{"id":475,"date":"2026-09-16T21:10:48","date_gmt":"2026-09-16T19:10:48","guid":{"rendered":"https:\/\/aipublisherwp.com\/blog\/data-provenance-tracking-agentic-llm-audit-trail-model-card-training-data-attribution-gdpr-ai-act\/"},"modified":"2026-09-16T21:10:48","modified_gmt":"2026-09-16T19:10:48","slug":"data-provenance-tracking-agentic-llm-audit-trail-model-card-training-data-attribution-gdpr-ai-act","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aipublisherwp.com\/blog\/en\/data-provenance-tracking-agentic-llm-audit-trail-model-card-training-data-attribution-gdpr-ai-act\/","title":{"rendered":"Data Provenance Tracking per Agentic LLM: Implementare Audit Trail, Model Card Documentation e Training Data Attribution \u2014 Compliance GDPR Art.22 + EU AI Act High-Risk Systems"},"content":{"rendered":"<p>La gestione dei <strong>Large Language Model agentic<\/strong> nel 2026 non \u00e8 pi\u00f9 una questione di pura efficienza tecnica, ma di <strong>accountability normativa<\/strong>. L&#8217;intersezione tra GDPR Articolo 22 (decisioni automatizzate con effetti giuridici significativi) e l&#8217;EU AI Act (Regulation 2024\/1689) per i sistemi ad alto rischio richiede un&#8217;infrastruttura di <strong>data provenance<\/strong> che documenti ogni aspetto della pipeline di training, governance operativa e lineage dei dati utilizzati per l&#8217;inference.<\/p>\n<p>Le autorit\u00e0 di protezione dati, in particolare il <strong>Garante italiano<\/strong> (che ha sanzionato Foodinho per \u20ac5M nel novembre 2024), hanno stabilito che <em>la tracciabilit\u00e0 algoritmica non \u00e8 negoziabile<\/em>. I sistemi agentic aggiungono una complessit\u00e0 ulteriore: a differenza dei modelli di classificazione statici, gli agent autonomi compiono decisioni multi-step, invocano tool esterni, iterano su piani di esecuzione, e modificano lo stato di sistemi downstream. Questo richiede un approccio di provenance che catturi non solo il <strong>decisione finale<\/strong>, ma l&#8217;intera <strong>traccia di ragionamento<\/strong>.<\/p>\n<p>L&#8217;articolo fornisce una guida tecnica operativa per implementare <strong>audit trail conformi all&#8217;EU AI Act<\/strong>, <strong>model card documentation<\/strong> trasparente, e <strong>training data attribution<\/strong> automatizzata, con focus specifico su redazioni italiane e publisher che operano con sistemi agentic per content triage, editorial compliance, e decision support.<\/p>\n<h2>Fondamenti Normativi: GDPR Art.22 e EU AI Act per Agentic LLM<\/h2>\n<p><cite>L&#8217;Articolo 22(1) del GDPR riconosce il diritto di non essere sottoposti a decisioni basate esclusivamente su trattamento automatizzato con effetti giuridici o significativi, con tre eccezioni in Articolo 22(2): esecuzione contrattuale, fondamento legale, e consenso esplicito<\/cite>. Tuttavia, <cite>il coinvolgimento umano deve essere sostanziale e capace di influenzare l&#8217;esito; il semplice rubber-stamping non esclude il sistema dalla portata dell&#8217;Articolo 22<\/cite>.<\/p>\n<p>Per i sistemi agentic, questo significa: un agent che triage autonomamente contenuti editoriali e assegna workflows redazionali senza auditable human review \u00e8 <strong>vietato<\/strong> sotto GDPR. L&#8217;eccezione non protegge neppure i sistemi basati su contratto se il modello non documenta <em>con precisione<\/em> la logica decisionale.<\/p>\n<p><cite>La Corte di Giustizia UE (Caso C-203\/22, febbraio 2025) ha stabilito che il controller deve comunque divulgare la logica alla competente autorit\u00e0 di vigilanza o tribunale anche quando affermi protezione della propriet\u00e0 intellettuale, in quanto l&#8217;opacit\u00e0 algoritmica non \u00e8 scusa per mancata conformit\u00e0<\/cite>.<\/p>\n<p><cite>L&#8217;EU AI Act (Regulation 2024\/1689) classifica molti sistemi di decisione automatizzata come &#8220;AI ad alto rischio&#8221; richiedendo assessment conformit\u00e0, documentazione tecnica e supervisione umana, con obblighi cumulativi rispetto a quelli GDPR<\/cite>. <cite>I sistemi agentic ad alto rischio devono mantenere log automaticamente generati continuamente sotto Articolo 12 per un minimo di sei mesi, insieme alla documentazione tecnica Annex IV (definita dall&#8217;Articolo 11) conservata per dieci anni sotto Articolo 18<\/cite>.<\/p>\n<h3>Implicazioni per Redazioni Italiane e Publisher<\/h3>\n<p>Un sistema agentic che utilizza LLM per:<\/p>\n<ul>\n<li>Selezione automatica di articoli per homepage<\/li>\n<li>Assegnazione di task redazionali in base a expertise detection<\/li>\n<li>Rifiuto o approvazione di submitted content<\/li>\n<li>Scoring di probabilit\u00e0 di viralit\u00e0 per distribuzione multi-channel<\/li>\n<\/ul>\n<p>ricade nella categoria <strong>alto rischio<\/strong> se produce effetti su diritti economici (retribuzione freelancer), diritti della privacy (profilazione giornalisti), o accesso a opportunit\u00e0 editoriali.<\/p>\n<h2>Architettura Data Provenance: Componenti Tecnici<\/h2>\n<p>Un&#8217;infrastruttura completa di provenance per agentic LLM si articola in quattro strati:<\/p>\n<h3>1. Training Data Lineage (Tracciamento Sorgenti)<\/h3>\n<p><cite>La lineage dei dati di training traccia ogni sorgente, trasformazione e filtro applicato ai dati prima dell&#8217;ingresso nel training LLM, catturando provenance (dove i dati hanno origine), trasformazioni (cosa \u00e8 cambiato), e ownership (chi ha preso ogni decisione)<\/cite>.