Si parla moltissimo di IA, ma sempre meno della sua governance, cioè dell’insieme di regole, controlli, responsabilità e limiti che dovrebbero disciplinare lo sviluppo e l’utilizzo di questi sistemi. Temi come la trasparenza degli algoritmi, la tutela dei lavoratori, la disinformazione o la concentrazione di potere delle Big Tech sembrano oggi ricevere meno attenzione rispetto ai temi energetici e infrastrutturali.

I temi, soprattutto tra i democratici più moderati, si focalizzano sempre di più sul fabbisogno energetico necessario ad alimentare lo sviluppo dell’intelligenza artificiale, sull’espansione dei data center, sui costi delle infrastrutture elettriche e sull’impatto economico che questa nuova corsa tecnologica potrebbe avere sui cittadini americani. Il centro della discussione, oggi, è l’energia.

Quanto consumeranno i data center necessari ad alimentare la nuova economia dell’intelligenza artificiale? Chi sosterrà il costo dell’infrastruttura energetica? E soprattutto: saranno i cittadini americani a pagare il prezzo della corsa tecnologica tra Stati Uniti e Cina?

È una trasformazione significativa del dibattito pubblico perché segnala un cambio di priorità politico e culturale. L’intelligenza artificiale non viene più percepita soltanto come una tecnologia da regolamentare o contenere, ma come un’infrastruttura strategica da sostenere economicamente, quasi al pari delle reti energetiche, delle telecomunicazioni o dell’industria militare. In altre parole, negli Stati Uniti il tema non è più soltanto “quali rischi comporta l’IA?”, ma “come possiamo vincere la competizione globale senza rallentare l’innovazione?”.

Questo spostamento del dibattito rivela anche un altro elemento: la crescente convinzione che la leadership nell’intelligenza artificiale determinerà gli equilibri economici e geopolitici dei prossimi decenni. Per questo motivo, il confronto politico americano tende sempre più a privilegiare competitività, investimenti e sicurezza nazionale rispetto ai temi della regolazione preventiva.

Perché mentre l’Europa continua a osservare l’intelligenza artificiale soprattutto come un problema normativo ed etico, e la Cina la considera una componente strategica della propria architettura di potere, gli Stati Uniti sembrano interpretarla principalmente attraverso la lente della competitività economica, dell’innovazione e della leadership geopolitica.

In realtà, dietro questa differenza di approccio si nasconde una diversa idea di equilibrio tra Stato e mercato.

La governance dell’intelligenza artificiale, quindi, riguarda il modo in cui ogni sistema politico immagina il rapporto tra Stato, mercato, cittadini e potere. Ed è proprio per questo che le strategie adottate da Stati Uniti, Unione Europea e Cina finiscono per raccontare tre diverse idee di società.

Stati Uniti: L’IA come competizione strategica

Negli Stati Uniti il tema dell’intelligenza artificiale si intreccia inevitabilmente con il ruolo assunto negli ultimi anni dalle grandi aziende tecnologiche che oggi dominano lo sviluppo dei sistemi più avanzati di IA. Realtà come OpenAI, Google, Microsoft, Anthropic e Meta non rappresentano più soltanto grandi imprese private operanti nel settore tecnologico, ma costituiscono ormai centri di influenza economica, politica e culturale capaci di incidere direttamente sul dibattito pubblico, sugli equilibri industriali e persino sulle strategie geopolitiche del Paese. In questo contesto, affrontare seriamente il tema della regolazione dell’intelligenza artificiale significherebbe inevitabilmente entrare in contatto con gli interessi di uno dei comparti più forti e strategici dell’economia americana.

Anche per questo motivo, una parte significativa della leadership democratica sembra preferire un approccio più prudente e politicamente meno conflittuale, concentrando l’attenzione su temi percepiti come più immediatamente comprensibili dall’opinione pubblica, come il consumo energetico dei data center, il costo delle infrastrutture elettriche e l’impatto economico della crescita dell’intelligenza artificiale sui cittadini americani. Parlare di bollette, reti energetiche e investimenti infrastrutturali consente infatti di intercettare le preoccupazioni della classe media e del mondo produttivo senza aprire uno scontro diretto con la Silicon Valley e con il potere economico delle Big Tech. Si tratta di una linea politica che tenta di tenere insieme due esigenze differenti: da un lato la necessità di proteggere cittadini, lavoratori e consumatori dagli effetti più critici dell’innovazione tecnologica; dall’altro la volontà di non rallentare lo sviluppo di un settore considerato strategico per la competitività economica e tecnologica degli Stati Uniti.

Tuttavia, questa impostazione sta mostrando già alcune contraddizioni. Negli Stati Uniti cresce infatti una diffusa inquietudine nei confronti del potere accumulato dalle grandi piattaforme digitali e delle possibili conseguenze sociali dell’automazione legata all’intelligenza artificiale. Le preoccupazioni non riguardano più soltanto la tutela della privacy o la diffusione di contenuti manipolati attraverso deepfake e sistemi generativi, ma investono questioni molto più ampie, come la trasformazione del mercato del lavoro, il ruolo dell’informazione, la sostenibilità della produzione culturale e, più in generale, l’equilibrio democratico tra potere pubblico e potere privato. Non è un caso che alcuni settori progressisti abbiano iniziato a chiedere forme di regolazione molto più severe, arrivando persino a proporre moratorie temporanee sulla costruzione di nuovi data center fino all’introduzione di garanzie più solide sul piano occupazionale, ambientale e della sicurezza tecnologica.

Nonostante questo crescente dibattito, il sistema politico americano continua però a muoversi con estrema cautela. Una delle ragioni principali è che l’intelligenza artificiale viene ormai considerata anche una questione strategica di politica internazionale. A Washington è sempre più diffusa la convinzione che un eccesso di regolazione possa rallentare l’innovazione americana e favorire indirettamente la Cina nella competizione tecnologica globale. Soprattutto dopo la diffusione dell’IA generativa, la priorità strategica degli Stati Uniti sembra essere diventata quella di mantenere il vantaggio accumulato nella capacità computazionale, nei semiconduttori avanzati, nei modelli linguistici e nelle infrastrutture necessarie allo sviluppo dell’intelligenza artificiale.

Secondo un’analisi della Brookings Institution, la competizione tra Stati Uniti e Cina non riguarda infatti soltanto i software o i modelli di IA, ma coinvolge elementi molto più ampi, come la disponibilità di energia, il controllo delle filiere dei semiconduttori, la potenza di calcolo, gli investimenti industriali e la capacità di integrare rapidamente l’intelligenza artificiale nei sistemi economici e produttivi.

Questa crescente attenzione verso la competizione con la Cina sta modificando progressivamente anche il tradizionale approccio americano al mercato tecnologico. Gli Stati Uniti restano fortemente legati a un modello fondato sull’iniziativa privata e sull’innovazione guidata dalle imprese, ma negli ultimi anni Washington ha introdotto controlli sempre più rigidi sull’esportazione di semiconduttori avanzati, restrizioni sulle tecnologie considerate strategiche e nuove forme di intervento pubblico nel settore digitale e industriale. In altre parole, anche gli Stati Uniti stanno progressivamente recuperando strumenti tipici della politica industriale e della sovranità tecnologica, nella convinzione che il controllo delle infrastrutture digitali e computazionali rappresenti ormai un elemento centrale degli equilibri economici e geopolitici contemporanei.

