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22 Ottobre 2022
Calcolabilità
giuridica e Intelligenza Artificiale: il teorema di Bayes.
Irene Procopio
tempo di lettura: 3 min
L’innovazione, intesa come
progresso tecnologico e scientifico, è prima di tutto uno strumento sociale.
Alcune tecnologie più di altre sono di aiuto per l’uomo, perché consentono di
automatizzare molti processi e far risparmiare fatica e denaro. Non è sempre
facile, però, comprendere le reali potenzialità degli strumenti innovativi,
soprattutto per la complessità di alcuni temi.
Quando si parla di Intelligenza
Artificiale è bene considerare alcuni aspetti sia tecnici che etici, che ci
aiutano a comprendere a pieno la tecnologia con la consapevolezza sia dei
benefici che dei rischi che derivano dal suo utilizzo. Partiamo dalle premesse.
Per Data Driven si intende qualsiasi
programma guidato dai dati, intesi come informazioni.
Per Intelligenza Artificiale
(AI) si intende quel settore dell'informatica che studia la possibilità di
costruire computer in grado di riprodurre il funzionamento di alcune capacità
della mente umana.
Per Machine Learning si intende
un sottoinsieme dell'Intelligenza Artificiale (AI) che si occupa di creare
sistemi che apprendono o migliorano le performance in base ai dati che
utilizzano.
Il concetto di Intelligenza
Artificiale viene spesso frainteso, è infatti importante sapere che i sistemi
attualmente in uso non sono in grado di sostituirsi all’uomo in tutte le sue
funzioni e con la stessa capacità di pensiero.
Trattandosi di modelli data
driven, gli algoritmi di machine learning funzionano sulla base delle
informazioni che sono scritte all’interno del loro codice. Da queste
informazioni il programma apprende un modello di ragionamento e quindi risponde.
In quanto macchine, elaborano i
dati che gli vengono forniti attraverso una serie di parametri, ovvero l’input,
dando poi un risultato, ovvero l’output.
Si comprende, quindi, quanto sia
importante fornire i dati giusti, che abbiano determinati attributi e che, una
volta elaborati secondo i criteri scelti, non possano arrecare danno a nessuno.
È, infatti, fondamentale definire
lo scopo applicativo dell’algoritmo così da poterne analizzare in maniera
circoscritta i rischi e gli impatti. In alcuni settori le implicazioni negative
potrebbero essere minori che in altri, ma questa valutazione dev’essere fatta
sulla base di un’analisi specifica che tenga conto di regole morali ed etiche,
per le quali servono specifiche competenze. Per questo motivo è importante che
ci sia sempre l’uomo al controllo della macchina e non il contrario.
A seguito dello sviluppo di queste
tecnologie digitali, anche l’ambito giuridico si sta evolvendo attraverso
l’analisi e la progettazione di sistemi di ausilio all’attività giudiziaria.
Bisogna prima di tutto considerare
che le scelte sulla configurazione di un determinato sistema giuridico non sono
solo il frutto di una politica più o meno garantista, ma anche di un approccio
tecnico che rappresenta e racchiude in sé il valore identitario di un Paese.
Potrebbe sembrare difficile
comprendere le implicazioni etiche e sociali di queste scelte, perché in
effetti si tratta di un sistema complesso in cui vari fattori determinanti sono
legati da una relazione che influenza le dinamiche di ognuno di questi.
Perché il diritto è fatto di tante
piccole unità che prese singolarmente non sono altro che regole o dettami, ma
che in una visione d’insieme sono allo stesso tempo un metodo e un’ideologia,
una libertà di essere e di crescere come comunità.
Per integrare una tecnologia
digitale, un algoritmo o programma, all’interno di questo sistema complesso è
necessario avere un approccio che fonda la tecnica matematica e la tecnica informatica
con quella giuridica e quella filosofica, le prime di programmazione e calcolo
statistico, le seconde di analisi e valutazione dei rischi anche di natura
etica e sociale.
Proprio a questo proposito, una
legge sulla probabilità e statistica è al centro del dibattito sull’AI nel
diritto.
Il teorema di Bayes.
Il teorema di Bayes, enunciato per
la prima volta nel ‘700, è un metodo di calcolo della probabilità che una causa
abbia determinato un evento.
Volendo semplificare, possiamo
dire che la probabilità che l’evento B sia causato dall’evento A è data dalla
probabilità che l’evento B si verifichi, moltiplicata per la vosimiglianza tra
l’evento B e l’evento A.
Sostanzialmente, si tratta di un
metodo di calcolo che riproduce in formula il ragionamento induttivo umano e
usato come struttura del processo decisionale del computer.
Proprio come descrive la legge di
Bayes, l’uomo interpreta la realtà (evento B) in funzione della sua esperienza
e conoscenza (evento A). Sarebbe un po’ come prevedere il nostro futuro (evento
B) in funzione del nostro passato (evento A).
Negli anni ’70, alcuni giuristi
hanno ipotizzato l’applicazione del teorema di Bayes al diritto, come sistema
di calcolo oggettivo delle decisioni.
Pur essendo un metodo per rendere
oggettivamente coerenti le pronunce giudiziarie ci sono alcune implicazioni
negative che non lo rendono applicabile. Infatti, la valutazione del contesto
in funzione dell’esperienza e della conoscenza resta legata al pensiero
personale di ognuno, che è soggettivo e quindi difficile da codificare secondo
la regola dell’“oltre ogni ragionevole dubbio”. Il dibattito sul tema,
infatti, si è acceso soprattutto rispetto al fatto che la prevedibilità nel
diritto sarebbe strettamente connessa ad una classificazione dei comportamenti.
Questo non darebbe spazio a valutazioni diverse da quelle risultanti dal
calcolo e non includerebbe il caso plausibile, trattandosi di comportamenti
umani, di nuove circostanze mai considerate prima. Inoltre, un altro aspetto da
considerare è che la coerenza nelle pronunce potrebbe sì portare ad
un’uniformità dei giudizi, ma non per forza ad una prevedibilità del
comportamento, dato che i comportamenti classificabili sarebbero solo quelli
certi.
L’applicazione dell’AI al diritto comporta,
quindi, troppi rischi soprattutto in considerazione del fatto che non sarebbe
effettivamente imputabile ad un computer la responsabilità di una decisione
ingiusta, né tanto meno sarebbe così facile progettare un sistema di
calcolabilità giuridica senza eccessi di oggettività e, quindi, senza perdere quel
valore umano che per il diritto, in quanto scienza sociale, resta fondamentale.
Oltre il dibattito in ambito giuridico,
un esempio di applicazione della legge di Bayes è nella lotta contro lo spam.
Attraverso il filtro bayesiano è, infatti, possibile riconoscere se una serie
di simboli (come una parola) si presenta con frequenza nei messaggi di spam e,
quindi, calcolare la probabilità che un determinato messaggio sia spam.
Prescindendo dalla fiducia o meno
riposta nella tecnologia, è importante prima di tutto comprenderla e valutarne
gli impatti, positivi e negativi, così da capirne le reali potenzialità e, dove
possibile, neutralizzare le minacce per far sì che diventi uno strumento di
crescita e di sviluppo per la comunità.
