In Breve
- Qual è l'impatto della ristrutturazione del DSIT sulla sovranità dell'IA nel Regno Unito?
- La ristrutturazione del DSIT ha sollevato interrogativi sulla capacità del governo di coordinare le infrastrutture necessarie per sostenere le ambizioni in materia di intelligenza artificiale.
- Cosa significa sovranità dell'IA?
- La sovranità dell'IA implica la capacità di un'organizzazione di comprendere e governare i propri sistemi, garantendo continuità anche in caso di cambiamento del fornitore.
- Quali sono le sfide per le istituzioni pubbliche riguardo all'IA?
- Le istituzioni devono sviluppare competenze interne e mantenere il controllo sui sistemi per evitare dipendenze da fornitori unici.
L’abolizione del Department for Science, Innovation and Technology (DSIT) ha generato incertezze riguardo al futuro delle ambizioni del Regno Unito nel campo dell’intelligenza artificiale (IA). La recente nomina di Kanishka Narayan a ministro per l’IA rappresenta un passo verso una maggiore attenzione a livello di Gabinetto, ma il trasferimento delle responsabilità del DSIT ad altri ministeri ha suscitato dubbi sulla capacità del governo di coordinare infrastrutture, investimenti e adozione nel settore pubblico.
Recenti verifiche parlamentari sui contratti critici legati all’IA nel settore pubblico hanno messo in evidenza la necessità di rafforzare il controllo sulle operazioni di IA e sulla continuità dei servizi. Dopo un periodo incentrato sulla rapidità di adozione, il passo successivo è il controllo operativo dei sistemi utilizzati nei servizi pubblici.
La sovranità dell’IA va oltre la semplice localizzazione dei dati. Sebbene la residenza dei dati sia cruciale in settori come la sanità, la difesa e la pubblica amministrazione, la vera misura della sovranità è la capacità di un’organizzazione di comprendere il proprio sistema, governarne l’uso e garantirne la continuità anche in caso di cambiamento del fornitore o del contratto.
Le istituzioni devono essere in grado di conoscere il funzionamento dei loro sistemi, stabilire quali dati un modello può utilizzare e gestire i carichi di lavoro senza dover ricostruire l’intero servizio. È fondamentale disporre di competenze interne sufficienti per mantenere l’operatività senza dipendere da un unico fornitore.
Non è necessario replicare ogni livello della catena tecnologica a livello nazionale, ma è indispensabile avere un controllo prevedibile sui servizi essenziali. La scelta si riduce a decidere quali dipendenze siano accettabili senza compromettere la sicurezza, la fiducia pubblica o la continuità del servizio.
Per molti carichi di lavoro pubblici, un modello adeguato al compito, eseguito in un ambiente controllato, può risultare più utile di un grande modello generico. Modelli specializzati possono essere adattati ai dati dell’organizzazione, testati in condizioni operative e governati in base alle conseguenze di un errore.
Le tecnologie aperte e portabili possono consentire l’esecuzione dei modelli su infrastrutture diverse, analizzando il comportamento dei sistemi e sostituendo componenti quando emergono opzioni migliori. Tuttavia, la sovranità richiede anche infrastrutture sicure, team qualificati e regole di governance chiare.
Il mercato dell’IA evolve rapidamente: modelli, prezzi, regolamenti e accesso possono cambiare in pochi mesi. Costruire servizi attorno a un singolo fornitore proprietario limita la capacità di beneficiare del progresso. Il Regno Unito dispone di solide università, ricercatori esperti e imprese in crescita nel settore dell’IA, ma il passo successivo è collegare queste risorse a una domanda sostenuta nel settore pubblico, dove la sovranità ha un valore pratico maggiore.
Non è necessario scegliere un campione nazionale né escludere aziende internazionali. Regole di procurement che richiedano portabilità, testabilità indipendente e la possibilità di esecuzione nell’infrastruttura controllata dal cliente possono creare mercati competitivi in cui gli enti pubblici mantengono il controllo sui sistemi che acquistano.
Questo approccio potrebbe offrire opzioni sovrane credibili a ospedali, enti locali e dipartimenti governativi, consentendo alle aziende nazionali di passare dalla sperimentazione al dispiegamento su larga scala. La ristrutturazione del DSIT rappresenta un’opportunità per chiarire l’obiettivo nazionale: la strategia sarà efficace se consentirà alle istituzioni pubbliche di utilizzare la migliore tecnologia disponibile, mantenendo un controllo significativo sui sistemi cruciali, affinché le ambizioni sull’IA possano resistere ai cambiamenti di dipartimenti, fornitori e tecnologie.
