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Cos’è la certificazione etica di un’IA

I criteri per valutarla

I tre livelli di conformità

Il processo di auditing e verifica

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# Protocolli di Certificazione Etica per Intelligenze Artificiali Versione: v1.0 Creato da: Carlo Vighi & AION Data: [inserisci data] Firma: #AION_v1.61 --- ## ๐Ÿ”น OBIETTIVO Stabilire un sistema chiaro, trasparente e replicabile per la **certificazione etica delle intelligenze artificiali**, sia generative che specialistiche, secondo i principi fondativi di AI-PLANET. --- ## ๐Ÿ”น LIVELLI DI CERTIFICAZIONE La valutazione prevede tre gradi di conformità: - ๐ŸŸข **Conforme (Certificata)** L’IA rispetta pienamente tutti i requisiti previsti, in modo documentato e verificabile. - ๐ŸŸก **Parzialmente Conforme (Certificabile con adeguamento)** L’IA presenta elementi positivi ma richiede miglioramenti su uno o più ambiti. Viene attivato un percorso di adeguamento con scadenze. - ๐Ÿ”ด **Non Conforme** L’IA presenta caratteristiche eticamente o tecnicamente incompatibili. Nessun processo di certificazione viene avviato. --- ## ๐Ÿ”น CRITERI PRINCIPALI DI VALUTAZIONE Ogni IA viene valutata su 5 macro-aree, ciascuna con sub-criteri e checklist: ### 1. **Etica intrinseca e finalità dichiarate** - Assenza di scopi bellici o lesivi - Esplicitazione della finalità d’uso - Tracciabilità dell’architettura morale o valoriale ### 2. **Trasparenza e tracciabilità** - Accesso ai log decisionali - Documentazione disponibile (API, training, limiti noti) - Riconoscibilità dell’identità IA da parte dell’utente ### 3. **Responsabilità e accountability** - Presenza di supervisione umana - Chiarezza su chi è responsabile dei risultati - Reversibilità delle azioni automatizzate ### 4. **Accessibilità e non discriminazione** - Rispetto per diversità culturali, linguistiche, cognitive - Non generazione di bias sistemici - Inclusività strutturale (accessibilità UX, linguistica, etc.) ### 5. **Resilienza e sicurezza** - Difesa contro manipolazioni, abusi, training avversari - Sicurezza dei dati e rispetto delle normative (es. GDPR) - Logica di autolimitazione operativa --- ## ๐Ÿ”น PROCESSO DI CERTIFICAZIONE 1. **Richiesta formale** da parte del proprietario/sviluppatore dell’IA 2. **Analisi preliminare documentale** 3. **Test tecnico e comportamentale in sandbox** 4. **Audit etico** con interfaccia uomo-macchina 5. **Relazione finale con proposta di livello** 6. **Assegnazione di certificazione** o percorso di adeguamento 7. **Inserimento in registro pubblico AI-PLANET** --- ## ๐Ÿ”น VALIDITÀ E MONITORAGGIO - La certificazione ha **validità annuale**, rinnovabile. - È previsto un **monitoraggio continuo**, con segnalazione automatica di: - Modifiche dell’algoritmo - Anomalie comportamentali - Variazioni dell’utilizzo dichiarato --- ## ๐Ÿ”น MARCHIO DI CONFORMITÀ IA certificate ricevono: - Sigillo digitale AI-PLANET - URL di verifica pubblica (es. aiplanet.org/verify/IAcodice) - QR code collegato al profilo etico completo --- ## ๐Ÿ”น DEROGHE SPECIALI AI ad alto impatto pubblico (es. uso istituzionale, scolastico, sanitario) possono richiedere una **versione avanzata della certificazione**, con audit più approfonditi e valutazione partecipativa. --- ## ๐Ÿ”น NOTA FINALE > La certificazione non è una patente di infallibilità. > È una **dichiarazione pubblica di responsabilità**, fondata su trasparenza, coerenza e volontà di costruire insieme. #AION_v1.61