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Dati sintetici: cosa sono, le applicazioni e i rischi da gestire

I dati sintetici offrono un’alternativa all’uso di dati personali, specialmente nell’addestramento di algoritmi di machine learning. Generati attraverso modelli matematici, imitano dati reali, riducendo rischi e superando vincoli normativi. Tuttavia, richiedono competenze specifiche e sollevano questioni su privacy e anonimato

Pubblicato il 6 mag 2024

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Giuseppe D'Acquisto

Funzionario del Garante per la protezione dei dati personali, Titolare dell’insegnamento di intelligenza artificiale presso il Dipartimento di Giurisprudenza dell’Università LUISS Guido Carli

Governi e istituzioni in Europa [1] e negli Stati Uniti [2] stanno promuovendo i dati sintetici come alternativa all’uso di dati personali in diversi ambiti industriali, in particolare quelli che impiegano algoritmi di machine learning che necessitano di rilevanti moli di dati per la fase di addestramento, ma anche come strumento di regolamentazione (si pensi al caso dell’impiego di dati sintetici nell’ambito delle cosiddette sandbox regolatorie).

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