L'alba della privacy AI: Modelli cinesi open-weight

La rapida proliferazione dei Large Language Models (LLM) basati su cloud ha portato con sé una crescente preoccupazione: la privacy dei dati. Gli utenti cedono il controllo sulle proprie informazioni nel momento in cui vengono immesse in questi modelli, creando una significativa vulnerabilità.

Tuttavia, un potenziale cambiamento è all’orizzonte. L’emergere di LLM open-weight, in particolare da parte degli sviluppatori cinesi di AI, unitamente ai progressi nell’edge computing e alle normative sulla privacy dei dati sempre più severe, potrebbe ridefinire il panorama dell’AI.

La rivoluzione open-weight: una sfida allo status quo

L’introduzione dell’LLM open-weight di DeepSeek a gennaio ha inviato onde d’urto in tutta la comunità globale dell’AI. A questo sono seguiti annunci simili da altre società cinesi, tra cui Manus AI e Baidu (con il loro modello ERNIE), segnalando una tendenza verso una maggiore accessibilità e trasparenza nello sviluppo dell’AI.

La differenza fondamentale dei modelli “open-weight” risiede nei loro parametri pubblicamente accessibili. Ciò consente agli sviluppatori di approfondire il funzionamento interno del modello, personalizzarlo e svilupparlo in modo più efficace, offrendo un livello di controllo assente nei modelli closed-weight.

Inizialmente, l’ascesa dei modelli open-weight cinesi ha suscitato preoccupazioni riguardo ai dati degli utenti inviati ai server cinesi. Tuttavia, la realtà è che la maggior parte dei fornitori di LLM serviti su cloud, indipendentemente dalla loro origine geografica, spesso non tengono conto delle preoccupazioni sulla privacy degli utenti. Questo è particolarmente allarmante data la natura dei chatbot AI.

A differenza delle applicazioni tradizionali che deducono i nostri interessi dalla cronologia di navigazione o dall’attività sui social media, i chatbot AI ricevono divulgazioni dirette ed esplicite di informazioni personali. Gli utenti condividono volentieri dettagli che non affiderebbero mai alle app convenzionali, rendendo ancora più critica la necessità di solide tutele della privacy. Sfortunatamente, la rivoluzione dell’AI sembra ripetere il modello familiare in cui la rapida innovazione e il dominio del mercato oscurano le considerazioni fondamentali sulla privacy.

Tre pilastri per una maggiore privacy dell’AI

Nonostante queste preoccupazioni, c’è motivo di essere ottimisti. Tre elementi chiave stanno convergendo per offrire agli utenti un maggiore controllo sui propri dati:

• L’ascesa di modelli open-weight competitivi, in particolare dalla Cina
• La crescente potenza e accessibilità dell’edge computing
• Un’ondata di applicazione normativa aggressiva

Modelli Open-Weight: responsabilizzare la scelta dell’utente

Aziende come OpenAI, Anthropic e Google mantengono in gran parte proprietari i pesi dei loro modelli. Ciò limita severamente le opzioni di implementazione per l’edge computing e pone restrizioni agli utenti che cercano di mantenere il controllo sui propri dati localmente. La disponibilità di modelli open-weight con capacità comparabili da fonti cinesi aumenta la pressione sulle aziende occidentali affinché adottino un approccio simile, consentendo in definitiva agli utenti di avere maggiori possibilità di scelta per gli LLM che preservano la privacy.

Edge Computing: avvicinare l’AI all’utente

L’edge computing, con la sua capacità di eseguire modelli AI localmente sui dispositivi, offre una soluzione pratica ai problemi di privacy dei dati. La crescente potenza degli smartphone e di altri dispositivi a bassa capacità di calcolo consente di implementare modelli più piccoli ed efficienti direttamente sul dispositivo dell’utente, eliminando la necessità di trasmettere dati al cloud.

Man mano che i modelli AI diventano più ottimizzati ed efficienti, e supponendo che la crescita delle dimensioni dei modelli si arresti a causa delle limitazioni nei dati di addestramento disponibili, i modelli locali e performanti potrebbero emergere come la norma. Questo cambio di paradigma darebbe agli utenti un controllo molto maggiore sui propri dati personali.

