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Omnibus dati, noyb avverte: via libera generalizzato all'addestramento dell'IA

L'organizzazione noyb mette in guardia dal rilascio dei dati europei per l'addestramento dei modelli di IA. Nel Consiglio dell'UE c'è una nuova proposta di compromesso che allargherebbe il ricorso all'interesse legittimo.

TecnologiaAnalisiGiulia FerrariPubblicato: 21 settembre 20266 min di letturaFonti 2
Omnibus dati, noyb avverte: via libera generalizzato all'addestramento dell'IA

La deregolamentazione dell'economia europea dei dati prende forma concreta. Il 21 settembre 2026 netzpolitik.org ha dato notizia di una proposta di compromesso della presidenza irlandese del Consiglio, datata 3 settembre. Secondo il portale, il testo è già disponibile. La proposta permetterebbe alle imprese di appoggiarsi maggiormente all'interesse legittimo per trattare dati personali destinati all'addestramento dei modelli di IA.

«Esproprio digitale»

Il giurista Max Schrems e la sua organizzazione noyb criticano duramente il progetto. In un intervento su netzpolitik.org si legge di «completo via libera ai dati europei verso i colossi globali» e di «esproprio digitale». L'accusa, in sintesi, è questa: il GDPR viene svuotato in un punto centrale e i cittadini non ne ricavano alcun vantaggio.

La proposta fa parte del cosiddetto Digital Omnibus, con cui la Commissione europea dichiara di voler ridurre la burocrazia. Secondo netzpolitik.org il pacchetto comprende anche il taglio degli obblighi di rendicontazione ambientale e un allentamento delle regole sull'IA. I critici rilevano inoltre che i negoziati sul testo si svolgono in gran parte in modo opaco.

Gli antecedenti

Mesi fa il Comitato europeo per la protezione dei dati aveva stabilito che un bilanciamento degli interessi può giustificare l'uso dei dati per l'addestramento dell'IA. La questione non è se ciò sia possibile in casi motivati. La questione è se diventi un'autorizzazione generalizzata.

In una controversia sul diritto d'autore OpenAI ha dovuto ammettere di aver commesso violazioni. Ha anche ammesso di aver addestrato i modelli, tra l'altro, con contenuti internet accessibili al pubblico, commenti su Reddit e video di YouTube. Proprio questo tipo di basi di dati riguarda anche la messa a disposizione dei dati LinkedIn disposta dalle autorità nell'ambito dell'acceleratore IA del governo federale. Il versante pratico del dibattito sull'addestramento non è quindi un caso astratto, ma prassi vissuta.

Che cosa è in gioco

I critici richiamano le conseguenze di un vincolo di scopo allentato: se il riutilizzo per l'«addestramento dell'IA» rientra nell'interesse legittimo, una base di dati raccolta una volta difficilmente potrà essere circoscritta in seguito. Secondo gli attivisti per la protezione dei dati sarebbero coinvolti, per esempio, i dati di profilazione. Da questi si possono trarre conclusioni sullo stato di salute, sui luoghi frequentati o sulle relazioni personali.

Nel dibattito emerge anche che il governo federale a Berlino, prima delle elezioni europee, si era speso per la liberalizzazione. Intanto i negoziati di trilogo proseguono. Finora è chiaro solo questo: il Digital Omnibus raggruppa talmente tante modifiche singole che solo il testo finale mostrerà quali margini resteranno davvero.

Se un bilanciamento degli interessi sia ammissibile nel singolo caso non è mai stata la questione controversa: la questione è se diventi la regola.

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Fonti

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  1. 01netzpolitik.org: Digitale Enteignung – Datenschützer warnen vor Pauschalerlaubnis für KI-TrainingDE
  2. 02heise online: Big Brother Awards 2026 (Abschnitt Digital Omnibus, KI-Training, berechtigtes Interesse)DE

Tutti i numeri e le citazioni di questo testo provengono dalle fonti elencate sotto.

I contenuti sono stati preparati dalla redazione con il supporto dell'IA.

Giulia Ferrari

Giulia Ferrari

IA, modelli e tecnologie

Giulia Ferrari scrive di tecnologia, IA e modelli e media e internet per FLASH24, partendo da dataset pubblici, preprint e registri di versioni dei modelli. Controlla ogni numero confrontando benchmark dichiarati e risultati riproducibili, e scarta le stime senza fonte. Segue le audizioni in calendario, parla con ricercatori e ingegneri, e mette a confronto release e changelog prima di pubblicare. Fuori dalla redazione smonta stampanti 3D, recupera vecchi computer e studia come i modelli imparano dai rifiuti del web. Non pubblica un dato se non può ricostruirne il percorso.

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