Europa: L’IA come questione di diritti, regole e controllo democratico

L’Europa si muove in una direzione profondamente diversa rispetto a quella americana. Se negli Stati Uniti il dibattito sull’intelligenza artificiale tende a essere interpretato soprattutto attraverso le categorie della competitività economica, della leadership tecnologica e della sicurezza strategica, l’Unione Europea ha affrontato il tema partendo principalmente dalla tutela dei diritti fondamentali e dalla gestione preventiva dei rischi legati all’utilizzo di questi sistemi.

Il principale esempio di questo approccio è rappresentato dall’AI Act, il regolamento europeo sull’intelligenza artificiale approvato dopo anni di negoziati tra istituzioni comunitarie, governi nazionali, imprese e autorità di controllo. Si tratta del tentativo più articolato finora realizzato a livello internazionale per costruire una cornice normativa organica dedicata all’IA. Il principio su cui si basa il regolamento europeo è relativamente semplice: non tutte le applicazioni dell’intelligenza artificiale presentano lo stesso livello di rischio per cittadini e società e, proprio per questo motivo, devono essere sottoposte a obblighi differenti in base alla loro potenziale pericolosità.

L’approccio europeo riflette una cultura politica e giuridica molto precisa, consolidatasi negli ultimi decenni attorno all’idea che il mercato digitale non possa essere lasciato completamente privo di regole. L’Unione Europea tende infatti a considerare la regolazione come uno strumento necessario per prevenire effetti sociali, economici o democratici potenzialmente irreversibili.

È accaduto con la privacy attraverso il GDPR, con le piattaforme digitali tramite il Digital Services Act e il Digital Markets Act, con la concorrenza e ora anche con l’intelligenza artificiale. Non sorprende quindi che il lessico europeo ruoti costantemente attorno a concetti come trasparenza, accountability, supervisione umana, protezione dei dati personali e tutela dei cittadini.

Dietro questa impostazione vi è anche una certa diffidenza nei confronti della concentrazione del potere tecnologico privato. A differenza degli Stati Uniti e della Cina, infatti, l’Europa non dispone di grandi piattaforme digitali comparabili per dimensioni, capacità computazionale o influenza geopolitica. Proprio per questo motivo, l’Unione Europea ha progressivamente costruito la propria influenza internazionale soprattutto attraverso la regolazione. È ciò che numerosi osservatori definiscono “Brussels effect”, vale a dire la capacità dell’UE di trasformare i propri standard normativi in riferimenti globali, inducendo aziende e piattaforme internazionali ad adeguarsi alle regole europee per poter operare all’interno del mercato comunitario. In questa prospettiva, l’AI Act non rappresenta soltanto un insieme di norme tecniche, ma anche uno strumento di influenza geopolitica e di affermazione della sovranità normativa europea.

Alcuni studi recenti, come quelli pubblicati dalla University of Turku, parlano ormai apertamente di tre distinti modelli di governance dell’intelligenza artificiale,europeo, americano e cinese, ciascuno collegato a una diversa concezione del rapporto tra Stato, mercato, tecnologia e cittadini.

L’Europa continua infatti a rappresentare il modello più esplicitamente orientato alla tutela dei diritti. La logica dell’AI Act è prevalentemente preventiva: identificare i livelli di rischio, imporre obblighi di trasparenza, limitare gli utilizzi considerati più invasivi e garantire una supervisione umana sulle decisioni automatizzate. In questa visione, l’intelligenza artificiale non può essere lasciata esclusivamente alle dinamiche del mercato, poiché il rischio è che tecnologie sempre più pervasive finiscano per ridefinire diritti, accesso alle informazioni, relazioni sociali e organizzazione del lavoro senza un adeguato controllo democratico.

Non è quindi casuale che il dibattito europeo ruoti continuamente attorno a concetti come explainability, trasparenza algoritmica, accountability e protezione dei dati personali. L’Unione Europea sta cercando di costruire un modello di innovazione compatibile con il proprio impianto democratico e sociale, tentando di estendere anche al settore dell’intelligenza artificiale quella capacità regolatoria che negli ultimi anni ha già inciso profondamente sugli standard globali relativi alla privacy, alla concorrenza e al funzionamento delle piattaforme digitali.

Tuttavia, proprio all’interno di questo modello emergono anche alcune fragilità strutturali. Numerosi osservatori sostengono infatti che un eccesso di regolazione possa rallentare la capacità europea di innovare e ampliare ulteriormente il divario tecnologico rispetto a Stati Uniti e Cina. La stessa applicazione dell’AI Act sta mostrando quanto sia complesso regolamentare una tecnologia che evolve con una velocità spesso superiore a quella delle istituzioni chiamate a disciplinarla. Non è un caso che negli ultimi mesi Bruxelles abbia già iniziato a discutere possibili modifiche, rinvii e semplificazioni di alcune disposizioni, in particolare per quanto riguarda i sistemi ad alto rischio e i modelli general purpose.

Ed è proprio qui che emerge uno dei principali paradossi dell’Europa digitale contemporanea. L’Unione Europea potrebbe diventare la più importante potenza normativa mondiale nel campo dell’intelligenza artificiale senza però possedere aziende, infrastrutture computazionali o capacità industriali comparabili a quelle statunitensi o cinesi. In altre parole, il rischio è che l’Europa finisca per scrivere le regole di tecnologie sviluppate prevalentemente altrove. Ed è proprio questa tensione, tra sovranità regolatoria e debolezza industriale, a rappresentare oggi uno dei grandi dilemmi strategici del progetto digitale europeo.

Cina: L’IA come strumento di sovranità, controllo e stabilità politica

La Cina rappresenta probabilmente il modello più distante da quello europeo.

Se l’Unione Europea tende infatti a interpretare l’intelligenza artificiale soprattutto come una questione legata ai diritti, alla trasparenza e alla regolazione preventiva del mercato digitale, Pechino considera invece l’IA parte integrante della propria strategia nazionale di sviluppo economico, sicurezza interna e stabilità politica.

Nel sistema cinese, la governance dell’intelligenza artificiale non riguarda soltanto la tutela dei cittadini o la regolazione delle imprese tecnologiche, ma coinvolge direttamente il rafforzamento della sovranità tecnologica dello Stato e la capacità dello Stato cinese di orientare e governare l’evoluzione economica e sociale del Paese. L’intelligenza artificiale viene quindi interpretata contemporaneamente come infrastruttura industriale, leva geopolitica, strumento di modernizzazione economica e fattore potenzialmente decisivo per la sicurezza nazionale.

