Prevenzione e repressione della criminalità mediante algoritmi
Notaro, Silvia (A.A. 2020/2021) Prevenzione e repressione della criminalità mediante algoritmi. Tesi di Laurea in Diritto penale 1, Luiss Guido Carli, relatore Antonino Gullo, pp. 151. [Single Cycle Master's Degree Thesis]
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Abstract/Index
Inquadramento tecnico dell'artificial intelligence. Cosa si intende per AI? “Machine learning”: il sistema per educare la macchina? “Deep learning”: il cervello dell’AI come struttura della rete neurale artificiale. Le diverse applicazione dell’intelligenza artificiale nel mondo giuridico. Predictive policing, prevenzione della criminalità mediante algoritmi. “L’oracolo giuridico”: gli algoritmi in funzione della prevenzione criminale. Software di polizia predittiva (hotspot e crime-linking). Problemi connessi all’utilizzo di algoritmi predittivi: privacy, trasparenza e discriminazione. Esperienze straniere di utilizzo degli algoritmi predittivi. Risk assessment tools in fase di sentencing, utilizzo degli algoritmi nella determinazione della pena. La giustizia dei tempi moderni: cosa si intende con il termine “giustizia predittiva”? Valutazione di pericolosità mediante gli algoritmi: risk assessment tools. Framework europeo sull’uso dell’intelligenza artificiale. Commisurazione della pena nel sistema penale italiano. Giudice automatizzato come attore processuale dello ius dicere. L’impatto dell’intelligenza artificiale sui diritti fondamentali e sui principi del giusto processo (articolo 111 Cost.). Connubio tra intelligenza umana e intelligenza artificiale: responso dell’algoritmo: supporto o sostituzione della decisione umana?
References
Bibliografia: pp. 143-149.
Thesis Type: | Single Cycle Master's Degree Thesis |
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Institution: | Luiss Guido Carli |
Degree Program: | Single Cycle Master's Degree Programs > Single Cycle Master's Degree Program in Law (LMG-01) |
Chair: | Diritto penale 1 |
Thesis Supervisor: | Gullo, Antonino |
Thesis Co-Supervisor: | Bellacosa, Maurizio |
Academic Year: | 2020/2021 |
Session: | Summer |
Deposited by: | Alessandro Perfetti |
Date Deposited: | 01 Feb 2022 14:17 |
Last Modified: | 01 Feb 2022 14:17 |
URI: | https://tesi.luiss.it/id/eprint/31325 |
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