<\/p>\n<p>Per un publisher italiano che addestra un LLM agentic su articoli e metadata editoriali, \u00e8 necessario documentare:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Source Registry<\/strong>: ogni corpus (es. archive interno, feed API terzi, database di knowledge partner) con URL, data di raccolta, licenza, limitazioni note<\/li>\n<li><strong>Transformation Log<\/strong>: filtri applicati (eg. &#8220;removed articles by date &lt; 2023-01&quot;, &quot;deduplication via simhash&quot;), chi ha configurato ogni step, timestamp<\/li>\n<li><strong>Dataset Versioning<\/strong>: snapshot immutabili di ogni pipeline stage (raw \u2192 cleaned \u2192 tokenized \u2192 training-ready)<\/li>\n<li><strong>Ownership Attribution<\/strong>: firma digitale che certifica chi ha approvato la versione finale del dataset prima del training<\/li>\n<\/ul>\n<p><cite>La documentazione deve includere riepiloghi strutturati di fonti dati e indicare se i dati sono stati ottenuti tramite licenza, web scraping o altri mezzi; mantenere questi record dimostra sforzi di buona fede nel rispetto della propriet\u00e0 intellettuale e fornisce un chiaro audit trail affinch\u00e9 i regolatori verifichino che i dati di training siano stati ottenuti e processati legalmente<\/cite>.<\/p>\n<p><strong>Implementazione pratica<\/strong>: Utilizzare uno strumento di data lineage come <em>Apache Atlas<\/em>, <em>Collibra<\/em>, o soluzioni in-house basate su PostgreSQL + versionamento Git per il codice di preprocessing. Ogni trasformazione deve essere registrata come entry nel log con campi obbligatori:<\/p>\n<pre><code>{\n  \"transform_id\": \"filter_date_01\",\n  \"stage\": \"cleaning\",\n  \"operation\": \"filter\",\n  \"rule\": \"publish_date &gt;= 2023-01-01\",\n  \"input_records\": 2847392,\n  \"output_records\": 2104761,\n  \"timestamp\": \"2026-02-15T14:32:00Z\",\n  \"actor_id\": \"editor_alice\",\n  \"actor_role\": \"ml_engineer\",\n  \"justification\": \"Remove legacy articles to reduce temporal bias\",\n  \"reversible\": true\n}\n<\/code><\/pre>\n<h3>2. Audit Trail Operativa (EU AI Act Article 12)<\/h3>\n<p><cite>Un Audit Trail per sistemi AI \u00e8 la capacit\u00e0 tecnica obbligatoria sotto l&#8217;EU AI Act per i sistemi agentic ad alto rischio di registrare automaticamente, affidabilmente e in sicurezza una sequenza cronologica di eventi documentando il funzionamento del sistema, input, processi interni, output, e qualsiasi interazione umana, creando un record forense che rende l&#8217;operazione di sistemi complessi ricostruibile e auditable, implementando il principio di traceability e fornendo i &#8220;dati di scarto&#8221; necessari per l&#8217;accountability<\/cite>.<\/p>\n<p>Per un agent che seleziona articoli per homepage, l&#8217;audit trail deve catturare:<\/p>\n<h4>Process Tracking<\/h4>\n<ul>\n<li>Versione del modello invocato (es. &#8220;llama-4-maverick-v2.3.1&#8221;)<\/li>\n<li>Confidence score generato (es. &#8220;homepage_relevance_score: 0.87&#8221;)<\/li>\n<li>Flag o anomalie rilevate (es. &#8220;bias_detection_flag: false&#8221;, &#8220;factuality_check_failed: none&#8221;)<\/li>\n<li>Token count e latenza di inference<\/li>\n<\/ul>\n<h4>Human-in-the-Loop Actions<\/h4>\n<ul>\n<li><cite>Catturare tutte le istanze di interazione umana, includendo override, confirmazioni, pause, o input manuali dall&#8217;overseer<\/cite><\/li>\n<li>Chi ha rivisto la decisione (user ID con role RBAC)<\/li>\n<li>Approvazione o rigetto esplicito<\/li>\n<li>Feedback strutturato (es. &#8220;relevance_feedback: too_niche&#8221;, &#8220;tone_feedback: too_promotional&#8221;)<\/li>\n<\/ul>\n<h4>System State Data<\/h4>\n<ul>\n<li><cite>Metriche di performance rilevanti, indicatori di health del sistema, e variabili ambientali al momento dell&#8217;operazione per fornire contesto agli eventi registrati<\/cite><\/li>\n<li>Feature store version utilizzata (numero commit Git)<\/li>\n<li>Cache hit\/miss per prompt template<\/li>\n<li>Load medio del LLM endpoint<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Schema di Audit Log<\/strong>:<\/p>\n<pre><code>{\n  \"event_id\": \"audit_20260815_00847293\",\n  \"timestamp\": \"2026-08-15T09:23:47.123Z\",\n  \"agent_id\": \"triage_agent_v1\",\n  \"agent_version\": \"llama-4-maverick-v2.3.1\",\n  \"model_hash\": \"sha256:a3c2f...\",\n  \"action\": \"article_selection\",\n  \"input_article_id\": \"art_2026_08_15_001\",\n  \"input_article_hash\": \"sha256:b7e1d...