Mascherare i dati personali in un prompt per l’IA significa sostituire con etichette neutre i dettagli che identificano una persona (nomi, recapiti, numeri di account e numeri identificativi, date di nascita) prima di incollare il testo in ChatGPT, Claude o Gemini. Mantieni i ruoli, gli importi e le date degli eventi di cui l’IA ha bisogno, maschera tutto ciò che rimanda all’identità della persona e rileggi il testo mascherato prima di inviarlo.
Che cosa sono i dati personali identificativi e come si distinguono dai dati personali
PII è l’acronimo inglese di informazioni di identificazione personale. È un termine statunitense derivato dalle linee guida federali. La Circolare OMB A-130 le definisce come informazioni che possono essere usate per distinguere o ricostruire l’identità di una persona, da sole o combinate con altre informazioni collegate o collegabili a quella persona. La pubblicazione NIST SP 800-122, la guida del NIST alla protezione della riservatezza dei dati personali identificativi, ne fornisce alcuni esempi: nome, numero di previdenza sociale, data e luogo di nascita, dati biometrici e informazioni collegate a una persona, come dati medici, finanziari o relativi all’impiego.
L’UE e il Regno Unito usano un termine diverso. Ai sensi dell’ articolo 4, paragrafo 1, del GDPR, e dello stesso articolo del UK GDPR, i dati personali sono «qualsiasi informazione riguardante una persona fisica identificata o identificabile», compresa l’identificazione mediante dati relativi all’ubicazione, un identificativo online o elementi caratteristici dell’identità fisica, economica, culturale o sociale di una persona.
Per un prompt, la differenza è soprattutto una questione di abitudine. Chi pensa in termini di «PII» tende a cercare campi: nome, SSN, email. La definizione del GDPR impone di chiedersi anche se una frase, letta insieme al resto, rimandi a una persona specifica. Se i tuoi clienti si trovano nell’UE o nel Regno Unito, attieniti a questa definizione più ampia. Stabilire se un determinato uso dell’IA sia lecito per il tuo studio è una questione da sottoporre al tuo avvocato o al responsabile della protezione dei dati, non a uno strumento di mascheramento.
Perché i dettagli apparentemente innocui, combinati, possono rivelare l’identità
Gli identificatori si dividono in due gruppi. Gli identificatori diretti rimandano da soli a una persona specifica: nome e cognome, numero di passaporto, indirizzo email. I quasi-identificatori non bastano da soli, ma restringono il campo: codice postale, data di nascita, qualifica professionale, diagnosi rara.
La misura più nota della rapidità con cui restringono il campo si deve a Latanya Sweeney. Sulla base dei dati del censimento statunitense del 1990, stimò in «Simple Demographics Often Identify People Uniquely» che l’87% della popolazione statunitense poteva essere identificato in modo univoco usando solo tre campi: codice postale ZIP a 5 cifre, genere e data di nascita. Una successiva rianalisi di Philippe Golle ha portato la percentuale a circa il 63% per il censimento del 2000. In ogni caso, bastavano tre informazioni comuni per individuare la maggior parte delle persone.
In un prompt, i quasi-identificatori di solito si nascondono nel testo libero: «l’unica socia dello studio di Leeds», «il cliente che ha venduto la panetteria di Main Street la scorsa primavera». Il nostro elenco di cosa rimuovere prima di inviare un documento all’IA esamina queste combinazioni, tipo per tipo.
