RCA Telegram News California - Accademie del G7 per sistemi di IA 'sicuri e trasparenti'

Accademie del G7 per sistemi di IA 'sicuri e trasparenti'
Accademie del G7 per sistemi di IA 'sicuri e trasparenti'

Accademie del G7 per sistemi di IA 'sicuri e trasparenti'

'I governi incentivino le applicazioni socialmente utili'

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Sistemi di Intelligenza artificiale sicuri, trasparenti e rispettosi della privacy: è quanto si legge nel documento redatto su questa tema alla conclusione dell'incontro di due giorni dei rappresentanti delle Accademie dei Paesi del G7. Il documento è uno dei sei messi a punto durante l'incontro, ospitato a Roma dall'Accademia dei Lincei. Accanto all'IA, i documenti hanno affrontato i temi delle armi nucleari, della salute, dell'agricoltura, diseguaglianze sociali e patrimonio culturale. Dopo la consegna al presidente della Repubblica, avvenuta ieri, sono stati consegnati oggi all'ambasciatore Elisabetta Belloni, capo sherpa italiano del G7/G20 della Presidenza del Consiglio italiano, intervenuta ai Lincei per illustrare le priorità della presidenza italiana del G7. Nel documento sull'IA si legge che "da un punto di vista tecnico, si chiede che i sistemi di Intelligenza Artificiale siano resi sicuri, trasparenti e affidabili, garantendo nel contempo la riservatezza dei dati degli utenti. Nelle interazioni con i sistemi di IA, è scritto ancora, "gli utenti hanno bisogno di indicazioni chiare sulla protezione dei loro dati e su come e per quanto tempo i loro dati saranno utilizzati, riutilizzati e archiviati". Per questo "sarà necessario avere garanzie di sicurezza formali prima di poter procedere alla loro implementazione" ed "è essenziale aderire a standard rigorosi per la verifica dei requisiti, la convalida e il collaudo dei sistemi e il monitoraggio successivo una volta implementati, affidato preferibilmente ad organismi indipendenti responsabili anche del controllo di eventuali bias nascosti". E' inoltre "necessario promuovere leggi che impongano l'obbligo di fornire una documentazione adeguata affinché gli utenti possano comprendere le capacità, le limitazioni e gli ambiti appropriati delle applicazioni. La tracciabilità dei dati di base su cui sono costruiti i modelli di IA è fondamentale".

E.P.Marquez--RTC