Canada: Pionieri nell'Intelligenza Artificiale Generativa

L'Intelligenza Artificiale Generativa, conosciuta come generative AI, sta conquistando l'attenzione mondiale grazie a sistemi all'avanguardia come ChatGPT, Dall-E 2 e Midjourney. Questi sistemi sono addestrati su enormi quantità di testi, immagini o altri dati, e la loro caratteristica distintiva è la capacità di generare contenuti innovativi in svariati contesti. Un unico sistema può eseguire molteplici compiti, dalla traduzione di testi alla generazione di codice.

Tuttavia, nonostante i numerosi vantaggi, i sistemi di generative AI sono strumenti potenti che possono essere usati in modo malintenzionato o inappropriato. La loro abilità generativa, combinata alla vasta diffusione, presenta profili di rischio distinti e potenzialmente ampi. Queste caratteristiche hanno portato a un appello urgente per un'azione sulla generative AI, anche tra gli esperti leader del settore dell'IA. Negli ultimi mesi, la comunità internazionale ha intrapreso passi significativi per rendere questi sistemi più sicuri e affidabili.

Codice di Pratica per la Generative AI - Elementi Chiave Il Governo del Canada ha annunciato il 16 agosto 2023 piani per la creazione di un codice di pratica per l'Intelligenza Artificiale Generativa. In linea con questo obiettivo, il Governo ha reso noti gli elementi potenziali del suo codice di pratica sulla generative AI e sta richiedendo i commenti pubblici sullo stesso.

Privacy, Riforma delle Leggi, Intelligenza Artificiale Il Codice di Pratica avrà l'obiettivo di garantire che gli sviluppatori, gli utilizzatori e gli operatori dei sistemi di generative AI possano evitare impatti dannosi e costruire fiducia nei propri sistemi, tra le altre cose. Sarà basato su sei elementi chiave:

Sicurezza Equità e Giustizia Trasparenza Controllo Umano e Monitoraggio Validità e Robustezza Responsabilità Il Futuro dell'AI Generativa In quanto nazione all'avanguardia nell'innovazione dell'IA, il Canada ha preso importanti passi per garantire che questa tecnologia evolva in modo sicuro. La Legge sull'Intelligenza Artificiale e i Dati (AIDA), presentata nel giugno 2022 come parte del disegno di legge C-27, fornisce la base legale per regolamentare i sistemi di IA, inclusi quelli generativi.

La sicurezza sarà valutata a livello di sistema, considerando possibili impatti e utilizzi dannosi. Saranno implementate misure per valutare e mitigare il rischio di output distorti, e verrà fornito un metodo affidabile per rilevare il contenuto generato dall'IA.

Trasparenza e Controllo Umano I sistemi di generative AI possono essere difficili da spiegare, ma la trasparenza è essenziale. I creatori dovrebbero fornire un metodo affidabile per rilevare il contenuto generato e spiegare il processo di sviluppo.

L'IA generativa richiede un'attenta supervisione umana per garantire il corretto funzionamento. Saranno introdotti meccanismi per individuare e segnalare impatti negativi e per aggiornare i modelli in base ai risultati.

Contribuire a un Futuro di Affidabilità Inoltre, i creatori, gli utilizzatori e gli operatori dei sistemi di generative AI dovranno mettere in atto difese multiple per garantire la sicurezza. Saranno sviluppate politiche, procedure e formazioni per definire chiaramente i ruoli e le responsabilità.

Il Canada si pone come leader nell'evoluzione dell'IA, promuovendo la fiducia e la sicurezza attraverso il Codice di Pratica. Il coinvolgimento della comunità è fondamentale per garantire che questi siano gli elementi giusti per costruire un futuro affidabile nell'era dell'IA generativa.

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Glossario Tecnico Intelligenza Artificiale Generativa (generative AI): Un ramo dell'intelligenza artificiale che si concentra sulla creazione di modelli e sistemi in grado di generare contenuti originali e creativi, come testi, immagini o suoni.

Artificial Intelligence and Data Act (AIDA): Legge canadese che fornisce una base legale per la regolamentazione dei sistemi di intelligenza artificiale, inclusi quelli generativi.

Codice di Pratica: Un insieme di linee guida e standard che i creatori, gli utilizzatori e gli operatori dei sistemi di generative AI seguono per garantire il corretto funzionamento, la sicurezza e la trasparenza dei loro sistemi.

Equità e Giustizia: La necessità di garantire che i sistemi di generative AI non perpetuino pregiudizi o stereotipi dannosi, attraverso l'utilizzo di dati rappresentativi e misure per mitigare i bias.

Trasparenza: La richiesta che i sistemi di generative AI forniscano spiegazioni chiare e accessibili riguardo al processo di sviluppo, al training dei dati e alla natura dei contenuti generati.

Controllo Umano e Monitoraggio: L'importanza di avere una supervisione umana adeguata per prevenire impatti negativi e per identificare tempestivamente problemi e rischi nei sistemi di generative AI.

Validità e Robustezza: L'obiettivo di assicurarsi che i sistemi di generative AI funzionino come previsto e siano resilienti in una vasta gamma di contesti, attraverso test e misure di sicurezza cibernetica.

Responsabilità: La necessità che i creatori, gli utilizzatori e gli operatori dei sistemi di generative AI mettano in atto procedure e formazioni per definire chiaramente i ruoli e le responsabilità e garantire la sicurezza dei loro sistemi.

Intelligenza Artificiale (IA): Campo della scienza informatica che mira a creare sistemi e macchine in grado di simulare l'intelligenza umana, svolgendo compiti complessi come il riconoscimento dei modelli, la comprensione del linguaggio e la risoluzione di problemi.

Dataset: Un insieme di dati utilizzati per addestrare i modelli di intelligenza artificiale, che possono includere testi, immagini o altri tipi di informazioni.

Bias: Deviazioni sistematiche o distorsioni nei dati che possono influenzare i risultati dei modelli di intelligenza artificiale e portare a output non rappresentativi o ingiusti.

Sicurezza Cibernetica: Il campo che si occupa di proteggere i sistemi informatici, compresi quelli basati su intelligenza artificiale, da attacchi informatici e minacce cibernetiche.

Addestramento (Training) dei Dati: Il processo in cui un modello di intelligenza artificiale viene esposto a un gran numero di esempi per imparare e migliorare le sue prestazioni in compiti specifici.

Supervisione Umana: L'atto di avere esseri umani che monitorano e controllano l'output e il funzionamento dei sistemi di intelligenza artificiale, intervenendo in caso di necessità.

Malintenzionato (Malicious): Termine utilizzato per descrivere comportamenti o utilizzi intenzionalmente dannosi o dannosi di tecnologie, come l'uso di generative AI per fini nefasti.