Governance
La struttura no-profit di TRAILAB sostiene la ricerca a lungo orizzonte, la collaborazione interistituzionale e il reinvestimento in capacità scientifica. La sua governance è progettata per proteggere l'indipendenza scientifica: partner e finanziatori sostengono i programmi, ma non determinano le conclusioni della ricerca.
Fondazione statutaria
Promuovere, sviluppare e coordinare la ricerca interdisciplinare sull'intelligenza artificiale affidabile e riflessiva: sistemi affidabili, spiegabili, verificabili e sicuri allineati con l'azione umana, la responsabilità, i diritti fondamentali e l'interesse pubblico.
Ricerca di base e applicata, metodologie, validazione, valutazione, relazioni, policy work, formazione, consorzi, contratti, accordi, servizi e trasferimento di conoscenze legate alle finalità dell'associazione.
L’indipendenza scientifica, etica e politica è tutelata. Finanziamenti, sponsorizzazioni, collaborazioni o contratti non devono condizionare i risultati della ricerca, le conclusioni tecniche o le posizioni etiche.
Le risorse possono provenire da fondi di ricerca, accordi di collaborazione, servizi, formazione, relazioni e sponsorizzazioni. Il lavoro applicato sostiene la missione creando prove, metodi e capacità riutilizzabili.
Membri, collaboratori, finanziatori, clienti, consulenti e partner di progetto non appartengono alla stessa categoria e non ricevono automaticamente diritti di governance.
La contabilità a livello di progetto, l’etica, i conflitti, la riservatezza e le regole di pubblicazione fanno parte dell’infrastruttura di governance.
Traduzione giuridica e normativa
La classificazione del rischio, le pratiche vietate, l'alfabetizzazione in materia di intelligenza artificiale, la governance della GPAI e gli obblighi ad alto rischio sono trattati come vincoli di progettazione che devono diventare prove, documentazione e supervisione.
Gli standard CEN-CENELEC ed ETSI traducono i requisiti legali in specifiche tecniche per la gestione del rischio, la governance dei dati, la registrazione, la trasparenza, il controllo umano, la robustezza, la sicurezza informatica, la gestione della qualità e la valutazione della conformità.
I sistemi di gestione dell’intelligenza artificiale forniscono una struttura organizzativa per lo sviluppo, la fornitura e l’uso responsabile dei sistemi di intelligenza artificiale.
La gestione del rischio specifica per l’IA supporta l’identificazione, l’analisi, la valutazione, il trattamento e il monitoraggio dei rischi dell’IA durante tutto il ciclo di vita.
I settori automobilistico, aeronautico, dell'automazione industriale, medico e altri settori regolamentati richiedono garanzie specifiche per settore, non una governance generica dell'IA.
La conformità legale è incompleta a meno che gli impatti sui diritti, sulla contestabilità, sui rimedi e sulla supervisione umana non siano associati a decisioni reali.
Le conclusioni della ricerca e le prove pubbliche non devono essere controllate da finanziatori, clienti o partner di progetto.
I progetti dovrebbero creare capacità scientifiche, tecniche, legali, educative o istituzionali riutilizzabili che vadano oltre la fornitura una tantum.
Membri, finanziatori, clienti, collaboratori, partner di progetto e consulenti non devono essere offuscati.
La governance non è solo compliance. Deve preservare la responsabilità, la contendibilità, la creatività e l’impegno umano esplicito.
Ciò che può essere pubblico dovrebbe essere documentato; ciò che è riservato deve essere tutelato senza trasformare le rivendicazioni di marketing.
Tutta l'attività economica è strumentale alla missione senza scopo di lucro e non può privatizzare lo scopo del laboratorio.
