Questo contributo intende evidenziare alcune criticità legate all'uso e alla progettazione di sistemi di IA “per” le amministrazioni pubbliche, alla luce dell'attuale quadro regolatorio e istituzionale nazionale e in linea con gli indirizzi della proposta di regolamento dell'Unione europea in tema di intelligenza artificiale (c.d. “AI Act”), in fase avanzata di discussione. Per censire e misurare i sistemi di IA già impiegati in ambito pubblico, come pure per progettarne di nuovi, occorre anzitutto “accordarsi” sui caratteri di tali sistemi, sia sotto il profilo tecnico sia pure in relazione alla loro compatibilità con i principi fondamentali dell'ordinamento giuridico (IA costituzionalmente orientata). Dall'incertezza definitoria, infatti, sono derivate nel tempo sia un'erronea valutazione della capacità di utilizzo di questi sistemi in ambito pubblico, laddove a tale categoria vengano ascritte tutte le applicazioni di IT, sia anche una supplenza di fatto del giudice amministrativo, novello esperto di IA, chiamato a colmare vuoti definitori, prima ancora che regolatori. This contribution aims to highlight some critical issues related to the use and design of AI systems "for" public administrations, in the current national regulatory and institutional framework and in line with the guidelines of the proposed European Union regulation on the subject of artificial intelligence (so-called "AI Act"), in an advanced stage of discussion. In order to survey and measure the AI systems already used in the public sphere, as well as to design new ones, it is first of all necessary to "agree" on the characteristics of these systems, both from a technical point of view and also in relation to their compatibility with the fundamental principles of legal system (constitutionally oriented AI). Indeed, from uncertainty in definitions has resulted in both an erroneous assessment of the ability to use these systems in the public sphere, where all IT applications are ascribed to this category, and also a de facto substitution by the administrative judge, new AI expert, called to fill gaps in definitions, even before regulators.
Questo contributo intende evidenziare alcune criticità legate all'uso e alla progettazione di sistemi di IA “per” le amministrazioni pubbliche, alla luce dell'attuale quadro regolatorio e istituzionale nazionale e in linea con gli indirizzi dell'Unione europea (v. laa proposta di regolamento in tema di intelligenza artificiale, cosiddetto “AI Act”, in fase avanzata di discussione). Per censire e misurare i sistemi di IA già impiegati in ambito pubblico, come pure per progettarne di nuovi, occorre anzitutto “accordarsi” sui caratteri di tali sistemi, sia sotto il profilo tecnico sia pure in relazione alla loro compatibilità con i principi fondamentali dell'ordinamento giuridico (IA costituzionalmente orientata). Dall'incertezza definitoria, infatti, sono derivate nel tempo sia un'erronea valutazione della capacità di utilizzo di questi sistemi in ambito pubblico, laddove a tale categoria vengano ascritte tutte le applicazioni IT, sia anche una supplenza di fatto del giudice amministrativo, novello esperto di IA, chiamato a colmare vuoti definitori, prima ancora che regolatori.
In tale contesto, appare necessario e irrinunciabile il confronto tra giuristi e tecnici, almeno in prospettiva futura. In questa direzione sembra muoversi anche l'Unione europea, che si sta adoperando per introdurre regole comuni sugli impieghi dei sistemi di IA valide per tutti gli Stati membri, comprensive di apparati definitori e misure tecniche. Al di là del merito, che richiederebbe un approfondimento a sé, risulta evidente il tentativo di identificare i caratteri prevalenti di queste applicazioni in funzione del rischio minore o maggiore per protezione dei diritti fondamentali della persona.
