Data scraping ed intelligenza artificiale generativa: l'estensione del principio di accountability nell'adozione di azioni a contrasto per contenere gli effetti dello scraping finalizzato all'addestramento degli algoritmi
Brandimarti, Camilla (A.A. 2023/2024) Data scraping ed intelligenza artificiale generativa: l'estensione del principio di accountability nell'adozione di azioni a contrasto per contenere gli effetti dello scraping finalizzato all'addestramento degli algoritmi. Tesi di Laurea in Informatica giuridica, Luiss Guido Carli, relatore Gianluigi Ciacci, pp. 136. [Single Cycle Master's Degree Thesis]
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Abstract/Index
Introduzione al tema ed al contesto. Il presupposto del data scraping: l’era dei big data. Generalità e finalità di un fenomeno interdisciplinare. Il data scraping ed il diritto alla tutela dei dati personali: due prospettive principali ed un obiettivo comune. Una panoramica sulla regolazione in ambito europeo e nazionale. La definizione di IA. AI act: i sistemi di intelligenza artificiale nell’approccio basato sul rischio. L’IA generativa nella disciplina del AI act. L’IA generativa trova uno spazio nel GDPR? Il principio di accountability è condiviso tra AI Act e GDPR? Il disegno di legge del Senato 1146. Quando e come valutare (ed evitare) i rischi posti dal trattamento dei dati operato dalla IA? I modelli linguistici di grandi dimensioni e loro funzionamento. IA e decisioni automatizzate: una sfida alla trasparenza. La figura del data protection officer e l’inizio della convivenza con l’IA. Si possono veramente mitigare gli effetti dello scraping? Che gli effetti dello scraping siano acuiti dallo sfumare della distinzione tra dati personali e non? Il primo report sulle azioni a contrasto dello scraping: l’indagine condotta dalla società americana NewtonX. Le azioni di contrasto a livello internazionale...e a livello nazionale.
References
Bibliografia e sitografia: pp. 125-136.
| Thesis Type: | Single Cycle Master's Degree Thesis |
|---|---|
| Institution: | Luiss Guido Carli |
| Degree Program: | Single Cycle Master's Degree Programs > Single Cycle Master's Degree Program in Law (LMG-01) |
| Chair: | Informatica giuridica |
| Thesis Supervisor: | Ciacci, Gianluigi |
| Thesis Co-Supervisor: | Brozzetti, Filiberto |
| Academic Year: | 2023/2024 |
| Session: | Extraordinary |
| Deposited by: | Alessandro Perfetti |
| Date Deposited: | 18 Jun 2025 14:43 |
| Last Modified: | 18 Jun 2025 14:43 |
| URI: | https://tesi.luiss.it/id/eprint/42528 |
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