Già nel Seicento, il filosofo inglese Thomas Hobbes affermò: "Ragionare non è nient’altro che calcolare".
Alan Turing, il famoso scienziato informatico inglese, filosofo e padre dell'intelligenza artificiale, nel 1950 sviluppò il "Test di Turing". Si trattava di un test per determinare la capacità di una macchina di esibire un comportamento intelligente equivalente a quello di un essere umano. Turing propose che un valutatore umano giudicasse le conversazioni in linguaggio naturale tra un essere umano e una macchina progettata per generare risposte simili a quelle umane. Il valutatore doveva essere consapevole che uno dei due attori della conversazione fosse una macchina. La conversazione sarebbe stata limitata al solo testo in modo tale che il risultato non dipendesse dalla capacità della macchina di riprodurre la voce. Se il valutatore non fosse stato in grado di distinguere la macchina dall'uomo, Turing sosteneva che la macchina avesse superato il test.
Alan Turing pose la domanda fondamentale: "i computer possono pensare?" Pochi anni dopo Stephen Hawking non ebbe dubbi: “gli esseri umani, che sono limitati dalla lenta evoluzione biologica, non potranno competere e saranno sostituiti". Dobbiamo però attendere il 1956 perché si parli propriamente di "intelligenza artificiale". Il termine fu coniato e usato per la prima volta dal matematico statunitense John McCarthy, durante un seminario svoltosi nel College di Dartmouth, nel New Hampshire. "L’intelligenza artificiale è una disciplina che studia la possibilità di ottenere dalle macchine prestazioni che, se compiute da essere umano, sarebbero definite più intelligenti". Questa è la definizione che fornì John McCarthy.
La definizione si basa su un concetto importante, definendo l'intelligenza umana come la misura di ciò che fa l’intelligenza artificiale. L'intelligenza è la capacità di ragionare in modo astratto, logico e coerente, scoprire, stabilire e vedere attraverso correlazioni, risolvere problemi e compiti, tramite la conoscenza esistente scoprire il senso e la logica in situazioni confuse, adattarsi in modo flessibile a nuove situazioni e imparare in modo indipendente senza la necessità di istruzioni dirette e complete.
I computer rivelano costantemente le abitudini e gli interessi di ogni operatore che li utilizza, tanto che la rete fornisce consigli non richiesti riguardo siti da consultare e acquisti da effettuare. In un passato non troppo lontano, il controllo ortografico e i motori di ricerca erano considerati da molti come tecnologie informatiche "intelligenti". Oggi, soprattutto nell’ottica di contrasto al terrorismo internazionale, il riconoscimento facciale controlla regolarmente i viaggiatori negli aeroporti di tutto il mondo. I tablet e i telefoni cellulari rilevano costantemente la geolocalizzazione di chi li detiene, da remoto è possibile ascoltare il contenuto delle conversazioni telefoniche ed il testo dei messaggi inviati e ricevuti.
Molte grandi aziende già utilizzano sistemi di intelligenza artificiale al posto del lavoro umano. Le motivazioni principali consistono nel fatto che la tecnologia non si stanca, non necessità del fisiologico riposo quotidiano, non si ammala e non usufruisce di vacanze, non ha bisogno di pause per il cibo o quando la natura chiama. La tecnologia continua a lavorare e a funzionare. Questo è un enorme vantaggio per qualsiasi azienda.
Alcune compagnie di assicurazione negli Stati Uniti, nel Regno Unito, in Francia, Paesi Bassi e Germania utilizzano già sistemi legali predittivi nelle loro relazioni con i clienti al fine di determinare l'entità dei premi assicurativi e i rischi associati alle relazioni con i clienti.
Ma da qualche tempo i media parlano anche di “giustizia robotica". Viene rese noto che esistono algoritmi che possono prevedere con precisione le decisioni dei tribunali ed alcuni si spingono ad ipotizzare che in un futuro più o meno prossimo non avremo più bisogno di giudici umani. Ma in realtà, cosa sappiamo giàdell'uso dell'intelligenza artificiale?
L’utilizzo dell’intelligenza nel sistema giudiziario solleva un rilevante numero di interrogativi. Mentre alcune ragioni possono essere legittime - ad esempio, quando i sistemi di intelligenza artificiale facilitano l'accesso ai tribunali a individui che altrimenti potrebbero essere lasciati ai margini della giustizia, la riduzione dei budget, il sovraccarico dei casi giudiziari, la diminuzione della legittimità della magistratura - altri possono essere contestabili e richiedere un dibattito sociale più ampio che può essere tenuto solo al di fuori del sistema giudiziario. Negli Stati Uniti, un elemento critico del dibattito interno è considerato l'interrelazione tra il basso reddito e la propensione di una persona nei confronti del crimine. La povertà non è obbligatoriamente una causa di cattiva condotta criminale. Inoltre, chi supervisionerà i giudizi basati sull'intelligenza artificiale? I verdetti dei giudici prevarranno su quelli raggiunti tramite l’intelligenza artificiale o viceversa?
Nella Federazione Russa, Oleg Vagin, capo dell'Ufficio delle Fondazioni Costituzionali della giustizia penale della Corte Costituzionale della Russia, nel 2018 durante una delle discussioni scientifiche sul tema, ha dichiarato: “E’ spaventoso immaginare che le decisioni riguardanti una persona, la società o l'umanità saranno prese su la base dell’intelligenza artificiale, a seguito delle quali un avvocato smette di pensare, analizzare, prevedere il futuro delle sue strategie legali, e quindi si degrada come professionista e come essere razionale, diventa particolarmente dipendente sia dalla «macchina» che dalla persona che la controlla, la mantiene, la modernizza, corregge il software, trasformando gli avvocati in burattini, ostaggi delle moderne tecnologie e della loro implementazione."
Logicamente, ovunque al mondo è in corso il dibattito relativo all’utilizzo dell’intelligenza artificiale nella giustizia. L'implementazione di nuove soluzioni che le società di tecnologia dell'informazione sono pronte a offrire ai governi e le proposte per esternalizzare un servizio pubblico a fornitori del settore privato innescheranno (o dovrebbero innescare) un'importante discussione politica che deve essere tenuta in sedi più democratiche.È quindi importante sottolineare come può essere utilizzata l'intelligenza artificiale nell'amministrazione della giustizia e cosa richiede.
In quasi tutti i paesi del mondo, la riduzione della complessità è al centro dei processi giudiziari, indipendentemente dall'oggetto. La Cina è stato il primo paese al mondo ad introdurre l’intelligenza artificiale nella gestione del sistema giudiziario e ha da anni avviato un percorso per la realizzazione di tribunali completamente “intelligenti”. L'agenzia di stampa ufficiale cinese Xinhua ha riferito che oltre 3,1 milioni di controversie legali cinesi che si sono svolte da marzo a ottobre 2019 sono state risolte attraverso i tribunali basati sull'intelligenza artificiale. Secondo un rapporto diffuso dalla Corte Suprema del Popolo, più di 73.200 avvocati sono già registrati nel sistema giudiziario intelligente.
Il Tribunale del popolo del distretto di Shangyu nella città di Shaoxing, ha emesso la prima condanna penale al mondo basata su un processo gestito completamente con l’intelligenza artificiale.
In un tribunale di Pechino già “lavora” un giudice creato con l’intelligenza artificiale. Il giudice sembra a tutti gli effetti una donna reale, in grado di effettuare movimenti, espressioni del volto ed emanare una gradevole voce umana come se fosse un giudice in carne ed ossa. Attualmente questo giudice si occupa dell’accoglimento di contenziosi e ricorsi ed emana direttive, ma non è ancora abilitata all’emanazione di una sentenza.
Nel 2017 ad Hangzhou, una città nel nord della Cina, è stato istituito un tribunale completamente gestito con il sistema di intelligenza artificiale, il quali si occupa di giudizi riguardo controversie relative a transazioni di venditaonline dibeni e servizi, copyright e marchi, proprietà e violazione di domini. Il Tribunale di Hangzhou è operativo 24 ore al giorno e 7 giorni alla settimana. La durata media dei suoi processi è di 28 minuti e il periodo medio di elaborazione, dall'inizio della causa fino alla sentenza, è di 38 giorni. Il Tribunale Internet di Hangzhou è tecnicamente supportato da Alibaba e dalle sue sussidiarie. Ciò ha sollevato serie preoccupazioni sia di indipendenza che di imparzialità.