Ancora una volta, dunque, come già in passato in occasione della regolazione sull'uso delle IT, la protezione dei diritti fondamentali si erge a misura dell'impiego etico di tali applicazioni; e nel sistema giuridico nazionale i confini e gli obiettivi dell'utilizzo dell'IA sono tracciati nuovamente da numerose disposizioni costituzionali, prime fra tutte l'articolo 97 Cost. (principio di buon andamento della pubblica amministrazione) e l'articolo 3 Cost. (principio di uguaglianza). Come ampiamente acquisito da decenni, tanto dalla letteratura specialistica che a livello istituzionale, cioè l'utilizzo delle applicazioni IT e il loro ingresso nell'attività pubblica hanno ragion d'essere (devono essere finalizzati a) se sono funzionali a garantire il miglioramento dei diritti della cittadinanza, compresi i c.d. diritti a prestazione (e i servizi mediante cui sono erogati). In tal senso, le disposizioni costituzionali richiamate e le altre previsioni ad esse connesse delineano il c.d. “perimetro etico” dell’impiego degli strumenti di IA.
Si tratta di una condizione necessaria che pare oramai acquisita, almeno sotto il profilo formale, finanche dai maggiori sviluppatori e produttori di questi sistemi, come attestato dalle più recenti dispute (di mercato). Si pensi, per esempio, al caso del sistema generativo di contenuti Claude (https://www.anthropic.com/index/introducin g-claude), sviluppato secondo la formula del costituzionalismo by design (cioè in conformità alla Dichiarazione universale diritti dell'uomo). 2. L’I.A. nel procedimento legislativo regionale2 Questo paragrafo è dedicato all'esame di uno specifico caso di impiego di IA in ambito pubblico, cioè l'utilizzo nell'ambito del procedimento legislativo regionale. In relazione alle argomentazioni generali di questa riflessione, esso risulta di particolare interesse perché i dati censiti evidenziano prassi disomogenee sui territori, assenza di categorie unificanti sotto il profilo strettamente tecnico, differenti livelli di competenza delle risorse umane e in 2 Il caso è tratto dalla ricerca esposta in M. Pietrangelo, Tecniche normative e informatizzazione nelle assemblee legislative regionali, in Osservatorio sulle fonti, speciale "Tecnica legislativa e innovazione tecnologica (a cura di E. Borghetto e R. Ibrido), 3/2022. definitiva frammentazione delle relative politiche.
La letteratura ha da tempo evidenziato
l'impatto positivo che l'IA potrebbe avere
nelle diverse fasi del ciclo della regolazione,
semplificando il procedimento di formazione
degli atti, migliorando la qualità della
regolazione prodotta, o ancora agevolando la
valutazione dell'impatto regolatorio. La
sperimentazione è entrata nelle istituzioni
pubbliche (soprattutto a livello nazionale): è
stata accolta, condivisa e valorizzata, con
maggiore "facilità" per alcuni dei segmenti
del ciclo regolatorio
A livello regionale si registrano invece significativi ritardi su alcuni territori e, all'opposto, impieghi avanzati e consolidati in altre realtà. In questo secondo caso, gli apparati amministrativi delle Assemblee legislative regionali possono vantare al proprio interno le necessarie competenze per sviluppare e applicare in autonomia le soluzioni tecnicamente più avanzate, e dunque in ipotesi esse si prestano al confronto e allo scambio di buone pratiche anche sull'uso dell'IA (Pietrangelo, 2022). Resterebbero però ulteriormente indietro quei legislatori regionali che, per numerose ragioni, non hanno investito stabilmente nel lento avvicinamento alle IT.
Ciò risulta da una indagine mirata condotta
sui dati e mediante il coinvolgimento di
funzionari e dirigenti di alcuni Consigli
regionali, in base alla quale i ritardi nell'uso
delle applicazioni IT più evolute, già adottate
in altri contesti, sono riconducibili alle
disomogenee condizioni di partenza
Nei decenni sono evoluti nel tempo anche gli standard tecnici impiegati nei sistemi normativi. Dal 2001 e per circa un ventennio le banche dati normative delle assemblee legislative regionali - come pure la banca dati della normativa statale vigente "Normattiva" e quelle della Corte suprema di Cassazione – sono state costruite a norma dei cosiddetti "standard Normeinrete", necessari per la modellazione della catena informativa dei documenti giuridici e la gestione delle relative risorse (metadati e thesauri), oltre che per la rappresentazione elettronica e l’identificazione univoca in rete delle risorse documentali dell'intero patrimonio informativo giuridico.
