Sovranità dell’Intelligenza Artificiale nel Regno Unito: Le Nuove Direttive dopo la Ristrutturazione del DSIT

La recente abolizione del Department for Science, Innovation and Technology (DSIT) ha generato incertezze riguardo le future ambizioni del Regno Unito nel campo dell’intelligenza artificiale (IA). La nomina di Kanishka Narayan a ministro per l’IA garantisce una rappresentanza a livello di Gabinetto, ma il trasferimento delle responsabilità del DSIT ad altri ministeri solleva interrogativi sulla capacità del governo di gestire in modo coordinato infrastrutture, investimenti e adozione nel settore pubblico, elementi cruciali per il raggiungimento degli obiettivi prefissati.

Recenti indagini parlamentari su contratti IA nel settore pubblico hanno messo in evidenza la necessità di rafforzare il controllo sulle operazioni di IA e sulla continuità dei servizi. Dopo un periodo incentrato sulla rapidità di adozione, il passo successivo è rappresentato dal controllo operativo dei sistemi utilizzati nei servizi pubblici. La sovranità dell’IA non si limita alla localizzazione dei dati; sebbene la residenza dei dati sia fondamentale in settori come sanità, difesa e pubblica amministrazione, la vera misura della sovranità è la capacità di un’organizzazione di comprendere e governare i propri sistemi, garantendo la continuità anche in caso di cambiamento di fornitore o contratto.

Le istituzioni devono essere in grado di comprendere il funzionamento dei loro sistemi, stabilire quali dati possono essere utilizzati dai modelli, spostare carichi di lavoro o introdurre nuovi modelli 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 sfida consiste nel decidere quali dipendenze siano accettabili senza compromettere sicurezza, fiducia pubblica o continuità del servizio.

Per molti carichi di lavoro pubblici, un modello specifico per il compito, eseguito in un ambiente controllato, può risultare più vantaggioso rispetto a un grande modello generico. Modelli specializzati possono essere adattati ai dati dell’organizzazione, testati nelle condizioni operative e governati in base alle conseguenze di eventuali errori. Tecnologie aperte e portabili possono consentire l’esecuzione dei modelli su infrastrutture diverse, l’analisi del comportamento dei sistemi e la sostituzione di componenti quando emergono opzioni migliori. Tuttavia, la sovranità richiede anche infrastrutture sicure, team qualificati e regole di governance chiare.

Il mercato dell’IA evolve rapidamente: modelli, prezzi, regolazioni e accesso possono cambiare in pochi mesi. Costruire servizi attorno a un singolo fornitore proprietario limita la capacità di trarre vantaggio dai progressi. Il Regno Unito vanta università solide, ricercatori esperti e imprese di IA in crescita, insieme a investimenti pubblici in capacità di calcolo. Il passo successivo è collegare queste risorse a una domanda sostenuta nel settore pubblico, dove la sovranità ha un valore pratico significativo.

Non è necessario scegliere un campione nazionale né escludere aziende internazionali. Regole di procurement che richiedano portabilità, testabilità indipendente e la possibilità di esecuzione in infrastrutture controllate 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, fornendo alle aziende nazionali un percorso dalla sperimentazione al dispiegamento su larga scala, incentivando partnership in cui conoscenza e autorità operativa rimangono 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 cruciali, affinché le ambizioni sull’IA possano resistere ai cambiamenti di dipartimenti, fornitori e tecnologie.