Intelligenza artificiale, Garante privacy

Intelligenza artificiale: il Garante privacy scrive a Parlamento e Governo. Necessario individuare Autorità di vigilanza indipendenti e imparziali.

Il Garante per la protezione dei dati personali possiede i requisiti di competenza e indipendenza necessari per attuare il Regolamento europeo sull’intelligenza artificiale coerentemente con l’obiettivo di un livello elevato di tutela dei diritti fondamentali.

È quanto scrive il Presidente, Pasquale Stanzione, in una segnalazione inviata nei giorni scorsi ai Presidenti di Senato e Camera e al Presidente del Consiglio.

La recente approvazione dell’AI Act da parte del Parlamento europeo – spiega il Presidente dell’Autorità – “impone agli Stati membri alcune scelte essenziali sulle norme di adeguamento degli ordinamenti interni”.

L’incidenza dell’IA sui diritti suggerisce di attribuirne la competenza ad Autorità caratterizzate da requisiti d’indipendenza stringenti, come le Authority per la privacy, anche in ragione della stretta interrelazione tra intelligenza artificiale e protezione dati e della competenza già acquisita in materia di processo decisionale automatizzato.

L’AI Act – ricorda il Garante – si fonda sull’articolo 16 del Trattato sul funzionamento dell’Unione europea, che è la base giuridica della normativa di protezione dei dati, e lo stesso Regolamento sull’intelligenza artificiale prevede il controllo delle Autorità di protezione dei dati personali su processi algoritmici che utilizzino dati personali.

La sinergia tra le due discipline e la loro applicazione da parte di un’unica Autorità è quindi determinante per l’effettività dei diritti e delle garanzie sanciti – conclude Stanzione – suggerendo in proposito una riflessione a Parlamento e Governo.

Segnalazione al Parlamento e al Governo sull'Autorità per l'i. a.

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Intelligenza artificiale e sicurezza lavoro

Innovazione: ENEA, intelligenza artificiale per una maggiore sicurezza sul lavoro.

ENEA ha sviluppato nuovi strumenti basati sull’intelligenza artificiale per misurare e migliorare sicurezza ed efficienza nei luoghi di lavoro. I primi test sono stati condotti con risultati positivi in due contesti lavorativi diversi, una multinazionale farmaceutica e un’azienda italiana di lavorazione dei metalli.

La ricerca

La ricerca è stata pubblicata sulla rivista internazionale Journal of Industrial Information Integration e rientra nel progetto internazionale “Human-Centred Safety Crowd-Sensitive Indicators”, al quale hanno partecipato ENEA (coordinamento), Sapienza Università di Roma, Middlesex University di Londra, l’azienda Human Factors Everywhere e Inail che ha finanziato la quota italiana.

“La metodologia e gli strumenti software che abbiamo sviluppato sono pensati per garantire l’efficienza e la sicurezza nelle imprese moderne dove i processi produttivi prevedono l’interazione tra persone, strumentazione fisica e componenti tecnologiche, tra cui robot, droni, software e sensori.

In gergo tecnico, ci riferiamo a sistemi cyber-socio-tecnici”, spiega Antonio De Nicola, ricercatore del Laboratorio ENEA di Analisi e protezione delle infrastrutture critiche e coautore dello studio insieme alla collega Maria Luisa Villani, Francesco Costantino, Andrea Falegnami e Riccardo Patriarca di Sapienza Università di Roma, Mark Sujan di Human Factors Everywhere e John Watt della Middlesex University.

Il team di esperti ha definito un nuovo indicatore di resilienza per cogliere il disallineamento tra procedure formali (Work-As-Imagined) e lavoro concretamente svolto dagli operatori in fabbrica e nei cantieri (Work-As-Done). “Spesso efficienza e sicurezza sono messi a rischio da questo disallineamento, in quanto nella realtà esistono più modi di ‘vedere’ lo stesso processo lavorativo e può succedere che i lavoratori possano cambiare, per necessità, quanto stabilito dal protocollo. Ma molti di questi cambiamenti possono essere potenzialmente pericolosi se si è, ad esempio, in una centrale elettrica o in un cantiere edile”, sottolinea De Nicola,

Per stimare questo indicatore, è stata sviluppata una metodologia parzialmente automatizzata basata su questionari ‘dinamici’, per cogliere le differenze tra Work-As-Imagined e Work-As-Done, e sull’intelligenza artificiale, per analizzare e quantificare il gap tra queste due modalità lavorative.

