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L’importanza dell’authenticated provenance e come garantirla

L’Hype Cycle for Emerging Technologies di Gartner del 2020, tra le tecnologie inserite, ha dato spazio anche all’authenticated provenance, un modo per convalidare la veridicità di un dato anche nell’ambito della blockchain a partire dalla sua origine. Ecco perché, confrontando la “provenienza autenticata” con gli altri trend del punto di osservazione della società di analisi, è molto probabile che la sua adozione crescerà tra le aziende

08 Lug 2021

di Carmelo Greco

Nell’ultimo Hype Cycle for Emerging Technologies di Gartner, pubblicato nell’agosto scorso, l’authenticated provenance si colloca nella parte inferiore della curva disegnata dalla società di analisi per definire i profili tecnologici che cambieranno la società e il business nei prossimi 5-10 anni. Quelli identificati nel 2020 sono in tutto 30, selezionati su una gamma di 1.700, e vedono l’ingresso di una new entry come le app che coincidono con i passaporti sanitari. In paesi come la Cina, l’India e gli Emirati Arabi Uniti consentono di accedere a spazi, servizi e viaggi in funzione della verifica che la persona sia in condizione di farlo a causa del Covid-19. Una novità che adesso, a piano vaccinale avanzato, entrerà a far parte anche nella routine dei cittadini europei. L’authenticated provenance, pur appartenendo alle tecnologie mature, che possono vantare dai 5 ai 10 anni di vita, ovviamente non ha avuto la medesima spinta delle app di tracciamento nate sull’onda del Coronavirus. Tuttavia rientra all’interno di uno dei 5 trend che raggruppano le 30 tecnologie oggetto dell’Hype Cycle for Emerging Technologies 2020. Per capire meglio qual è il suo ruolo, vediamo quali sono i 5 trend.

Hype Cycle for Emerging Technologies 2020

I 5 trend del Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies 2020

Le 5 tendenze individuate dall’Hype Cycle for Emerging Technologies, nell’ordine proposto da Gartner, sono le seguenti:

  1. Architetture composite
  2. Fiducia algoritmica
  3. Oltre il silicio
  4. Intelligenza artificiale (AI) formativa
  5. Io digitale

Al primo posto, le architetture composite rispondono all’esigenza delle organizzazioni di essere più agili, resilienti e reattive di fronte ai rapidi cambiamenti e alla decentralizzazione. Un’impresa che adotta questo modello architetturale può fare propri i principi di modularità, efficienza, miglioramento continuo e innovazione adattiva. In questo modo può passare da una pianificazione rigida e tradizionale a quella che Gartner definisce “agilità attiva”. Dentro questa tendenza sono incluse tecnologie quali capacità di packaged business, data fabric, 5G privato e AI embedded.

La fiducia algoritmica comprende anche l’authenticated provenance e su questo tema perciò torneremo più avanti, poiché è il focus del presente articolo.

Il terzo trend si riferisce all’evoluzione nella progettazione dei transistor e dei circuiti per andare, appunto, oltre il silicio. Ad esempio, il “Dna computing and storage” usa il Dna e la biochimica al posto del silicio o delle architetture quantistiche per eseguire calcoli o memorizzare dati. Si tratta per adesso di prototipi che, per quanto promettenti, sono caratterizzati da una tecnologia rudimentale e costosa, con significative barriere tecniche per gli usi tradizionali, ma che potrebbero rivoluzionare l’immagazzinamento dei dati, il parallelismo dell’elaborazione e l’efficienza del calcolo.

L’AI formativa, al quarto posto, corrisponde a un tipo di intelligenza artificiale in grado di cambiare dinamicamente per rispondere a una determinata situazione. Rientra in questa categoria, ad esempio, l’AI generativa che può creare nuovi contenuti, quali immagini e video, o alterare contenuti esistenti. Altre tecnologie emergenti in questo trend sono quelle dell’AI composita, della privacy differenziale (che ricade anche nell’alveo della fiducia algoritmica e dell’authenticated provenance), degli small data e del self-supervising learning.

L’ultima tendenza si esprime nei nuovi passaporti sanitari e nei digital twin. In pratica serve a creare integrazioni tra mondo digitale e persone con applicazioni che vanno dall’autenticazione, accesso e pagamento all’analisi immersiva, fino agli esoscheletri. Visto l’impatto che potrebbe avere sul comportamento degli individui, è oggetto di un accesso dibattito sui risvolti etici e sociali associati ai suoi vari utilizzi.

L’authenticated provenance nel contesto della fiducia algoritmica

L’importanza della “provenienza autenticata” deriva dall’aumento dell’esposizione dei dati dei consumatori, dal proliferare delle fake news e dall’impiego talvolta distorto dell’intelligenza artificiale. Uno scenario che ha spinto le organizzazioni a spostare sempre di più l’asse della fiducia da quella riposta esclusivamente nelle autorità governative e finanziarie a quella assegnata agli algoritmi. I modelli di fiducia algoritmici si applicano all’intero ciclo di vita di un dato o di un’informazione, mentre l’authenticated provenance si concentra sulla fase iniziale per autenticare la veridicità all’origine, garantendo la privacy e la sicurezza dei dati, la provenienza degli asset e le identità di persone e cose. La provenienza autenticata, quindi, è un modo per convalidare la veridicità anche nell’ambito della blockchain, assicurando che le informazioni che transitano nella “catena di blocchi” non siano false o contraffatte. La blockchain, infatti, può tracciare soltanto ciò che entra nella sua filiera, ma non può controllarne alla fonte l’autenticità.

Blockchain, provenienza autenticata e intelligenza artificiale

Se un articolo contraffatto, ad esempio, viene aggiunto alla blockchain come versione genuina, la blockchain continuerà a ritenerlo autentico sulla base dei dati inseriti originariamente, anche quando fossero errati. Anzi, proprio per la natura immutabile del libro mastro o ledger, non potrà modificare o cancellare quanto è stato inserito in principio.

Per questo Gartner ritiene che l’aumento dell’interesse delle aziende per la blockchain coinciderà con un aumento delle opzioni di autenticazione e verifica digitale della provenienza. Questa previsione dovrebbe tradursi nella costruzione di soluzioni che certifichino l’attendibilità della genuinità di un dato, un oggetto o un prodotto.

Certificazione che attualmente si basa spesso su verifiche manuali o sulla fiducia umana, meccanismi in entrambi i casi che non si prestano a essere scalabili. In alternativa, si possono adottare modelli di intelligenza artificiale che suppliscano all’esigenza di controllo dell’autenticità della provenienza facendolo al posto dell’uomo e rendendo questa opportunità scalabile su grandi numeri e in maniera automatica. Fra i vendor più attivi in questo segmento si segnalano IBM e ThinkIQ.

Carmelo Greco

Giornalista

Giornalista professionista, si occupa come freelance e formatore di temi connessi all’innovazione digitale, all’economia civile e alle trasformazioni del mercato del lavoro. È anche autore di opere teatrali e di narrativa. Ultimo romanzo pubblicato, Focara di sangue, Edizioni Fogliodivia, 2020.

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