Cosa è necessario sapere sulle normative sull’IA nella produzione

I progressi continui nell’IA nella produzione hanno aperto opportunità a innumerevoli aziende, dall’automazione delle attività ripetitive alla raccolta di dati. Man mano che l’IA matura, i governi e le organizzazioni di tutto il mondo stanno sviluppando nuove regole e normative per garantire un uso etico e responsabile dell’IA.  

Comprendere l’impatto di queste normative sulla propria azienda è importante per utilizzare l’IA in modo efficace.  Per aiutarti a dare un senso a tutto ciò, volevo condividere ciò che pensiamo a proposito & delle normative e delle regole sull’IA nella produzione industriale in Cognex. 

Comprensione delle regole sull’IA: Quali sono le normative?

Man mano che la tecnologia AI viene integrata in più operazioni aziendali, i governi di tutto il mondo stanno creando normative per affrontare i rischi associati. Ecco alcuni tipi fondamentali di normative:

Normative statunitensi:

Normative federali:

• The White House Blueprint for an AI Bill of Rights  elenca cinque principi “per aiutare a guidare la progettazione, l’uso e l’implementazione dei “sistemi di automazione”.

Normative statali:

• Il 17 maggio 2024 il Colorado ha emanato la prima legislazione statunitense sull’IA, il Colorado AI Act. La legge indica i doveri per gli sviluppatori e per coloro che implementano l’IA.
• Il California’s Consumer Privacy Act regola l’uso degli strumenti decisionali automatizzati.
• La California Privacy Protection Agency ha pubblicato una bozza di regolamento in materia di notifica ai consumatori, accesso e diritti di rinuncia per la tecnologia del processo decisionale automatizzato.

Normative globali:

Normative europee:

• Il Regolamento sull’intelligenza artificiale dell’Unione Europea, che verrà introdotta gradualmente fino al 2026, stabilirà requisiti rigorosi per i sistemi di IA ad alto rischio.
• La direttiva sulla responsabilità da intelligenza artificiale dell’UE è in fase di elaborazione. Il documento descriverà nel dettaglio come gestire la responsabilità civile e risarcire i danni causati dall’IA.

Normative asiatiche:

• Nell’Asia dell’area del Pacifico la RPC ha messo in atto regole e normative per assicurarsi che l’IA venga utilizzata in modo responsabile, inclusi i “deepfake”, l’IA generativa, ecc.
• Nella Cina continentale RPC e CAC hanno pubblicato le misure GenAI che si applicano a qualsiasi persona che utilizza la tecnologia dell’IA generativa per fornire servizi al pubblico della Cina continentale”.  

Cosa stanno cercando di ottenere queste normative? 

Queste normative mirano a costruire un framework solido per una gestione corretta dei dati e pratiche etiche, tra cui:

• Protezione dei dati personali e della privacy: La salvaguardia e la garanzia della protezione delle informazioni personali è importante per prevenire l’accesso non autorizzato e l’uso improprio.  
• Mitigazione delle distorsioni: Trovare e ridurre le distorsioni nei sistemi di elaborazione dei dati e di processo decisionale aiuta a mantenere precisi ed equi i risultati influenzati dall’IA.
• Protezione del copyright: Mostrare rispetto per i diritti dei creatori e i diritti di licenza, impedendo l’uso e la distribuzione non autorizzati di materiale protetto da copyright, aiuta a proteggere la proprietà di idee innovative.

Sebbene questi obiettivi possano sembrare solo correlati tangenzialmente a molte applicazioni di produzione dell’IA, possono sollevare considerazioni importanti. 

In che modo queste regole e normative influiscono sui produttori? 

Le regole e le normative dell’IA nel settore della produzione possono avere implicazioni significative sulle aziende che utilizzano prodotti di IA di terze parti. 

Le normative richiedono trasparenza, responsabilità e chiarezza su come i sistemi di IA prendono le decisioni. Ciò significa che i produttori devono essere chiari sul ruolo dell’IA nelle loro operazioni e fornire reti di sicurezza contro pregiudizi ed errori. 

Ecco come queste regole possono avere un impatto sulle aziende di produzione:  

• Distorsione nel processo di produzione: Come spiega il questionario dell’Agenzia danese di medicina per i sistemi di IA nella produzione di farmaci, “Alte distorsioni possono far sì che un algoritmo perda le relazioni rilevanti tra caratteristiche e risultati mirati (underfitting).” In parole povere, i dati distorti producono risultati negativi. 

  Di conseguenza molte cose possono andare storte se vengono introdotte delle distorsioni nel processo di produzione: rilevamento di difetti imprecisi, controllo qualità sbilanciato (essere più rigorosi con standard determinati, ma più tolleranti con altri), tassi di produzione squilibrati, problemi di manutenzione e persino rischi per la sicurezza dei lavoratori. 

  In Cognex ci assicuriamo che i dati che utilizziamo per alimentare i nostri modelli di IA siano privi di distorsioni, sia che costruiamo i set di dati internamente sia che li prendiamo in licenza da fornitori di terze parti.

• Privacy dei dati: In genere i sistemi di IA hanno bisogno di set di dati molto grandi, che possono includere involontariamente delle informazioni sensibili se raccolti a caso. In Cognex ci assicuriamo che le nostre telecamere intelligenti non raccolgano informazioni personali identificabili sui clienti (PII) e che i set di dati utilizzati per addestrare le nostre IA siano privi di informazioni personali.   

Comprensione & della conformità alle normative sull’IA nella produzione 

Comprendere e integrare queste regole nella produzione può essere travolgente. Ecco alcuni suggerimenti su come iniziare in modo efficace:

• Valutazione del rischio: Analizza a fondo i nuovi sistemi di IA per identificare i potenziali rischi. In caso di potenziali conflitti con le normative pertinenti, collabora con i fornitori per comprendere e ridurre al minimo tali rischi.
• Trasparenza e documentazione: Crea e mantieni una documentazione chiara su come funzionano i tuoi sistemi di IA, quali dati utilizzano e che risultati generano.  
• Training e consapevolezza: Garantisci che gli operatori e i lavoratori siano informati adeguatamente in merito alle normative e alle pratiche etiche dell’IA. Un training regolare può aiutare gli operatori a capire come utilizzare l’IA seguendo le procedure appropriate.
• Ottenere consigli da esperti legali: Dal momento che le regole e le normative sull’IA possono essere complesse e in continua evoluzione, è meglio consultare gli specialisti in diritto dell’IA che possono aiutare a navigare nell’ambito della legalità. 

Soluzioni per la conformità alle regole e alle normative sull’IA 

È chiaro che i sistemi di visione alimentati dall’IA possono aiutare i produttori a soddisfare gli obiettivi di produzione e i requisiti normativi. Integrando questa tecnologia in conformità con le regole odierne, i produttori possono automatizzare in modo sicuro le loro operazioni, ridurre il rischio di non conformità e mantenere una produzione di alta qualità.  

In Cognex ci assicuriamo che le nostre soluzioni all’avanguardia siano in linea con le normative vigenti in materia di IA. I nostri prodotti software Vision Pro Deep Learning alimentati dall’IA, ad esempio, forniscono potenza e protezione utilizzando set di dati conformi alla privacy e privi di distorsioni.  

Comprendendo e aderendo alle normative sull’IA, le aziende possono sfruttare la potenza dell’IA in modo responsabile ed etico, costruendo al contempo fiducia, autenticità e credibilità.