L’attuale impiego dell’intelligenza artificiale nel diritto tributario è al centro di un grande dibattito: se da un lato si auspica un suo maggiore utilizzo, anche alla luce dell’innumerevole quantità di dati che il sistema processuale si trova a dover elaborare, dall’altro, molti studiosi sottolineano i rischi in cui si potrebbe incorrere a causa dell’assenza del fattore umano[1]. Per esplorare il tema delle AI, consigliamo il volume Ai Act -Principi, regole ed applicazioni pratiche del Reg. UE 1689/2024, nonché il corso di formazione “AI ACT e GDPR: come garantire la conformità per imprese e organizzazioni”
Indice
1. L’impiego dell’intelligenza artificiale: prospettive evolutive
L’attuale regime si edifica su un terreno in costante evoluzione, basti pensare al repentino passaggio che si è registrato dalle res corporales, vale a dire beni fisici e tangibili, a beni intangibili, dematerializzati, che consistono il più delle volte in dati che le Amministrazioni si trovano a dover decifrare ed elaborare e, innanzi a tale assetto, è evidente il necessario cambiamento metodologico che gli Stati sono chiamati inevitabilmente a compiere.[2]
Questa attuale impostazione è il risultato di uno sviluppo tecnologico realizzatosi a partire dagli anni ’60, il quale ha avuto come obiettivo anche quello di consentire ai software di svolgere determinate azioni sulla base di specifici dati forniti, infatti, le origini dell’intelligenza artificiale risalgono agli anni ’50, periodo in cui il matematico e scienziato inglese Alan Turing ha elaborato il concetto di “macchina pensante”[3] [4].
A partire dagli anni ’60 e ’70 sono stati compiuti progressi concreti in questo ambito, e a testimonianza di ciò, la data di nascita dei sistemi di intelligenza artificiale è fissata convenzionalmente nell’anno 1956, anno in cui si è svolta la Conferenza di Dartmouth, occasione in cui taluni studiosi[5] hanno affrontato tematiche di notevole rilievo tra cui “le reti neurali, la teoria della computabilità, la creatività e l’elaborazione e il riconoscimento del linguaggio naturale”[6]. Attraverso l’analisi ed elaborazione di questi concetti, è stato redatto un documento, intitolato “Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence”, e in questo modo, per la prima volta nel corso della storia è stata coniata la locuzione “intelligenza artificiale”. Per esplorare il tema delle AI, consigliamo il volume Ai Act -Principi, regole ed applicazioni pratiche del Reg. UE 1689/2024
Ai Act
Quale impatto avrà l’intelligenza artificiale sulla nostra società e soprattutto sul diritto? Il testo esplora questa complessa intersezione, offrendo una guida dettagliata e completa.L’opera approfondisce l’evoluzione dell’AI, dalle sue umili origini nei primi sistemi esperti alle avanzate reti neurali e all’AI generativa di oggi.Analizza in modo critico il panorama normativo europeo, come il recente Regolamento n. 1689/2024, delineando il percorso legislativo e le regolamentazioni che cercano di gestire e governare questa tecnologia in rapida evoluzione.Gli autori affrontano temi fondamentali come l’etica dell’AI, la responsabilità legale, la sicurezza dei dati e la protezione della privacy.Il libro non si limita alla teoria: esplora anche le applicazioni pratiche dell’AI in vari settori, tra cui la giustizia, il settore finanziario, la pubblica amministrazione e la medicina.Attraverso casi di studio e analisi dettagliate, il libro mostra come l’AI stia trasformando questi ambiti e quali questioni giuridiche stiano emergendo.Inoltre, viene esaminato l’impatto dell’AI sul mondo del lavoro, evidenziando come l’automazione e le nuove tecnologie stiano cambiando le dinamiche lavorative e quali siano le implicazioni legali di queste trasformazioni.L’opera vuole essere una lettura essenziale per avvocati, giuristi, professionisti IT e tutti coloro che desiderano comprendere le complesse relazioni tra tecnologia e diritto, offrendo una visione completa e aggiornata, ricca di analisi critiche e riflessioni pratiche, per navigare nel futuro della tecnologia e del diritto con consapevolezza e competenza.Michele IaselliAvvocato, docente di Diritto digitale e tutela dei dati alla LUISS e di informatica giuridica all’Università di Cassino. Direttore del comitato scientifico di ANDIP e coordinatore del comitato scientifico di Feder-privacy. Funzionario del Ministero della Difesa ed esperto dell’Ufficio Generale Innovazione Difesa, è membro del Comitato di presidenza dell’ENIA (Ente Nazionale Intelligenza Artificiale).
