Obiettivi formativi
Il corso costituisce l’ultimo insegnamento della complessiva struttura didattica di Informatica Giuridica del corso di laurea magistrale a ciclo unico in Giurisprudenza della LUISS, che si compone di cinque laboratori propedeutici ed un corso distribuiti sui primi tre anni. Tali insegnamenti costituiscono un percorso unitario e progressivo secondo un itinerario logico studiato al fine di implementare la sensibilità dello studente per la reciproca interazione fra l’informatica ed il diritto.
L’intento è quello di formare un giurista realmente pronto ad affrontare le sfide legali della dimensione digitale, sempre più pervasiva e trasversale in ogni settore professionale, e delle applicazioni informatiche nell’ambito legale.
A tal fine lo studente dovrà acquisire conoscenze anche puramente tecniche ed informatiche per comprendere a fondo i fenomeni tecnologici dei quali potrà essergli/le richiesto di valutare risvolti ed effetti giuridici.
È questo un obiettivo strategico che il Dipartimento di Giurisprudenza si è prefisso, non potendosi contemplare la figura di un giurista che oggi non possieda piena dimestichezza anche degli strumenti digitali e non sappia analizzare l’impatto delle applicazioni tecnologiche più dirompenti sulla società, sul diritto, sui mercati e sulle istituzioni a livello globale.
L’innovazione travolgente ed incentivata dalle politiche pubbliche nazionali ed europee esige figure professionali versatili, capaci di applicare le categorie tradizionali del diritto a fenomeni tecnologici inediti, o addirittura di costruirne di nuove meglio in grado di regolare il presente.
Per far ciò si richiede una comprensione dell’architettura di base delle reti, nonché dei linguaggi della matematica e della logica degli algoritmi, per poterli quindi leggere nelle forme del diritto.
Il Corso di Macchine intelligenti e diritto costituisce il punto di arrivo del percorso triennale di studi tecnici e di diritto in Informatica giuridica. Come tale è il momento per mettere a sistema tutte le conoscenze acquisite per guardare al tema nel suo insieme e poi analiticamente in profondità.
La gran parte del corso è infatti dedicata all’illustrazione delle più dirompenti applicazioni dell’informatica e dell’AI ed al coinvolgimento di tutti i campi del diritto nella definizione di principi e regole di dettaglio che salvaguardino gli individui e la società dinanzi all’impatto di tali tecnologie.
Il giovane giurista atteso alla fine del percorso descritto è in grado di proseguire i suoi studi, avendo scelto un profilo caratterizzante all’interno del quale potrà continuare ad approfondire gli aspetti ad esso specifici dell’Informatica giuridica, ma solo dopo aver acquisito una conoscenza generale sia tecnica che legale della digitalizzazione e delle sue implicazioni giuridiche.
Prerequisiti
Intelligenza artificiale, machine learning e diritto.
Risultati di apprendimento attesi
Conoscenza e capacità di comprensione: raggiungere la conoscenza di alcuni argomenti d'avanguardia nel campo di studio con il supporto didattico appropriato, la conoscenza del dibattito e delle regole relative all’applicazione dell’AI in significativi ambiti economici ed istituzionali, la comprensione delle sfide pratiche ed intellettuali rappresentate dall’attività delle macchine intelligenti per il diritto, la sua teoria generale ed i diversi settori positivi.
Conoscenza e comprensione applicate: ideare e sostenere argomentazioni relative ai risvolti giuridici delle applicazioni dell’intelligenza artificiale nei più disparati ambiti socio-economici.Autonomia di giudizio: raccogliere e interpretare informazioni e dati scientifici e giuridici rilevanti per la materia.
Abilità comunicative: comunicare informazioni, idee, problemi e soluzioni in materia di Informatica giuridica, possedendo lo specifico linguaggio scientifico.
Capacità di apprendere: aver sviluppato le competenze necessarie per intraprendere gli studi successivi con un elevato grado di autonomia.
