Giustizia predittiva: algoritmi al servizio del diritto

Al pari passo con l’evoluzione digitale, anche gli strumenti a supporto della legalità si stanno trasformando. Negli ultimi anni si è affermato il fenomeno del Legal Tech, ossia l’uso di soluzioni tecnologiche come software, algoritmi e piattaforme al fine di rendere più accessibili, semplici ed efficienti i processi nel settore legale; le applicazioni spaziano dall’analisi dei dati, dalla contrattualistica all’intelligenza artificiale per la predizione di esiti legali.

È proprio grazie all’intelligenza artificiale che viene sviluppata la giustizia predittiva, fenomeno che sta via via prendendo sempre più piede, soprattutto negli Stati Uniti d’America. Questa innovazione porta con sé diversi vantaggi, ma al tempo stesso sollevano diverse preoccupazioni in merito a potenziali rischi e alla trasparenza delle decisioni basate su algoritmi.

La giustizia predittiva

La giustizia predittiva è un ambito in forte crescita che unisce le potenzialità della giurimetria e dell’intelligenza artificiale.

La giurimetria è la disciplina che applica metodi quantitativi e statici allo studio dei fenomeni giuridici e nel contesto della giustizia predittiva  consente di analizzare le decisioni del passato per individuare schemi ricorrenti e tendenze utili a stimare la probabilità di determinati esiti in casi simili. L’intelligenza artificiale amplifica ulteriormente queste possibilità, grazie alla sua capacità di elaborare una vasta quantità di dati (in questo caso testi normativi, sentenze e provvedimenti delle corti) e, in particolar modo, al machine learning, che permette ai sistemi di apprendere progressivamente dai dati e migliorare le proprie performance. Un modello addestrato su un ampio insieme di decisioni giudiziarie può, quindi, fornire indicazioni attendibili sugli esiti di nuove controversie.

Vantaggi potenziali

Come accennato nell’introduzione, la giustizia predittiva porta con sé diversi vantaggi, come: 

• maggiore efficienza dei processi, proprio grazie all’impiego di modelli predittivi basati su giurimetria e intelligenza artificiale, che consente di individuare in anticipo i casi più complessi o urgenti, aiutando i tribunali a gestire meglio le risorse.
• riduzione della discrezionalità, grazie all’analisi dei dati e dei precedenti giudiziari; ciò permette di limitare la variabilità delle decisioni, offrendo ai giudici indicazioni più uniformi e oggettive. 
• previsioni più accurate grazie agli algoritmi di apprendimento automatico; i sistemi predittivi possono analizzare enormi quantità di informazioni e riconoscere correlazioni difficilmente individuabili con i metodi tradizionali. 
• supporto alle decisioni giudiziarie, poiché sistemi di intelligenza artificiale possono assistere i magistrati nella valutazione delle prove e nella ricerca giuridica, fornendo rapidamente riferimenti a testi normativi e precedenti rilevanti. 
• accesso alla giustizia più inclusivo, grazie all’automazione di alcune procedure e la diffusione di strumenti legali basati su intelligenza artificiale, che possono ridurre i costi e semplificare l’accesso alle informazioni giuridiche, offrendo nuove opportunità anche a chi dispone di risorse economiche limitate.
• identificazione di bias e discriminazioni, grazie all’ analisi dei dati giudiziari attraverso strumenti di IA, che può mettere in luce eventuali schemi discriminatori o distorsioni decisionali. 

Possibili criticità

Tuttavia, l’impiego della giustizia predittiva comporta anche sfide significative. L’affidabilità dei modelli, infatti, dipende strettamente dalla qualità dei dati su cui vengono addestrati: se questi dati contengono errori, pregiudizi o elementi discriminatori, tali distorsioni rischiano di essere replicate e persino amplificate dagli algoritmi, con il pericolo di decisioni ingiuste o non accurate. Proprio per questo motivo, diventa essenziale garantire dati trasparenti, imparziali e di qualità, così come la definizione di criteri chiari sull’uso delle informazioni. 
Un esempio è rappresentato dall’algoritmo COMPAS, impiegato in alcuni Stati americani per stimare la probabilità di recidiva; il limite principale risiede nel fatto che esso si basa esclusivamente su dati puramente statistici e di natura socio-economica, che non risultano pertinenti alla valutazione del singolo individuo.
A ciò si aggiunge il tema della protezione della privacy, cruciale per evitare che la raccolta e l’elaborazione di grandi quantità di dati giuridici compromettano i diritti fondamentali delle persone.

In definitiva, la sfida più grande consiste nel trovare un equilibrio tra le potenzialità dell’automazione e il ruolo insostituibile del giudizio umano: solo così la giustizia predittiva potrà essere un supporto utile senza snaturare i principi di equità e imparzialità che devono guidare il sistema giudiziario.