Ad oggi, sono moltissimi gli utenti che condividono quotidianamente dati sensibili senza accorgersene, ad esempio, tramite i prompt con cui si comunica ai chatbot. Uno studio condotto congiuntamente dalle Università di Torino, Milano e Milano-Bicocca, presentato alla conferenza IJCNN 2025, dimostra che l’intelligenza artificiale generativa può essere utilizzata non solo per riconoscere automaticamente informazioni confidenziali nei testi, ma anche per spiegarne i rischi attraverso un linguaggio accessibile.
Il progetto si inserisce nell’ambito di KURAMi, un’iniziativa finanziata dal MUR e dal PNRR, che punta a sviluppare strumenti intelligenti e trasparenti in grado di supportare gli utenti nella gestione dei propri dati. L’approccio Retrieval-Augmented Generation (RAG) è centrale in questa ricerca, combina modelli linguistici e basi documentali scientifiche per valutare la sensibilità di un testo e giustificare l’analisi con riferimenti normativi. In pratica, il sistema analizza testi come email o messaggi e segnala se ci sono rischi per la privacy, spiegandoli sulla base di documenti scientifici e norme, in modo chiaro.
La sperimentazione è stata svolta ricorrendo a un corpus reale di email aziendali, il sistema si è rivelato più efficace dei metodi tradizionali nel rilevare potenziali violazioni. L’obiettivo non è sostituire la consapevolezza umana, ma renderla più informata e attiva.
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Immagine generata tramite DALL-E 3. Tutti i diritti sono riservati. Università di Torino (04/02/2025).
