Master in Intelligenza Artificiale per imprese, professionisti e avvocati - II edizione

I sessione: 3 ottobre, 14.30 - 17.30
Docente: Claudio Gionti

Introduzione all’AI generativa e ai modelli linguistici

• Cos’è l’AI generativa: Breve definizione di AI generativa come quella in grado di creare nuovi contenuti (testi, immagini, ecc.), distinguendola da altre forme di AI.  Casi d’uso reali dell’utilizzo dell’AI generativa nel settore legale.

• Come “pensa” l’Intelligenza Artificiale: Spiegazione semplificata di come l’AI apprende dai dati attraverso processi statistici e reti neurali. L’AI non “pensa” come un umano, ma elabora informazioni basandosi su modelli matematici e algoritmi. Accenno al tema dei bias.

• Dietro le quinte di ChatGPT: Descrizione dell’architettura di base di ChatGPT (modello transformer) e del processo di addestramento. Spiegazione di come genera risposte basandosi su previsioni statistiche ed introduzione al concetto di “allucinazioni”.

• Attività laboratoriale – Panoramica dei principali tool di AI generativa.

II sessione: 10 ottobre, 14.30 - 17.30
Docente: Claudio Gionti

Agenti AI nel settore legale

• Cosa sono gli AI Agent: Differenza tra LLM tradizionali e agenti AI autonomi. Evoluzione degli agenti e perché sono rilevanti nel settore legale: continuità, autonomia, multi-step execution.

• Flussi di lavoro legali che possono essere automatizzati: Lettura e sintesi automatica di contratti. Drafting di documenti e lettere standardizzate. Analisi e confronto normativo automatizzato. Organizzazione documentale e ricerca giurisprudenziale autonoma. Generazione di risposte a quesiti legali frequenti.

• Come funziona un AI Agent: Architettura concettuale, task planner, esecutore, memoria, interfacce. Come l’agente prende decisioni: prompt, obiettivi, strumenti, vincoli. Agenti single-task vs multi-agente collaborativi.

• Esempi di AI Agent nel settore legale.

• Attività laboratoriale – Progetta il tuo Legal AI Agent: I partecipanti, divisi in gruppi, simuleranno la progettazione di un agente AI: Identificazione del problema da risolvere, definizione del perimetro d’azione dell’agente, ruoli dell’umano e dell’AI, regole e controlli, KPIs di performance e rischio.

III sessione: 17 ottobre, 14.30 - 17.30
Docente: Claudio Gionti

AI nel settore legale: rischi, limiti e responsabilità

• Il problema della spiegabilità e dell’auditabilità nei sistemi black-box.

• Rischi sistemici: bias, allucinazioni, overfitting legale: i sistemi AI possono riprodurre e amplificare distorsioni presenti nei dati (bias), generare contenuti falsi con alta credibilità (allucinazioni) o adattarsi troppo rigidamente a specifici contesti giuridici perdendo generalizzabilità (overfitting legale). Questi rischi minano l’affidabilità degli strumenti AI nella pratica legale e richiedono approcci preventivi e correttivi.

• Gestione del rischio e responsabilità dei sistemi AI condivisa tra produttori, utenti, legali: Quando un sistema AI viene adottato in ambito legale, la responsabilità non ricade su un singolo attore: coinvolge il fornitore tecnologico, il professionista che lo utilizza e l’organizzazione che ne promuove l’adozione.

• Attività laboratoriale – Progetta il tuo Legal AI Agent: Quando un sistema AI sbaglia, chi ne risponde? Per trasformare la riflessione in esperienza concreta, il modulo si conclude con un processo simulato in aula ispirato al format The Jury Experience. I partecipanti interpreteranno i ruoli di accusa, difesa, giudice, esperti tecnici e giuria in un caso di incidente causato da un veicolo autonomo.

IV sessione: 24 ottobre, 14.30 - 17.30
Docente: Claudio Gionti

Workshop: Progetta il tuo AI Legal Toolkit
Simulazione pratica di integrazione AI nei workflow legali

• Applicazione pratica delle conoscenze acquisite nei moduli precedenti attraverso un’esperienza pratica e strategica su come integrare l’AI nei flussi di lavoro di uno studio legale o di un ufficio legale aziendale, simulando la realizzazione di un progetto AI interno.

• Ogni gruppo progetterà un’iniziativa AI personalizzata utilizzando l’originale “AI Legal Integration Canvas” (formato stampabile o digitale), partendo dall’analisi dei flussi di lavoro e arrivando alla definizione di strumenti, processi e policy.

• Fasi operative del workshop: mappatura delle attività legali più adatte all’integrazione AI, identificazione delle abilità AI utili e del tipo di supporto necessario, selezione dei tool più adatti, progettazione di un workflow legale con AI integrata, piano di adozione - attraverso formazione, coinvolgimento del team e  gestione del cambiamento , policy e governance - attraverso la definizione di regole interne per l’uso responsabile dell’AI.

• Output finale: presentazione del progetto da parte di ogni gruppo (pitch di 5 minuti). Discussione e feedback con il docente.

V sessione: 31 ottobre, 14.30 - 17.30 
Docente: Giovanna Panucci

Il Prompt Design: come interagire con i tool di AI generativa

• Concetto di prompt: Definizione del “prompt” come istruzione o input testuale fornito a un modello di intelligenza artificiale generativa. Si evidenzia come il prompt costituisca il fondamento dell’interazione con tali sistemi, determinando la natura e la qualità della risposta generata.