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2. Le garanzie imprescindibili
L’utilizzo delle tecniche ad apprendimento automatico (machine learning)[7]sta diventando un modo per raggiungere un notevole sviluppo anche nel sistema tributario: in particolare, l’Agenzia delle Entrate dispone di un vasto patrimonio informativo derivante dalle banche dati di grandi dimensioni: tale patrimonio informativo viene costantemente incrementato attraverso i processi amministrativi, fiscali e immobiliari e attraverso i “flussi informativi provenienti da enti esterni”.[8]
La ingente quantità di dati di cui attualmente dispone l’Amministrazione Finanziaria necessita di una adeguata regolamentazione, e, un primo tentativo in tal senso è stato compiuto dalla sentenza del Consiglio di Stato n. 8472 del 2019, pronuncia che seppur sia stata emanata in materia amministrativa, merita di essere analizzata anche in sede tributaria, poiché quest’ultima si è occupata di aspetti che hanno rilievo anche nel settore in rassegna.
La pronuncia richiamata evidenzia che l’impiego dell’IA nel procedimento di attuazione del tributo necessita di un doveroso contemperamento con i profili di “piena conoscibilità del funzionamento dell’algoritmo” e di “imputabilità della sua azione” e, dalla stessa, si evince che nella sfera decisoria caratterizzata dalla componente pubblica sia sempre opportuno rispettare due statuizioni: innanzitutto la conoscibilità del modulo algoritmico utilizzato e in secondo luogo, l’imputabilità della decisione ad un soggetto umano, cui sia possibile ricondurre la responsabilità circa la procedura e gli esiti prodotti dal suddetto meccanismo [9].
La conoscibilità dell’algoritmo deve risultare sussistente in tutte le sue sfaccettature, nelle caratteristiche informatiche impiegate per la sua creazione, negli autori di tale modulo, nel procedimento previsto per l’elaborazione dei dati e nelle modalità stabilite per pervenire ad una decisione, quindi, “l’algoritmo, ossia il software, deve essere considerato a tutti gli effetti come un atto amministrativo informatico”, pertanto deve essere conforme ai principi di “imparzialità, pubblicità e trasparenza”[1o], considerando che “la decisione robotizzata( ovvero l’algoritmo) deve essere conoscibile”[11].
Da tali necessità si deduce l’esigenza espressa nella pronuncia giurisprudenziale del Consiglio di Stato poc’anzi richiamata di ricondurre il linguaggio informatico sotto l’ala del principio di trasparenza, infatti, nell’utilizzo dell’algoritmo occorre tenere in considerazione taluni principi: conoscibilità, comprensibilità, non esclusività della decisione algoritmica e non discriminazione algoritmica.
In materia di comprensibilità, il parere giurisprudenziale in precedenza richiamato evidenzia che ognuno abbia il diritto di essere a conoscenza delle procedure informatiche che lo riguardino e il diritto di essere a conoscenza delle logiche matematiche utilizzate per la produzione del modulo in modo da poter esercitare sullo stesso una verifica dettagliata; tale concezione risulta applicabile sia alle decisioni assunte da soggetti privati e sia a quelle assunte da soggetti pubblici [12].
