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Da domani 2 agosto scattano gli obblighi sull'intelligenza artificiale generativa previsti dall'AI Act, la prima al mondo in materia, che detta norme sullo sviluppo, l'immissione sul mercato e l'uso dei sistemi di IA. Le norme riguardano i modelli di IA per finalità generali (Gpai), in particolare quelli con rischi sistemici come Gpt-4 di OpenAI, Gemini di Google e Grok di xAI. Questo set di regole, originariamente non previsto nella proposta della Commissione europea, è stato introdotto in corso d'opera davanti all'esplosione di ChatGpt.
Secondo la legge europea, i fornitori di modelli Gpai, compresi quelli open-source, devono adempiere a due principali obblighi, in materia di trasparenza e di copyright, prima di immettere i modelli sul mercato Ue. Obblighi aggiuntivi sono previsti per i fornitori di modelli Gpai più potenti, in particolare quelli che presentano rischi sistemici, come rischi per i diritti fondamentali, la sicurezza e la potenziale perdita di controllo sul modello. I fornitori dovranno notificare immediatamente all'Ufficio europeo IA i modelli Gpai a rischio sistemico da immettere sul mercato Ue. L'AI Act, entrato in vigore il 2 agosto 2024, prevede un'attuazione a scaglioni delle disposizioni. Le prime ad essere applicabili, dal 2 febbraio, sono quelle riguardanti le pratiche vietate, tra cui il riconoscimento facciale, le tecniche manipolative e il punteggio sociale.
Le regole sui modelli Gpai sono dettagliate dal Codice di buone pratiche, uno strumento di adesione volontaria elaborato da esperti indipendenti e validato dalla Commissione e dagli Stati membri. I fornitori che sottoscrivono e aderiscono al Codice beneficeranno di una riduzione degli oneri e di una maggiore certezza del diritto. Per assistere i fornitori, l'esecutivo Ue ha pubblicato anche delle linee guida che chiariscono chi deve rispettare gli obblighi. I modelli Gpai sono definiti come quelli addestrati con oltre 10^23 Flop e in grado di generare linguaggio. Inoltre, la Commissione ha pubblicato un modello per aiutare i fornitori a riassumere i dati utilizzati per addestrare i loro modelli.
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