{"id":111,"date":"2026-05-18T12:37:39","date_gmt":"2026-05-18T12:37:39","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/privacy-in-age-of-ai\/"},"modified":"2026-08-01T10:19:05","modified_gmt":"2026-08-01T10:19:05","slug":"privacy-in-age-of-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/it\/privacy-in-age-of-ai\/","title":{"rendered":"Privacy in the Age of AI: What Changes and What You Can Do"},"content":{"rendered":"<p>Immagina di entrare in un bar dove un assistente silenzioso e invisibile registra ogni tua parola, cataloga i tuoi gesti e assembla questi dati per costruire un ritratto delle tue preferenze. Ora immagina lo stesso assistente in ogni applicazione che apri, nel termostato intelligente che ronza nel tuo salotto, nell\u2019assistente vocale della tua auto e negli algoritmi che ti suggeriscono il prossimo serial da guardare in streaming. I modelli generativi di intelligenza artificiale, gli agenti conversazionali e i modelli di deep learning non si limitano a filtrare i tuoi contenuti: stanno attivamente apprendendo, archiviando e talvolta utilizzando impropriamente i dati che dovrebbero rimanere privati. In un mondo in cui i sistemi IA sono in grado di decifrare le emozioni da una semplice frase, prevedere il tuo prossimo acquisto da un singolo clic o evidenziare tratti biometrici da un selfie apparentemente innocuo, le postazioni in gioco non sono mai state cos\u00ec alte. La domanda alla quale nessuno pu\u00f2 pi\u00f9 sottrarsi \u00e8: <strong>Come stiamo proteggendo la nostra vita privata quando l\u2019IA \u00e8 cos\u00ec ansiosa di conoscere ogni dettaglio?<\/strong><\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_85 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a744b7e16618\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Attiva\/Disattiva<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a744b7e16618\"  aria-label=\"Attiva\/Disattiva\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/privacy-in-age-of-ai\/#AI_Privacy_Concerns_Why_They_Matter_Now\" >Preoccupazioni sulla privacy nell\u2019IA: perch\u00e9 contano adesso<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/privacy-in-age-of-ai\/#Regulatory_Landscape_in_2026\" >Quadro normativo nel 2026<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/privacy-in-age-of-ai\/#The_Strongest_Privacy_Control_Is_Keeping_AI_on_Your_Own_Hardware\" >Il controllo sulla privacy pi\u00f9 efficace consiste nell\u2019eseguire l\u2019IA sul proprio hardware<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/privacy-in-age-of-ai\/#Real%E2%80%91World_Incidents_Illustrating_AI_Privacy_Concerns\" >Incidenti reali che illustrano le preoccupazioni sulla privacy nell\u2019IA<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/privacy-in-age-of-ai\/#Related_articles\" >Articoli correlati<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"AI_Privacy_Concerns_Why_They_Matter_Now\"><\/span>Preoccupazioni sulla privacy nell\u2019IA: perch\u00e9 contano adesso<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Il termine <em>preoccupazioni sulla privacy nell\u2019IA<\/em> \u00e8 passato da gergo di nicchia a tema di conversazione mainstream. Ogni anno, nuove violazioni dei dati, aggiornamenti normativi e risultati di ricerca ci ricordano che la privacy non \u00e8 soltanto una casella da spuntare per rispettare la legge: \u00e8 invece la base su cui poggia la fiducia nell\u2019ecosistema digitale. Nel 2026, incidenti di rilievo hanno dimostrato che:<\/p>\n<ul>\n<li>Gli impatti sociali possono propagarsi a partire da una singola violazione della privacy.<\/li>\n<li>I regolatori dell\u2019UE, degli Stati Uniti e della Cina stanno rafforzando i quadri normativi specificamente mirati all\u2019IA.<\/li>\n<li>I consumatori richiedono un controllo granulare sui propri dati, soprattutto quando questi alimentano i cosiddetti \u201cscatole nere\u201d dell\u2019IA.