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.

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.