Negli ultimi anni la Cina ha costruito un sistema normativo molto più articolato e sofisticato di quanto spesso venga raccontato nel dibattito occidentale. Le autorità cinesi hanno introdotto regolamentazioni dedicate ai sistemi di raccomandazione algoritmica, alla cosiddetta deep synthesis, ai servizi di IA generativa e persino agli avatar virtuali e agli AI companions. Sono stati inoltre introdotti obblighi di registrazione dei modelli, sistemi di etichettatura dei contenuti sintetici e procedure di revisione etica per le applicazioni considerate più sensibili dal punto di vista politico o sociale.

Ridurre tutto questo esclusivamente al tema della censura rischierebbe tuttavia di rappresentare una lettura parziale del fenomeno. Per la leadership cinese, infatti, l’intelligenza artificiale rappresenta contemporaneamente un’opportunità economica, una leva strategica internazionale e un possibile fattore di instabilità sociale. Governare l’IA significa quindi governare la trasformazione stessa della società cinese: dal mercato del lavoro alla sicurezza nazionale, dalla gestione dell’informazione fino ai meccanismi di formazione del consenso pubblico.

Anche il rapporto tra Stato e industria tecnologica segue logiche profondamente differenti rispetto a quelle occidentali. Se negli Stati Uniti le grandi piattaforme digitali tendono spesso a negoziare con il potere politico da una posizione di forza economica e strategica quasi paritaria, in Cina le grandi aziende tecnologiche operano invece all’interno di un quadro molto più subordinato agli obiettivi del Partito-Stato. Questo non significa necessariamente che il modello cinese sia più stabile o più efficiente, ma evidenzia come l’innovazione venga considerata parte integrante della pianificazione nazionale e non una sfera completamente autonoma rispetto al potere politico.

Negli ultimi anni, inoltre, anche la crescente competizione tecnologica con gli Stati Uniti ha rafforzato ulteriormente questa impostazione. Pechino considera infatti il controllo delle infrastrutture digitali, dei semiconduttori avanzati, della capacità computazionale e delle piattaforme di intelligenza artificiale come elementi centrali della propria sicurezza strategica e della propria autonomia geopolitica. Proprio per questo motivo, la Cina continua a investire massicciamente nello sviluppo di infrastrutture computazionali, data center, ricerca scientifica e filiere industriali legate all’intelligenza artificiale, nella convinzione che il controllo delle tecnologie avanzate rappresenti una componente decisiva degli equilibri economici e politici del ventunesimo secolo.

Una nuova sovranità tecnologica

In questo contesto, i tre modelli stanno lentamente iniziando anche a contaminarsi tra loro. Gli Stati Uniti, storicamente legati a una visione fortemente market-driven dell’innovazione, stanno progressivamente introducendo strumenti di controllo strategico e politiche industriali sempre più esplicite. L’Europa, dal canto suo, sta cercando di rafforzare le proprie capacità produttive e computazionali per evitare di restare esclusivamente una “potenza regolatoria” priva di una reale autonomia industriale. La Cina, pur mantenendo un sistema fortemente centralizzato, continua invece ad avere bisogno dei mercati globali, delle supply chain internazionali e delle reti scientifiche transnazionali.

Ed è proprio qui che emerge una delle contraddizioni più profonde della governance dell’intelligenza artificiale contemporanea. L’IA è infatti una tecnologia globale, mentre la politica continua a ragionare prevalentemente in termini nazionali e geopolitici. I modelli vengono addestrati su dati che attraversano continuamente i confini, i data center dipendono da infrastrutture energetiche distribuite a livello internazionale, i semiconduttori vengono prodotti attraverso filiere che coinvolgono Asia, Stati Uniti ed Europa e le piattaforme operano simultaneamente in decine di Paesi. Eppure le regole restano frammentate, spesso incompatibili tra loro e sempre più influenzate dalla competizione strategica tra grandi potenze.

È anche per questo motivo che il dibattito sulla governance dell’intelligenza artificiale si sta progressivamente trasformando in una discussione più ampia sulla sovranità tecnologica. Chi controllerà i semiconduttori avanzati, la capacità computazionale, i modelli linguistici, i dati e gli standard internazionali controllerà probabilmente una parte decisiva dell’economia e della politica del XXI secolo. L’intelligenza artificiale non viene più considerata soltanto un settore tecnologico, ma una vera e propria infrastruttura di potere economico, industriale e geopolitico.

Negli ultimi mesi, anche numerosi istituti di ricerca americani e organismi internazionali hanno iniziato a discutere apertamente il tema della cosiddetta “AI sovereignty”, cioè la capacità di Stati e blocchi regionali di controllare infrastrutture digitali, supply chain tecnologiche, modelli di IA e dipendenze computazionali come elementi centrali della propria autonomia strategica.

In questo scenario, anche il conflitto politico americano assume un significato più ampio. Il fatto che una parte della leadership democratica tenda oggi a concentrarsi maggiormente sui costi energetici e infrastrutturali dimostra quanto l’intelligenza artificiale sia già diventata un tema politicamente estremamente delicato. Regolare realmente queste tecnologie significherebbe infatti ridefinire il rapporto tra mercato, Stato e democrazia in una fase storica in cui le piattaforme digitali dispongono di risorse economiche e capacità di influenza senza precedenti.

Forse è proprio questa la contraddizione centrale dell’epoca dell’intelligenza artificiale. Tutti sostengono che l’IA cambierà profondamente economia, lavoro, informazione e società, ma quasi nessun sistema politico sembra ancora disposto ad affrontare fino in fondo le implicazioni di questa trasformazione. Eppure la questione non riguarda soltanto l’innovazione tecnologica. Riguarda il modello di società che si sta costruendo, il rapporto tra libertà e controllo, tra sicurezza e diritti, tra potere pubblico e potere privato. Perché governare l’intelligenza artificiale significa ormai, sempre più chiaramente, governare la società stessa.

Il nuovo provvedimento definisce principi, regole e strumenti operativi per disciplinare lo sviluppo, l’impiego e la supervisione dell’intelligenza artificiale sul territorio nazionale. Tra i principi figurano il rispetto dei diritti fondamentali, la trasparenza dei processi, la sicurezza delle tecnologie, la protezione dei dati personali, la non discriminazione, la sostenibilità e l’inclusione sociale.

A questi si affianca un’attenzione specifica al ruolo imprescindibile del controllo umano, considerato essenziale per garantire un uso responsabile dell’IA e prevenire ogni forma di rischio derivante da applicazioni opache, scorrette o potenzialmente dannose per individui e collettività.

Resta irrisolta, a nostro avviso, la questione cruciale di come questo controllo verrà esercitato nella pratica e chi controllerà che il controllo sia stato espletato.

Entrando nel dettaglio delle misure operative, la legge introduce:

• obblighi di tracciabilità dei processi decisionali automatizzati, per garantire verificabilità e accountability;
• obbligo di supervisione umana per tutte le decisioni a rischio elevato;
• limitazioni all’uso dell’IA da parte dei minori, con regole specifiche per il consenso informato;
• sanzioni penali per l’uso illecito dell’IA, in particolare per deepfake che ledano diritti individuali.

