Leggi sulla privacy frammentate e modelli di consenso lenti e obsoleti non sono all'altezza dell'accelerazione dell'intelligenza artificiale, delle neurotecnologie e della sorveglianza. La regolamentazione si espande in modo disomogeneo, lasciando lacune nei dati neurali, nella profilazione e nella crittografia. Il consenso statico rimane inadeguato. Senza framework unificati, dinamici e basati sulla privacy fin dalla progettazione, le organizzazioni rischiano di rimanere indietro ed esporre gli utenti a uno sfruttamento incontrollato dei dati.
Le tecnologie emergenti, dall'intelligenza artificiale iperpersonalizzata alle interfacce cervello-computer, stanno trasformando il nostro modo di vivere, lavorare e interagire. Ma con l'accelerazione dell'innovazione, dobbiamo chiederci se le nostre normative sulla privacy dei dati e gli strumenti di consenso stiano tenendo il passo. I dati suggeriscono che spesso faticano a tenere il passo con la velocità delle tecnologie emergenti.
A differenza del GDPR, il più generale dell'Unione Europea, gli Stati Uniti non dispongono di una legge nazionale sulla privacy. Si basano invece su un mosaico di normative a livello statale. Solo nel 2024 sono state emanate sette nuove leggi statali sulla privacy, quattro delle quali entreranno in vigore immediatamente e altre 11 sono previste per il 2025 e il 2026. Entro quella data, quasi metà della popolazione statunitense sarà coperta da una legge sulla privacy a livello statale.
Questa frammentazione introduce complessità. Con la revisione da uno stato all'altro, le aziende si trovano ad affrontare problemi di conformità e costi operativi crescenti. Anche i modelli di consenso variano. Alcuni stati richiedono l'opt-in per attività sensibili, altri utilizzano ancora l'opt-out di default, confondendo sia le aziende che i consumatori.
A livello globale, lo slancio continua. All'inizio del 2024, 137 paesi (circa il 79% della popolazione mondiale) sono coperti da una qualche forma di legge nazionale sulla privacy. L'UE mantiene la sua leadership con il GDPR e il nuovo AI Act, il primo regolamento completo sull'IA al mondo.
Nel frattempo, settori come la biometria, i dati dei minori e i dati sanitari godono di tutele più severe nelle normative specifiche. Ad esempio, la nuova legge del Maryland include severi divieti sulla vendita dei dati dei minori, mentre il Minnesota garantisce ai singoli individui il diritto di contestare la profilazione basata sull'IA e di richiedere spiegazioni.
Gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale, come gli assistenti iperpersonalizzati o i browser integrati, promettono efficienza ed esperienze personalizzate. Eppure sfruttano sempre di più un monitoraggio comportamentale dettagliato. A differenza dei cookie convenzionali, questi sistemi monitorano modelli approfonditi e dati personali, spesso confezionati in profili "black box" difficili da verificare.
Nonostante il GDPR e il CCPA impongano standard di base sulla privacy, le innovazioni si muovono più velocemente delle normative. C'è una crescente richiesta di progettazione dell'intelligenza artificiale incentrata sulla privacy, trasparenza e governance continua per preservare la fiducia.
Forse la cosa più sorprendente è l'emergere delle interfacce cervello-computer (BCI). I senatori statunitensi hanno recentemente sollecitato la FTC a indagare su come le aziende neurotecnologiche gestiscono i dati cerebrali, che spesso non prevedono clausole di opt-out e non sono protetti dall'HIPAA. Anche se alcuni stati come la California e il Colorado includono i dati neurali nelle tutele dei consumatori, mancano ancora garanzie complete.
In Europa, una proposta di regolamento per analizzare ogni messaggio degli utenti alla ricerca di contenuti pedopornografici ha scatenato una reazione negativa. Sebbene l'intento sia nobile, gli esperti di sicurezza informatica avvertono che consentire tale sorveglianza comprometterebbe la crittografia e potrebbe aprire la porta a un monitoraggio più ampio e ingiustificato.
In molti ambiti, il consenso rimane statico. Si spunta una casella una volta e si passa oltre, spesso senza comprendere appieno come i propri dati potrebbero essere utilizzati nel tempo.
Contrastiamo questo con il consenso dinamico, un concetto sempre più utilizzato nella ricerca medica. Fornisce un'interfaccia digitale che consente agli individui di aggiornare le proprie scelte di consenso, ricevere informazioni in tempo reale sull'utilizzo dei dati e interagire con i progetti in corso. Questo modello promuove la trasparenza e la fiducia, ma rimane l'eccezione, non la norma, al di fuori della biomedicina.
Per i sistemi ad attivazione vocale (come Alexa), il consenso verbale sembra intuitivo, ma può facilmente compromettere il vero consenso informato. La ricerca accademica ha rilevato che gli esperti sollecitano una progettazione migliore: il consenso dovrebbe essere ridotto al minimo, la possibilità di opt-out è facile e saldamente ancorato a principi informati, non solo alla praticità dell'interfaccia utente.
Access Partnership sostiene la Data Regulation 2.0, concepita espressamente per affrontare le tecnologie emergenti: un quadro più agile e reattivo alle tecnologie rispetto alle leggi tradizionali.
Allo stesso modo, le organizzazioni dovrebbero adottare la privacy by design, integrando governance, valutazione del rischio e supervisione umana nei sistemi di intelligenza artificiale fin dall'inizio.
Linee guida come il rapporto dell'EDPB sui LLM offrono controlli pratici sulla privacy, attivando valutazioni d'impatto, gestendo i flussi di dati e integrando misure di mitigazione lungo tutto il ciclo di vita dell'intelligenza artificiale.
Regolamenti come NIS2 e DORA enfatizzano la resilienza informatica, la segnalazione degli incidenti e il rischio di terze parti, estendendo le competenze dei team addetti alla privacy a una governance della sicurezza più ampia.
All'interno delle organizzazioni, la privacy non deve più essere isolata. Al contrario, la collaborazione tra team di privacy, IT, marketing e legale è essenziale per una gestione responsabile dei dati.
I framework di governance dell'IA, i sistemi di gestione del consenso e gli strumenti di conformità automatizzati (come quelli progettati per gestire i rischi e gli audit trail) sono sempre più vitali.
Le tecnologie emergenti sfidano i limiti degli attuali modelli di privacy. L'IA black-box, i dati cerebrali e la sorveglianza di massa sono alcuni dei modi in cui la tecnologia supera le leggi esistenti.
Per gestire questa corsa, i quadri normativi stanno migliorando, ma in modo disomogeneo. L'UE e alcuni stati degli Stati Uniti stanno avanzando, ma non esiste un sistema globale unificato per affrontare l'IA, le neurotecnologie e la sorveglianza. Inoltre, i meccanismi di consenso rimangono in gran parte statici. I modelli veramente dinamici e incentrati sull'utente sono ancora di nicchia.
Come dovrebbero procedere le organizzazioni? La mitigazione del rischio richiede un'adozione più ampia insieme a normative lungimiranti. La privacy by design dovrebbe essere introdotta a tutti i livelli, gli standard di consenso dovrebbero essere armonizzati e la governance e gli strumenti di consenso dovrebbero diventare priorità.
In definitiva, sebbene le organizzazioni possano adottare soluzioni e best practice, restare al passo con le tecnologie emergenti che ci spingono in avanti è una sfida costante che richiede una vigilanza costante.
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