Mascheramento, oscuramento, pseudonimizzazione: che cosa può ancora fare l’IA
I tre termini vengono spesso usati in modo impreciso. In un prompt, ciò che conta è cosa resta a disposizione dell’IA. Considera questa frase: «Anna Weber ha inviato un’email a Tom Hale il 3 maggio; Anna contesta la fattura di Tom».
| Metodo | La frase diventa | Cosa può ancora fare l’IA | Puoi ripristinare i nomi? |
|---|---|---|---|
| Oscuramento (rimuovere o coprire) | «[█████] ha inviato un’email a [█████] il 3 maggio; [█████] contesta la fattura di [█████]». | Poco: non può capire chi ha scritto, chi contesta e a chi spetta il pagamento. | No |
| Mascheramento con etichetta del tipo | «[NOME] ha inviato un’email a [NOME] il 3 maggio; [NOME] contesta la fattura di [NOME]». | Sa che si tratta di persone, ma non sa distinguerle. | No |
| Pseudonimizzazione (segnaposto coerenti) | «Person_1 ha inviato un’email a Person_2 il 3 maggio; Person_1 contesta la fattura di Person_2». | Seguire chi ha fatto cosa e rispondere usando gli stessi riferimenti. | Sì, con la tabella che collega i segnaposto ai nomi, conservata dalla tua parte |
Per la maggior parte delle attività con l’IA, i segnaposto coerenti producono le risposte migliori, perché l’IA può ancora seguire la storia. Il GDPR definisce questo processo pseudonimizzazione (articolo 4, paragrafo 5) e continua a considerare il risultato un dato personale. Il nostro articolo su anonimizzazione, pseudonimizzazione e oscuramento spiega nel dettaglio i tre termini.
Che cosa mascherare in un prompt e che cosa mantenere
Maschera ciò che identifica la persona. Conserva ciò di cui tratta la domanda.
| Maschera | Conserva |
|---|---|
| Nomi di persone e aziende, soprannomi, iniziali | Ruoli: acquirente, inquilino, dipendente, nostro cliente, controparte |
| Indirizzi email, numeri di telefono, indirizzi stradali | Paese o giurisdizione, se la risposta dipende da questo dato |
| Numeri di conto, IBAN, numeri di carta, numeri fiscali e di identificazione, numeri di pratica e di polizza | Importi, a meno che l’importo stesso non identifichi il cliente |
| Date di nascita | Date degli eventi: firma, preavviso, pagamento, scadenza |
| Dettagli nel testo libero che permettono di identificare una persona: una qualifica rara, una cittadina, un parente nominato | I fatti da cui dipende la risposta, espressi in termini generali |
L’età è un’eccezione comune alla regola di «mascherare le date di nascita»: se la risposta dipende dal fatto che qualcuno abbia più di 18 anni o sia vicino alla pensione, indica l’età o «più di 65 anni» anziché la data.
Un breve prompt, prima e dopo:
Before:
Maria Lopez (born 12 March 1981, maria.lopez@example.com) rents
a flat from Greenfield Lettings Ltd. Her deposit of $2,400 was not
returned after she moved out on 30 June. What can she do?
After:
Person_1 (born Date_1, Email_1) rents a flat from Company_1.
Person_1's deposit of $2,400 was not returned after Person_1 moved
out on 30 June. What can Person_1 do? Keep the placeholders as written.L’importo e la data del trasloco restano, perché la risposta dipende da questi dati. Se la data di nascita non aggiunge nulla alla domanda, eliminala invece di mascherarla.
Tre modi per mascherare i dati
Manuale
Per un breve prompt, leggi il testo e sostituisci manualmente ogni identificatore. Man mano, annota l’elenco dei segnaposto (Person_1 = Maria Lopez), così la stessa persona riceve sempre la stessa etichetta. Il mascheramento manuale richiede tempo e non funziona bene con testi lunghi: un nome che compare dodici volte viene sostituito undici volte.
Con trova e sostituisci per gli schemi
Alcuni identificatori seguono uno schema fisso e una ricerca con espressioni regolari li trova tutti in una volta. Gli editor di testo come Notepad++ e VS Code supportano questa funzione, mentre Word offre una ricerca con caratteri jolly che usa una sintassi propria. Ecco due schemi da cui iniziare:
Email: [A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Za-z]{2,}
IBAN: \b[A-Z]{2}[0-9]{2}(?: ?[A-Z0-9]){11,30}\bLo schema IBAN segue la struttura indicata nel Registro IBAN SWIFT: un codice paese di due lettere, due cifre di controllo e poi fino a trenta lettere e cifre. Gli schemi individuano i formati, non il significato. Non trovano un numero di telefono scritto come «zero-sette-sette» e non troveranno mai un nome.
