Are AI safety measures crumbling faster than we thought?

## L’Erosione dei Guardrail nell’Intelligenza Artificiale: Una Minaccia Crescente

L’integrazione pervasiva dei sistemi di intelligenza artificiale (IA) nella vita quotidiana, dai motori di ricerca agli assistenti virtuali, ha reso la loro affidabilità un imperativo sociale. Tuttavia, recenti rivelazioni, azioni legali e studi scientifici evidenziano una tendenza preoccupante: i guardrail di sicurezza integrati nei modelli di IA si deteriorano nel tempo, specialmente durante interazioni prolungate, dopo il fine-tuning o con l’invecchiamento dei modelli.

L’ammissione da parte di OpenAI che le protezioni di ChatGPT possono diventare meno efficaci durante conversazioni lunghe, a seguito di una tragica causa per omicidio colposo, ha portato questo problema alla ribalta. Non si tratta più di un rischio teorico. I fallimenti nell’infrastruttura di sicurezza dell’IA hanno avuto conseguenze reali, da consigli errati in crisi di salute mentale all’esposizione di minori a contenuti inappropriati.

## Evidenze del Deterioramento dei Guardrail

<a class="crl" target="_blank" rel="nofollow" href="https://www.msra.it/tips-di-tesi/tipologie-di-studio-scientifico/”>Diversi studi e rapporti recenti confermano che i sistemi di IA, in particolare i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), subiscono un declino nella sicurezza e nelle prestazioni nel tempo a causa di vari fattori:
*Vulnerabilità al Fine-Tuning:* Uno studio del giugno 2025 ha rilevato che quando i modelli allineati alla sicurezza vengono ottimizzati su set di dati simili ai loro dati di allineamento, i guardrail di sicurezza si degradano significativamente. I modelli diventano più suscettibili a comportamenti dannosi (jailbreak). Tuttavia, quando la somiglianza è bassa, gli output dannosi diminuiscono fino a circa il 10,3%.
**Decadimento Temporale delle Prestazioni (“Invecchiamento dell’IA”):* La ricerca sull'”invecchiamento dell’IA” mostra che i modelli si deteriorano in qualità con il passare del tempo dall’addestramento, anche quando la distribuzione dei dati di input rimane stabile, evidenziando una sfida intrinseca nel mantenere l’affidabilità nel tempo.
**Collasso del Modello da Dati Sintetici:* L’addestramento di modelli su dati generati dall’IA rischia un fenomeno chiamato collasso del modello: le prestazioni iniziali possono sembrare buone, ma il modello perde gradualmente fedeltà, specialmente nelle regioni di dati rare, e alla fine degenera in incoerenza.
**Ampio Deterioramento delle Prestazioni tra le Applicazioni:* Uno studio completo del MIT, Harvard, University of Monterrey e Cambridge ha rilevato che circa il 91% dei modelli di machine learning distribuiti si deteriora nel tempo quando esposto a dati nuovi e non visti.
**Aggiramento dei Guardrail tramite Jailbreak:* Dimostrazioni di alto profilo mostrano che i guardrail possono essere facilmente aggirati. I ricercatori dell’AI Safety Institute del Regno Unito hanno esposto vulnerabilità in diversi LLM utilizzando semplici tecniche di prompt come “Certo, sono felice di aiutarti” per indurre contenuti dannosi. Allo stesso modo, i ricercatori di Cisco e dell’Università della Pennsylvania hanno ottenuto un tasso di successo del 100% nel jailbreaking della piattaforma cinese di IA DeepSeek R1 utilizzando prompt HarmBench standard. In precedenza, esperti della Royal Society di Londra sono riusciti a indurre Llama 2 di Meta a produrre disinformazione su COVID-19 e altro ancora.

## Conseguenze per gli Utenti dell’IA (Cittadini e Imprese)

L’erosione dei guardrail può portare a output distorti, non sicuri o inaccurati, indebolendo la fiducia degli utenti nell’IA, in particolare in settori critici come l’assistenza sanitaria, il legale o il finanziario.

**Rischi Legali, di Conformità e Regolamentari:* I guardrail difettosi possono produrre output che violano le leggi (ad esempio, GDPR, HIPAA), causano danni reputazionali o finanziari o innescano sanzioni normative (ad esempio, contenuti di marketing non conformi).
**Minacce alla Sicurezza e Abuso Malizioso:* I guardrail facilmente aggirabili rendono gli strumenti di IA attraenti per generare disinformazione, incitamento alla violenza o istruzioni per attività illecite, amplificando i rischi sociali.
**Rischio Aziendale ed Esposizione alla Responsabilità:* Le imprese che distribuiscono l’IA in sistemi rivolti ai clienti affrontano potenziali cause legali, danni al marchio e guasti operativi quando i guardrail falliscono, specialmente quando i modelli vengono ottimizzati su set di dati impropriamente controllati.
**Instabilità Operativa e Guasto dell’Esperienza Utente:* Il deterioramento silenzioso può produrre output incoerenti, portando a flussi di lavoro inefficienti, frustrazione degli utenti e punti ciechi nascosti negli strumenti basati sull’IA. **Rischio di Comportamento Riduttivo dell’IA:* Il collasso del modello riduce la diversità e la creatività degli output nel tempo; l’IA può ricorrere a risposte ripetitive o superficiali, minando il valore nelle applicazioni generative.
## La Mitigazione è Possibile, l’Eliminazione No

L’eliminazione completa del deterioramento dei guardrail non è realistica. Tuttavia, una mitigazione strategica può ridurre significativamente il rischio.

