Nel mondo dell’intelligenza artificiale, i dataset sono ciò che i mattoni rappresentano per un edificio: senza una base solida, trasparente e strutturata, anche il miglior modello rischia di crollare. Ma se da un lato i dati alimentano lo sviluppo di algoritmi sempre più avanzati, dall’altro rappresentano una zona critica dal punto di vista legale, spesso trascurata da startup e aziende tech.

Dalla raccolta al trattamento, passando per l’uso in fase di addestramento, ogni fase della gestione dei dati può comportare rischi giuridici rilevanti: violazioni del GDPR, utilizzo non autorizzato di opere protette da copyright, problemi di profilazione e discriminazione automatica. E le conseguenze possono andare ben oltre le sanzioni amministrative: si parla di danni reputazionali, contenziosi con utenti o enti regolatori, e compromissione della validità del modello stesso.

Questo articolo fornisce una guida operativa e aggiornata su come raccogliere, organizzare e utilizzare dataset per sistemi AI in modo legale, sicuro e responsabile. È pensato per sviluppatori, aziende, startup e fornitori di dati che vogliono costruire progetti di intelligenza artificiale solidi anche dal punto di vista giuridico.

1. Cos’è un dataset AI e a cosa serve

Un dataset, nel contesto dell’intelligenza artificiale, è un insieme strutturato di dati utilizzati per addestrare, validare o testare un algoritmo. Si tratta della materia prima su cui si fonda il comportamento del modello: più è rilevante, pulito e rappresentativo, maggiore sarà la qualità delle previsioni e delle generazioni dell’AI.

1.1. Tipologie di dataset

A seconda della funzione e della fase di sviluppo, possiamo distinguere:

• Dataset di training
  servono per insegnare all’algoritmo a riconoscere pattern, linguaggi, immagini, ecc.
• Dataset di validazione
  vengono utilizzati per regolare i parametri del modello ed evitare overfitting
• Dataset di test
  servono per valutare le performance finali su dati “mai visti prima” dal modello

1.2. Dati strutturati e non strutturati

I dataset possono contenere:

• Dati strutturati (es. tabelle, database SQL, CSV)
  Facili da catalogare e processare
• Dati non strutturati (es. testi, immagini, audio, video)
  Richiedono pre-processing complessi, spesso implicano rischi legali maggiori (es. contenuti protetti, dati personali)

1.3. Fonti dei dataset

I dataset utilizzati per sviluppare modelli AI possono provenire da:

• Fonti pubbliche (es. Wikipedia, OpenStreetMap, Commons)
• Dataset open source (con licenze CC, MIT, GNU, ecc.)
• Dataset proprietari raccolti internamente da aziende
• Dati acquisiti da terzi tramite fornitori o scraping online

Attenzione: Ogni fonte ha implicazioni legali diverse. Anche dati “apparentemente liberi” possono essere protetti da copyright o soggetti a privacy, a seconda della giurisdizione e del contenuto.

Saper distinguere tra le tipologie di dataset e comprenderne l’origine è il primo passo per costruire sistemi AI legalmente sostenibili e tecnologicamente affidabili.

2. I rischi legali nella raccolta dei dati

Raccogliere dati per alimentare sistemi di intelligenza artificiale non è un’operazione neutra. Anche quando si tratta di informazioni apparentemente pubbliche, come contenuti presi dal web o dataset open, si possono violare norme di protezione dei dati, proprietà intellettuale o non discriminazione.

Comprendere questi rischi è essenziale per evitare sanzioni, blocchi di progetto, contenziosi o danni reputazionali.

2.1. Violazione della privacy (GDPR)

Il rischio più immediato è quello di trattare dati personali senza base giuridica o adeguate garanzie. Ciò accade spesso quando:

• Si raccolgono dati da forum, social o siti web senza informare gli interessati
• Si includono informazioni identificabili (nomi, foto, voci, numeri IP, ecc.)
• Si usano dati biometrici, sanitari o sensibili senza le cautele previste dal GDPR

Nota: anche l’addestramento del modello è un trattamento ai sensi del GDPR.

