ITALIANO

Il programma dell’insegnamento ha ad oggetto i seguenti contenuti.
1. Robot, macchine intelligenti e sistemi autonomi
2. Machine learning e deep learning.
3. Soggettività giuridica dei robot.
4. Gli interventi normativi dell’Unione europea in materia di intelligenza artificiale e robotica.
5. I criteri di imputazione dalla responsabilità civile per l’intelligenza artificiale.
6. Digital SERVICE ACT
7. Digital Market Act
8. Machine learning e tutela della privacy nel Regolamento europeo sulla protezione dei dati personali.
9. Credit scoring nel diritto bancario ed assicurativo
10. Il paradigma della blockchain e gli smart contracts
12. l FinTech,
i) La Robo advice per la prestazione dei servizi finanziari
ii) Negoziazione algoritmica in campo finanziario
iii) Il peer to peer lending.
iv) Evoluzione normativa dell’ equity crowdfunding.
v) Le criptovalute

Articoli scientifici che verranno forniti dalla docente ed, in alcune parti, specificate dalla docente, i seguenti libri di testo: P. PERLINGIERI, S. GIOVA, I. PRISCO (a cura di), Il trattamento algoritmico dei dati tra etica, diritto ed economia, Napoli, 2020; G. ALPA (a cura di), Diritto e intelligenza artificiale, Pisa, 2020; U. RUFFOLO (a cura di), XXVI, Lezioni di diritto dell'intelligenza artificiale, Torino, 2021.

Altri documenti: Pronunce giurisprudenziali e documenti , forniti dal docente, concernenti eventuali novità normative, non menzionate nei libri di testo.

A) L’insegnamento di DIRITTO E INTELLIGENZA ARTIFICIALE si pone l’obiettivo di fornire agli studenti la conoscenza e la comprensione delle problematiche di adeguamento delle tradizionali categorie giuridiche all’innovazione tecnologica. A tal fine, si esamineranno gli interventi, in continuo divenire, dell’Unione Europea sull’intelligenza artificiale e sulla robotica e la disciplina europea sulla tutela dei dati personali; le questioni attinenti alla soggettività giuridica dei robot ed ai criteri di imputazione della responsabilità civile, derivante dall’impiego dei sistemi intelligenti; le nuove forme contrattuali nell’era della blockchain, i c.dd. smart contracts; il credit scoring nel sistema assicurativo e bancario.
Ci si pone, inoltre, l’obiettivo di fornire agli studenti la conoscenza e la comprensione dei principali servizi ai quali il FinTech, quale tecnologia applicata alla finanza, è destinato ad essere applicato. Si esamineranno i servizi di crowdfunding, o instant payments; di machine learning, di intelligenza artificiale e di Robo Advisors per il settore della consulenza; la tecnologia Blockchain, alla base della criptoeconomy.

B) Abilità e conoscenze derivanti dalla frequenza dell’insegnamento.

Al termine dell’insegnamento lo studente acquisirà:
i) la padronanza dei concetti giuridici fondamentali della materia;
ii) la capacità di esaminare l’evoluzione della regolamentazione, in ambito finanziario, in relazione alle trasformazioni tecnologiche;
iii) la terminologia tecnica appropriata, per comunicare e interagire con i diversi interlocutori, nel mondo del lavoro;
iv) l’abilità comunicativa: intesa quale la capacità di argomentare coerentemente soluzioni a problematiche giuridiche, in maniera chiara, essenziale e corretta, dal punto di vista scientifico;
v) l’autonomia di giudizio: ossia la capacità di integrare le proprie conoscenze, in maniera autonoma e di formulare giudizi in situazioni sia pratiche che teoriche, tenendo conto dei diversi profili disciplinari, oggetto di studio in altri insegnamenti;
vi) la capacità di apprendimento: intesa quale l’abilità di utilizzare gli strumenti didattici, messi a sua disposizione: sia i libri di testo, le pronunce giurisprudenziali o articoli monotematici; sia la partecipazione a lezioni, ad esercitazioni, a convegni ed a testimonianze di imprenditori, professionisti o giuristi; sia il colloquio diretto e costante con il docente.
Al fine di conseguire tali risultati, si inviteranno gli studenti a partecipare attivamente ai dibattiti sollecitati dal docente e dai relatori di lezioni e di incontri tematici specifici

