Oggi la Pubblica Amministrazione dispone di un immenso patrimonio di dati, destinato ad assumere sempre maggiore importanza. L'elaborazione su larga scala di questa enorme mole di informazioni (big data), resa possibile dai sistemi di I.A., consente di mettere in luce correlazioni ricorrenti e sequenze non rilevabili dalla mente umana. Si innesca, così, un processo reiterabile che produce "nuova conoscenza" e costituisce il fondamento di una attività predittiva ad alto livello di attendibilità. La capacità di predizione rappresenta uno strumento dirompente per la P.A. in quanto permette una pianificazione strategica: diventa possibile agire a monte per anticipare i bisogni dei cittadini e per prevenire la formazione di problematiche, incrementando la rapidità, l'efficienza e l'imparzialità dei servizi offerti. Il presente elaborato si propone di analizzare la sfida rappresentata da una "pubblica amministrazione algoritmica", dove gli innegabili vantaggi derivanti dall'uso dei sistemi automatizzati si contrappongono, nel procedimento amministrativo, al concreto rischio che l'uso di quegli stessi sistemi conduca ad una spersonalizzazione/deresponsabilizzazione del funzionario amministrativo persona fisica, risolvendosi nella violazione dei principi generali del diritto amministrativo. Al fine di anteporre l'uomo alla macchina algoritmica, è necessario che ogni fase procedimentale, compresa la fase istruttoria, preveda l'utilizzo dell'algoritmo in funzione servente e strumentale rispetto all'attività cognitiva e valutativa svolta dal titolare del procedimento. In questo modo il funzionario pubblico saprà assicurare costantemente l'aderenza dell'algoritmo ai principi che legittimano l'azione amministrativa, su tutti il principio di trasparenza, e garantire la tutela dei diritti fondamentali delle persone, in particolare il diritto alla riservatezza dei cittadini.

L'USO DEI SISTEMI DI I.A. NELLA FASE ISTRUTTORIA DEL PROCEDIMENTO AMMINISTRATIVO

DE COLLE, DANIELA
2024/2025

Abstract

Oggi la Pubblica Amministrazione dispone di un immenso patrimonio di dati, destinato ad assumere sempre maggiore importanza. L'elaborazione su larga scala di questa enorme mole di informazioni (big data), resa possibile dai sistemi di I.A., consente di mettere in luce correlazioni ricorrenti e sequenze non rilevabili dalla mente umana. Si innesca, così, un processo reiterabile che produce "nuova conoscenza" e costituisce il fondamento di una attività predittiva ad alto livello di attendibilità. La capacità di predizione rappresenta uno strumento dirompente per la P.A. in quanto permette una pianificazione strategica: diventa possibile agire a monte per anticipare i bisogni dei cittadini e per prevenire la formazione di problematiche, incrementando la rapidità, l'efficienza e l'imparzialità dei servizi offerti. Il presente elaborato si propone di analizzare la sfida rappresentata da una "pubblica amministrazione algoritmica", dove gli innegabili vantaggi derivanti dall'uso dei sistemi automatizzati si contrappongono, nel procedimento amministrativo, al concreto rischio che l'uso di quegli stessi sistemi conduca ad una spersonalizzazione/deresponsabilizzazione del funzionario amministrativo persona fisica, risolvendosi nella violazione dei principi generali del diritto amministrativo. Al fine di anteporre l'uomo alla macchina algoritmica, è necessario che ogni fase procedimentale, compresa la fase istruttoria, preveda l'utilizzo dell'algoritmo in funzione servente e strumentale rispetto all'attività cognitiva e valutativa svolta dal titolare del procedimento. In questo modo il funzionario pubblico saprà assicurare costantemente l'aderenza dell'algoritmo ai principi che legittimano l'azione amministrativa, su tutti il principio di trasparenza, e garantire la tutela dei diritti fondamentali delle persone, in particolare il diritto alla riservatezza dei cittadini.
2024
THE USE OF A.I. SYSTEMS IN THE PRELIMINARY STAGE OF ADMINISTRATIVE PROCEEDINGS
I.A. SYSTEMS
P.A.
BIG DATA
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DANIELA DE COLLE - 1.TESI STESURA FINALE_MOD (1).pdf

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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12608/93799