Il principio di non esclusività della decisione algoritmica impone che nel momento in cui sia un software competente ad assumere delle decisioni che riguardino un individuo, le suddette non possano essere assunte solo in virtù di procedure automatizzate, ma per essere giuridicamente rilevanti, necessitano dell’apporto di un soggetto umano, il quale possa confermare o negare l’autenticità e l’affidabilità della decisione in questione; in ambito matematico tale modello viene definito HITL (human in the loop) ed esso, per poter pervenire ad un valido risultato, richiede l’ineliminabile coinvolgimento della componente umana. È necessario che l’algoritmo consenta all’uomo di comprendere e verificare il procedimento da esso espletato per pervenire ad una determinata decisione, in modo da fornire al contribuente i mezzi per poter riuscire anche a contestarlo laddove ricorrano i relativi presupposti, quindi, emerge la necessità che il ragionamento logico-analitico-scientifico dell’algoritmo possa essere decifrato dall’uomo.
Tuttavia, occorre anche considerare che esistano anche taluni software che funzionano in modo oracolare, in relazione ai quali risulta pressoché impossibile conoscere il percorso logico compiuto per generare output anche da parte di coloro che li abbiano programmati: si tratta del fenomeno del Deep Mind, una intelligence di tipo profondo dove il ragionamento eseguito risulta imperscrutabile e indecifrabile[13].
Da ultimo, il principio di non discriminazione algoritmica, richiamato nel Regolamento Europeo del 2016 n.679, impone di utilizzare il modello matematico nel rispetto dei limiti individuati nella protezione dei dati personali al fine di evitare l’incursione in esiti di carattere discriminatorio [14].
Dal quadro sino ad ora tracciato si deduce che “l’amministrazione … si è limitata a postulare una coincidenza fra la legalità e le operazioni algoritmiche che deve invece essere sempre provata ed illustrata sul piano tecnico, quantomeno chiarendo le circostanze prima citate, ossia le istruzioni impartite e le modalità di funzionamento delle operazioni informatiche se ed in quanto ricostruibili sul piano effettuale perché dipendenti dalla preventiva, eventualmente contemporanea o successiva azione umana di impostazione e/o controllo dello strumento”[15]. Nella pronuncia giurisprudenziale si sottolinea la necessaria imputabilità della decisione ad un soggetto umano quindi “occorre sempre l’individuazione di un centro di imputazione e di responsabilità, che sia in grado di verificare la legittimità e logicità della decisione dettata dall’algoritmo”[16].
3. Il principio di “trasparenza rafforzata”
La conoscibilità e la comprensibilità dell’algoritmo, nella fase di attuazione del tributo, sono riconducibili al principio della “trasparenza rafforzata”, in quanto è necessario che i suddetti siano accompagnati da atti che consentano di far comprendere ai contribuenti la regola giuridica sottesa al sistema [17].
La promulgazione delle norme che disciplinano il funzionamento del sistema algoritmico nel diritto tributario deve sempre avvenire ad opera di fonti di rango primario, in virtù del principio di legalità espresso dall’art.23 Cost. e non da parte dell’Amministrazione finanziaria[18].
L’art. 23 Cost. pone un “limite di tecnica legislativa” che incide sulle modalità di adozione delle norme tributarie, e, tale enunciato normativo è sintomatico della scelta dell’ordinamento volta a tutelare taluni aspetti che potrebbero essere oggetto di abuso da parte del potere esecutivo.
Attraverso la statuizione della riserva di legge, la Costituzione attribuisce un potere esclusivo in determinate materie alla fonte di primo grado (la legge) e, sul punto, occorre evidenziare che si tratti di una riserva di legge relativa e ciò implica che sia rimesso alla discrezionalità del legislatore stabilire se adottare statuizioni attraverso la fonte primaria oppure attraverso le fonti sub-primarie[19] del diritto. È quindi possibile che le fonti di secondo grado intervengano nella materia tributaria ma con dei limiti ben precisi, infatti, ci sono taluni elementi della norma tributaria che devono necessariamente essere disciplinati dalla fonte di primo grado, e i suddetti compongono il “contenuto minimo della norma tributaria”: soggettività tributaria (attiva e passiva), fattispecie o presupposto della norma, base imponibile e aliquota (o tasso).
