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Sovranità del Dato e Anonimizzazione
Proteggere i Dati nell’Era dell’AI Generativa
Introduzione
In un'epoca in cui l'Intelligenza Artificiale (AI) sta rivoluzionando ogni settore, la questione della sovranità dei dati e della loro protezione è diventata cruciale. Utilizzare modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), come quelli alla base di ChatGPT, offre opportunità straordinarie, ma può anche comportare rischi significativi per la privacy e la sicurezza dei dati. Questo articolo esplora come l'uso corretto dell'AI può preservare la sovranità dei dati e quali tecniche avanzate di anonimizzazione possono essere implementate per tutelare le informazioni sensibili.

Usare l’AI (generativa) NON vuole NECESSARIAMENTE dire perdere la sovranità dei propri dati.

Usare l’AI (generativa) MALE PUÒ voler dire perdere la sovranità dei propri dati.

Che Cos'è un LLM?
Un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) è un tipo di AI progettato per comprendere e generare testo in linguaggio naturale. Questi modelli possono essere utilizzati in cloud pubblici, privati o on-premise. Utilizzare un LLM in un cloud pubblico, come ChatGPT, comporta che i dati sensibili inseriti nelle chat possano essere salvati e riutilizzati per migliorare il modello, compromettendo la sovranità dei dati.

Proteggere la Sovranità dei Dati
Fortunatamente, esistono misure per proteggere i dati sensibili:

  • Chat temporanee: Utilizzare chat che non memorizzano i dati a lungo termine.
  • Impostazioni di privacy: Specificare che i dati non devono essere usati per migliorare il modello.
  • Anonimizzazione dei dati: Implementare tecniche di anonimizzazione avanzate prima di passare i dati a un LLM.

YoDa e la Protezione dei Dati
Il nostro YoDa, un avanzato sistema di RPA (Robotic Process Automation) integrato con l'intelligenza artificiale, sfrutta diverse tecniche per proteggere i dati dei clienti:

  • Anonimizzazione locale: utilizza modelli di Named Entity Recognition (NER) simili a BERT per identificare e rimuovere le informazioni sensibili.
  • Infrastruttura on-premise (su richiesta): per garantire che i dati non lascino mai la sede del cliente utilizzando hardware locale e LLM locali.

Tecniche di Anonimizzazione
Alcune delle tecniche più efficaci per l'anonimizzazione dei dati includono:

  • k-Anonymity: Garantire che ogni dato non possa essere distinto da almeno k-1 individui.
  • l-Diversity: Assicurare che ci siano almeno "l" valori diversi per ogni attributo sensibile all'interno di un gruppo anonimo.
  • t-Closeness: Mantenere la distribuzione degli attributi sensibili simile alla distribuzione generale del dataset.
  • Differential Privacy: Aggiungere rumore ai dati per proteggere la privacy senza compromettere significativamente l'utilità dei dati.

Conclusione
Proteggere la sovranità dei dati nell'era dell'AI generativa è fondamentale per garantire privacy e sicurezza. Utilizzando tecniche di anonimizzazione avanzate e implementando soluzioni on-premise come YoDa, è possibile sfruttare i benefici dell'AI senza compromettere la sovranità dei propri dati. La strada verso un uso etico e sicuro dell'AI passa attraverso una combinazione di tecnologie avanzate e pratiche di gestione dei dati consapevoli.


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