Sovranità dell’Intelligenza Artificiale nel Regno Unito: Le Nuove Direttive Post-DSIT

L’abolizione del Department for Science, Innovation and Technology (DSIT) ha creato incertezza sulle prossime tappe delle ambizioni del Regno Unito in materia di intelligenza artificiale (IA). La recente promozione di Kanishka Narayan a ministro per l’IA assicura una voce dedicata a livello di Gabinetto, ma il trasferimento delle responsabilità del DSIT ad altri dicasteri solleva dubbi sulla capacità del governo di coordinare infrastrutture, investimenti e adozione nel settore pubblico necessari per sostenere quegli obiettivi.

Recenti verifiche parlamentari su contratti AI critici nel settore pubblico hanno evidenziato la pressione a rafforzare il controllo sulle operazioni AI e sulla continuità dei servizi. Dopo una fase iniziale focalizzata sulla rapidità di adozione, il passo successivo è il controllo operativo dei sistemi impiegati nei servizi pubblici. La sovranità dell’IA va oltre la semplice localizzazione dei dati: sebbene la residenza dei dati sia cruciale in ambiti come sanità, difesa e pubblica amministrazione, la misura più utile della sovranità è la capacità di un’organizzazione di comprendere il sistema, governarne l’uso e garantirne la continuità qualora cambi il fornitore o il contratto.

Le istituzioni devono poter sapere come operano i loro sistemi, stabilire quali dati un modello può utilizzare, spostare carichi di lavoro o introdurre un altro modello senza dover ricostruire l’intero servizio. È fondamentale disporre di competenze interne sufficienti a mantenere l’operatività senza dipendere da un unico fornitore. Non è necessario replicare ogni livello della catena tecnologica a livello nazionale, ma è essenziale avere un controllo prevedibile dove vengono erogati servizi essenziali: la scelta è decidere quali dipendenze siano accettabili senza compromettere la sicurezza, la fiducia pubblica o la continuità del servizio.

Per molti carichi di lavoro pubblici, un modello adeguato al compito, eseguito in un ambiente controllato, può risultare più utile di un grande modello generico. Modelli specializzati possono essere adattati ai dati dell’organizzazione, testati nelle condizioni operative e governati in funzione delle conseguenze di un errore. 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, ciò non garantisce da solo la sovranità, che richiede anche infrastrutture sicure, team qualificati e regole di governance chiare.

Il mercato dell’IA si evolve rapidamente: modelli, prezzi, regolazione e accesso possono cambiare in pochi mesi. Costruire servizi attorno a un singolo fornitore proprietario limita la capacità di beneficiare del progresso. Il Regno Unito dispone di università solide, ricercatori esperti, imprese AI in crescita e investimenti pubblici in capacità di calcolo. Il passo successivo è collegare questi asset a una domanda sostenuta nel settore pubblico, dove la sovranità ha un valore pratico maggiore.

Non è necessario scegliere un campione nazionale né escludere aziende internazionali. Regole di procurement che richiedano portabilità, testabilità indipendente e la possibilità di esecuzione nell’infrastruttura controllata dal cliente possono creare mercati competitivi in cui gli enti pubblici mantengono il controllo dei sistemi che acquistano. Questo approccio può offrire opzioni sovrane credibili a ospedali, enti locali e dipartimenti governativi, dando alle aziende nazionali un percorso dalla sperimentazione al dispiegamento su larga scala, incentivando partnership in cui conoscenza e autorità operativa restano in capo alle istituzioni responsabili del servizio.

La ristrutturazione del DSIT rappresenta un’occasione per chiarire l’obiettivo nazionale: la strategia sarà efficace se consentirà alle istituzioni pubbliche di usare la migliore tecnologia disponibile mantenendo un controllo significativo sui sistemi che contano. In questo modo, le ambizioni sull’IA possono resistere al mutare di dipartimenti, fornitori e tecnologie.