Mese: Gennaio 2025

L’Autorità garante per la protezione dei dati personali ha bloccato, con effetto immediato, il trattamento dei dati degli utenti italiani da parte delle società cinesi Hangzhou DeepSeek e Beijing DeepSeek. Si tratta di un intervento urgente volto a prevenire possibili violazioni della normativa europea sulla privacy, in particolare del Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR).

Le ragioni del provvedimento contro DeepSeek

DeepSeek è un software di intelligenza artificiale relazionale, progettato per analizzare le conversazioni umane. Di recente diffusione globale, ha già accumulato milioni di download. Tuttavia, l’uso dei dati raccolti dagli utenti italiani ha destato serie preoccupazioni. In risposta al Garante, le società coinvolte hanno dichiarato di non operare in Italia e di non essere soggette alle normative europee, una posizione ritenuta insufficiente dall’Autorità.

Il Garante ha quindi disposto l’immediata limitazione del trattamento dei dati, avviando contestualmente un’istruttoria per verificare i rischi connessi alla gestione delle informazioni personali.

Le richieste del Garante per chiarire il trattamento dei dati

Il 28 gennaio 2025, il Garante aveva già inviato una richiesta di informazioni alle due società, evidenziando il rischio per la privacy di milioni di utenti italiani. In particolare, l’Autorità ha chiesto chiarimenti su:

• Tipologia di dati raccolti: Quali informazioni personali vengono acquisite attraverso il servizio DeepSeek?
• Origine dei dati: I dati provengono dagli utenti o da altre fonti, come il web scraping?
• Finalità del trattamento: Per quali scopi vengono utilizzate le informazioni personali?
• Base giuridica: Quali normative giustificano il trattamento dei dati?
• Localizzazione dei server: I dati sono conservati su server situati in Cina o in altri Paesi?

Le società hanno venti giorni per fornire una risposta esaustiva.

La questione del web scraping e i rischi per la privacy

Uno degli aspetti critici dell’indagine riguarda l’uso del web scraping, una tecnica che consente di raccogliere dati dai siti web senza il consenso degli utenti. Se confermata, questa pratica potrebbe rappresentare una grave violazione delle leggi europee sulla privacy, mettendo a rischio informazioni personali di persone inconsapevoli.

La sfida della regolamentazione dell’intelligenza artificiale

Il caso DeepSeek evidenzia le difficoltà legate alla regolamentazione dell’intelligenza artificiale in un contesto globale. Le tecnologie AI necessitano di grandi quantità di dati per migliorare le loro prestazioni, ma ciò deve avvenire nel rispetto delle normative sulla protezione delle informazioni personali. Il GDPR, in questo senso, stabilisce standard rigorosi che le aziende, anche quelle straniere, sono tenute a rispettare quando operano in Europa.

Inoltre, il caso sottolinea l’importanza di una cooperazione internazionale per garantire che i diritti alla privacy siano tutelati in ogni Paese in cui le aziende tecnologiche offrono i loro servizi.

Conclusioni: la protezione dei dati è una priorità

Con il provvedimento su DeepSeek, il Garante Privacy ha ribadito l’importanza di un controllo rigoroso sulle attività di trattamento dei dati personali. La rapida evoluzione dei servizi digitali e delle tecnologie AI richiede una vigilanza costante per prevenire abusi e garantire il rispetto dei diritti fondamentali degli utenti.

Questo episodio funge da monito per le aziende tecnologiche: la conformità alle normative sulla protezione dei dati non è un’opzione, ma un requisito essenziale per operare nei mercati regolamentati.

Leggi la nota del Garante Privacy.

Dal 31 gennaio al 3 febbraio al MiCo Centro Congressi, evento innovativo per la scuola

Si svolgerà a Milano, presso il MiCo Centro Congressi, il Next Gen AI Summit, il primo incontro di rilievo dedicato all’applicazione dell’Intelligenza Artificiale nel mondo dell’istruzione. Il vertice, che avrà luogo da venerdì 31 gennaio a lunedì 3 febbraio, è parte dell’iniziativa ministeriale “Scuola Futura”, promossa dal Ministero dell’Istruzione con l’obiettivo di analizzare e approfondire il potenziale delle nuove tecnologie nell’ambito educativo.

Questo evento, fortemente sostenuto dal Ministro dell’Istruzione Giuseppe Valditara, punta a favorire un confronto tra esperti di AI, docenti, dirigenti scolastici e rappresentanti del settore tecnologico. I partecipanti esploreranno le opportunità e le sfide legate all’uso di strumenti basati sull’intelligenza artificiale per migliorare i processi di apprendimento, personalizzare i percorsi didattici e potenziare l’inclusione scolastica.

Temi centrali del summit

Durante il summit saranno affrontati temi cruciali come l’etica nell’uso dei dati, la privacy degli studenti e l’impatto dell’automazione sull’insegnamento. Saranno inoltre presentati progetti pilota già attivi in alcune scuole italiane, dove l’AI viene impiegata per il supporto agli insegnanti e per il monitoraggio dei progressi degli studenti.

Tra le sessioni più attese, una tavola rotonda discuterà delle strategie per preparare i futuri cittadini a un mondo in cui la tecnologia sarà sempre più centrale. Previsti anche laboratori pratici per insegnanti e studenti, volti a dimostrare l’uso di software educativi di ultima generazione basati su intelligenza artificiale.

Una svolta per la didattica

L’iniziativa “Scuola Futura” mira a trasformare il panorama educativo italiano, introducendo nuove metodologie che rendano l’apprendimento più interattivo e stimolante. “Investire sulla formazione tecnologica è fondamentale per garantire ai nostri ragazzi gli strumenti per affrontare le sfide del futuro”, ha dichiarato Valditara in una recente intervista.

Il Next Gen AI Summit rappresenta un passo significativo per integrare l’innovazione digitale nel sistema scolastico, favorendo una maggiore sinergia tra mondo accademico e industria tecnologica.

Formazione per sfruttare le opportunità dell’IA e proteggere i diritti dei lavoratori.

Il Ministro Calderone sottolinea l’importanza di uno sviluppo umano-centrico della tecnologia e di politiche a sostegno dei lavoratori, mentre la Cassazione conferma il reato di stalking per le condotte di mobbing.

L’intelligenza artificiale (IA) sta trasformando rapidamente il mondo del lavoro, creando nuove opportunità ma anche rischi significativi per i lavoratori. Questo è stato al centro del dibattito durante il convegno “Le sfide dell’IA – La protezione dei dati nell’era del cambiamento”, organizzato il 29 gennaio 2025 alla Camera dei Deputati dal Garante Privacy. Il Ministro del Lavoro e delle Politiche Sociali, Marina Calderone, ha ribadito la necessità di uno sviluppo umano-centrico della tecnologia e di investimenti strategici nella formazione dei lavoratori per affrontare le nuove sfide.

IA e lavoro: il ruolo della formazione

“L’intelligenza artificiale non è l’inizio della fine. Può essere un supporto. Dobbiamo utilizzarla senza farci utilizzare da lei”, ha dichiarato il Ministro Calderone. Durante il suo intervento, ha sottolineato che la chiave per sfruttare al meglio l’IA risiede nella formazione continua e nel miglioramento delle competenze. In questa direzione, il Programma GOL (Garanzia di Occupabilità dei Lavoratori) è stato ampliato per includere percorsi formativi destinati ai settori più colpiti dalla crisi. L’obiettivo è quello di ridurre il disallineamento tra le competenze richieste dalle imprese e quelle possedute dai lavoratori, noto come “skill mismatch”.

Attualmente, il mercato del lavoro italiano è caratterizzato da una domanda crescente di profili qualificati, con 1,4 milioni di posti di lavoro disponibili, ma il 49,4% di queste posizioni risulta difficile da coprire a causa della carenza di competenze adeguate, secondo il bollettino Excelsior.

IA, lavoro e protezione dei diritti: il richiamo alla giurisprudenza

A rafforzare il quadro delle tutele per i lavoratori è intervenuta anche una recente sentenza della Corte di Cassazione. La Terza Sezione della Cassazione penale, con la sentenza n. 32770 del 2024, ha stabilito che le condotte di mobbing possono essere ricondotte al reato di stalking previsto dall’articolo 612 bis del codice penale. Questo verdetto rappresenta un passo avanti nel riconoscimento giuridico delle vessazioni sul luogo di lavoro, che possono aggravarsi con l’uso improprio delle tecnologie, tra cui sistemi di monitoraggio o algoritmi discriminatori.

Le opportunità e i rischi dell’IA nel mondo del lavoro

L’IA può migliorare la produttività, ridurre i tempi di lavoro e automatizzare compiti ripetitivi, liberando tempo per attività più strategiche e creative. Tuttavia, se mal gestita, potrebbe anche aggravare le disuguaglianze, accentuando le difficoltà per chi non ha accesso a strumenti formativi adeguati. Per evitare questi rischi, il Ministro Calderone ha evidenziato l’importanza di politiche pubbliche che promuovano sia lo sviluppo tecnologico che la protezione dei diritti dei lavoratori.

Un altro aspetto cruciale è la necessità di una governance internazionale dell’IA. Le linee guida stabilite durante i vertici G7 Lavoro, Occupazione e Privacy richiedono un approccio comune per garantire che l’introduzione delle nuove tecnologie rispetti i principi di equità, trasparenza e sostenibilità.

Il futuro del lavoro: un equilibrio tra tecnologia e umanità

Il messaggio emerso dal convegno alla Camera dei Deputati è chiaro: l’IA non deve essere temuta, ma governata e integrata responsabilmente nel contesto lavorativo. “Grandi opportunità ci attendono se sapremo incrociare domanda e offerta di lavoro”, ha affermato Calderone, indicando che solo attraverso un impegno condiviso tra istituzioni, imprese e lavoratori sarà possibile affrontare le sfide del futuro.

Investire nell’educazione e nella tutela dei lavoratori sarà essenziale per garantire un adattamento equo e sostenibile a questo nuovo scenario tecnologico. La capacità di innovare, formare e proteggere le persone diventa, quindi, il fattore chiave per una transizione digitale che rispetti i valori umani fondamentali.

Link Ministero del Lavoro e delle Politiche Sociali.

L’intelligenza artificiale come alleato nel lavoro del futuro: opportunità e sfide tra automazione, etica e responsabilità.

L’introduzione degli Agenti AI rappresenta una delle evoluzioni più dirompenti nel panorama lavorativo odierno, modificando profondamente il concetto stesso di lavoro, automazione e responsabilità. Questi sistemi, noti anche come “AI Agents”, combinano capacità di percezione, analisi dei dati e decision-making, aprendo nuove opportunità ma sollevando anche questioni legali e di tutela dei diritti.

Che cosa sono gli Agenti AI?

Gli Agenti AI sono una forma avanzata di intelligenza artificiale che va oltre i tradizionali chatbot o algoritmi lineari. Essi non si limitano a rispondere a comandi predefiniti, ma sono progettati per adattarsi e reagire autonomamente a situazioni variabili, raggiungendo obiettivi complessi grazie all’analisi in tempo reale dell’ambiente digitale in cui operano.

Ad esempio, in ambito aziendale, un agente AI può gestire interi processi produttivi, monitorare il flusso di lavoro e intervenire per ottimizzare le operazioni, riducendo al minimo gli errori umani. In settori come la logistica e la sanità, tali sistemi sono già in grado di analizzare enormi quantità di dati per prendere decisioni critiche, migliorando sia l’efficienza sia i tempi di risposta.

Impatti positivi sul lavoro e sull’efficienza organizzativa

L’introduzione di Agenti AI ha il potenziale di aumentare notevolmente l’efficienza dei processi lavorativi, portando benefici come:

• Automazione dei processi ripetitivi: riduzione del carico di lavoro per i dipendenti, che possono così concentrarsi su attività strategiche o creative.
• Miglioramento dell’analisi dei dati: gli agenti AI elaborano grandi volumi di informazioni più velocemente rispetto a un essere umano, fornendo insights utili per la presa di decisioni.
• Continuità operativa: questi sistemi possono operare 24 ore su 24, garantendo una maggiore produttività e tempi di risposta più rapidi.

Tuttavia, non mancano sfide e rischi legati all’integrazione di questi strumenti.

Sfide legali: responsabilità e privacy

Uno degli aspetti più complessi riguarda la responsabilità legale. Se un agente AI prende una decisione errata o causa danni, chi è il responsabile? Questo dilemma giuridico, noto come il problema della “responsabilità diffusa”, è ancora oggetto di dibattito. Le attuali normative non sempre forniscono risposte chiare in merito, lasciando un vuoto normativo che potrebbe portare a controversie legali.

Inoltre, gli Agenti AI raccolgono e analizzano enormi quantità di dati personali, sollevando questioni sulla privacy e sulla protezione delle informazioni sensibili. È fondamentale garantire che i dati siano gestiti in modo trasparente e sicuro, rispettando le normative vigenti, come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) in Europa.

Il Ministro del Lavoro, Marina Calderone, ha recentemente sottolineato l’importanza di uno sviluppo umano-centrico della tecnologia durante un convegno alla Camera dei Deputati, ribadendo che “l’intelligenza artificiale può essere un supporto, ma non dobbiamo farci utilizzare da essa”. Questa affermazione evidenzia la necessità di un approccio equilibrato che metta al centro i diritti e le competenze dei lavoratori.

Etica del lavoro e tutela dei diritti

L’etica occupa un ruolo cruciale nell’introduzione degli Agenti AI. È necessario evitare che questi strumenti sostituiscano completamente i lavoratori, generando disoccupazione tecnologica. Al contrario, l’obiettivo deve essere quello di supportare i lavoratori attraverso la formazione e il riposizionamento professionale.

Per affrontare queste sfide, sono fondamentali investimenti in formazione continua, come indicato nel Programma GOL (Garanzia di Occupabilità dei Lavoratori), che punta a ridurre il mismatch tra domanda e offerta di lavoro. Secondo i dati Excelsior, infatti, il 49,4% dei posti di lavoro disponibili è difficile da coprire a causa della carenza di competenze adeguate.

Verso un futuro integrato tra uomo e tecnologia

L’adozione degli Agenti AI può offrire grandi opportunità, ma solo se accompagnata da una strategia lungimirante che coinvolga imprese, istituzioni e lavoratori. È essenziale definire norme chiare sulla responsabilità, investire nella sicurezza dei dati e promuovere una cultura del lavoro che valorizzi la collaborazione tra esseri umani e intelligenza artificiale.

Come ha affermato il Ministro Calderone, “ci sono grandi opportunità se riusciremo a sfruttare l’incrocio tra domanda e offerta di lavoro”. Questa affermazione sottolinea l’importanza di una visione integrata che consideri sia gli aspetti tecnologici sia quelli umani.

Con il giusto equilibrio tra innovazione, formazione e diritti, gli Agenti AI possono rappresentare un alleato prezioso per il lavoro del futuro, contribuendo a creare un ecosistema più efficiente, sicuro e inclusivo.

L’intelligenza artificiale tra progresso e distorsione

L’intelligenza artificiale (IA) sta trasformando il mondo scientifico, accelerando la ricerca e migliorando la capacità di analisi dei dati. Tuttavia, esiste un problema critico che rischia di compromettere la validità e l’affidabilità delle scoperte: il bias nei modelli di IA. Questo fenomeno, se non controllato, può influenzare negativamente la ricerca scientifica, introducendo distorsioni nei dati, perpetuando pregiudizi e ostacolando il progresso della conoscenza.

Cosa si intende per bias nell’IA?

Il termine bias si riferisce a un pregiudizio sistematico nei dati o negli algoritmi che può portare a risultati distorti. Nell’IA, il bias può derivare da:

• Dati di addestramento incompleti o squilibrati: Se i dati utilizzati per addestrare un modello non sono rappresentativi di una realtà più ampia, l’algoritmo apprenderà schemi errati.
• Scelte metodologiche errate: Il modo in cui un modello viene progettato e sviluppato può introdurre distorsioni.
• Bias umano: Anche inconsapevolmente, chi sviluppa un sistema di IA può trasferire pregiudizi preesistenti nel modello.
• Struttura dell’algoritmo: Alcuni algoritmi, se non correttamente calibrati, possono amplificare squilibri presenti nei dati.

Gli effetti del bias nella ricerca scientifica

Il bias nei modelli di IA può avere conseguenze significative in diversi ambiti della ricerca:

1. Medicina e Scienze Biologiche

• Se i modelli di IA sono addestrati con dati provenienti da popolazioni non rappresentative, possono generare risultati non affidabili per altri gruppi. Ad esempio, alcuni algoritmi di diagnosi basati su immagini mediche hanno mostrato una precisione inferiore per pazienti di diverse etnie a causa della scarsa diversità nei dati di addestramento.
• Il bias può portare a discriminazioni nei trattamenti sanitari, riducendo l’efficacia delle cure per alcuni gruppi di pazienti.

2. Intelligenza Artificiale e Ricerca Sociale

• Nell’analisi dei dati sociali, il bias può influenzare studi su disuguaglianze economiche, criminalità e comportamento umano, portando a interpretazioni errate o fuorvianti.
• Gli algoritmi predittivi utilizzati in economia o sociologia possono amplificare stereotipi esistenti piuttosto che fornire analisi oggettive.

3. Scienze Ambientali e Modellistica del Clima

• Gli algoritmi utilizzati per prevedere il cambiamento climatico devono essere privi di distorsioni per garantire previsioni attendibili. Dati mancanti o modelli imperfetti possono alterare la comprensione dei fenomeni ambientali.

4. Fisica e Astronomia

• Se i modelli di IA utilizzati per analizzare grandi dataset cosmologici presentano bias, potrebbero compromettere la nostra comprensione dell’universo, portando a falsi positivi o interpretazioni errate di dati sperimentali.

Come mitigare il bias nell’IA scientifica?

Per ridurre il rischio di bias nei modelli di IA e garantire una scienza più equa e accurata, sono necessarie diverse strategie:

• Diversificazione dei dataset: È fondamentale utilizzare dati provenienti da fonti diverse per garantire una rappresentazione più ampia della realtà.
• Trasparenza e audit algoritmico: Gli algoritmi dovrebbero essere sottoposti a verifiche indipendenti per individuare e correggere eventuali distorsioni.
• Coinvolgimento di team multidisciplinari: Collaborazioni tra informatici, scienziati sociali, eticisti e altri esperti possono aiutare a identificare e correggere i bias.
• Miglioramento della regolamentazione: I governi e le istituzioni scientifiche dovrebbero stabilire linee guida chiare per l’uso responsabile dell’IA nella ricerca.

Conclusione

L’IA rappresenta una rivoluzione per il mondo scientifico, ma il rischio di bias deve essere affrontato con serietà per evitare che la tecnologia comprometta l’affidabilità delle ricerche. Solo attraverso un approccio etico e rigoroso sarà possibile garantire che l’IA diventi un valido strumento al servizio della conoscenza, senza distorsioni che possano minarne l’oggettività.

Con modelli avanzati come DeepSeek-R1 e DeepSeek-V3, l’azienda cinese punta sull’efficienza delle risorse per competere nel panorama globale dell’IA.

ondata nel 2023 e con sede a Hangzhou, nella provincia cinese di Zhejiang, DeepSeek è un’azienda emergente nel campo dell’intelligenza artificiale (IA), specializzata nello sviluppo di modelli linguistici di grandi dimensioni open source. La sua missione principale è rendere l’intelligenza artificiale generale (AGI) una realtà, concentrandosi sull’ottimizzazione delle risorse software per superare i limiti imposti dalle restrizioni sulle esportazioni di hardware avanzato verso la Cina.