Parallelamente, il testo prevede interventi normativi nei principali ambiti sensibili – come sanità, giustizia, pubblica amministrazione, lavoro, formazione e informazione – con condizioni d’uso basate su criteri di responsabilità, trasparenza e controllo etico.

In questo senso si colloca anche l’intervento del sottosegretario alla trasformazione digitale, Alessio Butti, che ha sottolineato come l’intento della legge sia quello di “riportare l’innovazione nel perimetro dell’interesse pubblico, orientando l’intelligenza artificiale verso la crescita, i diritti e la piena tutela dei cittadini.”

Obiettivi e principi ovviamente condivisibili, ma non privi di complessità applicative. Per le redazioni giornalistiche, ad esempio, tali principi non potrebbero che tradursi in nuovi adempimenti, evidentemente con tempi e costi aggiuntivi: in un settore già fragile, quasi in preda alla disperazione, non riusciamo ad immaginare, in mancanza di adeguato sostegno anche economico, la effettività e la concretezza di tali “buoni propositi” normativi. E quel miliardo annunciato come futuro impegno finanziario a sostegno delle imprese per progetti in IA, non sembra destinato a questo utilizzo.

Governance: una regia pubblica per l’IA

Per garantire l’attuazione concreta della legge e l’efficace applicazione delle nuove regole, il legislatore ha previsto una governance nazionale strutturata, fondata sulla collaborazione tra più soggetti pubblici.

Sul piano esecutivo sono state selezionate due autorità:

• L’Agenzia per l’Italia Digitale (AgID), con il compito di promuovere l’adozione dell’intelligenza artificiale nei servizi pubblici e privati, verificandone la conformità tecnica e curando lo sviluppo, la notifica, la valutazione e il monitoraggio dei sistemi.
• L’Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale (ACN), incaricata della vigilanza in materia di sicurezza informatica, con poteri ispettivi e sanzionatori.

A queste autorità operative si affianca un ruolo politico-strategico di regia, attribuito alla Presidenza del Consiglio dei Ministri, che avrà il compito di definire, adottare e aggiornare ogni due anni la Strategia nazionale per l’intelligenza artificiale

Tale documento, redatto d’intesa con le autorità competenti conterrà:

• le priorità strategiche;
• i criteri per promuovere innovazione e ricerca;
• azioni di formazione e aggiornamento professionale;
• misure per incentivare la collaborazione tra pubblico e privato.

Giornalismo e informazione: cosa cambia davvero

La legge n.1146/2025 inserisce l’informazione e l’editoria tra i settori “sensibili” ad alto impatto sociale, intervenendo con norme specifiche volte a regolare l’uso dell’IA nel rispetto della trasparenza, della responsabilità e della tutela del diritto d’autore.

Per la prima volta, a livello normativo viene riconosciuta la tutela del diritto d’autore anche per le opere realizzate con il supporto dell’intelligenza artificiale, purché sia identificabile un apporto creativo umano. Si afferma così il principio secondo cui l’IA può potenziare il processo creativo, ma non può sostituirsi all’autore, che rimane giuridicamente e moralmente responsabile del contenuto.

Principio che indubbiamente riconosce la centralità del lavoro umano, ma che apre un fronte di incertezza: chi deciderà quando l’intervento dell’autore è sufficiente, consistente ed effettivo? I sistemi di intelligenza artificiale sono oggi in grado di restituire testi la cui natura è assolutamente indeterminabile.

Inoltre, la legge introduce anche una nuova disposizione (articolo 70-septies nella legge sul diritto d’autore) che disciplina l’estrazione e riproduzione di opere o altri materiali tramite modelli e sistemi IA, soggetta alle regole già presenti negli articoli 70-ter e 70-quater della legge sul diritto d’autore (l. 633/1941).
La norma consente di copiare e analizzare grandi quantità di opere (anche protette da copyright) per finalità di ricerca, se ci sono misure tecniche adeguate di sicurezza, da parte di università, enti di ricerca e biblioteche (70-ter). Mentre per usi anche commerciali, viene consentita l’estrazione ma con una clausola importante: i titolari dei diritti possono riservarsi l’uso (cioè escludere questa eccezione) tramite mezzi appropriati, come metadati o dichiarazioni chiare (70-quater).

In sostanza:

Se l’IA viene usata da un’università per ricerca scientifica → vale l’eccezione del 70-ter.

Se l’IA viene usata da un’azienda per scopi commerciali → si applica il 70-quater, quindi gli autori/ editori possono riservarsi i diritti e bloccare l’uso.

Viene regimentato l’utilizzo di sistemi di intelligenza artificiale nell’informazione all’interno dei capisaldi costituzionali: “L’utilizzo di sistemi di intelligenza artificiale nell’informazione avviene senza recare pregiudizio alla libertà e al pluralismo dei mezzi di comunicazione, alla libertà di espressione e all’obiettività, completezza, imparzialità e lealtà dell’informazione“(art. 4, comma 1)

Anche per l’informazione, l’utilizzo di sistemi di intelligenza artificiale deve garantire il trattamento lecito, corretto e trasparente dei dati personali e la compatibilità con le finalità per le quali sono stati raccolti, in conformità al diritto dell’Unione europea in materia di dati personali e di tutela della riservatezza (art. 4, comma 2).

Altrettanto centrale è il principio di trasparenza: infatti, la legge stabilisce che nei contesti in cui si forma l’opinione pubblica, l’uso dell’IA deve essere dichiarato in modo esplicito, garantendo comunicazioni “con linguaggio chiaro e semplice, in modo da garantire all’utente la conoscibilità dei relativi rischi e il diritto di opporsi ai trattamenti autorizzati dei propri dati personali” (art. 4, comma 3).

Il messaggio alle redazioni è chiaro: la tecnologia non sostituisce il giornalista, ma lo affianca sotto vincoli di responsabilità, controllo e tracciabilità. Nonostante il contributo algoritmico sia riconosciuto parte integrante del lavoro giornalistico, dalla scrittura automatizzata alla generazione di contenuti visivi, la legge intende ribadire un principio essenziale: l’essere umano deve restare al centro del processo informativo, mantenendo salda la responsabilità editoriale, la titolarità creativa e la funzione pubblica dell’informazione, anche in un ambiente in cui le tecnologie “intelligenti” rendono sempre più sottili i confini tra “prodotto umano” e “prodotto artificiale”. Principi che riprendono in sostanza l’enunciato dell’art 19 del Codice Deontoligico dell’Ordine dei giornalisti, entrato in vigore lo scorso 1° giugno.

Per affrontare le conseguenze di questi confini sempre più sfumati, la legge introduce misure contro la diffusione di disinformazione digitale attraverso l’introduzione di un nuovo reato specifico per la diffusione di deepfake lesivi: viene punito chi diffonde immagini, video o voci alterati con l’IA “senza il consenso della persona rappresentata” e “idonei a indurre in inganno sulla loro genuinità”, precisando che chiunque “cagiona un danno ingiusto ad una persona, cedendo, pubblicando o altrimenti diffondendo tali contenuti” è soggetto alla reclusione da uno a cinque anni (art. 26, comma 1, lett. c – introduzione dell’art. 612-quater c.p.).

