ECTS - University of Pisa
L'economia digitale e la società digitale sfruttano il potere dei grandi dati, la capacità di calcolo, l'innovazione e l'interconnessione. Ogni attività umana è mediata dalle tecnologie dell'informazione. Le tecnologie odierne permettono uno sfruttamento senza precedenti dell'informazione, che si tratti di piccoli o grandi dati, per qualsiasi scopo pensabile, ma soprattutto negli affari e nella sorveglianza con le ansie e i vincoli legali ed etici che ne derivano.
Gli algoritmi sono regolarmente utilizzati per l'estrazione dei dati, offrendo modelli inesplorati e profonde analisi non causali a quelle imprese in grado di sfruttare questi progressi. Tuttavia, queste innovazioni hanno bisogno di essere adeguatamente inquadrate nel contesto giuridico esistente, di inserirsi nel set esistente di garanzie dei diritti e delle libertà fondamentali, di essere coerentemente legate alla politica per raccogliere la ricchezza dei dati grandi e aperti e dell'amministrazione, mentre si dà potere a tutti gli attori allo stesso modo. Per questi obiettivi la protezione dei dati gioca un ruolo significativo.
Allo stesso tempo, gli agenti di intelligenza artificiale operano su grandi corpora di dati che sono fatti di informazioni, dati personali e altri materiali che possono essere protetti o meno da diritti esclusivi. I regimi legali sono i più vari e spesso non simili tra gli Stati. Le leggi sulla proprietà intellettuale (e soprattutto la legge sui brevetti, il diritto d'autore, la legge sulla protezione dei database e la protezione dei segreti commerciali) giocano un ruolo fondamentale nel definire i confini tra monopoli, dominio pubblico e libertà degli utenti sui big data. Recentemente, i legislatori nazionali e sovranazionali hanno affiancato alle leggi sulla protezione dei dati leggi sulla protezione dei dati non personali, per lo più orientate a trovare un equilibrio tra, da un lato, la protezione e gli incentivi per i produttori di dati e, dall'altro, la necessità di un libero flusso di tali dati per sostenere ulteriore innovazione.
Il corso ha lo scopo di permettere agli studenti di lavorare su algoritmi e tecniche di data mining in modi che siano conformi al quadro giuridico applicabile e consapevoli dell'interazione tra tecniche e regole normative.
The digital economy and the digital society harness the power of big data, computational capacity, innovation and interconnection. Every human activity is mediated by information technologies. Today’s technologies enable unprecedented exploitation of information, being it small or big data, for any thinkable purpose, but mostly in business and surveillance with the ensuing legal and ethical anxieties and constraints.
Algorithms are regularly used for mining data, offering unexplored patterns and deep non-causal analyses to those businesses able to exploit these advances. Yet, these innovations need to be properly framed in the existing legal background, fit in the existing set of guarantees of fundamental rights and freedoms, coherently policy related to reap the richness of big and open data and administration while empowering equally all players. For these aims data protection plays a significant role.
At the same time, artificial intelligence agents operate on big data corpora that are made of information, personal data and other materials that may or may not be protected by exclusive rights. Legal regimes are the most various, and often not similar across States. Intellectual property laws (and mostly patent law, copyright law, database protection law and trade secret protection) play a pivotal role in defining the borders between monopolies, public domain and users’ freedom on big data. Recently, national and supranational legislators have flanked data protection laws with non-personal data protection laws, mostly oriented to strike a balance between, on the one hand, protection of and incentives for data producers and, on the other hand, the need for a free flow of such data to support further innovation.
The course aims at enabling students to work on algorithms and data mining techniques in ways that are compliant to the applicable legal framework and aware of the interplay between techniques and normative rules.
La valutazione continua per monitorare il progresso accademico sarà effettuata sotto forma di test o incontri tra il professore e un gruppo di studenti che sviluppano il loro progetto
o Gli studenti sapranno identificare e analizzare le questioni legali ed etiche che sorgono nella scienza dei dati e nella società dell'informazione
o Gli studenti saranno in grado di condurre una ricerca comparativa e un'analisi delle fonti relative alla regolamentazione degli algoritmi, alla privacy, alle leggi sulla proprietà intellettuale e alla proprietà dei dati
Durante le lezioni, saranno eseguite piccole sessioni pratiche che permetteranno agli studenti di cercare fonti attraverso banche dati conosciute
- Gli studenti acquisiranno e/o svilupperanno una consapevolezza delle questioni legali ed etiche nella scienza dei dati e nella società dell'informazione
- Gli studenti saranno in grado di gestire la responsabilità di trovare soluzioni legali ed etiche ai problemi posti dalla scienza dei dati e dalla società dell'informazione
- Durante le sessioni di classe, si valuterà l'accuratezza e la precisione delle attività svolte
- Durante il lavoro di gruppo, saranno valutati i metodi di assegnazione delle responsabilità, la gestione e l'organizzazione durante le fasi del progetto
Nessuno
None
- lezioni, con aiuti visivi come powerpoint/video, ecc.
- attività pratiche in gruppo
- i seminari integreranno l'insegnamento
- download di materiali didattici dall'archivio del professore
- comunicazione tra il professore e lo studente anche tramite uffici virtuali e riunioni di gruppi virtuali
- creazione di gruppi di lavoro, incontri in presenza e virtuali anche tramite e-mail o altri metodi di comunicazione
- le lezioni sono in inglese ma le domande possono essere fatte e la discussione può essere anche in italiano, francese
Tradotto con www.DeepL.com/Translator (versione gratuita)
Syllabus - La società algoritmica: la società classificatoria - Background e panoramica, Società della sorveglianza - Big Other, Reti di controllo, Previsione del comportamento, People Analytics, "Nudging" comportamentale, Nuovi diritti umani emergenti nell'era della scienza dei dati comportamentali e delle neurotecnologie: Verso la "Privacy Mentale" e l'"Integrità Decisionale", Implicazioni legali ed etiche della capacità computazionale.
