Intelligenza artificiale: nozione e caratteristiche

L’intelligenza artificiale (IA) sta assumendo un ruolo sempre più pervasivo nella realtà odierna. Tale tecnologia si presta a rivoluzionare il paradigma del rapporto uomo- macchina e trova applicazione in un numero assai vasto di ambiti, ivi compreso quello giuridico. Ne sono esempi il procedimento amministrativo informatico e la giustizia predittiva, tematiche che si avrà modo di approfondire debitamente nel presente spazio.

Non vi è, al momento, una definizione univoca e generalmente accolta di intelligenza artificiale. Appare tuttavia ampiamente condivisibile la nozione contenuta nella Carta etica europea sull’utilizzo dell’intelligenza artificiale nei sistemi giudiziari e negli ambiti connessi, adottata nel 2018 dalla Commissione europea per l’efficienza della giustizia (CEPEJ). Tale documento definisce l’IA come «insieme di metodi scientifici, teorie e tecniche finalizzate a riprodurre mediante le macchine le capacità cognitive degli esseri umani».

L’IA si caratterizza innanzitutto per l’utilizzo di notevoli quantità di dati e informazioni, nonché per l’elevata capacità logico-computazionale. Essa implementa sofisticati algoritmi, come quelli di deep learning e machine learning, che sono in grado di estrarre conoscenza dai dati al fine di prendere decisioni. Inoltre, tali sistemi di autoapprendimento possono modificare ed eventualmente correggere gli algoritmi di origine stessi man mano che ricevono nuove informazioni su ciò che stanno elaborando.

Come diversi autori hanno evidenziato, l’intelligenza artificiale è dotata di una neutralità solo apparente. Infatti, l’algoritmo è ineluttabilmente condizionato dal sistema di valori e dalle intenzioni di chi ne commissiona la creazione o di chi lo crea. La discrezionalità umana è rinvenibile dal momento dalla raccolta dei dati sino all’interpretazione del risultato finale prodotto dall’elaboratore.

La complessità dei modelli di apprendimento automatico deriva anche dalla loro tendenziale opacità, la quale rende poco agevole – se non addirittura impossibile – ricostruire il ragionamento seguito dall’algoritmo per giungere a una data previsione. Tale opacità si deve anzitutto alla sopraccitata capacità dei sistemi di IA di riprogrammarsi da soli durante l’elaborazione di enormi moli di dati. In aggiunta, il codice sorgente dei software utilizzati è spesso protetto dal segreto industriale, il quale impedisce ai terzi di visionare l’algoritmo.