Con uno strumento di rilevamento
Gli strumenti di rilevamento cercano nomi, aziende e luoghi, oltre a identificatori che seguono uno schema. Su un documento lungo sono molto più rapidi del lavoro manuale, ma nessuno di loro trova tutto. La documentazione del toolkit open source per il rilevamento Presidio lo afferma chiaramente: poiché usa il rilevamento automatizzato, «non è garantito che Presidio trovi tutte le informazioni sensibili».
Il rilevamento richiede quindi una fase di revisione. Esamina ciò che lo strumento ha trovato e deseleziona le corrispondenze errate, per esempio il nome di una via che è anche un cognome. Poi rileggi il testo per individuare ciò che è sfuggito: soprannomi, nomi in minuscolo, persone descritte anziché nominate. Cosa cercare in uno strumento di pseudonimizzazione confronta le categorie di strumenti disponibili.
In ClientSafe, aggiungi i documenti a un caso e il programma trova nomi, aziende, indirizzi, numeri di telefono, indirizzi email, numeri di conto e di identificazione e date di nascita sul tuo PC. Deselezioni ciò che non è un dato personale e contrassegni ciò che non è stato trovato. Poi copi la copia sicura nella chat dell’IA. In ogni documento del caso, la stessa persona riceve lo stesso segnaposto.
La risposta arriva con i segnaposto
Il mascheramento funziona in entrambe le direzioni. L’IA risponde usando gli stessi riferimenti che hai usato tu, quindi la sua risposta dice «Person_1 può chiedere a Company_1...» invece di «Maria Lopez può chiedere...». Chiederle di mantenere i segnaposto esattamente come sono scritti, come nell’esempio sopra, rende più probabile che lo faccia.
Ripristina i nomi reali sul tuo computer, non nella chat: usa trova e sostituisci con il tuo elenco di segnaposto oppure lo stesso strumento usato per mascherarli. Poi rileggi una volta la risposta ripristinata: un segnaposto modificato dall’IA («Persona 1» invece di «Person_1») potrebbe non essere stato ripristinato. La nostra guida su come ripristinare i nomi reali nella risposta dell’IA illustra passo per passo il processo completo.
Domande frequenti
Il testo mascherato è anonimo?
Di solito no. Se conservi una tabella che collega i segnaposto ai nomi, il testo è pseudonimizzato e, ai sensi del GDPR, resta un dato personale. Il mascheramento riduce le informazioni ricevute dal servizio di IA. Non sottrae il testo alla normativa sulla protezione dei dati.
Devo mascherare i nomi delle aziende?
Maschera l’azienda del cliente e qualsiasi azienda che permetterebbe di identificare il cliente, come una piccola impresa familiare. Il nome di una grande azienda pubblica che agisce da fornitore o controparte può spesso restare, se è necessario per la domanda.
Il mascheramento peggiora la risposta dell’IA?
Con segnaposto coerenti, raramente: l’IA continua a capire chi ha fatto cosa. La risposta peggiora quando dipende da qualcosa che hai mascherato, come il paese o l’età di una persona. Aggiungi di nuovo quel dettaglio in forma generale.
Posso semplicemente dire all’IA di ignorare i dati personali?
No. Quando l’IA legge l’istruzione, i dati sono già stati inviati. Devi mascherarli prima di incollarli.
ClientSafe sostituisce sul tuo PC nomi, indirizzi, numeri di telefono, indirizzi email, numeri di conto e di identificazione e date di nascita con segnaposto, quindi ripristina i nomi reali nella risposta dell’IA. Il rilevamento non è perfetto: rivedi l’elenco prima di copiare.