According to the A.I. Act, predictive justice might be a concrete hypothesis. Thus, the thesis focuses on the principle(s) of fair trial in order to examine the general condition of the italian criminal trial. Therefore, the constitutional lens seems to be the best solution to avoid any dystopian scenario.

Lo studio si propone di vagliare la sostenibilità costituzionale degli algoritmi predittivi nel sistema processuale penale italiano. I margini lasciati dall'A.I. Act impongono una riflessione costituzionalmente orientata, in grado di sondare altresì lo stato di salute del processo penale. Lo studio tradisce il serpeggiare di una tirannia dell'efficienza che - incontrollata - rischia di andare a detrimento delle fondamentali strutture garantistiche che debbono informare l'accertamento penale.

La Costituzione come limite all'algocrazia nel processo penale

MASTROMARCO, GIUSEPPE
2025

Abstract

According to the A.I. Act, predictive justice might be a concrete hypothesis. Thus, the thesis focuses on the principle(s) of fair trial in order to examine the general condition of the italian criminal trial. Therefore, the constitutional lens seems to be the best solution to avoid any dystopian scenario.
11-apr-2025
Italiano
Lo studio si propone di vagliare la sostenibilità costituzionale degli algoritmi predittivi nel sistema processuale penale italiano. I margini lasciati dall'A.I. Act impongono una riflessione costituzionalmente orientata, in grado di sondare altresì lo stato di salute del processo penale. Lo studio tradisce il serpeggiare di una tirannia dell'efficienza che - incontrollata - rischia di andare a detrimento delle fondamentali strutture garantistiche che debbono informare l'accertamento penale.
algoritmi predittivi; Costituzione; processo penale; A.I. Act
TORRE, Alessandro
COLAMUSSI, Marilena
RODIO, Raffaele Guido
Università degli studi di Bari
File in questo prodotto:
File Dimensione Formato  
Tesiphd.pdf

accesso aperto

Dimensione 1.87 MB
Formato Adobe PDF
1.87 MB Adobe PDF Visualizza/Apri
Tesiphd_1.pdf

accesso aperto

Dimensione 1.87 MB
Formato Adobe PDF
1.87 MB Adobe PDF Visualizza/Apri

I documenti in UNITESI sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14242/218026
Il codice NBN di questa tesi è URN:NBN:IT:UNIBA-218026