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Poich\u00e9 i sistemi IA spesso aggregano dati provenienti da molteplici fonti, il potenziale di violazione della privacy si moltiplica. Anche quando un\u2019organizzazione segue le migliori pratiche per un determinato dataset, il suo modello IA potrebbe involontariamente rivelare schemi derivanti da altri dataset elaborati in precedenza. \u00c8 proprio per questo motivo che parlare di <strong>preoccupazioni sulla privacy nell\u2019IA<\/strong> non \u00e8 opzionale: \u00e8 una necessit\u00e0 per chiunque interagisca con sistemi intelligenti.<\/p>\n<h3>Come l\u2019IA sfrutta i dati: la meccanica alla base delle preoccupazioni<\/h3>\n<p>Alla sua radice, l\u2019IA necessita di dati. Le reti neurali, gli agenti di apprendimento per rinforzo e i modelli generativi sono essenzialmente riconoscitori di schemi. Essi identificano correlazioni e le codificano nei pesi del modello. Quando un sistema IA elabora dati provenienti da diversi servizi, pu\u00f2 apprendere relazioni sottili che un osservatore umano non noterebbe. Poich\u00e9 questi schemi possono essere ricostruiti al contrario o esposti accidentalmente, il rischio per la privacy cresce con la complessit\u00e0 del modello.<\/p>\n<p>Esempi:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Modelli linguistici<\/strong>: GPT-4 di OpenAI ha appreso da miliardi di pagine web, inclusi contenuti condivisi dagli utenti che non erano destinati a essere pubblici.<\/li>\n<li><strong>Riconoscimento vocale<\/strong>: Aziende come Otter AI, che trascrivono riunioni in tempo reale, spesso conservano l\u2019audio e la trascrizione risultante su server cloud, esponendo anche conversazioni private.<\/li>\n<li><strong>Motori di raccomandazione<\/strong>: L\u2019algoritmo di Netflix non si limita a suggerire serie TV; deduce persino l\u2019umore dell\u2019utente, il contesto sociale e addirittura lo stato di salute.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Questi esempi mettono in luce uno schema ricorrente: <em>preoccupazioni sulla privacy nell\u2019IA<\/em> fioriscono quando i dati fluiscono senza controllo nelle pipeline dell\u2019IA. Il rischio si intensifica man mano che i dataset diventano pi\u00f9 grandi e l\u2019inferenza cross-domain diventa sempre pi\u00f9 sofisticata.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Regulatory_Landscape_in_2026\"><\/span>Quadro normativo nel 2026<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Sebbene l\u2019IA fosse da tempo considerata una semplice tecnologia, essa \u00e8 ora al centro di nuove normative sulla privacy. Di seguito \u00e8 riportato un aggiornamento sulle principali evoluzioni normative che influenzano le preoccupazioni sulla privacy nell\u2019IA.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>AI Act (UE)<\/strong>: Entrato in vigore nel 2024, il regolamento <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/eu-ai-act-businesses-guide\/\" data-wpil-monitor-id=\"49\">classifica i sistemi IA in categorie di rischio<\/a> e richiede audit rigorosi per i sistemi IA ad alto rischio. Impone inoltre che ogni sistema IA fornisca agli utenti un \u201cscudo per la privacy\u201d basato sul consenso esplicito, specialmente quando sono coinvolti dati personali.<\/li>\n<li><strong>New York Data Privacy Act<\/strong> (a partire dal 2025): Questa legge statale si applica agli sviluppatori di IA che raccolgono dati di residenti dello Stato di New York. Le aziende devono rendere trasparente l\u2019utilizzo dei dati, garantire agli utenti il diritto alla cancellazione e integrare il principio della privacy fin dalla progettazione (privacy-by-design) nei propri modelli IA.<\/li>\n<li><strong>Linee guida cinesi sulla governance dell\u2019IA<\/strong> (aggiornate nel 2025): Specificano che i modelli IA non possono essere distribuiti senza aver prima effettuato una valutazione d\u2019impatto sulla privacy di base. I dati devono essere anonimizzati e il consenso deve essere esplicito per ogni singola fonte di dati.