L'intervento illustra le applicazioni della predittività nell'ambito giuridico e, con un semplice esempio, verifica se l'intelligenza artificiale possa in concreto sostituire il ruolo del giudice.

SOMMARIO:

1. Considerazioni di carattere generale - 2. Le applicazioni della predittività - 3. L’intelligenza artificiale e l’insostituibile ruolo del giudice - NOTE

1. Considerazioni di carattere generale

La giustizia predittiva, che utilizza l’intelligenza artificiale per prevedere l’esito delle decisioni giudiziarie, è diventata di fondamentale importanza, tenuto anche conto del fatto che il sistema giudiziario deve affrontare un aumento via via crescente delle cause e deve perseguire l’obiettivo della tempestività delle sentenze; senza trascurare il fatto che la decisione giudiziaria non si fonda solo sull’applicazione della legge, ma richiede anche l’accertamento dei fatti che possono essere imprevedibili. L’uso di strumenti basati sull’intelligenza artificiale consente, per altro verso, di analizzare grandi quantità di informazioni in tempi più brevi, permettendo una previsione dell’esito dei casi, attraverso un approccio si basa sulla considerazione del “diritto” come qualcosa di calcolabile e prevedibile, a condizione che venga applicato correttamente. I modelli predittivi richiedono un insieme di caratteristiche dell’oggetto in questione e restituiscono un valore predittivo che determina la sua classe di appartenenza. La qualità del modello predittivo dipende, tuttavia, dalle caratteristiche selezionate e dalla disponibilità di informazioni nel set di addestramento. Il tema della decisione robotica solleva, nel contempo, domande e preoccupazioni. È importante sviluppare un’interazione fruttuosa tra l’uomo e la macchina, in cui le prestazioni cognitive umane siano potenziate e monitorate dalla capacità della macchina di proporre soluzioni e monitorare il processo decisionale. In questo modo, la macchina potrebbe segnalare eventuali incongruenze rispetto a soluzioni adottate in casi simili. La decisione finale spetta comunque sempre al giudice, che ha il controllo del processo e ne assume la responsabilità. Anche se la macchina può fornire suggerimenti, è l’essere umano a prendere le decisioni basate su informazioni che la macchina potrebbe non essere in grado di raccogliere ed elaborare tempestivamente. La decisione giuridica può essere suddivisa in quattro categorie, ma solo tre di queste possono essere paragonate alla decisione robotica: decisione secondo il fatto, decisione secondo i precedenti e decisione per legge. La decisione per valori, al contrario, richiede discrezionalità e non può basarsi su criteri di calcolabilità [continua ..]

2. Le applicazioni della predittività

La giustizia predittiva ha le sue radici negli studi condotti da Loevinger, un magistrato e avvocato statunitense, al quale si devono le prime riflessioni, già nel 1949, sul rapporto tra diritto e tecnologie informatiche, con una nuova scienza, che aveva battezzato «jurimetrics» (giurimetria) per definire l’utiliz­zazione dei metodi delle scienze esatte e in particolare dell’informatica nel campo del diritto. In Francia, la giustizia predittiva è stata introdotta con la legge n. 1321/2016, nota come “Legge per la Repubblica digitale”, e l’implementazio­ne della piattaforma online predictice.com. Questa piattaforma utilizza calcoli statistici basati su dati generali e metadati specifici della controversia, combinati con algoritmi di classificazione, regressione e associazione, per prevedere le probabilità di successo o insuccesso di un processo. In questo contesto, la predittività viene utilizzata per supportare l’attività degli avvocati e ha portato al successo di società specializzate in le­galtech e compagnie assicurative. Negli Stati Uniti, l’uso di strumenti di intelligenza artificiale nella giustizia è diffuso da tempo per prendere decisioni sulla pena, la scarcerazione e la libertà vigilata. Un caso famoso è quello di Eric Loomis nel Wisconsin, condannato nel 2013 a una lunga pena detentiva sulla base del software predittivo COMPAS (Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions), che lo considerava ad alto rischio di recidiva. Loomis ha fatto ricorso sostenendo che l’uso di un algoritmo predittivo da parte del giudice violasse i suoi diritti di imputato, poiché la validità scientifica dell’algoritmo non era verificabile e le regole esplicite dell’algoritmo non erano pubblicamente note. Nel 2016, la Corte Suprema del Wisconsin ha confermato la legittimità dell’uso del software di valutazione del rischio nella sentenza, ma la questione rimane oggetto di dibattito scientifico, accademico e giuridico. Nella Corte d’Appello di Brescia, sono stati avviati progetti che utilizzano la tecnologia sia per risolvere casi concreti sia per esplorare alternative di risoluzione delle controversie (ADR). L’algoritmo analizza precedenti casi simili e decisioni passate per offrire al magistrato una soluzione coerente con l’ana­lisi e gli orientamenti [continua ..]

3. L’intelligenza artificiale e l’insostituibile ruolo del giudice

Cerchiamo ora di capire, con un semplice esempio, se l’intelligenza artificiale possa in concreto sostituire il giudice. Ipotizziamo che l’insieme degli indizi a carico di un imputato conduca a una probabilità di colpevolezza dell’80% e che, purtroppo – o, come si vedrà, per fortuna –, la giurisprudenza non abbia ancora individuato una soglia (certa) di rilevanza (della probabilità). Nel caso di specie (80%), si rientrerebbe nell’area della significativa probabilità, ma forse non dell’elevata probabilità (95%, forse!); con la conseguenza che il giudice si troverebbe in una sorta di dubbio amletico, non sapendo se condannare o assolvere. La situazione può essere descritta con una semplice matrice: Cioè il giudice, in presenza di un insieme di indizi a carico dell’imputato che conduce a una probabilità di colpevolezza dell’80%, potrebbe assolvere l’imputato innocente o condannare l’imputato colpevole, ma potrebbe anche assolvere l’imputato colpevole o condannare l’imputato innocente; commettendo un errore negli ultimi due casi. Poiché, come si è detto, la giurisprudenza non ha ancora pacificamente individuato una soglia di rilevanza della probabilità, il problema sembrerebbe non risolvibile; per contro, se fosse indicata una soglia di rilevanza la soluzione potrebbe apparire automatica e quindi risolvibile con un sistema di intelligenza artificiale. Ma procediamo per gradi. Si potrebbe ritenere che la soglia di rilevanza non sia necessaria, ricorrendo ad un modello tratto da una branca recente della matematica: la teoria delle decisioni [1]. Si potrebbe, cioè, ritenere che la decisione possa essere assunta, tenendo conto non solo della probabilità di colpevolezza, ma del costo sociale del­l’errore. Infatti, se venisse assolto un imputato colpevole vi sarebbe un costo sociale (per semplicità, della prima specie), corrispondente al rischio che questi commetta altri reati, e se venisse condannato un imputato innocente vi sarebbe un costo sociale (per semplicità, della seconda specie), corrispondente al risarcimento del danno derivante da una condanna ingiusta. Indichiamo i termini del problema come segue: L (C,A) = costo sociale della prima specie L (I,D) = costo sociale della seconda specie dove L sta per “Loss”. La perdita attesa (E = [continua ..]

NOTE