Autobus digitale dell'UE e intelligenza artificiale: quanta legislazione speciale può tollerare l'ordinamento europeo sui dati?

Cosa cambierebbe realmente l'autobus digitale dell'UE

Il previsto omnibus digitale dell'UE è ben più di una semplice "pulizia" del diritto digitale europeo. Dietro la retorica della semplificazione e della riduzione della burocrazia si cela un profondo intervento nella logica fondamentale dell'ordine europeo dei dati. Invece di limitarsi ad armonizzare i moduli o a snellire gli obblighi di rendicontazione, la Commissione sta manomettendo i principi fondamentali del Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) e di altri regimi digitali. Allo stesso tempo, sta cercando di adattare il quadro giuridico per l'intelligenza artificiale (IA) e l'economia dei dati, in modo che le aziende europee e internazionali possano lavorare in modo più ampio e semplice con i dati personali.

Dal punto di vista economico, ciò rappresenta un cambiamento strategico: da una regolamentazione strettamente orientata ai diritti fondamentali e neutrale rispetto alla tecnologia, a un approccio più orientato alle politiche tecnologiche, che considera l'IA come un settore privilegiato del futuro. L'omnibus, quindi, non solo crea chiarezza, ma anche un vantaggio asimmetrico per alcuni modelli di business, in particolare per quelle aziende che beneficiano di economie di scala nella raccolta dati e nella formazione di modelli di grandi dimensioni. Ciò ristruttura gli incentivi e le dinamiche di potere nei mercati dei dati.

Al centro c'è la proposta di un nuovo articolo 88c del GDPR, affiancata da emendamenti riguardanti i dati sensibili, gli obblighi di informazione, la protezione dei dati dei dispositivi finali e le norme sui cookie. Il regolamento omnibus è quindi un progetto politico-economico: definisce chi può sviluppare l'IA, a quali rischi e costi legali, chi ha accesso a quali risorse di dati e quale modello di business è facilitato o ostacolato dalla regolamentazione. Il dibattito sulla costituzione di una "zona giuridica speciale illimitata" per l'IA non è quindi solo di natura giuridica, ma anche direttamente rilevante per la politica industriale e della concorrenza.

Neutralità tecnologica contro privilegio dell'IA: erosione di un principio fondamentale del GDPR

Il GDPR è stato deliberatamente concepito per essere tecnologicamente neutrale. Non si riferisce a tecnologie specifiche, ma piuttosto al trattamento dei dati personali, indipendentemente dal fatto che venga effettuato tramite algoritmi semplici, software classici o sistemi di intelligenza artificiale altamente complessi. Questo principio garantisce che rischi simili per i diritti fondamentali siano regolamentati in modo analogo. L'Omnibus sta gradualmente minando questo principio.

L'articolo 88c mira a qualificare esplicitamente lo sviluppo e il funzionamento dei sistemi di intelligenza artificiale come interesse legittimo ai sensi dell'articolo 6(1)(f) del GDPR. Ciò conferisce al contesto dell'intelligenza artificiale un trattamento speciale specifico per la tecnologia. Da una prospettiva economica, ciò significa che una tecnologia specifica – l'intelligenza artificiale – è giuridicamente privilegiata, sebbene i suoi rischi siano spesso superiori a quelli dei metodi convenzionali di elaborazione dei dati. L'adesione alla legge sull'intelligenza artificiale risolve solo parzialmente questo problema, poiché i livelli di protezione non sono identici e la legge stessa sull'intelligenza artificiale è basata sul rischio, non in modo esaustivo sui dati personali.

Inoltre, la definizione di IA è estremamente ampia. Se praticamente qualsiasi forma avanzata di analisi automatizzata dei dati può essere interpretata come un sistema di IA ai sensi della Legge sull'IA, l'articolo 88c estende l'ambito di applicazione del privilegio ben oltre le classiche applicazioni di "GenAI" o di deep learning. In pratica, le aziende potrebbero dichiarare che quasi ogni elaborazione automatizzata ad alta intensità di dati è un'IA, al fine di beneficiare di un trattamento giuridico più favorevole. La linea di demarcazione tra "normale" elaborazione dei dati ed "elaborazione basata sull'IA" diventa labile, e questa stessa ambiguità è economicamente vantaggiosa: riduce i costi di conformità e la vulnerabilità legale per gli attori opportunamente posizionati.

Il risultato sarebbe un vantaggio tecnologico di fatto che indebolirebbe la concezione neutrale e orientata ai diritti fondamentali del GDPR. Ciò avrebbe conseguenze di vasta portata per l'ordine di mercato nel mercato unico digitale: coloro che sono "IA" e possono comprovarlo in modo credibile dal punto di vista legale otterrebbero un accesso più facile ai dati, minore incertezza giuridica e potenzialmente minori costi di applicazione.

Minimizzazione dei dati sotto pressione: quando la massa diventa legittimità

Un punto particolarmente critico dell'omnibus riguarda il trattamento di dati sensibili, come informazioni su salute, opinioni politiche, origine etnica o orientamento sessuale. Queste categorie di dati sono soggette a un rigoroso divieto di trattamento ai sensi del GDPR, con solo poche eccezioni strettamente definite. L'omnibus introduce ora ulteriori eccezioni, citando l'addestramento e il funzionamento di sistemi di intelligenza artificiale come giustificazioni specifiche.