Secondo il rapporto del South China Morning Post, nel corso del 14° Piano Quinquennale, i tribunali cinesi hanno deciso di attuare un programma intelligente di quarta generazione che entrerà in vigore entro il 2025 e comprenderà una piattaforma di database centralizzato in grado di gestire all’istante tutti i dati giudiziari dell’enorme Paese, contestualmente alla realizzazione di una centrale di controllo e supervisione tutti gli aspetti legati alla sua gestione.
Il Dubai International Financial Center (DIFC) che collabora con Smart Dubai Office ha incaricato un gruppo di esperti per realizzare un tribunale in grado di funzionare interamente con l’intelligenza artificiale.
Presso il tribunale più grande al mondo, ovvero la Corte Superiore di Los Angeles in California, un avatar di nome Gina supporta i cittadini nella gestione dei loro ricorsi riguardo le contestazioni relative alle violazioni del Codice della Strada. Gina parla cinque lingue e assiste circa settemila clienti al mese. Gina non è una figura basata completamente sull'intelligenza artificiale, ma ha costruito le basi per un'automazione più avanzata.
In Argentina, nel 2018 l'ufficio del Procuratore distrettuale di Buenos Aires ha riassunto i risultati provvisori relativi ad un esperimento con l’utilizzo dell’intelligenza artificiale in una serie di cause civili e amministrative. Il risultato è stato che i giudici locali hanno approvato il 100% delle decisioni assunte utilizzando l'intelligenza artificiale.
Anche nella Federazione Russa, il sistema giudiziario ha iniziato ad utilizzare il sistema di intelligenza artificiale, anche se in modo piuttosto circostanziato e moderato. Viktor Momotov, presidente del Consiglio dei Giudici della Federazione Russa, in un rapporto denominato: "Prospettive per l'uso dell'intelligenza artificiale nel sistema giudiziario della Federazione Russa" ha chiarito che attualmente, la Federazione Russa ha prerequisiti legali, tecnici e tecnologici per l'uso attivo dell'intelligenza artificiale in grado di risolvere compiti altamente specializzati, definendola “intelligenza artificiale debole”.
Momotov ha dichiarato che al fine di sviluppare la digitalizzazione del sistema giudiziario della Federazione Russa, è in fase di sviluppo il super servizio "Giustizia on-line", che è la base della giustizia digitale.Le componenti della "Giustizia on-line” sono l'accesso da remoto al Tribunale in formato elettronico, la ricezione a distanza di informazioni su un processo in corso, l'accesso a distanza agli atti depositati dalle parti, la ricezione di comunicazioni da parte dei tribunali, la ricezione di atti giudiziari in formato elettronico, partecipazione a distanza alle udienze.
L'essenza della "Giustizia on-line" è quella di fornite al cittadino e ai legali l’opportunità di interagire con il Tribunale senza la necessità di recarsi presso di esso. Allo stesso tempo, sia per gli avvocati che per i cittadini, non è necessario acquistare apparecchiature o software costosi. È sufficiente disporre di un personal computer o di uno smartphone e di un accesso a internet.
L'opportunità di partecipare alle sessioni dei tribunali utilizzando la tecnologia della conferenza web, sarà assicurata dall'introduzione dell'autenticazione biometrica di un partecipante a un processo di fronte all'attività giudiziaria.
Il servizio "Giustizia on-line" prevede anche la redazione automatizzata di atti giudiziari utilizzando tecnologie di intelligenza artificiale basate sull'analisi del testo del ricorso processuale e dei materiali del procedimento giudiziario.
Il famoso avvocato russo Anna Serebrjanikova, ha dichiarato che l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nella Federazione Russa con consente ai tribunali russi di emettere sentenze, ma aiuta la gestione del processo soprattutto nell’esaminare i documenti presentati, le prove e il controllo dei dettagli.
Oleg Zaitsev, preside della Scuola superiore di Diritto del servizio statale e gestione della RANEPA, ha osservato che grazie all’intelligenza artificiale, il sistema della giustizia sta diventando più vivace e interessante. Ha sottolineato che l’intelligenza artificiale è uno strumento utile per gli avvocati, sia nella gestione della causa legale sia nell’interazione con le altre figure che caratterizzano il processo, dall’assistito, al giudice e ai consulenti.
Vladimir Pligin, co-presidente dell'Associazione degli Avvocati russi ha dichiarato: "Sosteniamo tutto ciò che è associato all'uso dell'intelligenza artificiale. Noi, avvocati, siamo per lo sviluppo di queste aree nel nostro campo. Ma dovrebbe essere chiaro che compaiono una serie di aspetti etici e legali. È necessaria sempre la supervisione dell’uomo.”
Nell’Unione europea, pochi paesi utilizzano sistemi decisionali automatizzati per l'amministrazione della giustizia e solo i Paesi Bassi hanno avviato un sistema che prevede l’utilizzo dell’intelligenza artificiale in alcuni settori della giustizia. Il ritardo dell’Unione europea rispetto principalmente a Stati Uniti, Cina, Federazione Russa, Corea del Sud e Giappone, è dovuto a molteplici fattori tra i quali, la difficoltà di omogeneizzare i dati relativi ai cittadini dei vari paesi dell’Unione europea, ai budget stanziati per la ricerca e anche allo scarso interesse mostrato dagli operatori del settore della giustizia.
I risultati di un'indagine condotta su oltre 1.700 tra giudici, avvocati e cancellieri di 12 paesi membri dell'Unione europea, hanno determinato che oltre l'80% degli intervistati non avverte la necessità di utilizzare l'intelligenza artificiale nel proprio lavoro e quindi non ritiene necessario migliorare le proprie conoscenze nel campo delle tecnologie dell'informazione e della comunicazione, ritenendo sufficiente la capacità di lavorare con motori di ricerca e software analitici tradizionali.
Il primo stato dell'Unione europea ad annunciare di aver iniziato a esplorare le possibilità dell'apprendimento automatico per migliorare la qualità delle decisioni dei tribunali è stata la Lettonia. Nel 2020 il governo di Riga ha adottato un sistema di analisi predittiva che coinvolge tutte le decisioni dei tribunali del paese per redigere una stima preliminare delle risorse umane e materiali che possono essere spese per condurre un particolare processo. Il sistema di analisi forense predittiva lettone non è progettato per le società private e tantomeno per gli avvocati, ma esclusivamente nell'interesse dello stato, quindi per le esigenze dell'accusa.
In Estonia, il Ministero della Giustizia sta finanziando la società Velsberg per la progettazione di un giudice robotdestinato a giudicare controversie di modesta entità, inferiori a 7.000 euro. Tale progetto, in linea di principio prevede che le due parti dovranno caricare nel softwaredocumenti e altre informazioni pertinenti e l'intelligenza artificiale emetterà una decisione contro la quale potrà essere presentato un ricorso presso un giudice umano.
Georgia, Polonia, Serbia e Slovacchia utilizzano sistemi decisionali automatizzati per l'assegnazione dei casi ai giudici.
In Francia, gli studi legali fanno ampio uso di sistemi di analisi forense preventiva e dichatbot che supportano simultaneamente francese, inglese e arabo.
I processi giudiziari riguardano molteplici fattispecie, con ventaglio che parte da alcune di routine fino a giungere ad altre molto più complesse. Anche le forme di tecnologia, compresa l'intelligenza artificiale, sono caratterizzate da più livelli. Ne consegue il quesito riguardante quale forma o livello di intelligenza artificiale si è già dimostrata valida per questi i processi ove è stata sperimentata. Nel contesto dell’applicazione dell’intelligenza artificiale nel sistema giudiziario occorre altresì considerare che quasi ovunque nel pianeta, i giudici si raffrontano innanzitutto con i codici di procedura e con alcuni pilastri giuridici, come ad esempio l'articolo 6 della Convenzione europea dei diritti dell'uomo. Inoltre, il Consiglio d'Europa ha sviluppato i principi etici per l'uso dell'intelligenza artificiale nell'amministrazione della giustizia.
