Mentre il mondo è alle prese con il rapido progresso delle tecnologie di intelligenza artificiale e le loro potenziali sfide etiche, c’è una crescente necessità di quadri normativi per garantire uno sviluppo e un’implementazione responsabili. I politici di tutto il mondo sono impegnati in dibattiti su come trovare il giusto equilibrio tra affrontare i rischi dell’intelligenza artificiale e promuovere l’innovazione. Fortunatamente, esiste una tabella di marcia consolidata che può guidare questi sforzi: lo standard IEEE 1012 per la verifica e la convalida di sistemi, software e hardware. In questo articolo esploriamo come questo standard possa fungere da base per un’efficace regolamentazione dell’IA.
Uno standard collaudato con una ricca storia
Introdotto nel 1988, lo standard IEEE 1012 ha una lunga storia di utilizzo pratico in ambienti critici. Si applica a tutti i sistemi software e hardware, compresi quelli basati su tecnologie emergenti di intelligenza artificiale generativa come ChatGPT e DALL-E. In particolare, è stato determinante nella verifica e nella convalida di sistemi critici come gli strumenti medici, i sistemi d'arma del Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti e i veicoli spaziali con equipaggio della NASA. Questa base consolidata la rende una scelta convincente per la regolamentazione dell’intelligenza artificiale.
Navigare nel panorama normativo
Nell’ambito della gestione e della regolamentazione del rischio dell’IA, sono stati proposti numerosi approcci, che causano confusione e incertezza. Alcuni approcci si concentrano su tecnologie o applicazioni specifiche, mentre altri considerano le dimensioni dell’azienda o della base utenti. Questa diversità di approcci sottolinea la necessità di un quadro unificato.
IEEE 1012 adotta un approccio pragmatico determinando i livelli di rischio sulla base di due fattori chiave: la gravità delle conseguenze e la loro probabilità che si verifichino. Combinando questi fattori, lo standard assegna ai sistemi uno dei quattro livelli di integrità, che vanno da 1 (rischio più basso) a 4 (rischio più alto). Questo approccio consente alle autorità di regolamentazione di concentrare risorse e requisiti sui sistemi con le conseguenze potenziali più significative, fornendo una base chiara e razionale per la regolamentazione dell’IA.
Ad esempio, lo standard può distinguere tra un sistema di riconoscimento facciale utilizzato per sbloccare un cellulare (dove le conseguenze sono relativamente lievi) e uno utilizzato per identificare i sospetti in un’applicazione di giustizia penale (dove le conseguenze potrebbero essere gravi). Classificando i sistemi di intelligenza artificiale in questo modo, i politici possono adattare le normative per affrontare i rischi specifici associati a ciascuna applicazione.
Mappatura dei livelli di integrità
La mappatura dei livelli di integrità effettuata da IEEE 1012 su una combinazione di livelli di conseguenza e di probabilità fornisce una rappresentazione visiva di come viene valutato il rischio. I sistemi a rischio più elevato, con conseguenze catastrofiche e alta probabilità, sono posti al livello di integrità 4, mentre i sistemi a rischio più basso, con conseguenze trascurabili e bassa probabilità, sono al livello di integrità 1. Lo standard consente inoltre sovrapposizioni tra i livelli di integrità per accogliere le variazioni con un rischio accettabile, a seconda del contesto dell'applicazione.
Questa mappatura costituisce uno strumento prezioso per i decisori politici, offrendo un quadro chiaro e personalizzabile per l’assegnazione dei requisiti normativi alle applicazioni di intelligenza artificiale in base ai loro profili di rischio. I decisori politici possono adattare questo quadro alle loro esigenze specifiche, modificando i requisiti e le azioni associate a ciascun livello di integrità.
Uno spettro di azioni normative
Sebbene l’IEEE 1012 si concentri principalmente sulle attività di verifica e convalida (V&V), i politici hanno a disposizione un’ampia gamma di azioni normative. Queste azioni possono includere formazione, requisiti di divulgazione e documentazione, meccanismi di supervisione, divieti e sanzioni. Personalizzando queste azioni per allinearle ai livelli di integrità e ai rischi associati, le autorità di regolamentazione possono trovare un equilibrio tra la salvaguardia del benessere pubblico e la promozione dell’innovazione.
Uno dei principali punti di forza di IEEE 1012 è il riconoscimento che un'efficace gestione del rischio si estende all'intero ciclo di vita di un sistema, dall'ideazione all'implementazione. I politici non devono limitare i requisiti normativi alla fase finale di implementazione; possono imporre azioni e garanzie in ogni fase dello sviluppo. Questo approccio garantisce che i sistemi di intelligenza artificiale siano progettati, costruiti e mantenuti tenendo presente la sicurezza e l’etica.
Abbracciare la revisione indipendente
Un altro aspetto fondamentale dell'IEEE 1012 è l'enfasi posta sulla revisione indipendente. Lo standard riconosce che affidarsi esclusivamente agli sviluppatori per valutare l’integrità e la sicurezza dei loro sistemi può portare a pregiudizi e sviste. Una revisione indipendente, che comprende l’indipendenza tecnica, gestionale e finanziaria, è essenziale per migliorare l’affidabilità e l’integrità dei sistemi di intelligenza artificiale. Garantisce che i potenziali rischi siano attentamente valutati da una prospettiva imparziale.
IEEE 1012 costituisce un processo collaudato nel tempo, ampiamente accettato e universalmente applicabile per garantire che i sistemi di intelligenza artificiale soddisfino gli standard richiesti per l'uso previsto. I decisori politici possono adottare questo standard così come lo è per la verifica e la validazione dei sistemi software di intelligenza artificiale, compresi quelli alimentati dalle tecnologie emergenti di intelligenza artificiale generativa. Inoltre, lo standard può fungere da quadro di riferimento di alto livello, consentendo ai politici di personalizzare i dettagli dei livelli di conseguenza, dei livelli di probabilità, dei livelli di integrità e dei requisiti normativi per allinearli al loro specifico intento normativo.
Mentre l’intelligenza artificiale continua a plasmare il nostro mondo, la necessità di una regolamentazione responsabile ed efficace diventa sempre più evidente. Lo standard IEEE 1012 per la verifica e la convalida di sistemi, software e hardware offre un quadro solido e adattabile affinché i responsabili politici possano navigare nel complesso panorama della regolamentazione dell'IA. Utilizzando questa tabella di marcia consolidata, i politici possono trovare il giusto equilibrio tra affrontare i rischi dell’intelligenza artificiale e promuovere l’innovazione, garantendo in definitiva un futuro più sicuro ed etico basato sull’intelligenza artificiale.