DATA, INFORMATION AND SOCIETY 4: DIGITAL ETHICS

Questo corso si occupa delle tecnologie digitali e delle relative implicazioni etiche e sociali da una prospettiva multidisciplinare. Gli obiettivi generali del corso sono:
● introdurre le principali questioni sociali ed etiche legate allo sviluppo e alla diffusione degli strumenti digitali e, in particolare, le tecnologie legate all’uso dei big data e tecniche di machine learning e data science;
● comprendere la varietà di fattori coinvolti nelle questioni etiche e sociali delle tecnologie digitali (fattori tecnici, filosofici, commerciali, legali, ecc.);
● offrire strumenti concettuali per analizzare criticamente l'impatto delle applicazioni digitali sugli individui e sulla società nel suo complesso.

Conoscenza e comprensione
● Gli elementi base delle tecniche di machine learning e i meccanismi che permettono lo sfruttamento dei big data.
● I problemi etici e sociali che emergono nel contesto delle tecnologie digitali e i loro fattori determinanti (es. privacy, algorithmic fairness e trasparenza)..
● Le tecnologie digitali come sistemi socio-tecnici.

Capacità di applicare la conoscenza e la comprensione
● Applicare adeguatamente le nozioni apprese a scenari concreti.
● Acquisire familiarità con la terminologia e gli approcci offerti da diversi campi di studio (informatica, filosofia, diritto, ecc.).
● Distinguere i fattori coinvolti nei problemi etici legati all'applicazione dei big data e delle tecnologie digitali.
● Identificare e analizzare criticamente i problemi etici e sociali in casi d'uso specifici.

Capacità di giudizio
● Elaborare una riflessione critica e argomentazioni rispetto all'adozione e all'applicazione delle tecnologie digitali nel mondo contemporaneo.

Capacità di comunicazione
● Applicare in modo appropriato la terminologia appresa.
● Esprimere chiaramente riflessioni e argomentazioni critiche in testi scritti e orali.
● Interagire con i pari e con l'istruttore in modo costruttivo.

Nessuno prerequisito

L’etica nel contesto delle tecnologie digitali
Sistemi computazionali e sistemi socio-tecnici
Big data, intelligenza artificiale, machine learning and data science
Privacy e protezione dei dati
Algorithmic fairness, bias e discriminazione
Trasparenza e Accountability

Articoli e capitoli di libri che saranno proposti durante il corso

Un compito intermedio da svolgere durante le lezioni e una presentazione finale

orale

Lezioni frontali e discussioni di gruppo

Questo insegnamento tratta argomenti connessi alla macroarea "Povertà e disuguaglianze" e concorre alla realizzazione dei relativi obiettivi ONU dell'Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile