Il corso costituisce l’ultimo insegnamento della complessiva struttura didattica dedicata all’informatica giuridica e composto da cinque laboratori propedeutici ed un corso finale distribuiti sui primi tre anni del corso di laurea magistrale a ciclo unico in giurisprudenza della LUISS. I laboratori ed il corso finale di Macchine intelligenti e diritto costituiscono un percorso unitario e progressivo studiato per sviluppare l’interesse e le conoscenze necessarie sulla complessa interazione fra l’informatica ed il diritto. L’intento è quello di formare giuristi pronti ad affrontare le sfide legate alle conseguenze giuridiche dell’impiego, in ogni settore della vita sociale e lavorativa, delle tecnologie dell’informazione e, considerata la vocazione interdisciplinare della materia, ai "nuovi diritti" connessi con l'uso sempre più diffuso delle macchine capaci di autoapprendimento. Vengono, per questo, analizzati durante il corso i profili giuridici relativi alla responsabilità per i sistemi di guida autonoma dei veicoli, ai contratti ad esecuzione automatica, i nuovi diritti della persona legati alla profilazione e al c.d. credit scoring, le applicazioni al servizio del giudice e dell'amministrazione giudiziaria (anche nel settore penale), con particolare attenzione alla legislazione comunitaria e alla giurisprudenza italiana ed internazionale. Lo studente dovrà, dunque, acquisire conoscenze tecniche e giuridiche al fine di comprendere a fondo il condizionamento della tecnica sul diritto e gli effetti giuridici legati all’uso dell’intelligenza artificiale. È, questo, un obiettivo strategico che il Dipartimento di Giurisprudenza si è prefisso, nella consapevolezza che una piena conoscenza delle tecnologie informatiche e del loro impatto dirompente sulla società, sul diritto, sui mercati e sulle istituzioni a livello globale costituisce un fondamento indispensabile nella preparazione dei giuristi del futuro. 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 capaci di regolare meglio il presente. Per far ciò è necessaria una comprensione dell’architettura di base delle reti, dei linguaggi della matematica e della logica degli algoritmi, per poterne appieno valutare l’impatto e le conseguenze giuridiche sui diritti fondamentali della persona. Il Corso di Macchine intelligenti e diritto, come punto di arrivo di questo percorso triennale di studi tecnici e di diritto, costituisce il momento per mettere a sistema tutte le conoscenze acquisite in un momento di analisi complessiva e di sintesi dei laboratori e dei corsi precedenti.

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.

Razionalità giuridica e razionalità artificiale - Principî per le decisioni algoritmiche - Applicazioni - L’intelligenza dell’uomo e della macchina - Responsabilità da produzione e gestione dell’IA – Auto a guida autonoma – Robot senzienti – Responsabilità del proprietario – Responsabilità del produttore - La responsabilità "da algoritmo difettoso" – Big data - IA, libera circolazione e dati personali - Il problema dei valori: La Carta etica del CEPEJ sull’uso della IA nei sistemi giudiziari – La raccomandazione 051/2017 del Parlamento Europeo – La proposta di regolamento della Commissione Europea sulla I.A. (21/4/2021) e sulla robotica - l’IA e la giustizia penale – IA e processo a distanza.

Il materiale didattico è costituito dal contenuto delle lezioni impartite dal docente, relative dispense e altri materiali condivisi su Luiss Learn. Testo consigliato: Ruffolo, U. (a cura di) - XXVI Lezioni di diritto dell’intelligenza artificiale - Giappichelli, Torino, 2021

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; presentazioni e ricerche assegnate con produzione di relazioni, articoli e saggi.

Il 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 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 attribuire un voto effettivamente corrispondente alla media ponderata dei voti conseguiti nel percorso di Informatica giuridica, lo studente sarà ammesso a sostenere l’esame previa presentazione di una stampa tratta dal web selfservice personale con gli esami propedeutici già superati ed i voti conseguiti.

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