Controllo normativo: applicare la responsabilità

Mentre le soluzioni tecniche offrono promesse, la supervisione normativa svolge un ruolo cruciale nel garantire la privacy degli utenti. I regolatori di tutto il mondo stanno applicando attivamente le normative esistenti relative all’elaborazione dei dati personali da parte dei modelli AI, rilasciando linee guida e implementando nuove regole per affrontare le sfide uniche poste dalla tecnologia AI.

L’autorità garante per la protezione dei dati italiana, ad esempio, ha già multato OpenAI in modo significativo per violazioni della privacy e ha bloccato DeepSeek. Anche il regolatore irlandese sta esaminando attentamente le pratiche di AI di Google. Inoltre, l’European Data Protection Board (EDPB) dell’UE ha espresso pareri sull’uso dei dati personali nei modelli AI e gli elementi dell’EU AI Act sono in fase di graduale introduzione.

Questa attenzione normativa si estende oltre l’Europa. Australia e Canada hanno pubblicato linee guida sull’addestramento dei modelli AI. Il Brasile ha preso provvedimenti l’anno scorso, costringendo Meta a modificare le sue pratiche di addestramento LLM. Nel complesso, questi sforzi normativi sottolineano la crescente consapevolezza della necessità di proteggere la privacy degli utenti nell’era dell’AI.

Passaggi pratici per i professionisti della sicurezza informatica

I professionisti della sicurezza informatica possono affrontare in modo proattivo le preoccupazioni sulla privacy dell’AI all’interno delle loro organizzazioni e per i loro clienti adottando le seguenti misure:

1. Adottare modelli open-weight: i modelli open-weight offrono un maggiore controllo sull’elaborazione dei dati ed eliminano le imprevedibili modifiche del comportamento spesso associate ai modelli closed-weight. Passando a soluzioni open-weight, le organizzazioni possono migliorare la privacy dei dati e migliorare l’affidabilità delle loro applicazioni AI.
2. Prepararsi alle sfide di conformità: se il passaggio a modelli open-weight non è immediatamente fattibile, le organizzazioni devono essere preparate ad affrontare le potenziali sfide di conformità e i rischi legali associati ai sistemi AI closed-weight. La mancanza di trasparenza nel modo in cui le aziende AI closed-weight gestiscono i dati rende difficile garantire la piena conformità alle normative sulla privacy, aumentando il rischio di azioni legali.
3. Richiedere trasparenza ai fornitori di software: è fondamentale valutare i componenti AI e Machine Learning (ML) all’interno delle soluzioni software su cui fanno affidamento le organizzazioni. Porre domande dettagliate sui modelli utilizzati, sui termini di licenza, sul fatto che i dati dei clienti vengano utilizzati per l’addestramento di modelli accessibili ad altri e su come il fornitore prevede di conformarsi a normative AI specifiche, come l’EU AI Act. Richiedendo trasparenza, le organizzazioni possono prendere decisioni informate e mitigare i potenziali rischi per la privacy.

In conclusione, sebbene le preoccupazioni sull’uso improprio potenziale dei dati degli utenti da parte di entità straniere siano valide, la combinazione di modelli di AI generativa open-weight cinesi, progressi nell’edge computing e applicazione normativa assertiva ha il potenziale per rivoluzionare la privacy dell’AI. Questa convergenza potrebbe consentire agli utenti di sfruttare la potenza dell’AI con ridotti compromessi sulla privacy.

Approfondimenti sui Large Language Models (LLM) Open-Weight di Baidu ed ERNIE

Baidu, una delle principali aziende tecnologiche cinesi, ha compiuto progressi significativi nel campo dell’intelligenza artificiale (AI), in particolare nello sviluppo di Large Language Models (LLM). ERNIE (Enhanced Representation through kNowledge Integration) è la serie di modelli linguistici di punta di Baidu che ha visto diverse iterazioni e miglioramenti nel tempo.

Panoramica di ERNIE

ERNIE è progettato per comprendere e generare linguaggio umano con elevata precisione. A differenza dei modelli linguistici tradizionali che si concentrano esclusivamente sull’apprendimento dei dati testuali, ERNIE incorpora la conoscenza integrata per migliorare le sue capacità di comprensione e generazione. Questo approccio consente a ERNIE di ottenere una migliore comprensione del linguaggio, comprendendo il contesto e la semantica sottostante.