Come accennato in precedenza, i casi giudiziari non richiedono sempre un approccio decisionale complesso e personalizzato e molti casi possono essere trattati automaticamente, almeno in parte. Ecco perché l'applicazione dell'intelligenza artificiale, non è la stessa per tutti i tipi di casi. Quale forma di intelligenza artificiale si è già dimostrata per questi diversi processi? Come possono i tribunali e i giudici lavorare con l'intelligenza artificiale secondo standard di procedura equa, rispettando anche il sopra citato articolo 6 della Convenzione europea dei diritti dell'uomo?
L’obiettivo primario dell’intelligenza artificiale è creare macchine (hardware/software) in grado di pensare e agire come gli esseri umani attraverso l'individuazione di modelli, ovvero la descrizione del problema da risolvere, e degli algoritmi, ovvero la procedura per risolvere il modello.
Cosa significa questo in riferimento all’intelligenza artificialenell'amministrazione della giustizia?
Amministrare la giustizia significa fornire giustizia in casi individuali e la magistratura ha anche una funzione “ombra” nel presentare gli standard alla società in modo più ampio. Ma indipendentemente dall'argomento, il lavoro dei tribunali e dei giudici consiste nell'elaborare le informazioni; le parti portano informazioni in tribunale, le trasformazioni avvengono nel corso del procedimento e anche l'esito è informazione. Non tutta questa elaborazione delle informazioni è sempre necessariamente complessa. Spesso vengono regolarmente prodotti giudizi riguardo inadempienti e dichiarazioni di inammissibilità; molti casi richiedono una semplice valutazione senza udienza. In talune fattispecie, solo una percentuale limitata dei casi è affrontata dalla magistratura con udienze complesse e contraddittori.
Nelle cause amministrative e civili per controversie di modesta entità, il modo in cui i casi vengono gestiti dipende principalmente dalla complessità delle informazioni e dal grado di prevedibilità del risultato. Una percentuale relativamente ampia di casi di “routine” ha un esito prevedibile. In quei casi, la sentenza del tribunale è un documento prodotto in un processo in gran parte automatico e fondato sulla base dei dati forniti. Il documento della sentenza fornisce un titolo per l'esecuzione. In questi casi, se il risultato è prevedibile, l'elaborazione del caso potrebbe essere parzialmente o addirittura ampiamente automatizzata utilizzando l'intelligenza artificiale, proprio perché il risultato è in gran parte o del tutto certo.
Anche in materia di famiglia e lavoro, c'è anche una percentuale significativa di casi di “routine”. Qui, il giudice, in una funzione simile a quella di un notaio di diritto civile, valuta la validità giuridica di una proposta di concordato delle parti. Per esempio, nei Paesi Bassi ove divorziare è estremamente semplice, un divorzio e una disposizione della potestà genitorialeè già gestita utilizzando l’intelligenza artificiale. Sempre nei Paesi Bassi, ove vige una normativa del lavoro regolamentata da poche e semplici norme, anche la risoluzione di un contratto di lavoroè gestita dall’intelligenza artificiale. Infatti, in questi casi le sentenze sono documentiprodotti in gran parte automaticamente.
Dal punto di vista dell’attività forense, occorre anche considerare l’importanza dell'archiviazione digitale. Infatti, un portale di archiviazione intelligente può aiutare le parti a portare il loro caso in tribunale nel miglior modo possibile. L’intelligenza artificiale applicata all’archiviazione consente di realizzare dei softwarein grado di analizzare i punti di vista delle parti e presentare un risultato ottimale (accordo) in base al contributo delle parti. Solo in quei casi che non si risolvono mediante il supporto di un’archiviazione intelligente, il prodotto finale del procedimento giudiziario è una sentenza in senso stretto del termine.
Nei Paesi Bassi, anche il sistema di giustizia penale trova il supporto dell’intelligenza artificiale sotto forma di archiviazione intelligente. In tutti i casi complessi, in cui il giudice o il collegio deve dare un giudizio per portare il procedimento ad una sentenza, il supporto dell’intelligenza artificiale consiste principalmente in sistemi di conoscenza che rendono le fonti legali facilmente accessibili e consente di realizzare un fascicolo processuale digitale che può presentare grandi quantità di informazioni facilmente e velocemente accessibili.
Il riconoscimento di modelli nei documenti di testo e nei file può essere utile, ad esempio quando si ordinano grandi quantità di casi o in casi complessi che contengono molte informazioni. Un esempio proveniente dagli Stati Uniti d'America è "eDiscovery", un'indagine automatizzata per la scoperta di informazioni elettroniche prima dell'inizio di un procedimento giudiziario. “eDiscovery” utilizza l'intelligenza artificiale di apprendimento automatico, che consente alle parti in causa di determinare qual è il miglior algoritmo in grado di estrarre una grande quantità di informazioni. Le parti concordano quali termini di ricerca e codifica utilizzare. Il giudice valuta e conferma l'accordo. Si tratta di un metodo di indagine documentale riconosciuto sia dai tribunali degli Stati Uniti che del Regno Unito.
Altresì, l'intelligenza artificiale è anche in grado di consigliare e quindi può essere utile per le potenziali parti in causa che cercano una soluzione che non hanno ancora individuato. Ecco quindi che l’intelligenza artificiale può risultare estremamente utile anche per gli avvocati. Ciò perché l'intelligenza artificiale non solo cerca informazioni rilevanti, ma fornisce anche una risposta a una domanda. Logicamente poi l'avvocato decide autonomamente se agire in base al consiglio fornito. Questa funzione di consulenza può aiutare i legali a stipulare accordi nell’interesse delle loro parti e quindi prevenire controversie o cause giudiziarie lunghe e dall’esito incerto. Se il consiglio non è sufficiente, anche il supporto nella ricerca di una soluzione è una possibilità. Un aiuto nella formulazione di una soluzione che richiede un controllo giudiziario, come una richiesta o una citazione, può garantire che la valutazione del giudice possa diventare più di una questione di routine.
Un esempio pratico comprovato di questa funzione è in uso presso il Civil Resolution Tribunal (CRT) nella British Columbia, Canada. Il CRT è stato istituito per trattare le controversie relative alle locazioni immobiliari e alle sovvenzioni alloggiative. Quando ha avuto successo, la giurisdizione è stata gradualmente estesa e nell'aprile 2019 le lesioni personali derivanti da incidenti stradali sono state aggiunte alla sua giurisdizione. Il CRT mediante il software “Solution Explorer”, offre informazioni legali pubbliche gratuite e ausili di calcolo, disponibili 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Sono presenti percorsi guidati, domande e risposte interattive, risoluzione di controversie o preparazione per procedimenti presso il Civil Resolution Tribunal. Tale softwareè aggiornato ogni tre mesisulla base dei feedback degli utenti e dei dati analitici immessi sul sistema.
Presso il tribunale distrettuale del Brabante Orientale nei Paesi Bassi, in collaborazione con l'Università di Tilburg, l'Università di tecnologia di Eindhoven e la Jheronimus Academy of Data Science (JADS), è in corso uno studio sulle possibilità dell'intelligenza artificiale di gestire i ricorsi dei cittadini nei casi di sanzioni amministrative relative alla violazione del Codice della strada. Lo studio mira a sviluppare uno strumento per supportare i giudici nella gestione di tali procedimenti e nell’emissione dei provvedimenti.
Il concetto che l’intelligenza artificiale sia in grado di prevedere le decisioni dei tribunali, ciò che negli Stati Uniti chiamano “giustizia predittiva”, attira molto interesse anche nell’opinione pubblica e ha dato luogo a discussioni pubbliche. Man mano che il caso giudiziario diventa più complesso, il rischio di incertezza della sentenza aumenta. Questo è uno dei motivi per cui c'è così tanto interesse per l'intelligenza artificiale e per la convinzione diffusa che essa sia in grado di ridurre il rischio. Negli Stati Uniti sono offerti in commercio vari strumenti di previsione riservati ai professionisti che operano nell’ambito della giustizia. Aziende specializzate nello sviluppo di nuovi servizi legali hanno venduto ad avvocati, investigatori privati, consulenti legali e assicuratori, servizi per un valore di 2,3 milioni di dollari. Tuttavia, esistono anche alcune applicazioni gratuitamente scaricabili sugli smartphone, che non sono strumenti professionali ma simulano il risultato di una controversia e di una causa legale. Ad esempio, un gruppo di accademici statunitensi ha sviluppato un'applicazione che sostengono essere in grado di prevedere l'esito di un caso pendente presso la Corte Suprema degli Stati Uniti con una precisione del 70,2%. Oltre alle informazioni sul singolo caso giudiziario, questa applicazione utilizza informazioni sulle preferenze politiche e sul comportamento di voto passato dei singoli giudici.