L'aspetto economicamente esplosivo non è tanto la mera apertura dei dati, quanto piuttosto la logica di fornitura sottostante: più l'elaborazione è massiva e intensiva in termini di dati, più è facile giustificarla come necessaria per lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale ad alte prestazioni. Il principio di minimizzazione dei dati – utilizzo mirato e minimo dei dati – viene capovolto. L'abbondanza di dati diventa una giustificazione, non una minaccia.

Per i modelli di business affamati di dati, in particolare le piattaforme globali con basi di utenti gigantesche, questo rappresenta un vantaggio strutturale. Chi possiede miliardi di punti dati e i mezzi tecnici per assorbirli ed elaborarli in modo completo nei modelli può sfruttare più facilmente la narrativa della necessità rispetto alle piccole o medie imprese con set di dati limitati. Ciò che viene spacciato per una semplificazione favorevole all'innovazione, quindi, nella pratica rafforza le economie di scala e le esternalità di rete a favore delle aziende che già dominano il mercato.

Allo stesso tempo, emergono vulnerabilità collettive sul fronte del rischio. I sistemi di intelligenza artificiale addestrati su dati sensibili ampiamente raccolti sono strutturalmente soggetti a fughe di dati, reidentificazione e modelli discriminatori. Sebbene l'omnibus richieda "misure tecniche e organizzative appropriate", questi requisiti sono deliberatamente formulati in termini generali. Questa apertura ha un duplice effetto economico: da un lato, consente approcci flessibili e innovativi alla protezione tecnica dei dati; dall'altro, sposta i rischi di responsabilità e di prova verso fornitori più piccoli che dispongono di meno risorse per implementare in modo credibile concetti di protezione complessi. Digital EU Omnibus: chiarezza normativa o carta bianca per le aziende di intelligenza artificiale affamate di dati?

La riduzione della burocrazia come pretesto per un cambiamento radicale nel regime di protezione dei dati – Perché l’“omnibus digitale” è molto più di una legge di semplificazione tecnica

Il previsto "omnibus digitale dell'UE" viene spacciato dalla Commissione europea come un pragmatico progetto di riordino: meno burocrazia, più coerenza, maggiore competitività nel mercato unico digitale. La comunicazione politica è dominata dalla narrazione della "semplificazione", un termine che evoca quasi inevitabilmente associazioni positive nella politica europea. In realtà, tuttavia, non si tratta di una mera revisione editoriale, ma di un profondo intervento nella logica fondamentale della protezione dei dati e della regolamentazione digitale europea nel suo complesso.

L'attenzione si concentra sul ruolo dell'intelligenza artificiale e sui modelli di business basati sui dati. La proposta omnibus collega diversi atti giuridici – in particolare il GDPR, la legge sull'intelligenza artificiale, la legge sui dati e la direttiva ePrivacy – in un modo nuovo, spostando l'equilibrio a favore di un utilizzo più ampio dei dati. Con il pretesto di creare certezza giuridica e facilitare l'innovazione, viene delineato un nuovo regime in cui l'elaborazione di dati su larga scala per l'intelligenza artificiale è privilegiata anziché limitata. È proprio qui che iniziano le massicce critiche da parte di giuristi specializzati in protezione dei dati, associazioni dei consumatori e parte della comunità accademica.

L'analisi del rapporto di Spirit Legal per la Federazione tedesca delle organizzazioni dei consumatori (vzbv) fa luce su un conflitto fondamentale nella politica digitale europea: l'Europa può essere contemporaneamente un polo globale dell'intelligenza artificiale, un vero garante dei diritti fondamentali e un protettore dei consumatori, oppure la protezione dei dati verrà silenziosamente sacrificata alla logica geopolitica e di politica industriale? La bozza omnibus suggerisce che Bruxelles sia pronta ad allentare, almeno in parte, l'attuale interpretazione restrittiva del GDPR a favore di un regime di eccezione favorevole all'intelligenza artificiale. La domanda cruciale, quindi, è: si tratta di una modernizzazione necessaria o dell'inizio di una "zona giuridica speciale illimitata" per l'intelligenza artificiale?

Articolo 88c e la logica del trattamento preferenziale: come la neutralità tecnologica diventa diritto tecnologico speciale

Al centro del conflitto c'è il nuovo articolo 88c del GDPR, che mira a classificare esplicitamente lo sviluppo, la formazione e il funzionamento dei sistemi di intelligenza artificiale come "interesse legittimo" ai sensi dell'articolo 6(1)(f) del GDPR. A prima vista, questo sembra un mero chiarimento: le aziende di intelligenza artificiale dovrebbero poter contare su una base giuridica consolidata senza dover inciampare in consenso o disposizioni speciali in ogni singolo caso. Tuttavia, al centro dell'architettura giuridica si sta verificando un cambiamento di paradigma.

Finora, il GDPR è stato concepito per essere tecnologicamente neutrale. Non distingue tra "IA" e altri metodi di trattamento dei dati, ma piuttosto collega diritti e obblighi al tipo di dati, al contesto e al rischio per gli interessati. L'articolo 88c violerebbe questo principio: all'intelligenza artificiale verrebbe concesso un accesso privilegiato ai dati personali. È proprio qui che entra in gioco l'avvertimento di Hense e Wagner contro una "zona giuridica speciale illimitata".

