Scheda programma d'esame
DIRITTO ED ETICA DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE - B
ILARIO BELLONI
Anno accademico2020/21
CdSDIRITTO DELL'INNOVAZIONE PER L'IMPRESA E LE ISTITUZIONI
Codice002IN
CFU9
PeriodoSecondo semestre
LinguaItaliano

ModuliSettore/iTipoOreDocente/i
DIRITTO ED ETICA DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE - BINF/01LEZIONI24
DOMENICO LAFORENZA unimap
DIRITTO ED ETICA DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE - BIUS/20LEZIONI24
ILARIO BELLONI unimap
DIRITTO ED ETICA DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE - BIUS/08LEZIONI24
FRANCESCO DAL CANTO unimap
Obiettivi di apprendimento
Learning outcomes
Conoscenze

Il corso intende offrire un approfondimento delle questioni di tipo etico e giuridico implicate dalla Intelligenza Artificiale.

Knowledge
The course aims to offer an in-depth study of the ethical and legal issues involved in Artificial Intelligence.

 

Modalità di verifica delle conoscenze

La verifica delle conoscenze avverrà al termine del corso con un esame finale, secondo le modalità indicate più avanti.

Assessment criteria of knowledge

The assessment of knowledge will take place at the end of the course with a final exam, according to the methods indicated below.

Capacità

Alla fine del corso lo studente sarà capace di analizzare criticamente le questioni di tipo etico e giuridico connesse agli usi della intelligenza artificiale.

Skills
At the end of the course the student will be able to critically analyze the ethical and legal issues related to the uses of artificial intelligence.

 

Modalità di verifica delle capacità

Nel corso dell’esame verrà valutata la capacità dello studente di riconoscere e analizzare criticamente le questioni di tipo etico e giuridico legate alla Intelligenza Artificiale.

Assessment criteria of skills

During the examination the student's ability to recognize and critically analyze the ethical and legal issues related to the uses of artificial intelligence.

.

Comportamenti

Il corso intende fare acquisire agli studenti attitudine a prendere posizione in modo argomentato e coerente sulle questioni in esso affrontate.

Behaviors

The course aims to make students acquiring the aptitude to take position in a reasoned and coherent way on the issues addressed.

Modalità di verifica dei comportamenti

Durante il colloquio d’esame, attraverso domande appositamente congegnate, lo studente che avrà proficuamente seguito le lezioni dimostrerà la sua capacità di avvicinarsi allo studio dei temi affrontati con sguardo critico e con piena consapevolezza delle dimensioni etiche e politiche ad essi sottese.

Assessment criteria of behaviors

During the exam interview, through specially designed questions, the student who will have proficiently followed the lessons will demonstrate his ability to approach the study of the themes addressed with a critical view and with full awareness of the ethical and political dimensions it underlies.

Prerequisiti (conoscenze iniziali)

Il corso presuppone un’adeguata conoscenza dei concetti elaborati dalla scienza giuridica nei vari ambiti del diritto positivo.

Prerequisites

The course requires an adequate knowledge of the main concepts developed by legal science in the various areas of positive law.

Indicazioni metodologiche

Ulteriori modalità di apprendimento e attività di approfondimento potranno essere definite e concordate nel corso delle lezioni.

Teaching methods

Further learning methods and in-depth activities can be defined and agreed during the lessons.

Programma (contenuti dell'insegnamento)

Una prima parte del corso sarà volta a fornire agli studenti gli elementi tecnici e metodologici di base per la comprensione dell'Intelligenza Artificiale e dei sistemi di apprendimento automatico.

Anche in funzione della composizione della classe, tipicamente popolata da studenti di estrazione “non STEM”, nelle lezioni si privilegeranno gli aspetti introduttivi e di facile comprensione degli argomenti, anche mediante una serie di semplici casi di studio, utilizzando strumenti di apprendimento moderni.

