{"id":1413,"date":"2026-10-07T11:00:25","date_gmt":"2026-10-07T09:00:25","guid":{"rendered":"https:\/\/sites.unica.it\/ict4lawforensics\/?p=1413"},"modified":"2026-10-07T11:00:25","modified_gmt":"2026-10-07T09:00:25","slug":"dove-finisce-la-macchina-e-comincia-lautore","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sites.unica.it\/ict4lawforensics\/2026\/10\/07\/dove-finisce-la-macchina-e-comincia-lautore\/","title":{"rendered":"Dove finisce la macchina e comincia l\u2019autore"},"content":{"rendered":"\n

Quando un testo generato da un sistema di IA viene modificato, la sua storia lascia ancora qualche traccia? Il nuovo watermark statistico applicato agli output dei modelli generativi rende la domanda meno teorica di quanto possa sembrare. Il segnale pu\u00f2 resistere a modifiche limitate e attenuarsi dopo trasformazioni pi\u00f9 profonde. Questo, per\u00f2, non significa che la sua scomparsa possa essere letta come prova di creativit\u00e0 umana Una riscrittura automatica pu\u00f2 eliminare il watermark. Un intervento umano, invece, pu\u00f2 lasciarlo ancora riconoscibile. La traccia tecnica e il giudizio sull\u2019autorialit\u00e0 restano quindi su piani diversi. Il tema si collega direttamente al lavoro che abbiamo portato avanti, nel biennio 2024-2025, con HOLMES<\/strong>, progetto del DIEE dell\u2019Universit\u00e0 di Cagliari dedicato ai rapporti tra intelligenza artificiale e diritto d\u2019autore. Una delle linee di ricerca riguarda la possibilit\u00e0 di associare alle opere informazioni leggibili dalla macchina sulle condizioni del loro utilizzo e di seguirne le trasformazioni all\u2019interno delle pipeline di IA. L\u2019obiettivo \u00e8 rendere pi\u00f9 verificabile la storia del contenuto e pi\u00f9 effettive le scelte del titolare dei diritti. Il watermark pone un problema speculare. Non guarda all\u2019opera che entra nel sistema, ma alla traccia lasciata dall\u2019IA sul contenuto che ne esce. \u00c8 proprio questo passaggio che mi sembra interessante. La tracciabilit\u00e0 pu\u00f2 forse diventare un punto di incontro tra trasparenza dell\u2019IA, diritto d\u2019autore e prova digitale, senza confondere mai la ricostruzione tecnica del processo con il giudizio giuridico sulla creativit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

Sommario. 1. Introduzione.<\/a> \u2013 2. Una traccia nata per rendere riconoscibile l\u2019IA.<\/a> \u2013 3. L\u2019originalit\u00e0 non si misura contando le modifiche.<\/a> \u2013 4. HOLMES e la possibilit\u00e0 di rendere leggibile la storia dei contenuti. <\/a>– 5. Quando il watermark si attenua.<\/a><\/p>\n\n\n\n

1. Introduzione<\/h2>\n\n\n\n

Di recente Anthropic ha illustrato pubblicamente il funzionamento del watermark testuale adottato per i modelli Claude che supportano il nuovo sistema di marcatura. Non vengono inseriti caratteri nascosti e neppure metadati nel testo. Il meccanismo opera durante la generazione. Quando il modello dispone di pi\u00f9 token linguisticamente plausibili, una chiave contribuisce a orientarne la selezione secondo una distribuzione che, su sequenze sufficientemente lunghe, pu\u00f2 essere riconosciuta statisticamente. La soluzione adottata si riconduce alla tecnologia SynthID-Text<\/strong>, sviluppata da Google DeepMind e descritta nel 2024 sulla rivista Nature<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

La portata della novit\u00e0 richiede subito una precisazione. Non ogni testo prodotto con Claude contiene necessariamente il watermark. Anthropic lo applica ai modelli che supportano la funzione e ha previsto un percorso di adeguamento per quelli gi\u00e0 disponibili prima dell\u2019entrata in applicazione degli obblighi europei. Anche la verifica del segnale, almeno per ora, non \u00e8 liberamente accessibile. Il detector \u00e8 reso disponibile in private preview a determinate categorie di soggetti.<\/p>\n\n\n\n

C\u2019\u00e8 poi un limite ancora pi\u00f9 rilevante. Secondo la documentazione dello stesso provider, il rilevamento pu\u00f2 indicare che Claude \u00e8 intervenuto nella generazione o nella successiva elaborazione di un testo. Tale circostanza, tuttavia, non consente di stabilirne l\u2019autorialit\u00e0, n\u00e9 di identificare il titolare di eventuali diritti sul contenuto e, soprattutto, non permette, di per s\u00e9, di ricostruire in quale misura il risultato finale sia riconducibile all\u2019apporto della macchina e in quale, invece, alle successive scelte e rielaborazioni umane.<\/p>\n\n\n\n

2. Una traccia nata per rendere riconoscibile l\u2019IA<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Sul piano giuridico, l\u2019introduzione di meccanismi di watermarking assume particolare rilievo alla luce dell\u2019articolo 50, paragrafo 2, del Regolamento (UE) 2024\/1689. La disposizione impone ai fornitori di sistemi di intelligenza artificiale che generano contenuti sintetici, compresi quelli testuali, di garantire che gli output<\/em> siano marcati in un formato leggibile meccanicamente e rilevabili come artificialmente generati o manipolati. Il legislatore europeo richiede, a tal fine, l\u2019adozione di soluzioni tecniche efficaci, interoperabili, robuste e affidabili, nella misura in cui ci\u00f2 risulti tecnicamente possibile, tenendo conto delle specificit\u00e0 e dei limiti dei diversi tipi di contenuto, dei costi di attuazione e dello stato dell\u2019arte generalmente riconosciuto.<\/p>\n\n\n\n

La norma contempla, tuttavia, anche un\u2019eccezione che assume particolare interesse con specifico riferimento ai contenuti testuali. L\u2019obbligo non trova, infatti, applicazione nei medesimi termini quando il sistema di intelligenza artificiale svolge una funzione assistiva di standard editing<\/em> oppure non modifica sostanzialmente i dati forniti dal deployer<\/em> o la loro semantica. La previsione appare significativa proprio perch\u00e9 introduce una distinzione fondata sull\u2019effettiva incidenza dell\u2019intervento dell\u2019IA sul contenuto originario. Essa mostra, in altri termini, come il legislatore europeo abbia tenuto conto dell\u2019esistenza di forme di intervento dell\u2019intelligenza artificiale che rimangono marginali rispetto al contenuto umano di partenza e che, proprio per tale ragione, non sono assimilabili alla generazione o alla manipolazione sostanziale di un contenuto sintetico.<\/p>\n\n\n\n

In tale quadro si inserisce il Code of Practice on Transparency of AI-Generated Content<\/em>, al quale ha aderito anche Anthropic e che fornisce indicazioni operative ai fini dell\u2019attuazione dell\u2019articolo 50. Il Codice conserva natura volontaria. In particolare, la sua sottoscrizione pu\u00f2 agevolare la dimostrazione della conformit\u00e0 agli obblighi previsti dal Regolamento, ma non si sostituisce a questi ultimi n\u00e9 costituisce, di per s\u00e9, prova definitiva del loro effettivo rispetto.<\/p>\n\n\n\n

Considerato sotto questa prospettiva, il watermark assolve a una funzione ben definita: rendere tecnicamente riconoscibile l\u2019intervento di un sistema di intelligenza artificiale generativa nel processo di produzione del contenuto. La marcatura consente, dunque, di rilevare il coinvolgimento del sistema generativo, senza che da tale circostanza possano automaticamente desumersi ulteriori elementi in ordine all\u2019autorialit\u00e0 o alla titolarit\u00e0 del contenuto prodotto.<\/p>\n\n\n\n

La questione cambia quando quella stessa traccia viene utilizzata per chiedersi non soltanto se l\u2019IA sia intervenuta, ma che cosa sia accaduto al testo dopo la generazione.<\/p>\n\n\n\n

