Apprendimento e comprensione delle problematiche giuridiche relative alla gestione mediante sistemi di information technology ed algoritmi dei dati – personali e non – nell’impresa e nella pubblica amministrazione e delle problematiche giuridiche che derivano dall’applicazione estensiva di algoritmi e tecnologie di intelligenza artificiale ai settori pubblico e privato, ivi incluso l’emergente tema della giustizia predittiva.

Conoscenza del funzionamento generale di hardware, applicativi software e della rete internet (incluse le nozioni base sui sistemi di firma digitale), conoscenza base dei meccanismi della privacy, familiarità con il diritto commerciale, conoscenza base del funzionamento del procedimento amministrativo, conoscenza della lingua inglese.

1. Analisi della disciplina normativa applicabile alla gestione dei dati ed alla elaborazione degli stessi mediante algoritmi e dei relativi temi problemi giuridici; 2. Esame della normativa applicabile ai c.d. Big Data e delle interazioni di tale tipologia di dati con dati personali, con esame delle potenziali applicazioni nei settori pubblico e privato; 3. Analisi della normativa inerente al diritto d’autore su banche dati e software, con speciale attenzione allo sviluppo dei sistemi in cloud ed in special modo ai c.d. software-as-a-service (SAAS) ed alle relative condizioni di licenza ed ai rapporti delle stesse con i diritti dei consumatori; 4. Analisi dei sistemi di firma elettronica e di identità digitale in ambito nazionale ed europeo, in particolare in relazione al Regolamento eIDas; 5. Esame dei temi dell’applicazione dei sistemi di intelligenza artificiale alla gestione di servizi pubblici e privati, con particolare attenzione all’e-justice, alla c.d. giustizia predittiva ed ai c.d. smart contracts; 6. Analisi ed esame del rapporto tra dati utilizzabili da privati e pubblica amministrazione e diritti degli interessati in relazione all’utilizzo e/o sfruttamento anche commerciale di dati personali, anche a seguito delle innovazioni del Regolamento UE n.2016/679 (c.d. GDPR) ed a casi di studio di specifiche applicazione del GDPR a specifiche gestione dei dati di particolari settori dell’impresa.

Molti dei materiali citati nel corso sono disponibili tramite i servizi on-line della LUISS. Agli studenti saranno in ogni caso forniti, tramite caricamento sulla pagina del corso, opportuni materiali di studio per ciascuna lezione. È suggerita, specialmente ai non frequentanti, la lettura del seguente libro: “Algorithmic Regulation” (Karen Yeung e Martin Lodge) – Ed. Oxford University Press –2019 (1a ed., 271 pagine)

Le attività didattiche saranno svolte in prevalenza tramite lezioni frontali e discussione da remoto in aula virtuale, con seminari di ospiti e laboratori di esercitazioni finalizzati a mettere in pratica le nozioni di diritto oggetto di insegnamento.

Prova orale. L’esame consiste in un colloquio orale in cui lo studente dovrà dimostrare di conoscere e comprendere gli istituti e i principi del diritto applicabili alla materia, come esposti e dettagliati durante il corso. Lo studente dovrà saper analizzare in autonomia le fonti e gli orientamenti giuridici rilevanti e utilizzare correttamente il lessico tecnico-giuridico della materia, così dimostrando di aver conseguito il metodo di studio e la capacità di apprendimento necessari a proseguire anche in autonomia l’approfondimento della materia. La conoscenza delle norme applicabili potrà essere valutata anche con specifico riferimento a casi pratici od esempi citati durante il corso. Il voto sarà di idoneità, ma corredato di punteggio numerico in trentesimi, non valido ai fini della media curricolare. Parte del voto sarà composta dalla valutazione della prova svolta nella prima attività laboratoriale (facoltativa). Ai fini dell’attribuzione del voto in trentesimi si terrà conto dei seguenti criteri di valutazione: - conoscenza e comprensione degli istituti e dei principi della materia e capacità di applicarli a casi concreti, utilizzando appropriato lessico tecnico-giuridico e citando le corrette fonti, dimostrando così acquisizione del metodo di studio (70 %); - originalità e qualità delle eventuali presentazioni svolte nel corso delle esercitazioni (30%). In caso di mancata partecipazione alle esercitazioni, i criteri di valutazione della prova orale costituiranno il 100% del valore del voto assegnato allo studente. La presenza di lacune formative su uno o più istituti o principi comporterà una valutazione insufficiente, anche in presenza di una conoscenza di base della materia e di un elaborato originale e di qualità.

Non è possibile assegnare tesi.