di Nat Russo
La diffusione di strumenti basati su modelli linguistici avanzati come ChatGPT ha aperto nuove frontiere nel trattamento del linguaggio naturale. Tuttavia, il loro impiego solleva questioni delicate in termini di privacy dei dati e cybersecurity, soprattutto nel contesto della normativa europea (GDPR), dell’uso in ambienti aziendali, e dei rischi connessi all’inserimento di informazioni sensibili.
1. Persistenza e trattamento dei dati
Sebbene OpenAI dichiari che le interazioni con ChatGPT non vengano utilizzate per l’addestramento se l’utente ha disattivato la cronologia delle chat o utilizza l’API a pagamento, permane una zona grigia nella retention policy dei dati temporanei. I dati potrebbero essere trattenuti a fini diagnostici e di sicurezza, con potenziale accesso da parte di operatori autorizzati per attività di monitoraggio.
2. Rischio di leakage informativo
Gli LLM possono manifestare fenomeni di data regurgitation, ovvero la riproposizione di porzioni di testo apprese in fase di addestramento. Questo scenario è poco probabile con i modelli più recenti, ma resta un problema teoricamente rilevante se un’organizzazione utilizza il sistema per trattare IP aziendale, dati identificativi o confidenziali senza adeguate misure di compartimentalizzazione.
3. AI e cybersecurity
La surface of attack legata all’uso di AI comprende:
- Prompt injection e jailbreaking;
- Manipolazione semantica del modello;
- Esfiltrazione di dati da output generato.
In ambito aziendale, la soluzione è adottare istanze isolate di modelli (es. su Azure o AWS), attuare una politica di data masking e sanitizzazione dei prompt, e integrare strumenti di monitoring dei log conversazionali.
4. Indicazioni operative
- Evitare l’inserimento di dati personali identificabili (PII);
- Limitare il contenuto sensibile nei prompt;
- Utilizzare versioni aziendali con logging controllato;
- Educare il personale sulla differenza tra AI pubbliche e ambienti privati.
Conclusione
L’adozione di LLM in ambito professionale ed educativo necessita di un approccio bilanciato: sfruttare le potenzialità del linguaggio naturale generativo preservando l’integrità dei dati trattati. La privacy by design, combinata con strategie di audit continuo e consapevolezza formativa, resta la principale forma di difesa.