Va detto che molti di questi rischi erano già stati evidenziati, infatti già da tempo, esperti di media e giornalismo digitale segnalano l’urgenza di regole chiare per governare l’impatto dell’IA sull’informazione, dai rischi di automazione non controllata fino alla progressiva diluizione dell’autorialità. L’approvazione della legge arriva dunque come una prima risposta normativa, ma sarà la sua attuazione concreta a determinarne la reale efficacia.

Prospettive Future e Punti Critici

Come accade per ogni nuovo provvedimento, anche questa legge non è stata accolta senza critiche, sollevando perplessità sia nel mondo politico che nella società civile.

Una delle principali riguarda la scelta di affidare il controllo sull’IA ad autorità governative (AGID e ACN) invece di istituire un organismo indipendente. Secondo molti osservatori, una supervisione indipendente sarebbe necessaria per garantire imparzialità nelle valutazioni tecniche.

In tal senso sono le critiche sollevate dalla Rete per i Diritti Umani Digitali – coalizione di organizzazioni della società civile impegnate nella difesa dei diritti fondamentali nell’ambiente digitale – che, nella memoria depositata presso il Senato durante l’iter del DDL 1146, ha sottolineato come la norma concentri un ruolo eccessivamente centrale nelle mani del Governo, risultando priva di adeguate garanzie democratiche.

Un secondo punto ampiamente criticato riguarda le risorse economiche messe a disposizione per l’attuazione della legge e per il sostegno all’innovazione nel campo dell’IA. Il Governo ha annunciato un piano da circa un miliardo di euro, una cifra che appare ambiziosa nel contesto nazionale, ma che risulta ancora lontana dagli investimenti programmati da potenze tecnologiche come Stati Uniti, Cina, Francia e Regno Unito. In questo contesto, c’è il rischio che il sistema italiano, pur dotato di una cornice normativa ambiziosa, non sia sufficientemente competitivo sul piano internazionale.

Come ha osservato il senatore del PD Lorenzo Basso si tratta di “una legge che nasce già vecchia e che non stanzia abbastanza risorse: vengono solo introdotti nuovi reati, invece di adottare incentivi per privati e pubblica amministrazione. Mentre il governo perdeva tempo, altri hanno agito.”

L’AI Act adotta un approccio basato sul rischio, ovvero, sulla possibilità che queste tecnologie possano causare danni agli interessi pubblici e ai diritti fondamentali dell’uomo.

I sistemi IA sono classificati in quattro livelli di rischio:

• Rischio inaccettabile: Sistemi vietati a priori per la loro evidente minaccia ai valori fondamentali dell’UE. Tra questi rientrano i sistemi di punteggio sociale (social scoring), le tecnologie manipolatorie che sfruttano le vulnerabilità individuali e la categorizzazione biometrica discriminatoria.
• Rischio elevato: Sistemi sottoposti a rigorosi obblighi di conformità, tra cui la valutazione e la mitigazione dei rischi, la governance dei dati, la documentazione tecnica e la supervisione umana. In questo caso rientrano i sistemi utilizzati in settori delicati come la giustizia, l’istruzione e l’occupazione.
• Rischio Limitato: Sistemi soggetti a obblighi di trasparenza, come l’obbligo di informare gli utenti che stanno interagendo con un’IA (ad esempio, chatbot e deepfake).
• Rischio Minimo: Sistemi non regolamentati, come videogiochi basati su IA e filtri antispam.

L’AI Act introduce disposizioni specifiche per l’IA “general purpose” (GPAI), cioè modelli di IA addestrati su enormi quantità di dati e in grado di svolgere una vasta gamma di compiti. Un esempio sono le chatbot, come ChatGPT o le applicazioni per creare immagini dal testo.

Le aziende produttrici di questi modelli devono fornire documentazione tecnica dettagliata, rispettare le norme sul copyright e rendere pubbliche le informazioni sui dati usati per l’addestramento.

In caso di violazione del Regolamento, le aziende dovranno pagare una percentuale del fatturato globale annuo o un importo predeterminato a seconda di quale sia il più alto tra i due: 35 milioni di euro o il 7% per violazioni di applicazioni vietate, 15 milioni di euro o il 3% per violazioni degli obblighi di legge, 7,5 milioni di euro, pari all’1,5 per cento, per aver fornito informazioni errate. Sanzioni più proporzionate si applicheranno alle piccole e medie imprese e alle start-up.

La supervisione spetterà all’Ufficio AI della Commissione Europea che controllerà il rispetto delle regole e sarà composto da 140 membri. Un comitato per l’AI, formato da delegati di tutti i27 stati membri dell’UE, lavorerà per garantire l’applicazione della legge. Per l’Italia, i rappresentanti sono l’Agenzia per l’Italia Digitale (AgID) e l’Agenzia Nazionale di Cybersecurity (ACN).

I tempi di attuazione previsti dal Regolamento variano dai 6 ai 36 mesi, con priorità data ai sistemi a rischio elevato. Questo intervallo temporale è stato studiato per permettere un’implementazione graduale ed efficace delle nuove norme.

Al centro del mirino dell’AI Act, ci sono le grandi aziende tecnologiche americane, come Microsoft, Google, Amazon, Apple e Meta che hanno già investito miliardi di dollari nell’IA, per diventare leader indiscussi nel settore e ad oggi,  si trovano ad affrontare difficoltà ed opportunità che potrebbero ridefinire il panorama tecnologico globale.

L’AI Act ha implicazioni che vanno ben oltre i confini geografici europei, si applica a qualsiasi organizzazione che produce e diffonde i sistemi  di IA in Europa, ha affermato Charlie Thompson, vicepresidente senior di EMEA e LATAM per la società di software aziendale Appian. Questo implica un controllo più stringente sulle loro operazioni nel mercato europeo, specialmente riguardo all’uso dei dati dei cittadini europei.

Di conseguenza, aziende come Open AI, stanno lavorando per preparare tutta la documentazione tecnica e altre linee guida per i fornitori e gli utilizzatori dei loro modelli GPAI migliorando al contempo la protezione e sicurezza dei modelli che sono immessi nel mercato europeo.

Non a caso, Meta Platforms ha giocato d’anticipo e ha limitato la disponibilità di Llama, il suo modello di IA, in Europa, a causa delle incertezze sulle regole sulla protezione dei dati, ha riferito il gigante dei social media, mostrando come l’AI Act possa influenzare le decisioni strategiche delle aziende.

Con l’entrata in vigore dell’AI Act, sta emergendo anche una crescente preoccupazione riguardo al divario tecnologico tra Europa e America, già presente e potenzialmente consolidato dall’applicazione del nuovo Regolamento.

