Sovranità dell’Intelligenza Artificiale nel Regno Unito: Riflessioni dopo la Riorganizzazione del DSIT

L’abolizione del Department for Science, Innovation and Technology (DSIT) ha generato incertezze sulle future ambizioni del Regno Unito in materia di intelligenza artificiale (IA). La nomina di Kanishka Narayan a ministro per l’IA garantisce una voce dedicata all’interno del 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 essenziali per il raggiungimento di tali obiettivi.

Recenti verifiche parlamentari su contratti critici 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 va oltre la semplice localizzazione dei dati. Sebbene la residenza dei dati sia cruciale in settori come la sanità, la difesa e la pubblica amministrazione, la vera misura della sovranità risiede nella capacità di un’organizzazione di comprendere il proprio sistema, governarne l’uso e garantire la continuità in caso di cambiamento del fornitore o del contratto.

Le istituzioni devono avere la possibilità di conoscere il funzionamento dei propri sistemi, stabilire quali dati un modello può utilizzare, spostare carichi di lavoro o introdurre un nuovo modello senza dover ricostruire l’intero servizio. È fondamentale 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; è indispensabile però un controllo prevedibile nei 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 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 base alle conseguenze di un errore.

Tecnologie aperte e portabili possono facilitare l’esecuzione dei modelli su infrastrutture diverse, consentendo 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 si evolve rapidamente: modelli, prezzi, regolazione e accesso possono cambiare in pochi mesi. Pertanto, costruire servizi attorno a un singolo fornitore proprietario limita la capacità di beneficiare del progresso tecnologico.

Il Regno Unito dispone di università solide, ricercatori esperti e imprese di IA in crescita, oltre 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 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, e fornire alle aziende nazionali un percorso dalla sperimentazione al dispiegamento su larga scala. In questo modo si incentivano partnership in cui conoscenza e autorità operativa restano nelle mani delle 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.