Non sono previste propedeuticità, né particolari prerequisiti

La didattica si basa sulla seguente articolazione:
Lezioni (56 ORE)
1. Le lezioni, ciascuna di 2, 30 ore, sono divise in due parti. Nella prima parte, il docente illustra l’argomento con una lezione frontale; nella seconda parte l’argomento viene ripreso ed approfondito, mediante la sottoposizione agli studenti di casi pratici ed esempi diretti a far cogliere l’effettiva utilizzazione pratica dell’istituto.
Gli studenti vengono coinvolti e sollecitati a riflettere sui temi proposti ed a partecipare attivamente alla lezione formulando domande ed esempi, esprimendo giudizi.
2. Esercitazioni. ( 8 ORE)
Alla fine della trattazione di ciascuna parte del programma, si svolge una esercitazione diretta a verificare l’effettiva comprensione degli argomenti trattati e lo stadio di apprendimento. Vengono, inoltre, periodicamente effettuate delle simulazioni di esame, dirette a sollecitare gli studenti all’autovalutazione.

3. Testimonianze applicative: imprenditori, manager, rappresentanti istituzionali, docenti universitari, professionisti di consolidata esperienza sono invitati a partecipare come relatori ospiti alla lezione, per approfondire, grazie alle loro esperienze professionali, specifici argomenti dell’insegnamento e/o casi giurisprudenziali.
4. Studio individuale
Gli studenti integrano le conoscenze e le abilità acquisite in aula, con lo studio individuale e la lettura di documenti di approfondimento, segnalati dal docente al fine di favorire autonome capacità di apprendimento

5. Frequenza del corso
La frequenza al corso non è obbligatoria. Il docente raccoglierà le firme degli studenti a ogni lezione ed esercitazione. Solo coloro che avranno partecipato al 75% delle lezioni potranno sostenere l'esame, suddiviso in due moduli, da discutere in due diverse date d'esame. La suddivisione degli argomenti per i due moduli sarà comunicata agli studenti, durante lo svolgimento dell'insegnamento.

La prova finale consiste in un colloquio orale su ciascuna delle parti del programma.
Metodo di valutazione: (i) Gli studenti dovranno dimostrare: possesso di un’adeguata conoscenza degli argomenti del programma, applicando in maniera pertinente le teorie e i modelli concettuali oggetto di studio; la comprensione degli istituti e la padronanza delle relative applicazioni; la capacità di risolvere questioni giuridiche, utilizzando le conoscenze acquisite, operando collegamenti critici tra gli argomenti ed applicando gli strumenti forniti; la capacità di organizzazione il discorso e l’utilizzo del lessico giuridico, durante l’esposizione .
(ii) Durante lo svolgimento del corso si effettueranno veridiche di apprendimento sui temi trattati
(iii). Il superamento dell’esame si otterrà con un voto minimo di 18 e il voto massimo dell’esito dell’esame 30. Per poter conseguire la sufficienza è necessario avere la conoscenza minima ed aver acquisito la comprensione dei più importanti istituti, trattati durante il corso.

1. Tutti gli istituti giuridici affrontati nell’insegnamento si prestano alla redazione di tesi di laurea, i cui argomenti specifici verranno concordati con il docente, sulla base delle preferenze espresse dal/la candidato/a.
2. Per ogni dubbio o incomprensione gli studenti sono vivamente invitati a utilizzare le ore di ricevimento del docente, al quale è altresì possibile in ogni momento rivolgersi, per gli stessi fini, utilizzando l’indirizzo di posta elettronica pubblicato sul sito
3. Si inviteranno gli studenti Erasmus ad incontrare la docente settimanalmente, per verificare la comprensione delle tematiche oggetto di studio, per sviluppare un colloquio critico di comparazione con gli istituti del Paese di origine e per perfezionare il linguaggio tecnico giuridico. Al fine di agevolare lo studio dei discenti Erasmus, si proporranno loro articoli scientifici, relativi a ciascuna materia trattata