<\/li>\n<li><strong>Potenziamento del California Consumer Privacy Act (CCPA)<\/strong> (2024): Le aziende devono offrire come impostazione predefinita la possibilit\u00e0 di cancellazione dei dati e di non raccolta, qualora i servizi forniti coinvolgano l\u2019IA.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Questi quadri normativi collegano esplicitamente l\u2019IA al concetto di \u201cprivacy fin dalla progettazione\u201d. Nel 2026, qualsiasi fornitore di servizi IA\u2014including <strong>preoccupazioni sulla privacy di Otter AI<\/strong>\u2014deve integrare misure di protezione della privacy gi\u00e0 nella fase di progettazione dell\u2019architettura del modello.<\/p>\n<h3>Che aspetto ha la \u201cprivacy fin dalla progettazione\u201d per l\u2019IA?<\/h3>\n<p>Per evitare approcci correttivi (interventi successivi a una violazione), la privacy fin dalla progettazione integra misure di salvaguardia in tutto il ciclo di vita dell\u2019IA:<\/p>\n<ol>\n<li>Minimizzazione dei dati: raccogliere esclusivamente i dati indispensabili al funzionamento del modello.<\/li>\n<li>Privacy differenziale: aggiungere rumore calibrato alle uscite, in modo che le aggregazioni preservino la privacy pur mantenendo la loro utilit\u00e0.<\/li>\n<li>Apprendimento federato: addestrare i modelli localmente sui dispositivi prima di condividere solo gli aggiornamenti dei parametri.<\/li>\n<li>Calcolo sicuro multiplo: pi\u00f9 parti calcolano congiuntamente una funzione comune senza rivelare i dati grezzi di input.<\/li>\n<li>Spiegazioni trasparenti dei modelli: fornire agli utenti finali artefatti comprensibili che illustrino in che modo i loro dati influenzano le decisioni.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Qualsiasi servizio IA che non implementi queste misure corre il rischio di non conformit\u00e0 \u2014 con conseguenze quali sanzioni legali, perdita della fiducia degli stakeholder e danni reputazionali.<\/p>\n<p><!--ai-enriched--><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Strongest_Privacy_Control_Is_Keeping_AI_on_Your_Own_Hardware\"><\/span>Il controllo sulla privacy pi\u00f9 efficace consiste nell\u2019eseguire l\u2019IA sul proprio hardware<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Ogni incidente e ogni lacuna normativa sopra descritta condivide una causa radice comune: i vostri dati devono lasciare il vostro dispositivo affinch\u00e9 un soggetto terzo li possa elaborare. Il modo pi\u00f9 affidabile per neutralizzare tale rischio \u00e8 eliminare del tutto il soggetto terzo. Quando un modello viene eseguito localmente, i vostri prompt, i documenti e le risposte generate non raggiungono mai alcun server esterno: non esiste una finestra di conservazione di cui preoccuparsi, nessuna pipeline di addestramento da cui disiscriversi e nessuna violazione del database altrui che possa esporre le vostre conversazioni.<\/p>\n<p>Questo non \u00e8 pi\u00f9 un compromesso riservato agli appassionati da tempo. Modelli open-weight nella classe da 7 a 8 miliardi di parametri \u2014 tra cui Llama 3.x 8B, Mistral 7B e Qwen 2.5 7B \u2014 offrono oggi una qualit\u00e0 quasi paragonabile a quella dei modelli pi\u00f9 avanzati per le attivit\u00e0 quotidiane che la maggior parte delle persone svolge effettivamente con l\u2019IA: stesura di email, sintesi di documenti, riscrittura e risposta a domande. Essi girano su un laptop o un desktop standard, richiedendo tipicamente circa 8 GB di RAM per le varianti pi\u00f9 piccole e 16 GB per la classe standard da 8 miliardi di parametri. Due strumenti gratuiti hanno reso la configurazione quasi banale: <strong>Ollama<\/strong>, che scarica ed esegue un modello con un singolo comando da terminale, e <strong>LM Studio<\/strong>, che racchiude l\u2019intera esperienza in un\u2019interfaccia chat familiare. Entrambi funzionano completamente offline una volta scaricato il modello: potete scollegarvi completamente da Internet e l\u2019assistente continuer\u00e0 a funzionare.