4. L’impiego dell’AI nel ramo tributario: rischi e benefici.
Traendo una prima conclusione da quanto sino ad ora analizzato, è evidente che l’impiego dell’IA nel diritto tributario, da un lato, offra prospettive di grande evoluzione in quanto essa può essere usata per meccanicizzare talune attività, quali l’analisi e valutazione dei dati fiscali , l’individuazione delle frodi, la previsione degli esiti di un eventuale processo, la possibilità di evitare l’incursione nel cosiddetto “errore umano” e la riduzione del contenzioso tributario, ma è altrettanto necessario evidenziare le preoccupazioni e i rischi connaturati in tale strumento innovativo: trattasi dei pericoli legati alla protezione dei dati personali dei contribuenti e al rispetto dei canoni ordinamentali di equità e giustizia, difatti, la maggiore criticità di siffatto strumento risiede nella sua inidoneità all’essere conforme al principio di trasparenza decisionale. In particolare, è possibile constatare che laddove non siano note le modalità di funzionamento dell’algoritmo e il processo mediante il quale esso pervenga alla formulazione di una decisione, si giungerebbe a pregiudicare l’effettivo esercizio del diritto di difesa del singolo, a causa della materiale impossibilità di effettuare un controllo sull’iter logico e argomentativo che ha condotto la macchina a generare un determinato esito.
Una questione estremamente delicata che occorre affrontare per avere una prima visione generale rispetto al tema in intestazione riguarda il tema del prompting, si tratta della tecnica con la quale vengono impartite le adeguate istruzioni agli algoritmi in modo tale da orientarne le decisioni, per cui, l’obiettivo dei programmatori è quello di realizzare un prompt che sia tale da fornire all’AI informazioni estremamente dettagliate, in modo da poterle consentire di giungere alla formulazione di risultati aderenti rispetto ai casi concreti [20].
Ulteriore elemento che occorre considerare per esaminare la tematica in questione riguarda l’ ingente disponibilità del materiale sulla rete, infatti è presente la banca dati a cura del CeRDEF[21], nella quale è presente la prassi dell’Amministrazione Finanziaria in materia economico-finanziaria e tributaria, la quale è composta da normativa nazionale, regionale e comunitaria, da risoluzioni, circolari, pareri e dalla giurisprudenza italiana in materia fiscale; la presenza di questa casistica analitica e dettagliata ,in linea teorica, non costituirebbe di per sé un problema, se non fosse che essa sia proveniente da una delle parti del processo tributario, quale sia l’Amministrazione finanziaria, pertanto, si tratta di documenti che inevitabilmente sono orientati alla tutela del Fisco.
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5. La nozione di “e-government”
La dottrina si è fatta portavoce del processo di evoluzione informatica elaborando la nozione di “e-government” con cui allude ai nuovi modelli decisionali basati su algoritmi. È oramai ampiamente diffusa la nozione di “economia digitale”[22], definizione che dimostra l’inclinazione del settore dottrinale nel ritenere sussistente una “Quarta rivoluzione industriale”[23], tuttavia, questa consapevolezza del progresso è stata esplicitata anche dalla giurisprudenza, la quale, in diverse pronunce ha evidenziato i numerosi vantaggi cui potrebbe portare l’adozione dell’algoritmo, in particolare nei settori della celerità procedimentale, assenza di discrezionalità e minor dispendio di risorse.
Tale prospettiva valorizza il rispetto del principio del buon andamento dell’azione amministrativa (art. 97 Cost.) poiché, attraverso l’utilizzo dell’algoritmo nell’elaborazione dei dati dei contribuenti, si assicura uno snellimento della “macchina procedimentale”, infatti, il principale vantaggio di tale innovazione consiste nella capacità del software di realizzare “operazioni…ripetitive e prive di discrezionalità”[24] e, in questo modo, si giunge anche ad assicurare una maggiore imparzialità dell’operazione posta in essere, in virtù dell’assenza dell’intervento umano nell’attività di elaborazione dei dati.
Tuttavia, non si realizza una completa eclissi della componente umana, poiché essa trova comunque attuazione nella fase di programmazione dell’algoritmo (in precedenza definita operazione di prompting) e nella fase di verifica dei suoi risultati, infatti “la decisione robotizzata impone al giudice di valutare la correttezza del processo automatizzato in tutte le sue componenti”[25], quindi, per giungere al rispetto concreto del principio di trasparenza, è necessario che la “formula tecnica” sia corredata da adeguate spiegazioni che consentano di comprenderne il reale funzionamento.