3. L\u2019originalit\u00e0 non si misura contando le modifiche<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

In tale contesto, occorre ricordare che, nel diritto dell\u2019Unione europea, il requisito dell\u2019originalit\u00e0 non dipende dalla quantit\u00e0 di lavoro impiegato nella realizzazione dell\u2019opera, n\u00e9 dalla sua distanza materiale rispetto a un contenuto preesistente.<\/strong> Ci\u00f2 che assume rilievo \u00e8, piuttosto, la riconducibilit\u00e0 del risultato all\u2019apporto creativo dell\u2019autore.<\/strong> Nella sentenza Painer<\/em>, la Corte di giustizia ha infatti collegato la tutela alla possibilit\u00e0 per l\u2019autore di esprimere le proprie capacit\u00e0 creative attraverso l\u2019adozione di scelte libere e creative e di imprimere, in tal modo, al risultato il proprio apporto personale. La successiva giurisprudenza europea ha ulteriormente sviluppato il requisito dell\u2019originalit\u00e0 lungo questa direttrice, consolidando la centralit\u00e0 delle scelte creative riconducibili all\u2019autore.<\/p>\n\n\n\n

La questione assume oggi un significato particolare per i contenuti prodotti con l\u2019assistenza di sistemi generativi. L\u2019esistenza di un intervento umano non basta. Ci\u00f2 che rileva \u00e8 il modo in cui le decisioni dell\u2019autore si riflettono nel risultato che viene presentato come opera.<\/p>\n\n\n\n

Anche il legislatore italiano ha reso esplicito il riferimento all\u2019elemento umano. In particolare, l\u2019articolo 25 della legge 23 settembre 2025, n. 132 ha modificato l\u2019articolo 1 della legge n. 633 del 1941, riferendo la protezione alle opere dell\u2019ingegno umano e comprendendo quelle create con l\u2019ausilio di strumenti di intelligenza artificiale quando costituiscano risultato del lavoro intellettuale dell\u2019autore.<\/p>\n\n\n\n

Un contributo utile per inquadrare il problema \u00e8 offerto da P. Bernt Hugenholtz e Jo\u00e3o Pedro Quintais. Nel loro studio sull\u2019AI-assisted output<\/em>, i due autori distinguono tre momenti del processo creativo, individuati come conception<\/em>, execution<\/em> e redaction<\/em>. Tale distinzione assume rilievo nella misura in cui consente di verificare in quale fase del processo possano effettivamente collocarsi le scelte creative umane. La macchina pu\u00f2, infatti, svolgere una funzione particolarmente intensa nella fase esecutiva, mentre decisioni creative rilevanti possono intervenire tanto nella progettazione del risultato quanto, successivamente, nella selezione, nella modifica e nella finalizzazione degli output.<\/p>\n\n\n\n

La tesi degli autori non autorizza, per\u00f2, a considerare creativa qualsiasi attivit\u00e0 di rielaborazione. Il riferimento rimane alle scelte umane che trovano effettiva espressione nel risultato finale.<\/p>\n\n\n\n

Questo passaggio \u00e8 decisivo anche rispetto al watermark. La variazione del segnale statistico pu\u00f2, infatti, fornire indicazioni circa le trasformazioni intervenute sul testo; da tale circostanza non pu\u00f2 desumersi, di per s\u00e9, la natura creativa delle modifiche apportate.<\/p>\n\n\n\n

4. HOLMES e la possibilit\u00e0 di rendere leggibile la storia dei contenuti<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La questione si inserisce in una linea di ricerca gi\u00e0 sviluppata nell\u2019ambito del progetto HOLMES<\/strong> dell\u2019Universit\u00e0 degli Studi di Cagliari, coordinato scientificamente da Massimo Farina presso il Dipartimento di Ingegneria Elettrica ed Elettronica. In questa cornice<\/strong>, il rapporto tra intelligenza artificiale e diritto d\u2019autore viene esaminato anche attraverso l\u2019individuazione di soluzioni tecnologiche funzionali alla tracciabilit\u00e0 dei contenuti e alla gestione delle condizioni di utilizzazione delle opere.<\/p>\n\n\n\n

Nel contributo Dall\u2019addestramento necessario alla \u201cmalnutrizione\u201d dei modelli. Degenerazione dell\u2019IA e questioni di diritto d\u2019autore<\/em>, il Prof. Farina descrive una delle soluzioni studiate nell\u2019ambito di HOLMES. L\u2019opera digitale pu\u00f2 essere accompagnata da un insieme di metadati leggibili dalla macchina nel quale trovano espressione le condizioni stabilite dal titolare per il suo utilizzo. A questo si affianca un meccanismo destinato alla lettura automatizzata delle licenze.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019impostazione proposta nel saggio \u00e8 riconducibile a una logica di licensing-by-design<\/em>. Le condizioni giuridiche di utilizzo non restano separate dall\u2019oggetto digitale, affidate esclusivamente a dichiarazioni esterne, ma vengono rese tecnicamente conoscibili all\u2019interno dei processi nei quali l\u2019opera pu\u00f2 essere impiegata. Farina collega questa impostazione alla possibilit\u00e0 di costruire una tutela dinamica delle opere destinate, fra l\u2019altro, ai processi di addestramento.<\/p>\n\n\n\n