\",\n  \"inference_latency_ms\": 342,\n  \"token_count_input\": 1024,\n  \"token_count_output\": 128,\n  \"output_decision\": \"homepage_featured\",\n  \"confidence_scores\": {\n    \"homepage_relevance\": 0.87,\n    \"factuality_score\": 0.92,\n    \"bias_detection_score\": 0.12\n  },\n  \"feature_store_version\": \"git:main:e4f2a1c\",\n  \"cache_hit\": false,\n  \"human_review\": {\n    \"reviewer_id\": \"editor_bob\",\n    \"reviewer_role\": \"senior_editor\",\n    \"review_timestamp\": \"2026-08-15T09:25:12.456Z\",\n    \"review_action\": \"approved\",\n    \"review_comment\": \"Approve for homepage section 'Tech &amp; Innovation'\",\n    \"override_decision\": null\n  },\n  \"system_health\": {\n    \"llm_endpoint_load_avg\": 0.68,\n    \"latency_p50_ms\": 301,\n    \"latency_p99_ms\": 587,\n    \"error_rate\": 0.002\n  },\n  \"data_lineage\": {\n    \"training_dataset_version\": \"editorial_corpus_v3.2.1\",\n    \"fine_tune_checkpoint\": \"ckpt_2026_08_01_final\"\n  },\n  \"regulatory_context\": {\n    \"high_risk_flag\": true,\n    \"gdpr_article_22_applies\": true,\n    \"human_intervention_required\": false,\n    \"intervention_satisfied\": true\n  }\n}\n<\/code><\/pre>\n<p><cite>L&#8217;EU AI Act Articolo 12 richiede almeno sei mesi di log per sistemi agentic ad alto rischio, con specifici requisiti attorno a traceability, accuratezza degli input, identificazione di persone fisiche coinvolte, e il database di riferimento utilizzato<\/cite>.<\/p>\n<p><strong>Implementazione<\/strong>: Utilizzare una database time-series specializzata (<em>ClickHouse<\/em>, <em>TimescaleDB<\/em>, <em>Prometheus<\/em>) con schema fisso, immutabile, e cifrato. Configurare retention policy a 12+ mesi (per eccedere il minimo legale) con export trimestrale a archivio cold storage (S3 Glacier) con certificato di integrit\u00e0.<\/p>\n<h3>3. Model Card Documentation (Trasparenza Architettonica)<\/h3>\n<p>Un <strong>Model Card<\/strong> \u00e8 un documento strutturato che fornisce una &#8220;scheda tecnica&#8221; del modello agentic, simile a quella di un componente hardware, descrivendo capacit\u00e0, limiti, e contesto di deployment. Per compliance GDPR Art.22 e EU AI Act Art.13-14, il Model Card deve essere granulare e verificabile.<\/p>\n<p><strong>Sezioni obbligatorie<\/strong>:<\/p>\n<h4>Model Overview<\/h4>\n<ul>\n<li><strong>Model Name e Version<\/strong>: es. &#8220;Llama-4-Maverick-Editorial-Triage-v2.3.1&#8221;<\/li>\n<li><strong>Base Model Provenance<\/strong>: quale modello open-weight \u00e8 stato fine-tuned (es. &#8220;Meta Llama 4 base 70B&#8221;), con link a model card ufficiale<\/li>\n<li><strong>Fine-Tuning Dataset<\/strong>: descrizione della composizione (es. &#8220;2.1M Italian editorial articles 2020-2026, 45% news, 30% op-eds, 25% analysis&#8221;), bias known<\/li>\n<li><strong>Training Date Range<\/strong>: &#8220;2026-06-01 to 2026-07-15&#8221;<\/li>\n<li><strong>Inference Hardware Profile<\/strong>: &#8220;Single RTX 6000 Ada GPU, 48GB VRAM, quantized INT8&#8221;<\/li>\n<\/ul>\n<h4>Intended Use<\/h4>\n<ul>\n<li><strong>Primary Use Case<\/strong>: &#8220;Editorial article triage for Italian online newsroom; ranking articles by homepage relevance and urgency&#8221;<\/li>\n<li><strong>Users<\/strong>: &#8220;Senior editors, content managers, newsroom workflows&#8221;<\/li>\n<li><strong>Out-of-Scope Uses<\/strong>: &#8220;Content removal decisions, freelancer hiring\/firing, permanent editorial policy setting, automated translation&#8221;<\/li>\n<li><strong>GDPR Applicability<\/strong>: &#8220;Yes \u2014 decisions influence editorial opportunity allocation; Art. 22 applies; human review mandatory&#8221;<\/li>\n<\/ul>\n<h4>Technical Specifications<\/h4>\n<ul>\n<li><strong>Architecture<\/strong>: &#8220;Transformer decoder-only, 70B parameters, 4-bit quantization (bitsandbytes)&#8221;<\/li>\n<li><strong>Context Window<\/strong>: &#8220;4096 tokens&#8221;<\/li>\n<li><strong>Latency Profile<\/strong>: &#8220;p50: 301ms, p95: 512ms, p99: 587ms per inference (article + metadata token count ~1200)&#8221;<\/li>\n<li><strong>Throughput<\/strong>: &#8220;~8 inferences\/second on reference hardware&#8221;<\/li>\n<\/ul>\n<h4>Performance Benchmarks<\/h4>\n<ul>\n<li><strong>Validation Metrics<\/strong>: accuracy on held-out test set (1% of final training data), F1-score per topic cluster, precision\/recall for bias-risky articles<\/li>\n<li><strong>Real-World Performance<\/strong>: &#8220;In production for 6 weeks; editor satisfaction survey: 4.2\/5, false positive rate (editor overrides) 8.3%&#8221;<\/li>\n<li><strong>Known Limitations<\/strong>: &#8220;Bias toward established authors; underrepresents freelancer contributions; struggles with niche topics outside training distribution&#8221;<\/li>\n<\/ul>\n<h4>Bias &amp; Fairness Analysis<\/h4>\n<ul>\n<li><strong>Gender Representation<\/strong>: &#8220;Training articles by female authors: 23%; selected articles by female authors: 21% (\u0394 -2 percentage points)&#8221;<\/li>\n<li><strong>Geographic Bias<\/strong>: &#8220;Northern Italy overrepresented by 15%; Southern Italy underrepresented by 12%&#8221;<\/li>\n<li><strong>Topic Bias<\/strong>: &#8220;Technology articles overrepresented (+18%); cultural\/arts articles underrepresented (-14%)&#8221;<\/li>\n<li><strong>Mitigation Strategies Deployed<\/strong>: &#8220;Reweighting of underrepresented author cohorts during fine-tuning; monthly fairness audit; human override tracking&#8221;<\/li>\n<\/ul>\n<h4>Transparency &amp; Interpretability<\/h4>\n<ul>\n<li><strong>Decision Attribution<\/strong>: &#8220;Model outputs top-3 reasoning features (eg. &#8216;entity_centrality: 0.78&#8217;, &#8216;timeliness_score: 0.65&#8217;, &#8216;topic_authority: 0.71&#8217;) to support human review&#8221;<\/li>\n<li><strong>Explainability Mechanism<\/strong>: &#8220;Attention-based attribution over input tokens; LIME-based local explanations on demand&#8221;<\/li>\n<li><strong>Audit Trail Retention<\/strong>: &#8220;All inferences logged for 12 months; human review actions tracked; override rationale mandatory&#8221;<\/li>\n<\/ul>\n<h4>Data Protection &amp; Compliance<\/h4>\n<ul>\n<li><strong>Personal Data Handling<\/strong>: &#8220;Model trained only on published articles and metadata; no PII; inference logs anonymized (article_id only, no byline)&#8221;<\/li>\n<li><strong>GDPR Compliance<\/strong>: &#8220;Art. 22 safeguards: human review mandatory, user request for explanation honored within 72 hours, right to contest implemented&#8221;<\/li>\n<li><strong>Right to Explanation<\/strong>: &#8220;Editors can request structured explanation of any triage decision within 72 hours; response includes top reasoning features and confidence interval&#8221;<\/li>\n<li><strong>Legal Basis<\/strong>: &#8220;Legitimate interest of newsroom operational efficiency; contracts with freelancers include notice of algorithmic triage&#8221;<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Formato raccomandata<\/strong>: Pubblicare il Model Card come pagina HTML statica nel wiki interno (con accesso RBAC), e anche come JSON-LD strutturato per facilitare l&#8217;auditing automatico.<\/p>\n<h3>4. Training Data Attribution (Tracciamento Sorgenti Output)<\/h3>\n<p><cite>L&#8217;attribuzione dati riguardanti gli LLM si riferisce all&#8217;identificazione, tracciamento e documentazione di quali particolari fonti dati siano state utilizzate per addestrare, fine-tuning, o allineare un modello linguistico e come gli output tracciati risalgono a queste fonti, con il tracciamento degli output che significa radicamento delle risposte che provengono dai modelli a documenti sorgente<\/cite>.<\/p>\n<p>Questo \u00e8 particolarmente critico per editori: quando il modello agentic genera un riepilogo di un articolo, o suggerisce correlato contenuto, da <strong>quali fonti di training<\/strong> ha tratto quella conoscenza? Per GDPR Art.22 e Compliance, questa traceability \u00e8 essenziale.<\/p>\n<p><cite>La ricerca propone framework come DebugLM che abilitano gli LLM di tracciare la provenance dei dati di training in pipeline multi-stage, bypassando interamente i calcoli post-hoc approssimativi incorporando un esatto meccanismo self-reporting di provenance direttamente nella memoria parametrica del modello durante il training<\/cite>.<\/p>\n<p><strong>Approccio pratico a 2 livelli<\/strong>:<\/p>\n<h4>Livello 1: Provenance-Preserving (RAG + Retrieval Attribution)<\/h4>\n<p>Per il modulo di context retrieval (es. quando l&#8217;agent cerca articoli correlati), implementare attribution mediante Retrieval Augmented Generation (RAG):<\/p>\n<pre><code>{\n  \"query\": \"articoli su politica italiana 2026\",\n  \"retrieval_results\": [\n    {\n      \"rank\": 1,\n      \"article_id\": \"art_2026_08_10_political_reform\",\n      \"title\": \"Riforma del Sistema Politico Italiano...\",\n      \"source_url\": \"https:\/\/editorialdb.example.com\/articles\/art_2026_08_10\",\n      \"published_date\": \"2026-08-10\",\n      \"author_id\": \"journalist_clara\",\n      \"similarity_score\": 0.94,\n      \"retrieval_timestamp\": \"2026-08-15T09:23:47Z\",\n      \"index_version\": \"editorial_corpus_v3.2.1\",\n      \"content_license\": \"internal_editorial_use\"\n    },\n    {\n      \"rank\": 2,\n      \"article_id\": \"art_2026_08_08_election_analysis\",\n      \"title\": \"Analisi delle Elezioni Regionali 2026...\",\n      \"source_url\": \"https:\/\/editorialdb.example.com\/articles\/art_2026_08_08\",\n      \"published_date\": \"2026-08-08\",\n      \"author_id\": \"journalist_marco\",\n      \"similarity_score\": 0.89,\n      \"retrieval_timestamp\": \"2026-08-15T09:23:47Z\",\n      \"index_version\": \"editorial_corpus_v3.2.1\",\n      \"content_license\": \"internal_editorial_use\"\n    }\n  ],\n  \"generated_output\": \"I risultati politici italiani del 2026 mostrano...\",\n  \"attribution\": \"Fonti: art_2026_08_10_political_reform (similarit\u00e0 0.94), art_2026_08_08_election_analysis (similarit\u00e0 0.89)\"\n}\n<\/code><\/pre>\n<h4>Livello 2: Provenance-Inferring (Post-Hoc Training Data Attribution)<\/h4>\n<p>Per comportamenti generativi del base model (es. il modello cita un fatto non esplicitamente in RAG context), implementare tracciamento post-hoc tramite:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Influence Function Approximation<\/strong>: Calcolare quali sample di training hanno massimamente influenzato il token generato (usando librerie come <em>TRAK<\/em> di Pruthi et al.)<\/li>\n<li><strong>Vector Similarity Search<\/strong>: Recuperare dai backup del training corpus (indexati in vector DB con embedding model) i documenti pi\u00f9 simili all&#8217;output generato<\/li>\n<li><strong>Fingerprinting Technique<\/strong>: Confrontare hash esatti (winnowing) per rilevare plagio potenziale<\/li>\n<\/ul>\n<p><cite>Approcci come HST (Hybrid Source Tracker) affrontano questa sfida recuperando gli snippet di codice (o nel nostro caso, i frammenti di testo) pi\u00f9 probabili di aver influenzato l&#8217;output del modello, disegnando un sistema ibrido che dopo la fase di generazione esegue una ricerca di similarit\u00e0 nel corpus di training per identificare e presentare all&#8217;utente finale gli snippet pi\u00f9 simili insieme ai metadati associati come informazioni di paternit\u00e0, combinando l&#8217;efficienza di vector lookups per gestire la scala massiccia dei dati di training con l&#8217;effettivit\u00e0 di tecniche di fingerprint<\/cite>.