La responsabilità distribuita senza diventare responsabilità di nessuno

Counts differ because each database indexes a different set of publications. We treat OpenAlex as the canonical count; Google Scholar is not shown (no API, and crawling it violates its ToS).

Fornitore, ufficio e supervisore attribuiscono un errore l'uno all'altro. Articolo divulgativo breve di Michele Argenziano, area Responsabilità professionale e controllo umano. Gli esempi sono ipotetici; le indicazioni educative e organizzative sono proposte dell'autore, non risultati empirici né protocolli clinici validati. Fonti di inquadramento: NIST - AI Risk Management Framework 1.0 (2023) e Generative AI Profile (2024) Testo pubblicato sul sito dell'autore: leggi l'articolo.