Esiste anche un’applicazione che sostiene di essere in grado di prevedere le decisioni della Corte europea dei diritti dell'uomo. Questa applicazione, analizzando le informazioni dei giudizi precedenti, utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale e l'apprendimento automatico per prevedere se in una situazione particolare la Corte deciderà se una particolare disposizione della Convenzione europea dei diritti dell'uomo è stata violata o meno. I creatori di questa applicazione sostengono che l’affidabilità sulla previsione della sentenza sia pari 79%.
Prevedere la recidività nei casi penali è un altro esempio pratico dell'uso dell'intelligenza artificiale negli Stati Uniti. Questo strumento, il Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions (COMPAS), è utilizzato nella pratica dai giudici penali statunitensi di alcuni stati per valutare il rischio di recidiva degli imputati o delle persone condannate, nelle decisioni in materia di custodia cautelare, condanna o rilascio anticipato. Chi è favorevole all'utilizzo di strumenti come COMPAS, afferma che tale sistema riduce il numero di persone detenute perché gli strumenti rendono più oggettiva la valutazione del rischio di recidiva. Occorre considerare che il problema del sovraffollamento giudiziario è molto sentito negli Stati Uniti, in quanto il numero delle persone detenute è superiore a quello di qualsiasi altro paese al mondo. COMPAS utilizza i dati del casellario giudiziario e di un questionario con 137 domande. Tuttavia, alcune organizzazioni criticano COMPAS in quanto sostengono che tale strumento sovrastima sistematicamente la recidività degli imputati afroamericani.
L'algoritmo della Arnold Foundation, che è in fase di implementazione in 21 giurisdizioni negli Stati Uniti, utilizza 1,5 milioni di procedimenti penali per prevedere il comportamento degli imputati nella fase istruttoria. La Florida utilizza algoritmi di apprendimento automatico per impostare gli importi della cauzione.
Un altro esempio proveniente dagli Stati Uniti è il software “Ravel”il quale sviluppa strumenti per analizzare le tendenze nelle sentenze, nei tribunali e anche nei profili dei giudici. È un software offerto in abbonamento esclusivamente agli studi legali, ai loro consulenti e agli investigatori privati. Ravel è stato acquistato da LexisNexis, il più grande fornitore di informazioni legali negli Stati Uniti.
La questione chiave che inevitabilmente sorgerà in Europa per l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel sistema giudiziario riguarderà questione dei dati personali quali per esempio intestatari di utenze telefoniche, indirizzi di residenza e domicili, indirizzi mail, dati anagrafici dei minori d’età, dati anagrafici dei parenti, dati relativi al patrimonio, dati bancari, dati assicurativi e relativi ai finanziamenti, dati relativi all’attività lavorativa e ai redditi, dati relativi alle successioni, alle locazioni, alle abitudini, alle passioni e alla gestione del tempo libero. Nella maggior parte dei paesi europei, non solo è vietato l'uso incontrollato di dati personali, ma senza il consenso scritto del titolare dei dati personali è vietata anche l'archiviazione dei suddetti dati su servere databaseprivati. Il problema sta nel fatto che per consentire l’utilizzo pieno dell’intelligenza artificiale in ogni ambito giudiziario, occorre necessariamente archiviare tali dati.
Inoltre, accanto ai dati personali vi sono dati particolarmente sensibili che, in conformità ai requisiti convenzionali europei, non possono essere comunicati a nessuno, comprese le autorità statali, senza una speciale decisione del tribunale. Stiamo parlando di dati di origine etnica, opinioni politiche, appartenenza sindacale, credenze religiose e di altro tipo, qualsiasi altra informazione relativa a salute fisica, mentale e vita sessuale.
Il problema è che questi dati non divulgati sono talvolta contenuti nei materiali delle sessioni giudiziarie, ne costituiscono una parte importante e non sono particolarmente protetti nei testi. In base a ciò, la stragrande maggioranza dei giudici e dei pubblici ministeri negli Stati membri dell'Unione europea è favorevole a un divieto legislativo a livello della Commissione europea, di diffusione di atti giudiziari, ad eccezione delle decisioni dei tribunali disponibili al pubblico, nella categoria dei dati ai quali è possibile accedere mediante visura (esempio ipoteche giudiziali).
Inoltre, esperti giuristi dell'Unione europea sollevano la questione della necessità di valutare se sia opportuno diffondere liberamente il nome e il cognome dei giudici che hanno preso questa o quella decisione. Infatti, al fine di consentire agli avvocati e ai loro clienti di utilizzare l’intelligenza artificiale nell’analisi predittiva (predizione dell’esito di una sentenza), è necessario conoscere tutte le sentenze emesse da ciascun giudice per creare un curriculum dettagliato di ciascun magistrato. La problematica sta nel fatto che attualmente l'obbligo di menzionare i nomi e cognomi dei giudici nelle decisioni dei tribunali è di competenza degli Stati membri dell'Unione europea in conformità con i principi del procedimento pubblico di cui all'articolo 6 della Convenzione europea sui diritti umani in termini di procedura per garantire l'oggettiva imparzialità dei giudici.
In Europa, l'utilizzo dell'intelligenza artificiale in materia penale pone problemi particolarmente acuti. Ad esempio, in Italia, l'art. 220 del codice di procedura penale al comma 2 vieta espressamente l'analisi dei tratti psicologici quali segni di predisposizione della persona al delitto.
L’elemento più dibattuto è la relazione tra l’intelligenza artificiale ed i principi etici. Attualmente, già più di 25 documenti stabiliscono i principi etici per l'uso dell'intelligenza artificiale, compresi quelli dell'Istituto di ingegneria elettrica ed elettronica (IEEE), dell'Unione europea e del Consiglio d'Europa. La Commissione per l'efficienza della giustizia (CEPEJ) del Consiglio d'Europa pochi anni fa ha affrontatola questione. Il gruppo di lavoro sulla qualità (GTQUAL) della CEPEJ ha sviluppato i seguenti principi etici per l'uso dell'intelligenza artificiale nell'amministrazione della giustizia e la CEPEJ li ha adottati nel dicembre 2018.
1.Rispetto dei diritti fondamentali. Garantire che la progettazione e l'implementazione dei servizi e degli strumenti dell’intelligenza artificiale siano compatibili con i diritti fondamentali come la privacy, la parità di trattamento e il giusto processo.
2.Parità di trattamento. Evitare la discriminazione tra individui e gruppi di individui. I dati utilizzati dall'algoritmo possono essere la causa della discriminazione e il pregiudizio può anche essere incorporato nell'algoritmo stesso.
3.Sicurezza dei dati. Quando si elaborano decisioni e dati giudiziari, è necessario utilizzare fonti e dati certificati che non possono essere alterati, con modelli di progettazione multidisciplinare, in un ambiente tecnologico sicuro.
4.Trasparenza. I metodi di trattamento dei dati dovrebbero essere resi trasparenti e comprensibili e dovrebbero essere consentiti audit esterni. Il requisito della trasparenza è ormai una giurisprudenza consolidata. L'utente di un algoritmo deve rendere pubbliche le scelte effettuate, i dati e le ipotesi utilizzate, in modo completo, tempestivo e appropriato in modo che tali scelte, dati e ipotesi siano accessibili a terzi. Tale divulgazione completa, tempestiva e adeguata dovrebbe consentire di valutare le scelte effettuate e i dati, le motivazioni e le ipotesi utilizzate, in modo da garantire un'efficace tutela giuridica contro le decisioni fondate su tali scelte, dati, ragionamenti e ipotesi, con possibilità di giudizio revisione da parte dei tribunali.
5.Intelligenza artificiale sotto il controllo dell'utente. L'algoritmo non può essere utilizzato come prescrizione, ovvero il computer non prescrive nulla e non può decidere da solo. Gli utenti devono sapere e capire cosa fa l'intelligenza artificiale e gli utenti devono avere il controllo delle scelte che assumono. Ciò significa che gli utenti devono essere in grado di deviare dal risultato dell'algoritmo senza difficoltà.