In \u201cL\u2019arte di non degenerare. Ecosistemi tracciabili dell\u2019IA tra degrado informativo e rischio creativo\u201d,<\/em> l\u2019attenzione si estende alla provenienza dei dati e alla possibilit\u00e0 di documentarne la storia. Content credentials<\/em>, informazioni sui dataset e sui modelli e registrazione delle trasformazioni vengono considerate all\u2019interno di un\u2019architettura diretta a rendere maggiormente verificabile la catena attraverso la quale i contenuti vengono acquisiti, modificati e riutilizzati.<\/p>\n\n\n\n

Questi lavori non sostengono che una traccia tecnica possa, di per s\u00e9, dimostrare l\u2019esistenza della creativit\u00e0 umana. Attribuire loro una simile conclusione significherebbe andare oltre quanto effettivamente affermato.<\/p>\n\n\n\n

Il collegamento con il watermark testuale si colloca su un piano diverso e costituisce l\u2019ipotesi sviluppata in questa sede. Pi\u00f9 precisamente HOLMES guarda soprattutto alla storia dell\u2019opera che entra nel sistema e alle condizioni giuridiche che devono accompagnarne l\u2019utilizzazione. Il watermark applicato all\u2019output permette per converso di osservare una traccia lasciata dal sistema generativo nel contenuto prodotto. Muovono da presupposti differenti, ma condividono un elemento metodologico rilevante. Entrambi mirano a trasformare una parte della storia tecnologica del contenuto in un\u2019informazione che possa essere letta, conservata e successivamente verificata.<\/p>\n\n\n\n

Questa convergenza merita attenzione anche sul terreno probatorio.<\/p>\n\n\n\n

5. Quando il watermark si attenua<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Sul piano operativo,<\/strong> Anthropic riconosce che modifiche di lieve entit\u00e0 possono lasciare rilevabile il watermark, mentre una riscrittura pi\u00f9 estesa pu\u00f2 attenuarne il segnale sino a renderlo difficilmente identificabile. A conferma di questa dinamica,<\/strong> la letteratura tecnica relativa a SynthID-Text evidenzia un comportamento analogo. Il sistema conserva una certa capacit\u00e0 di rilevazione a seguito di trasformazioni circoscritte, mentre la sua efficacia tende progressivamente a ridursi in presenza di riscritture pi\u00f9 profonde e di alcune forme di traduzione.<\/p>\n\n\n\n

Sarebbe per\u00f2 scorretto trasformare questo dato in una misura indiretta della creativit\u00e0.<\/p>\n\n\n\n

La cautela appare ancor pi\u00f9 necessaria ove si considerino le diverse modalit\u00e0 attraverso le quali il testo pu\u00f2 essere successivamente rielaborato. Un testo pu\u00f2, infatti, essere profondamente riscritto da un altro sistema generativo: in tal caso, il watermark originario potrebbe scomparire senza che sia intervenuta alcuna nuova attivit\u00e0 creativa umana. Specularmente, una persona pu\u00f2 apportare modifiche limitate, lasciando ancora rilevabile gran parte del segnale. Ne consegue che la rilevanza giuridica di tali modifiche dipender\u00e0 dalla loro qualit\u00e0 e dal modo in cui esse si riflettono nella forma finale dell\u2019opera, e non dalla quantit\u00e0 di watermark residua. All\u2019opposto, la tenuta quasi integrale del segnale statistico non esclude a priori l\u2019originalit\u00e0: un innesto umano quantitativamente minimale (quale la sostituzione di un singolo lemma decisivo, una specifica alterazione metrica o una singolare disposizione sintattica) pu\u00f2 risultare invisibile al detector<\/em>, ci\u00f2 nonostante imprimere al testo il tocco personale richiesto dalla giurisprudenza Painer<\/em>, confermando come il watermark misuri la stabilit\u00e0 computazionale della sequenza e non la portata autoriale della scelta.<\/p>\n\n\n\n

