Quando si sviluppa o si fornisce un sistema di IA classificato come "ad alto rischio" (es. dispositivi medici, selezione del personale o credit scoring), non ci si può limitare alla scrittura del codice. È necessario garantire sicurezza, qualità e rispetto dei diritti fondamentali. Questo articolo analizza i requisiti degli Articoli 8, 9 e 10 dell'AI Act.
1. Approccio Generale alla Conformità (Articolo 8)
La conformità non è una certificazione "una tantum". Richiede il rispetto dello "stato dell'arte" tecnologico. Gli sviluppatori devono considerare non solo lo scopo previsto, ma anche le migliori tecnologie disponibili per garantire la sicurezza.
Documentazione Integrata
Se l'IA è integrata in un prodotto già regolamentato (come un macchinario industriale o un dispositivo medico), non è necessario produrre doppia documentazione. L'AI Act consente di integrare i test e i documenti dell'IA nel fascicolo tecnico esistente del prodotto.
2. Sistema di Gestione dei Rischi (Articolo 9)
La gestione del rischio è il cuore della sicurezza. L'articolo 9 stabilisce che la sicurezza deve essere dimostrata attraverso un processo continuo e iterativo per l'intero ciclo di vita dell'IA.
Il Ciclo del Rischio:
Gerarchia delle Misure di Sicurezza
I rischi devono essere affrontati seguendo questo preciso ordine di priorità:
3. Governance dei Dati (Articolo 10)
La qualità dei dati è essenziale per l'affidabilità dei sistemi ad alto rischio. L'articolo 10 impone standard rigorosi per i dataset di addestramento, validazione e test.
Requisiti dei Dati
Rilevamento e Correzione dei Bias
I dataset devono essere esaminati per individuare pregiudizi che potrebbero portare a discriminazioni. Se i dati storici riflettono pregiudizi passati (es. bias di genere nelle assunzioni), il modello li replicherà se non corretto.
Eccezione per i Dati Sensibili
L'AI Act introduce un'eccezione al GDPR: i dati sensibili (etnia, salute, ecc.) possono essere trattati esclusivamente al fine di correggere i bias, a condizione che siano strettamente necessari, pseudonimizzati e cancellati immediatamente dopo la verifica.
La Conformità come Processo
Essere conformi va oltre il codice. Significa dimostrare un'analisi proattiva dei rischi, utilizzare dati di alta qualità e privi di bias, e mantenere questo controllo per l'intero ciclo di vita del sistema.