<\/p>\n<p><strong>Implementazione raccomandata<\/strong>:<\/p>\n<pre><code># Pseudocode per Training Data Attribution Pipeline\n\nimport json\nfrom datetime import datetime\nfrom hashlib import sha256\n\ndef generate_attribution_report(generated_text, model_id, training_dataset_version):\n    \"\"\"\n    Genera un report di attribuzione per testo generato da LLM agentic.\n    Conforme a GDPR Art.22, EU AI Act Art.11-13.\n    \"\"\"\n    \n    # Step 1: Extract dataset metadata\n    training_dataset = fetch_dataset_metadata(training_dataset_version)\n    # training_dataset = {\n    #     'version': 'editorial_corpus_v3.2.1',\n    #     'created_at': '2026-06-15',\n    #     'sources': [\n    #         {'source_id': 'src_internal', 'record_count': 2104761, 'date_range': ['2020-01-01', '2026-08-01']},\n    #         {'source_id': 'src_agency_feed', 'record_count': 147293, 'date_range': ['2024-01-01', '2026-08-01']}\n    #     ],\n    #     'transformations': [...]\n    # }\n    \n    # Step 2: Influence Function Computation (approx)\n    influence_scores = compute_influence_functions(\n        generated_text=generated_text,\n        model_checkpoint=model_id,\n        top_k=10\n    )\n    # Returns: [(training_sample_id, influence_score), ...]\n    \n    # Step 3: Vector Similarity Retrieval\n    similar_docs = vector_search_training_corpus(\n        query_embedding=embed(generated_text),\n        training_dataset=training_dataset,\n        top_k=5\n    )\n    \n    # Step 4: Fingerprinting (detect near-verbatim overlap)\n    fingerprint_matches = fingerprint_search(\n        text=generated_text,\n        training_corpus_fingerprints=load_fingerprints(training_dataset_version)\n    )\n    \n    # Step 5: Build attribution record\n    attribution_record = {\n        'event_id': f\"attr_{datetime.now().isoformat()}\",\n        'generated_text_hash': sha256(generated_text.encode()).hexdigest(),\n        'model_id': model_id,\n        'training_dataset': training_dataset_version,\n        'timestamp': datetime.now().isoformat(),\n        'attribution_methodology': 'hybrid_rag_influence_fingerprint',\n        'attributions': [\n            {\n                'rank': i+1,\n                'source_type': 'influence_function',  # or 'vector_similarity', 'fingerprint'\n                'training_sample_id': sample_id,\n                'source_document_id': source_doc_id,\n                'source_url': training_dataset['sources'][source_idx]['url'],\n                'source_author': fetch_author_info(sample_id),\n                'source_publish_date': training_dataset['sources'][source_idx]['date'],\n                'confidence_score': influence_scores[i],\n                'legal_basis': 'training_corpus_lineage',\n                'copyright_status': infer_copyright_status(source_doc_id, training_dataset)\n            }\n            for i, (sample_id, _) in enumerate(influence_scores)\n        ],\n        'fingerprint_matches': fingerprint_matches,\n        'compliance_notes': {\n            'gdpr_article_22_applicable': True,\n            'human_review_recommended': len(fingerprint_matches) &gt; 0,\n            'transparency_disclosure': 'Sources identified for end-user explanation under Art. 22(3)'\n        }\n    }\n    \n    return json.dumps(attribution_record, indent=2)\n\n# Esempio di output:\n# {\n#   \"event_id\": \"attr_2026-08-15T09:25:12.456Z\",\n#   \"generated_text_hash\": \"sha256:c9f8e2...\",\n#   \"model_id\": \"llama-4-maverick-v2.3.1\",\n#   \"training_dataset\": \"editorial_corpus_v3.2.1\",\n#   \"timestamp\": \"2026-08-15T09:25:12.456Z\",\n#   \"attribution_methodology\": \"hybrid_rag_influence_fingerprint\",\n#   \"attributions\": [\n#     {\n#       \"rank\": 1,\n#       \"source_type\": \"vector_similarity\",\n#       \"training_sample_id\": \"sample_1847293\",\n#       \"source_document_id\": \"art_2026_08_10_political_reform\",\n#       \"source_url\": \"https:\/\/editorialdb.example.com\/articles\/art_2026_08_10\",\n#       \"source_author\": \"journalist_clara\",\n#       \"source_publish_date\": \"2026-08-10\",\n#       \"confidence_score\": 0.87,\n#       \"legal_basis\": \"training_corpus_lineage\",\n#       \"copyright_status\": \"internal_editorial_use\"\n#     }\n#   ]\n# }\n<\/code><\/pre>\n<h2>Implementazione Operativa: 6 Step per Conformit\u00e0<\/h2>\n<h3>Step 1: Audit Trail Infrastructure (2-3 settimane)<\/h3>\n<p>Selezionare e configurare un sistema di logging centralizzato conforme a EU AI Act Art.12:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Opzione A (Enterprise)<\/strong>: Elasticsearch + Kibana con plugin di compliance; configurare 12+ mesi retention, encryption at rest, tamper-evident logging<\/li>\n<li><strong>Opzione B (Cost-Effective)<\/strong>: TimescaleDB (PostgreSQL extension) con scheduled backups a S3 Glacier; schema immutabile con UUID primary key<\/li>\n<li><strong>Opzione C (Cloud-Native)<\/strong>: Google Cloud Logging + BigQuery con export automatico a archivio freddo dopo 6 mesi<\/li>\n<\/ul>\n<p><cite>L&#8217;Articolo 12 richiede logging integrato nel design core; aggiungere un strato di audit dopo il deployment non soddisfa il requisito; i log devono essere conservati per un minimo di 6 mesi<\/cite>.