Questi primi standard sono stati validati dall'Autorità per l'informatica nella pubblica amministrazione (AIPA), l'autorità di settore oggi sostituita da una agenzia della Presidenza del Consiglio chiamata Agenzia per l'Italia digitale (AGID). Nel 2019 l'AGID ha allineato al livello internazionale gli standard per il trattamento e la circolazione dell'informazione giuridica nazionale, sostituendo gli "standard Normeinrete" con Akoma Ntoso 1.0, primo livello, per la struttura dei documenti; ELI, ECLI 2.0 (per le sentenze) e URN:LEX per l'identificazione delle risorse giuridiche. Come detto, nell'ambito di esperienze molto diverse e quindi dei differenti livelli di utilizzo delle ICT, spiccano alcuni esempi virtuosi in ambito regionale, laddove cioè il percorso di informatizzazione è stato avviato per tempo e proseguito con continuità, ma soprattutto è gestito in autonomia dalle amministrazioni. Tra i molti, certamente brilla il Consiglio regionale del Piemonte col suo sistema informativo Arianna, che gestisce i software per la redazione automatica dei testi e per la simulazione dell'impatto normativo (comprensivo di una codifica delle modifiche implicite deducibili dal testo), mediante l'attivazione dei riferimenti normativi; gli applicativi per la costruzione della catena degli atti (normativi e atti amministrativi attuativi); e quelli per la pubblicazione notiziale dei testi coordinati, tanto che anche le basi di dati accessibili dal web sono integrate nel sistema. Il sistema Arianna è integrato anche con un dossier virtuale, che raccoglie tutti i documenti dell'iter, dalla proposta all'adozione, con un motore che consente la navigazione trasversalmente all'interno di tutta l'attività consiliare (compresi gli atti di sindacato ispettivo). Inoltre, esso dispone di un filtro apposito per gestire le norme di modifica, il quale mostra le diverse versioni degli elementi testuali coinvolti, offrendo al redattore anche note esplicative di ogni singolo intervento di coordinamento. E ancora, il sistema è integrato anche con l'apposita area del sito web istituzionale dedicata alle eventuali consultazioni. Avanzato e con caratteristiche tecniche analoghe al sistema piemontese è poi Demetra, il sistema informativo sviluppato dal Consiglio dell'Emilia-Romagna; così pure il sistema utilizzato dal Consiglio regionale del Friuli Venezia-Giulia. Uno dei punti di forza di questi sistemi di legimatica è la completa integrazione tra le diverse basi di dati, gestite con grande competenza tecnica del personale interno. Con riguardo invece ai contesti nei quali le tecniche informatiche stentano ancora ad entrare a regime nel processo legislativo, o impiegano soluzioni meno avanzate, occorre segnalare come tratto comune - a contrario rispetto alle realtà più avanzate - che si tratta di ritardi di lungo corso, già rilevati cioè nelle prime indagini sullo stato dell'informatizzazione degli apparati regionali, più in generale, o delle assemblee legislative, più in particolare, e confermati successivamente. Dove c'è stato un investimento in termini di indirizzo politico e risorse, i sistemi legimatici sono avanzati sotto il profilo tecnico, manutenuti e aggiornati in autonomia, senza che siano previste ulteriori risorse umane o finanziarie, o che si debba ricorrere a competenze esterne. In questi casi cioè le amministrazioni hanno investito anche nelle professionalità necessarie per gestire l'intera attività informatizzata, ritenuta centrale all'interno del processo regolatorio, che infatti sotto molteplici profili ne risulta migliorato. Tra i benefici rilevabili, si apprezzano la riduzione dei tempi per molte attività che prevedono la condivisione di dati, accedendo tutti gli operatori ai medesimi dataset; i risparmi di spesa, poiché il sistema legimatico è manutenuto e aggiornato da personale interno all'ente; una più proficua collaborazione sotto il profilo informativo all'interno degli uffici delle assemblee e con gli uffici delle giunte (nei casi in cui è il sistema è condiviso).
