Intelligenza artificiale amica o nemica?

Il mondo dell’Intelligenza Artificiale (IA) è in continua evoluzione, ma la distinzione tra “IA buona” e “IA cattiva” diventa sempre più critica. Non si tratta solo di una questione tecnologica, ma anche di etica e legalità. Un’analisi di Josef Novak, Chief Innovation Officer di Spitch, ci guida per meglio comprendere l’evoluzione dell’IA tra sicurezza, privacy e innovazione. La recente approvazione della legge sull’Intelligenza Artificiale dell’Unione europea (EU AI Act) sta ridefinendo gli standard globali per un’adozione responsabile dell’IA, mettendo in luce la necessità per aziende e organizzazioni di distinguere tra “Good AI”, che pone al centro la privacy e la sicurezza, e “Bad AI”, focalizzata sullo sfruttamento dei dati.

Legislazione standard etici per costruire una “buona IA”

L’EU AI Act introduce divieti rigidi su applicazioni dannose di IA, come il riconoscimento delle emozioni nei luoghi di lavoro e il social scoring. Questo atto mira a proteggere i diritti dei cittadini e a promuovere la sostenibilità ambientale, posizionando l’Europa come leader mondiale nell’innovazione responsabile in tema di intelligenza artificiale. Inoltre, stabilisce condizioni specifiche per l’uso dell’identificazione biometrica nelle forze dell’ordine e richiede trasparenza e accuratezza per i sistemi di IA ad alto rischio.

Le aziende devono impegnarsi a costruire sistemi di IA in modo responsabile, affrontando i rischi in sincronia con i futuri sviluppi normativi. È fondamentale considerare il ruolo della responsabilità e della governance nell’uso dei sistemi di IA, specialmente nell’era dell’IA generativa e dei Large Language Models (LLM). Questi presentano rischi specifici come tossicità, discriminazione e disinformazione.

L’essere umano deve rimanere al centro dell’adozione dell’IA. Nell’integrare strumenti di IA nelle soluzioni aziendali, come i contact center, l’attenzione deve essere rivolta a migliorare l’esperienza degli agenti e a semplificare le interazioni con i clienti, anziché focalizzarsi sull’IA fine a sé stessa.

Responsabilità e trasparenza

Le organizzazioni devono considerare il rispetto di criteri chiave per promuovere l’affidabilità e la trasparenza nei sistemi di IA. È necessario valutare gli impatti diretti e indiretti dei sistemi di IA su individui e gruppi, evitando risultati che introducano pregiudizi o disinformazione nelle interazioni personali o nei discorsi pubblici.

Siamo ancora alle fasi iniziali della comprensione dei rischi dell’IA generativa. Le aziende dovranno adattarsi continuamente, considerando gli impatti ambientali e affrontando i modelli di terze parti. La priorità deve essere data alla privacy, alla sicurezza e alle pratiche di sviluppo responsabile, allineandosi agli standard globali per l’innovazione responsabile.

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