Alla luce di ciò, risulta chiaro l’orientamento esternato dalla giurisprudenza nella sentenza n. 2270 del 8 aprile 2019 in relazione all’utilizzo dell’algoritmo, infatti, nella pronuncia, vengono evidenziati “gli indiscutibili vantaggi derivanti dall’automazione del processo decisionale dell’amministrazione mediante l’utilizzo di una procedura digitale ed attraverso un “algoritmo”- ovvero una sequenza ordinata di operazioni di calcolo- che in via informatica sia in grado di valutare e graduare una moltitudine di domande” e si ribadisce che “l’utilizzo di una procedura informatica che conduca direttamente alla decisione finale non deve essere stigmatizzata, ma anzi, in linea di massima, incoraggiata: essa comporta infatti numerosi vantaggi quali, ad esempio, la notevole riduzione della tempistica procedimentali per operazioni meramente ripetitive e prive di discrezionalità, l’esclusione di interferenze dovute a negligenza ( o peggio dolo) del funzionario( essere umano) e la conseguente maggior garanzia di imparzialità della decisione automatizzata”[26].
L’utilizzo di strumenti di IA nel nostro ordinamento è legittimato sulla base di diverse fonti, tra cui l’art. 3-bis della Legge n. 241 del 1990 sul procedimento amministrativo che realizza un chiaro riferimento all’uso di strumenti telematici da parte delle Pubbliche Amministrazioni; il Codice dell’Amministrazione Digitale (CAD) il quale prevede all’art.50-ter l’istituzione di una “PDND”, vale a dire una “Piattaforma Digitale Nazionale Dati” che ha l’obiettivo di giungere ad una semplificazione nell’elaborazione dei dati; la legge delega di riforma del processo tributario, n. 111 del 2023, e i relativi decreti attuativi; il Decreto del Ministro dell’Economia e delle Finanze del 15 luglio 2021 che analizza il passaggio della Pubblica Amministrazione verso una prospettiva di “e-government”; il Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR), improntato all’adozione di strumenti che consentano di individuare i contribuenti che dimostrino un alto tasso di rischio fiscale: con essi l’utilizzo dell’IA nel settore tributario viene spesso ribadito a sostegno dell’azione di controllo, della fase di riscossione e della giustizia tributaria[27].
Numerose sono le criticità sulle quali è stata posta l’attenzione in seguito alla transizione digitale e, tra queste, spicca una problematica di categorizzazione giuridica[28], pertanto ci si chiede se le tradizionali qualificazioni giuridiche siano in grado di resistere anche alle recenti spinte del progresso e, a tal proposito, si sono diramati due distinti orientamenti, l’uno tradizionalista e l’altro di matrice neoliberale: il primo orientamento è sostenuto da coloro[29] che ritengono che il progresso determini solo la necessità di adattare le categorie giuridiche previgenti ai recenti sviluppi, mentre, un orientamento più innovatore è avallato da studiosi[30] che invocano una nuova disciplina giuridica che sia in grado di essere aderente rispetto alle novità[31], e, quest’ultima prospettiva è accolta dalla Risoluzione del Parlamento Europeo del 16 febbraio del 2017 in è specificato che “l’autonomia dei robot solleva la questione della loro natura alla luce delle categorie giuridiche esistenti e dell’eventuale necessità di creare una nuova categoria con caratteristiche pacifiche e implicazioni proprie”[32].
Non mancano problemi di compatibilità in relazione al rapporto intercorrente tra l’intelligenza artificiale impiegata nella fase decisionale e le norme della Costituzione che esprimono una “visione antropocentrica del giudice”[33], infatti l’art.105 della Costituzione prevede “le assunzioni, le assegnazioni ed i trasferimenti, le promozioni e i provvedimenti disciplinari nei riguardi dei magistrati”, l’art.106 della Costituzione prevede che “le nomine dei magistrati hanno luogo per concorso”, l’art.107 Cost. stabilisce che “il Ministro della Giustizia ha facoltà di promuovere l’azione disciplinare”: si tratta di enunciati normativi che individuano in modo specifico talune caratteristiche che devono avere necessariamente come riferimento un soggetto umano, pertanto l’impostazione costituzionale mal si concilia con la previsione di una eventuale decisione rimessa totalmente al funzionamento di un sistema di intelligenza artificiale[34].