Parlare di IA oggi con riguardo agli apparati legislativi regionali vuol dire, anzitutto, condividere i risultati più avanzati, alla luce di un quadro regolatorio che è condiviso esso stesso. Migliorare la qualità del ciclo regolatorio vuol dire migliorare la regolazione medesima, che impatta sulla collettività. Se dunque concordiamo sulla necessità di condizionare l'uso dell'IA in ambito pubblico al rispetto dei diritti fondamentali, nel quadro del principio di legalità e del principio di certezza del diritto, occorre essere molto cauti, disincentivando qualunque utilizzo che in definitiva porti con sé effetti di discriminatori. La solidarietà istituzionale - prima che la collaborazione e la condivisione di buone pratiche - sostenuta da saldi indirizzi statali sotto il profilo del coordinamento tecnico-informatico, deve dunque guidare anche le sperimentazioni e l'impiego dell'IA in ambito legislativo. I buoni risultati sono stati ottenuti grazie al confronto assiduo tra tutti i protagonisti del processo legislativo, politici e tecnici (giuristi, linguisti, informatici); e lasciano oggi intravedere nuovi traguardi. Ma occorre tenere a mente che nessuna soluzione tecnica potrà sciogliere da sola i nodi della cattiva regolazione.
Nel 1985 i numeri del personale “addetto
all'informatica” nelle amministrazioni
regionali sono davvero bassi. Brilla la
Lombardia con 160 unità esterne e 29
interne, seguita da Piemonte e Friuli
Venezia-Giulia con 122 esterni e 11 interni.
Gli esterni appartengono a società,
associazioni, consorzi, e lavorano sotto
contratto per le amministrazioni. Il Molise
conta 3 sole unità interne e 18 esterne. In
percentuale, considerando il rapporto tra il
personale informatico e l'organico
complessivo, la Basilicata (5,23%) e la
Provincia di Treno (2,37%) sono in testa;
ultima la Puglia (0,28%)
In più occasioni è stata richiesta una strategia unitaria che deve coordinare tutte le iniziative ai vari livelli”; ma occorre anche una sede di confronto e collaborazione permanente nella quale siano condivise le migliori tecniche e soluzioni, anche per allineare i legislatori regionali tra loro e col legislatore statale. Come è scritto ancora una volta nell'ultimo Piano triennale per l'informatica pubblica (DPCM 20 luglio 2020), "È strategico, ai fini dell’accelerazione dei processi di trasformazione digitale, che le Amministrazioni in grado di esprimere progettualità e competenze tecniche ed organizzative in relazione ai temi del Piano triennale (ad es. cloud, interoperabilità, design dei servizi…) si propongano come punti di riferimento.", come pure nel Piano nazionale di ripresa e resilienza, che ha previsto la costituzione di un'apposita struttura di missione della Presidenza del Consiglio che dovrebbe occuparsi di semplificazione normativa nel lungo periodo, prestando una "(...) particolare attenzione ai fenomeni di digitalizzazione e all’utilizzo di forme di intelligenza artificiale nella stesura, nella formazione e nell’applicazione della regolazione.". 3. L’I.A. nella giurisprudenza e nel sistema giudiziario
In questo paragrafo verrà esaminato il ruolo supplente del giudice amministrativo nella perimetrazione dei sistemi di IA impiegati dalle amministrazioni pubbliche.
Come anticipato in premessa, lo studio del lessico tecnico-scientifico appartenente al dominio dell'IA, tratto dalla regolazione e dagli atti di indirizzo a livello nazionale o dell'UE, mostra incertezze e aporie che non solo dilatano i ritardi dal punto di vista applicativo, ma che producono anche contenzioso.
Mancando l'univocità e la precisione dei tecnicismi, il giudice supplente ha circoscritto e definito gli strumenti, classificati secondo categorie giuridiche funzionali all'applicazione del diritto vigente. Con un percorso opposto a quello che s'imporrebbe naturalmente alla regolazione di una "materia" così mutevole.
In base ad un percorso logico nello sviluppo di disposizioni e nei relativi – inevitabili – riflessi interpretativi, il legislatore dovrebbe rifarsi alle nozioni tecniche fornite dalla scienza per costruire un sistema regolatorio adeguato. La giurisprudenza avrebbe poi il compito di interpretare le norme secondo gli ordinari canoni ermeneutici.
