I concetti tradizionali di responsabilità giuridica saranno applicabili alla intelligenza artificiale ed alla robotica ?

1. I concetti tradizionali di responsabilità giuridica saranno
applicabili alla intelligenza artificiale ed alla robotica ?
INTELLIGENZA ARTIFICIALE, ROBOTICA E
RESPONSABILITA’ DEL PRODUTTORE
Edoardo E. Artese
Insert Law to continue
Napoli, 12 settembre 2019
Università degli studi di Napoli Federico II,
Facoltà di Giurisprudenza

2. Managing partner dello Studio AC Legal di Milano.
Si occupa di diritto commerciale e industriale ed è
appassionato cultore della materia delle nuove tecnologie
e dell’informatica giuridica.
2
Edoardo E. Artese
avvocato

3. AC Legal
Studio legale con sede
a Milano, specializzato
in IT e diritto
commerciale
internazionale.
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3

4. Intelligenza
artificiale
4

5. “Definizione di intelligenza
artificiale
5
L’Intelligenza Artificiale è un ramo dell’informatica che
permette la programmazione e progettazione di sistemi, sia
hardware sia software, che permettono di dotare le macchine
di determinate caratteristiche che vengono considerate
tipicamente umane quali, ad esempio, le percezioni visive,
quelle spazio-temporali e quelle decisionali.

6. A.I. – secondo inverno
6
Connessionismo Sistemi esperti
DARPA: “AI was not the next wave"
1980 2000 2010
Expert Systems
1980’s
Deep Learning
?
Markov Modelsnism
2012
AI Hype Cycles and AI Winters
0’s
…
1970’s1960

7. Machine learning
7
Il Machine Learning è una tecnica che permettere ai
computer di eseguire task cognitivi senza essere
programmati esplicitamente.
Computer Science
Symbolic AI (Expert Systems)
Probabilistic AI (Search & Optimization)
Machine Learning
…
Mathematical foundations
Algorithm & data
structures
Artificial Intelligence
Communication & Security
Database
…
ML algorithms

8. 8
https://digitalwellbeing.org/artificial-intelligence-timeline-infographic-from-eliza-to-tay-and-beyond/

9. 9
Traditional AI techniques
Machine Learning
Data
Logic
Output
Ø Static – hard-coded set of steps
and scenarios
Ø Rule Based – expert knowledge
Ø No generalization – handling
special cases difficult
Ø Dynamic – evolves with data,
finds new patterns
Ø Data driven– discovers
knowledge
Ø Generalization – adapts to new
situations and special cases
Data
Output
Logic
Traditional AI techniques
Machine Learning
Data
Logic
Output
Ø Static – hard-coded set of steps
and scenarios
Ø Rule Based – expert knowledge
Ø No generalization – handling
special cases difficult
Ø Dynamic – evolves with data,
finds new patterns
Ø Data driven– discovers
knowledge
Ø Generalization – adapts to new
situations and special cases
Data
Output
Logic
• Statico: scenari codificati
• Basato su regole: richiede
conoscenza esperta
• Non generale: difficile trattare
casi specifici
• Dinamico: evolve con i dati
• Conoscenza “esperienziale”
basata sui dati
• Generalizzato: si adatta a nuove
situazioni e casi speciali
Programmazione tradizionale vs Machine Learning

10. 10
Traditional AI techniques
Machine Learning
Data
Logic
Output
Ø Static – hard-coded set of steps
and scenarios
Ø Rule Based – expert knowledge
Ø No generalization – handling
special cases difficult
Ø Dynamic – evolves with data,
finds new patterns
Ø Data driven– discovers
knowledge
Ø Generalization – adapts to new
situations and special cases
Data
Output
Logic
Traditional AI techniques
Machine Learning
Data
Logic
Output
Ø Static – hard-coded set of steps
and scenarios
Ø Rule Based – expert knowledge
Ø No generalization – handling
special cases difficult
Ø Dynamic – evolves with data,
finds new patterns
Ø Data driven– discovers
knowledge
Ø Generalization – adapts to new
situations and special cases
Data
Output
Logic
• Statico: scenari codificati
• Basato su regole: richiede
conoscenza esperta
• Non generale: difficile trattare
casi specifici
• Dinamico: evolve con i dati
• Conoscenza “esperienziale”
basata sui dati
• Generalizzato: si adatta a nuove
situazioni e casi speciali
Programmazione tradizionale vs Machine Learning

11. Robotica
11

12. “ Definizione di robot
12
Macchina (o agente virtuale) programmabile e capace di
compiere azioni in modo autonomo (o semi-autonomo) al
posto (o a fianco) di un essere umano.

