La sovranità dell’AI è la prossima sfida per il Regno Unito

In Breve

Qual è la nuova priorità indicata per l’AI britannica?

Secondo Simone Giacomelli, il Regno Unito dovrebbe concentrarsi sul controllo operativo e sulla continuità dei sistemi AI impiegati nei servizi pubblici.

Perché la localizzazione dei dati non è sufficiente?

Perché un’organizzazione può conservare i dati nel Regno Unito e dipendere comunque da un fornitore esterno per gestire, modificare o mantenere i modelli e il software.

Quali requisiti potrebbero rafforzare la sovranità?

Portabilità dei carichi di lavoro, test indipendenti e possibilità di eseguire i sistemi su infrastrutture controllate dal cliente.

La soppressione del Department for Science, Innovation and Technology (DSIT) ha aperto interrogativi sul futuro della strategia britannica sull’intelligenza artificiale. Secondo Simone Giacomelli, fondatore e CEO di Prem AI, la nomina di Kanishka Narayan a ministro per l’AI garantisce alla tecnologia una rappresentanza dedicata nel governo, ma il trasferimento delle responsabilità del DSIT ad altri dipartimenti potrebbe complicare il coordinamento su infrastrutture, investimenti e adozione nel settore pubblico.

In un contributo pubblicato da TechRadar Pro, Giacomelli sostiene che, dopo una prima fase concentrata sulla velocità di adozione, il Regno Unito debba concentrarsi sul controllo operativo dei sistemi AI utilizzati nei servizi pubblici. Le recenti verifiche parlamentari sui contratti pubblici legati all’intelligenza artificiale, afferma l’autore, hanno aumentato la pressione sulle istituzioni affinché rafforzino il controllo sulle operazioni e sulla continuità dei servizi.

La sovranità non riguarda solo i dati

Secondo Giacomelli, la sovranità dell’AI viene spesso associata esclusivamente alla localizzazione dei dati. Conservare le informazioni nel Regno Unito resta importante, in particolare per sanità, difesa e amministrazione pubblica, ma non sarebbe sufficiente a garantire il controllo sulla tecnologia.

L’autore propone di valutare se un’organizzazione sia in grado di comprendere il funzionamento dei sistemi, stabilire quali dati possano essere consultati da un modello e continuare a utilizzare il servizio se cambiano il fornitore, il contratto o la relazione politica. Un ospedale, per esempio, potrebbe archiviare i dati dei pazienti in un data center britannico e dipendere comunque da modelli e software gestibili o modificabili soltanto dal fornitore originario.

Per mantenere una maggiore autonomia, le organizzazioni dovrebbero poter spostare un carico di lavoro o introdurre un modello alternativo senza ricostruire l’intero servizio. Sarebbero inoltre necessarie competenze interne sufficienti a garantire la continuità operativa, invece di affidarla alle decisioni di un singolo fornitore.

Il Regno Unito, sostiene Giacomelli, non deve necessariamente ricreare ogni livello della catena tecnologica. L’intelligenza artificiale dipende da ricerca internazionale, filiere complesse e progetti open source; replicare tutto sul territorio nazionale richiederebbe risorse ingenti e non garantirebbe automaticamente risultati migliori. Il governo dovrebbe quindi stabilire quali dipendenze siano accettabili senza compromettere sicurezza, fiducia pubblica o servizi essenziali.

Controllo e capacità possono procedere insieme

Nel contributo, la sovranità non viene presentata come un’alternativa necessariamente più lenta rispetto all’impiego dei modelli commerciali più avanzati. La questione, secondo l’autore, è scegliere il modello più adatto allo specifico compito, anziché presumere che ogni organizzazione debba utilizzare lo stesso sistema di frontiera.

Per molti impieghi pubblici, un modello specializzato in un ambiente controllato potrebbe risultare più utile di un modello generico di grandi dimensioni, soprattutto quando gli obblighi di governance sono stringenti. Un sistema specializzato può essere adattato ai dati dell’organizzazione, testato nelle condizioni operative previste e sottoposto a regole coerenti con le conseguenze di eventuali errori.

Tecnologie aperte e portabili possono sostenere questo approccio, consentendo di eseguire i modelli su infrastrutture diverse, analizzare il comportamento dei sistemi e sostituire singoli componenti. L’apertura, precisa Giacomelli, non garantisce da sola la sovranità: servono anche infrastrutture sicure, personale qualificato e una governance chiara. Può però ridurre il rischio che un servizio diventi inseparabile dalla piattaforma di un unico fornitore.

La portabilità sarebbe inoltre importante in un mercato in cui i modelli, i prezzi, le regole e le condizioni di accesso possono cambiare rapidamente. Un’organizzazione costruita intorno a un solo servizio proprietario potrebbe incontrare maggiori difficoltà nell’adottare tecnologie migliori, mentre il controllo sull’ambiente di esecuzione renderebbe più semplice sostituire i modelli senza ripartire da zero.

Il ruolo degli appalti pubblici

Giacomelli indica tra le risorse già disponibili nel Regno Unito le università, i ricercatori, le aziende AI in crescita e gli investimenti pubblici nella capacità di calcolo. La sfida successiva sarebbe collegare questi asset a una domanda stabile nei settori pubblici in cui la sovranità ha maggiore valore operativo.

Il governo non dovrebbe necessariamente scegliere un unico campione nazionale né escludere le aziende internazionali. Potrebbe invece creare un mercato competitivo nel quale gli enti pubblici mantengano il controllo dei sistemi acquistati.

Tra le possibili misure, l’autore cita regole per gli appalti di sistemi AI critici che richiedano:

• la portabilità dei carichi di lavoro;
• la possibilità di effettuare test indipendenti;
• l’esecuzione su infrastrutture controllate dal cliente;
• la capacità di cambiare fornitore o tecnologia senza dover riprogettare l’intero servizio.

Questi requisiti, secondo la tesi del contributo, renderebbero la possibilità di cambiare direzione parte della decisione iniziale di acquisto, anziché un problema da affrontare alla fine del contratto. Ospedali, enti locali e dipartimenti governativi avrebbero così opzioni più autonome, mentre le aziende britanniche potrebbero trovare un percorso dai progetti pilota alle implementazioni di lungo periodo.

La riorganizzazione del DSIT dovrebbe quindi essere utilizzata, conclude Giacomelli, per chiarire l’obiettivo del Regno Unito senza ridimensionarne l’ambizione. Il risultato della strategia, secondo l’autore, dovrebbe essere valutato sulla capacità delle istituzioni pubbliche di usare la tecnologia più adatta mantenendo un controllo concreto sui sistemi essenziali, anche quando cambiano dipartimenti, fornitori e tecnologie.