<\/p>\n<p>L\u2019IA locale non \u00e8 una sostituzione universale. Il ragionamento all\u2019avanguardia, contesti molto lunghi e le ultime funzionalit\u00e0 multimodali appartengono ancora al cloud, e un piccolo modello domestico non eguaglier\u00e0 mai un sistema di punta nei compiti pi\u00f9 impegnativi. La soluzione pratica \u00e8 adottare un approccio a due livelli:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Tenere il livello sensibile in locale.<\/strong> Qualsiasi contenuto riguardante record di clienti, codice sorgente con credenziali, documenti legali o medici, dati finanziari o identificativi personali deve essere gestito da un modello eseguito sulla vostra macchina.<\/li>\n<li><strong>Riservare il cloud al livello non sensibile.<\/strong> Utilizzare modelli di punta ospitati per ricerche generali e attivit\u00e0 creative che non contengano nulla che vi dispiacerebbe vedere conservato da un soggetto terzo.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Per le organizzazioni, la stessa logica si scala. Il deployment in sede o su cloud privato di modelli open-source mantiene i dati regolamentati all\u2019interno del vostro perimetro di sicurezza, evitando questioni relative ai trasferimenti transfrontalieri e fornendo ai team di conformit\u00e0 una risposta chiara alla domanda \u00abDove vanno i nostri dati?\u00bb. Per una testata come la nostra, che segue l\u2019hardware per l\u2019IA, questa \u00e8 la silenziosa trasformazione strutturale degna di attenzione: <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/privacy-policy\/\" data-wpil-monitor-id=\"63\">privacy<\/a> la privacy \u00e8 sempre pi\u00f9 qualcosa che si acquista con silicio e un download, non qualcosa di cui ci si augura che una politica del fornitore garantisca la protezione.<\/p>\n<h3>Pagare per ChatGPT Plus o Claude Pro impedisce che le mie conversazioni vengano utilizzate per l\u2019addestramento?<\/h3>\n<p>No \u2014 ed \u00e8 questo il malinteso pi\u00f9 diffuso. Un piano a pagamento per consumatori rimuove i limiti di utilizzo, ma non la raccolta dei dati. Nei piani gratuiti e nei piani a pagamento per utenti privati, le conversazioni vengono generalmente utilizzate per migliorare il modello, a meno che non si scelga espressamente di rinunciarvi. In ChatGPT, ci\u00f2 significa accedere alle Impostazioni, quindi a Controlli dati, e disattivare l\u2019opzione \u00abMigliora il modello per tutti\u00bb, oppure utilizzare una chat temporanea. L\u2019unica eccezione riguarda i piani aziendali e aziendali avanzati e l\u2019API per sviluppatori, che escludono automaticamente i vostri dati dall\u2019addestramento e offrono garanzie pi\u00f9 stringenti sulla conservazione. Se l\u2019esclusione dall\u2019addestramento \u00e8 fondamentale per voi, \u00e8 il tipo di piano \u2014 non il prezzo \u2014 a determinarlo.<\/p>\n<h3>Se elimino la cronologia delle mie chat con l\u2019IA, i miei dati vengono davvero cancellati?<\/h3>\n<p>Non del tutto. Eliminare una conversazione la rimuove tipicamente dalla cronologia visibile e avvia un breve conto alla rovescia prima della sua rimozione definitiva dai sistemi attivi \u2014 spesso entro circa 30 giorni \u2014 mentre alcuni fornitori conservano copie anonimizzate per periodi molto pi\u00f9 lunghi, per motivi di sicurezza o legali. \u00c8 cruciale ricordare che la cancellazione non estrae i vostri dati da alcun modello che li abbia gi\u00e0 utilizzati per l\u2019addestramento. Ecco perch\u00e9 disiscriversi *prima* di condividere informazioni sensibili \u00e8 molto pi\u00f9 importante che cancellare *dopo* il fatto: i soli dati che non potranno mai essere conservati n\u00e9 utilizzati per l\u2019addestramento sono quelli che non avete mai inviato in primo luogo.<\/p>\n<h3>Eseguire l\u2019IA in locale garantisce davvero la privacy, oppure continua comunque a comunicare con server remoti?