Donne, dati e algoritmi

Prefazione, di Guido Scorza  

Parte I - La protezione del genere e dell’identità di genere come dato sensibile: panoramica in  Europa e nei Paesi extra UE

1. Genere e identità di genere nelle sentenze delle Corti europee  
di Benedetta Pinna e Anna Paola Lenzi
1. Il quadro di riferimento  
2. Genere e identità di genere nelle sentenze delle Corti europee
3. Conclusioni 

2. Genere e identità di genere negli Stati Uniti d’America  
di Selina Zipponi e Irene Pozzi
1. Il quadro normativo e la tutela dei dati “sensibili” 
2. I dati relativi al genere e all’identità di genere  
3. Possibili evoluzioni a seguito degli executive orders emanati dall’amministrazione Trump 

3. Genere e identità di genere nei Paesi asiatici  
di Valentina Zecchi e Giulia Zappaterra
1. Introduzione  
2. Genere e identità nei Paesi asiatici: alcuni esempi 
3. Conclusioni 

4. Genere e identità di genere nei Paesi latino-americani  
di Elisabetta Nunziante e Matilde Mairena Martìn
1. Introduzione e metodologia 
2. La protezione del dato comune e del dato sensibile nella regione latino americana 
3. La tutela dell’identità di genere come dato sensibile  
4. La tutela indiretta del genere  
5. L’interpretazione assiologica del dato sensibile: pro e contro di un approccio flessibile 
6. Conclusioni 

5. Genere e identità di genere nei Paesi africani 
di Giulia Mariuz e Cecilia Canova
1. Introduzione  
2. Inquadramento: il GDPR e le normative “regionali” africane  
3. Genere e orientamento sessuale: uno sguardo alle leggi africane  
4. Le conseguenze di un approccio frammentato  
5. Conclusioni 

6. Genere e identità di genere nei Paesi arabi 
di Ruanne Hanafy e Nicolò Maria Salvi
1. Sul genere e sull’identità di genere come dati “sensibili”  
2. Oltre le concezioni occidentali della privacy – Genere, identità e riservatezza nel mondo arabo  
3. La crescente vulnerabilità delle donne e della loro privacy  
4. Il quadro normativo  
5. Le tensioni tra quadro giuridico e contesto culturale  
6. Conclusioni 

Parte II - Discriminazioni di genere e intelligenza artificiale

7. Impatti dell’intelligenza artificiale nel mondo di oggi 
di Siobhan Mac Mahon
1. La nozione e l’origine dell’intelligenza artificiale 
2. L’avvento dell’AI generativa e dell’Agentic AI 
3. Prospettive future 

8. I possibili bias dell’intelligenza artificiale. Discriminazione diretta e indiretta
di Alberto Bettiol
1. Bias algoritmici e disuguaglianze di genere  
2. Discriminazione diretta e indiretta nell’uso dell’IA 
3. Ambiti applicativi ad alto rischio per le donne  
4. Diritti fondamentali, uguaglianza di genere e sistemi algoritmici  
5. Il quadro normativo europeo: diritto antidiscriminatorio, RGPD e Legge sull’IA 
6. Governance, accountability e strumenti di mitigazione  
7. Ruolo delle imprese, delle pubbliche amministrazioni e dei professionisti  

9. La discriminazione nella selezione e gestione del personale e l’impatto dell’intelligenza artificiale  
di Roberta Occorso
1. Algoritmo, HR e donne, chi fa cosa? 
2. Quando l’AI assume: il rischio di replicare il passato e l’urgenza della diversità femminile, ovvero il recruiting algoritmico  
3. Tra dati e stereotipi: il futuro della performance delle donne in azienda  
4. Quando il talento femminile incontra l’AI: predizione, equità e rischio invisibile  
5. Conclusioni: sedersi al tavolo digitale: donne, HR e futuro equo  

