Il webinar, organizzato dall'Università degli Studi di Milano-Bicocca affronterà un aspetto normativo che finora è stato poco approfondito, ossia determinare a chi appartenga l’intelligenza artificiale, intesa come insieme di relazioni prodotte dall'elaborazione di grandi quantità di dati tramite tecniche di machine learning, o apprendimento automatico.
Più nello specifico, le domande a cui si tenterà di dare risposta sono: poiché un modello di machine learning è un insieme di parametri di una funzione matematica complessa definita applicando una serie di procedure matematiche su un insieme di dati di input, che è ontologicamente “altro” da quei parametri, a chi appartiene il modello? Se i dati di addestramento, come si è soliti chiamare i dati usati per definire un modello di machine learning, hanno un "proprietario", quest'ultimo può vantare qualche diritto sul modello? La stessa domanda la si può porre in ottica di GDPR: di chi è la profilazione che si ottiene a partire da dati proprietari?
Il webinar è organizzato dal Dipartimento di Giurisprudenza e dal DISCo, e l'agenda dell'evento è così composta:
10.30 – 10.45 Federico Cabitza e Andrea Rossetti - Introduzione
10.45 – 11.20 Silvia Stefanelli, avvocato, Studio Legale Stefanelli&Stefanelli - Bologna
11.20 – 11.55 Simone Aliprandi, avvocato e dottore di ricerca, autore di "Software licensing & data governance" (Apogeo/Feltrinelli, 2020)
11.55 – 12.30 Fernando H. Llano Alonso, Universidad de Sevilla, catedratico di Filosofia del diritto
12.30 – 13.00 Tavola rotonda e chiusura
