di Giuseppe Aquino e Paola Consonni Il contesto Sul mercato esistono tantissime piattaforme software per…
Intelligenza artificiale (IA), come tutelare la propria privacy dai sistemi di ‘raccolta dati’
Il contesto
Negli ultimi anni, il termine “data harvesting” è diventato sempre più comune nei discorsi tecnologici, specialmente quando si parla di intelligenza artificiale e machine learning. Ma cosa significa esattamente e perché è così cruciale per l’addestramento degli algoritmi?
Cos’è il Data Harvesting?
Il data harvesting, o raccolta dei dati, è il processo di estrazione di grandi quantità di dati da varie fonti per analizzarli e utilizzarli in diverse applicazioni. Questi dati possono provenire da molteplici canali, come siti web, social media, dispositivi IoT, transazioni commerciali, e persino sensori ambientali. Il fine ultimo è creare dataset che possano essere utilizzati per addestrare algoritmi di machine learning, che a loro volta alimentano applicazioni come la previsione del tempo, il riconoscimento delle immagini, il processamento del linguaggio naturale e molto altro.
Perché il Data Harvesting è cruciale per il Machine Learning e in generale per l’intelligenza artificiale?
Gli algoritmi di “machine learning” si basano su grandi quantità di dati per apprendere modelli e fare previsioni accurate. Senza dati di alta qualità, questi algoritmi non potrebbero sviluppare le capacità necessarie per realizzare i loro compiti in modo efficiente. Il data harvesting fornisce il “carburante” necessario per questo processo. I dati raccolti devono essere caratterizzati da:
- Varietà dei dati: Per addestrare un algoritmo in modo che possa generalizzare bene, è necessario raccogliere dati da una varietà di fonti. Questo aiuta l’algoritmo a riconoscere e comprendere diversi contesti e situazioni.
- Volume dei dati: Più dati un algoritmo può analizzare, meglio può riconoscere i modelli e fare previsioni accurate. Un grande volume di dati consente inoltre di ridurre il rumore e migliorare l’accuratezza del modello.
- Veridicità dei dati: La qualità dei dati è fondamentale. Dati accurati e puliti permettono agli algoritmi di apprendere correttamente, evitando errori e migliorando le prestazioni.
Tecniche di Data Harvesting
Le tecniche di raccolta dei dati variano in base alla fonte dei dati e all’uso previsto. Alcune delle tecniche più comuni includono:
- Web Scraping: Estrazione automatica di dati da siti web utilizzando bot e software dedicati.
- APIs (Application Programming Interfaces): Utilizzo di interfacce di programmazione per raccogliere dati direttamente dalle piattaforme online.
- Sensor Networks: Raccolta di dati da sensori collegati a reti IoT, come telecamere di sorveglianza, termostati intelligenti e dispositivi indossabili.
- Crowdsourcing: Raccolta di dati tramite contributi volontari da parte di un gran numero di persone, spesso utilizzando piattaforme online.
Implicazioni etiche e legali
Sebbene il data harvesting sia essenziale per il progresso del machine learning, solleva anche importanti questioni etiche e legali. La privacy dei dati è una delle preoccupazioni principali. Gli utenti devono essere consapevoli di come i loro dati vengono raccolti e utilizzati, e devono avere il controllo su di essi. Leggi come il GDPR (General Data Protection Regulation) nell’Unione europea sono state implementate per proteggere i diritti degli utenti e garantire che il data harvesting sia effettuato in modo etico e trasparente.
Come difendersi
Un inizio di difesa può essere effettuato con i seguenti strumenti:
ChatGPT
- Dal sito web, accedi al tuo account.
- Fai clic sull’icona circolare nell’angolo in alto a destra.
- Vai a Impostazioni → Controlli dei dati.
- Disattiva “Migliora il modello per tutti.”
- OpenAI afferma che, scegliendo questa opzione, “le nuove conversazioni con ChatGPT non saranno utilizzate per addestrare i nostri modelli”.
Per maggiori informazioni: puoi cliccare qui.
Chatbot
- Claude: non usa le tue conversazioni per il re-training, anche nella versione gratuita. Per maggiori informazioni clicca qui.
- DuckDuckGo: Motore di ricerca privacy-focused che ha lanciato chatbot altrettanto privacy-focused. Disponibili gratuitamente solo alcuni modelli LLM minori. Per maggiori informazioni clicca qui.
Meta
- Vai alla pagina Impostazioni nell’app di Instagram o Facebook.
- Clicca sull’immagine del profilo in alto a destra.
- Clicca su “Impostazioni e privacy” → “Impostazioni.”
- Digita nella barra di ricerca “Informativa sulla privacy.”
- Clicca su “diritto di opposizione.”
- Inserisci il tuo paese di residenza, il tuo indirizzo email e fornisci una ragione su “come questo trattamento impatta su di te.”
- Testo suggerito:
- “Non do il mio consenso affinché Meta utilizzi le immagini, il video, i testi, gli audio o qualsiasi contenuto multimediale da me caricato su Instagram/Facebook, per qualsiasi uso relativo all’intelligenza artificiale ai sensi della normativa europea raccolta nel Regolamento Generale per la protezione dei dati (GDPR).”
- Meta afferma che “esaminerà le richieste di opposizione in conformità con le leggi pertinenti sulla protezione dei dati”.
Il Futuro del Data Harvesting
Con l’avanzare della tecnologia, le tecniche di data harvesting diventeranno sempre più sofisticate. L’adozione dell’intelligenza artificiale e del machine learning continuerà a crescere, rendendo la raccolta e la gestione dei dati ancora più cruciali. Le aziende e le organizzazioni dovranno bilanciare l’innovazione con la responsabilità etica per garantire che il progresso tecnologico vada di pari passo con il rispetto dei diritti umani e delle normative legali.
Conclusioni
In conclusione, il data harvesting è la linfa vitale del machine learning. Senza di esso, l’innovazione nel campo dell’intelligenza artificiale sarebbe notevolmente limitata.
Man mano che aumenta la consapevolezza riguardo il valore intrinseco dei dati personali, risulta sempre più complesso mantenere il controllo su di essi. Tuttavia, adottando le strategie giuste e rimanendo informati, è possibile salvaguardare la propria privacy nell’ambito digitale e scegliere consapevolmente con chi e con quali compagnie condividere i propri dati.
Quello che si è proposto sui browser anni fa con l’avvento di internet e successivamente con i social, ovvero la necessità di scegliere strumenti che tutelino la privacy, si sta riproponendo per la raccolta dei dati dell’IA: occorre prestare la dovuta attenzione affinchè si possa attingere il meglio dagli strumenti disponibili tutelando, nel contempo, la propria privacy.
In fondo il web non può essere un “all you can eat” ma richiede anche nell’ambito delle nuove tecnologie di IA un’attenzione e regolamentazione particolari.
Fonti:
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