Indagine comparata sulla giurisprudenza in materia di responsabilità civile per i danni arrecati dall’uso dei sistemi di intelligenza artificiale

Nel mondo dell'intelligenza artificiale vengono continuamente scambiate enormi quantità di informazioni per mezzo di una fitta e complessa rete di relazioni. L’approccio empirico, che permette di affinare le conoscenze, migliorare le performance e massimizzare i risultati attraverso l’acquisizione e lo scambio di dati nel tempo, subisce infatti un’accelerazione esponenziale per effetto del funzionamento in batteria dei sistemi cd. di machine learning, in cui ciascun elemento del sistema opera autonomamente, condividendo in tempo reale con il resto del sistema tutte le informazioni via via acquisite. Siffatta modalità operativa velocizza la raccolta e l’analisi dei dati, permettendo di accumulare in tempi minimi un bagaglio di conoscenze che l’essere umano potrebbe forse raggiungere solo nell’arco di un’intera vita professionale. Delegare lavori rapidi e ripetitivi a strumenti di calcolo specializzati, che operano simultaneamente in rete, permette dunque di abbattere considerevolmente i tempi della ricerca e dei processi produttivi, con conseguente risparmio di spesa e promozione dello sviluppo del settore.