Intelligenza artificiale (IA) nel quotidiano - Esempi concreti

L’intelligenza artificiale (IA) permea tutti gli ambiti della vita: può scrivere articoli specialistici o lettere personali, creare e valutare dossier di candidatura, monitorare i dati sanitari e controllare l’apporto di farmaci, trovare l’amore della propria vita – o addirittura sostituirlo.

Il trattamento di dati basato sull’IA è in rapido aumento e l’intelligenza artificiale si manifesta in molte forme. Lo spettro spazia da semplici alberi decisionali a reti neurali complesse. Con la promessa di guadagnarne in efficienza e ridurre costi operativi, aziende e privati ricorrono sempre più spesso a questo strumento per sbrigare i propri compiti quotidiani.

Possiamo usare scientemente l’intelligenza artificiale per semplificarci la vita e toglierci lavori nel quotidiano. Ma a volte non possiamo sottrarci a essa e finiamo nel suo ambito d’impiego in modo inconsapevole o addirittura contro la nostra volontà.

Fintantoché nei sistemi di IA vengono trattati soltanto dati materiali o informazioni senza riferimenti personali, in linea di principio detti sistemi non sono rilevanti ai fini della protezione dei dati. Se invece con l’IA vengono elaborati dati personali, devono essere rispettate le vigenti disposizioni sulla protezione dei dati. La legge federale sulla protezione dei dati (LPD) è formulata in modo tecnologicamente neutro ed è applicabile alle innovazioni.

Sono quindi rilevanti sul piano della protezione dei dati l’utilizzo di informazioni per l’addestramento di modelli di IA nonché il trattamento di informazioni con l’ausilio di IA, a condizione che esse si riferiscano a persone fisiche. In proposito occorre notare che l’IA può agevolare la creazione di un riferimento a una persona quando si interconnettono vari gruppi di dati, vale a dire che, con l’aiuto dell’IA, dati pseudonimizzati o addirittura anonimizzati possono essere riattribuiti a una determinata persona. In tutti i casi la LPD costituisce il quadro giuridico.

I principi di trattamento, che devono essere rispettati anche per l’impiego dell’IA, vengono definiti nell’ articolo 6 LPD:

• riconoscibilità/trasparenza
• proporzionalità
• destinazione vincolata
• buona fede
• obbligo di esattezza dei dati

• Art. 6 LPD

Nell’addestramento di modelli di IA, il principio della destinazione vincolata spesso viene compromesso poiché i dati utilizzati sono stati originariamente raccolti in un altro contesto per un’altra destinazione. Un cambiamento di destinazione dev’essere giustificato; qui sono pertinenti in particolare il consenso della persona interessata o il motivo giustificativo dell’articolo 31 capoverso 2 lettera e LPD.

• Art. 31 LPD

Esempi dell’impiego dell’IA nel quotidiano:

• Utilizzo un servizio che mi suggerisce frasi appropriate per rispondere ai messaggi e che grazie alle mie immissioni si adegua alla mia persona e al mio personale stile di scrittura.

  I dati personali possono, da un lato, essere contenuti nei messaggi. Per fornire suggerimenti appropriati alla persona interessata i dati vengono registrati, per lo meno temporaneamente. Ciò accade, di norma, in un cloud. Per adeguarsi allo stile di scrittura di detta persona, il servizio raccoglie, d’altro lato, anche dati sull’utilizzo che questa ne fa. In tal modo anche dati degli utenti vengono trattati con riferimento a una persona.

• Faccio redigere la lettera di motivazione e il mio curriculum per il lavoro dei miei sogni da ChatGPT o da un altro Large Language Model (LLM).

  Questi documenti contengono dati personali che vengono registrati, per lo meno temporaneamente.

• Su una homepage vengo contattato da una chatbot per i contatti con i clienti.

  Se la chatbot è intesa ricevere richieste personali dei clienti, le indicazioni degli utenti di norma conterranno dati personali. In quanto utente, per la persona interessata dev’essere evidente come e per quali scopi vengono trattati i suoi dati. Inoltre, occorre essere consapevoli del fatto che quando la chatbot comunica con una persona, può accadere che vengano trasmesse informazioni errate. Un diritto d’accesso sussiste sempreché i dati vengano registrati con riferimento a una persona.

• Un fornitore di carte di credito blocca una transazione in quanto sospetta che la carta sia stata usata in modo improprio.

  I fornitori di carte di credito fanno analizzare continuamente i dati delle transazioni in base a modelli con l’ausilio dell’IA. Ciò può comportare decisioni individuali automatizzate. Di solito si viene informati al riguardo nelle condizioni di utilizzazione.

• Il mio smartwatch o il mio fitness tracker riconosce i miei modelli di sonno e mi aiuta nel controllo di una malattia cronica.

  L’IA può consentire un monitoraggio della salute personalizzato analizzando individualmente i dati raccolti su frequenza cardiaca, movimento e sonno. Le informazioni sanitarie sono considerate dati personali particolarmente sensibili.

• In un centro commerciale si utilizzano telecamere intelligenti che allertano il servizio di sicurezza non appena sulle immagini si riconoscono determinati schemi di movimento (p. es. uno scontro fisico o un furto).

  Ogni videosorveglianza dev’essere giustificata e i principi generali (proporzionalità, buona fede, trasparenza ecc.) devono essere rispettati. Le telecamere intelligenti non sono di per sé più intrusive dal punto di vista della protezione dei dati; in determinate circostanze possono anche essere più favorevoli alla protezione dei dati (p. es. se sfocano immagini e consentono un’identificazione o una registrazione solamente se sull’immagine vengono riconosciuti modelli predefiniti). Il fattore decisivo è quindi il modo in cui vengono impiegate concretamente. La proporzionalità dell’impiego delle telecamere dipende dagli scopi perseguiti e dagli algoritmi utilizzati.
  È particolarmente delicato quando si giunge a decisioni individuali automatizzate, quando vengono valutate caratteristiche biometriche (p. es. riconoscimento facciale) o quando le telecamere vengono utilizzate per il tracciamento di persone. Occorre sempre chiarire nell’ambito di un esame preliminare dei rischi se per questo trattamento dei dati è necessaria una valutazione d’impatto sulla protezione dei dati.

Consigli per le persone interessate

• Informarsi sul fabbricante del prodotto e in particolare sulle destinazioni d’uso e valutare i rischi.
• Chi ha accesso ai dati? Vengono trasmessi a terzi? Particolare attenzione va riservata alla sicurezza dei dati.
• Quanto all’utilizzo dei dati a fini d’addestramento, quali dati vengono utilizzati? Viene effettuata un’anonimizzazione al riguardo? È possibile opporsi al trattamento dei dati?
• Si acconsente al trattamento dei dati a queste condizioni? Altrimenti occorre rinunciare all’utilizzo dei servizi o, sempreché ciò sia possibile per l’impiego concreto, eliminare i dati personali prima di immetterli in un programma basato sull’IA.

Comunicazioni relative all'IA: