In Breve
- Qual è l'impatto dell'abolizione del DSIT sulla sovranità dell'IA nel Regno Unito?
- L'abolizione del DSIT solleva interrogativi sulla capacità del governo di coordinare infrastrutture e investimenti necessari per le ambizioni in materia di IA.
- Cosa significa sovranità dell'IA?
- La sovranità dell'IA si riferisce alla capacità di un'organizzazione di comprendere e governare i sistemi di IA, garantendo la continuità anche in caso di cambiamenti nei fornitori.
- Quali sono le sfide per le istituzioni pubbliche riguardo all'IA?
- Le istituzioni devono sviluppare competenze interne e mantenere il controllo sui sistemi di IA per garantire sicurezza e continuità del servizio.
L’abolizione del Department for Science, Innovation and Technology (DSIT) ha creato incertezze sulle future ambizioni del Regno Unito in materia di intelligenza artificiale (IA). La recente nomina di Kanishka Narayan a ministro per l’IA offre una voce dedicata a livello di Gabinetto, ma il trasferimento delle responsabilità del DSIT ad altri dicasteri solleva interrogativi sulla capacità del governo di coordinare infrastrutture, investimenti e adozione nel settore pubblico necessari per raggiungere tali obiettivi.
Recenti verifiche parlamentari su contratti AI critici nel settore pubblico hanno messo in evidenza la necessità di rafforzare il controllo sulle operazioni di IA e sulla continuità dei servizi. Dopo una fase iniziale focalizzata sulla rapidità di adozione, il passo successivo è rappresentato dal controllo operativo dei sistemi impiegati nei servizi pubblici.
La sovranità dell’IA va oltre la semplice localizzazione dei dati. Sebbene la residenza dei dati sia cruciale in settori come la sanità, la difesa e la pubblica amministrazione, la misura più significativa della sovranità è la capacità di un’organizzazione di comprendere il sistema, governarne l’uso e garantirne la continuità anche in caso di cambiamento del fornitore o del contratto.
Le istituzioni devono essere in grado di conoscere il funzionamento dei loro sistemi, stabilire quali dati un modello può utilizzare, spostare carichi di lavoro o introdurre un nuovo modello senza dover ricostruire l’intero servizio. È essenziale disporre di competenze interne sufficienti per mantenere l’operatività senza dipendere da un unico fornitore.
Non è necessario replicare ogni livello della catena tecnologica a livello nazionale, ma è fondamentale avere un controllo prevedibile sui servizi essenziali. La scelta da fare è quella di stabilire quali dipendenze siano accettabili senza compromettere la sicurezza, la fiducia pubblica o la continuità del servizio.
Per molti carichi di lavoro pubblici, un modello adeguato al compito, eseguito in un ambiente controllato, può risultare più utile di un grande modello generico. Modelli specializzati possono essere adattati ai dati dell’organizzazione, testati nelle condizioni operative e governati in funzione delle conseguenze di un errore.
Tecnologie aperte e portabili possono consentire l’esecuzione dei modelli su infrastrutture diverse, analizzando il comportamento dei sistemi e sostituendo componenti quando emergono opzioni migliori. Tuttavia, ciò non garantisce da solo la sovranità, che richiede anche infrastrutture sicure, team qualificati e regole di governance chiare.
Il mercato dell’IA si evolve rapidamente: modelli, prezzi, regolazione e accesso possono cambiare in pochi mesi. Pertanto, costruire servizi attorno a un singolo fornitore proprietario limita la capacità di beneficiare del progresso. Il Regno Unito dispone di università solide, ricercatori esperti, imprese AI in crescita e investimenti pubblici in capacità di calcolo; il passo successivo è collegare questi asset a una domanda sostenuta nel settore pubblico, dove la sovranità ha un valore pratico maggiore.
Non è necessario scegliere un campione nazionale né escludere aziende internazionali. Regole di procurement che richiedano portabilità, testabilità indipendente e la possibilità di esecuzione nell’infrastruttura controllata dal cliente possono creare mercati competitivi in cui gli enti pubblici mantengono il controllo sui sistemi che acquistano.
Questo approccio può offrire opzioni sovrane credibili a ospedali, enti locali e dipartimenti governativi, dando alle aziende nazionali un percorso dalla sperimentazione al dispiegamento su larga scala. Ciò incentiva partnership in cui conoscenza e autorità operativa restano in capo alle istituzioni responsabili del servizio.
La ristrutturazione del DSIT rappresenta un’opportunità per chiarire l’obiettivo nazionale: la strategia sarà efficace se consentirà alle istituzioni pubbliche di utilizzare la migliore tecnologia disponibile mantenendo un controllo significativo sui sistemi che contano, in modo che le ambizioni sull’IA possano resistere al mutare di dipartimenti, fornitori e tecnologie.
