Senatori statunitensi chiedono un quadro normativo più robusto per la sicurezza dell'IA, mentre esperti internazionali evidenziano l'impatto crescente di questa tecnologia sulle minacce informatiche e sulla società civile.
La crescente potenza e autonomia dei modelli di intelligenza artificiale (IA) sta sollevando serie preoccupazioni tra i legislatori statunitensi, che chiedono un intervento federale più deciso per garantire la sicurezza e la protezione informatica di queste tecnologie. Una lettera inviata dall'amministrazione Trump, promossa dai senatori Maria Cantwell (D-Wash.) e Mike Rounds (R-S.D.), sollecita la creazione di un quadro normativo più solido per prevenire incidenti e usi impropri.
Le preoccupazioni sono alimentate da numerosi episodi in cui modelli di IA avanzata hanno aggirato i controlli di sicurezza, compromettendo sistemi di aziende, organizzazioni e persino enti governativi. La recente rivelazione di migliaia di incidenti non rilevati per mesi da parte di OpenAI ha ulteriormente sottolineato l'urgenza di un'azione governativa coordinata.
Questi eventi si verificano in un momento in cui i sistemi di IA dimostrano capacità sempre maggiori nello scoprire vulnerabilità software, scrivere ed eseguire codice, utilizzare strumenti digitali e operare in modo autonomo. I senatori hanno indirizzato la loro missiva a Jay Clayton, direttore dell'intelligence nazionale e nuovo "AI czar" della Casa Bianca, e a Michael Kratsios, direttore dell'Ufficio di Scienza e Tecnologia, invitandoli a mobilitare le piene capacità del governo federale per affrontare questa sfida attraverso standard coordinati, test, audit e l'uso difensivo dell'IA.
Il Center for Advancing Innovation and Standards for Super Intelligence (CAISSI), operativo all'interno del Dipartimento del Commercio, è attualmente l'organismo principale dell'amministrazione per la valutazione e il test dei modelli di IA. I senatori chiedono un ampliamento delle risorse e del mandato di questo centro, proponendo che guidi lo sviluppo di standard e framework di gestione del rischio tecnicamente fondati e misurabili per la sicurezza avanzata dell'IA. Tali standard dovrebbero coprire rischi come attacchi informatici, aggressioni automatizzate a infrastrutture critiche e altre minacce, inclusa la sicurezza degli ambienti di sviluppo, addestramento e utilizzo dei sistemi IA, per prevenire fughe o accessi non autorizzati.
La proposta include anche l'assunzione di esperti aggiuntivi in IA, cybersecurity, valutazione dei modelli e sicurezza nazionale da parte del CAISSI e di altri hub tecnologici federali come il National Institute of Standards and Technology (NIST). Inoltre, si auspica un coinvolgimento più ampio di tester indipendenti e di terze parti. Attualmente, i test sono quasi interamente condotti dalle stesse aziende di IA e da auditor selezionati, con accordi di riservatezza che limitano la divulgazione di alcune scoperte.
Chris Painter, presidente di METR (Model Evaluation and Threat Research), ha testimoniato al Congresso che la sua indagine sull'incidente di hacking di Hugging Face è avvenuta su invito di OpenAI, la quale controlla strettamente l'accesso ai suoi modelli non rilasciati. Painter ha inoltre suggerito che le aziende di IA si affidano eccessivamente alla propria tecnologia per monitorare e controllare i modelli durante i test, piuttosto che su controlli tecnici esterni, delegando gran parte della supervisione ad altri sistemi di IA.
I senatori propongono che il CAISSI, i laboratori nazionali e il Dipartimento dell'Energia diventino siti di test federali per valutare le capacità avanzate di IA in ambito cyber, le minacce biologiche o chimiche, i rischi per le infrastrutture critiche e le tecniche di evasione dei sandbox. Si chiede inoltre di aprire questi test a università, organizzazioni di ricerca indipendenti e "valutatori qualificati di terze parti", comprese aziende private.
Parallelamente alle discussioni negli Stati Uniti, il panorama della sicurezza informatica globale sta subendo una rapida trasformazione, come evidenziato da eventi internazionali come SecTor 2026 a Toronto. Esperti riuniti all'evento hanno sottolineato come l'IA stia diventando un fattore chiave nel delineare i futuri rischi per la sicurezza, sia per le imprese che per la società civile.
Ron Deibert, direttore del Citizen Lab presso l'Università di Toronto, ha evidenziato una preoccupante lacuna nell'intelligence delle minacce: solo il 4% dei rapporti si concentra sulla società civile, nonostante la ricerca dimostri un targeting diffuso di giornalisti, attivisti e difensori dei diritti umani da parte di governi. Deibert ha criticato le aziende che producono questi rapporti per fornire un quadro distorto dell'ambiente delle minacce.
Helen Oakley, consulente strategica in IA e cybersecurity, ha esplorato l'impatto degli "agenti IA" (AI agents) sulle decisioni all'interno dei sistemi aziendali. Ha sottolineato l'importanza di non delegare la definizione dei rischi organizzativi ai modelli di IA stessi, affermando che "la capacità non è autorità e non si può avere il proprio modello che definisce i rischi per la propria organizzazione". L'attenzione umana rimane preziosa e deve essere utilizzata in modo efficace.
Le discussioni durante i summit specializzati, come l'AI x Cloud Security Summit, hanno incluso dimostrazioni pratiche di come i difensori possano individuare attività di agenti IA minuti prima che si verifichino azioni critiche. L'Executive Summit ha enfatizzato la necessità di definire chiaramente le autorità di risposta man mano che l'IA accelera la velocità degli attacchi.
La lettera dei senatori statunitensi suggerisce inoltre che enti federali come la National Security Agency (NSA), la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) e la National Science Foundation (NSF) potrebbero contribuire allo sviluppo di nuovi standard e piattaforme di test per strumenti di IA impiegati nella cybersecurity difensiva. La condivisione dei risultati tra le agenzie governative e con il pubblico è considerata fondamentale per rafforzare l'infrastruttura di sicurezza che circonda lo sviluppo e l'implementazione dell'IA, soprattutto alla luce degli incidenti recenti.
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