ETHICLAW
MANIFESTO
Per una governance verificabile dell’intelligenza artificiale
La fiducia non può essere richiesta. Deve essere dimostrata. |
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L’intelligenza artificiale sta entrando nelle decisioni che influenzano persone, organizzazioni e istituzioni. La domanda non è più soltanto quanto un sistema sia capace, ma se il suo comportamento possa essere compreso, verificato, contestato e corretto.
Oggi valori, criteri decisionali e responsabilità sono spesso distribuiti in sistemi opachi. Quando una decisione è errata, non è semplice stabilire quale componente abbia contribuito, quale principio sia stato applicato o come intervenire senza modificare l’intero sistema.
EthicLaw nasce per rendere la governance una proprietà dell’architettura, non una dichiarazione di intenti. Non propone un insieme universale di valori, non pretende di stabilire cosa sia giusto e non sostituisce il giudizio umano. Separa invece il meccanismo di supervisione dal corpus normativo che esso applica.
In EthicLaw i principi devono essere dichiarati e versionati; i moduli devono essere osservabili, testabili e sostituibili; le decisioni devono produrre evidenze; l’enforcement deve essere effettivo; l’audit deve collegare ciò che il sistema ha osservato, valutato, deciso ed eseguito.
L’etica è il primo caso di studio, non il limite del progetto. La stessa infrastruttura può, in linea di principio, applicare obblighi giuridici, codici deontologici, policy aziendali, protocolli sanitari o regole di sicurezza. Ogni dominio mantiene la responsabilità dei propri principi; EthicLaw standardizza il modo in cui essi vengono dichiarati, applicati, aggiornati e verificati.
La modularità non elimina la complessità e non garantisce automaticamente decisioni corrette. Rende però possibile localizzare contributi, limiti, errori e responsabilità lungo confini progettati a priori. Le garanzie devono inoltre essere proporzionate all’osservabilità e al potere reale di intervento disponibili.
L’ambizione di EthicLaw non è creare un arbitro della verità. È costruire un’infrastruttura nella quale il comportamento dell’AI possa essere governato con evidenze riproducibili e sottoposto a controllo indipendente.
NON STANDARDIZZARE I VALORI.
Standardizzare la testabilità della loro applicazione.
Avviato con il sostegno di 3FLG