L’Intelligenza Artificiale (IA) generativa si nutre di enormi quantità di dati, spesso raccolti tramite web scraping, una pratica che prevede l’estrazione automatizzata di informazioni dal web. Tuttavia, questo processo pone significativi rischi per la privacy, poiché i dati personali possono essere inclusi indiscriminatamente nei dataset utilizzati per addestrare i modelli di IA. Per affrontare queste sfide, il Garante per la Protezione dei Dati Personali ha recentemente pubblicato un documento contenente linee guida per difendersi dal web scraping e proteggere i dati personali.

Cos’è il Web Scraping?

Il web scraping è una tecnica che utilizza programmi automatizzati, noti come bot, per scansionare le pagine web e raccogliere informazioni. Questi bot simulano la navigazione umana e possono estrarre dati come testi, immagini, video e altre informazioni pubblicamente disponibili online. Il termine “scraping” (raschiare) descrive la natura ampia e indiscriminata di questa raccolta di informazioni, che può essere utilizzata per vari scopi, tra cui il confronto dei prezzi, l’analisi di mercato e, più recentemente, l’addestramento dei modelli di IA generativa.

Le Misure Proposte dal Garante per Contrastare il Web Scraping

1. Creazione di Aree Riservate:

Il Garante suggerisce di creare sezioni protette sui siti web, accessibili solo previa registrazione. Questa misura riduce la disponibilità pubblica dei dati, rendendo più difficile per i bot di scraping accedere a informazioni sensibili. Tuttavia, è importante evitare la raccolta eccessiva di dati durante il processo di registrazione, rispettando il principio di minimizzazione dei dati previsto dal Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR).

2. Clausole Anti-Scraping nei Termini di Servizio:

Inserire specifiche clausole nei Termini di Servizio dei siti web che proibiscono l’uso di tecniche di web scraping può fungere da deterrente legale. In caso di violazione di queste clausole, i gestori dei siti possono intraprendere azioni legali per far valere i propri diritti.

3. Monitoraggio del Traffico di Rete:

Il monitoraggio delle richieste HTTP permette di identificare flussi di dati anomali in ingresso e in uscita dai siti web, consentendo di adottare contromisure adeguate. Tecniche come il rate limiting, che limita il numero di richieste da specifici indirizzi IP, possono aiutare a prevenire attacchi DDoS e attività di scraping su larga scala.

4. Interventi sui Bot:

Diversi accorgimenti tecnici possono limitare l’operatività dei bot utilizzati per il web scraping:

• CAPTCHA: L’inserimento di verifiche CAPTCHA, che richiedono l’intervento umano per completare un’azione, può impedire ai bot di procedere con lo scraping.
• Modifica del Markup HTML: Cambiare periodicamente la struttura del codice HTML può rendere più difficile il lavoro dei bot, costringendoli a rivedere costantemente i loro metodi di scraping.
• Uso di Immagini per i Dati Sensibili: Incorporare informazioni come numeri di telefono o email all’interno di immagini rende più complicato l’accesso ai dati per i bot, che necessiterebbero di tecnologie avanzate di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) per estrarli.
• File robots.txt: Configurare il file robots.txt per impedire l’accesso ai bot di scraping è un’ulteriore misura tecnica. Questo file indica ai bot quali sezioni del sito possono o non possono essere scansionate e indicizzate.

L’importanza della Privacy nello Sviluppo dell’IA

Il web scraping indiscriminato per l’addestramento di modelli di IA solleva importanti questioni etiche e legali. La raccolta di dati personali senza adeguate misure di protezione può violare la privacy degli individui e sfruttare indebitamente informazioni pubbliche. Il Garante privacy, insieme ad altre autorità internazionali e normative come l’Artificial Intelligence Act europeo, sta cercando di stabilire un equilibrio tra la necessità di sviluppare tecnologie avanzate e la protezione dei diritti individuali.

Una Partita Ancora Aperta

Oltre al Garante italiano, altre autorità per la privacy a livello internazionale stanno affrontando la questione del web scraping. L’Artificial Intelligence Act europeo, ad esempio, vieta la commercializzazione di sistemi di IA che creano o ampliano banche dati di riconoscimento facciale tramite scraping non mirato di immagini facciali da internet. Questo regolamento richiede anche che, in caso di modelli di IA per finalità generali, siano pubblicati report sui contenuti usati per il training dell’algoritmo.

Quello che è certo è che l’utilizzo del web scraping per l’addestramento di sistemi di IA pone rilevanti sfide, sia per le imprese, sia per i soggetti pubblici e privati che pubblicano dati personali online. Sarà sempre più importante per sviluppare sistemi di IA, ma le regole del gioco cambieranno: i dati non saranno più liberi come oggi, e nemmeno gratuiti; nel delicato equilibrio tra monetizzazione, attenzione alla privacy e spinta all’evoluzione tecnologica si giocherà il futuro sviluppo dell’intelligenza artificiale.

Conclusioni

Le linee guida del Garante per la Protezione dei Dati Personali rappresentano un passo fondamentale per tutelare la privacy nell’era dell’intelligenza artificiale. Adottare queste misure può aiutare sia le aziende che le istituzioni pubbliche a proteggere i dati personali e a limitare l’uso non autorizzato di tecniche di web scraping. La sfida sarà trovare un equilibrio tra l’innovazione tecnologica e il rispetto della privacy, garantendo che lo sviluppo dell’IA avvenga in modo etico e sostenibile.