Rivoluzione IA: come la nuova normativa europea cambierà la creatività digitale

Intelligenza Artificiale e Proprietà Intellettuale: Sfide e Opportunità

L’impiego dell’intelligenza artificiale (IA) nelle attività creative, come la stesura di testi e la generazione di immagini, solleva complessi problemi legati alla proprietà intellettuale (PI). Per apprezzare appieno le ricadute giuridiche di queste tecnologie, è fondamentale analizzare i meccanismi tecnici sottostanti e individuare i momenti in cui possono verificarsi violazioni di copyright. Questo articolo analizzerà i principali modelli utilizzati dall’IA generativa, evidenziando potenziali punti critici legati alla PI e le misure per mitigare tali rischi.

Attività Generativa Realizzata con l’IA

L’attività creativa realizzata tramite IA, quale la composizione di testi e immagini, si affida a modelli complessi e algoritmi avanzati per produrre risultati che appaiono umani. Se chiediamo a un sistema IA di produrre un testo, come una poesia, un saggio, un articolo divulgativo o un riassunto, il risultato sembra creare l’illusione di essere stato scritto da un uomo. Tuttavia, tale creazione avviene attraverso algoritmi basati su dati appresi durante la fase di addestramento, che tentano di replicare in modo probabilistico e imitativo una risposta che “suoni umana”.

Uno dei meccanismi adottati dall’IA per generare contenuti testuali è il feed forward. Mediante questa tecnica, il sistema dell’IA sceglie le parole da inserire relazionandole al tema richiesto attraverso valutazioni probabilistiche. Precisamente, seleziona le parole che, in termini statistici, avrebbero la maggiore probabilità di comparire se il testo fosse stato scritto da un umano, prelevandole da una vasta mole di testi usati in fase di training. Quest’approccio nel machine learning è soprannominato “stochastic parrot” per illustrare che, sebbene i modelli di linguaggio avanzati possano generare testi plausibili, non comprendono il significato delle frasi create.

Rischio di Violazione di Opere Preesistenti

Il rischio di plagio di opere preesistenti è intrinseco e sistematico nell’uso di sistemi IA, soprattutto per la generazione di testi. Dietro ogni contenuto creato dall’IA, ci sono sempre opere preesistenti dall’uomo, coperte da diritto d’autore, usate per addestrare l’algoritmo e generare i token impiegati dall’IA nei suoi output.

Gli sviluppatori di sistemi IA, consapevoli dei rischi legati alla generazione di testi, implementano alcune misure per ridurre il rischio di plagio. In primo luogo, l’algoritmo non sceglie sempre la parola con la massima probabilità, ma talvolta opta per la seconda o terza scelta più probabile, ad un certo costo in termini di precisione e coerenza della risposta generata. Inoltre, alcune piattaforme di generazione di testi integrano software anti-plagio per verificare la somiglianza dei contenuti generati rispetto ai testi preesistenti.

I Sistemi di IA che Generano Immagini

Quando si tratta di analizzare i sistemi IA che creano immagini, essi si avvalgono di diverse tecnologie, comprese le reti Generative Adversarial Network (GAN). Introdotte per la prima volta nel 2014 da Ian Goodfellow, le GAN impiegano due moduli, un “generator” e un “discriminator”: il primo produce nuove immagini mixando quelle preesistenti, mentre il secondo verifica la qualità e la fedeltà delle immagini, selezionando quelle che un essere umano giudicherebbe creativamente valide.

Le GAN sono state per anni il modello dominante di IA per la creazione di immagini. Tuttavia, recentemente, stanno emergendo altri modelli generativi come i Diffusion Models per la creazione di immagini sintetiche. Questi elaborano nuove immagini modificando casualmente un set iniziale di dati. Anche per le immagini, il rischio di plagio resta elevato, poiché tali sistemi non possono creare immagini completamente nuove senza riferimenti a immagini preesistenti.

Regolamento Europeo sull’Intelligenza Artificiale

L’entrata in vigore del Regolamento europeo sull’Intelligenza Artificiale (AI Act) il 13 marzo 2024 rappresenta un importante passo normativo per affrontare queste sfide. La sezione V della normativa concentra l’attenzione sui General Purpose AI Model (GPAI) e introduce dei requisiti di aderenza alle leggi comunitarie in materia di diritto d’autore. L’articolo 53 dell’AI Act fa riferimento all’articolo 4.3 della Direttiva (UE) 2019/1970, che permette ai detentori dei diritti d’autore di chiedere l’esclusione dei loro lavori dall’estrazione di testo e dati per finalità commerciali. Questo articolo cerca di equilibrare gli interessi degli autori con le esigenze di sviluppo dell’IA.

Inoltre, il secondo comma dell’articolo 53 introduce una deroga per i fornitori di GPAI dagli obblighi di documentazione se i modelli sono rilasciati a condizioni aperte e libere, salvo pericolose rischiosità sistemiche. Questa misura incoraggia l’innovazione pur mantenendo un controllo sui potenziali rischi.

Bullet Executive Summary

L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando i confini della creatività e della proprietà intellettuale, aprendo nuove questioni e sfide. La capacità dell’IA di generare autonomamente testi e immagini necessita di un’analisi critica delle normative esistenti. L’approvazione del Regolamento europeo sull’Intelligenza Artificiale segnala un passo significativo verso l’armonizzazione delle norme sull’IA in Europa, ma sarà compito degli Stati membri attuare efficacemente queste direttive.

Nozione base di intelligenza artificiale correlata al tema principale dell’articolo: L’IA generativa utilizza modelli avanzati di machine learning per creare contenuti che imitano quelli prodotti dagli esseri umani. Questi modelli si basano su algoritmi che analizzano grandi quantità di dati per identificare pattern e generare output plausibili.

Nozione avanzata di intelligenza artificiale applicabile al tema dell’articolo: Le reti Generative Adversarial Network (GAN) sono un esempio avanzato di IA generativa. Le GAN utilizzano due reti neurali in competizione tra loro per migliorare continuamente la qualità delle immagini generate. Questo processo di adversarial training permette di creare immagini che sono sempre più realistiche e difficili da distinguere da quelle create da esseri umani.

In conclusione, l’evoluzione dell’IA e la sua integrazione nel processo creativo umano richiedono un approccio equilibrato e flessibile. È essenziale promuovere l’innovazione tecnologica senza sacrificare i principi fondamentali della proprietà intellettuale. La collaborazione tra professionisti del diritto, legislatori e sviluppatori di IA sarà determinante per garantire che l’IA diventi uno strumento di potenziamento della creatività umana, anziché una minaccia per essa.