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DIRITTO E INTELLIGENZA ARTIFICIALE

Corso GIURISPRUDENZA
Curriculum Curriculum unico
Orientamento Orientamento unico
Anno Accademico 2022/2023
Crediti 5
Settore Scientifico Disciplinare IUS/01
Anno Primo anno
Unità temporale Secondo semestre
Ore aula 30
Attività formativa Attività formative a scelta dello studente (art.10, comma 5, lettera a)

Canale unico

Docente ROBERTO SICLARI
Obiettivi Il corso esamina la relazione tra gli sviluppi tecnologici in materia d’intelligenza artificiale e l’ordine giuridico nazionale ed europeo, in una prospettiva giusprivatistica. Propone pertanto di confrontare criticamente tali sviluppi con gli istituti civilistici del contratto, della responsabilità civile e della persona. Obiettivi del corso sono: (i) fornire agli studenti le conoscenze di base su usi e applicazioni dell’intelligenza artificiale nei rapporti tra privati, anche attraverso l’osservazione di alcuni casi di studio; (ii) vagliare l’inquadramento del fenomeno nelle categorie tradizionali e nei regimi esistenti; (iii) verificare l’adeguatezza di tali regimi ovvero il bisogno di nuove regole, incluse le proposte progettuali emergenti in materia.
Programma 1. Intelligenza artificiale e disciplina: la strategia di regolazione europea del fenomeno; l’Artificial Intelligence Act.
2. Trattamento algoritmico di dati personali e decisioni automatizzate nel GDPR.
3. Intelligenza artificiale e contratto: contrattazione algoritmica, machine to machine contract e smart contract.
4. Intelligenza artificiale e responsabilità civile. Veicoli autonomi e applicazioni mediche.
5. Intelligenza artificiale e soggettività: la personalità elettronica.
6. Persona e nuove tecnologie.

Descrittori di Dublino:
1. Conoscenza e capacità di comprensione;
2. Conoscenza e capacità di comprensione applicate;
3. Autonomia di giudizio;
4. Abilità comunicative;
5. Capacità di apprendere.

La modalità di svolgimento dell’esame è tradizionale (prova orale).

Criteri di valutazione:
Ai fini dell'attribuzione del voto si seguiranno i criteri seguenti:
30 e lode: conoscenza completa, approfondita e critica degli argomenti, eccellente proprietà di linguaggio, completa ed originale capacità interpretativa, piena capacità di applicare autonomamente le conoscenze per risolvere i problemi proposti;
28 - 30: conoscenza completa e approfondita degli argomenti, ottima proprietà di linguaggio, completa ed efficace capacità interpretativa, in grado di applicare autonomamente le conoscenze per risolvere i problemi proposti;
24 - 27: conoscenza degli argomenti con un buon grado di padronanza, buona proprietà di linguaggio, corretta e sicura capacità interpretativa, buona capacità di applicare in modo corretto la maggior parte delle conoscenze per risolvere i problemi proposti;
20 - 23: conoscenza adeguata degli argomenti ma limitata padronanza degli stessi, soddisfacente proprietà di linguaggio, corretta capacità interpretativa, più che sufficiente capacità di applicare autonomamente le conoscenze per risolvere i problemi proposti;
18 - 19: conoscenza di base degli argomenti principali, conoscenza di base del linguaggio tecnico, sufficiente capacità interpretativa, sufficiente capacità di applicare le conoscenze di base acquisite;
Insufficiente: non possiede una conoscenza accettabile degli argomenti trattati durante il corso.
Testi docente 1. Proposta di regolamento del Parlamento europeo e del Consiglio che stabilisce regole armonizzate sull'intelligenza artificiale (legge sull'intelligenza artificiale) e modifica alcuni atti legislativi dell'Unione - Orientamento generale
Disponibile in https://data.consilium.europa.eu/doc/document/ST-14954-2022-INIT/it/pdf

2. Casonato C., Marchetti B., Prime osservazioni sulla proposta di regolamento dell’Unione Europea in materia di intelligenza artificiale, in BioLaw Journal-Rivista di Biodiritto, 3/2021, p. 415-437
disponibile in open source (https://teseo.unitn.it/biolaw/article/view/1793/1767)

3. Palmerini E., Algoritmi e decisioni automatizzate. Tutele esistenti e linee evolutive della regolazione, ne I DIRITTI FONDAMENTALI NELL’ERA DELLA DIGITAL MASS SURVEILLANCE, a cura di Luis Efrén Ríos Vega, Lucia Scaffardi e Irene Spigno, Editoriale Scientifica, Napoli, 2021, p. 209-244
disponibile in materiale dell’insegnamento

4. M.F. Tommasini, Lo smart contract e il diritto dei contratti, in Jus civile, 2022, 4, p. 831- 862
disponibile in materiale dell’insegnamento

5. Jansen-Patti, Demisti?care gli smart contracts, in Osservatorio Dir. Civ. Comm., 1/2020, p. 31-50
disponibile in banca dati Rivisteweb (Il Mulino, Diritto)

6. U. Salanitro, Intelligenza artificiale e responsabilità: la strategia della Commissione Europea, in Riv. dir. civ., 2020, 6, p. 1246 – 1275
disponibile in banca dati Onelegale.

7. Fusaro, Quale modello di responsabilita per la robotica avanzata? Riflessioni a margine del percorso europeo, in Nuova Giur. Civ. Comm. 6/2020, 1344-1356
disponibile in banca dati Onelegale.

8. Albanese, La responsabilità civile per i danni da circolazione di veicoli ad elevata automazione, Europa e dir. priv., 4/2019, p. 995-1044
disponibile in banca dati DeJure

9. Ruffolo U., L’Intelligenza artificiale in sanità: dispositivi medici, responsabilità e ‘‘potenziamento’’, in Giurisprud. Italiana, febbraio 2021, p. 502-508
disponibile in banca dati DeJure

10. Palmerini E., Soggettività e agenti artificiali: una soluzione in cerca di un problema?, in Osservatorio Dir. Civ. Comm., 2/2020, p. 445-474
disponibile in banca dati Rivisteweb (Il Mulino, Diritto)

11. Ruffolo U., Amidei A., Intelligenza Artificiale e diritti della persona: le frontiere del ‘‘transumanesimo’’, in Giurisprud. Italiana, luglio 2019, p. 1658-1670
disponibile in banca dati Onelegale.
Erogazione tradizionale No
Erogazione a distanza No
Frequenza obbligatoria No
Valutazione prova scritta No
Valutazione prova orale No
Valutazione test attitudinale No
Valutazione progetto No
Valutazione tirocinio No
Valutazione in itinere No
Prova pratica No

Ulteriori informazioni

Nessun materiale didattico inserito per questo insegnamento

Elenco dei rievimenti:

Descrizione Avviso
Ricevimenti di: Roberto Siclari
Il Prof. Siclari riceve il lunedi sulla piattaforma Teams e, durante lo svolgimento dei corsi, al termine delle lezioni fissate il martedi. Per accedere al ricevimento in piattaforma col docente scrivere con congruo anticipo alla seguente email: robertosiclari@unirc.it
Per concordare il ricevimento in teledidattica con i collaboratori della cattedra, scrivere ai seguenti indirizzi email:
roberta.silivestro@unirc.it - Dr.ssa Roberta Silivestro
pasquale.cuzzola@unirc.it - Dr. Pasquale Cuzzola
fabiozagami110574@gmail.com - Dr. Fabio Zagami
Nessun avviso pubblicato
Nessuna lezione pubblicata
Codice insegnamento online non pubblicato

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