Sandbox governate
Esegui scenari isolati ed effimeri contro risorse simulate, mai in produzione. Una richiesta non simulata restituisce un miss deterministico invece di raggiungere archivi, reti o segreti reali.
Per istruzione e ricerca
L’IA è già ovunque nel campus, mentre le policy di uso accettabile e la governance sono in ritardo (EDUCAUSE, 2025). Olivares AI è una piattaforma aperta e self-hostable che uno studente, un laboratorio o un intero ateneo può eseguire gratuitamente sulla propria infrastruttura, mantenendo i dati nel campus.
Ground truth for enterprise AI.
Community · AGPL-3.0
È il prodotto Community completo fino a 3 utenti, non un’edizione riservata agli atenei. Eseguilo su infrastruttura sotto il tuo controllo e impara dallo stesso ciclo di governance che opererebbe un’istituzione.
Per studenti e chi studia in autonomia
Costruisci una mappa degli accessi che distingua lettura da lettura/scrittura, inserisci la policy nel percorso di esecuzione ed esamina un ledger verificabile delle decisioni. Il sistema è read-first e l’attuazione è volutamente limitata, così impari sia ciò che la governance dimostra sia i suoi confini.
Olivares AI è beta / pre-1.0. Dalla prima release pubblica, il supporto Community passerà dal repository pubblico e da GitHub Discussions; issue, ragionamento e implementazione resteranno ispezionabili.
Per docenti
Una policy deny-closed può fermare accessi non consentiti nel campus e il ledger può attribuire chi ha fatto cosa dietro account condivisi. L’attribuzione è solida solo quando nell’accesso viene propagata un’identità per agente o sessione. Altrimenti il legame condiviso appare come finding di governance, mai come nome inventato.
Leggi la storia completa di enforcement e attribuzione nel campusPer ricercatori
Usa la piattaforma per rendere operativo il mandato del finanziatore e produrre evidenze tecniche. Non certifica la conformità NIH o NSF.
Esegui scenari isolati ed effimeri contro risorse simulate, mai in produzione. Una richiesta non simulata restituisce un miss deterministico invece di raggiungere archivi, reti o segreti reali.
Valuta su golden suite versionate. Senza scorer, l’esecuzione è registrata come “saltata”, mai come successo silenzioso; gli output grezzi non persistono, restano solo hash unidirezionale ed etichetta ripulita.
Tieni i dati NIH/NSF ad accesso controllato fuori dalle superfici IA pubbliche con due gate deny-closed: gerarchia di classificazione e DLP in uscita. Un test distribuito carica il preset e prova entrambi i dinieghi.
La policy per l’accesso controllato si basa sull’ avviso NIH NOT-OD-25-081 . Il policy pack offre enforcement tecnico ed evidenze operative, non consulenza legale né un sigillo del finanziatore.
Per l’istituzione
Il self-hosting cambia la valutazione: l’istituzione gestisce runtime, storage e confini di rete. Olivares AI pubblica mapping e guide ispezionabili senza rivendicare attestazioni che non possiede.
Gran parte delle righe su hosting, datacenter, backup e accesso del personale del fornitore è “non applicabile — self-hosted”. L’istituzione gestisce il runtime e verifica i controlli nel proprio deployment.
Il catalogo compliance include un overlay FERPA per accesso, consenso, registri di divulgazione, minimizzazione e trasmissione. È un mapping tecnico, non una certificazione.
L’open core consuma un aggregato eduGAIN/InCommon con firma verificata e mappa attributi eduPerson. È interoperabilità standard, non partnership o endorsement di eduGAIN, InCommon o REFEDS.
Sono pubblicate guide di readiness HECVAT-4 e VPAT. Non sono ancora detenute certificazioni SOC 2 o ISO; la preparazione è documentata e il lavoro di certificazione parte quando lo richiede un’istituzione concreta.
Il confine onesto
Una valutazione utile parte da ciò che il prodotto può dimostrare oggi e dalle responsabilità che restano all’operatore.
Gratis, sulla tua infrastruttura. Parti dalla mappa degli accessi, poi decidi cosa applicare e quali evidenze conservare.