Con un approccio innovativo e focalizzato sull’efficienza, DeepSeek si sta rapidamente affermando come un attore chiave nel panorama globale dell’IA, dimostrando che la creatività e la competenza possono sopperire alla carenza di risorse tecnologiche di punta.

Un modello rivoluzionario: DeepSeek-R1

Uno dei contributi più significativi di DeepSeek è DeepSeek-R1, un modello open source che ha dimostrato di superare i principali concorrenti globali, tra cui OpenAI o1, in benchmark di matematica e ragionamento. Questo modello rappresenta una pietra miliare per l’azienda, evidenziando come l’ottimizzazione delle risorse computazionali possa competere con infrastrutture più avanzate.

“DeepSeek-R1 è un esempio di come l’ingegnosità nell’utilizzo delle risorse software possa sfidare i limiti tecnologici,” affermano i portavoce dell’azienda. Questo risultato è stato ottenuto grazie a un approccio che massimizza l’efficienza dei modelli, riducendo la dipendenza da hardware avanzato. L’impatto di questo modello non si limita solo al settore accademico, ma apre anche nuove opportunità per applicazioni pratiche nell’ambito della ricerca e dell’industria.

DeepSeek Coder: potenziamento della programmazione con l’IA

Un altro fiore all’occhiello dell’azienda è DeepSeek Coder, una serie di modelli linguistici progettati per supportare la programmazione. Addestrato su un volume impressionante di 2 trilioni di token, con una composizione dell’87% di codice e il 13% di linguaggio naturale in inglese e cinese, DeepSeek Coder è ottimizzato per offrire prestazioni di alto livello nel completamento del codice e nell’infill.

Supportando oltre 80 linguaggi di programmazione, questo modello consente agli sviluppatori di lavorare con una finestra di contesto di ben 16.000 token, rendendolo uno strumento avanzato per progetti complessi. Gli sviluppatori hanno elogiato le sue capacità di generare soluzioni personalizzate e di migliorare l’efficienza dei team di programmazione in vari settori tecnologici.

DeepSeek-V3: velocità e prestazioni ai massimi livelli

Nel gennaio 2025, DeepSeek ha presentato DeepSeek-V3, un modello che rappresenta un significativo passo avanti rispetto alle versioni precedenti. Questo modello si distingue per la sua velocità di inferenza, un aspetto cruciale per le applicazioni in tempo reale e per le infrastrutture a risorse limitate.

Le valutazioni condotte hanno rivelato che DeepSeek-V3 non solo supera altri modelli open source, ma offre prestazioni comparabili ai principali modelli closed source, dimostrando ancora una volta che la combinazione di innovazione e ottimizzazione può colmare il divario tecnologico.

Un approccio basato sull’efficienza

Il successo di DeepSeek può essere attribuito alla sua attenzione all’ottimizzazione software e alla gestione intelligente delle risorse disponibili. In un contesto globale in cui le restrizioni commerciali e tecnologiche rappresentano un ostacolo significativo, l’azienda si è distinta per la capacità di fare di più con meno, sfruttando al massimo le infrastrutture esistenti.

Questo approccio ha permesso a DeepSeek di emergere come leader nel settore dell’IA open source, attirando l’interesse non solo della comunità scientifica, ma anche di aziende e istituzioni che cercano soluzioni innovative a costi competitivi.

DeepSeek e il futuro dell’IA

La visione di DeepSeek è ambiziosa: contribuire alla realizzazione di un’intelligenza artificiale generale (AGI) che possa rivoluzionare ogni aspetto della società. Con modelli come DeepSeek-R1, DeepSeek Coder e DeepSeek-V3, l’azienda sta dimostrando che è possibile competere con i giganti globali anche in un contesto di risorse limitate.

Come sottolineato dagli esperti, il modello di sviluppo adottato da DeepSeek potrebbe rappresentare un punto di svolta per l’intero settore dell’IA, aprendo la strada a un’innovazione più inclusiva e accessibile.