In Breve
- Cosa significa Sovereign AI?
- Sovereign AI si riferisce al controllo delle capacità AI e alla governance dei dati, non solo alla loro ubicazione fisica.
- Quali sono i principali aspetti della governance dei dati?
- I principali aspetti includono la proprietà dei dati, la provenienza dei set di addestramento e la responsabilità per i trasferimenti transfrontalieri.
- Perché è importante la continuità operativa nella Sovereign AI?
- È fondamentale per gestire i rischi legati a shock commerciali, geopolitici o tecnologici e per garantire la sicurezza dei dati.
Il concetto di Sovereign AI si riferisce a una nuova dimensione della gestione dei dati, che non si limita a dove questi sono fisicamente conservati, ma si concentra su chi ha il controllo delle capacità di intelligenza artificiale (AI) all’interno di un’organizzazione o di una regione. Questo approccio si rivela cruciale man mano che l’uso dell’AI si espande da progetti pilota a implementazioni su larga scala, sollevando interrogativi sulla proprietà dei dati, la provenienza dei set di addestramento e le responsabilità legate ai trasferimenti transfrontalieri.
Per valutare la sovranità dei dati, è necessaria un’analisi approfondita che consideri vari livelli, inclusi i data center collegati in multi-cloud, i trasferimenti automatici dei carichi di lavoro e le infrastrutture edge che gestiscono inferenze su dispositivi dislocati. È fondamentale chiarire chi possiede i dati e i modelli, chi decide dove vengono eseguiti i lavori di addestramento e se l’automazione può essere vincolata a specifiche localizzazioni o all’uso di determinati set di dati.
Inoltre, è essenziale sviluppare un quadro di governance che identifichi fonti affidabili, stabilisca processi di approvazione e definisca responsabilità organizzative. Questo quadro deve includere anche tracciabilità e auditabilità sull’origine e l’utilizzo dei dati, nonché sulle autorizzazioni ottenute.
Un altro aspetto cruciale della sovranità riguarda la continuità operativa, che deve essere garantita anche in presenza di shock commerciali, geopolitici o tecnologici. È necessario gestire i rischi associati alla concentrazione dei fornitori e alla catena di approvvigionamento. L’adozione di standard aperti e la standardizzazione formale possono favorire l’interoperabilità, riducendo il rischio di lock-in e consentendo il trasferimento dei carichi di lavoro tra diverse tecnologie e fornitori.
Per garantire la sicurezza dei dati, è fondamentale implementare controlli tecnici e operativi, come accessi privilegiati documentati e limitati, cifratura, logging, isolamento dei workload e regole di retention. Questi controlli devono essere integrati con politiche e programmi di formazione per assicurare che i dati, i modelli e gli output non vengano riutilizzati o incorporati in addestramenti di terze parti senza un consenso esplicito.
Un esempio pratico di un approccio integrato è rappresentato da una piattaforma europea che ospita infrastrutture in data center nordici. Questa piattaforma permette la configurazione di hardware e software in base a requisiti normativi e operativi, offrendo strumenti come macchine virtuali confidenziali, ambienti di esecuzione hardware-enforced e cifratura della memoria CPU/GPU, oltre a protezioni per i dati sia in transito che a riposo.
In sintesi, la sovranità dell’AI si costruisce attraverso l’integrazione di governance, sicurezza e controllo normativo lungo tutto il ciclo di vita dei sistemi. Non si tratta solo di misurare la posizione fisica dei dati, ma di dimostrare l’efficacia di questi controlli come criterio di valutazione fondamentale, insieme a prestazioni, scalabilità e costo.