Tuttavia, spesso la sequenza di cui sopra viene stravolta, tanto che è la giurisprudenza a dover intervenire in prima battuta, supplendo a lacune legislative e sperimentando un’attività definitoria che dovrebbe essere rimessa al decisore politico sulla base delle informazioni e nozioni fornite dalla scienza informatica.
Negli ultimi anni, la giurisprudenza amministrativa si è occupata in più occasioni dei limiti alla c.d. decisione algoritmica nell’ambito dei procedimenti amministrativi.
Due sono i “filoni” di sentenze del Consiglio di Stato che appaiono meritevoli di attenzione.
Il primo attiene alla qualificazione giuridica della decisione algoritmica innestata all’interno di un procedimento amministrativo.
Il secondo, invece, riguarda la distinzione “ordinamentale” tra algoritmo di trattamento e intelligenza artificiale.
Con la sentenza n. 2270/2019 (a cui hanno fatto seguito le sentenze 8472/2019, 8473/2019, 8474/2019, 881/2020), il Consiglio di Stato si è pronunciato in una controversia relativa ad un concorso per l’assegnazione di sedi di servizio di docenti scolastici. La procedura era gestita da un sistema informatico per mezzo di un algoritmo che stabiliva le sedi di assegnazione; era acceduto, però, che la selezione fosse sfociata in assegnazioni apparentemente “casuali”, che non tenevano conto delle preferenze espresse dai docenti (sia per le materie che per gli ambiti territoriali) e senza che vi fosse un funzionario dell’Amministrazione che avesse valutato le singole situazioni e esternato le relative determinazioni provvedimentali.
Ciò aveva comportato una lesione del principio di trasparenza, perché i docenti si erano visti assegnati, senza motivazione, nei più disparati ambiti provinciali e su posti di sostegno in luogo dei posti comuni, senza che il sistema avesse preso in considerazione le preferenze da essi indicate.
Il Consiglio di Stato, dopo aver rimarcato “gli indiscutibili vantaggi derivanti dall’automazione del processo decisionale dell’amministrazione” anche “attraverso un algoritmo, ovvero una sequenza ordinata di operazioni di calcolo”, ha evidenziato che la stessa “regola tecnica che governa ciascun algoritmo resta pur sempre una regola amministrativa generale”, che comporta: ) Che l’algoritmo debba essere sempre pienamente conoscibile; ) Che l’algoritmo debba essere pienamente sindacabile dal giudice amministrativo.
Si tratta di pronunce che, trattando il tema dell’automazione del procedimento amministrativo, si muovono in sintonia con il divieto (generale, ma soggetto a deroghe) di sottoporre il privato “a una decisione basata unicamente sul trattamento automatizzato, compresa la profilazione, che produca effetti giuridici che lo riguardano o che incida in modo analogo significativamente sulla sua persona” (art. 22, co. 1, GDPR).
La pronuncia di maggiore interesse, tuttavia, è la sentenza del Consiglio di Stato n. 7891/2021 con cui il massimo organo della giustizia amministrativa, oltre ad occuparsi di tecnica, di fatto ha “stabilito” cosa sia un “algoritmo di trattamento” e quali ne siano le caratteristiche, col fine di poter correttamente applicare la norma.
Precisamente, la decisione è intervenuta nell'ambito di una procedura nazionale di gara per la fornitura di pacemaker di alta fascia.
Il TAR, pronunciatosi in primo grado, aveva “definito il concetto di algoritmo”, affermando che “con esso ci si richiama, semplicemente, a una sequenza finita di istruzioni, ben definite e non ambigue, così da poter essere eseguite meccanicamente e tali da produrre un determinato risultato (come risolvere un problema oppure eseguire un calcolo e, nel caso di specie, trattare un’aritmia)”. Il giudice di prime cure aveva inoltre aggiunto che “non deve confondersi la nozione di “algoritmo” con quella di “intelligenza artificiale”, riconducibile invece allo studio di “agenti intelligenti”, vale a dire allo studio di sistemi che percepiscono ciò che li circonda e intraprendono azioni che massimizzano la probabilità di ottenere con successo gli obiettivi prefissati (…). sono tali, ad esempio, quelli che interagiscono con l’ambiente circostante o con le persone, che apprendono dall’esperienza (machine learning), che elaborano il linguaggio naturale oppure che riconoscono volti e movimenti”.