Nei Paesi Bassi, il Consiglio di Stato ha raccomandato che il principio di una decisione motivata e il principio di due diligence, dovrebbero essere interpretati in modo più rigoroso nel contesto della digitalizzazione. Ciò significa, tra l'altro, che una decisione deve spiegare quali regole decisionali (algoritmi) sono state utilizzate e quali dati sono stati copiati da altri organi amministrativi. Ciò rafforzerà la posizione dei cittadini nella fase di opposizione a decisioni automatizzate, durante la quale si raccomanda un riesame personalizzato e umano.
Occorre considerare che affidarsi ciecamente alla tecnologia può comunque produrre errori. Ciò è stato dimostrato nei tribunali del Regno Unito ove un softwarerelativamente semplice determina la capacità finanziaria degli “ex” coniugi nelle fasi di determinazione del mantenimento. Le parti compilano un modulo PDF e il software determina l’ammontare del mantenimento. A causa di un piccolo errore, passato inosservato, sono stati effettuati calcoli errati in 3.638 casi tra aprile 2011 e gennaio 2012, e tra aprile 2014 e dicembre 2015. I debiti, invece di essere detratti, erano stati aggiunti al patrimonio, quindi i patrimoni presi in considerazione erano troppo alti.
Ciò dimostra comunque che il controllo umano è necessario in tutte le fasi. Prima di tutto, gli utenti devono determinare cosa deve fare l'intelligenza artificiale, come viene misurata e valutata; devono essere effettuati test continui per accertare che l'intelligenza artificiale stia ancora facendo quello che dovrebbe, il sistema deve essere progettato in modo tale da poter essere regolato facilmente ma anche di resistere ad attacchi informatici. Inoltre è necessario un audit continuo. A tal proposito, negli Stati Uniti si dibatte se un controllo del genere debba essere svolto dalla magistratura, oppure sia più appropriato un audit esterno? L’orientamento è che un audit esterno la magistratura possa essere più trasparente.
I nuovi strumenti tecnologici sono utilizzati in vari modi anche nella fase successiva alla condanna. Nelle carceri, l'intelligenza artificiale è sempre più utilizzata per l'automazione della sicurezza nonché per l'aspetto riabilitativo della detenzione. In Cina, all’interno di una prigione che ospita alcuni dei criminali più pericolosi, è stato installato un sistema di intelligenza artificiale in grado di riconoscere e rintracciare ogni prigioniero 24 ore su 24 e allertare le guardie carcerarie in occasione di ogni anomalia.
Nelle carceri finlandesi la formazione dei detenuti è determinata dagli algoritmi elaborati dall’intelligenza artificiale. La società finlandese Vainu che organizza il lavoro carcerario, ne trae enormi vantaggi riuscendo a fornire ai detenuti nuove competenze professionali che dovranno aiutarli a rientrare con successo nella società dopo aver scontato la pena. Allo stesso modo, in Inghilterra e Galles, il governo ha annunciato nuovi finanziamenti pari a 1,2 milioni di sterline per elaborare sistemi di intelligenza artificiale adibiti ai programmi di riabilitazione dei detenuti. Negli Stati Uniti, alcuni studiosi stanno persino discutendo la possibilità di utilizzare l'intelligenza artificiale per la riabilitazione dei detenuti, impiegando assistenti intelligenti simili ad Alexa di Amazon, come una forma di "compagni di reclusione" modello.
Ma l’intelligenza artificiale non trova applicazione solo nell’ambito processuale e giudiziario, ma anche nel settore delle forze dell’ordine.Europol stima che le forze dell'ordine europee, con la sola eccezione di quelle dei Paesi Bassi, siano da almeno 10 a 12 anni indietro rispetto a quelle degli Stati Uniti, Gran Bretagna e Cina nell'uso e nell'analisi predittiva.
La polizia stradale in Cina utilizza la tecnologia di riconoscimento facciale basata sull'intelligenza artificiale per monitorare, trovare, costruire prove e condannare i trasgressori del Codice della Strada.In Serbia i sistemi decisionali automatizzati sono utilizzati per assegnare le indagini agli investigatori delle forze di polizia. È ormai noto che l’automazione cambia il controllo del crimine. Per mezzo di CompStat (COMPuterSTATistics, o COMParativeSTATistics), modelli in grado di prevedere le future concentrazioni di criminalità, sono stati sviluppati software di polizia manageriale che impiegano sistemi di informazione geografica (GIS) per mappare la criminalità. Si ritiene che questo approccio dinamico determini a più livelli la riduzione della criminalità, il miglioramento della qualità della vita, la gestione del personale e delle risorse delle forze di polizia. L'idea non è solo quella di "vedere il crimine" presentato visivamente su una mappa, ma piuttosto di sviluppare un approccio manageriale completo, una nuova filosofia di gestione della polizia. In quanto strumento di gestione delle risorse umane, tale gestione prevede riunioni settimanali in cui i funzionari esaminano le metriche recenti (rapporti sui crimini e altri dati) e parlano di come migliorare i numeri che caratterizzano la criminalità.
I metodi computazionali di "mappatura predittiva del crimine" hanno iniziato a entrare nel controllo della criminalità dodici anni fa circa. Gli strumenti di polizia predittivi dei "big data" hanno compiuto un altro passo evolutivo. In primo luogo, i progressi nell'intelligenza artificiale hanno permesso di fornire un senso a enormi quantità di dati e di estrarre significato da gruppi di dati sparsi. In secondo luogo, hanno rappresentato un passaggio dall'essere un sistema di supporto decisionale all'essere un decisore primario. In terzo luogo, mirano alla regolamentazione della società in generale e non solo alla lotta alla criminalità. Un chiaro esempio è costituito dal programma “Sistema di consapevolezza totale delle informazioni" adottato dalla polizia di Singapore.
Attualmente le forze di polizia di quasi tutto il mondo utilizzano strumenti di intelligenza artificiale per penetrare in profondità nella fase preparatoria del crimine che deve ancora essere commesso, nonché per esaminare i crimini già commessi. Per quanto riguarda le misure preventive ex ante, si suppone che gli strumenti di automazione analizzando grandi quantità di dati riescano ad individuare le tracce dei crimini ancora da commettere e che gli algoritmi consentono di identificare le persone che hanno maggiori probabilità di commettere un crimine. Si ritiene che grazie all’utilizzo intelligenza artificiale siano stati ottenuti notevoli successi nella lotta alla tratta di esseri umani. In Europa, l'Interpol gestisce l'International Child Sexual Exploitation Image Database (ICSE DB) per combattere gli abusi sessuali sui minori. Il databaseattraverso un’analisi dello sfondo di immagini di tali reati e l’analisi dei rumori di sottofondo, può facilitare l'identificazione delle vittime e degli autori degli abusi stessi. I “chatbot” che agiscono come persone reali sono un altro progresso nella lotta contro il grooming e il "turismo sessuale". In Europa, l'organizzazione olandese per i diritti dei bambini “Terre desHommes” è stata la prima ONG a combattere il "turismo sessuale" tramite webcam utilizzando un personaggio virtuale chiamato "Sweetie". L'avatar di Sweetie, fingendosi una ragazzina filippina di dieci anni, è stato utilizzato per identificare i trasgressori nelle chat e nei forum online.
