L'AI Act europeo non è solo un manuale normativo; è una guida per comprendere i limiti della tecnologia. Mentre molta attenzione viene data agli obblighi per i sistemi ad alto rischio, l'Articolo 5 traccia le "linee rosse": gli ambiti in cui l'Intelligenza Artificiale non può essere applicata. Alcuni divieti sono intuitivi, ma altri rivelano una verità fondamentale su come funziona l'AI e perché non dovrebbe essere trattata come una sfera di cristallo.
Proteggere il Libero Arbitrio
La prima categoria dell'Articolo 5 riguarda comportamenti volutamente fraudolenti. Sono vietati i sistemi progettati per manipolare il comportamento umano attraverso tecniche subliminali o per sfruttare le vulnerabilità di gruppi specifici (basati su età, disabilità, ecc.). Qui l'intento del legislatore è chiaro: la tecnologia non deve annichilire l'autonomia o la dignità umana.
La Zona Grigia: Punteggio e Previsione
Tuttavia, esistono divieti più sottili che richiedono molta attenzione, poiché a prima vista potrebbero sembrare strumenti leciti:
Punteggio Sociale (Social Scoring)
La classificazione delle persone basata sul loro comportamento sociale o caratteristiche personali nel tempo. Questo porta a trattamenti sfavorevoli ingiustificati in contesti non correlati.
Polizia Predittiva
L'uso dell'AI per valutare il rischio che un individuo commetta reati penali basandosi puramente sulla profilazione o sui tratti della personalità.
La Fallacia della Previsione: Perché l'AI non è un Oracolo
Qui arriviamo a un punto tecnico cruciale. Perché la normativa vieta specifiche applicazioni predittive? Non è solo una presa di posizione etica; è una presa d'atto della realtà tecnica.
L'AI generativa e i Large Language Models sono motori statistici. Sono addestrati per prevedere la successiva parola più probabile in una sequenza. In questo compito — la generazione di testi — sono incredibilmente abili. Tuttavia, prevedere una parola non è la stessa cosa che prevedere il comportamento di una persona.
Quando cerchiamo di applicare questa logica di "previsione del prossimo token" a scenari reali complessi, come la probabilità di commettere un reato, il sistema fallisce. Non ci sono dataset affidabili per validare la "qualità" di una previsione criminale futura nello stesso modo in cui validiamo una frase. Applicare un modello statistico di generazione testi al rischio comportamentale umano porta a risultati falsi e, peggio ancora, a bias sistemici.
La Compliance come Standard di Qualità
Conoscere l'Articolo 5 è vitale non solo per evitare sanzioni, ma per evitare di costruire prodotti difettosi. L'AI va usata per ciò in cui eccelle — elaborare informazioni, assistere nella creazione e analizzare dati concreti — piuttosto che per indovinare il futuro. Rispettare questi limiti garantisce di costruire applicazioni non solo legali, ma anche affidabili e ancorate alla realtà.