Il Consiglio di Stato, precisando quanto precedentemente stabilito, ha affermato che la nozione di “algoritmo”, “quando è applicata a sistemi tecnologici, è ineludibilmente collegata al concetto di automazione ossia a sistemi di azione e controllo idonei a ridurre l’intervento umano. Il grado e la frequenza dell’intervento umano dipendono dalla complessità e dall’accuratezza dell’algoritmo che la macchina è chiamata a processare”.
Al contrario, nel caso dell’intelligenza artificiale, “l’algoritmo contempla meccanismi di machine learning e crea un sistema che non si limita solo ad applicare le regole software e i parametri preimpostati (come fa invece l’algoritmo “tradizionale”) ma, al contrario, elabora costantemente nuovi criteri di inferenza tra dati e assume decisioni efficienti sulla base di tali elaborazioni, secondo un processo di apprendimento automatico”.
Nella decisione richiamata spicca un elemento interessante: TAR e Consiglio di Stato dissentono in ordine alla linea di demarcazione tra “algoritmo di trattamento” e “intelligenza artificiale”.
In buona sostanza, secondo il TAR, un meccanismo che permettesse di “riconoscere in automatico” una determinata esigenza (nella specie, quella di diagnosticare un’aritmia cardiaca) provvedendo a somministrare la corretta terapia, costituirebbe un quid pluris rispetto al modello tipico dell’algoritmo di trattamento, qualificandosi come “algoritmo di intelligenza artificiale”.
Secondo il Consiglio di Stato, invece, il grado e la frequenza dell’intervento umano dipenderebbero esclusivamente “dall’accuratezza dell’algoritmo”. Ma un algoritmo che operasse il trattamento in automatico non risulterebbe, per ciò solo, qualificabile come “algoritmo di intelligenza artificiale”.
Infatti – sostiene il Consiglio di Stato – sarebbe necessaria, per parlare di “intelligenza artificiale”, l’esistenza di un meccanismo di machine learning che non si limitasse ad applicare regole e parametri preimpostati, ma che operasse in autonomia, elaborando autonomamente criteri e decisioni secondo un processo di apprendimento automatico.
Viene da domandarsi se il criterio del c.d. iudex peritus peritorum (secondo cui il giudice non è vincolato a valutazioni peritali ma può sempre elaborare propri apprezzamenti, anche di natura tecnica e non giuridica, pur dovendo darne motivazione) possa spingersi fino al punto di fornire vere e proprie definizioni normative di concetti di natura prettamente tecnica, con il rischio, puntualmente verificatosi nel caso appena menzionato, che la definizione adottata da un’autorità giudiziaria possa essere dissentita o modificata da quella del giudice superiore (o da altri giudici nell’ambito di altrettanti giudizi).
A ciò si aggiunga che in assenza di definizioni tecniche fornite dal legislatore, le decisioni della giurisprudenza (tanto più quelle promananti dalle magistrature superiori), benché non costituenti fonti del diritto, finiscono inevitabilmente per innestarsi nel circuito politico-decisionale del Paese.
Con la conseguenza che il percorso logico, cui si accennava poc’anzi (e che, in materia tecnica, dovrebbe partire dalle definizioni oggettive della scienza facendole “incastonare” in definizioni normative da assoggettare, a valle, all’interpretazione giurisdizionale) finisce per sovvertirsi completamente, lasciando la scienza in una posizione “attardata” e rischiando di riservare alla stessa un ruolo puramente ancillare.
Da quanto sopra emerge, in modo plastico, l’esigenza di coltivare un dialogo tra la scienza informatica e quella giuridica, nell’ottica di riservare alla prima il ruolo di fornire definizioni certe ed obbiettive, cui la seconda dovrà fornire una precisa collocazione ordinamentale, attribuendo alla giurisprudenza criteri certi che le consentano di intervenire “a valle” con gli ordinari criteri interpretativi, astenendosi da compiti di “supplenza” su questioni che dovrebbero spettare, invece, al decisore politico.
