Il corso costituisce il principale insegnamento della struttura didattica dedicata all’informatica giuridica, alla protezione dei dati e all’intelligenza artificiale nel corpo comune delle materie che caratterizzano i primi tre anni del corso di laurea magistrale a ciclo unico in giurisprudenza. I corsi sono strutturati come un percorso unitario finalizzato allo sviluppo delle conoscenze necessarie per affrontare le sfide legate alle complesse implicazioni giuridiche derivanti dall’impiego, in ogni settore della vita sociale e lavorativa, dell’intelligenza artificiale e delle tecnologie dell’informazione e delle comunicazioni. Considerata la vocazione interdisciplinare della materia, allo studio dei nuovi diritti connessi con l'uso delle macchine intelligenti, capaci di autoapprendimento, si affiancano i profili giuridici della responsabilità civile per l'uso di sistemi di I.A. (compresi i sistemi di guida autonoma dei veicoli), i contratti ad esecuzione automatica e la tutela dei diritti fondamentali della persona, con particolare attenzione alla legislazione comunitaria e alla giurisprudenza italiana ed internazionale. Lo studente dovrà acquisire, alla fine del triennio, le conoscenze tecniche e giuridiche necessarie per la comprensione di problemi giuridici complessi, caratterizzati da un forte condizionamento del diritto da parte della tecnica, come l’uso dell’intelligenza artificiale nelle professioni legali, nel campo della medicina e delle scienze economiche e sociali. Si tratta di un obiettivo strategico nell'attività formativa del Dipartimento di giurisprudenza, poiché la conoscenza delle nuove tecnologie e del loro impatto dirompente sulla società, sul diritto, sull'economia e sulle istituzioni costituisce un fondamento indispensabile nella preparazione dei giuristi del futuro. La rivoluzione tecnologica degli ultimi anni esige, infatti, figure professionali in grado di applicare le categorie tradizionali del diritto a fenomeni del tutto inediti e di trovare le soluzioni giuridiche idonee a regolare questa nuova realtà secondo i principi generali dell'ordinamento. Ciò impone, innanzitutto, una comprensione dell’architettura di base dei linguaggi dell’informatica e della logica dei sistemi di intelligenza artificiale per poterne appieno valutare l’impatto sui diritti fondamentali della persona.

Conoscenza e capacità di comprensione: lo studente dovrà acquisire la piena conoscenza di alcuni argomenti fondamentali della materia, del dibattito scientifico relativo all’applicazione dell’I.A. in ambito economico, sociale ed istituzionale, delle complesse problematiche legate all'applicazione del diritto all’attività delle macchine intelligenti nei diversi campi di applicazione. Conoscenza e comprensione applicate: lo studente dovrà acquisire la capacità di ideare e sostenere argomentazioni relative agli aspetti giuridici delle applicazioni dell’intelligenza artificiale nei diversi campi di applicazione (nel campo del diritto civile, penale ed amministrativo e nei settori medico-legale, giudiziario, della robotica e del trasporto autonomo). Autonomia di giudizio: lo studente sarà in grado di raccogliere e interpretare informazioni, dati scientifici e giuridici rilevanti per la materia. Abilità comunicative: lo studente acquisirà la capacità di comunicare informazioni, idee, problemi e soluzioni nella materia del diritto dell’intelligenza artificiale utilizzando un'adeguata terminologia scientifica e giuridica. Capacità di apprendere: lo studente, all'esito del corso, avrà sviluppato le competenze necessarie per intraprendere gli studi successivi con un elevato grado di autonomia.

Macchine intelligenti, processo induttivo e apprendimento autonomo - La macchina che pensa: da Turing a Searle - Reti neurali, deep learning e intelligenze artificiali - Giustizia, diritti fondamentali e intelligenza artificiale - La sentenza robotica - Macchine intelligenti e professioni legali - L'attività amministrativa algoritmica - Intelligenza artificiale e protezione dei dati personali - Intelligenza artificiale generativa e tutela della proprietà intellettuale - Le automobili a guida autonoma - Intelligenza artificiale e robotica - I.A., blockchain e voto elettronico - I.A. predittiva e attività giurisdizionale.

Testo consigliato: G. Buonomo, G. Ciacci, A. Costanzo (a cura di), Macchine intelligenti e diritto, Giappichelli, Torino, 2025. Il materiale didattico è costituito dal contenuto delle lezioni impartite dal docente, dalle dispense e dai documenti condivisi sulle pagine web del corso (https://www.my.luiss.it/) o distribuite nel corso delle lezioni.

Didattica frontale e a distanza; esercitazioni individuali e lavori di gruppo (papers, role-playing e simulazioni su casi tratti dall'attualità giudiziaria italiana ed internazionale); analisi di casi giudiziari; testimonianze di esperti.

Il sistema di valutazione intende premiare la frequenza e la partecipazione attiva degli studenti alle lezioni. Il voto finale, espresso in trentesimi, dipende dalla frequenza, dalla partecipazione attiva in aula, dall’esito delle prove intermedie e dall’esito dell'esame orale finale. Sono previste una prova intermedia, dopo la prima parte del corso, e una prova alla fine del corso. La prova intermedia consiste nello studio di un caso giuridico e nella soluzione di un quesito a risposta libera; il test di fine corso è invece riservato agli studenti frequentanti e consiste in un questionario a risposta multipla basato su 30 domande. Sono ammessi a sostenere la seconda prova, che dà accesso all'esame orale semplificato, solo gli studenti che abbiano frequentato almeno i due terzi delle lezioni. Le assenze giustificate, per ragioni di studio o di salute, non possono comunque superare il 50% delle lezioni. Lo studente che ottiene almeno 26 punti su 30 potrà rispondere, all'esame orale, solo sugli argomenti a cui ha dato risposta errata. L'esame semplificato è valido solo per il primo appello a cui lo studente decide di presentarsi.

Per l’assegnazione di una tesi è necessario che l’aspirante abbia superato l’esame con un buon punteggio dopo aver frequentato le lezioni. Saranno valutate l'originalità dell'argomento prescelto e la sperimentalità del metodo di ricerca prescelto.