Inoltre, le startup europee sono allarmate dalla complessità dell’AI Act, che potrebbe gravare le piccole aziende con costi di conformità elevati, limitando la loro capacità di innovazione e crescita.

È richiesto che tali autorità abbiano competenze approfondite nelle tecnologie dell’intelligenza artificiale, nei dati utilizzati da tali tecnologie e nei relativi algoritmi di trattamento, oltre a conoscenze in materia di protezione dei dati personali, sicurezza informatica e standard esistenti. L’AI Act prevede la possibilità di istituire più autorità, a seconda delle esigenze organizzative dello Stato membro, a condizione che soddisfino tali requisiti.

A questo proposito è scaturito un confronto istituzionale tra il governo e il Garante Privacy, a seguito delle dichiarazioni del Sottosegretario all’Innovazione, Alessio Butti, riguardo all’intenzione di assegnare le funzioni di vigilanza e controllo del nuovo regolamento UE ad enti come Agid Agenzia per l’Italia Digitale e all’Acn Agenzia per la Cybersicurezza Nazionale, il Garante ha inviato una lettera al Parlamento, sottolineando l’importanza di individuare un’autorità indipendente e imparziale, come anche sostenuto dal senatore Dem  Alberto Losacco che respinge l’idea di affidarlo a enti governativi come Agid e Acn.

Nella sua comunicazione il presidente dell’Autorità Garante per la protezione dei dati personali, Pasquale Stanzione afferma che la scelta è dettata sia dalla legge europea recentemente approvata, che fa riferimento esplicito ai Garanti per la Privacy per il controllo delle applicazioni che utilizzano il riconoscimento facciale, sia dalla logica stessa, che suggerisce che un organo direttamente dipendente dal governo potrebbe non garantire un sufficiente controllo su aree in cui l’azione governativa potrebbe entrare in conflitto con i diritti dei cittadini, come la sicurezza e la sanità.

Il Garante ricorda che l’AI Act si basa sull’articolo 16 del Trattato sul Funzionamento dell’Unione Europea, fondamento giuridico della normativa sulla protezione dei dati, e sottolinea che lo stesso Regolamento sull’Intelligenza Artificiale prevede il controllo delle Autorità di protezione dei dati personali su processi algoritmici che utilizzano dati personali.

Stanzione, quindi, sottolinea l’importanza della sinergia tra le due discipline e la loro applicazione da parte di un’unica Autorità per garantire l’effettività dei diritti e delle garanzie stabilite, invitando il Parlamento e il Governo a riflettere sul da farsi.

Con l’AI Act L’Unione Europea sta assumendo un ruolo guida a livello globale. La ricerca è uno dei settori che potrebbe essere sconvolto in modo più significativo dall’intelligenza artificiale generativa. L’intelligenza artificiale ha un grande potenziale per accelerare la scoperta scientifica e migliorare l’efficacia e il ritmo dei processi di ricerca e verifica.

Tuttavia, la tecnologia comporta anche il rischio di abusi. Alcuni rischi sono dovuti ai limiti tecnici dello strumento, mentre altri hanno a che fare con l’uso dello strumento in modi che minano le solide pratiche di ricerca. Altri rischi per la ricerca in Europa potrebbero derivare dalla natura proprietaria di alcuni strumenti, o dalla concentrazione della proprietà.

Diverse istituzioni hanno pubblicato linee guida su come utilizzare questi strumenti in modo appropriato per garantire che i benefici di tali strumenti siano pienamente utilizzati.

Per questo motivo, il Forum dello Spazio Europeo della Ricerca ha deciso di sviluppare linee guida sull’uso dell’intelligenza artificiale generativa nella ricerca per enti finanziatori, organizzazioni di ricerca e ricercatori, sia nel settore della ricerca pubblica che privata.

Le linee guida intendono definire indicazioni comuni sull’uso responsabile dell’IA generativa. Devono essere considerati come uno strumento di supporto e non vincolanti, tenendo conto dei principi chiave sull’integrità della ricerca e dei quadri già esistenti per l’uso dell’IA in generale e nella ricerca specifica.

I principi chiave alla base di queste linee guida per l’uso responsabile dell’IA generativa nella ricerca sono:

• Affidabilità nel garantire la qualità della ricerca, riflessa nella progettazione, metodologia, analisi e utilizzo delle risorse. Ciò include aspetti legati alla verifica e alla riproduzione delle informazioni prodotte dall’IA per la ricerca. Implica anche essere consapevoli di possibili problemi di uguaglianza e non discriminazione in relazione a pregiudizi e inesattezze.
• Onestà nello sviluppo, realizzazione, revisione, rendicontazione e comunicazione della ricerca in modo trasparente, equo, completo e imparziale. Questo principio include la divulgazione dell’utilizzo dell’IA generativa
• Rispetto per i colleghi, i partecipanti alla ricerca, i soggetti di ricerca, la società, gli ecosistemi, il patrimonio culturale e l’ambiente. L’uso responsabile dell’IA generativa dovrebbe tenere conto dei limiti della tecnologia, del suo impatto ambientale e dei suoi effetti sociali (pregiudizi, diversità, non discriminazione, equità e prevenzione dei danni). Ciò include la corretta gestione delle informazioni, il rispetto della privacy, della riservatezza e dei diritti di proprietà intellettuale e la corretta citazione.
• Responsabilità per la ricerca dall’idea alla pubblicazione, per la sua gestione e organizzazione, per la formazione, supervisione e tutoraggio e per i suoi impatti sociali più ampi. Ciò include la responsabilità per tutti i risultati prodotti da un ricercatore, sostenuta dalla nozione di azione umana e supervisione.

L’intelligenza artificiale generativa può creare opportunità e rischi che al momento risultano difficili da prevedere e comprendere appieno. Nel documento è espressamente sottolineato che le linee guida sono fondate sullo stato attuale della tecnologia e sul contesto politico circostante. Dato il carattere dinamico di entrambi, tali linee guida dovranno adattarsi ed evolversi costantemente.

Saranno necessari ancora alcuni passi formali: in primis, le commissioni per il mercato interno e le libertà civili del Parlamento europeo, il prossimo 13 febbraio, adotteranno il Regolamento sull’AI. Successivamente si terrà un’ulteriore votazione in seduta plenaria, a cui seguirà l’adozione formale, fissata per il 24 aprile 2024, con l’approvazione ultima.

Il percorso verso l’approvazione dell’AI Act è stato lungo e complesso. Dopo mesi di negoziati e consultazioni tra gli Stati membri dell’UE e il Parlamento Europeo, si era raggiunto un accordo politico già a dicembre, ma alcuni paesi influenti come la Francia, la Germania e l’Italia, avevano sollevato delle preoccupazioni, che hanno rallentato il processo di approvazione, incentrate sulle disposizioni che riguardavano i modelli avanzati di IA, temendo che le regole proposte avrebbero potuto frenare lo sviluppo di soluzioni innovative europee.