-Costruire algoritmi legalmente conformi: Le insidie legali degli algoritmi, I problemi di personalizzazione, trattamento e condivisione dei dati, Implementazione degli algoritmi per i diritti umani-Complicazioni e sfide, Classificazione degli algoritmi nella società dell'informazione: Implicazioni legali e applicazioni commerciali, Sfruttamento dei dati del settore pubblico, Diritto della concorrenza nell'era degli algoritmi, Trasparenza, responsabilità e tracciabilità del processo decisionale basato su algoritmi, Responsabilità nel contesto dell'apprendimento automatico, Opzioni tecniche e legali per migliorare la trasparenza e la responsabilità, Responsabilità legale per il completamento automatico degli algoritmi (responsabilità degli ISP), Open Data Governance, Etica dei dati.
- Principi generali della legge sulla privacy: L'approccio americano, L'approccio europeo.
- Il regolamento generale sulla protezione dei dati: Nozioni e principi, GDPR portata globale e conformità, Decisione Google Spagna, Invalidazione della direttiva sulla conservazione dei dati (Decisione Safe Harbour USA)/Schrems.
- La privacy in funzione: Privacy-by-Design, Soluzioni GDPR: Il diritto a una spiegazione, ecc. Nozioni di privacy nell'era algoritmica, privacy dal governo, capitalismo della sorveglianza, governance per procura, privacy dalle entità private, privacy dalle piattaforme, privacy dai datori di lavoro, privacy dai nostri dispositivi (IoT).
- Prospettive comparative e questioni transfrontaliere: Regimi comparativi di privacy e sicurezza: GDPR vs. USA, Regimi comparativi di privacy e sicurezza: GDPR vs. Cina.
- Principi generali del diritto della proprietà intellettuale. Fondamenti comparativi (UE e USA) del diritto dei brevetti, del diritto d'autore e della protezione dei database, della protezione dei segreti commerciali.
- Proprietà dei dati e governance dei dati tra dati personali e non personali: un'analisi comparativa. Prossimità vs apertura dei corpora di dati. Il regime giuridico dell'informazione del settore pubblico (direttiva PSI) e dei dati specifici non personali. Normativa attuale e proposte di riforma.
- The Algorithmic Society: the Classifying Society – Background and Overview, Surveillance Society – Big Other, Networks of Control, Predicting Behavior, People Analytics, Behavioural “Nudging”, New Emerging Human Rights in the age of Behavioral Data Science and Neurotechnologies: Towards "Mental Privacy" and "Decision Integrity", Legal and ethical implication of computational capacity.
-Building Legally-Compliant Algorithms: Legal Pitfalls of Algorithms, The Problems of Personalization, Data Handling & Sharing, Deploying Algorithms for Human Rights—Complications & Challenges, Classification of Algorithms in the Information Society: Legal Implications and Business Applications, Exploitation of Public Sector Data, Competition Law in the Age of Algorithms, Transparency, accountability and traceability of algorithm based decision-making, Accountability in the Machine Learning Context, Technical and Legal Options to Enhance Transparency & Accountability, Legal Liability for Algorithm Autocomplete (ISP Liability), Open Data Governance, Data Ethics.
- General principles of privacy law: The American approach, The European approach.
- The General Data Protection Regulation: Notions and principles, GDPR global reach and compliance, Google Spain Decision, Invalidation of Data Retention Directive (US Safe Harbour Decision)/Schrems.
- Privacy in operation: Privacy-by-Design, GDPR Solutions: The Right to an Explanation, etc. Notions of Privacy in the Algorithmic Age, Privacy from the Government, Surveillance Capitalism, Governance by Proxy, Privacy from Private Entities, Privacy from Platforms, Privacy from Employers, Privacy from our Devices (IoT).
- Comparative Perspectives & Crossborder Issues: Comparative Privacy and security Regimes: GDPR vs. USA, Comparative Privacy and security Regimes: GDPR vs. China.
- General principles of intellectual property law. Comparative foundations (EU and US) of patent law, copyright law and database protection, trade secret protection.
- Data ownership and data governance between personal and non-personal data: a comparative analysis. Closeness vs openness of data corpora. The legal regime of public-sector information (PSI Directive) and of specific non-personal data. Current regulation and proposals of reform.
I materiali saranno distribuiti in classe e distribuiti su richiesta: giovanni.comande@santannapisa.it; Caterina Sganga Caterina.Sganga@santannapisa.it
Materials will be distributed in class and distributed on demand: giovanni.comande@santannapisa.it; Caterina Sganga <Caterina.Sganga@santannapisa.it>
Contattare il docente a giovanni.comande@santannapisa.it
contact professor at g.comande@gmail.com
Esame orale
Oral test
The oral test consists of an interview between the candidate and the evaluating committee . During the oral test the candidate could be requested to also solve practical questions.
It is not possible to pass the test if the candidate shows an inability to express him/herself in a clear manner using the correct terminology, or if the candidate does not respond sufficiently to questions regarding the most fundamental part of the course. The test will not have a positive outcome if the candidate repeatedly demonstrates an incapacity to relate and link parts of the programme with notions and ideas that they must combine in order to correctly respond to a question.