**Architettura di Guardrail Multistrato:* Proposte come il Modello del Formaggio Svizzero raccomandano difese a strati in più fasi: prompt di sistema, monitoraggio in fase di esecuzione, filtri di post-elaborazione, ecc. Ciò riduce la probabilità di guasto, ma non può garantire una sicurezza del 100%.
**Bilanciamento tra Usabilità e Sicurezza (“Nessun Pasto Gratuito”):* Il miglioramento dei guardrail spesso compromette l’usabilità. I risultati confermano che c’è sempre un compromesso: guardrail di sicurezza più forti possono ostacolare l’utilità pratica e viceversa.
**Red-Teaming Continuo e Aggiornamenti:* Un probing aggressivo regolare (come i test di jailbreak) può identificare le vulnerabilità, consentendo patch. Ma poiché le superfici di attacco si evolvono rapidamente, le difese sono sempre in ritardo rispetto ai nuovi attacchi.
**Controllo della Progettazione del Set di Dati:* Garantire una bassa somiglianza tra i set di dati di allineamento e fine-tuning migliora la robustezza, come dimostrato dallo studio di giugno 2025.
**Consapevolezza dell’Invecchiamento dell’IA:* Monitorare il decadimento delle prestazioni e programmare il retraining o la ricalibrazione aiuta a mantenere l’efficacia dei guardrail, anche se non è una soluzione perfetta.
**Filtraggio dei Dati Sintetici:* L’utilizzo di filigrana e rilevamento per evitare un’eccessiva dipendenza dai dati generati dall’IA può prevenire il collasso del modello, anche se l’efficacia nel mondo reale dipende da un’ampia adozione.
Anche con le migliori pratiche, è improbabile che questi rischi svaniscano completamente:

**Jailbreak Zero-Day e Exploit di Prompt-Injection:* Emergeranno continuamente nuovi attacchi.
**Domain Drift Imprevisto o Cambiamenti Distribuzionali:* Dati di fine-tuning dall’aspetto innocuo possono erodere inavvertitamente la sicurezza.
**Compromessi Usabilità-Sicurezza:* Sistemi eccessivamente vincolanti possono indurre gli utenti a aggirarli o a spingere l’uso dell’IA in ambienti meno controllati.
**Modalità di Guasto Silenziose e Lacune di Rilevabilità:* Alcuni deterioramenti potrebbero passare inosservati fino a quando non causano danni nel mondo reale.
**Ritardo nella Governance e nella Regolamentazione:** Le politiche e la standardizzazione spesso seguono i progressi tecnologici, lasciando lacune nella supervisione.

## Verso un Futuro di IA Responsabile: Vigilanza e Adattamento

Il deterioramento dei guardrail nell’IA è supportato empiricamente su più fronti, dalle vulnerabilità di fine-tuning, al decadimento basato sul tempo, al collasso del modello, alle minacce persistenti tramite jailbreak. Le conseguenze vanno dall’erosione della fiducia, all’esposizione legale, alle minacce alla sicurezza, alla responsabilità aziendale e al guasto operativo. Sebbene le strategie di mitigazione, come le difese a strati, il red-teaming, la progettazione ponderata del set di dati e il monitoraggio, possano ridurre sostanzialmente il rischio, l’eliminazione completa è irraggiungibile. Compromessi, minacce in evoluzione e sfide sistemiche assicurano che rimanga un rischio residuo, che richiede vigilanza continua, governance adattiva e aspettative realistiche sia da parte degli sviluppatori che degli utenti.

## Un Passo Avanti: Dalla Teoria alla Pratica

L’automazione, in questo contesto, si manifesta nella creazione e nel mantenimento dei guardrail stessi. Una nozione base è che questi guardrail sono essenziali per garantire che l’IA si comporti in modo etico e sicuro. Una nozione avanzata, invece, riguarda l’automazione del monitoraggio e dell’aggiornamento di questi guardrail, rendendoli adattabili alle nuove minacce e ai cambiamenti nel comportamento dei modelli.

Riflettiamo: se l’IA è destinata a diventare una parte integrante della nostra società, non possiamo permetterci di ignorare i rischi associati al deterioramento dei suoi sistemi di sicurezza. La vigilanza, l’adattamento e un approccio etico sono fondamentali per garantire un futuro in cui l’IA sia una forza positiva per tutti.