I) Robot, macchine intelligenti e sistemi autonomi. II) Machine learning e deep learning. III) La soggettività giuridica e la responsabilità dei robot. La configurabilità di una “personalità elettronica” dei robot. Rilievi critici. IV) Gli interventi normativi dell’Unione europea in materia di intelligenza artificiale e robotica. V) L’impiego del machine learning e la tutela della privacy nel Regolamento europeo sulla protezione dei dati personali. La trasparenza algoritmica ed il diritto alla spiegazione della decisione automatizzata. VI) Il credit scoring nel settore assicurativo e bancario e problemi di discriminazione algoritmica. VII) La blockchain. Gli smart contracts nel paradigma della blockchain. La normativa italiana. VIII) Innovazione tecnologica ed innovazione finanziaria: il FinTech. Analisi del quadro normativo. IX) L’impiego di rob advisor, consulenti robot. X) Il fenomeno dell’elaborazione, da parte degli intermediari finanziari, di sistemi di negoziazione che consentono la totale automazione di ogni fase dell’attività di trading, il c.d. trading on line. XI) Il modello di peer to peer lending che ha il fine di impiegare piattaforme che, grazie alla rete di internet, favoriscono l’incontro tra domanda ed offerta di prestiti e la gestione della procedura di stipula ed esecuzione del rapporto di finanziamento. XII) IL fenomeno della raccolta di capitali, tramite crowdfunding ed evoluzione normativa dell’equity crowdfunding. XIII) Mezzi di pagamento alternativi alla moneta, come i bitcoin, le alt-coins e, più in generale, le crypto-assets.

Italian

The teaching programme covers the following contents.
1.Robots, intelligent machines and autonomous systems
2. Machine learning and deep learning
3. Legal subjectivity of robots
4. The European Union's legislative measures on artificial intelligence and robotics.
5. The criteria for imputing liability for artificial intelligence.
6. Digital Service Act
7. Digital Market Act
8.Machine learning and privacy protection in the EU general data protection regulation (GDPR)
9. Credit scoring in banking and insurance law
10. The blockchain paradigm and the smart contracts
11. The FinTech:
i) Robo advice for the provision of financial services
ii) Algorithmic trading in finance
iii) Peer to peer lending.
iv) Regulatory evolution of equity crowdfunding.
v) Cryptocurrencies

Scientific articles to be provided by the professor and, in some parts, specified by the professor, the following books: P. PERLINGIERI, S. GIOVA, I. PRISCO (a cura di), Il trattamento algoritmico dei dati tra etica, diritto ed economia, Napoli, 2020; G. ALPA (a cura di), Diritto e intelligenza artificiale, Pisa, 2020; U. RUFFOLO (a cura di), XXVI, Lezioni di diritto dell'intelligenza artificiale, Torino, 2021.

Other documents:Slides by teacher on Judgments & Sentences; new rules .

A) The teaching of LAW AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE aims to provide students with knowledge and understanding of the problems of adapting traditional legal categories to technological innovation. To this purpose, we will examine the European Union's ongoing interventions on artificial intelligence and robotics and the EU general data protection regulation; issues concerning the legal subjectivity of robots and the criteria for imputing civil liability arising from the use of intelligent systems; new contractual forms in the era of blockchain, the so-called smart contracts; credit scoring in the insurance and banking system.
The aim is also to provide students with knowledge and understanding of the main services to which FinTech, as a technology applied to finance, is intended to be applied. We will examine crowdfunding services, or instant payments; machine learning, artificial intelligence and Robo Advisors for the consulting sector; and Blockchain technology, the basis of the cryptoeconomy.

B)Skills and knowledge deriving from attendance of teaching
Upon completion of the course, the student will acquire:
(i) a knowledge of the fundamental legal concepts of the subject;
ii) the ability to examine the evolution of regulations, in the financial field, in relation to technological transformations;
iii) the appropriate technical terminology, to communicate and interact with different interlocutors, in the world of work;
iv) communication skills: understood as the ability to coherently argue solutions to legal problems, in a clear, essential and scientifically correct manner;
v) the autonomy of judgement: i.e. the ability to integrate one's own knowledge, in an autonomous manner and to formulate judgements in both practical and theoretical situations, taking into account the different disciplinary profiles, subject of study in other subjects;
(vi) the ability to comprehend: understood as the ability to use the didactic tools made available to him: either textbooks, case law pronouncements or single-topic articles; or participation in lectures, exercises, conferences and testimonies of entrepreneurs, professionals or jurists; or direct and constant discussion with the teacher.
In order to achieve these results, students will be invited to actively participate in the debates prompted by the lecturer and the speakers of lectures and specific thematic meetings.

No prerequisites

Teaching is articulated as follows:
1. The lectures, each of 2 hours, 30 minutes are divided into two parts. In the first part, the professor introduces the subject; in the second part, the topic it is explored through the examination of case studies and examples. The topics are treated in particular taking into account the economic reality and business relationships. Students are involved and encouraged to reflect on the proposed themes and to participate actively in class by asking questions, by formulating examples, by expressing judgments.
2. tutorials At the end of the discussion of each part will be carried out a test to verify the understanding of the topics and the learning stage.

3. Meetings with professionals and entrepreneurs Meetings are held with other university professors, with professionals and entrepreneurs on specific issues to enable students to have an operational approach and to stimulate their attention to the matter.

4. Self-study: students integrate the knowledge and skills acquired in the classroom with individual study of the textbook, and reading related documents recommended by the teacher in order to promote autonomous learning ability

5. Course attendance
Course attendance is not mandatory. The teacher will collect the signatures of the students at each lesson and practice.
Only those who have participated in 75% of the lessons may take the exam, dividing it into two modules, to be discussed on two different exam dates.
The subdivision of the topics for the two modules will be communicated to the students, during the course of the teaching.

The final exam will be oral.
(i)Students must demonstrate:
- Possession of an adequate knowledge on program topics making critical links between them;
- An understanding of the institutions and of the mastery of their applications
- The ability to solve elementary legal issues, using the knowledge gained and applying the tools provided.
- the ability to organise the speech and the use of legal vocabulary during the exhibition.
(ii). During the course, veridical learning will be carried out on the topics covered
(iii). The successful outcome of the examination will be obtained with a minimum vote of 18 and the maximum vote is 30. In order to achieve sufficiency, it is necessary to have the minimum knowledge and understanding of the most important institutions on the topics covered

1. All the topics, which are contents of this Teaching, they can be the subject of a dissertation thesis, whose specific topics will be agreed with the teacher, based on the preferences expressed by the candidate.
2. In relation to doubts or misunderstandings, students are strongly encouraged to speak with the teacher, in the classroom or during the teacher’s reception time. It t is also possible at any time to contact the professor, for the same purposes, using the e-mail address published on the site
3. Erasmus students will be invited to meet with the professor on a weekly basis, in order to check their understanding of the subjects being studied, to develop a critical comparison with the institutions of their country of origin and to perfect their technical legal language. In order to facilitate the study of Erasmus students, scientific articles relating to each subject will be proposed to them

Robots, intelligent machines and autonomous systems. II) Machine learning and deep learning. III) The legal subjectivity and liability of robots. The configurability of an 'electronic personality' of robots. Critical remarks. IV) The regulatory interventions of the European Union on artificial intelligence and robotics. V) The use of machine learning and the protection of privacy in the GDPR. Algorithmic transparency and the right to an explanation of the automated decision. VI) Credit scoring in the insurance and banking sector and problems of algorithmic discrimination. VII) The blockchain. Smart contracts in the blockchain paradigm. The Italian regulations. VIII) Technological innovation and financial innovation: the FinTech. Analysis of the regulatory framework. IX) The use of rob advisors. X) The phenomenon of the development, by financial intermediaries, of trading systems that allow the total automation of every phase of trading activity, the so-called online trading. XI) The peer-to-peer lending model, the purpose of which is to employ platforms that, thanks to the Internet network, facilitate the matching of supply and demand for loans and the management of the stipulation and execution of the financing relationship. XII) The phenomenon of capital raising through crowdfunding and the regulatory evolution of equity crowdfunding. XIII) Alternative means of payment to currency, such as bitcoins, alt-coins and, more generally, crypto-assets.