Evoluzione dei modelli ERNIE

Baidu ha introdotto diverse versioni dei modelli ERNIE, ognuna delle quali si basa sulla precedente per migliorare le prestazioni e le funzionalità:

• ERNIE 1.0: la versione iniziale, incentrata sull’integrazione di informazioni su conoscenza nel processo di pre-addestramento.
• ERNIE 2.0: questa iterazione ha introdotto un framework di apprendimento continuo, che consente al modello di apprendere continuamente nuove attività e conoscenze senza dimenticare quelle precedenti.
• ERNIE 3.0 Titan: ERNIE 3.0 Titan è un modello su larga scala che utilizza una architettura di transformer avanzata e viene pre-addestrato su enormi dataset di testo e codice. Offre prestazioni migliorate su vari compiti di elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

Caratteristiche chiave dei modelli ERNIE

I modelli ERNIE possiedono diverse caratteristiche chiave che contribuiscono alle loro capacità:

• Integrazione della conoscenza: ERNIE incorpora informazioni su conoscenza da varie fonti, come grafi di conoscenza e basi di dati strutturate. Questo consente al modello di comprendere meglio le relazioni e le entità nel linguaggio.
• Apprendimento continuo: il framework di apprendimento continuo consente ai modelli ERNIE di adattarsi e migliorare nel tempo con nuovi dati e compiti.
• Comprensione multilingue: i modelli ERNIE supportano più lingue, rendendoli versatili per applicazioni di NLP globali.

ERNIE come modello Open-Weight

Baidu ha abbracciato il movimento open-weight rilasciando alcune versioni dei propri modelli ERNIE con licenze open-source. Questa decisione consente agli sviluppatori e ai ricercatori di accedere al modello, personalizzarlo e costruirlo su di esso, promuovendo l’innovazione e la collaborazione nella comunità dell’AI.

Vantaggi dei modelli Open-Weight

Rilasciare modelli open-weight come ERNIE offre diversi vantaggi:

• Accessibilità: i modelli open-weight sono accessibili a un pubblico più ampio, inclusi ricercatori, sviluppatori e aziende che potrebbero non avere le risorse per addestrare i propri modelli da zero.
• Personalizzazione: gli sviluppatori possono adattare i modelli open-weight a casi d’uso specifici personalizzando l’addestramento e la messa a punto.
• Collaborazione: le community open-source possono collaborare per migliorare i modelli open-weight, portando a miglioramenti e innovazioni più rapidi.

Preoccupazioni sulla privacy dei dati con i modelli Open-Weight cinesi

Sebbene i modelli open-weight offrano numerosi vantaggi, sollevano anche preoccupazioni sulla privacy dei dati. Quando gli utenti interagiscono con questi modelli, potrebbero inavvertitamente condividere informazioni sensibili che potrebbero essere archiviate o utilizzate per addestrare ulteriormente il modello. Ciò solleva preoccupazioni su come questi dati vengono gestiti, archiviati e potenzialmente condivisi.

Misure per affrontare le preoccupazioni sulla privacy

Per affrontare le preoccupazioni sulla privacy associate ai modelli open-weight, possono essere implementate diverse misure:

• Privacy dei dati: anonimizzare e de-identificare i dati degli utenti prima di utilizzarli per l’addestramento. Implementare rigorosi controlli di accesso e meccanismi di crittografia per proteggere i dati degli utenti.
• Trasparenza: comunicare chiaramente agli utenti come vengono utilizzati i loro dati e fornire loro la possibilità di annullare la condivisione dei dati. Pubblicare codice e documentazione per i modelli open-weight, consentendo agli utenti di ispezionare il funzionamento interno del modello e i processi di gestione dei dati.
• Conformità normativa: aderire alle normative sulla privacy dei dati pertinenti, come il General Data Protection Regulation (GDPR) e il California Consumer Privacy Act (CCPA).
• Privacy differenziale: utilizzare tecniche di privacy differenziale per aggiungere rumore ai dati durante l’addestramento del modello, proteggendo al contempo la privacy dei singoli utenti.

Il ruolo dell’Edge Computing nelle applicazioni di AI con privacy

L’Edge Computing offre una soluzione promettente per preservare la privacy dei dati nelle applicazioni AI. Eseguendo modelli AI localmente sui dispositivi edge, i dati degli utenti non devono essere trasmessi al cloud, riducendo il rischio di violazioni della privacy.