<\/h3>\n<p>Con i principali runtime locali \u2014 Ollama, LM Studio e simili \u2014 l\u2019inferenza avviene interamente sul vostro hardware e i vostri prompt e output non lasciano mai la macchina. Dopo il download iniziale del modello, potete eseguirli senza alcuna connessione a Internet, il che costituisce la prova pi\u00f9 semplice del fatto che nulla viene trasmesso. Le reali eccezioni riguardano operazioni di manutenzione, non sorveglianza: l\u2019app potrebbe verificare la disponibilit\u00e0 di aggiornamenti software o del modello, e qualsiasi funzionalit\u00e0 cloud che decidiate volontariamente di abilitare, per definizione, invier\u00e0 dati all\u2019esterno. Per una configurazione completamente ermetica, scaricate i vostri modelli e mantenete poi offline il lavoro sensibile.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Real%E2%80%91World_Incidents_Illustrating_AI_Privacy_Concerns\"><\/span>Incidenti reali che illustrano le preoccupazioni sulla privacy nell\u2019IA<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La trasparenza \u00e8 fondamentale. Esaminiamo tre incidenti verificatisi nel 2026 che mettono in luce le preoccupazioni sulla privacy nell\u2019IA e le lezioni apprese.<\/p>\n<h3>1. La tragedia della trascrizione: preoccupazioni sulla privacy di Otter AI (2026)<\/h3>\n<p>All\u2019inizio del 2026, Otter AI ha subito un incidente di esfiltrazione dati quando un appassionato ha rivelato uno strumento interno che estraeva audio grezzo dalle riunioni dei clienti e ne archiviava le trascrizioni su un bucket non protetto. I dati esposti includevano registrazioni complete di riunioni del consiglio di amministrazione, discussioni riservate sulla ricerca e sviluppo (R&amp;S) e persino strategie elaborate dal consulente legale. Le indagini hanno rivelato:<\/p>\n<ul>\n<li>Controlli di accesso insufficienti sui server di produzione.<\/li>\n<li>Mancanza di autenticazione basata su token per gli endpoint API.<\/li>\n<li\n\n<!--no numeric noise key 1000-->\n<div class=\"convly-related\">\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Related_articles\"><\/span>Articoli correlati<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/deepfakes-threat-detection\/\">Deepfake nel 2026: la minaccia in crescita e come rilevarli<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/alignment-problem-explained\/\">Il problema dell'allineamento dell'IA spiegato in modo semplice (2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/will-ai-take-your-job\/\">L\u2019IA ruber\u00e0 il vostro lavoro? Un\u2019analisi onesta per il 2026<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/ai-bias-real-examples\/\">Bias dell'IA spiegato: esempi reali e come ridurlo<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Picture yourself walking into a coffee shop where a silent, unseen assistant records every word you say, catalogs your gestures, and stitches the data into a portrait of your preferences.<\/p>","protected":false},"author":0,"featured_media":2017,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[6],"tags":[190,191,188,189,192],"class_list":["post-111","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-ethics","tag-ai-and-privacy-concerns","tag-ai-data-privacy-concerns","tag-ai-privacy-concerns","tag-privacy-concerns-with-ai","tag-read-ai-privacy-concerns"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/111","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=111"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/111\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2071,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/111\/revisions\/2071"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2017"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=111"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=111"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/convly.ai\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=111"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}