Sempre in ambito giudiziario, l’intelligenza artificiale sta alimentando il dibattito sull’opportunità di adottare sistemi di giustizia predittiva che consentano, con maggiore o minore intensità, di affidare alle macchine il compito di fornire un “apporto” alla giurisprudenza.
La sostituzione dell’algoritmo al giudice, e cioè la scelta di affidare all’I.A. il compito di procedere ad una sorta di ragionamento inferenziale “artificiale” e sostitutivo rispetto al ruolo del giudice, sconta una serie di vizi di fondo che sembrano costituire, almeno nell’ordinamento democratico italiano, ostacoli ben difficilmente superabili.
La garanzia di revisione di ogni pronuncia non definitiva, la garanzia del contraddittorio e, in buona approssimazione, l’”umanità” del giudice sembrano costituire prerogative in insanabile contrasto con alcuni sistemi di giustizia previsionali adottati in ambito extra-UE (Pasceri, 2022).
D’altro canto, il potenziamento del sistema classificatorio delle decisioni giurisdizionali e una sistematica raccolta delle stesse in banche dati accessibili e ben utilizzabili da parte degli operatori del processo, costituirebbe un potenziamento dell’attività giurisdizionale da valutare sotto la (diversa) lente dell’efficienza dell’amministrazione della giustizia.
Lo spazio per l’intelligenza artificiale, allora, potrebbe essere verosimilmente trovato nell’adozione di sistemi che favoriscano non certo una sostituzione della macchina al giudice nell’emissione di decisioni vincolanti per le parti, ma che offrano allo stesso una serie di strumenti per sottoporgli, in modo non vincolante, il numero massimo di soluzioni interpretative per dirimere un caso concreto, riservandogli la scelta di avvalersene o meno.
In buona sostanza, al di là di opzioni difficilmente percorribili, anche in futuro, per via della necessità di rispettare alcuni connotati fondamentali del processo italiano e del ruolo del giudice, sembra che l’opzione accennata nel paragrafo precedente sia l’unica vera direttrice da seguire, negli anni a venire, per consentire una maggiore interazione tra I.A. e processo italiano.
Siffatto utilizzo dell’I.A. consentirebbe, infatti, di porre il giudice nelle condizioni di accedere non solo ad un flusso “razionalizzato” di conoscenza (attraverso il pertinente richiamo a precedenti pronunce giurisdizionali, alle fonti del diritto e ad altri atti giuridici – si pensi, ad esempio, alle prassi amministrative) ma anche ad una (o più) elaborazioni critiche, il cui sviluppo dovrà essere sempre valutato, però, secondo l’irrinunciabile apprezzamento personale.
Allo stesso tempo, l’I.A., oltre a favorire il lavoro del giudice, potrebbe ausiliare anche i difensori e, soprattutto, le parti.
Queste ultime, specialmente in sede civile o amministrativa, ove l’azione costituisce un diritto disponibile e rinunciabile, potrebbero orientare le proprie scelte processuali secondo criteri maggiormente aderenti alla reale prospettiva processuale, ad esempio omettendo di introdurre contenzioso su questioni dalla difficile prospettiva di sfociare in esiti favorevoli.
I casi richiamati evidenziano esattamente la disomogeneità nell'impiego di questi strumenti e l'assenza di un indirizzo politico complessivo, pur nella consapevolezza delle differenze organizzative e strutturali tra i settori menzionati (per ampiezza, caratteri istituzionali, articolazioni territoriali, ecc.) e i numerosi altri su cui intervengono le amministrazioni pubbliche.
Questa "confusione" produce conseguenze significative in termini di impatto complessivo delle numerose misure destinate trasformazione digitale, che pure nel tempo sono state adottate e che si trovano anche, come noto, nei progetti PNRR. Inoltre, come più volte ricordato, il quadro normativo di riferimento potrebbe essere arricchito dall’entrata in vigore del regolamento del Parlamento Europeo e del Consiglio sull’Intelligenza Artificiale che dovrebbe essere adottato in via definitiva entro i primi mesi del 2024.