Vantaggi dell’Edge Computing per la privacy dell’AI

• Elaborazione locale: i dati rimangono sul dispositivo, minimizzando il rischio di fughe di dati.
• Latenza ridotta: l’elaborazione locale riduce la latenza, rendendo l’AI più reattiva e in tempo reale.
• Efficienza della larghezza di banda: le applicazioni edge computing richiedono meno larghezza di banda, poiché i dati non devono essere trasmessi al cloud.

Sfide per le applicazioni di AI con privacy

Nonostante i vantaggi dell’Edge Computing, ci sono ancora delle sfide da superare:

• Vincoli di risorse: i dispositivi edge hanno risorse di calcolo e memoria limitate, che possono limitare le dimensioni e la complessità dei modelli AI che possono essere implementati.
• Manutenzione del modello: l’aggiornamento e la manutenzione dei modelli AI su dispositivi edge possono essere complessi e richiedono meccanismi di gestione efficienti.
• Sicurezza: proteggere i dispositivi edge da attacchi fisici e informatici è essenziale per garantire la privacy e l’integrità dei dati.

Il futuro della privacy dell’AI con i modelli Open-Weight cinesi

La combinazione di modelli open-weight cinesi, progressi nell’Edge Computing e normative sulla privacy dei dati più severe ha il potenziale per rivoluzionare la privacy dell’AI. Con questi progressi, gli utenti possono godere dei vantaggi dell’AI preservando il diritto alla privacy dei dati. Questa convergenza potrebbe consentire agli utenti di sfruttare la potenza dell’AI con ridotti compromessi sulla privacy.

Passaggi pratici per i cybersecurity professional nella nuova era della privacy dell’AI

Nella crescente integrazione dell’Intelligenza Artificiale (AI) ai vari aspetti della nostra vita digitale, i professionisti nel mondo della cybersecurity giocano un ruolo essenziale nel salvaguardare la privacy degli utenti. Il proliferare dei modelli open-weight, in particolare da parte degli sviluppatori cinesi, unito all’ascesa dell’edge computing e all’irrigidimento delle regolamentazioni sulla protezione dei dati, ha aperto un nuovo orizzonte per la privacy nell’AI. I professionisti della cybersecurity devono affrontare questa nuova realtà con strategie proattive per tutelare i dati sensibili.

1. Adozione di modelli Open-Weight:

I modelli open-weight offrono un elevato livello di controllo sull’elaborazione dei dati, mitigando le alterazioni imprevedibili associate ai modelli closed-weight. Adottare soluzioni open-weight permette alle imprese di rafforzare la riservatezza dei dati e di accrescere l’affidabilità delle proprie applicazioni AI. Per implementare in modo efficace i modelli open-weight, è fondamentale:

• Effettuare una completa valutazione dei rischi: Esaminare a fondo i rischi che questi modelli potrebbero apportare e mettere in atto misure di sicurezza appropriate.
• Garantire la sicurezza della catena di approvvigionamento: Accertarsi che i modelli open-weight siano privi di vulnerabilità e manomissioni.
• Implementare controlli di accesso rigorosi: Limitare l’accesso ai modelli e ai dati in base a ruoli e responsabilità ben definiti.

2. Prepararsi alle sfide di conformità:

Se passare ai modelli open-weight non è fattibile nel breve termine, le imprese devono prepararsi a gestire le potenziali sfide di conformità e i rischi legali correlati ai sistemi AI closed-weight. La mancanza di trasparenza nella gestione dei dati da parte delle società AI closed-weight rende difficile garantire la piena conformità alle normative sulla privacy, incrementando il rischio di azioni legali. Per affrontare queste sfide, è necessario:

• Monitorare e documentare l’utilizzo dei dati: Registrare chiaramente come i dati vengono utilizzati dai sistemi AI closed-weight e accertarsi che ciò sia conforme alle normative sulla privacy.
• Stipulare accordi contrattuali rigorosi: Richiedere contratti chiari e completi con i fornitori di AI closed-weight, che specifichino le loro responsabilità in termini di protezione dei dati.
• Creare meccanismi di risposta agli incidenti: Preparare procedure per affrontare violazioni dei dati e altri incidenti di sicurezza che coinvolgono sistemi AI closed-weight.

3. Richiesta di trasparenza ai fornitori di software:

È fondamentale valutare attentamente i componenti AI e Machine Learning (ML) all’interno delle soluzioni software utilizzate dalle aziende. Porre domande precise sui modelli impiegati, le condizioni di licenza, l’eventuale utilizzo dei dati dei clienti per addestrare modelli accessibili ad altri, e le strategie del fornitore per conformarsi alle normative AI specifiche, come l’EU AI Act. Richiedendo trasparenza, le aziende possono prendere decisioni informate e mitigare i potenziali rischi per la privacy. Le questioni cruciali da affrontare includono:

• Modelli e dati di addestramento: Informarsi su tutti i modelli utilizzati e i dati su cui sono stati addestrati.
• Conformità normativa: Verificare come il fornitore assicura di rispettare specifiche normative sull’AI, con attenzione a regolamenti come l’EU AI Act.
• Sicurezza dei dati: Accertarsi che i dati dei clienti siano gestiti in modo protetto e conforme alle normative sulla privacy pertinenti.

4. Promuovere la consapevolezza sulla privacy dell’AI per gli utenti finali:

La consapevolezza degli utenti finali è fondamentale per mitigare i rischi per la privacy associati all’AI. I professionisti della cybersecurity devono sviluppare programmi di sensibilizzazione per educare gli utenti sui problemi di privacy dell’AI e aiutarli a fare scelte informate.

5. Rimanere aggiornati con le tendenze e normative emergenti:

Il panorama della privacy dell’AI è in continua evoluzione, con nuove tecnologie e normative che emergono regolarmente. I professionisti della cybersecurity devono rimanere aggiornati con le ultime tendenze e normative in materia di privacy dell’AI per proteggere in modo efficace i dati.

6. Collaborare con esperti di AI ed esperti legali:

La privacy dell’AI è un campo complesso e multidisciplinare. I professionisti della cybersecurity dovrebbero collaborare con esperti di AI ed esperti legali per sviluppare strategie complete e basate sull’evidenza per proteggere la privacy dei dati.

7. Implementare forti misure di sicurezza per i deployment di Edge Computing:

Quando si implementano applicazioni AI su dispositivi edge, è fondamentale implementare solide misure di sicurezza per proteggere i dati memorizzati ed elaborati su questi dispositivi. Le misure chiave includono:

• Crittografia: crittografare i dati a riposo e in transito per proteggerli da accessi non autorizzati.
• Autenticazione e controllo degli accessi: implementare meccanismi di autenticazione forti e controllo degli accessi per limitare l’accesso ai dati e ai dispositivi edge.
• Monitoraggio e registrazione della sicurezza: monitorare e registrare l’attività di sicurezza sui dispositivi edge per rilevare e rispondere agli incidenti di sicurezza.

8. Adottare principi di privacy by design:

La privacy by design significa incorporare considerazioni sulla privacy in ogni fase dello sviluppo e dell’implementazione delle applicazioni AI. Questo approccio aiuta a garantire che la privacy sia una considerazione centrale, non un ripensamento.

9. Utilizzare Privacy Enhancing Technologies (PET):

Adottare le cosiddette Privacy Enhancing Technologies (PET), come la crittografia omomorfica, il calcolo multipartitico sicuro e la privacy differenziale, sono strumenti tecnici che aiutano a tutelare la riservatezza e la sicurezza dei dati, specialmente in contesti di AI e machine learning. Tali tecnologie servono a proteggere la privacy dell’utente senza compromettere l’utilità dei dati o la precisione dei modelli analitici.

10. Conduct Privacy Impact Assessments (PIA):

Condurre Privacy Impact Assessment (PIA), ovvero valutazioni d’impatto sulla privacy, consente di controllare i rischi per la privacy che possono associarsi alla realizzazione di nuovi progetti. Questi studi servono a identificare e ridurre le potenziali conseguenze negative che un progetto potrebbe avere sulla privacy individuale, assicurando che la protezione dei dati personali sia integrata sin dalla fase iniziale di progettazione. Questo approccio proattivo aiuta a minimizzare i rischi per la privacy e a costruire sistemi più sicuri e rispettosi delle normative.

In sintesi, il combinarsi di modelli open-weight di AI generativa cinese, le innovazioni nell’edge computing e la severa applicazione normativa hanno il potenziale di cambiare radicalmente la privacy dell’AI. Rimanere sempre aggiornati, adottare strategie di sicurezza proattive e collaborare con esperti sono elementi fondamentali per garantire che le aziende possano sfruttare i vantaggi dell’AI, tutelando nel contempo la privacy degli utenti.