Il problema è aggravato dalla definizione estremamente ampia di IA contenuta nell'AI Act. Ai sensi della legge, praticamente qualsiasi software che utilizzi determinate tecniche, dall'apprendimento automatico ai sistemi basati su regole, per riconoscere modelli, fare previsioni o supportare il processo decisionale è considerato un sistema di IA. In combinazione con l'articolo 88c, ciò potrebbe consentire di dichiarare rilevante per l'IA quasi qualsiasi elaborazione dati sofisticata. Ciò crea un forte incentivo per le aziende a "etichettare" la propria infrastruttura come sistema di IA a fini normativi, al fine di accedere al quadro giuridico privilegiato.

Ciò trasforma un caso apparentemente limitato e speciale di IA in una porta d'accesso per un allentamento sistematico dei requisiti di protezione dei dati. La neutralità tecnologica del GDPR – finora un'importante salvaguardia contro legislazioni speciali per tecnologie specifiche – verrebbe compromessa. Dal punto di vista giuridico, una categoria tecnologica i cui confini sono già difficili da definire nella pratica otterrebbe un vantaggio strutturale rispetto ad altre forme di elaborazione dei dati. In un contesto in cui sempre più processi sono ottimizzati algoritmicamente, questo rappresenta niente meno che una svolta normativa per l'intero futuro del capitalismo dei dati in Europa.

Come il principio "più dati ci sono, più è probabile che vengano consentiti" crea una pericolosa struttura di incentivi per le Big Tech

La bozza omnibus diventa particolarmente controversa laddove interferisce con la logica esistente di minimizzazione dei dati e limitazione delle finalità. Il GDPR si basa sull'idea che possano essere raccolti e trattati solo i dati personali assolutamente necessari per una finalità specifica. Questo principio è stato esplicitamente concepito come contromodello alla raccolta e alla profilazione illimitate dei dati.

L'approccio omnibus, almeno nella pratica, inverte questa logica nel contesto dell'IA. La sua logica suggerisce che i grandi set di dati abbiano un peso particolare nel giustificare l'elaborazione quando utilizzati per addestrare modelli di IA. I revisori interpretano questo come una struttura di incentivi perversa: più estesi, diversificati e massicci sono i dati raccolti, più facile è giustificarne l'utilizzo per l'IA. L'estrazione di dati di massa, la profilazione e l'unione di fonti diverse potrebbero quindi essere legittimati sotto le mentite spoglie dell'ottimizzazione dell'IA.

Dal punto di vista economico, questa struttura favorisce sistematicamente gli attori che già possiedono enormi set di dati e sono in grado di aggregare ulteriori dati su larga scala, principalmente le piattaforme con sede negli Stati Uniti. Più utenti, più dati di interazione, più punti di connessione, più forte è il presunto "interesse legittimo" a immettere questi dati nelle pipeline di intelligenza artificiale. Le piccole e medie imprese (PMI) che non dispongono né di volumi di dati simili né di infrastrutture comparabili rimangono svantaggiate. L'architettura omnibus funge quindi da moltiplicatore di scala per gli attori già dominanti.

Inoltre, c'è un altro aspetto critico: l'argomentazione secondo cui grandi set di dati aumentano l'accuratezza e l'equità dei sistemi di intelligenza artificiale viene talvolta usata acriticamente come giustificazione. Da una prospettiva economica, è vero che le prestazioni e la robustezza dei modelli spesso aumentano con più dati. Tuttavia, questo guadagno di efficienza avviene a scapito di maggiori asimmetrie informative, concentrazione di potere e rischio di riprodurre modelli personali e sociali. La proposta ignora ampiamente il fatto che la minimizzazione dei dati e la limitazione delle finalità non sono state sancite dal GDPR per caso, ma piuttosto come risposta proprio a tali squilibri di potere.

Perché l’indebolimento della protezione delle categorie speciali di dati personali crea un rischio sistemico

Categorie particolari di dati personali – come dati relativi alla salute, all'origine etnica, alle opinioni politiche, alle convinzioni religiose o all'orientamento sessuale – sono soggette a un rigoroso divieto di trattamento ai sensi del GDPR, con eccezioni strettamente definite. La proposta omnibus amplia la possibilità di utilizzare tali dati nel contesto dello sviluppo e del funzionamento dell'IA introducendo una nuova eccezione. Ciò è giustificato dalla necessità di disporre di dati completi per prevenire pregiudizi e discriminazioni.

In pratica, tuttavia, ciò equivale a una normalizzazione dell'uso di dati altamente sensibili senza un corrispondente rafforzamento delle opzioni di controllo a disposizione degli interessati. L'idea che le caratteristiche sensibili a volte appaiano "non problematiche" finché non possono essere direttamente ricondotte a singole persone identificabili o funzionano principalmente come variabili statistiche in un set di dati di addestramento è particolarmente problematica. Ma anche set di dati apparentemente anonimi o pseudonimizzati possono consentire di trarre inferenze su gruppi, contesti sociali o minoranze e rafforzare modelli discriminatori.