14. https://www.infineon.com/cms/en/discoveries/fundamentals-robotics/
https://www.youtube.com/watch?v=SdP8cpwmWwk
https://www.franka.de/panda/
https://www.robots.com/faq/how-much-do-industrial-robots-cost
umanoide lowcost
?

15. 15
Anatomia
(metafora antropomorfa)
1. Sensori (occhi)
2. Attuatori (muscoli)
3. Microcontroller / CPU (cervello)

16. 16
16
https://www.horsesforsources.com/RPAglobal2000_031118

17. Robot dotati di
intelligenza
artificiale
17

18. Quelli dotati di
intelligenza artificiale
sono robot capaci di
prendere decisioni
autonome
18

19. Interventi dell’UNIONE EUROPEA
19
Quale disciplina applicare?

20. Risoluzione del Parlamento Europeo del 16
febbraio 2017 recante raccomandazioni alla
Commissione concernenti norme di diritto
civile sulla robotica (2015/2103(INL))
20
MOLTO SIGNIFICATIVA
Consultabile integralmente sul sito del Parlamento UE al seguente link:
http://www.europarl.europa.eu/sides/getDoc.do?pubRef=-//EP//TEXT+TA+P8-
TA-2017-0051+0+DOC+XML+V0//IT#BKMD-13

21. 21
Propensione ad attribuire al
produttore/costruttore di un robot una
responsabilità di tipo oggettivo.
considerando che, nell'attuale quadro giuridico, i robot non
possono essere considerati responsabili in proprio per atti o
omissioni che causano danni a terzi; che le norme esistenti in
materia di responsabilità coprono i casi in cui la causa di un'azione
o di un'omissione del robot può essere fatta risalire ad uno
specifico agente umano, ad esempio il fabbricante, l'operatore, il
proprietario o l'utilizzatore, e laddove tale agente avrebbe potuto
prevedere ed evitare il comportamento nocivo del robot; che,
inoltre, i fabbricanti, gli operatori, i proprietari o gli utilizzatori
potrebbero essere considerati oggettivamente responsabili per gli
atti o le omissioni di un robot.

22. 22
Necessità di dare una definizione di robot
sistemi ciberfisici, sistemi autonomi, robot autonomi intelligenti e
loro sottocategorie, prendendo in considerazione le seguenti
caratteristiche di un robot intelligente:
- ottenimento di autonomia grazie a sensori e/o mediante lo
scambio di dati con il suo ambiente (interconnettività) e lo scambio
e l'analisi di tali dati;
– autoapprendimento dall'esperienza e attraverso l'interazione
(criterio facoltativo);
– almeno un supporto fisico minore;
– adattamento del proprio comportamento e delle proprie azioni
all'ambiente;
– assenza di vita in termini biologici.

23. 23
La risoluzione contiene anche vari spunti di
carattere etico, del tutto nuovi in ambito
industriale.
produttore come educatore di sistemi che
operano in autonomia.

24. à quella fatta al Parlamento
Europeo è una raccomandazione
alla Commissione Europea e
pertanto non ha valore di legge e
non è vincolante.
24
Ma attenzione!

25. 25
ALCUNI PUNTI CHIAVE
RESPONSABILITA’
- NO LIMITAZIONE
RESPONSABILITA’
- RESP. OGGETTIVA
- OBBLIGO
ASSICURAZIONE
(FONDO)
INTEROPERABILITA’
fra Robot e I.A.
ETICA
- INGEGNERI
ROBOTICI
- COMITATO
- PROGETTISTI
- UTENTI

26. V. U. RUFFOLO
26
Normativa attuale italiana
per alcuni sufficiente

27. 27
Anche le cose, oltre agli animali
e le persone (quasi tutte…)
potranno avere intelligenza ed
autoapprendimento.
Potremmo dunque
utilizzare già gli
strumenti normativi
esistenti?

28. NO
DISCIPLINA PRODOTTO
DIFETTOSO
28
Ma quale?
SI
(o forse)
DISCIPLINA
RESPONSABILITA’ EX
ARTT. 2043-2052 C.C.

29. Problema:
29
cosa succede se il
creatore dell’algoritmo è
diverso dal produttore?

30. NORMATIVA IN VIGORE IN ITALIA
Art. 2049 c.c.
Responsabilità
dei padroni e
dei
committenti
30
Art. 2050 c.c.
Responsabilità
per l’esercizio
di attività
pericolose
Art. 2051 c.c.
Danno
cagionato da
cose in
custodia
Art. 2052 c.c.
Danno
cagionato da
animali
Artt. 2043 – 2052 c.c.

31. GRAZIE!
Any questions?
31
Edoardo Artese
edoardo.artese@ac-legal.eu
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32. 32
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