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AI ACT e GDPR: come garantire la conformità per imprese e organizzazioni
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La prima sessione mira a fornire una panoramica generale dell’AI e introdurre i partecipanti ai profili normativi ed etici connessi all’AI ACT.
La seconda sessione si concentra sui profili pratici degli adeguamenti richiesti: gli obblighi di documentazione e trasparenza, il ruolo del DPO e dei responsabili della conformità, la valutazione d’impatto dei sistemi AI (AI Impact Assessment) e la protezione dei dati personali. Durante questa sessione, i partecipanti prenderanno parte a un workshop pratico che prevede la simulazione di una valutazione di conformità.
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Note
[1] S. DORIGO, Intelligenza artificiale e norme antiabuso: il ruolo dei sistemi “intelligenti” tra funzione amministrativa e attività giurisdizionale, in Rassegna Tributaria, aprile 2019.
[2] F. PAPARELLA, in L’ausilio delle tecnologie digitali nella fase di attuazione dei tributi, in Riv. Dir. Trib., 2022, fascicolo 6, 625.
[3]Alan Turing con la pubblicazione dell’opera intitolata “On Computable Numbers, With An Application To The Entscheidungsproblem” del 1936 ha posto le basi per il progresso tecnologico e scientifico.
[4] A. CARNEVALE, Intelligenza artificiale e tributi, in Ratio Iuris, 6 settembre 2023.
[5] Tra gli studiosi che fornirono un apporto in tal senso, è opportuno ricordare Marvin Minsky, Nathaniel Rochester, Claude Shannon e John McCarthy.
[6] https://www.klondike.ai/storia-ai-conferenza-dartmouth
[7] “Il machine learning è un ramo dell’AI e dell’informatica che si concentra sull’utilizzo di dati e algoritmi per imitare il modo in cui gli esseri umani apprendono, migliorando in modo graduale la sua accuratezza”, https://www.ibm.com/it-it/topics/machine-learning
[8] Audizione del Direttore dell’Agenzia delle Entrate del 4.03.2021 in cui illustra i progetti di digitalizzazione e innovazione tecnologica del settore fiscale.
[9] Cons. Stato, sez. VI,13 dicembre 2019, n. 8472.
[10] F. PAPARELLA, Diritto tributario digitale,2023.
[11] Cons. Stato, sentenza 2270 del 8 aprile 2019.
[12] Ibidem.
[13] Ragionamento elaborato dall’ avvocato cassazionista e docente di diritto tributario Alessandro Dagnino nella rubrica “Diritti e Tributi”, 6 marzo 2023.
[14] Regolamento Europeo del 2016 n.679.
[15] Cons. Stato, sez. VI,13 dicembre 2019, n. 8472. Essa è relativa alla contestazione dell’esito di una procedura di trasferimento di docenti avvenuta sulla base di un algoritmo.
[16] Ibidem.
[17] F. PAPARELLA, L’ausilio delle tecnologie digitali nella fase di attuazione dei tributi, in Rivista Diritto Tributario, 2022, fascicolo 6, 637.
[18] F. PAPARELLA, L’ausilio delle tecnologie digitali nella fase di attuazione dei tributi, in Rivista Diritto Tributario, 2022, fascicolo 6, 637- 638.
[19] La fonte sub-primaria per eccellenza è quella dei regolamenti. Essi non possono disciplinare il contenuto minimo della norma tributaria (soggettività tributaria, fattispecie o presupposto della norma, base imponibile e aliquota) ma possono disciplinare tutto ciò che non sia regolamentato dalla fonte di primo grado.