Da una prospettiva economica, una simile regolamentazione amplia il bacino di materie prime per i modelli di intelligenza artificiale, aggiungendo informazioni particolarmente preziose, perché approfondite. Dati sanitari, preferenze politiche, profili psicologici: tutti questi dati hanno un'enorme rilevanza economica nei settori pubblicitario, assicurativo, finanziario e del mercato del lavoro. Chiunque abbia accesso a tali dati su larga scala può sviluppare modelli significativamente più granulari e quindi più redditizi. La combinazione della natura sensibile dei dati e del loro potenziale economico crea un duplice rischio: per l'autonomia individuale e per la struttura collettiva della democrazia e della coesione sociale.

Soprattutto nel contesto dell'IA, il rischio di distorsioni sistemiche è elevato. I modelli addestrati su dati sensibili non solo riproducono informazioni, ma anche giudizi di valore impliciti e stereotipi. Le "misure tecniche e organizzative appropriate" proposte per limitare gli effetti negativi rimangono vaghe nella bozza. Ciò crea una zona grigia: da un lato, i dati altamente sensibili sono aperti all'addestramento dell'IA, mentre dall'altro mancano standard chiari e applicabili per le garanzie e i controlli. In un'architettura di questo tipo, gli attori con superiorità tecnologica e un'elevata tolleranza al rischio ne traggono i maggiori benefici.

Erosione dalla porta sul retro: recital al posto dei testi standard e indebolimento dell'applicazione della legge

Un'altra critica fondamentale degli esperti riguarda lo spostamento metodologico di importanti meccanismi di tutela dal testo giuridicamente vincolante della legge alle note esplicative non vincolanti. Ciò che appare come un dettaglio tecnico a livello di tecnica giuridica ha enormi conseguenze pratiche sull'applicabilità della legge.

I considerando servono principalmente come linee guida interpretative; non costituiscono norme giuridiche direttamente applicabili. Se garanzie essenziali – come procedure di opt-out, obblighi di informazione o restrizioni al web scraping – sono sancite principalmente in essi, piuttosto che in articoli chiaramente formulati, ciò limita significativamente le opzioni a disposizione delle autorità per la protezione dei dati. Le violazioni diventano più difficili da perseguire, sanzioni e ordinanze si basano su motivazioni meno chiare e le aziende possono sostenere che si tratta di meri "ausili interpretativi".

Per l'elaborazione di dati di massa correlati all'intelligenza artificiale, questa costruzione funge da invito ad ampliare la portata delle normative. In particolare, con il web scraping di informazioni accessibili al pubblico – ad esempio, da social network, forum o siti di notizie – esiste un rischio significativo che gli interessati non siano informati né abbiano un'opportunità realistica di esercitare i propri diritti. Se la barriera centrale contro tali pratiche è solo accennata nei considerando ma non sancita nel testo giuridico stesso, la protezione dei dati nella pratica si riduce a un mix di soft law e buona volontà delle aziende.

Da una prospettiva economica, questo sposta la struttura dei costi: le aziende che raccolgono dati e addestrano modelli di intelligenza artificiale in modo aggressivo beneficiano dell'ambiguità giuridica, poiché le autorità di regolamentazione tendono ad astenersi dall'agire o devono attendere lunghe sentenze giudiziarie. I rischi legali vengono quindi rinviati e ridotti; nel breve termine, ciò crea vantaggi competitivi per i fornitori particolarmente tolleranti al rischio. Nel panorama competitivo, integrità e conformità tendono a essere penalizzate, mentre spingersi oltre i limiti appare gratificante: un classico caso di incentivi normativi perversi.

Perché uno standard separato e definito in modo rigoroso per i dati di addestramento dell'IA potrebbe bilanciare meglio gli obiettivi contrastanti

In alternativa alla legittimazione generalizzata basata sul "legittimo interesse", gli esperti propongono una base giuridica mirata e indipendente per l'addestramento dei sistemi di intelligenza artificiale. Da una prospettiva economica, questo rappresenterebbe un tentativo di risolvere il conflitto tra la promozione dell'innovazione e la tutela della privacy non attraverso un indebolimento generale della protezione dei dati, ma attraverso condizioni specifiche e rigorose.

Una base giuridica così speciale potrebbe contenere diverse barriere protettive:

In primo luogo, potrebbe sancire un rigoroso requisito di verifica, che stabilisca che le aziende possano accedere ai dati personali solo se è possibile dimostrare che un risultato equivalente non può essere ottenuto con dati anonimizzati, pseudonimizzati o sintetici. Ciò incentiverebbe gli investimenti in metodi di anonimizzazione dei dati, nella generazione di dati sintetici e nella privacy by design. La direzione dell'innovazione si allontanerebbe dalla raccolta incontrollata di dati e si orienterebbe verso la creatività tecnica nella gestione della minimizzazione dei dati.

In secondo luogo, un tale standard potrebbe imporre standard tecnici minimi per prevenire la fuga di dati. I modelli di intelligenza artificiale non devono riprodurre o rendere ricostruibile alcuna informazione personale identificabile dai dati di training nei loro output. Ciò richiede non solo filtri semplici, ma anche decisioni architetturali solide, come la privacy differenziale, meccanismi di controllo degli output e pipeline di valutazione rigorose. La logica economica in questo caso sarebbe chiara: investire in architetture di modelli che proteggano i dati personali riduce i rischi di responsabilità nel lungo periodo e rafforza la fiducia.

