Algoritmi e dati personali: quali garanzie prevede il GDPR per gli utenti
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Il digital learning produce quantità crescenti di dati educativi, trasformando studenti, scuole e università in nodi di una nuova economia informativa. Tra AI, learning analytics e piattaforme, emergono opportunità di personalizzazione ma anche interrogativi su governance, proprietà, profilazione e controllo
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Nel risk engineering property l’intuizione dell’esperto resta centrale, ma può essere resa più robusta da strumenti di intelligenza artificiale usati come supporto critico. Il valore degli LLM non è decidere, ma aiutare a verificare ipotesi, scenari e ragionamenti complessi
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Il GDPR limita la profilazione interamente automatizzata e le decisioni prese dagli algoritmi. Contratto, consenso e autorizzazione normativa non bastano da soli: servono trasparenza, controllo umano e garanzie effettive per tutelare i diritti fondamentali degli utenti
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