Contenuti Del Corso
I. Razionalità giuridica e razionalità artificiale
II. Principî per le decisioni algoritmiche
III. Applicazioni
Testi Di Riferimento
Giuseppe Corasaniti , Informatica giuridica e progettazione innovativa digitale , Padova Cedam 2024 ; Giuseppe Corasaniti , Tecnologie intelligenti rischi e regole , Mondadori Università 2023 ; Giuseppe Corasaniti Data science e diritto, Torino Giappichelli 2022
Metodologie Didattiche
Apprendimento: lezioni frontali, podcast e quiz online
Pratica: ospiti esperti, studio di casi e simulazioni
Indagine: analisi di idee e informazioni fra una gamma di materiali e risorse, utilizzando le banche dati giuridiche per raccogliere e analizzare dati e confrontare testi
Collaborazione: lavori in piccoli gruppi, discussione dei risultati altrui e proposta di risultati comuni
Discussione: seminari, discussioni di gruppo in classe, forum online e discussioni sincrone e asincrone
Produzione: saggi, relazioni, presentazioni e blog sulla piattaforma LUISS Learn
Modalità di verifica dell'apprendimento
l voto finale, espresso in 30/trentesimi e regolarmente rientrante nella media curriculare dello studente, risulterà dalla media ponderata dei voti conseguiti precedentemente nei laboratori propedeutici ed all’esito dell’esame del presente corso per le rispettive seguenti quote:
1/7 Linguaggio e logica delle macchine (LABGP1)
1/7 Laboratorio di informatica giuridica (LABGP2)
1/7 Intelligenza artificiale (LABGP3)
1/7 Intelligenza artificiale, machine learning e diritto (LABGP4)
1/7 Diritto digitale e tutela dei dati (LABGP5)
2/7 Macchine intelligenti e diritto (MID1)
Il voto di quest’ultimo deriverà dalla valutazione delle seguenti voci per la rispettiva quota percentuale:
20% frequenza
10% partecipazione attiva in aula
50% valutazioni delle prove intermedie
20% esame finale (scritto e orale)
N.B. Al fine di poter attribuire un voto effettivamente corrispondente alla media ponderata dei voti conseguiti nel percorso di Informatica giuridica, lo studente sarà ammesso al sostenimento dell’esame e successiva valutazione esclusivamente previa ostensione di una stampa dell’autocertificazione riportante esami conseguiti e rispettivi voti reperibile sul webselfeservice personale.E' prevista una prova internmedia sul portale LUISS Learn .
Criteri per l’assegnazione dell’elaborato finale
Originalità dell'argomento , sperimentalità e innovazione del metodo,
Voto conseguito nella materia. Sono preferite tesi applicative.
Settimana 1
Intelligenza e connettività :
Evoluzione tecnologica e evoluzione giuridica ;
Il diritto come strumento.
Settimana 2
Reti neurali e connessioni logiche , inferenze e comprensione connettiva , logiche , opzioni bias.
Apprendimento automatico e inferenze logiche tra dati e patterns .
Settimana 3
Nozione di "intelligenza" e problematiche giuridiche di fondo, responsabilità e percezione responsabile , il dilemma della decisione automatica. Modelli diversificati di Machine learning e di intelligenza artificiale .
Settimana 4
Intelligenze artificiali generative e problemi semantici , con particolare riferimento al diritto e al linguaggio giuridico tra generazione e applicazione responsabile
Settimana 5
Schemi decisionali nel diritto , ragionamento deterministico e ragionamento stocastico . il calcolo nella decisione giudiziaria
Settimana 6
Soglie e parametri del rischio e regolamentazione europea e globale dell'intelligenza artificiale.
Profili di cybersicurezza dei dataset e dei dati .
Settimana 7
Intelligenza artificiale e professioni legali , esempi e applicazioni.
Tematiche e sperimentazione di coerenza di modelli generali di linguaggio LLM in ambito legale.
Settimana 8
Regolamentazione orizzontale o verticale dell'intelligenza artificiale , le tematiche della goverbnance e dell'accesso ai dati , la spiegabilità delle decisioni automatiche
Settimana 9
I modelli diversificati di Intelligenza Artificiale.
Il carattere e la specificità delle decisioni giuridiche .
Le basi della legal analysis . Legal text analytics e argument mining.
Problem solving in ambito giuridico.
Settimana 10
L'Etica e la Responsabilità.
La decisione automatica e le principali tematiche della responsabilità civile per decisioni automatiche. Verso una compliance digitale .
Settimana 11
Intelligenza artificiale e GDPR europeo ,il Regolamento europeo sull’intelligenza artificiale .
Consenso informato ed intelligenza artificiale
La regolamentazione internazionale dei dati personali e dei dataset e le applicazioni di intelligenza artificiale.
Settimana 12
Le applicazioni mediche e le tematiche della bioetica digitale integrata.