• Rilevanza del prompt: Illustrazione della fondamentale importanza di un prompt ben formulato per
ottenere risultati pertinenti e accurati dall’AI generativa. Si sottolinea come la precisione, la chiarezza e la specificità del prompt influenzino significativamente l’efficacia dell’interazione.

• Ingegneria del prompt (Prompt Engineering): Introduzione all’ingegneria del prompt come disciplina volta a definire metodologie e tecniche per la creazione di prompt efficaci. Si presenta come un’attività essenziale per massimizzare il potenziale degli strumenti di AI generativa, in quanto consente di ottenere output più coerenti e in linea con le esigenze specifiche dell’utente.

• Tecniche base ⏤ framework per la creazione di prompt orientati agli obiettivi: Presentazione di framework e tecniche di base per la formulazione di prompt efficaci, in base agli obiettivi desiderati. Saranno illustrati approcci strutturati per la definizione del task, l’indicazione del formato e dello stile di output desiderato, e la fornitura di contesto per guidare il modello nella generazione della risposta.

• Tecniche avanzate di Prompt Design: Descrizione di tecniche più sofisticate per la creazione di prompt, che includono l’uso di esempi, l’introduzione di vincoli, la specificazione di ruoli e la decomposizione di task complessi in sotto-compiti più semplici. Si enfatizza come tali tecniche permettano di ottenere risultati più accurati e sofisticati.

• Gestione delle allucinazioni nell’AI generativa: Analisi del fenomeno delle “allucinazioni” nei modelli di AI generativa, ovvero la tendenza dei modelli a produrre risposte plausibili ma non corrispondenti a realtà o prive di fondamento. Saranno illustrate strategie per identificare, prevenire e gestire tali errori, al fine di garantire l’affidabilità e la correttezza delle informazioni generate.

VI sessione: 7 novembre, 14.30 - 17.30
Docente: Giovanna Panucci

Legal Prompting, tool AI e applicazioni pratiche

• Esempi di prompt specifici per il settore legale: Presentazione di una serie di prompt specificamente formulati per le esigenze del settore legale. Questi esempi includeranno prompt per la redazione di documenti legali (es. contratti, pareri, memorie), la ricerca di giurisprudenza e dottrina, l’analisi di testi legislativi e la sintesi di documenti complessi. L’obiettivo è dimostrare come un’adeguata formulazione del prompt possa generare risultati pertinenti e di alta qualità per i professionisti del diritto.

• I migliori Tool AI per il settore legale: Panoramica dei principali strumenti di intelligenza artificiale (AI) disponibili sul mercato, che si sono dimostrati particolarmente efficaci nel contesto legale. Questa sezione si concentrerà sull’analisi delle caratteristiche distintive di ciascun tool, evidenziandone i punti di forza, le limitazioni e le possibili applicazioni pratiche. Saranno presi in esame sia strumenti generalisti (come quelli discussi nel Modulo 3) sia soluzioni specificamente sviluppate per il settore legale.

• Best Practices per il Prompting etico: Analisi delle problematiche etiche connesse all’utilizzo dell’AI generativa nel settore legale. Si delineeranno le best practices per un prompting responsabile e rispettoso dei principi etici e deontologici della professione. Saranno esaminati i rischi di bias, disinformazione e creazione di contenuti ingannevoli o discriminatori. Si forniranno indicazioni su come formulare prompt che promuovano l’equità, l’obiettività e la correttezza delle informazioni generate.

• Best Practices per il Prompting conforme alla normativa: Illustrazione dei requisiti normativi che i professionisti del settore legale devono rispettare nell’utilizzo degli strumenti di AI generativa. Si farà riferimento, in particolare, alle disposizioni in materia di privacy (GDPR, Data Act), tutela dei dati personali e proprietà intellettuale. Saranno fornite linee guida per un prompting conforme alle norme, al fine di evitare rischi legali e sanzioni.

• Pratica ⏤ framework per la creazione di un GPT personalizzato: Introduzione al concetto di GPT personalizzato, ovvero un modello di AI generativa adattato a un dominio specifico attraverso l’addestramento su dati pertinenti. Sarà presentato un framework per la creazione di un GPT personalizzato, focalizzato sulle esigenze del settore legale. Questa sezione include una dimostrazione pratica delle diverse fasi del processo, dalla raccolta dei dati alla configurazione del modello e alla sua valutazione.

VII sessione: 14 novembre, 14.30 - 17.30
Docente: Giovanna Panucci

La ricerca giurisprudenziale ai tempi dell’AI

• Il problema dell’AI generativa nelle ricerche giuridiche: Modelli generativi come ChatGPT possono generare risposte verosimili ma errate o inventate, soprattutto in ambito normativo e giurisprudenziale. L’affidabilità delle fonti resta un punto critico da gestire con attenzione.

• Cosa fanno (male) i motori classici: I motori di ricerca tradizionali si basano su keyword e non comprendono il contesto giuridico. Offrono risultati frammentati, ridondanti o irrilevanti, spesso senza capacità di sintesi o connessione logica tra i contenuti.

• Punti di forza dell’AI: è più rapida, più ampia, ma va istruita: L’AI consente ricerche più veloci e complete, ma la qualità del risultato dipende dalla chiarezza dell’obiettivo e dall’abilità dell’utente nel guidarla: serve un metodo e una formazione mirata all’uso giuridico.

• Banche dati chiuse vs fonti ufficiali aperte - opportunità e limiti: Le banche dati proprietarie garantiscono accuratezza e aggiornamento, ma limitano l’interoperabilità. Le fonti aperte offrono maggiore flessibilità e accessibilità, ma richiedono verifica e controllo nella fase di analisi.