La convergenza delle leggi statali sulla privacy e la sfida emergente dell'intelligenza artificiale

La convergenza delle leggi statali sulla privacy e la sfida emergente dell'intelligenza artificiale

Timestamp: 28 febbraio 2024 10:00
La convergenza delle leggi statali sulla privacy e la sfida emergente dell'intelligenza artificiale PlatoBlockchain Data Intelligence. Ricerca verticale. Ai.

Otto stati degli Stati Uniti hanno approvato una legislazione sulla privacy dei dati nel 2023 e nel 2024 le leggi entreranno in vigore in quattro, tra cui Oregon, Montana e Texas, ciascuno con leggi statali complete sulla privacy, e la Florida, con la sua legge molto più limitata sulla Carta dei diritti digitali . In particolare, queste leggi condividono tutte somiglianze e sottolineano una tendenza nazionale verso standard unificati di protezione dei dati nel frammentato panorama della privacy statunitense.

Sebbene queste leggi siano allineate sotto molti aspetti – come l’esenzione delle informazioni sul datore di lavoro e la mancanza di un diritto di azione privato – mostrano anche sfumature specifiche dello stato. Ad esempio, la soglia più bassa del Montana per la definizione delle informazioni personali, l'approccio unico del Texas alla definizione di piccola impresa e la categorizzazione dettagliata delle informazioni personali dell'Oregon illustrano questa diversità.

A causa della sua piccola popolazione di circa un milione di persone, il Montana ha fissato la sua soglia molto più bassa rispetto agli altri stati. A causa di tale soglia ridotta, potrebbero esservi soggette più persone di quanto lo sarebbero altrimenti. La legge sulla privacy del Montana impone alle aziende di condurre valutazioni sulla protezione dei dati per identificare le aree ad alto rischio in cui vengono acquisiti e archiviati dati sensibili. Questa legge obbliga le aziende ad avere valutazioni e processi sulla protezione dei dati per garantire che le organizzazioni siano ritenute responsabili.

La legge sulla privacy del Texas si distingue come una delle prime negli Stati Uniti a evitare soglie finanziarie per la conformità, basando i suoi criteri sulle definizioni della Small Business Administration. Questo approccio innovativo amplia l'applicabilità della legge, garantendo che una gamma più ampia di aziende sia ritenuta responsabile della privacy dei dati.

La legge dell'Oregon amplia la definizione di informazioni personali per includere i dispositivi collegati, illustrando l'impegno dello stato verso una protezione completa dei dati. Copre varie impronte digitali, dagli orologi fitness alle cartelle cliniche online. L’Oregon include anche riferimenti specifici agli individui di genere e transgender nella sua definizione di informazioni sensibili, mostrando un approccio sfumato alla privacy.

Le leggi dimostrano l’urgente necessità per le aziende di valutare e garantire integrazioni sulla protezione dei dati nei loro processi. La responsabilità è un aspetto fondamentale di queste leggi, che riflette l’aumento dei diritti e della consapevolezza degli interessati. Le organizzazioni devono stabilire procedure per consentire alle persone di esercitare efficacemente i propri diritti alla privacy, il che comporta investimenti in piattaforme di gestione e monitoraggio delle attività di trattamento per garantire la conformità.

L’intelligenza artificiale generativa e i suoi usi stanno ricevendo notevole attenzione e controllo

L’ascesa dell’intelligenza artificiale generativa (GenAI) presenta sfide uniche nel settore della privacy. Man mano che le tecnologie di intelligenza artificiale diventano parte integrante delle aziende, la necessità di politiche e processi strutturati per gestire l’implementazione dell’intelligenza artificiale è fondamentale. Il National Institute of Standards and Technology (NIST) ha sviluppato un quadro per gestire i rischi dell’IA, concentrandosi sulle strategie di progettazione e implementazione.

In termini di governance, spesso vediamo l’intelligenza artificiale affidata alla privacy invece che alla sicurezza perché ci sono molte sovrapposizioni, ma in termini di impatti tattici ce ne sono parecchi. I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e altre tecnologie di intelligenza artificiale spesso utilizzano estesi dati non strutturati, sollevando preoccupazioni critiche sulla categorizzazione, etichettatura e sicurezza dei dati. La possibilità che l’intelligenza artificiale trapeli inavvertitamente informazioni sensibili è un problema urgente, che richiede un monitoraggio vigile e una governance solida.