Nell’azienda di produzione di semilavorati in alluminio, l’indicatore ha permesso di individuare la tipologia di funzioni da monitorare con più attenzione per garantire ai lavoratori una maggiore sicurezza. Nell’impianto di produzione farmaceutica, invece, sono state evidenziate anche le principali azioni da intraprendere per migliorare l’efficienza delle operazioni.

“A volte il disallineamento tra procedure lavorative formali e il lavoro concreto sono ‘deprecabili’ per il mancato rispetto delle procedure di sicurezza, mentre altre volte il completamento di un processo lavorativo richiede effettivamente che i lavoratori si discostino dai protocolli formali. In ogni caso questa diversità di prospettive può causare tensioni organizzative nell’intero sistema e portare a un basso livello di prestazione o, addirittura, a incidenti legati al mancato rispetto delle procedure di sicurezza”, conclude il ricercatore ENEA.

Fonte: ENEA

Intelligenza Artificiale servizi sanitari nazionali

Decalogo per la realizzazione di servizi sanitari nazionali attraverso sistemi di Intelligenza Artificiale – settembre 2023. Garante Privacy

Le basi giuridiche del trattamento

Il trattamento di dati sulla salute da parte di soggetti che perseguono compiti di interesse pubblico deve necessariamente fondarsi sul diritto dell’Unione o degli Stati membri, che deve essere proporzionato alla finalità perseguita, rispettare l’essenza del diritto alla protezione dei dati e prevedere misure appropriate e specifiche per tutelare i diritti fondamentali e gli interessi dell’interessato (art. 9, par. 2, lett. g) del Regolamento; cfr. sul punto sentenza della Corte Costituzionale n. 20 del 2019).

Tale disposizione ha trovato attuazione nell’art. 2-sexies del Codice, in base al quale i trattamenti delle particolari categorie di dati tra cui rilevano quelli sulla salute sono ammessi solo qualora siano previsti dal diritto dell’Unione europea ovvero, nell’ordinamento interno, da disposizioni di legge o di regolamento o da atti amministrativi generali che specifichino i tipi di dati che possono essere trattati, le operazioni eseguibili e il motivo di interesse pubblico rilevante, nonché le misure appropriate e specifiche per tutelare i diritti fondamentali e gli interessi dell’interessato.

IA

L’elaborazione di dati sulla salute attraverso tecniche di IA richiama i concetti di profilazione e di decisioni sulla base di processi automatizzati con riferimento ai quali si rappresenta che, nell’ambito dei trattamenti svolti per motivi di interesse pubblico, l’uso di tali strumenti è consentito solo se espressamente previsto dal diritto degli Stati membri, nel rispetto di misure adeguate a tutela dei diritti, delle libertà e dei legittimi interessi degli interessati (considerando 71 e art. 22, par. 4, del Regolamento).

Pertanto, in base al combinato disposto delle disposizioni sopra richiamate, operata una preliminare valutazione in ordine alla necessità di tali trattamenti1, è necessario che gli stessi siano previsti da uno specifico quadro normativo avente le caratteristiche sopra richiamate.

A tale riguardo, si ricorda che in base all’art. 36, par. 4 del Regolamento, gli Stati membri consultano l’Autorità di controllo durante l’elaborazione di un atto legislativo o di misura regolamentare che prevede il trattamento di dati personali. Ciò, anche la fine di supportare gli stessi nella predisposizione di una base giuridica del trattamento chiara e precisa e prevedibile per le persone che vi sono sottoposte, in conformità alla giurisprudenza della Corte di giustizia dell’Unione europea e della Corte europea dei diritti dell’uomo (considerando 41 del Regolamento)

Decalogo per la realizzazione di servizi sanitari nazionali attraverso sistemi di Intelligenza Artificiale – Garante Privacy.
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