Analoghe cautele si impongono nell\u2019interpretazione dell\u2019assenza del segnale, alla quale non pu\u00f2 essere attribuito un significato univoco. Essa pu\u00f2, infatti, dipendere da una successiva rielaborazione del contenuto, dalla brevit\u00e0 del testo, dalla natura della trasformazione subita oppure, ancora, dalla circostanza che il modello utilizzato non applicasse quella specifica tecnica di marcatura.<\/p>\n\n\n\n

Il watermark pu\u00f2 conservare una funzione pi\u00f9 circoscritta.<\/p>\n\n\n\n

Qualora l\u2019output originario sia disponibile e possa essere posto a confronto con versioni intermedie, cronologie delle revisioni, prompt, log o ulteriori elementi documentali, la persistenza o la progressiva attenuazione del segnale pu\u00f2 concorrere alla ricostruzione della storia evolutiva del documento e delle trasformazioni cui esso \u00e8 stato sottoposto. Ci\u00f2 che tale analisi consente di osservare non \u00e8, dunque, la sussistenza di un apporto creativo, bens\u00ec la relazione materiale intercorrente tra una determinata sequenza generata dal sistema e le successive modificazioni che ne hanno determinato la configurazione finale.<\/p>\n\n\n\n

Sotto il profilo della digital forensics<\/em>, un simile impiego solleva, peraltro, ulteriori questioni di carattere metodologico e probatorio. Il detector restituisce, infatti, risultati di natura probabilistica, la cui interpretazione richiede particolare cautela. A ci\u00f2 si aggiunge che il funzionamento del sistema dipende da una chiave detenuta dal provider e che, allo stato attuale, lo strumento di rilevazione di Anthropic non risulta accessibile al pubblico in condizioni tali da consentirne una piena e autonoma verifica da parte di soggetti indipendenti.<\/p>\n\n\n\n

Ne discende che un eventuale impiego del watermark in sede probatoria non potrebbe esaurirsi nella mera attestazione della presenza o dell\u2019assenza del segnale. Sarebbe, infatti, necessario disporre di elementi idonei a ricostruire il metodo utilizzato, la versione del detector impiegata, le condizioni nelle quali l\u2019analisi \u00e8 stata condotta e l\u2019integrit\u00e0 del testo sottoposto a verifica. Parimenti, dovrebbe essere assicurata la possibilit\u00e0 di sottoporre a vaglio critico l\u2019affidabilit\u00e0 del risultato, anche mediante l\u2019esame delle possibili cause alternative suscettibili di aver determinato la presenza, l\u2019attenuazione o l\u2019assenza del segnale.<\/p>\n\n\n\n

Alla luce delle considerazioni che precedono, il watermark presenta potenzialit\u00e0 che trascendono la finalit\u00e0 immediata per la quale \u00e8 stato introdotto. Una tecnologia concepita per rendere riconoscibile l\u2019intervento dell\u2019intelligenza artificiale pu\u00f2, infatti, generare una traccia suscettibile di assumere una funzione ulteriore, concorrendo alla ricostruzione del percorso evolutivo che conduce dall\u2019output originariamente generato alla configurazione finale del testo.<\/p>\n\n\n\n

La traccia documenta, nondimeno, un fatto di natura tecnica, la cui qualificazione sul piano giuridico costituisce un momento logicamente successivo e distinto.<\/p>\n\n\n\n

La possibilit\u00e0 di accertare che un testo si sia progressivamente discostato dall\u2019output originario pu\u00f2 concorrere alla ricostruzione della sua storia evolutiva, senza che da tale circostanza possa desumersi che lo scostamento sia riconducibile a scelte creative umane, n\u00e9, a maggior ragione, che queste ultime raggiungano la soglia di originalit\u00e0 richiesta ai fini della tutela autoriale.<\/p>\n\n\n\n

\u00c8 proprio in questa distinzione che pu\u00f2 individuarsi il confine di maggiore interesse sul piano giuridico. Rendere osservabile il processo di formazione del contenuto non equivale ad automatizzarne la qualificazione giuridica. Il watermark pu\u00f2 concorrere al quadro probatorio, fornendo un ulteriore elemento suscettibile di valutazione, mentre l\u2019accertamento dell\u2019autorialit\u00e0 continua a richiedere la ricostruzione concreta delle scelte umane che hanno trovato espressione nella forma finale dell\u2019opera.<\/p>\n\n\n\n

