Cos'è la governance dell'AI?

La governance dell'AI è l'insieme di politiche, processi e controlli che un'organizzazione utilizza per sviluppare, distribuire e monitorare i propri sistemi di AI in modo sicuro e in conformità con le normative. Definisce chi è responsabile delle decisioni relative all'AI, come vengono gestiti i rischi legati all'AI e come i sistemi rimangono verificabili nel tempo. Un'efficace governance dell'AI copre l'intero ciclo di vita dell'AI, dalla raccolta dei dati e dallo sviluppo fino alla distribuzione. La governance dell'AI si applica non solo ai tradizionali modelli di machine learning, ma anche ai moderni agenti AI autonomi.

Perché la governance dell'AI è importante?

Quando l'AI viene implementata senza un'adeguata supervisione, può esporre le organizzazioni ai seguenti rischi:

Fuga di dati: i dati sensibili o riservati immessi negli strumenti di AI possono essere conservati, esposti o utilizzati per addestrare modelli di AI di terze parti, mettendo a rischio segreti commerciali e informazioni dei clienti.
Risultati distorti o dannosi: i modelli addestrati su dati errati o imperfetti possono aggravare i bias esistenti, generando risultati discriminatori che potrebbero danneggiare gli utenti e dare adito a procedimenti legali.
Sanzioni normative: i quadri normativi come l'EU AI Act comportano gravi conseguenze e le organizzazioni prive di controlli documentati faticano a dimostrare la conformità.
Perdita della fiducia dei clienti: un solo fallimento dell'AI di alto profilo, come una decisione viziata da bias o una fuga di dati, può distruggere una fiducia che potrebbe aver richiesto anni per essere costruita.
Proliferazione delle identità: man mano che gli agenti AI e l’automazione si diffondono, creano account di servizio, identità dei carichi di lavoro e altre identità non umane (NHI) a un ritmo tale che i team di sicurezza non riescono a tenerne traccia. Se non gestita, questa proliferazione delle identità crea account orfani e percorsi di accesso non tracciabili che gli aggressori possono sfruttare per muoversi lateralmente ed effettuare l’escalation dei privilegi.

L'obiettivo principale della governance dell'AI è aiutare le organizzazioni ad adottare l'AI più velocemente e in modo più sicuro. Grazie a linee guida chiare, a responsabilità ben definite e all’automazione, i team possono innovare senza doversi chiedere continuamente cosa sia sicuro o consentito quando utilizzano l’AI.

Principi essenziali della governance dell'AI

Molti framework di governance dell'AI convergono su un insieme comune di principi, definendo cosa significa in pratica un'AI responsabile e fornendo alle organizzazioni uno standard coerente rispetto al quale misurare i propri sistemi.

Responsabilità

Definendo chiaramente chi è responsabile delle decisioni e dei risultati di un sistema di AI, le organizzazioni ritengono responsabili i dipendenti umani. Ad esempio, se un modello di AI influenza una decisione di assunzione o segnala una transazione sospetta, dovrebbe esserci un responsabile o un team designato in grado di spiegare il funzionamento del sistema AI e di intervenire qualora qualcosa andasse storto. Senza una chiara titolarità, la responsabilità si frammenta tra i reparti e nessuno è in grado di individuare o correggere gli errori.

Trasparenza

Le decisioni basate sull'AI dovrebbero essere comprese, verificate e spiegate alle persone su cui incidono. Anziché operare nell’ombra, un sistema di AI ben gestito documenta il modo in cui giunge alle proprie conclusioni e produce una documentazione chiara che i revisori e le autorità di regolamentazione possono esaminare. La spiegabilità è particolarmente importante in settori in cui la posta in gioco è alta, come quello sanitario e dei servizi finanziari, dove le persone hanno il diritto di comprendere le decisioni prese che le riguardano.

Equità e riduzione dei bias

Le organizzazioni devono impedire ai sistemi di AI di discriminare gruppi specifici o di perpetuare i bias radicati nei loro dati di addestramento. Poiché i modelli apprendono dai dati passati, se non vengono controllati possono riprodurre e persino amplificare i bias esistenti. La governance affronta intenzionalmente questo aspetto attraverso diverse fasi: la verifica dei dati di addestramento, la verifica dei risultati su diversi gruppi demografici e il monitoraggio degli impatti discriminatori.

Sicurezza e privacy

I modelli di AI devono essere protetti dagli attacchi informatici, garantendo la corretta gestione dei dati di addestramento sensibili durante l'intero ciclo di vita. Dal data poisoning all'iniezione di prompt, i sistemi di AI introducono nuove superfici di attacco, elaborando al contempo grandi volumi di informazioni sensibili. Un programma di governance solido applica principi di sicurezza zero-trust, i quali presuppongono che nessun utente o sistema sia implicitamente affidabile e che ogni richiesta di accesso debba essere verificata continuamente. Se combinati con una gestione corretta dei dati e una crittografia avanzata, sia il modello di AI che i dati da cui dipende possono essere protetti.