[20] https://www.wired.it/article/intelligenza-artificiale-come-diventare-prompt-engineer/
[21] “Centro Ricerche e Documentazione Economica e Finanziaria” (CeRDEF) “si colloca all’interno dell’Ufficio per la comunicazione e per il coordinamento dei servizi ai cittadini, unità organizzativa alle dirette dipendenze del Direttore Generale delle Finanze”, Carta dei Servizi, 31 dicembre 2023.
[22] Espressione utilizzata da F. PAPARELLA, in L’ausilio delle tecnologie digitali nella fase di attuazione dei tributi, in Riv. Dir. Trib., 2022, fascicolo 6, 617 ss.
In tale elaborazione F. PAPARELLA evidenzia che l’espressione “economia digitale” sia stata utilizzata per la prima volta da D. TAPSCOTT, in The Digital Economy: Promise and Peril in the Age of Networked Intelligence, New York, 1995.
[23] Espressione utilizzata da F. PAPARELLA, in L’ausilio delle tecnologie digitali nella fase di attuazione dei tributi, in Riv. Dir. Trib., 2022, fascicolo 6, 617 ss.
Alla nota n.2 si specifica la provenienza della nozione “Quarta rivoluzione industriale” e si puntualizza che essa derivi da K. SCHWAB, The Fourth Industrial Revolution, Milano, 2016, egli distingue la terza rivoluzione industriale, individuandola nel cambiamento digitale e la quarta, che si concretizza quando i sistemi digitali diventino superiori rispetto a tutti gli altri modelli.
[24] Cons. Stato, sez. VI, 8 aprile 2019, n. 2270
[25] F. PATRONI GRIFFI, La decisione robotica e il giudice amministrativo, in A. Carleo (a cura di), Decisione robotica, Bologna, 2019, 165 ss., 170 ss., 172.
[26] La sentenza n.2270 del 8 aprile 2019 riconosce la potenzialità dell’algoritmico anche in un’ottica sostitutiva rispetto al modello vigente.
[27] D.U. GALETTA, J. G. CORVALÁN, Intelligenza Artificiale per una Pubblica Amministrazione 4.0? Potenzialità, rischi e sfide della rivoluzione tecnologica in atto, inwww.federalismi.it, n. 3/2019, 6 febbraio 2019, pp. 1-23.
[28] G. ALPA, Diritto e Intelligenza artificiale, Pacini Editore,1 agosto 2020, citato alla nota n. 14 da F. PAPARELLA, in L’ausilio delle tecnologie digitali nella fase di attuazione dei tributi, in Riv. Dir. Trib., 2022, fascicolo 6, 622.
[29] Prospettiva enunciata da F. PAPARELLA, in L’ausilio delle tecnologie digitali nella fase di attuazione dei tributi, in Riv. Dir. Trib., 2022, fascicolo 6, 622.
[30] L. DEL FEDERICO, Introduzione al dibattito sulla tassazione della Digital Economy, in L. DEL FEDERICO, Le nuove forme di tassazione della Digital Economy, citato alla nota n. 15 da F. PAPARELLA, in L’ausilio delle tecnologie digitali nella fase di attuazione dei tributi, in Riv. Dir. Trib., 2022, fascicolo 6, 622.
[31] F. PAPARELLA, in L’ausilio delle tecnologie digitali nella fase di attuazione dei tributi, in Riv. Dir. Trib., 2022, fascicolo 6, 622 ss.
[32] Risoluzione Parlamento Europeo del 16 febbraio 2017 concernente specificazioni riguardanti norme di diritto civile sulla robotica.
[33] Virgolettato utilizzato F. ODOARDI in Diritto tributario digitale, 2023, cap. XVII Il processo tributario nell’era dell’economia digitale, par.5 “Cenni sulla possibilità di pervenire ad una decisione giudiziaria “robotica” tra limiti etici e giuridici,286.
[34] F. ODOARDI, in Diritto tributario digitale, 2023, cap. XVII Il processo tributario nell’era dell’economia digitale, par.5 “Cenni sulla possibilità di pervenire ad una decisione giudiziaria “robotica” tra limiti etici e giuridici”, 285 ss.
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