 

Gli argomenti che verranno trattati nella prima parte del corso sono:

 

  • Introduzione all’Intelligenza Artificiale: come districarsi in questo affascinante e

complesso ecosistema multidisciplinare.

  • Jupyter Notebook: applicazione per la creazione e la condivisione di documenti;

ambiente IPython: per usare il linguaggio di programmazione Python.

  • Parte propedeutica:

o Elementi di matematica.

o Elementi di programmazione Python.

  • Machine Learning: insegnare alle “macchine”.

o Metodi di apprendimento automatico.

  • supervisionato, non supervisionato, con rinforzo.

o Creazione di semplici modelli di Machine Learning:

  • Caso di studio: Regressione Lineare.
  • Deep Learning: principi di funzionamento delle reti neurali e loro applicazioni.

o Caso di studio: Rete neurale per il riconoscimento di caratteri manoscritti.

  • Cenni dei principali tipi di reti neurali (ricorrenti, convoluzionali).

o Caso di studio: Classificare un testo.

o Caso di studio: Costruire un classificatore di immagini.

  • Alcuni settori applicativi dell’Intelligenza artificiale

o Banking

o e-Commerce

o Sanità

o Settore giuridico-legale

o Sicurezza

  • Che c’è dietro l’angolo? Il Futuro dell’Intelligenza Artificiale

 

Nella seconda parte del corso si intende dare, più in generale, contezza dell'approccio teorico-filosofico al tema delle macchine e, nello specifico, indagare alcune questioni e dilemmi etici legati allo sviluppo dell'intelligenza artificiale. Le lezioni intendono fornire agli studenti interessati una chiave critica per l'analisi della regolamentazione giuridica dell'intelligenza artificiale, sovente prodotta in risposta a detti dilemmi etici. Particolare attenzione verrà dedicata alle implicazioni di tipo bioetico e alle problematiche relative ai diritti fondamentali connesse a determinati impieghi tecnologici dell'intelligenza artificiale.  

 

Nel dettaglio, gli argomenti proposti nella seconda parte possono così schematizzarsi:

 

  1. Filosofia e macchine

1.1. Dilemmi etici e questioni filosofiche dell'intelligenza artificiale

1.2 Intelligenza artificiale e/o intelligenza morale

 

  1. Uno sguardo filosofico-giuridico sul diritto dell'intelligenza artificiale

2.1. Robotics regulation vs. robot law. Regolare la robotica o giuridicizzare i robot?

 

  1. Innovazioni tecnologiche e crisi delle categorie giuridiche tradizionali

3.1. "Stupidità" e diritto: "stupidità" del diritto e/o "stupidità" delle macchine

3.2. Il diritto è esso stesso macchina?

 

  1. Focus: alcune questioni bioetiche e biogiuridiche legate a sviluppi e applicazioni dell'intelligenza artificiale

 

 

Nella terza parte del corso verrà approfondito l'impiego delle categorie giuridiche tradizionali in relazione all’Intelligenza Artificiale e sarà analizzato criticamente il ruolo del diritto e la figura del giurista nel campo delle nuove tecnologie.

Le lezioni e gli argomenti trattati risulteranno in questa parte così strutturati:

  1. Considerazioni introduttive e generali

1.1. Principi costituzionali e intelligenza artificiale

1.2 Le fonti dell’Intelligenza Artificiale

1.3. Cenni sull’impatto dell’Intelligenza Artificiale sulle categorie giuridiche tradizionali e sui diritti umani

 

  1. Focus: Intelligenza Artificiale e privacy
  2. Profili e applicazioni civilistiche dell’Intelligenza Artificiale
  3. Intelligenza Artificiale in ambito giuslavoristico
  4. Intelligenza Artificiale e Pubblica Amministrazione
  5. Intelligenza Artificiale e sistema penale
  6. Focus: Intelligenza Artificiale e anticorruzione
  7. Profili giuridici relativi all’applicazione dell’Intelligenza Artificiale in alcuni ambiti specifici: medico sanitario, bancario, assicurativo e tributario.
Syllabus

 

A first part of the course will be aimed at providing students with the basic technical and methodological elements for understanding Artificial Intelligence and machine learning systems. Also depending on the composition of the class, typically populated by students of "non-STEM" extraction, the lessons will focus on the introductory and easy-to-understand aspects of the topics, also through a series of simple case studies, using modern learning tools.
The topics that will be covered in the first part of the course are: • Introduction to Artificial Intelligence: how to extricate yourself from this fascinating e complex multidisciplinary ecosystem. • Jupyter Notebook: application for creating and sharing documents; IPython environment: to use the Python programming language. • Preparatory part: o Elements of mathematics. o Python programming elements. • Machine Learning: teaching “machines”. o Machine learning methods. § supervised, unsupervised, with reinforcement. o Creation of simple Machine Learning models: § Case study: Linear regression. • Deep Learning: operating principles of neural networks and their applications. o Case study: Neural network for the recognition of handwritten characters. • Outline of the main types of neural networks (recurrent, convolutional). o Case study: Classify a text. o Case study: Building an image classifier. • Some application sectors of artificial intelligence o Banking or e-Commerce o Health o Juridical-legal sector o Security • What's around the corner? The Future of Artificial Intelligence In the second part of the course we intend to give, more generally, an understanding of the theoretical-philosophical approach to the subject of machines and, specifically, to investigate some ethical issues and dilemmas related to the development of artificial intelligence. The lectures aim to provide interested students with a critical key to the analysis of the legal regulation of artificial intelligence, often produced in response to these ethical dilemmas. Particular attention will be paid to the bioethical implications and to the problems relating to fundamental rights connected to certain technological uses of artificial intelligence. In detail, the arguments proposed in the second part can be summarized as follows: 1. Philosophy and machines 1.1. Ethical dilemmas and philosophical questions of artificial intelligence 1.2 Artificial intelligence and / or moral intelligence 2. A philosophical-juridical look at the law of artificial intelligence 2.1. Robotics regulation vs. robot law. Regulate robotics or legalize robots? 3. Technological innovations and crises of traditional legal categories 3.1. "Stupidity" and law: "stupidity" of law and / or "stupidity" of machines 3.2. Is the law itself a machine? 4. Focus: some bioethical and bio-legal issues related to developments and applications of artificial intelligence   In the third part of the course, the use of traditional legal categories in relation to Artificial Intelligence will be explored and the role of law and the figure of the jurist in the field of new technologies will be critically analyzed. The lessons and topics covered will be structured as follows in this part: 1. Introductory and general considerations 1.1. Constitutional principles and artificial intelligence 1.2 The sources of Artificial Intelligence 1.3. Notes on the impact of Artificial Intelligence on traditional legal categories and human rights 2. Focus: Artificial Intelligence and privacy 3. Profiles and civil applications of Artificial Intelligence 4. Artificial Intelligence in the field of labor law 5. Artificial Intelligence and Public Administration 6. Artificial Intelligence and the penal system 7. Focus: Artificial Intelligence and anti-corruption 8. Legal profiles relating to the application of Artificial Intelligence in some specific areas: medical, healthcare, banking, insurance and taxation.

 

Bibliografia e materiale didattico

Letture consigliate:

 

  • Quintarelli (a cura di), Intelligenza artificiale. Cos'è davvero, come funziona, che effetti avrà, Bollati Boringhieri, Torino 2020.
  • Capitoli I, II e III del testo di S. Amato, Biodiritto 4.0. Intelligenza artificiale e nuove tecnologie, Giappichelli, Torino 2020.
  • Simoncini, L’algoritmo incostituzionale: intelligenza artificiale e il futuro delle libertà, in BioLaw Journal – Rivista di BioDiritto, 2019, fasc. n. 1, pp. 64-89
  • Casonato, Intelligenza artificiale e giustizia: potenzialità e rischi, in DPCE online, 2020, fasc. n. 3, pp. 3369-3389
  • Mobilio, L’intelligenza artificiale e i rischi di una “disruption” della regolamentazione giuridica, in BioLaw Journal – Rivista di BioDiritto, 2020, fasc. n. 2, pp. 401-424
  • Donati, Intelligenza artificiale e giustizia, Riv. AIC, 2020, fasc. n. 1, pp. 415-436
Bibliography
  • Quintarelli (a cura di), Intelligenza artificiale. Cos'è davvero, come funziona, che effetti avrà, Bollati Boringhieri, Torino 2020.
  • Capitoli I, II e III del testo di S. Amato, Biodiritto 4.0. Intelligenza artificiale e nuove tecnologie, Giappichelli, Torino 2020.
  • Simoncini, L’algoritmo incostituzionale: intelligenza artificiale e il futuro delle libertà, in BioLaw Journal – Rivista di BioDiritto, 2019, fasc. n. 1, pgs. 64-89
  • Casonato, Intelligenza artificiale e giustizia: potenzialità e rischi, in DPCE online, 2020, fasc. n. 3, pgs. 3369-3389
  • Mobilio, L’intelligenza artificiale e i rischi di una “disruption” della regolamentazione giuridica, in BioLaw Journal – Rivista di BioDiritto, 2020, fasc. n. 2, pgs. 401-424
  • Donati, Intelligenza artificiale e giustizia, Riv. AIC, 2020, fasc. n. 1, pgs. 415-436
Indicazioni per non frequentanti

Letture consigliate per la preparazione dell'esame:

 

  • Quintarelli (a cura di), Intelligenza artificiale. Cos'è davvero, come funziona, che effetti avrà, Bollati Boringhieri, Torino 2020.
  • Capitoli I, II e III del testo di S. Amato, Biodiritto 4.0. Intelligenza artificiale e nuove tecnologie, Giappichelli, Torino 2020.
  • Simoncini, L’algoritmo incostituzionale: intelligenza artificiale e il futuro delle libertà, in BioLaw Journal – Rivista di BioDiritto, 2019, fasc. n. 1, pp. 64-89
  • Casonato, Intelligenza artificiale e giustizia: potenzialità e rischi, in DPCE online, 2020, fasc. n. 3, pp. 3369-3389
  • Mobilio, L’intelligenza artificiale e i rischi di una “disruption” della regolamentazione giuridica, in BioLaw Journal – Rivista di BioDiritto, 2020, fasc. n. 2, pp. 401-424
  • Donati, Intelligenza artificiale e giustiziaRiv. AIC, 2020, fasc. n. 1, pp. 415-436
Non-attending students info

Recommended texts :

  • Quintarelli (a cura di), Intelligenza artificiale. Cos'è davvero, come funziona, che effetti avrà, Bollati Boringhieri, Torino 2020.
  • Capitoli I, II e III del testo di S. Amato, Biodiritto 4.0. Intelligenza artificiale e nuove tecnologie, Giappichelli, Torino 2020.
  • Simoncini, L’algoritmo incostituzionale: intelligenza artificiale e il futuro delle libertà, in BioLaw Journal – Rivista di BioDiritto, 2019, fasc. n. 1, pgs. 64-89
  • Casonato, Intelligenza artificiale e giustizia: potenzialità e rischi, in DPCE online, 2020, fasc. n. 3, pgs. 3369-3389
  • Mobilio, L’intelligenza artificiale e i rischi di una “disruption” della regolamentazione giuridica, in BioLaw Journal – Rivista di BioDiritto, 2020, fasc. n. 2, pgs. 401-424
  • Donati, Intelligenza artificiale e giustiziaRiv. AIC, 2020, fasc. n. 1, pgs. 415-436

 

Modalità d'esame

L’esame per la verifica delle conoscenze acquisite si svolge in forma orale.

Assessment methods

The exam for verification of acquired knowledge takes place in oral form.

Ultimo aggiornamento 14/02/2021 17:53