Esempi di governance dell'AI

La governance dell'AI appare diversa a seconda del settore e del livello di rischio coinvolto. Ecco alcuni esempi concreti di come i principi relativi all'AI sopra citati si applicano nella pratica.

Gestione dei dati sanitari

Un ospedale che distribuisce un modello di AI per stabilire la priorità dei casi dei pazienti gestisce le informazioni sanitarie protette (PHI) regolate da normative come l'HIPAA. In questa situazione, la governance dell’IA determina in che modo i dati sensibili dei pazienti vengono resi anonimi prima di arrivare al modello e chi è autorizzato ad accedervi. Il modello prevede inoltre che qualsiasi raccomandazione clinica fornita con l'ausilio dell'AI sia, ove possibile, spiegabile e sempre soggetta a revisione umana, in modo che sia il medico a prendere la decisione finale. Una governance efficace consente ai professionisti sanitari di trarre vantaggio dall'AI, proteggendo al contempo la privacy dei pazienti e rispettando gli obblighi normativi.

Gestione del rischio dei modelli finanziari

Le banche e gli istituti finanziari utilizzano modelli AI per l'individuazione delle frodi, le decisioni di investimento e la valutazione del merito creditizio. Un modello difettoso può causare danni finanziari significativi e un'esposizione dei dati in contrasto con gli standard normativi. In questo contesto, la governance dell'AI si concentra sulla gestione del rischio dei modelli validando i modelli prima dell'implementazione, documentando come prendono le decisioni e monitorando continuamente la presenza di bias. La governance richiede test di equità e audit trail dettagliati che dimostrino alle autorità di regolamentazione esattamente come e perché è stata presa ciascuna decisione.

Flusso di lavoro di approvazione aziendale per l'esecuzione degli agenti AI

Molti agenti AI possono compiere azioni autonome, come l’allocazione di risorse cloud o l’invocazione di API; pertanto, la governance garantisce che nessun agente possa operare senza supervisione. Un tipico flusso di lavoro di AI inizia osservando il comportamento di un agente in un ambiente monitorato. Successivamente, le azioni ad alto rischio passano attraverso una fase di approvazione in cui un revisore designato le approva prima che l'agente proceda. Ogni azione, decisione e approvazione viene registrata in un audit trail dettagliato, fornendo ai team di sicurezza e conformità risposte chiare su ciò che l'agente ha fatto e su chi lo ha autorizzato.

Come implementare la governance dell'AI

Di seguito sono riportate alcune best practice che costituiscono un solido punto di partenza per l'implementazione della governance dell'AI:

Inizia dai casi d'uso ad alto rischio e procedi gradualmente. Invece di tentare di governare tutti i sistemi AI contemporaneamente, dai la priorità alle applicazioni con il maggior potenziale di danno, incluse quelle che gestiscono dati sensibili o agiscono in modo autonomo.
Adatta la supervisione al livello di rischio. Poiché non tutti i sistemi AI richiedono lo stesso livello di controllo, è opportuno applicare una revisione semplificata agli strumenti a basso impatto e una supervisione approfondita a quelli ad alto impatto, assicurando che la governance rafforzi la fiducia.
Rendi la governance dell'AI funzionale a più settori. L'AI coinvolge i team legali, di sicurezza, di conformità e aziendali: nessun dipartimento può gestirla da solo. I programmi efficaci riuniscono questi team in modo che tutti i rischi per la sicurezza, gli obiettivi aziendali e i requisiti di conformità vengano valutati nelle stesse decisioni.
Assegna una chiara proprietà per evitare la frammentazione della responsabilità. Quando la responsabilità per i sistemi di AI è distribuita su più team, nessuno ne è davvero responsabile. Assegna responsabili specifici per ciascun sistema AI, in modo che le persone abbiano l'autorità di prendere decisioni, approvare le implementazioni e giustificare i risultati.
Considerare la governance come un processo continuo. I sistemi AI evolvono nel tempo, pertanto la governance definita al momento del lancio deve essere riesaminata per rivalutare i rischi, verificare nuovamente la presenza di bias e aggiornare le politiche man mano che la tecnologia e gli standard di conformità cambiano.
Integra una documentazione pronta per gli audit e il monitoraggio. Monitora costantemente i sistemi AI per individuare eventuali anomalie, deviazioni dei modelli e usi impropri, e conserva registrazioni dettagliate delle decisioni, delle approvazioni e del comportamento del sistema. Una documentazione pronta per l'audit consente di dimostrare la conformità alle autorità di regolamentazione, indagare sugli incidenti non appena si verificano e chiarire chi ha autorizzato cosa e perché.