Nella proposta di regolamento sono concordati i criteri per individuare i settori in cui l’utilizzo dell’intelligenza artificiale è qualificabile come “ad alto rischio”, cioè – come anticipato sopra – gli ambiti in cui l’utilizzo dell’intelligenza artificiale pone “rischi significativi per la salute e la sicurezza o per i diritti fondamentali delle persone”. Per tali settori, la proposta di Regolamento valuterebbe la necessaria predisposizione di “requisiti obbligatori”, per quanto concerne “la qualità dei set di dati utilizzati, la documentazione tecnica e la conservazione delle registrazioni, la trasparenza e la fornitura di informazioni agli utenti, la sorveglianza umana e la robustezza, l'accuratezza e la cibersicurezza”. Come è evidente, sono numerosi i sistemi di intelligenza artificiale impiegabili dalle amministrazioni pubbliche passibili di ricadere tra i sistemi ad alto rischio, “in considerazione del loro impatto potenzialmente significativo sulla democrazia, sullo Stato di diritto, sulle libertà individuali e sul diritto a un ricorso effettivo e a un giudice imparziale. È in particolare opportuno, al fine di far fronte ai rischi di potenziali distorsioni, errori e opacità, classificare come ad alto rischio i sistemi di IA destinati ad assistere le autorità giudiziarie nelle attività di ricerca e interpretazione dei fatti e del diritto e nell'applicazione della legge a una serie concreta di fatti”.
Ciò che si fa apprezzare, dunque, anche al di là del merito della proposta - qui non esaminata, occupandoci del metodo - è certamente l'approccio unificante. Mediante un corpus normativo organico in una materia sensibile forse è possibile ridurre le maglie troppo larghe, da un lato, di una regolazione assente che genera disparità in termini di opportunità e tutela dei diritti e, dall'altro, di un’interpretazione (tecnica) in via giurisprudenziale inadeguata alla complessità della materia. 5. Bibliografia essenziale informatizzazione nelle assemblee legislative regionali, in Osservatorio sulle fonti, speciale "Tecnica legislativa e innovazione tecnologica (a cura di E.
Borghetto e R. Ibrido), 3/2022 7. G.U. Rescigno, Relazione di sintesi, in Aa.Vv., Fonti, tecniche legislative e fattibilità delle leggi: materiale preparatorio per le relazioni tenute al Seminario di Palermo del 27-29 aprile 1989, Quaderni del Servizio studi legislativi e promozione culturale dell'Assemblea regionale siciliana, Palermo, 1992, 753 ss. 8. M. Barberis, Giustizia predittiva: ausiliare e sostitutiva. Un approccio evolutivo, in Milan law review, n. 2/2022; 9. A. Simoncini, Intelligenza artificiale e futuro delle libertà costituzionali, in R. Cavallo Perin (a cura di), L’amministrazione pubblica con i big data: da Torino un dibattito sull’intelligenza artificiale, pp. 55-59; 10. A. Santosuosso, Giustizia predittiva, ecco i tre pilastri per capire gli impatti della tecnologia sul diritto, in Agenda digitale, 1° marzo 2021; 11. G. Taddei Elmi, M. Pietrangelo, L.
Nannipieri, Algorithmic Justice. The judicial predicting: Automation or Artificial Intelligence?, relazione al convegno “Constitutional Challenges in the Algorithmic Society”, Firenze, European University Institute, 10 maggio 2019; 12. R. Natoli, P. Vigneri, La tecnologia amica del processo: dall’eredità dell’emergenza pandemica ai sistemi di giustizia predittiva, in Giustizia Insieme, 16 marzo 2022; 13. A. Masucci, L’automatizzazione delle decisioni amministrative algoritmiche fra big data e machine learning. Verso l’algocratic governance?, in Diritto e Processo Amministrativo, n. 2/2022, pp. 265 ss; 14. G. Pasceri, La predittività delle decisioni, Giuffrè, 2022.