Alcune altre ricerche sulla prevenzione del crimine con l'aiuto dell’intelligenza artificiale sembrano assolutamente pericolose.La ricerca di criminali basata sulle immagini del viso di 1.856 persone reali (metà condannate) ha prodotto il risultato che ci sono solo tre caratteristiche per prevedere la criminalità: curvatura delle labbra, distanza dell'angolo interno dell'occhio e angolo naso-bocca. I presupposti impliciti dei ricercatori erano che, in primo luogo, l'aspetto del volto di una persona è una funzione di proprietà innate. In secondo luogo, quella "criminalità" è una proprietà innata di alcune persone, che può essere identificata semplicemente analizzando i loro volti. E in terzo luogo, nel caso in cui le prime due ipotesi siano corrette, che il sistema di giustizia penale sia effettivamente in grado di determinare in modo affidabile tale "criminalità", il che implica che i tribunali sono (o forse dovrebbero diventare) laboratori per la misurazione precisa dei volti delle persone. Il software che promette di dedurre la criminalità dalle immagini del viso, di fatto ha messo in luce alcune delle idee sbagliate profondamente radicate su cosa sia il crimine e su come viene definito, perseguito e giudicato. La frenologia, una dottrina pseudoscientifica dell'800 da tempo non più valida, ideata e propagandata dal medico tedesco Franz Joseph Gall, secondo la quale le singole funzioni psichiche dipenderebbero da particolari zone o "regioni" del cervello, così che dalla valutazione di particolarità morfologiche del cranio di una persona, come linee, depressioni, bozze, si potrebbe giungere alla determinazione delle qualità psichiche dell'individuo e della sua personalità, è quindi entrata nel XXI Secolo in abiti nuovi come "frenologia algoritmica", che può legittimare pregiudizi impliciti radicati sul crimine. Il lavoro di due ricercatori, Wu e Zhang, ha rivelato come, nel prossimo futuro, ci si possano ragionevolmente attendere ulteriori passi lungo la linea di un focus corporale sul controllo del crimine: dall'analisi dei modelli di deambulazione, della postura e del riconoscimento facciale a fini di identificazione, all'analisi delle espressioni e modelli di scrittura a mano per il riconoscimento delle emozioni e la comprensione degli stati psicologici.
Attualmente, nei paesi dell'Unione europea con un'ampia quota di minoranze nazionali, in particolare Francia, Belgio, Germania, Danimarca e Svezia, attivisti e organizzazioni pubbliche stanno cercando di bloccare l'uso di modelli predittivi nelle indagini di polizia e nell'analisi forense. Sostengono che si giungerà inevitabilmente a una maggiore probabilità di commettere un crimine tra i poveri e tra i soggetti più socialmente emarginati. Inoltre, al di fuori degli aspetti legati al terrorismo e alla criminalità organizzata, la maggior parte dei paesi europei impone divieti alle attività di polizia predittive e preventive. Questi divieti comportano che le forze di polizia siano destinate a risolvere i crimini individuali quando questi sono già stati commessi. L'unico approccio possibile diventa un approccio preventivo basato non sulla risoluzione di un crimine, ma sulla sua prevenzione.
Oggi, la legislazione della stragrande maggioranza dei paesi europei è incentrata su una risposta ritardata piuttosto che proattiva a un crimine. È probabile che nei prossimi anni il tema della lotta preventiva anche ai crimini commessi dai singoli cittadini diventi il tema principale delle discussioni pubbliche nel campo della legislazione. Senza la transizione dal paradigma della punizione dei criminali al paradigma della prevenzione del crimine, i software di polizia predittivi non potranno essere applicati.
L'analisi predittiva delle forze di polizia è attualmente in servizio con l'FBI, nei dipartimenti di polizia nella maggior parte delle città negli Stati Uniti, nel Regno Unito, a Hong Kong, a Singapore e in Cina. In questi paesi, l’analisi predittiva è utilizzata con successo anche ai reati riguardanti rapine, furti con scasso, violenza di strada, furto di veicoli, spaccio di stupefacenti in luogo pubblico. Le forze di polizia di questi paesi sostengono che queste tipologie di software, dotati di una potente interfaccia grafica, siano estremamente utili anche durante il servizio di pattugliamento in auto.
Anche in Italia l’intelligenza artificiale è al servizio della sicurezza interna. Oltre alle agenzie di intelligence, A.I.S.I ed A.I.S.E, sulle cui attività e dotazioni viene mantenuto,ovviamente,un riserbo che non rende di pubblico dominio le informazioni ad esse relative, l’attività di tutela della sicurezza interna viene espletata dalle forze dell’ordine (Polizia di Stato, Arma dei Carabinieri e Guardia di Finanza), che nell’ultimo periodo hanno decisamente aumentato la propria capacità operativa in materia di pubblica sicurezza e prevenzione di reati anche grazie all’adozione di dispositivi basati sull’intelligenza artificiale da affiancare ai tradizionali strumenti investigativi.
I sistemi di intelligenza artificiale adottati dalle Forze dell’ordine italiane, più noti e che hanno raggiunto una diffusione ed una frequenza di adozione a livello nazionale che permette di catalogarli oramai come standard operativi sono: il sistema “O.D.I.N.O” (Operational Device for Information, Networking and Observation) in uso all’Arma dei Carabinieri, il sistema “MERCURIO” della Polizia di Stato ed i software “X-Law” e S.A.R.I. (Sistema automatico di riconoscimento immagini) adottati dalla Polizia di Stato. Tuttavia, esistono, oltre a quelli attualmente in via di sperimentazione e/o sviluppo, anche un’altra serie di sistemi di intelligenza artificiale adottati dalle forze dell’ordine, spesso presso i loro organismi centrali. Risulta necessario segnalare, poi, l’utilizzo di droni in determinate circostanze: controlli mirati, sicurezza di grandi eventi, operazioni di ricerca e soccorso.
Il primo esempio di adozione da parte delle Forze di polizia italiane di un sistema capace di processare grandi moli di dati e di elaborarli al fine di evidenziare specifiche informazioni risale al 2006, segnatamente con l’ideazione e l’approntamento da parte di specialisti appartenenti alla Guardia di Finanza di un software, tuttora utilizzato in una versione aggiornata, denominato “Molecola”. Tale sistema, quantomeno nel suo progetto originario, non può essere propriamente ricondotto alla categoria dei software basati sull’intelligenza artificiale, in quanto il suo funzionamento, sia per quanto concerne la piattaforma sia per quanto concerne le query (interrogazioni di database) e le dinamiche di estrapolazione delle informazioni d’interesse ad esse connesse, sono ispirate a quelle di Microsoft Access, il noto applicativo per database del pacchetto Microsoft Office. Tuttavia, lo scopo del suo sviluppo è il medesimo di quelli relativi ai sistemi di intelligenza artificiale adottati in seguito dalle altre forze dell’ordine. Inoltre, costituisce il primo reale utilizzo da parte di un organismo investigativo italiano di un dispositivo basato su una tecnologia avanzata rispetto a quella delle tradizionali banche dati, capace di ottimizzare il lavoro di ricerca e sviluppo delle informazioni di interesse operativo. La decisione di progettare una tale tipologia di software nasce in seguito ad una specifica attività di studio sul comparto operativo degli accertamenti economico-patrimoniali finalizzati al sequestro/confisca dei patrimoni illeciti, svolta in collaborazione tra la Direzione Nazionale Antimafia e lo S.C.I.C.O. (Servizio Centrale di Investigazione sulla Criminalità Organizzata). Tale attività di studio aveva individuato una serie di fattori di criticitànel suddetto settore: in particolare, l’eterogeneità delle procedure operative, la non agevole aggregazione e gestione dei dati acquisiti da uffici/reparti diversi, e soprattutto la non organica rappresentazione ed interpretazione di rilevanti masse dati relative ad ampie platee di soggetti. Di conseguenza, il Comando Generale della Guardia di Finanza decise di approntare una soluzione tecnica al fine di implementare la proiezione operativa del Corpo nel settore delle indagini patrimoniali. Il software “Molecola” nasce quindi in funzione degli specifici compiti di polizia economico-finanziaria attribuiti dal nostro ordinamento alla Guardia di Finanza. Infatti, esso costituisce sostanzialmente uno strumento mediante il quale, nelle more di un’indagine patrimoniale, gli investigatori possono avere acceso in maniera più speditiva a tutte le informazioni concernenti i rapporti finanziari del soggetto nei confronti del quale si stanno effettuando le verifiche. Il sistema è collegato, invero, alle altre banche dati della Guardia di Finanza, all’Anagrafe Tributaria, al sistema Telemaco delle Camere di commercio ed alle banche dati delle forze di polizia. In tal modo, l’operatore nel momento in cui effettua una ricerca ha a disposizione un report completo, standardizzato nella forma e nei contenuti, della situazione patrimoniale relativa alle persone su cui si sta investigando. Per di più il software in automatico evidenzia, tramite un sistema di avvertimento, le eventuali anomalie ed incongruenze tra redditi ufficiali ed effettive disponibilità economico-patrimoniali. Il software Molecola permette, inoltre, di interfacciare i suoi dati con l’applicativo di analisi operativa Analyst’s Notebook, un programma della IBM ideato per facilitare la lettura dei dati da parte degli analisti, al fine di fornire una rappresentazione grafica dei risultati della ricerca e di offrire una visione ancora più intuitiva della situazione afferente i soggetti nei confronti dei quali approfondire l’indagine.
