Intelligenza artificiale e politica: opportunità e rischi tra comunicazione e advocacy

Manni, Gregorio (A.A. 2022/2023) Intelligenza artificiale e politica: opportunità e rischi tra comunicazione e advocacy. Tesi di Laurea in Comunicazione politica, Luiss Guido Carli, relatore Michele Sorice, pp. 121. [Master's Degree Thesis]

Full text for this thesis not available from the repository.

Abstract/Index

L'intelligenza artificiale: nascita e sviluppo. Origini dell'intelligenza artificiale. Evoluzione storica e progressi tecnologici. L'intelligenza artificiale oggi: stato dell'arte e tendenze future. Implicazioni dell'IA nella comunicazione politica. L’IA nella comunicazione politica: osservazioni preliminari. Come l’IA può rivoluzionare la comunicazione politica. IA e personalizzazione dei messaggi politici. Case study: la campagna presidenziale di Barack Obama nel 2012, il referendum sulla Brexit e le elezioni americane del 2024. L'IA nell'advocacy e nel lobbying: potenzialità e applicazioni. Definizione e ruolo dell'advocacy nella politica. IA come strumento di advocacy: esempi e implicazioni. Definizione e ruolo del lobbying. IA come strumento di lobbying. Analisi dei rischi e benefici dell'IA in ambito politico. Benefici dell’utilizzo dell’'IA nella politica, nei Parlamenti e nella pubblica amministrazione: innovazione ed efficienza. Rischi e sfide dell'IA in politica: l’impatto sulla democrazia. Bilanciare opportunità e rischi dell’IA: le sfide etiche del futuro.

References

Bibliografia: pp. 105-120.

Thesis Type: Master's Degree Thesis
Institution: Luiss Guido Carli
Degree Program: Master's Degree Programs > Master's Degree Program in Government, Administration and Politics (LM-62)
Chair: Comunicazione politica
Thesis Supervisor: Sorice, Michele
Thesis Co-Supervisor: Panarari, Massimiliano
Academic Year: 2022/2023
Session: Extraordinary
Deposited by: Alessandro Perfetti
Date Deposited: 16 Jul 2024 10:13
Last Modified: 16 Jul 2024 10:13
URI: https://tesi.luiss.it/id/eprint/39349

Downloads

Downloads per month over past year

Repository Staff Only

View Item View Item