Sovranità dell’Intelligenza Artificiale nel Regno Unito: Riflessioni sulla Ristrutturazione del DSIT

L’abolizione del Department for Science, Innovation and Technology (DSIT) ha generato incertezze sulle future strategie del Regno Unito in ambito di intelligenza artificiale (IA). La nomina di Kanishka Narayan a ministro per l’IA rappresenta un passo verso una maggiore attenzione a livello di Gabinetto, ma il trasferimento delle responsabilità del DSIT ad altri ministeri solleva interrogativi sulla capacità del governo di coordinare infrastrutture, investimenti e adozione nel settore pubblico, elementi cruciali per il raggiungimento degli obiettivi prefissati.

Recenti verifiche parlamentari sui 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 iniziale caratterizzato dalla rapidità di adozione, il focus si sta spostando verso il controllo operativo dei sistemi utilizzati nei servizi pubblici.

La questione della sovranità dell’IA va oltre la semplice localizzazione dei dati. Sebbene la residenza dei dati sia fondamentale in settori come la sanità, la difesa e l’amministrazione pubblica, la vera misura della sovranità è la capacità di un’organizzazione di comprendere e governare l’uso dei propri sistemi, garantendo la continuità anche in caso di cambiamento di fornitore o contratto.

Le istituzioni devono avere la possibilità di conoscere il funzionamento dei loro sistemi, determinare quali dati possono essere utilizzati da un modello, 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 la sicurezza, la fiducia pubblica o la continuità del servizio.

Per molti carichi di lavoro pubblici, un modello specifico, eseguito in un ambiente controllato, può rivelarsi più utile di un grande modello generico. I modelli specializzati possono essere adattati ai dati dell’organizzazione, testati nelle condizioni operative e governati in base alle conseguenze di un errore.

Le 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 è in rapida evoluzione: modelli, prezzi, regolamentazioni e accesso possono cambiare in pochi mesi. Costruire servizi attorno a un singolo fornitore proprietario limita la capacità di beneficiare di tali progressi. Il Regno Unito vanta università solide, ricercatori esperti, aziende di IA in crescita e investimenti pubblici in capacità di calcolo; il passo successivo consiste nel collegare questi asset 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 nell’infrastruttura controllata 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, e dare alle aziende nazionali un percorso dalla sperimentazione al dispiegamento su larga scala, incentivando partnership in cui la conoscenza e l’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 che contano, affinché le ambizioni sull’IA possano resistere ai cambiamenti di dipartimenti, fornitori e tecnologie.