Dizionario AI › Regolamentazione

Rischio sistemico AI

Systemic risk (AI)

Il rischio sistemico in ambito AI indica la possibilità che un modello o sistema di intelligenza artificiale, per la sua scala, diffusione o capacità, produca effetti negativi estesi che vanno oltre il singolo utilizzo o il singolo utente, arrivando a impattare la società, l'economia o la sicurezza pubblica su larga scala. È un concetto distinto dal rischio legato a una singola applicazione AI, perché riguarda l'impatto aggregato di un modello usato da milioni di persone o integrato in infrastrutture critiche.

Definizione

Come funziona

Nell'EU AI Act, il rischio sistemico è associato in particolare ai modelli per finalità generali più potenti, identificati sulla base di soglie di capacità computazionale utilizzate in fase di addestramento o di altri indicatori di capacità avanzate. Per questi modelli sono previsti obblighi aggiuntivi rispetto agli altri modelli GPAI: valutazioni approfondite dei rischi, test di sicurezza specifici (compresi quelli condotti da terze parti indipendenti), monitoraggio degli incidenti gravi e misure di cybersicurezza rafforzate.

Applicazioni

Per i fornitori di modelli di frontiera, il rischio sistemico comporta processi di governance interna più strutturati, spesso ispirati a pratiche di sicurezza già in uso in altri settori ad alta criticità, come l'aviazione o l'energia nucleare, adattate alla natura specifica dei modelli di AI generativa.

Storia ed etimologia

Il concetto è entrato nel dibattito regolatorio a partire dal 2023, quando la crescente potenza dei modelli linguistici più avanzati ha spinto legislatori e ricercatori di sicurezza a distinguere tra rischi ordinari, gestibili con gli strumenti tradizionali di gestione del rischio, e rischi di scala tale da richiedere una sorveglianza specifica a livello di singolo modello.

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