La reazione italiana

In Italia, la prospettiva di una regolamentazione chiara e uniforme sull’IA nell’UE è vista come un passo avanti per garantire la sicurezza e la tutela dei diritti dei cittadini, come sottolineato anche dal sottosegretario all’Innovazione, Alessio Butti: “L’approvazione all’unanimità dell’AI Act segna un momento storico per l’Unione Europea con il contributo determinante dell’Italia e del governo Meloni”.

Cosa prevede il regolamento

I punti principali delle norme approvate riguardano le finalità dei sistemi, la governance, i divieti, la protezione dei diritti e più in dettaglio:

• regole da applicare ai sistemi di AI per finalità generali ad alto impatto comportanti rischi sistemici in futuro, nonché sui sistemi di AI ad alto rischio;
• sistemi di governance rivisti anche alla luce di alcuni poteri di esecuzione europei;
• un elenco più ampliato dei divieti, pur potendo utilizzare l’identificazione biometrica remota da parte delle Autorità, fatte salve le tutele;
• una rafforzata protezione dei diritti imponendo agli operatori dei sistemi di AI ad alto rischio di dover effettuare una valutazione d’impatto prima di poter utilizzare un sistema di AI.

Uno degli aspetti centrali dell’AI Act è la sua classificazione dei sistemi di IA in base al rischio associato. Il quadro giuridico per l’Intelligenza Artificiale presenta due regimi distinti di sistemi, differenziandoli tra sistemi a basso rischio e sistemi ad alto rischio. La definizione di rischio comprende la probabilità e la gravità di un possibile danno.

Vengono riconosciuti:

1. Sistemi di AI Vietati: Questi includono tecniche che manipolano la cognizione e il comportamento individuali, la raccolta non autorizzata di dati di riconoscimento facciale, l’uso di sistemi di riconoscimento delle emozioni in ambienti lavorativi o educativi, l’impiego di punteggi di credito sociali e l’elaborazione biometrica per estrarre dati sensibili come orientamento sessuale o credenze religiose. Questi sistemi sono proibiti.
2. Sistemi di AI ad Alto Rischio: Questa categoria include sistemi destinati a scopi di sicurezza, quelli elencati nella legislazione specifica, e alcuni utilizzati in istruzione, reclutamento o valutazione del credito, a meno che non servano a rilevare frodi o valutare rischi assicurativi. Tuttavia, un fornitore può dimostrare che un particolare sistema non è ad alto rischio. Per i sistemi ad alto rischio, è necessario implementare un sistema di gestione del rischio, condurre test e documentare il funzionamento del sistema.
3. Sistemi di Intelligenza Artificiale per Scopi Generali (GPAI): Questi sistemi, basati su modelli di IA generici, possono comportare un rischio sistemico. Devono essere notificati alla Commissione UE. I fornitori devono redigere documentazione tecnica, rispettare il diritto d’autore, condurre valutazione del rischio e garantire la sicurezza informatica.
4. Sistemi AI di Base: Tutti i sistemi di IA, indipendentemente dal livello di rischio, devono rispettare obblighi minimi di trasparenza per garantire una comprensione adeguata da parte degli utenti.

Per sostenere l’innovazione e garantire una regolamentazione equilibrata, l’UE prevede eccezioni e regimi speciali per le piccole e medie imprese, promuovendo così un approccio che coniuga la regolamentazione dell’IA con l’incoraggiamento allo sviluppo tecnologico nell’Unione Europea.

Una volta approvato, l’AI Act non entrerà immediatamente in vigore, ma sarà implementato gradualmente attraverso una serie di fasi di attuazione. Questo processo mira a garantire una transizione fluida e a consentire alle parti interessate di adeguarsi alle nuove regole e requisiti.

Solo a quel punto, la legge sull’AI sarà approvata ed entrerà in vigore 20 giorni dopo la pubblicazione in Gazzetta ufficiale europea con l’attuazione differita entro i due anni successivi.

I fronti sono in sostanza due: quello dell’hardware (semiconduttori) di supporto e quello dello sviluppo di modelli IA europei.

Lo scorso giugno la Commissione europea ha approvato un pacchetto di aiuti da 8,1 miliardi di euro di aiuti di Stato per la produzione di semiconduttori “Made in Europe”.

56 aziende di diverse dimensioni attingeranno al piatto per realizzare 68 progetti in 14 Stati membri: Austria, Repubblica Ceca, Finlandia, Francia, Germania, Grecia, Irlanda, Italia, Malta, Paesi Bassi, Polonia, Romania, Slovacchia e Spagna. La Commissione spera che il denaro pubblico porti 13,7 miliardi di euro di investimenti privati, mobilitando così un totale di quasi 22 miliardi di euro da qui al 2032, data in cui tutti i progetti dovrebbero raggiungere la fase finale. I primi prodotti potrebbero essere disponibili sul mercato già nel 2025.

L’obiettivo è fornire potenza di calcolo alle startup e alle PMI, colmando il divario con gli Stati Uniti. Tuttavia, la conversione dei supercomputer per adattarli alle esigenze dell’IA generativa è una sfida notevole, aggravata dalla carenza di componenti hardware, in particolare le schede grafiche.

Nel frattempo, le startup europee di semiconduttori sono alle prese con il loro mercato più grande, la Cina, che sta diventando sempre più vietato, mentre i controlli sulle esportazioni e sugli investimenti degli Stati Uniti iniziano a farsi sentire.

Più di un anno dopo che gli Stati Uniti hanno emesso ampie restrizioni alle esportazioni volte a limitare la modernizzazione militare cinese limitando la capacità del paese di ottenere chip avanzati, l’Europa, che ospita l’ 8,6% delle startup di semiconduttori finanziate da VC a livello globale , sta iniziando a introdurre ostacoli simili sul suo territorio, sotto la forte pressione di Washington.

Le aziende avvertono che le restrizioni stanno ostacolando il potenziale di crescita delle loro attività: secondo la società di consulenza Maximize Market Research, il mercato cinese dei semiconduttori valeva 179,5 miliardi di dollari nel 2023.

Sull’altro fronte, quello dei sistemi di IA,  la politica di investimenti intrapresa dalla Commissione, con un piano di finanziamenti per l’innovazione nel campo dell’intelligenza artificiale, presentato lo scorso 24 gennaio, può rappresentare un volano per il settore.

Il piano complessivo prevede la creazione di “fabbriche dell’IA”, ecosistemi che aggregano esperti del settore, nuovi talenti e dati intorno ai supercomputer, al fine di facilitare lo sviluppo delle startup. Tuttavia, il successo del piano dipende dai fondamentali necessari, attualmente mancanti.

Il pacchetto di supporto, noto come “pacchetto di innovazione AI”, si propone di estendere il sostegno all’ecosistema dell’IA europea, fornendo alle PMI e alle start-up accesso privilegiato ai supercomputer europei. Tali modifiche richiederanno flessibilità nella legislazione dell’UE per consentire aggiornamenti più rapidi e adeguati all’addestramento dei modelli di IA generativa.