In terzo luogo, lo standard potrebbe stabilire una rigida limitazione dello scopo per i dati di addestramento dell'IA. I dati raccolti o utilizzati per uno specifico scopo di addestramento dell'IA non potrebbero essere facilmente utilizzati in altri contesti o per nuovi modelli. Ciò limiterebbe la pratica diffusa di trattare i set di dati raccolti come una risorsa permanente per vari sviluppi. Le aziende dovrebbero quindi mantenere pool di dati chiaramente segmentati e documentare in modo trasparente i percorsi di utilizzo.

Un quadro giuridico così specializzato non costituisce una carta bianca, ma piuttosto un'autorizzazione qualificata. Potrebbe strutturare la tensione tra l'innovazione dell'IA e la tutela dei diritti fondamentali, anziché oscurarla con una clausola generale. Sebbene ciò possa risultare meno "snello" politicamente, sarebbe significativamente più solido dal punto di vista dello stato di diritto, perché il conflitto sarebbe apertamente codificato e non nascosto dietro strati interpretativi.

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Gruppi vulnerabili e biografia digitale: perché bambini e giovani rischiano di diventare il banco di prova del capitalismo dell'intelligenza artificiale

Un aspetto particolarmente delicato riguarda la tutela dei minori e di altri gruppi vulnerabili. Bambini e adolescenti generano già enormi quantità di tracce digitali: sui social media, negli ambienti di gioco, sulle piattaforme educative e nelle app per la salute. Questi dati tracciano una biografia digitale estremamente dettagliata, spesso destinata a durare tutta la vita. Nel contesto dell'addestramento e della personalizzazione dell'intelligenza artificiale, ci si chiede in che misura questi dati possano essere incorporati nei modelli senza un consenso specifico, informato e reversibile.

Gli esperti sostengono il consenso esplicito dei genitori ogniqualvolta i dati di minori vengano utilizzati per scopi di addestramento dell'IA. Propongono inoltre che i giovani adulti, una volta raggiunta la maggiore età, abbiano il diritto incondizionato di vietare l'ulteriore utilizzo dei propri dati nei modelli esistenti. Ciò significherebbe che non solo il futuro trattamento dei dati, ma anche il precedente utilizzo dei dati nei modelli addestrati dovrebbe essere corretto, nella misura in cui ciò sia tecnicamente possibile.

Da una prospettiva economica, questo è scomodo ma cruciale. I dati provenienti dai minori sono particolarmente interessanti per le applicazioni di intelligenza artificiale perché consentono il riconoscimento precoce di modelli, la profilazione a lungo termine e la pubblicità mirata nel corso di anni (o addirittura decenni). Nei mercati dei beni di consumo, dell'istruzione e della pubblicità, orizzonti temporali così lunghi sono di enorme valore. Se questi dati vengono utilizzati senza regolamentazione come base per la formazione, le aziende otterranno un vantaggio in termini di dati praticamente impossibile da superare. Le giovani generazioni diventerebbero quindi una risorsa sistematica per un modello di business di intelligenza artificiale a lungo termine, senza aver mai preso una decisione consapevole e informata.

Allo stesso tempo, esiste il rischio che errori, pregiudizi o periodi sfortunati della vita digitale rimangano permanentemente presenti nei modelli, ad esempio se precedenti attività online influenzano indirettamente carriere, prestiti o condizioni assicurative. Anche se i modelli operano ufficialmente in "anonimato", le correlazioni a livello di gruppo possono avere effetti a lungo termine sulle opportunità di istruzione e di lavoro di determinati gruppi sociali. Chi cresce in un ambiente sociale problematico ha statisticamente maggiori probabilità di trovarsi in profili di rischio negativi. Pertanto, la mancanza di solide tutele per i minori perpetua la disuguaglianza sociale in forma algoritmica.

La retorica politica della "sovranità digitale per la prossima generazione" rimane vana quando lo stesso gruppo che sarà esposto al futuro ecosistema digitale viene attualmente immesso in flussi di dati di intelligenza artificiale in gran parte non protetti. Da una prospettiva economica, la comodità a breve termine per i fornitori di intelligenza artificiale – l'accesso illimitato a dati preziosi – comporta costi sociali a lungo termine che vanno ben oltre le singole violazioni dei dati. La domanda è se le società democratiche siano pronte a fare delle storie di vita dei loro giovani cittadini una materia prima primaria per l'industria dell'intelligenza artificiale.

La fiducia come fattore di produzione: perché una protezione dei dati indebolita rappresenta un rischio economico per l'economia digitale europea

Nel dibattito pubblico, la protezione dei dati viene spesso descritta come un ostacolo all'innovazione. I dati empirici dipingono un quadro diverso. Sondaggi rappresentativi condotti dalla Federazione tedesca delle organizzazioni dei consumatori (vzbv) mostrano che la fiducia è un prerequisito fondamentale per l'utilizzo dei servizi digitali per la stragrande maggioranza dei consumatori. Quando l'87% degli intervistati afferma che la fiducia è un requisito fondamentale per l'utilizzo dei servizi digitali, diventa chiaro: senza un quadro giuridico credibile e mezzi di controllo efficaci, non può emergere un mercato redditizio per applicazioni complesse e ad alta intensità di dati.

