L’intelligenza artificiale necessita di enormi quantità di dati per addestrare e far funzionare i propri algoritmi. I cosiddetti “big data” costituiscono l’ingrediente fondamentale per lo sviluppo di sistemi di AI sempre più avanzati. Tuttavia, la raccolta, conservazione e utilizzo di queste grandezze oceaniche di informazioni solleva una serie di problematiche etiche, legali e pratiche.
Innanzitutto, sorgono dubbi sull’origine e la provenienza dei dati utilizzati. Spesso le grandi aziende tecnologiche, grazie alla loro posizione dominante, hanno accesso a quantità smisurate di informazioni raccolte dagli utenti spesso a loro insaputa. Ciò solleva questioni di trasparenza e consenso informato: gli utenti sono consapevoli di come e perché i loro dati vengono utilizzati?
Il PROMPT dell’immagine, generata con MidJourney:
Visualize a scene that represents the ethical and practical issues surrounding the use of big data in AI. The content should be a vast, digital landscape, filled with streams of data flowing into a large, ominous AI entity. The data streams are made up of countless individual data points, symbolizing the personal information of users. The medium should be photo hyper-realism, with a style that combines the sleek aesthetics of modern technology with the ominous undertones of the subject matter. The lighting should be stark and contrasting, highlighting the data streams and the AI entity. The colors should be a mix of cold blues, stark whites, and ominous reds. The composition should be a wide shot, capturing the entire digital landscape and the data streams flowing into the AI entity. –ar 16:9 –v 5.1 –style raw –q 2 –s 750
Un ulteriore problema riguarda la privacy e la proprietà intellettuale dei dati. Anche se in modo anonimo, le informazioni personali e i contenuti generati dagli utenti vengono spesso “saccheggiati” per addestrare sistemi di AI. Ciò suscita dubbi sulla titolarità e il possesso di questi dati, spesso senza un chiaro quadro legale di riferimento.
Il PROMPT di questa immagine e delle immagini successive, generate con MidJourney:
Visualize a surrealistic scene that represents the challenges of data quality, accuracy, and integrity in AI. The content should be a large, intricate machine (representing the AI) being fed data in the form of fragmented, incomplete, or outdated documents or symbols. The output of the machine is shown as distorted or skewed symbols, representing the errors propagated and amplified in the AI systems. The medium should be photo hyper-realism, with a style that combines the technical aesthetics of modern technology with the chaotic nature of the subject matter. The lighting should be stark and contrasting, highlighting the fragmented data and the skewed output. The colors should be a mix of cold metallic hues and fiery reds. The composition should be a wide shot, capturing the entire machine and its output. Gerald Scarfe style –ar 16:9 –v 5.1 –style raw –q 2 –s 750
Anche la qualità, l’accuratezza e l’integrità dei big data costituiscono una sfida. I dati sono spesso frammentari, incompleti o obsoleti, ma vengono comunque utilizzati per addestrare algoritmi che prendono poi decisioni rilevanti. Gli errori nei dati, se non corretti, possono propagarsi e amplificarsi all’interno dei sistemi di intelligenza artificiale.
Infine, vi sono rischi legati alla sicurezza e alla gestione dei big data. Le grandi quantità di informazioni raccolte possono diventare un bersaglio per attacchi informatici o essere utilizzate in modo improprio da utenti malintenzionati. Pertanto è fondamentale proteggerle attraverso adeguate misure di cybersicurezza.
Per affrontare queste problematiche, molti esperti sollecitano un approccio basato su trasparenza, responsabilizzazione e governance. Le aziende tecnologiche dovrebbero informare gli utenti in modo chiaro di come vengono utilizzati i loro dati e dare la possibilità di esercitare il diritto all’oblio. Anche i governi dovrebbero definire una chiara cornice regolatoria per la gestione etica dei big data.
Solo puntando su valori come la protezione della privacy, il consenso informato e la trasparenza algoritmica potremo gestire in modo etico e responsabile le immense quantità di informazioni necessarie per far progredire l’intelligenza artificiale, senza mettere a rischio i diritti fondamentali degli individui. La gestione dei big data richiederà dunque un delicato equilibrio tra innovazione, sicurezza e tutela dei diritti umani.
