Rischi privacy: perché la Private AI è più sicura

Con le soluzioni di public AI come quelle oggi note (ChatGPT ne è un esempio) le aziende e le persone mettono a disposizione i loro dati per avere in cambio un servizio, come la generazione di un’immagine o la risposta a una domanda. In tal modo, i provider arricchiscono la propria base dati, migliorando le loro intelligenze artificiali, e ne rimangono in possesso.

Avere una propria AI, invece, realizzata a misura della propria impresa, che addestra i propri dati - e che poi ne rimane padrona -, consente invece di beneficiare realmente dei vantaggi delle nuove tecnologie sia per una maggiore verticalità e customizzazione dei risultati e degli output, sia per rispondere a esigenze reali di data protection.

I modelli di AI costituiscono un elemento chiave per differenziarci e ottenere vantaggio competitivo, e solo quelli privati sono in grado di riflettere le specificità della nostra organizzazione. Di contro, quando cediamo i nostri dati ai grandi player affinché addestrino i propri modelli, li stiamo agevolando nel far evolvere le proprie tecnologie: che si migliorano,  al prezzo della nostra privacy e della riservatezza dei nostri dati.

L’intelligenza artificiale (AI) ha raggiunto un punto di svolta, soprattutto nel dibattito pubblico.

Gran parte di questo processo è stato guidato dagli sviluppi tecnologici relativi ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e al rilascio di strumenti di intelligenza artificiale generativa.

Di fatto, oggi parliamo tanto di intelligenza artificiale a seguito dell’esplosivo avvento di ChatGPT,  modello di linguaggio sviluppato da OpenAI, messo a punto da OpenAI con tecniche di apprendimento automatico di tipo non supervisionato e  lanciato nel novembre 2022.

Senza dubbio, ChatGPT ha avuto un ruolo determinante nel favorire il dibattito e l’hype sull’intelligenza artificiale, oltre che concreti investimenti nella nuova tecnologia, trainati dall’interesse del mercato.

L’adozione dell'IA è quindi un obiettivo di varie aziende, tuttavia, per quelle che hanno intenzione di adottare strategie lungimiranti, il focus si sposta sulla scelta tra Private AI e Public AI.

È importante, infatti, comprendere le implicazioni relative alla privacy dei dati e alle implicazioni normative di ciascun approccio, in particolare per le organizzazioni pubbliche o le aziende private che operano in settori fortemente regolamentati e che necessitano di aderire a standard di compliance elevati.

Esploriamo quindi l’intelligenza artificiale privata e l’intelligenza artificiale pubblica per comprendere il loro potenziale impatto.

Cos’è la Public AI?

L'intelligenza artificiale pubblica si riferisce a qualsiasi algoritmo di intelligenza artificiale disponibile al pubblico che si allena su un'ampia serie di dati, in genere estratti da una varietà di fonti disponibili sul web. ChatGPT è un esempio di intelligenza artificiale pubblica: è stato addestrato su dati disponibili pubblicamente, come pagine wiki, articoli, notizie, immagini e video.

Si riferisce a un algoritmo che utilizza set di dati che non sono privati per un utente o un'organizzazione specifica. I fornitori di IA pubblica addestrano i loro modelli utilizzando i dati dei loro utenti (quindi i nostri) per migliorare i propri servizi commerciali. 

Quando decidi, come cliente e utilizzatore, di dare i tuoi dati a sistemi di IA public per ottenere in cambio risposte e generare contenuti a te utili, stai cedendo informazioni che, oltre a contribuire a migliorare gli algoritmi di intelligenza artificiale, possono essere messi a disposizione dei tuoi concorrenti, oltre che divulgati per errore o con un obiettivo specifico.

Se condividi informazioni con sistemi di intelligenza artificiale pubblica, stai correndo un rischio per la privacy dei tuoi dati perché potrebbe essere compromessa. Inoltre, ti rinchiuderai in un ecosistema chiuso e la tua indipendenza strategica non sarà più effettiva.

Cos’è la Private AI?

L'intelligenza artificiale privata si riferisce alla pratica di addestramento dell'intelligenza artificiale sui dati specifici di un'organizzazione. In altre parole, se utilizzi sistemi di machine learning per addestrare un modello su un set di dati, ad esempio un set di documenti come dati di ricerca o informazioni sui clienti, quel modello verrà utilizzato solo per la tua organizzazione e non verrà utilizzato dal fornitore della piattaforma per formare i propri modelli commerciali. Il vantaggio è che non stai contribuendo a creare l'intelligenza collettiva che potrebbe aiutare uno dei tuoi competitor.

Condividere i dati strategici aziendali con un LLM esistente già addestrato, vuol dire inviare gli stessi dati verso l’”ignoto”: con l’obiettivo di rendere gli algoritmi più sofisticati,  quei dati saranno però poi disponibili in un ambiente-piattaforma condivisa. Di base, invece, la Private AI tutela il mantenimento della proprietà dei dati aziendali e della proprietà intellettuale (artificiale) evitandone l'invio a una società commerciale esterna dove non è chiaro il modo in cui vengono protetti, archiviati o cosa ne verrà fatto adesso o in un possibile futuro.

IA privata e IA pubblica: le differenze

Intanto possiamo affermare che entrambi i modelli offrono vantaggi e svantaggi. L’intelligenza artificiale pubblica è ottima per la sperimentazione, l'apprendimento e per testare concept, ma per l'utilizzo aziendale occorre incoraggiare e favorire l'utilizzo di un'intelligenza artificiale privata. 

Ecco una sintesi delle ragioni per cui preferire la Private AI in contesti industriali:

• Riservatezza dei dati: L’intelligenza artificiale privata protegge la privacy dei dati, evitando rischi legati alla condivisione con fornitori esterni.
• Controllo: A differenza dell'IA pubblica, l'IA privata offre maggiore controllo e personalizzazione per adattarsi alle esigenze specifiche dell'organizzazione.
• Costo: Sebbene l'IA pubblica possa sembrare conveniente, i costi possono crescere rapidamente. L'IA privata riduce le complessità della fatturazione e offre una previsione più chiara dei costi.
• Velocità: Mentre l'IA pubblica offre servizi pronti all'uso, costruire un modello AI privato richiede tempo, ma le piattaforme dedicate permettono una rapida creazione e distribuzione in produzione su sistemi potenti basati su GPU NVIDIA (o di altri vendor).

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