Il GDPR svolge attualmente un duplice ruolo. Da un lato, limita determinati modelli di business nel breve termine o costringe le aziende a sostenere costi aggiuntivi. Dall'altro, funge da ancora istituzionale di fiducia: oltre il 60% dei consumatori afferma di essere più propenso a fidarsi delle aziende che dimostrano di rispettare le normative europee sulla protezione dei dati. Questa fiducia non è una vaga "sensazione", ma un fattore economico reale. Determina se gli utenti sono disposti a divulgare informazioni sensibili, testare nuovi servizi o fidarsi di sistemi basati sui dati in situazioni quotidiane, ad esempio nel settore sanitario o finanziario.

Se questo ancoraggio si indebolisce perché si ha l'impressione che la protezione dei dati venga gradualmente diluita e i principi fondamentali sacrificati a favore degli interessi dell'IA, ci saranno delle conseguenze. Nel breve termine, l'utilizzo dei dati potrebbe essere reso più semplice per alcune aziende. Nel medio termine, tuttavia, cresce lo scetticismo nei confronti dell'intero ecosistema. Gli utenti reagiscono con comportamenti di elusione, strategie evasive, una riduzione consapevole dei dati o ricorrendo a strumenti particolarmente restrittivi. La fiducia, una volta persa, è difficile da riconquistare, e i costi per farlo sono superiori allo sforzo richiesto per aderire fin dall'inizio a un quadro giuridico solido e coerente.

Ciò ha un'implicazione strategica per l'economia digitale europea: i vantaggi competitivi rispetto alle piattaforme statunitensi non possono essere ottenuti principalmente attraverso il mero volume di dati e una raccolta dati aggressiva: altri sono già molto più avanti in questo senso. La strada realistica verso la differenziazione risiede nell'affidabilità, nella trasparenza, nella responsabilità e nell'integrazione credibile dei servizi ad alta intensità di dati in un quadro normativo basato sui valori. L'approccio omnibus, che di fatto segnala il contrario, mina quindi proprio la forza che l'Europa avrebbe potuto sviluppare nella competizione globale.

Effetti asimmetrici: perché l'omnibus rafforza le Big Tech e indebolisce le PMI europee

Una critica fondamentale è che le misure di sgravio normativo previste avvantaggiano strutturalmente principalmente le grandi aziende con piattaforme ricche di dati, comunemente chiamate "Big Tech". La logica economica di fondo è semplice: le aziende che possiedono già enormi quantità di dati, gestiscono un'infrastruttura globale per la raccolta e l'elaborazione dei dati e dispongono di team specializzati per la conformità, possono sfruttare strategicamente le lacune normative e le eccezioni senza correre rischi esistenziali. Per le piccole e medie imprese (PMI), il calcolo è ben diverso.

Riconoscere l'addestramento e l'utilizzo dell'IA come un "interesse legittimo" richiede complessi processi di bilanciamento: gli interessi dell'azienda devono essere soppesati con i diritti e le libertà delle persone coinvolte. Le grandi aziende dispongono degli uffici legali per corroborare tali considerazioni con una documentazione elaborata e del potere di mercato per assorbire potenziali sanzioni come un rischio calcolato a lungo termine. Le aziende più piccole, d'altro canto, si trovano di fronte alla scelta di astenersi cautamente da utilizzi dei dati più rischiosi, ma potenzialmente rilevanti dal punto di vista competitivo, o di avventurarsi in zone grigie senza sufficienti competenze legali.

A ciò si aggiunge l'effetto rete: se si facilita l'utilizzo di dati su larga scala per l'addestramento dell'IA, naturalmente coloro che già possiedono enormi quantità di dati ne trarranno i maggiori benefici. Ogni pacchetto dati aggiuntivo migliora i loro modelli, aumenta l'attrattiva dei loro servizi e, a sua volta, amplifica l'afflusso di più utenti e dati. Di conseguenza, l'equilibrio di mercato si sposta ulteriormente a favore di un minor numero di piattaforme globali. I fornitori europei che cercano di competere con approcci meno intensivi in ​​termini di dati ma più rispettosi della privacy si trovano in una posizione sempre più difensiva.

L'obiettivo politicamente comunicato di rafforzare le imprese europee e di espandere la sovranità digitale contraddice quindi gli effetti reali delle normative. Una deregolamentazione che avvantaggia principalmente chi è già al vertice aumenta la concentrazione del potere invece di limitarla. Per la politica industriale e di localizzazione europea, ciò significa che ciò che viene spacciato per "sollievo" può trasformarsi in dipendenza strutturale da infrastrutture di dati e intelligenza artificiale straniere. La sovranità non si ottiene attraverso regole permissive, ma attraverso la capacità di costruire proprie alternative affidabili e competitive.

Come dimostra il dibattito Omnibus, la politica digitale europea è intrappolata tra interessi industriali e diritti fondamentali

Il sospetto che il Digital Omnibus sia stato creato in gran parte sotto l'influenza del governo statunitense e delle aziende tecnologiche americane evidenzia la dimensione geopolitica del dibattito. Nella corsa globale all'intelligenza artificiale, i flussi di dati, l'accesso ai modelli e le infrastrutture cloud sono risorse strategiche. Per gli Stati Uniti, la cui economia digitale trae grande vantaggio dallo sfruttamento dei dati degli utenti europei, un quadro giuridico europeo più flessibile è di grande interesse.