L’implementazione del sistema “Molecola” è stata un successo dal punto di vista operativo, in particolare nel corso delle operazioni di aggressione patrimoniale nei confronti dei rami imprenditoriale delle organizzazioni di stampo mafioso, attività in cui ha consentito l’effettuazione in un breve arco temporale di numerose e rilevanti indagini finalizzate al sequestro ed alla confisca di beni proventi di attività illecite, tale da meritare il plauso da parte dell’allora Procuratore Nazionale Antimafia Pietro Grasso in una relazione indirizzata al Parlamento, il quale segnalava che “la necessità di assicurare un sempre più proficuo e veloce scambio delle informazioni di carattere economico e finanziario e l’esigenza di evitare inutili parcellizzazioni nella raccolta dei dati utili alle investigazioni hanno spinto l’Ufficio verso la costituzione di un progetto di informatizzazione delle indagini patrimoniali, bancarie, fiscali e societarie che sia in grado di orientare e agevolare l’attività delle singole Procure, in ciò avvalendosi dell’esperienza maturata dai Reparti specializzati delle forze di polizia”.
Il sistema “O.D.I.N.O.” (Operational Device for Information, Networking and Observation – Dispositivo interconnesso per l’attività informative ed il controllo del territorio) in uso all’Arma dei Carabinieri,è un apparato mobile, con un funzionamento estremamente simile a quello delle comuni applicazioni per tablet o smartphone, sviluppato dal Comando Generale dei Carabinieri in cooperazione con l’azienda “Intellitronika” e concepito ad uso dei reparti dell’Arma dei Carabinieri impiegati in attività del controllo del territorio e/o investigative. La ragione alla base dell’ideazione e del successivo sviluppo tecnico di tale sistema è stata quella di implementare ulteriormente la proiezione funzionale dell’Arma nell’ambito del controllo del territorio, facilitando e rendendo maggiormente documentabili le attività espletate dal personale impegnato in tali compiti.
Infatti, come scrive il generale di brigata Vincenzo Galli, vicecomandante del III reparto “Telematica” del Comando Generale dell’Arma dei Carabinieri, per la capillarità della loro presenza territoriale garantita dalle 4589 stazioni dislocate in tutto il territorio nazionale, i Carabinieri rappresentano una vera e propria “macchina molecolare” della sicurezza pubblica, la cui cifra distintiva è quella di analizzare direttamente il territorio e coglierne le dinamiche sociali (e criminali) mediante una vigilanza ininterrotta. Proprio per tale ragione, è stato ritenuto indispensabile sfruttare le più moderne tecnologie al fine di adeguare l’attività di vigilanza territoriale ai tempi e di migliorarne l’efficienza.
Il sistema O.D.I.N.O. è basato su di un’applicazione installabile su tablet (di cui sono stati dotati le autovetture dell’Arma deputate al pattugliamento) o su uno smartphone. Il programma fornisce, poi, una serie di funzioni estremamente variegata le cui principali sono:
– collegamento in tempo reale alle banche dati: tramite O.D.I.N.O. l’operatore può interrogare direttamente, simultaneamente ed in tempo reale, ricevendo una risposta dal sistema entro cinque secondi, le banche dati della motorizzazione civile (per la verifica della regolarità della revisione dell’auto), dell’ANIA (per gli accertamenti sulla regolare copertura della polizza assicurativa) e la banca dati delle forze di Polizia (per verificare eventuali pregiudizi di natura penale a carico della persona sottoposta al controllo). Tali interrogazioni possono essere effettuate, inoltre, anche semplicemente inquadrando la targa del veicolo da attenzionare. Ciò rappresenta un’enorme novità, in quanto in precedenza le suddette attività potevano essere svolte solamente procedendo ad un’interrogazione radio della centrale operativa, con maggior dispendio di tempo e con il rischio, dato che sovente risultava necessario fermare il veicolo o la persona da controllare, di compromettere un’eventuale attività investigativa in svolgimento. Oltre a ciò, tramite O.D.I.N.O., l’operatore può anche verificare, mediante scansione, immediatamente se il documento esibitogli da un soggetto sottoposto a controllo risulta essere vero o contraffatto. Tali funzionalità permettono, inoltre, di sgravare la centrale operativa dall’incombenza di effettuare i vari controlli richiesti via radio dal personale impiegato sul territorio e di concentrarsi su altre attività di maggiore urgenza (coordinamento soccorsi o situazioni di emergenza, ecc.);
– geolocalizzazione e navigazione satellitare: il sistema consente, per di più, di inviare alla centrale operativa le coordinate satellitari del luogo in cui si trova l’operatore in quel momento e di ricevere dalla stessa, in caso di richiesta d’intervento, una specifica destinazione con l’indicazione del percorso ottimale per il suo raggiungimento;
– allarmi e videosorveglianza: nel momento in cui dovesse verificarsi un’emergenza, l’operatore può, mediante O.D.I.N.O., inviare un messaggio di allarme alla centrale operativa, attivando al contempo videocamera e registratore del dispositivo sul quale il sistema è installato, fornendo, in tal modo, all’operatore della centrale una visione chiara e dettagliata della situazione in svolgimento. Oltre a ciò, il sistema consente di registrare in locale foto e video e, in contemporanea, di inviare un video in modalità streaming alla centrale operativa o di salvare sul dispositivo tali file multimediali, geolocalizzati, e di condividerli in un secondo momento. Quest’ultima funzione risulta particolarmente utile al fine di documentare quanto avviene nel corso del servizio, soprattutto al fine di prevenire o bloccare sul nascere successive contestazioni strumentali alla correttezza degli operanti. Infine, grazie ad un sistema di sensori denominato “I protect” appena un operatore estrae l’arma da fuoco in dotazione viene inviato un segnale d’allarme alla centrale operativa.
Il programma SI.CO.TE., a sua volta, è un sistema integrato di controllo dell’intero territorio nazionale finalizzato ad accrescere le capacità operative ed investigative dell’Arma dei Carabinieri. Il sistema consente di raccogliere ed integrare dati provenienti da sorgenti diversificate e di ottimizzare la ricerca dei dati su categorie definite, su base geografica. Tale programma, realizzato dall’Arma in cooperazione con l’industria nazionale operante nel settore della difesa “Leonardo-Finmeccanica” rappresenta un utile supporto alle investigazioni, ma anche un valido ausilio per i comandanti dei vari reparti nell’ambito delle decisioni di carattere generale che sono chiamati ad assumere. Il sistema, la cui implementazione è stata resa possibile grazie al potenziamento dell’intera rete su cui poggia l’infrastruttura telematica dell’Arma e alla reingegnerizzazione della sala operativa del comando generale, consiste in una piattaforma software basata sull’intelligenza artificiale all’interno della quale convergono dati provenienti da svariate fonti aperte, dai dispositivi dotati del sistema O.D.I.N.O., dagli elicotteri e dalle centrali operative mobili. I suddetti dati una volta effettuata una ricerca vengono poi restituiti, grazie all’intelligenza artificiale, in forma aggregata, georeferenziati e filtrati in base al target utilizzato. Di particolare rilievo è anche la funzione di Social Network Analysis presente nel sistema che consente, in particolare nell’ambito di investigazioni su gruppi criminali organizzati di evidenziare modus operandi comuni nei dati osservati ed analizzare le varie fenomenologie criminali, attenzionando le reti criminali e ponendo in risalto il ruolo di ciascun componente all’interno delle stesse.
Con tale sistema si è quindi realizzato un vero e proprio strumento di analisi intelligente “netcentrico” capace di acquisire, organizzare e collegare, rappresentandoli su un’unica piattaforma, enormi moli di dati eterogenei.
Ciò pone l’Arma dei Carabinieri in una condizione di “superiorità informativa” negli scenari di riferimento, da sfruttare sia a fini info-investigativi sia in ragione di organizzare la dislocazione del personale sul territorio in base alle situazioni registrate nelle varie località.
