L’avvento dell’intelligenza artificiale ha sollevato interrogativi di grande rilevanza nel settore giuridico. L’idea di un sistema in grado di elaborare dati e formulare risposte giuridiche con la stessa precisione di un esperto umano affascina studiosi e professionisti del diritto. Tuttavia, l’applicazione dell’IA in ambito giuridico ha mostrato limiti strutturali che ne compromettono l’efficacia come sostituto del ragionamento umano.
Uno dei primi approcci allo studio dell’intelligenza artificiale applicata al diritto si basa sui cc.dd. sistemi esperti. Questi sistemi sono progettati per emulare il processo decisionale di un giurista mediante l’applicazione di regole logiche predefinite. Il presupposto è che un esperto umano operi secondo schemi mentali strutturati, formalizzabili in un sistema computazionale. E’ comunque emerso rapidamente che la logica giuridica possiede un livello di complessità che non può essere pienamente ridotto a una serie di deduzioni statiche e rigidamente codificate.
A differenza della logica matematica o computazionale, il diritto si basa su interpretazioni, principi generali e norme che si adattano a contesti mutevoli. I sistemi esperti, per quanto avanzati, lavorano su regole rigide e predefinite del tipo “se-allora”, che non riescono a cogliere le sfumature interpretative necessarie nel ragionamento giuridico.
Per fare un esempio concreto, un sistema esperto potrebbe applicare in modo rigido l’articolo di legge che disciplina un determinato contratto. Eppure, come ben sappiamo, in tribunale, un giudice può adottare un’interpretazione estensiva o restrittiva della norma a seconda di fattori come:
- il contesto sociale ed economico (es. un’emergenza sanitaria può influenzare la valutazione di una clausola contrattuale);
- la giurisprudenza consolidata (es. sentenze precedenti che hanno già interpretato la norma in modo specifico);
- i principi generali dell’ordinamento giuridico (es. il principio di buona fede contrattuale può prevalere su una rigida applicazione testuale della legge).
Mentre un algoritmo si basa su pattern statistici e deduzioni formali, un giurista utilizza anche ragionamenti induttivi, analogici e teleologici. Ciò significa che l’interpretazione di una norma non è mai fissa, ma dipende dalle circostanze specifiche del caso concreto.
In estrema sintesi, dunque, il diritto non può essere modellato con una logica rigida e statica perché richiede una continua mediazione tra norme, fatti e valori. Ecco perché, nonostante i progressi dell’intelligenza artificiale, il ruolo umano resta insostituibile nelle decisioni giuridiche.
In alternativa ai sistemi esperti, l’intelligenza artificiale connessionista si basa su reti neurali artificiali, che apprendono tramite tentativi ed errori. Questi sistemi non si limitano a seguire regole predefinite, ma apprendono dagli schemi ricorrenti nei dati giuridici analizzati. Risulta però subito chiaro che questo approccio presenta un limite fondamentale: i sistemi di intelligenza artificiale non possiedono al momento una comprensione semantica del linguaggio giuridico, bensì operano su correlazioni statistiche.
Tutti sappiamo che un giurista, quando legge una norma o una sentenza, comprende il significato delle parole nel loro contesto, cogliendo sfumature, implicazioni e riferimenti impliciti. L’intelligenza artificiale, invece, si limita a identificare la frequenza e la co-occorrenza di termini nei documenti legali, senza attribuire loro un significato autonomo.
Un avvocato che legge il termine “responsabilità” in una norma lo collega al tipo di responsabilità (civile, penale, contrattuale, extracontrattuale ecc.) e ne valuta l’applicabilità in base al caso concreto. Un’intelligenza artificiale, invece, associa il termine “responsabilità” a parole statisticamente vicine nei testi analizzati (es. “risarcimento”, “obbligazione”, “illecito”), ma non è in grado di contestualizzare realmente il concetto.