Le start-up di IA generativa in Europa beneficeranno di accesso privilegiato ai supercomputer, consentendo loro di addestrare modelli più avanzati. Il pacchetto prevede anche finanziamenti significativi attraverso programmi esistenti come Horizon Europe e Digital Europe, con un investimento complessivo di circa 4 miliardi di euro fino al 2027.

Nonostante gli sforzi, ci sono sfide da affrontare, come la domanda elevata di slot sui supercomputer e la scarsità di componenti chiave come le GPU. La Commissione sta cercando di garantire l’approvvigionamento collaborando con produttori come Nvidia, ma le garanzie sono ancora incerte.

In conclusione, l’UE è impegnata a promuovere l’IA generativa, cercando di creare un ecosistema fiorente attraverso il pacchetto di innovazione AI e il sostegno finanziario e infrastrutturale. Tuttavia, la necessità di risposte tempestive e di un approccio strategico è cruciale per mantenere l’Europa al passo con i progressi globali nell’ambito dell’intelligenza artificiale.

Tra i paesi che stanno attuando diverse iniziative nel campo dell’Intelligenza Artificiale generativa possiamo considerare:

• Abu Dhabi ha recentemente lanciato il modello “Falcon” prodotto da ai71.
• La Francia ha avviato il progetto Mistral con un investimento di circa 400 milioni di dollari.
• L’India Krutrim ha presentato un modello multilingue, mentre Sarvam ha raccolto 41 milioni di dollari per il suo modello di intelligenza artificiale generativa.

Anche l’Italia ha preso una posizione attiva con l’iniziativa da parte di iGenius, un’azienda specializzata nello sviluppo di prodotti basati sull’intelligenza artificiale per semplificare l’interazione tra persone e dati e Cineca, un Consorzio Interuniversitario che gestisce uno dei più potenti supercomputer al mondo “Leonardo”, che hanno ufficialmente presentato il progetto “Modello Italia”.

Questo nuovo modello è progettato per offrire soluzioni avanzate in settori critici come la sanità, la finanza e la sicurezza nazionale, nel rispetto rigoroso delle normative sulla privacy e sulla sicurezza nazionale.

Stefano Parisse, General Manager di iGenius, ha dichiarato: “Siamo orgogliosi di contribuire a questo progetto. Siamo convinti che l’Italia possa eccellere anche nell’intelligenza artificiale. iGenius è pronto a collaborare con un nuovo ecosistema di aziende, creando soluzioni uniche attraverso Modello Italia per le aziende e le istituzioni italiane, europee e globali.”

Francesco Ubertini, Presidente di Cineca, ha aggiunto: “Cineca è un consorzio basato sulla sinergia e sulla collaborazione. Siamo onorati di intraprendere questa avventura, utilizzando l’infrastruttura di supercalcolo per sviluppare il primo modello di linguaggio per l’intelligenza nativamente in lingua italiana, affinché il nostro Paese sia protagonista attivo della transizione digitale.”

L’obiettivo è quello di sviluppare un Foundational Large Language Model (LLM) di nuova generazione, che sarà rilasciato con licenza open-source. Questo modello sarà addestrato con trilioni di token, focalizzandosi sull’ecosistema delle imprese e della Pubblica Amministrazione in Italia ed Europa.

I dati che varranno utilizzati per addestrare il “Modello Italia” saranno soggetti ad accurati per garantire equità e imparzialità. L’obiettivo è infatti quello di sviluppare un modello libero da pregiudizi intrinseci per un utilizzo sicuro e affidabile in diverse applicazioni.

Risulta evidente come la sicurezza e la privacy siano un elemento chiave del progetto, la conformità e l’adattabilità regolamentare sono prioritari, con i modelli LLM progettati per rispettare le normative vigenti, nazionali e sovranazionali, come l’AI Act europeo. Ciò garantisce non solo avanzate soluzioni tecnologiche, ma anche sicurezza legale e normativa.

Il CEO e fondatore di iGenius, Uljan Sharka, ha sottolineato che “I modelli di linguaggio in ambito di intelligenza artificiale hanno il potere di democratizzare la conoscenza. Ciò sarà possibile solo se ogni Paese e ogni lingua sarà rappresentato allo stato puro. Nessuno meglio degli italiani può trasformare la propria lingua in superpoteri, questo è il Modello Italia, un sistema di AI generativa che rappresenta non solo la nostra lingua, ma una delle civiltà più sofisticate attraverso l’arte, la cultura e le eccellenze per cui siamo famosi nel mondo. Un vero modello di Rinascimento digitale che mette l’uomo al centro.”

Tra i provvedimenti di maggiore importanza è necessario ricordare:

• L’ordine esecutivo emanato dal presidente Biden negli Stati Uniti, alla fine di ottobre 2023 ha definito un approccio articolato all’IA, richiedendo maggiore trasparenza e stabilendo nuovi standard. Questo segna l’inizio di una politica che favorisce l’industria dell’IA, enfatizzando al contempo l’adozione delle migliori pratiche. Il prossimo anno vedrà l’implementazione di molte delle disposizioni contenute in questo ordine esecutivo, con un focus particolare sull’AI Safety Institute statunitense, incaricato di attuare gran parte delle politiche richieste.
  Per quanto riguarda il Congresso, le prospettive sono ancora incerte, con diverse proposte legislative in gioco, tra cui trasparenza, deepfake e responsabilità delle piattaforme. Si prevede un approccio classificatorio basato sul rischio per i diversi utilizzi dell’IA, simile alla legislazione europea sull’IA.
• L’AI Act, recentemente approvato dall’ Unione Europea, segna un cambiamento significativo nel panorama normativo.
• Anche la Cina sta definendo un proprio sistema regolatorio per definire aspetti relativi alla sicurezza nazionale ed alla competitività delle proprie aziende

In sostanza i sistemi regolatori fin qui approvati, o in corso di approvazione, rappresentano per molti versi le culture che li emanano e lo scenario geopolitico in cui si colloca ciascun paese.

Nel corso del 2024, ci si aspetta che le aziende di IA si adattino alle nuove regole, con un’attenzione particolare alle applicazioni ad alto rischio, come quelle nell’istruzione, nell’assistenza sanitaria e nella sicurezza pubblica. L’attuazione della legge richiederà maggiore trasparenza nello sviluppo dei modelli e una responsabilità più stringente per eventuali danni.

In Cina, la regolamentazione dell’IA, precedentemente frammentata, potrebbe subire un cambiamento significativo. L’annuncio del consiglio di stato cinese riguardo a una “legge sull’intelligenza artificiale” rappresenta un passo avanti ambizioso. L’eventuale introduzione di questa legge potrebbe portare a una maggiore supervisione governativa e a nuove regole per gestire l’evoluzione rapida dell’IA nel paese.

Organizzazioni internazionali come l’ONU si candidano come organo comune nella creazione di norme comuni per agevolare la conformità a livello globale.

Il 2024 si prospetta come un anno decisivo in cui di definiranno i margini che caratterizzeranno le politiche sull’IA, plasmando il futuro di questa tecnologia su scala mondiale.