Un accordo omnibus che indebolisce gli standard europei di protezione dei dati riduce indirettamente le barriere al trasferimento dei dati, alle collaborazioni formative e all'integrazione dei dati europei nei modelli di intelligenza artificiale globali. Anche se le regole formali sul trasferimento – ad esempio, nell'ambito degli accordi transatlantici sui dati – rimangono in vigore, un allentamento delle garanzie intraeuropee riduce la pressione politica e normativa per gestire effettivamente tali trasferimenti in modo restrittivo.

Allo stesso tempo, l'Europa sta inviando un segnale ambivalente ad altre regioni del mondo. Il GDPR è stato spesso considerato un punto di riferimento globale; numerosi paesi hanno basato su di esso le proprie leggi sulla protezione dei dati. Se ora diventa evidente che l'UE stessa è disposta ad allentare i principi chiave a favore degli interessi del settore dell'intelligenza artificiale, ciò indebolisce la sua leadership normativa. Altri paesi potrebbero concludere che i rigidi quadri normativi sulla protezione dei dati vengono in ultima analisi sacrificati alle realtà economiche, con la conseguenza che gli standard di protezione globali nel loro complesso si stanno erodendo.

Da una prospettiva politico-potenziale, l'Europa si trova quindi di fronte a un dilemma: se aderisce a un rigido quadro di diritti fondamentali, rischia di trovarsi in svantaggi competitivi a breve termine nella corsa all'intelligenza artificiale. Se abbandona gradualmente questo rigore, potrebbe acquisire maggiore flessibilità, ma perderebbe la sua identità di garante dell'autodeterminazione digitale. Il Digital Omnibus, così come è concepito attualmente, tenta di colmare questo dilemma attraverso l'ambivalenza: esteriormente, difende i valori fondamentali, ma nel dettaglio crea scappatoie ed eccezioni che consentono di fatto un uso diffuso dei dati. Dal punto di vista economico, tuttavia, ciò non porta alla chiarezza, ma piuttosto a un sistema ibrido in cui l'incertezza diventa la norma.

Due percorsi per l'economia digitale europea e le loro conseguenze a medio e lungo termine

Per valutare l'impatto economico dell'autobus digitale, vale la pena delineare due scenari approssimativi: un'implementazione del progetto in larga parte in continuità con la versione attuale e una variante in cui vengono affrontate le critiche principali e la rotta viene notevolmente corretta.

Nel primo scenario, l'addestramento e l'utilizzo dell'IA sarebbero ampiamente riconosciuti come un interesse legittimo, i dati sensibili verrebbero incorporati più frequentemente nei processi di addestramento, con vaghe garanzie, e le garanzie essenziali verrebbero menzionate solo nelle note esplicative. Nel breve termine, alcune aziende europee, soprattutto quelle con set di dati già estesi, potrebbero trarne vantaggio, poiché i rischi legali sarebbero percepiti come mitigati. Gli investitori vedrebbero nuove opportunità di crescita in determinati segmenti, in particolare nei settori dei modelli generativi, della pubblicità personalizzata, dell'assistenza sanitaria e delle applicazioni FinTech.

Nel medio termine, tuttavia, gli effetti collaterali descritti all'inizio si intensificherebbero: effetti di concentrazione a favore delle aziende di piattaforme globali, calo della fiducia degli utenti, aumento dei conflitti sociali sull'uso discrezionale dei dati e crescente pressione su decisori politici e autorità di regolamentazione affinché correggano retrospettivamente gli sviluppi problematici. L'incertezza giuridica non scomparirebbe, ma semplicemente si sposterebbe: invece di singoli divieti chiari, ci sarebbero innumerevoli controversie su casi limite, in cui i tribunali dovrebbero stabilire precedenti per anni. Ciò creerebbe un rischio per le aziende, soggetto a interpretazioni volatili: la presunta attenuazione si rivelerebbe illusoria.

Nello scenario alternativo, il regolamento omnibus punterebbe comunque alla semplificazione e all'armonizzazione, ma verrebbe perfezionato in ambiti chiave. L'articolo 88c verrebbe ridotto a una base giuridica specifica e strettamente definita per la formazione in ambito di intelligenza artificiale, riaffermando esplicitamente la minimizzazione dei dati, la limitazione delle finalità e i diritti degli interessati. I dati sensibili sarebbero utilizzabili solo a condizioni chiare e rigorose e le garanzie essenziali sarebbero sancite nel testo del regolamento anziché nascoste nei considerando. Allo stesso tempo, il legislatore creerebbe strumenti mirati per supportare le PMI nell'utilizzo dei dati in conformità al GDPR, ad esempio attraverso linee guida standardizzate, certificazioni o architetture tecniche di riferimento.

Nel breve termine, questo scenario risulterebbe più sconveniente per alcuni modelli di business; alcuni progetti di intelligenza artificiale ad alta intensità di dati richiederebbero di essere riprogettati o dotati di architetture dati diverse. Nel lungo termine, tuttavia, potrebbe svilupparsi un ecosistema più stabile e basato sulla fiducia, in cui l'innovazione non prospera all'ombra di zone grigie legali, ma piuttosto lungo linee guida chiare e affidabili. Per i fornitori europei, ciò rappresenterebbe un'opportunità per sviluppare un profilo di fornitore di "intelligenza artificiale affidabile" con garanzie verificabili, un profilo sempre più richiesto sia nei mercati consumer che B2B.