L’intelligenza artificiale funziona su base predittiva, identificando modelli di ricorrenza nel linguaggio legale, ma senza comprendere logica e intenzione dietro le parole. Questo porta a limitazioni evidenti:
- ambiguità e polisemia: molte parole giuridiche hanno più significati a seconda del contesto;
- ironia o sfumature interpretative: un giudice potrebbe usare un termine con una sfumatura particolare che l’intelligenza artificiale non coglie;
- implicazioni normative: il valore di una norma dipende spesso da altri articoli di legge o principi generali, che l’intelligenza artificiale fatica a collegare correttamente.
Se ad esempio un sistema di intelligenza artificiale legge una sentenza in cui si dice che “il contratto è nullo per violazione di norme imperative”, il software potrebbe semplicemente identificare il termine “nullo” e associarlo alla nullità contrattuale, senza distinguere se si tratti di nullità assoluta o relativa, né comprendere quale norma imperativa sia stata violata.
E’ quello che succede ad esempio con le banche dati giuridiche avanzate, che, pur essendo strumenti potenti di ricerca, non possono sostituire il ruolo interpretativo del giurista. Esse forniscono risultati in base alla frequenza di occorrenza di termini giuridici nei documenti, senza garantire una vera e propria contestualizzazione normativa.
Insomma, l’analisi giuridica richiede più di una semplice associazione di parole: serve un’interpretazione basata su esperienza, logica e principi normativi. L’intelligenza artificiale può individuare pattern testuali e fornire suggerimenti rapidi, ma la decisione finale deve sempre restare in mano ai giuristi, capaci di cogliere il senso profondo del diritto e delle sue applicazioni reali.
I risultati ottenuti dall’intelligenza artificiale si prestano a
Prof. Giovanni Sartor
valutazioni contrastanti. L’intelligenza artificiale ha
prodotto numerose applicazioni e importanti risultati
teorici, ma non ha soddisfatto le speranze che avevano
accompagnato la sua nascita: la vera intelligenza
meccanica non è ancora stata realizzata, né sembra
possibile realizzarla con le tecnologie oggi disponibili. Lo
stesso può dirsi per l’intelligenza artificiale nel diritto:
questa disciplina – pur avendo prodotto alcune applicazioni
riuscite e numerosi contributi teorici – non è riuscita a
realizzare alcun sistema esperto di diritto in senso stretto
(un sistema informatico le cui competenze possano essere
assimilate a quelle del giurista)”.
L’uso dell’intelligenza artificiale nel diritto non deve essere visto come un tentativo di automatizzare la decisione giuridica, bensì come un potenziamento degli strumenti di analisi e ricerca. Le banche dati giuridiche e i software di analisi predittiva consentono ai professionisti del diritto di accedere rapidamente a informazioni rilevanti e di individuare schemi ricorrenti nelle sentenze.
Un esempio emblematico è l’uso di algoritmi per prevedere esiti processuali sulla base di dati storici. Tuttavia, anche in questi casi, la decisione finale deve restare in capo al giudice o all’avvocato, che possiede la sensibilità giuridica necessaria per valutare l’unicità del caso concreto.
L’intelligenza artificiale applicata al diritto ha dimostrato potenzialità significative, ma anche limiti intrinseci. Sebbene i sistemi esperti e i modelli connessionisti abbiano fornito strumenti avanzati per l’analisi normativa, la decisione giuridica rimane un’attività che richiede interpretazione, contestualizzazione e sensibilità umana.
L’intelligenza artificiale non può sostituire il giurista, ma può agevolarlo nel reperimento delle informazioni, nella gestione delle banche dati e nell’ottimizzazione del lavoro di analisi.
Insomma, il futuro dell’intelligenza artificiale nel diritto non risiede nella creazione di un giudice artificiale, bensì nello sviluppo di strumenti che supportino il processo decisionale umano, rendendolo più efficace e informato.
Per approfondire:
- G. CARCATERRA, Presupposti e strumenti della scienza giuridica, Torino, 2011;
– G. SARTOR, Corso d'informatica giuridica, Volume I. - L'informatica giuridica e le tecnologie dell'informazione, Torino, 2012;
– F. ROMEO, Lezioni di logica ed informatica giuridica, Torino, 2012.
Nicola Nappi
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