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Dati affidabili e il futuro della condivisione delle informazioni
Dati affidabili e il futuro della condivisione delle informazioni
in associazione con IMDA
I dati in qualche modo sono alla base di quasi ogni azione o processo nel mondo moderno di oggi. Considera che anche l'agricoltura, l'industria più antica del mondo, è sull'orlo di una rivoluzione digitale, con intelligenza artificiale, droni, sensori e tecnologia blockchain che promettono di aumentare l'efficienza. Il valore di mercato di una mela rifletterà sempre di più non solo gli input dell'agricoltura tradizionale, ma anche il valore dei dati moderni, come i modelli meteorologici, i livelli di acidità del suolo e le informazioni sulla filiera agricola. Entro il 2022 più del 60% del PIL mondiale sarà digitalizzato, secondo IDC.
I governi che cercano di promuovere la crescita nelle loro economie digitali devono essere più attivi nell'incoraggiare la condivisione sicura dei dati tra le organizzazioni. Tollerare la condivisione dei dati e intervenire solo dove si verificano violazioni della sicurezza non è più sufficiente. La condivisione dei dati tra organizzazioni diverse consente all'intero ecosistema di crescere e può essere una fonte unica di vantaggio competitivo. Ma le aziende hanno bisogno di linee guida e supporto su come farlo in modo efficace.
È così che si è evoluta la visione del mondo di condivisione dei dati di Singapore, secondo Janil Puthucheary, primo ministro di Stato per le comunicazioni, l'informazione e i trasporti, dopo il lancio della nuova città-stato Framework di condivisione dei dati affidabile a giugno 2019.
Il Framework, un prodotto delle consultazioni tra la Infocomm Media Development Authority (IMDA) di Singapore, la sua Commissione per la protezione dei dati personali (PDPC) e gli attori del settore, ha lo scopo di creare un linguaggio comune di condivisione dei dati per le parti interessate. In particolare, affronta quattro categorie comuni di problemi con la condivisione dei dati: come formulare una strategia globale di condivisione dei dati, considerazioni legali e normative, considerazioni tecniche e organizzative e l'effettiva operatività della condivisione dei dati.
Ad esempio, le aziende hanno spesso difficoltà a valutare il valore dei propri dati, un primo passo necessario prima di dover persino prendere in considerazione la condivisione. Il quadro descrive i tre approcci generali utilizzati: basato sul mercato, sui costi e sul reddito. La sezione legale e normativa descrive in dettaglio quando le aziende possono, tra le altre cose, richiedere esenzioni dalla legge sulla protezione dei dati personali di Singapore.
Il capitolo tecnico e organizzativo include dettagli su governance, sicurezza dell'infrastruttura e gestione del rischio. Infine, la sezione sugli aspetti operativi della condivisione dei dati include linee guida per quando è opportuno utilizzare i dati condivisi per uno scopo secondario o meno.
Forse il più significativo è il potenziale del framework per accelerare lo sviluppo dell'intelligenza artificiale (AI), che si basa su dati affidabili come base. Vogliamo avere strumenti e servizi di intelligenza artificiale; immaginiamo che questi trasformeranno le nostre vite, ha detto Puthucheary. Significa che i nostri dati personali a un certo punto devono essere raccolti, utilizzati, elaborati e condivisi.
Il framework è l'ultimo pilastro della strategia di Singapore per promuovere l'industria dell'IA. All'inizio di quest'anno Singapore ha presentato il suo Modello AI Governance Framework , che fornisce linee guida sullo sviluppo di soluzioni di intelligenza artificiale incentrate sull'uomo e le cui decisioni sono spiegabili, trasparenti ed eque. Ciò integra due iniziative avviate nel 2018: un consiglio consultivo sull'uso etico dell'IA e dei dati; e un programma di ricerca sulla governance dell'IA e sull'uso dei dati istituito in collaborazione con la Singapore Management University.
Elementi dell'approccio di Singapore alla governance dell'IA, inclusa l'inclusività in termini di raccolta di feedback ampiamente da tutti i partecipanti al mercato; e il desiderio di aggiornare continuamente i quadri e i documenti viventi sono analoghi all'approccio dell'UE, ha affermato Ieva Martinkenaite, vicepresidente, AI e IoT business development, presso Telenor Group, e uno dei 52 esperti nominati nel gruppo di esperti di alto livello dell'UE sull'Intelligenza Artificiale.
Entrambe le giurisdizioni stanno navigando tra la promozione dell'innovazione nel settore e la protezione dei diritti dei cittadini e delle organizzazioni. Dopotutto, non è solo l'uso improprio e l'uso eccessivo dell'IA a non essere etico, ha affermato Martinkenaite, ma anche il sottoutilizzo, poiché esiste un imperativo morale utilizzare l'IA e l'automazione per ridurre il carico dei lavoratori e migliorare la vita dei cittadini.
Mentre una struttura di governance abbastanza leggera stimolerà l'innovazione nell'IA, Martinkenaite ha affermato che è anche importante per i legislatori rivedere le leggi esistenti con un approccio basato sul rischio e proporzionale: non è possibile applicare le stesse regole etiche e implicazioni legali a tutte le diverse applicazioni di AI.
Martinkenaite e Puthucheary concludono che, sebbene sia improbabile che emerga mai un unico framework globale per la governance dei dati e dell'IA, diverse giurisdizioni mirano a raggiungere l'interoperabilità dei loro framework. L'ampiezza e la profondità delle collaborazioni internazionali in atto nei dati e nell'IA fanno sperare che le economie digitali crescano in modo inclusivo, trasparente e responsabile e da cui tutti possano prosperare.