Perché è ora necessario un dibattito aperto sul conflitto fondamentale tra innovazione e diritti fondamentali

Con il Digital Omnibus ora in discussione al Consiglio dell'UE e al Parlamento europeo, la responsabilità di apportare correzioni non spetta più esclusivamente alla Commissione. Attori della società civile, associazioni di tutela dei consumatori e sostenitori della protezione dei dati hanno chiaramente dichiarato di considerare la bozza una minaccia sistemica al modello europeo di protezione dei dati. I responsabili politici si trovano di fronte alla scelta se prendere sul serio queste obiezioni o emarginarle sotto la pressione delle lobby.

Dal punto di vista economico, la tentazione di inviare segnali di sollievo a breve termine alle aziende è forte, soprattutto in un momento in cui l'UE è criticata nella corsa globale all'IA per essere troppo macchinosa ed eccessivamente concentrata sulla regolamentazione. Tuttavia, sarebbe un errore strategico sacrificare il nucleo del modello di successo europeo nel settore digitale a causa di queste critiche: la combinazione di liberalizzazione del mercato, tutela dei diritti fondamentali e leadership normativa. Un mercato unico digitale formalmente armonizzato ma dimostrabilmente deregolamentato nella sostanza non garantirebbe né investimenti né accettazione pubblica nel lungo periodo.

Ciò che serve è invece un dibattito politico esplicito sul quadro normativo ammissibile per l'uso dei dati nell'IA. Ciò include il riconoscimento che l'innovazione nei settori ad alta intensità di dati non può essere illimitata senza erodere le libertà fondamentali. Richiede inoltre la comprensione che la protezione dei dati può rappresentare non solo un fattore di costo, ma anche un vantaggio competitivo se combinata con solide politiche industriali e di innovazione. Questo approccio richiede più di chiarimenti superficiali nella bozza omnibus; richiede una scelta consapevole per un modello europeo di IA che si discosti dalla logica del capitalismo dei dati sfrenato.

Il futuro digitale dell'Europa non sarà deciso dalla questione se l'intelligenza artificiale sarà "abilitata", ma dal come

Perché l'autobus digitale nella sua forma attuale è più rischioso rispetto al coraggio di adottare un quadro di dati AI più rigoroso e chiaro

L'omnibus digitale dell'UE è più di un semplice pacchetto di semplificazioni tecniche. È una cartina di tornasole per verificare se l'Europa è disposta ad indebolire i propri impegni in materia di protezione dei dati a favore di un presunto più rapido progresso dell'IA. Il trattamento preferenziale previsto per il trattamento dei dati dell'IA tramite l'articolo 88c, la relativa svalutazione dei principi di minimizzazione dei dati e di limitazione delle finalità, l'indebolimento della protezione dei dati sensibili e il trasferimento di importanti garanzie nei considerando non sono dettagli di minore importanza, bensì espressioni di una decisione politica fondamentale.

Dal punto di vista economico, vi sono solide prove che un simile approccio rafforzi principalmente coloro che già possiedono potere, dati e infrastrutture, indebolendo al contempo le PMI europee, i consumatori e le istituzioni democratiche. La fiducia viene sottovalutata come fattore di produzione, la regolamentazione viene erroneamente interpretata come un peso e i reali vantaggi competitivi di un ecosistema digitale basato sui valori vengono sprecati. Le concessioni a breve termine per le aziende di intelligenza artificiale vengono quindi acquistate al prezzo di rischi a lungo termine per la stabilità sociale, l'ordine competitivo e la sovranità digitale dell'Europa.

Una strategia alternativa, più ambiziosa, non si concentrerebbe sull'accelerazione dell'IA a tutti i costi, ma piuttosto su regole chiare, rigorose e tuttavia compatibili con l'innovazione per l'uso dei dati, i processi di formazione e i diritti degli individui. Offrirebbe una protezione speciale per i minori e altri gruppi vulnerabili, eviterebbe di favorire le Big Tech attraverso scappatoie e considererebbe la fiducia del pubblico come una risorsa strategica. Soprattutto, riconoscerebbe che in un'economia digitalizzata i diritti fondamentali non sono parametri negoziabili, ma piuttosto l'infrastruttura su cui si basa ogni forma di legittima creazione di valore.

Il Digital Omnibus, nella sua forma attuale, si muove nella direzione opposta. Se il Parlamento e il Consiglio lo approvassero senza modifiche, si tratterebbe di una svolta non solo giuridica, ma anche economica e politica: l'Europa rinuncerebbe a parte del suo ruolo di apripista globale per una gestione responsabile dei dati basata sui diritti fondamentali, avvicinandosi a un modello in cui lo sviluppo dell'intelligenza artificiale serve principalmente a legittimare uno sfruttamento dei dati in continua espansione. Il dibattito sull'Omnibus non è quindi un dettaglio tecnico, ma un'arena cruciale in cui si deciderà l'ordine digitale che l'Europa vuole rappresentare nel XXI secolo.

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