2.2. Violazione del diritto d’autore

Molti dataset sono costruiti su testi, immagini, audio e video raccolti online. Ma questi contenuti possono essere:

• Protetti da copyright
• Coperti da licenze limitative
• Soggetti a diritti morali o economici degli autori

Rischio concreto: se l’AI genera output troppo simili a un’opera protetta, il titolare dei diritti potrebbe agire per violazione o concorrenza sleale.

2.3. Profilazione illecita e bias algoritmico

L’uso scorretto di dati può portare a:

• Profilazioni discriminatorie, in violazione dell’art. 22 GDPR
• Bias sistemici contro genere, etnia, età, lingua, ecc.
• Errori di previsione che danneggiano gruppi vulnerabili (es. nei sistemi HR, credit scoring, giustizia predittiva)

Le aziende che utilizzano dataset squilibrati o distorti possono essere responsabili per le conseguenze discriminatorie degli algoritmi.

2.4. Rischio reputazionale e contrattuale

Infine, un dataset costruito senza attenzione legale può:

• Compromettere rapporti con clienti e fornitori (es. obblighi NDA)
• Causare perdita di fiducia da parte degli utenti o investitori
• Inficiare l’intero progetto AI (ritiro dal mercato, blocco da parte delle autorità)

Ignorare gli aspetti legali nella raccolta dei dati significa costruire su fondamenta fragili. Il rispetto di privacy, copyright e principi etici è un prerequisito per ogni dataset che alimenta un sistema AI.

3. Come raccogliere dati in modo conforme al GDPR

Il Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR) si applica ogni volta che i dati utilizzati in un dataset AI sono personali, ovvero riferibili, direttamente o indirettamente, a una persona fisica identificata o identificabile. Questo include non solo nomi, email e foto, ma anche dati biometrici, voci, comportamenti online e metadati.

Rispettare il GDPR non significa bloccare l’innovazione, ma costruire modelli AI trasparenti e legittimi, evitando gravi conseguenze legali.

3.1. Quali basi giuridiche usare?

Per trattare dati personali in modo lecito è necessario identificare una base giuridica valida, tra cui:

• Consenso esplicito
  nei casi di dati sensibili, riconoscimento facciale, dati sanitari
• Contratto
  se i dati sono necessari per fornire un servizio (es. personalizzazione, analisi)
• Obbligo legale o interesse pubblico
  applicabile ad alcuni enti pubblici
• Legittimo interesse
  utilizzabile solo se l’uso dei dati è proporzionato, trasparente e non invasivo

Attenzione: Il legittimo interesse non giustifica lo scraping indiscriminato di dati personali da internet.

3.2. Tecniche di protezione: anonimizzazione e pseudonimizzazione

Per ridurre i rischi e semplificare la compliance, è buona prassi:

• Pseudonimizzare i dati
  sostituire identificativi diretti con codici interni
• Anonimizzare i dati
  renderli non più associabili a un soggetto (irreversibilmente)

Solo i dati realmente anonimizzati escono dall’ambito del GDPR.

Nota tecnica: molti dataset dichiarati “anonimi” in realtà non lo sono, soprattutto se contengono combinazioni uniche di attributi (es. età + CAP + professione).

3.3. DPIA e principio di accountability

Per progetti AI che comportano rischi elevati (es. profilazione, decisioni automatizzate, uso di dati sensibili), è obbligatorio effettuare una DPIA – Data Protection Impact Assessment, che deve:

• Identificare i rischi per i diritti e le libertà delle persone
• Descrivere le misure tecniche e organizzative adottate
• Essere aggiornata nel tempo

Il titolare del trattamento deve inoltre documentare ogni fase del ciclo di vita dei dati, secondo il principio di accountability (art. 5.2 GDPR).

3.4. Informativa e trasparenza verso gli interessati

Il GDPR richiede che gli interessati siano informati in modo chiaro, comprensibile e accessibile:

• Quali dati vengono raccolti
• Perché, da chi e con quale base giuridica
• Come possono esercitare i loro diritti (accesso, rettifica, opposizione, ecc.)