<\/p>\n<p><strong>Configurazione di riferimento (TimescaleDB)<\/strong>:<\/p>\n<pre><code>-- Tabella immutabile per audit trail agentic LLM\nCREATE TABLE audit_trail_agentic_llm (\n  event_id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),\n  timestamp TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,\n  agent_id TEXT NOT NULL,\n  agent_version TEXT NOT NULL,\n  model_hash TEXT NOT NULL,\n  action TEXT NOT NULL,  -- 'article_selection', 'task_assignment', 'content_review', etc.\n  input_data_hash TEXT NOT NULL,  -- sha256 dell'input, non i dati stessi (privacy)\n  output_decision JSONB NOT NULL,\n  confidence_scores JSONB,\n  human_review JSONB,  -- {'reviewer_id', 'review_timestamp', 'action', 'override'}\n  system_health JSONB,\n  data_lineage JSONB,  -- {'training_dataset_version', 'fine_tune_checkpoint'}\n  regulatory_context JSONB,  -- {'high_risk_flag', 'gdpr_article_22_applies', etc.}\n  -- Campi di immutabilit\u00e0\n  created_by TEXT NOT NULL,\n  created_at TIMESTAMPTZ NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,\n  signature TEXT,  -- HMAC-SHA256 per integrit\u00e0 crittografica\n  \n  -- Constraint: no UPDATE, only INSERT\n  CONSTRAINT audit_trail_immutable CHECK (created_at IS NOT NULL)\n);\n\n-- Conversione a Hypertable TimescaleDB per scalabilit\u00e0 time-series\nSELECT create_hypertable('audit_trail_agentic_llm', 'timestamp', if_not_exists =&gt; TRUE);\n\n-- Indice per query frequenti\nCREATE INDEX idx_agent_timestamp ON audit_trail_agentic_llm (agent_id, timestamp DESC);\nCREATE INDEX idx_action_timestamp ON audit_trail_agentic_llm (action, timestamp DESC);\nCREATE INDEX idx_human_review ON audit_trail_agentic_llm (timestamp) WHERE human_review IS NOT NULL;\n\n-- Retention policy: conservare 12+ mesi, esportare a archivio\nSELECT add_retention_policy('audit_trail_agentic_llm', INTERVAL '12 months', drop_after =&gt; true);\n<\/code><\/pre>\n<h3>Step 2: Model Card Documentation (1-2 settimane)<\/h3>\n<p>Redigere il Model Card secondo template strutturato (vedi sezione sopra). Creare una versione interna (wiki) e una versione pubblica (sito web del publisher) con livelli di disclosure differenziati.<\/p>\n<p><strong>Checklist<\/strong>:<\/p>\n<ul>\n<li>\u2610 Descrivere training data composition (fonti, date range, bias noti)<\/li>\n<li>\u2610 Documentare intended use cases e out-of-scope uses<\/li>\n<li>\u2610 Quantificare performance su metriche di fairness (gender, geography, topic)<\/li>\n<li>\u2610 Spiegare mechanism di decision attribution (quali feature driver la decisione)<\/li>\n<li>\u2610 Dichiarare applicabilit\u00e0 GDPR Art.22 e EU AI Act compliance measures<\/li>\n<li>\u2610 Definire SLA per human review e right-to-explanation (es. 72 ore)<\/li>\n<li>\u2610 Identificare i contact point per subject access request (SAR) e dispute resolution<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Step 3: Training Data Lineage Tracking (2-3 settimane)<\/h3>\n<p>Implementare sistema di versionamento dei dataset di training. Utilizzare strumenti come <em>DVC<\/em> (Data Version Control) o <em>MLflow Model Registry<\/em>:<\/p>\n<pre><code># dvc.yaml configuration for training pipeline versioning\n\nstages:\n  fetch_training_data:\n    cmd: python scripts\/fetch_articles.py --output data\/raw\/articles.parquet\n    deps:\n      - scripts\/fetch_articles.py\n    outs:\n      - data\/raw\/articles.parquet:\n          hash: md5\n          md5: a3c2f8e1b...\n          size: 1847293847\n    params:\n      - training.date_start\n      - training.date_end\n    metrics:\n      - data\/raw\/articles_stats.json:\n          cache: false\n\n  preprocess_articles:\n    cmd: python scripts\/preprocess.py --input data\/raw\/articles.parquet --output data\/processed\/articles_clean.parquet\n    deps:\n      - data\/raw\/articles.parquet\n      - scripts\/preprocess.py\n    outs:\n      - data\/processed\/articles_clean.parquet:\n          hash: md5\n          md5: b7e1d9c3a...\n          size: 1203847293\n    params:\n      - preprocessing.remove_duplicates\n      - preprocessing.filter_date\n    metrics:\n      - data\/processed\/preprocessing_log.json:\n          cache: false\n\n  train_model:\n    cmd: python scripts\/train.py --input data\/processed\/articles_clean.parquet --output models\/llama_agentic_v2.3.1\n    deps:\n      - data\/processed\/articles_clean.parquet\n      - scripts\/train.py\n    outs:\n      - models\/llama_agentic_v2.3.1:\n          hash: md5\n          md5: c9f8e2b4d...