Fonti e riferimenti essenziali<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    \n
  • Regolamento (UE) 2024\/1689 del Parlamento europeo e del Consiglio, 13 giugno 2024, in particolare art. 50, par. 2 e considerando 133.<\/strong><\/li>\n\n\n\n
  • Commissione europea, Code of Practice on Transparency of AI-Generated Content, versione finale, 10 giugno 2026; Commission Opinion on the assessment of the Code, 9 luglio 2026.<\/strong><\/li>\n\n\n\n
  • Anthropic, How Claude\u2019s text watermark works<\/em>, 14 agosto 2026, aggiornato 1 settembre 2026;<\/strong> Anthropic, How Claude marks AI-generated content<\/em>, documentazione tecnica aggiornata a settembre 2026.<\/strong><\/li>\n\n\n\n
  • S. Dathathri et al., Scalable watermarking for identifying large language model outputs<\/em>,<\/strong> Nature, 634 (2024), pp. 818\u2013823, DOI 10.1038\/s41586-024-08025-4.<\/strong><\/li>\n\n\n\n
  • Corte di giustizia dell\u2019Unione europea, 1 dicembre 2011,<\/strong> C-145\/10, Eva-Maria Painer, ECLI:EU:C:2011:798.<\/strong><\/li>\n\n\n\n
  • P.B. Hugenholtz, J.P. Quintais, Copyright and Artificial Creation: Does EU Copyright Law Protect AI-Assisted Output?<\/em>,<\/strong> IIC \u2013 International Review of Intellectual Property and Competition Law, 52 (2021), pp. 1190\u20131216, DOI 10.1007\/s40319-021-01115-0.<\/strong><\/li>\n\n\n\n
  • Legge 23 settembre 2025, n. 132, Disposizioni e deleghe al Governo in materia di intelligenza artificiale<\/em>, art. 25, in vigore dal 10 ottobre 2025.<\/strong><\/li>\n\n\n\n
  • M. Farina, Degenerazione e rischio creativo dell\u2019Intelligenza Artificiale \u201cforte\u201d: forme di prevenzione e tutela complementare<\/em>,<\/strong> L\u2019Ircocervo, 23, n. 1 (2024), pp. 122\u2013138.<\/strong><\/li>\n\n\n\n
  • M. Farina, Dall\u2019addestramento necessario alla \u201cmalnutrizione\u201d dei modelli: degenerazione dell\u2019IA e questioni di diritto d\u2019autore<\/em>, in<\/strong> Conferenza GARR 2025 \u2013 Frontiere Digitali, Selected Papers, 2025, pp. 69\u201374, DOI 10.26314\/GARR-Conf25-proceedings-12.<\/strong><\/li>\n\n\n\n
  • M. Farina, L\u2019arte di non degenerare: ecosistemi tracciabili dell\u2019IA tra degrado informativo e rischio creativo<\/em>, in M.N. Campagnoli, P. Marra (a cura di),<\/strong> Intelligenza artificiale e metamorfosi del diritto, Cacucci, 2026, pp. 33\u201358, ISBN 979-12-5965-605-6.<\/strong><\/li>\n\n\n\n
  • M. Farina, Macchine che creano, diritti che vacillano. Ontologia giuridica della creativit\u00e0 artificiale<\/em>, Editoriale Scientifica, 2026, ISBN 979-12-235-0517-5.<\/strong><\/li>\n\n\n\n
  • Universit\u00e0 degli Studi di Cagliari \u2013 Progetto HOLMES, Harmonizing Ownership and Legal Measures for Ethical AI Systems<\/em>.<\/strong> Il sito istituzionale identifica il progetto come linea interdisciplinare coordinata da Massimo Farina e dedicata, fra l\u2019altro, a IA, diritto d\u2019autore e rapporti tra creativit\u00e0 umana e artificiale.
    <\/strong><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    Di Floriana Murrali<\/strong>
    Borsista di ricerca in Informatica Giuridica e Cultore della Materia in \u00abInformatica giuridica\u00bb e \u00abComputer Law\u00bb (Corsi di Laurea Magistrale in \u00abIngegneria delle Tecnologie per Internet\u00bb, presso l\u2019Universit\u00e0 degli Studi di Cagliari \u2013 DIEE.\u00a0Avvocato civilista e consulente in materia di diritto delle nuove tecnologie.<\/em><\/p>\n\n\n\n

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