Privacy e governance dei dati nell’intelligenza artificiale

Prima o poi, nell’incedere di ogni sistema di intelligenza artificiale, il dato cessa di essere semplice materia prima e diventa, per così dire, architettura invisibile del potere decisionale.

Non accade quando il dato viene raccolto, né quando si cerca di trattarlo secondo le regole – pur rigorose – della protezione dei dati personali. Accade un passo prima della decisione e un passo dopo la verifica di conformità, sotto il profilo della tutela della privacy, quando il dato è (rectius dovrebbe essere) validato, rispetto a processo/procedura/procedimento/adempimento organizzato e reso funzionale a un sistema che sia in grado di produrre effetti giuridicamente rilevanti.

È in questo spazio intermedio – che non è più soltanto quello della liceità del trattamento, ma non è ancora quello della decisione automatizzata – che si colloca il tema della governance dei dati nell’ecosistema dell’intelligenza artificiale. Uno spazio che il diritto europeo ha iniziato a presidiare non attraverso la costruzione di una disciplina autonoma, ma mediante l’introduzione di requisiti che investono direttamente la qualità, la gestione e l’organizzazione dei dataset su cui i sistemi di IA si fondano.

Il passaggio dalla qualità alla governance del dato segna, sotto questo profilo, un’evoluzione concettuale significativa. Se la qualità del dato attiene alla sua idoneità tecnica e alla sua conformità ai principi del General Data Protection Regulation (GDPR), la governance del dato riguarda invece l’insieme delle regole e delle responsabilità che presiedono alla costruzione e all’utilizzo dei dataset all’interno dei sistemi algoritmici.

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