Dataset di training delle AI tra proprietà intellettuale e sovranità dei dati: modelli regolatori a confronto tra Unione Europea e Repubblica Popolare Cinese

Il contributo analizza la disciplina dei dati di addestramento dei sistemi di intelligenza artificiale generativa attraverso un confronto tra Unione europea e Repubblica Popolare Cinese. Muovendo dalla crescente rilevanza dei training data quale oggetto autonomo di governance, l’indagine ricostruisce i due modelli regolatori mettendone in luce le differenti logiche sistemiche. Nel quadro europeo, il controllo sui dati di addestramento si articola prevalentemente attraverso la tutela della proprietà intellettuale, dei dati personali e dei segreti commerciali, entro un sistema fondato su diritti e obblighi giuridicamente azionabili. Nel modello cinese, la disciplina dei dati si inserisce invece in una più ampia architettura normativa nella quale cybersicurezza, sicurezza nazionale, classificazione e circolazione transfrontaliera dei dati e conformità valoriale concorrono alla regolazione dello sviluppo e della fornitura dei servizi di intelligenza artificiale generativa. Attraverso l’analisi delle principali fonti normative e di alcune formule giuridico-linguistiche cinesi, il contributo indaga il progressivo emergere di una dimensione pubblicistica della governance dei dati e ne esamina le conseguenze per gli operatori economici e per la costruzione di dataset transnazionali. Il confronto evidenzia, infine, il rischio di una crescente segmentazione dei corpora di addestramento tra differenti spazi regolatori e mostra la rilevanza della legilinguistica comparata quale strumento per comprendere le categorie attraverso cui i diversi ordinamenti costruiscono giuridicamente il dato.