10. Le discriminazioni negli studi clinici e in sanità, la medicina di genere e il possibile impatto dell’intelligenza artificiale  
di Cecilia Lugato e Silvia Melchionna
1. Le discriminazioni negli studi clinici e in sanità: evoluzione storica e scenari attuali  
2. La centralità della medicina di genere nelle sperimentazioni cliniche e nell’ambito sanitario 
3. Gli impatti dell’intelligenza artificiale anche alla luce della disciplina sulla protezione dei dati personali 

11. La discriminazione nell’accesso al credito e agli investimenti e l’impatto dell’intelligenza artificiale  
di Tania Orrù
1. Introduzione – Denaro, autonomia, potere decisionale  
2. Breve excursus storico – Esclusione economica e controllo del denaro 
3. Un divario che nasce presto: la gender financial literacy gap 
4. Le forme contemporanee di discriminazione nell’accesso al credito e agli investimenti 
5. L’intelligenza artificiale come amplificatore di bias economici. Le discriminazioni per proxy  
6. Data Feminism: una metodologia per progettare modelli più equi 
7. Legislazioni mondiali a confronto: il ruolo del diritto nella parità economica  
8. Educazione finanziaria e prevenzione dei bias futuri 
9. Conclusioni – Da neutralità apparente a equità sostanziale  

12. Le tutele e mitigazioni per una intelligenza artificiale inclusiva  
di Serena Sensini e Federico Vota
1. Introduzione  
2. Tecniche di mitigazione dei bias (suddivise per fase del ciclo di vita AI)   
3. Governance, monitoraggio e audit dei sistemi di AI  
4. Applicazioni e casi di studio di AI inclusiva  
5. Conclusioni 

13. Possibili usi dell’intelligenza artificiale per ridurre la violenza di genere. Spunti di riflessione a partire dal caso VioGén  
di Elisabetta Stringhi
1. Introduzione: approcci e strumenti predittivi a confronto per il contrasto
della violenza di genere  
2. Il caso spagnolo: l’adozione del sistema “VioGén”  
3. L’uso dei sistemi predittivi della violenza di genere nel diritto eurounionale: tra contrasto alla violenza di genere, protezione dei dati personali e regolazione dell’IA  
4. Conclusioni 

Parte III - Vulnerabilità, app per il monitoraggio del ciclo mestruale e revenge porn

14. Vulnerabilità di genere nella protezione dei dati: quadro teorico e istituzionale  
di Kate Francis e Laura Senatore
1. Introduzione  
2. Vulnerabilità: definizione, vulnerabilità stratificata e vulnerabilità digitale 
3. Vulnerabilità nel GDPR, genere e cecità normativa   
4. Violenza contro le donne facilitata dalla tecnologia 
5. Il ruolo delle autorità europee   
6. Conclusione  

15. Vulnerabilità e valutazione del rischio tra GDPR e AI Act: strumenti di governance e applicazioni pratiche  
di Laura Senatore e Kate Francis
1. Introduzione: dalla vulnerabilità alla gestione del rischio  
2. Vulnerabilità, DPIA e risk-based approach nel GDPR 
3. Strumenti dell’AI Act, qualità dei dati e rapporto con la DPIA  
4. Dalla teoria alla pratica: il recruiting automatizzato e bias di genere nel caso Amazon 
5. Conclusioni 

16. Le app per il monitoraggio del ciclo mestruale e i pericoli per la privacy 
di Michela Massimi
1. Il contesto FemTech 
2. Il quadro normativo: GDPR e dati particolari 
3. I rischi per la privacy delle donne 
4. Le criticità del consenso come unica tutela 
5. Prospettive e soluzioni

17. Il “revenge porn” e le tutele del Garante Privacy  
di Giuseppe Vaciago e Nicole Monte
1. Introduzione: il fenomeno della pornografia non-consensuale come violazione della privacy e della dignità digitale  
2. Inquadramento normativo della pornografia non-consensuale 
3. La dimensione privacy del c.d. revenge porn 
4. I poteri e gli interventi del Garante per la protezione dei dati personali 
5. Gli strumenti di tutela offerti dal Garante Privacy  
6. Il coordinamento tra tutela penale e tutela amministrativa  
7. Profili critici e prospettive evolutive 
8. Conclusioni: verso una tutela integrata della vittima  

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