Thesis Chapters by dario de lorenzo
INTELLIGENZA ARTIFICIALE E DIRITTO: Analisi comparatistica tra Europa, Stati Uniti e Cina, 2023
Il presente elaborato propone un'analisi volta a fornire una panoramica delle complessità dell'In... more Il presente elaborato propone un'analisi volta a fornire una panoramica delle complessità dell'Intelligenza Artificiale (IA) come campo di studio intellettualmente impegnativo e complesso, nonché in costante evoluzione. L'avvento di sistemi autonomi, in grado di svolgere funzioni specifiche senza l'intervento umano, avrà (e in parte già oggi ha) un impatto significativo in termini etici, sociali e soprattutto legali. L'emergere di queste tecnologie porta
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La regolamentazione dell'IA generativa tra AI ACT, GDPR e prospettive comparatistiche. "Questioni principali", 2024
L'intelligenza artificiale generativa rappresenta un campo di studio intellettualmente stimolante... more L'intelligenza artificiale generativa rappresenta un campo di studio intellettualmente stimolante e dinamicamente complesso, in continua evoluzione. L'importanza di un'analisi critica approfondita risiede nella consapevolezza che l'IA, se non gestita adeguatamente, potrebbe produrre esiti indesiderati o dannosi. Tale riflessione introduce pertanto il nucleo fondamentale del presente elaborato, che si incentra sull’ imperativa necessità di regolamentare questo fenomeno la cui crescita è in costante evoluzione. In particolare un approccio proattivo alla regolamentazione, basato su un dialogo interdisciplinare, è imprescindibile, nel panorama normativo contemporaneo, per gestire responsabilmente il crescente impatto dell'IA generativa. Nel capitolo iniziale, si procede con un'analisi dell’IA, muovendo dalle dinamiche del machine learning, per arrivare a trattare più complesse reti neurali e le dinamiche del deep learning. L'attenzione si focalizza sull'IA generativa, esplorando i contesti applicativi salienti. L'approfondimento include una disamina dell'evoluzione dei modelli linguistici di grandi dimensioni nell'ambito dell'IA generativa. In secondo luogo, si valuta la legge europea sull'intelligenza artificiale (AI Act), che cerca di affrontare direttamente i rischi dei sistemi di IA. I sistemi di IA generativa non sono costruiti per un contesto o condizioni d'uso specifiche, e la loro apertura e facilità di controllo consentono una scala d'uso senza precedenti. La domanda che si si pone è se l'approccio basato sul rischio dell'AI Act sia adatto anche per la regolazione dell'AI generativa. In aggiunta, è essenziale considerare, alla luce delle caratteristiche dei sistemi di IA generativa, il modo in cui le responsabilità si manifestano nell'intricata interazione tra i vari attori coinvolti. Contestualmente, si osserva come l'IA generativa abbia attirato l'attenzione di tutto il mondo, non solo dell’UE. Diversi paesi hanno espresso preoccupazione per i rischi che essa comporta. Anche in Cina si sta esplorando attivamente il campo della regolamentazione dell’IA generativa. Sotto tale profilo un’analisi comparata e approfondita del modello legislativo in questione rispetto all’ AI Act potrebbe rivelarsi un esercizio tanto utile quanto affascinante. Obiettivo di questa analisi è anche indagare somiglianze e differenze del modello legislativo cinese con le strategie di governance della dell’UE nonché pro e contro di ciascun modello. In terzo luogo, si osserva come sia opportuno valutare le possibili intersezioni tra AI Act e GDPR. Da un lato, è cruciale riconoscere che l'IA dipende notevolmente dal GDPR, un pilastro nel panorama normativo europeo e globale sulla gestione dei dati, considerando la necessità e l'uso di dati nell'ambito dell'IA. La pertinenza del GDPR all'IA generativa, in particolare, è stata evidenziata dalla limitazione temporanea del trattamento dei dati degli utenti italiani nell'aprile 2023 . Complessivamente, questa azione da parte del Garante per la protezione dei dati personali enfatizza giustamente i legittimi interessi e diritti delle persone interessate a essere informate sull'utilizzo dei loro dati personali per l'addestramento e il perfezionamento dei modelli di intelligenza artificiale generativa. D'altro canto, è essenziale comprendere che le sfide affrontate dalla regolamentazione dell'IA sono più complesse, estese e incerte rispetto a quelle del GDPR.
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