Intelligenza artificiale e appalti pubblici: la sfida dei codici sorgente
lentepubblica.it Il Quotidiano Giuridico Altalex ha pubblicato oggi un contributo di rilievo sull’uso dell’intelligenza artificiale negli appalti pubblici, esaminando l’impatto del Codice dei contratti sull’adozione di soluzioni di IA nei procedimenti di gara. Scritto da Roberto Alesse, figura di primo piano nel panorama istituzionale italiano, e da Stefano Saracchi, esperto di trasformazione digitale, il contributo affronta […] The post Intelligenza artificiale e appalti pubblici: la sfida dei codici sorgente appeared first on lentepubblica.it.
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Il Quotidiano Giuridico Altalex ha pubblicato oggi un contributo di rilievo sull’uso dell’intelligenza artificiale negli appalti pubblici, esaminando l’impatto del Codice dei contratti sull’adozione di soluzioni di IA nei procedimenti di gara.
Scritto da Roberto Alesse, figura di primo piano nel panorama istituzionale italiano, e da Stefano Saracchi, esperto di trasformazione digitale, il contributo affronta il tema con un approccio multidisciplinare, approfondendo le implicazioni normative e tecnologiche del public procurement nell’era dell’IA.
IA, trasparenza e tutela dei codici sorgente: un’intersezione giuridico-matematica
L’integrazione di sistemi evoluti negli appalti pubblici, finalizzata a ridurre i tempi di affidamento, rappresenta una delle sfide più complesse nel contesto tecnico-amministrativo. Il contributo pubblicato su Altalex analizza i punti critici derivanti dall’incontro tra innovazione tecnologica e vincoli normativi, ponendo l’attenzione sulla trasparenza delle decisioni automatizzate e sulla tutela della proprietà intellettuale.
Alesse e Saracchi chiariscono la distinzione tra il codice sorgente dei sistemi di IA e le logiche di funzionamento dei modelli basati su Large Language Model (LLM). Questa differenziazione giuridica e tecnica assume particolare rilievo alla luce del Regolamento europeo sull’IA (Artificial Intelligence Act), che impone specifici requisiti di trasparenza e controllo, classificando le applicazioni dell’intelligenza artificiale in base al livello di rischio.
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