Anche nei dataset costruiti da fonti pubbliche, se i dati sono personali, può essere necessaria un’informativa o un’esenzione documentata (art. 14 GDPR).

Costruire un dataset AI a norma GDPR significa integrare la protezione dei dati fin dalla fase di progettazione (privacy by design) e documentare ogni scelta in modo coerente e verificabile.

4. Diritto d’autore e dataset: cosa è lecito usare

Oltre alla protezione dei dati personali, chi costruisce o utilizza dataset per l’intelligenza artificiale deve considerare il diritto d’autore, specialmente quando si utilizzano testi, immagini, audio, video o codice tratti dal web.

Molti contenuti presenti online sono protetti da copyright, anche se non segnalati come tali. Il loro utilizzo in dataset di addestramento può comportare violazioni legali, con conseguenze civili, penali o commerciali.

4.1. Quando serve una licenza?

Un contenuto è tutelato dal diritto d’autore se è:

• Originale
• Frutto della creatività umana
• Fissato su un supporto (digitale o fisico)

Per usarlo in dataset AI servono:

• Licenze esplicite (es. Creative Commons, MIT, Apache)
• Contratti individuali con gli autori o i titolari dei diritti
• Oppure l’applicazione di un’eccezione prevista dalla legge

Non è sufficiente che un contenuto sia accessibile pubblicamente: la disponibilità online non equivale a libertà d’uso.

4.2. Eccezioni per il text and data mining (TDM)

La Direttiva UE 2019/790 (Copyright Directive) prevede due eccezioni rilevanti:

• TDM a scopo di ricerca scientifica (art. 3):
  Libero per enti pubblici o istituzioni accademiche
• TDM a uso commerciale (art. 4):
  Consentito solo se il titolare dei diritti non ha esplicitamente escluso l’uso (es. tramite robots.txt o clausole legali)

In pratica, se un sito vieta espressamente il TDM, anche l’uso per addestrare modelli AI è illecito.

4.3. Dataset open source: attenzione alle condizioni

L’utilizzo di dataset open è possibile, ma è essenziale:

• Verificare la licenza (es. CC-BY, CC0, GPL, ecc.)
• Rispetta i termini di attribuzione se richiesto
• Non violare finalità d’uso (es. licenze solo per uso non commerciale)

Esempio: un dataset sotto licenza CC-BY-NC non può essere usato per addestrare un modello AI a scopo commerciale.

4.4. Rischi concreti in caso di violazione

• Azioni legali da parte degli autori (es. Getty vs Stability AI)
• Richieste di risarcimento o blocco della commercializzazione del modello
• Danni reputazionali e rimozione da marketplace o store digitali

Per ridurre il rischio è fondamentale documentare l’origine dei dati e, ove possibile, conservare evidenze delle licenze d’uso.

Usare contenuti protetti da copyright nei dataset AI senza licenza o fuori dai limiti delle eccezioni legali può rendere l’intero modello illecito. La gestione del rischio passa da licenze chiare, trasparenza e tracciabilità dei dati usati.

5. Costruire dataset etici e trasparenti

Oltre agli obblighi legali su privacy e copyright, le aziende e i team che sviluppano AI devono affrontare un’altra sfida: la costruzione di dataset etici e trasparenti, capaci di garantire inclusività, equità e affidabilità dei modelli. Si tratta di un approccio oggi non solo raccomandato, ma sempre più valutato nei bandi pubblici, nei finanziamenti e nei rapporti commerciali.

5.1. I principi guida: OCSE, UNESCO, UE

Diverse organizzazioni internazionali hanno pubblicato linee guida su come strutturare dataset responsabili:

• Linee guida OCSE sull’AI (2019)
  Promuovono dati robusti, trasparenti e spiegabili
• Raccomandazione UNESCO sull’AI (2021)
  Chiede attenzione alla diversità culturale e linguistica dei dataset
• AI Act (UE)
  Richiede dataset rappresentativi, privi di bias e documentati per i sistemi ad alto rischio

Conclusione comune: i dati utilizzati per addestrare un modello non devono solo essere legali, ma anche equilibrati, inclusivi e tracciabili.

5.2. Inclusività e rappresentatività dei dati

Un dataset etico deve evitare:

• Sovra-rappresentazione di determinati gruppi (es. maschi, europei, anglofoni)
• Esclusione di minoranze o categorie vulnerabili
• Dati distorti o derivanti da contesti di disuguaglianza

Esempio concreto: modelli di riconoscimento facciale basati su dataset sbilanciati possono avere errori gravi nel riconoscere volti non caucasici o femminili.

5.3. Documentazione e auditabilità

Ogni dataset dovrebbe includere una documentazione tecnica, che riporti:

• Origine e licenze dei dati
• Finalità d’uso e limiti
• Metodo di raccolta
• Pulizia e pre-processing effettuati
• Eventuali limitazioni note (bias, lacune, ecc.)

Questo approccio è noto come “data sheet for datasets” o “model cards”, ed è oggi promosso da istituzioni, fondi etici e autorità regolatorie.

5.4. Tracciabilità e versioning

I dataset non sono statici: possono essere aggiornati, corretti o ampliati. Per questo è fondamentale:

• Tenere traccia delle versioni usate per ciascun modello
• Documentare le modifiche
• Conservare un log delle fonti e delle revisioni

Queste pratiche aumentano la fiducia nel modello e facilitano la difesa in caso di contestazioni.

Costruire dataset etici e trasparenti non è un costo, ma un investimento in qualità, affidabilità e competitività. L’AI del futuro sarà giudicata anche sulla base dei dati da cui è nata.

6. Best practice contrattuali e aziendali

Una governance efficace dei dataset non si limita alla fase tecnica. Per garantire la conformità legale e ridurre il rischio aziendale è fondamentale formalizzare ruoli, responsabilità e condizioni d’uso dei dati attraverso contratti, policy interne e procedure documentate.

6.1. Accordi con fornitori e data provider

Quando si acquistano, si aggregano o si ottengono dataset da terze parti, è essenziale includere clausole che garantiscano:

• Provenienza lecita dei dati
• Licenze valide e diritti d’uso documentati
• Esclusione di dati personali, se non esplicitamente autorizzati
• Obbligo di manleva in caso di contestazioni

Suggerimento: utilizzare allegati tecnici che descrivano in dettaglio i dataset forniti.

6.2. Policy interne sull’uso dei dati

Le aziende che sviluppano o utilizzano AI devono definire regole chiare per il personale e i collaboratori esterni:

• Quali dati possono essere utilizzati nei progetti AI
• Come devono essere raccolti, trattati e conservati
• Divieti espliciti (es. scraping indiscriminato, uso di dati sensibili non autorizzati)
• Obblighi di documentazione e verifica

Best practice: integrare queste regole nei manuali aziendali, nei piani di sicurezza e nei contratti di progetto.

6.3. Clausole nei contratti con sviluppatori e freelance

Se lo sviluppo del dataset è esternalizzato, è fondamentale inserire clausole specifiche che stabiliscano:

• La titolarità del dataset finale
• L’obbligo di utilizzare solo fonti lecite e conformi
• L’impegno a rispettare privacy, copyright e normative UE
• L’obbligo di fornire documentazione tecnica e licenze

Attenzione: la mancanza di chiarezza può generare contenziosi o invalidare i diritti d’uso sul modello AI.

6.4. Log, controllo e aggiornamento continuo

Una buona governance prevede anche:

• Log delle attività (chi raccoglie, quando, su quali basi giuridiche)
• Audit interni periodici sui dataset utilizzati
• Procedure per la revisione e aggiornamento dei dati (es. rimozione di contenuti obsoleti o errati)

Formalizzare la gestione dei dati attraverso contratti e policy è essenziale per garantire tracciabilità, responsabilità e conformità legale, soprattutto nei contesti aziendali strutturati o in progetti AI ad alto impatto.

In breve: come costruire dataset AI legali e sicuri