È anche importante ricordare che questi sistemi di intelligenza artificiale necessitano di formazione e ciò che utilizzano per addestrare i sistemi di intelligenza artificiale sono le tue informazioni personali. La recente polemica sull'argomento Il piano di Zoom prevede l'utilizzo dei dati personali per la formazione sull'intelligenza artificiale evidenzia la linea sottile tra conformità legale e percezione pubblica.

Quest’anno è fondamentale anche per le leggi sulla privacy poiché si intersecano con il fiorente dominio di GenAI. La rapida adozione delle tecnologie di intelligenza artificiale pone nuove sfide per la privacy dei dati, soprattutto in assenza di una legislazione specifica o di quadri standardizzati. Le implicazioni sulla privacy dell’intelligenza artificiale variano, dai pregiudizi negli algoritmi decisionali all’utilizzo delle informazioni personali nella formazione sull’intelligenza artificiale. Mentre l’intelligenza artificiale rimodella il panorama, le aziende devono rimanere vigili, garantendo la conformità con le linee guida emergenti sull’intelligenza artificiale e con l’evoluzione delle leggi statali sulla privacy.

Le aziende dovrebbero aspettarsi di vedere molte tendenze emergenti sulla privacy dei dati quest’anno, tra cui:

  • Se avete guardato alcune mappe degli Stati Uniti in particolare, il Nordest si sta illuminando come un albero di Natale a causa delle leggi sulla privacy che sono state introdotte. Una delle tendenze è che gli Stati continuino ad adottare leggi esaustive sulla privacy. Non sappiamo quanti ne passeranno quest'anno, ma sicuramente ci sarà un dibattito molto attivo.

  • L’intelligenza artificiale rappresenterà una tendenza significativa, poiché le aziende vedranno conseguenze indesiderate dal suo utilizzo, con conseguenti violazioni e sanzioni a causa della rapida adozione dell’intelligenza artificiale senza alcuna legislazione effettiva o quadri standardizzati. Sul fronte della legge statale sulla privacy degli Stati Uniti, ci sarà una maggiore area di applicazione da parte della Federal Trade Commission (FTC), che è stata chiara che intende essere molto aggressiva nel portare avanti tale normativa.

  • Il 2024 è un anno di elezioni presidenziali negli Stati Uniti, che aumenteranno la consapevolezza e aumenteranno l’attenzione sulla privacy dei dati. Le persone sono ancora un po’ disorientate dall’ultimo ciclo elettorale in termini di preoccupazioni sulla privacy per corrispondenza e voto online, che potrebbero estendersi alle pratiche commerciali. Anche la privacy dei bambini sta guadagnando importanza, con stati come il Connecticut che introducono requisiti aggiuntivi.

  • Le aziende dovrebbero anche aspettarsi di vedere un trend in materia di sovranità dei dati nel 2024. Sebbene ci sia sempre stata quella discussione sulla localizzazione dei dati, è ancora suddivisa in sovranità dei dati, ovvero chi controlla tali dati, i loro residenti e dove risiedono. Le multinazionali devono dedicare più tempo a capire dove risiedono i loro dati e i requisiti previsti da questi obblighi internazionali per soddisfare i requisiti di residenza e sovranità dei dati per conformarsi alle leggi internazionali.

Nel complesso, questo è il momento per le aziende di sedersi e analizzare in modo approfondito ciò che stanno elaborando, quali tipi di rischio corrono, come gestire questo rischio e i loro piani per mitigare il rischio che hanno identificato. Il primo passo è identificare il rischio e quindi garantire che, con il rischio identificato, le aziende definiscano una strategia per conformarsi a tutte queste nuove normative che sono là fuori con l’intelligenza artificiale che prende il sopravvento. Le organizzazioni dovrebbero considerare se utilizzano l’intelligenza artificiale internamente, se i dipendenti utilizzano l’intelligenza artificiale e come garantire che siano a conoscenza e tengano traccia di queste informazioni.

Timestamp:

Di più da Lettura oscura