PRESENTAZIONE

La proprietà intellettuale ha assunto un rilievo centrale nell'economia dei dati e, in particolare, nell'innovazione algoritmica. Questo insegnamento analizza le norme e le soluzioni contrattuali della proprietà intellettuale (diritto d'autore, brevetto per invenzioni, segreto industriale) oltre a quelle che riguardano in senso più ampio altri profili dell'immateriale (dati personali e non personali). La materia è trattata nella specifica prospettiva dei processi innovativi realizzati attraverso l'uso di risorse algoritmiche e comprende pertanto anche le regole che direttamente o indirettamente si rivolgono all'utilizzo dei sistemi di intelligenza artificiale. L'insegnamento è tenuto interamente in lingua inglese

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

L’obbiettivo dell'insegnamento è (i) fornire la conoscenza degli strumenti di tutela e gestione delle risorse immateriali quali il segreto industriale, il diritto d’autore, il brevetto per invenzione, le banche dati, la disciplina dei dati personali; (ii) formare lo studente all’utilizzo di tali strumenti (e dei rispettivi assetti contrattuali) nell’ambito delle strategie d’impresa; (iii) contestualizzare tali conoscenze nella prospettiva dell’economia dei dati e dell’innovazione algoritmica.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

Obiettivi formativi

Rientrano fra gli obiettivi formativi del presente insegnamento:

- l'acquisizione della conoscenza specialistica delle materie trattate con riferimento alla disciplina nazionale ed europea,

- l'acquisizione di competenze teorico pratiche relative agli assetti contrattuali che le imprese possono adottare nella gestione dell'immateriale e delle risorse algoritmiche,

- l'acquisizione di competenze espositive e dialettiche negli ambiti giuridici trattati.

Risultati di apprendimento attesi

Al termine del processo di apprendimento, il discente sarà in grado di:

- riconoscere e analizzare i regimi di appartenenza e circolazione dei beni immateriali, ivi inclusi i dati personali, con particolare riferimento all'utilizzazione di tali beni attraverso strumenti algoritmici,

-  distinguere le forme negoziali a disposizione dell'autonomia privata destinate alla valorizzazione del valore computazionale presente nelle risorse immateriali,

-  scegliere le forme di protezione giuridica e le forme contrattuali più adatte a realizzare le strategie manageriali di valorizzazione delle risorse immateriali,

-  pianificare o affinare un modello di business negli aspetti connessi alla tutela e allo sfruttamento delle risorse immateriali.

L'apprendimento di quanto sopra è di tipo avanzato in quanto comporta l'acquisizione di conoscenze specialistiche non limitate alla mera descrizione delle regole giuridiche rilevanti ma all'utilizzo dinamico di queste ultime ai fini della migliore gestione dell'impresa innovativa.  

PREREQUISITI

Si richiede una conoscenza base della lingua inglese. Gli studenti sono vivamente incoraggiati a non considerare la lingua straniera in cui è tenuto l'insegnamento come un possibile ostacolo ma piuttosto come un'opportunità di acquisizione di strumenti linguistici essenziali nell'ambito dell'economia globale dei dati.

MODALITA' DIDATTICHE

Le lezioni saranno frontali. Saranno svolte esercitazioni con lavori tipicamente in piccoli gruppi nel corso delle quali verrà richiesto agli studenti di risolvere casi o rispondere a quesiti giuridici o individuare la migliore forma giuridica per realizzare un modello di business o ancora immaginare un modello di business sulla base dei vincoli giuridici esistenti in un determinato ambito.

Nelle lezioni frontali sarà stimolata la più ampia partecipazione degli studenti attraverso un metodo interattivo e dialettico.

Si consigliano gli studenti che hanno regolarmente depositato una certificazione di disabilità, di DSA o di altri bisogni educativi speciali di contattare sia la referente Prof.ssa Serena Scotto (scotto@economia.unige.it) sia il docente [o la docente] all’inizio delle lezioni dell'insegnamento, per concordare modalità didattiche e d’esame che, nel rispetto degli obiettivi dell’insegnamento, tengano conto delle modalità di apprendimento individuali e forniscano idonei strumenti compensativi.

PROGRAMMA/CONTENUTO

Introduzione alla disciplina dell'immateriale nell'era algoritmica

Il diritto d'autore nei settori tradizionali

La tutela del software

La tutela delle banche dati

Il diritto d'autore e l'intelligenza artificiale

Il brevetto per invenzione

Le invenzioni nei settori chimici e biotecnologici

Invenzioni e algoritmi

Il segreto industriale

La disciplina dei dati personali

I contratti di circolazione e aggregazione di beni immateriali

I contratti per lo sfruttamento di risorse algoritmiche

TESTI/BIBLIOGRAFIA

Per i frequentanti saranno richiesti:

1. gli appunti delle lezioni;

2. il testo "Lineamenti di diritto industriale", CEDAM, 2024, limitatamente alle parti da pagina 373 a 411, da pagina 421 a 459, da pagina 471 a 484, da pagina 497 a 610;

3. un articolo a scelta tra

• Robert Merges, A New Dynamism in the Public Domain, disponibile al link https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=558751,
• Robert Merges, Merges From Medieval Guilds to Open Source Software: Informal Norms, Appropriability Institutions, and Innovation, disponibile al link https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=661543,
• Pamela Samuelson, Suzanne Scotchmer, The Law & Economics of Revrse Enrgineering disponibile al link https://people.ischool.berkeley.edu/~pam/papers/l&e%20reveng3.pdf,
• Andrea Ottolia, Il governo dell'algoritmo, in AIDA 2022, pag. 301 ss.

Per i non frequentanti:

1. il testo "Lineamenti di diritto industriale", CEDAM, 2024, limitatamente alle parti da pagina 373 a 411, da pagina 421 a 459, da pagina 471 a 484, da pagina 497 a 610;

2. i seguenti articoli:

• Robert Merges, A New Dynamism in the Public Domain, disponibile al link https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=558751,
• Pamela Samuelson, Suzanne Scotchmer, The Law & Economics of Revrse Enrgineering disponibile al link https://people.ischool.berkeley.edu/~pam/papers/l&e%20reveng3.pdf,
• Andrea Ottolia, Il governo dell'algoritmo, in AIDA 2022, pag. 301 ss.

3. Andrea Ottolia, Big Data e innovazione computazionale, pagine da 43 a 90, da 143 a 152, da 221 a 295, disponibile sul sito www.andreaottolia.it.

DOCENTI E COMMISSIONI

Commissione d'esame

ANDREA OTTOLIA (Presidente)

RAFFAELE FRANCESCO ALESSANDRO SERVANZI

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

Le lezioni si svolgono nel I semestre secondo il calendario e lorario definito dal Dipartimento di Economia. L'orario di lezione e le aule sono disponibili in EasyAcademy.

Orari delle lezioni

L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

Gli esami saranno tenuti esclusivamente in forma orale e in lingua inglese.

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

Metodo di esame

L'accertamento delle conoscenze e delle competenze acquisite avverrà nei seguenti modi:

- domande puntuali su regole giuridiche o comunque derivanti dalla prassi,

- risoluzione di problemi pratici relativi a controversie o assetti contrattuali.

Il metodo di esame valorizza la capacità argomentativa e la proprietà di linguaggio attraverso un metodo dialettico.

Criteri di valutazione

La votazione verrà attribuita tenendo conto sia della conoscenza delle diverse nozioni comprese nel programma sia della dimostrata capacità di giustificare e argomentare il rapporto fra norme giuridiche e scelte operative. 

Calendario appelli