitare che i progetti di AI nel settore pubblico seguano la strada di tecnologie come i droni di Amazon o le auto senza conducente, ferme in un limbo legale a causa di catene di responsabilità poco chiare, è essenziale progettare questi progetti con supervisione umana fin dall’inizio. Hai mai pensato a quanto sia importante avere qualcuno in grado di controllare e valutare le decisioni di un sistema AI?
Dobbiamo assicurarci che ci sia sempre un essere umano capace di monitorare gli output e le decisioni, stabilendo soglie iniziali elevate che possano essere gradualmente abbassate man mano che i sistemi dimostrano la loro accuratezza. È fondamentale evitare situazioni in cui troppi attori creano zone grigie di responsabilità. Gli esperti legali hanno ostacolato la progressione dei veicoli autonomi e dei droni di consegna per anni, proprio perché le domande di responsabilità rimangono senza risposta. Non possiamo permettere che l’AI segua lo stesso percorso. E cosa dire del ruolo del settore assicurativo in tutto questo? Attualmente, gli assicuratori non sono affatto pronti a gestire i rischi specifici dell’AI, e questo rappresenta un enorme problema per l’adozione nel settore pubblico. Gli assicuratori stabiliscono i prezzi del rischio basandosi su dati storici, ma l’AI evolve così rapidamente che non esiste praticamente alcun precedente per le richieste di risarcimento legate a errori sistemici o bias.
In un contesto così complesso, la chiarezza contrattuale diventa fondamentale. È tempo di costruire un futuro per l’AI nel settore pubblico che sia responsabile, trasparente e, soprattutto, efficace. Solo così potremo sfruttare appieno le potenzialità di questa tecnologia senza cadere in trappole legali o etiche. Sei pronto a fare la differenza?