\n          size: 142847293\n    params:\n      - training.learning_rate\n      - training.epochs\n      - training.batch_size\n    metrics:\n      - models\/training_metrics.json:\n          cache: false\n<\/code><\/pre>\n<p>Ogni versione del dataset deve essere accompagnata da manifesto che documenta:<\/p>\n<ul>\n<li>Source provenance (URL, data, licenza)<\/li>\n<li>Transformation log (cosa \u00e8 stato filtrato, deduplicato, riordinato)<\/li>\n<li>Ownership (chi ha approvato)<\/li>\n<li>Hash crittografico (per verificare integrit\u00e0)<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Step 4: Implement Human-in-the-Loop Oversight (1-2 settimane)<\/h3>\n<p>Per compliance GDPR Art.22, configurare workflow che garantisce revisione umana per decisioni ad alto impatto. Utilizzare principi del Singapore MGF Framework:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Tier 1 (Baseline)<\/strong>: Logging di tutte le azioni, trasparenza sulla natura automatizzata<\/li>\n<li><strong>Tier 2 (Medium-Risk)<\/strong>: Human review obbligatorio entro SLA definito (es. 24 ore) per decisioni che alterano workflow editoriali<\/li>\n<li><strong>Tier 3 (High-Risk)<\/strong>: Human approval prima dell&#8217;esecuzione, con registro strutturato di approvazione\/rigetto<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Implementazione UI\/UX<\/strong>: Creare dashboard con queue di decisioni pending human review, con interface che mostra:<\/p>\n<ul>\n<li>Decision rationale (top 3 feature importances)<\/li>\n<li>Confidence interval<\/li>\n<li>Pulsanti di Approve\/Reject\/Override\n<li>Textbox per feedback strutturato<\/li>\n<li>Link al full audit trail\n<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Step 5: Deploy Training Data Attribution System (2-3 settimane)<\/h3>\n<p>Configurare pipeline di post-hoc attribution per ogni inference. Utilizzare uno dei seguenti approcci:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Approccio Leggero<\/strong>: RAG-only, dove il context retrieval \u00e8 transparent, e i documenti recuperati sono esplicitamente tracciati<\/li>\n<li><strong>Approccio Medio<\/strong>: RAG + vector similarity search post-hoc sui output generati, per identificare training data simile<\/li>\n<li><strong>Approccio Pesante<\/strong>: RAG + Influence Functions + Fingerprinting (richiede computazione, accettabile in batch daily)  <\/li>\n<\/ul>\n<p>Integrare il sistema di attribution nel log di audit (Step 1), in modo che ogni decision record includa campo <code>training_data_attribution<\/code>.<\/p>\n<h3>Step 6: Establish Audit &amp; Compliance Review Process (Ongoing)<\/h3>\n<p>Configurare cadenza di audit interna:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Settimanale<\/strong>: Check automatico su bias metrics (gender, geography, topic representation in selected articles)<\/li>\n<li><strong>Mensile<\/strong>: Manual review di campione casuale di decisioni e override rates<\/li>\n<li><strong>Trimestrale<\/strong>: Full audit trail export e analisi per regulator readiness<\/li>\n<li><strong>Annuale<\/strong>: Independent external audit e Model Card update<\/li>\n<\/ul>\n<p>Documentare tutti i risultati in Evidence Log strutturato per DPA\/regulator inquiries.<\/p>\n<h2>Integrazione con Governance Framework Esistente<\/h2>\n<p>L&#8217;implementazione di data provenance si integra con gli articoli di compliance del blog:<\/p>\n<p><strong>Relazione con<\/strong> <a href=\"https:\/\/aipublisherwp.com\/blog\/ai-agents-agentic-workflows-governance-gdpr-ai-act-compliance\/\">AI Agents vs Agentic Workflows: Governance, Risk Management e Compliance GDPR-AI Act per Redazioni Italiane<\/a>: articolo stabilisce framework governance generale; questo articolo fornisce layer tecnico di audit trail e documentation.<\/p>\n<p><strong>Relazione con<\/strong> <a href=\"https:\/\/aipublisherwp.com\/blog\/governance-framework-ai-agentic-newsroom-risk-assessment-gdpr-compliance\/\">Governance Framework per AI Agentic nei Newsroom: Risk Assessment, Audit Trail, Compliance GDPR e Human-in-the-Loop<\/a>: articolo descrive governance organizzativa; questo articolo dettaglia implementazione tecnica dell&#8217;audit trail.<\/p>\n<p><strong>Relazione con<\/strong> <a href=\"https:\/\/aipublisherwp.com\/blog\/multi-agent-ai-governance-framework-publisher-italiani-compliance-audit-trail\/\">Multi-Agent AI Governance Framework per Publisher Italiani: Implementare Compliance, Audit Trail e Gestione del Rischio negli Agentic Workflows<\/a>: articolo copre multi-agent orchestration; questo articolo fornisce data lineage per singoli agent.<\/p>\n<p><strong>Relazione con<\/strong> <a href=\"https:\/\/aipublisherwp.com\/blog\/llama-4-maverick-multimodal-moe-deployment-single-node-gdpr-newsroom\/\">Llama 4 Maverick Multi-Modal MoE: Deployment Nativo su Single Node \u2014 Guida Tecnica per Newsroom Italiani con GDPR Compliance<\/a>: articolo descrive deployment tecnico; questo articolo fornisce layer di monitoraggio per inference.<\/p>\n<h2>FAQ<\/h2>\n<h3>Per quanto tempo deve essere conservato un audit trail conforme all&#8217;EU AI Act?<\/h3>\n<p><cite>L&#8217;EU AI Act Articolo 12 richiede almeno sei mesi di log per sistemi agentic ad alto rischio, con specifici requisiti di traceability, accuratezza degli input, identificazione delle persone fisiche coinvolte, e il database di riferimento utilizzato<\/cite>. Tuttavia, si raccomanda di conservare 12-24 mesi per facilitare investigazioni post-incident e permettere al regolatore di tracciare pattern storici. Per redazioni italiane, il Garante potrebbe richiedere retention estesa in caso di dispute.<\/p>\n<h3>L&#8217;attribuzione dei dati di training significa che devo pubblicare il mio intero dataset di training?<\/h3>\n<p>No. <cite>Mentre il dataset di training idealmente dovrebbe essere accessibile per trasparenza, \u00e8 riconosciuto che organizzazioni spesso non possono condividere dati grezzi per ragioni di confidenzialit\u00e0; gli audit dovrebbero invece focalizzarsi su metadati di provenance (URL originali, date, license), e implementare verifiche crittografiche di distribuzione del dataset senza rivelare esempi specifici<\/cite>. Documentare nel Model Card quali porzioni del dataset sono proprietarie e quali sono pubblicamente tracciabili (es. &#8220;45% from internal archive, 30% from Reuters API, 25% from public domain sources&#8221;).<\/p>\n<h3>Se un editor override una decisione del mio agentic LLM, cambia il requisito di audit?<\/h3>\n<p><cite>Il coinvolgimento umano deve essere sostanziale e capace di influenzare l&#8217;esito; il semplice rubber-stamping non esclude il sistema dalla portata dell&#8217;Articolo 22; per il coinvolgimento umano essere significativo, deve includere autorit\u00e0 di cambiare o annullare la decisione<\/cite>. Se un editor regolarmente override le decisioni del modello (&gt; 5-10%), l&#8217;audit trail riveler\u00e0 pattern di sotto-performance del modello e potrebbe indicare che il modello non \u00e8 adatto al suo intended use case. Questo \u00e8, in realt\u00e0, conforme a GDPR: l&#8217;audit trail serves as evidence che human oversight <em>sta effettivamente funzionando<\/em> e influenzando i risultati.<\/p>\n<h3>Quale framework di agentic governance devo seguire \u2014 Singapore MGF, NIST AI RMF, o EU AI Act solo?<\/h3>\n<p><cite>L&#8217;EU AI Act \u00e8 una normativa comprensiva UE applicabile completamente nel 2026 per i sistemi ad alto rischio; il NIST AI Risk Management Framework \u00e8 un framework volontario USA che enfatizza identificazione dei rischi, mitigazione, e pratiche AI attendibili durante il ciclo di vita dell&#8217;AI, chiamando funzioni di governance che assicurino i sistemi AI siano trasparenti, responsabili, e monitorati per rischi<\/cite>. Per redazioni italiane, l&#8217;EU AI Act \u00e8 obbligatorio e il framework di riferimento principale. Tuttavia, integrare il <em>Singapore MGF for Agentic AI<\/em> (lanciato gennaio 2026) fornisce un modello pratico specifico per agent con 8 risk factors e un approccio tiered (Tier 1-3) che complementa EU AI Act con guidance operativa granulare.<\/p>\n<h3>Come posso verificare che il mio audit trail \u00e8 realmente &#8220;immutabile&#8221; e non \u00e8 stato alterato?<\/h3>\n<p>Implementare verifiche crittografiche hash-chain: ogni entry nel log include HMAC-SHA256 del record precedente, creando una catena che, se alterata, rompe la integrit\u00e0. Inoltre, utilizzare &#8220;Write Once, Read Many&#8221; (WORM) storage per i backup (es. S3 Object Lock su AWS, o file immutabili su filesystem), e designare un &#8220;trusted third party&#8221; (es. un notaio digitale o auditor esterno) per certificare snapshot periodici dell&#8217;audit trail. <cite>Salt Security e altre piattaforme conformi all&#8217;EU AI Act offrono &#8220;tamper-evident logging&#8221; per ogni interazione AI-to-API che soddisfa i requisiti dell&#8217;Art. 12<\/cite>.<\/p>\n<h2>Conclusione<\/h2>\n<p>La <strong>data provenance tracking<\/strong> per agentic LLM \u00e8 il fondamento tecnico della compliance moderna per editori e publisher che operano con sistemi di decisione automatizzata. L&#8217;intersezione tra <cite>GDPR Articolo 22 (diritto di non essere sottoposti a decisioni basate esclusivamente su trattamento automatizzato con effetti giuridici) e EU AI Act (che classifica molti sistemi di decisione automatizzata come &#8220;AI ad alto rischio&#8221; con requisiti cumulativi)<\/cite> non \u00e8 una limitazione, ma un&#8217;opportunit\u00e0 per costruire sistemi agentic che siano intrinsecamente <em>auditabili<\/em>, <em>trasparenti<\/em>, e <em>responsabili<\/em>.<\/p>\n<p>Implementare i quattro componenti fondamentali\u2014<strong>Training Data Lineage<\/strong>, <strong>Audit Trail Operativa<\/strong>, <strong>Model Card Documentation<\/strong>, e <strong>Training Data Attribution<\/strong>\u2014richiede investimento infrastrutturale (2-3 mesi per setup iniziale), ma una volta in produzione, fornisce evidence continua di conformit\u00e0 regolamentare, facilita investigazioni interne su errori del modello, e costruisce fiducia con editori, freelancer, e regulator.<\/p>\n<p><cite>Un audit trail efficace cattura non solo le decisioni finali, ma la catena di ragionamento e il contesto in cui una decisione \u00e8 stata presa, indispensabile per investigare incidenti seri, rispondere a richieste normative, difendersi da sfide legali, e condurre revisioni interne di performance e conformit\u00e0<\/cite>.<\/p>\n<p>Le redazioni italiane che adottano questo framework sin d&#8217;ora otterranno vantaggi competitivi significativi: capacit\u00e0 di dimostrare conformit\u00e0 proattiva al Garante, riduzione del rischio di sanzioni (che raggiungono \u20ac35M o 7% turnover sotto EU AI Act), e soprattutto, la possibilit\u00e0 di sfruttare pienamente il potenziale degli agentic LLM senza sacrificare il principio di accountability umana che rimane il cuore del GDPR.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Guida tecnica per implementare data provenance tracking, audit trail EU AI Act-compliant, model card documentation e training data attribution per agentic LLM in newsroom italiani. 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