L’Arma adotta, infine, anche alcuni droni per specifici compiti. In particolare, tale tecnologia viene adottata per garantire un efficace sorveglianza nell’ambito di rilevanti manifestazioni pubbliche, nelle operazioni di soccorso, e in operazioni mirate (es. ricerca di piantagioni di sostanze stupefacenti)quale supporto al personale. Al fine di formare il personale all’utilizzo di tali strumenti tecnologici l’Arma dei Carabinieri, unitamente alla Polizia di Stato ed alla Guardia di Finanza ha preso parte ad un progetto di sperimentazione in cooperazione con l’ENAC.
Uno dei reparti specializzati che ha maggiormente portato lustro all’Arma è il Comando Carabinieri Tutela Patrimonio Culturale, nato nel 1969, operante alle dirette dipendenze del Ministero per i Beni e le attività culturali del quale costituisce ufficio di diretta collaborazione ed avente il precipuo compito di espletare indagini di polizia giudiziaria, contrastando tutte le violazioni di legge in materia di patrimonio culturale poste in essere da singoli individui o da organizzazioni criminali. Tra gli strumenti principali adottati dal suddetto reparto nell’assolvimento dei propri compiti istituzionali vi è la banca dati dei beni culturali illecitamente sottratti denominata “Leonardo”. Essa risale al 1980 ed è, quindi, stata la prima banca dati costituita nel settore dei beni culturali tuttora unanimemente riconosciuta come il database dedicato più ampio al mondo. In essa sono quotidianamente inserite tutte le informazioni descrittive e fotografiche relative ai beni culturali illecitamente sottratti e/o da ricercare, provenienti dai reparti territoriali dell’Arma, dalle altre forze di polizia, dalle soprintendenze, dagli uffici doganali e dall’INTERPOL per i beni all’estero. Inoltre, il personale addetto, grazie ad uno specifico accordo stipulato in tal senso, può accedere al sistema informativo della Conferenza Episcopale Italiana relativo al patrimonio culturale ecclesiastico, la cui importanza è rilevante sia sotto il profilo artistico sia dal punto di vista devozionale e del sentimento religioso delle identità locali. La banca dati, quindi, proprio in ragione dell’utilizzo di una sofisticata tecnologia informatica e delle numerose informazioni in essa contenute, è ormai divenuto uno strumento di avanguardia per l’elaborazione e l’analisi dei fenomeni criminali concernenti i beni culturali, in grado di indirizzare l’attività preventiva e investigativa dei vari reparti. Essa viene oramai alimentata ed aggiornata giornalmente e consente, tramite software basati sull’intelligenza artificiale, sia l’inserimento e la ricerca di eventi, persone, oggetti e loro relazioni, sia l’elaborazione di statistiche. Inoltre, è possibile adoperarla su un interfaccia web ed è dotata di un supporto multilingua e permette modalità di ricerca visuale e capacità di georeferenziazione di eventi (appositi applicativi consentono il posizionamento delle entità sul territorio in base al collegamento tra dati alfanumerici e geografici, nonché l’individuazione di zone a rischio e dei percorsi legati alla criminalità e la rappresentazione grafica di tutte le connessioni logiche tra le informazioni censite). Per di più, interagendo in tempo reale con palmari e personal computer portatili, agevola la redazione da parte del personale operante di documentazione sul luogo dell’intervento e la consultazione e l’alimentazione dirette del sistema. Ulteriore implementazione della banca dati “Leonardo” è costituita dall’applicazione per smartphone, tablet e dispositivi mobili denominata “iTPC Carabinieri”. L’applicazione sfrutta le potenzialità della banca dati “Leonardo”, al fine di poter fornire al cittadino la possibilità, mediante una ricerca visuale, di effettuare un rapido riscontro tra un’opera d’arte con quelle contenute all’interno del database delle opere trafugate. L’applicazione consente, inoltre, di creare l’Object ID, ossia una scheda descrittiva del bene, che consente una esaustiva descrizione e fotografica di beni culturali e risulta estremamente utile in caso di furto, in quanto consente al personale incaricato delle indagini di disporre di elementi oggettivi per l’identificazione dello stesso.
Il sistema “Mercurio”, in uso ala Polizia di Stato rappresentail corrispettivo del sistema O.D.I.N.O. dell’Arma dei Carabinieri. Tale sistema consiste in un tablet fissato alla plancia della volante, ma rimovibile ed adoperabile all’esterno dell’autovettura, dotato di schermo multi-touch da 10 pollici e videocamera esterna, viene utilizzato per la video-sorveglianza in mobilità e la lettura automatica delle targhe (ANPR).Tramite il sistema Mercurio, gli operatori della Polizia di Stato potranno procedere autonomamente alla verifica dell’originalità dei documenti che vengono loro esibiti, compiere accertamenti su persone e/o mezzi di trasporto presso le banche dati delle forze di polizia, della motorizzazione civile e dell’ANIA. La piattaforma consente, inoltre, di compiere una lettura automatica delle targhe dei veicoli inquadrati, effettuando, poi, una comparazione autonoma con quelle presenti nella banca dati dei mezzi di trasporto rubati.
Anche Mercurio, così come il sistema O.D.I.N.O., permette una geo-localizzazione costante tramite l’invio alla centrale operativa delle coordinate cartografiche del dispositivo sul quale è installato e consente all’operatore di inviare alla stessa un segnale d’emergenza, attivando contestualmente la videoregistrazione.
La Polizia di Stato offre la possibilità, poi, al singolo appartenente al Corpo di richiedere al responsabile della sala operativa della Questura di appartenenza l’installazione sul proprio smartphone personale di un’applicazione loro riservata denominata “Mercurio App”, compatibile con i sistemi operativi Android 5.0 e seguenti. L’installazione dell’applicazione avviene su base volontaria, non influisce con il regolare funzionamento dello smartphone e non prevede la raccolta di dati sensibili. Prima di effettuare il login l’utilizzatore dovrà segnalare se in quel momento è in possesso o meno dell’arma di ordinanza. Fornita tale informazione, l’operatore verrà riconosciuto e geolocalizzato dalla sala operativa della Questura. In caso di emergenza, come avviene per la versione installata sulle auto di servizio, egli potrà inviare un segnale d’allarme e, in contemporanea, il sistema attiverà l’ascolto e la trasmissione video ambientale e trasmetterà le coordinate dell’operatore alla struttura operativa competente per territorio, che potrà rapidamente inviare pattuglie in ausilio.
Il sistema “X-Law”, in uso alla Polizia di Stato, rappresenta una rilevante novità nei sistemi di controllo del territorio adottati dalle forze dell’ordine. Esso, infatti, rappresenta la prima applicazione pratica in Italia del concetto di “polizia predittiva”. Il software, ideato dall’ispettore Elia Lombardo in servizio presso la Questura di Napoli, mediante un algoritmo probabilistico che estrapola una serie di dati provenienti dalle denunce inoltrate alla Polizia di Stato, consente di prevedere con un alto grado di attendibilità il verificarsi di un crimine, in particolare i reati predatori urbani.
Infatti, secondo l’approccio della cosiddetta “analisi predittiva”, i reati predatori sono una tipologia di crimine ciclico e stanziale, posti in essere per massimizzare il profitto in un breve arco temporale. Di conseguenza, talvolta determinati fattori ricorrenti e coincidenti in un fenomeno criminale (es. rapine e furti commessi sempre negli stessi luoghi, con le stesse modalità e da soggetti indossanti i medesimi capi d’abbigliamento), consentono al sistema di elaborare a fini predittivi tali informazioni e,quindi, di tracciare una mappa del territorio, evidenziando le zone e gli orari a maggiore rischio, facendo scattare un messaggio di allerta quando alcuni di tali fattori si incrociano tra di loro, che mette in moto le volanti della Polizia, chiamate a verificare se la previsione del sistema si sia realmente avverata o meno.
Inoltre “X-Law”, mediante l’approccio proprio del machine learning, compara con i dati provenienti dall’archivio denunce della polizia anche quelli socioeconomici, demografici e degli eventi in programma nel luogo in cui viene utilizzato, fornendo, in tal modo, allerte georeferenziate ancor più precise. Ad esempio, nel caso in cui in una città venga segnalato il continuo perpetrarsi di scippi in luoghi affollati e sia in programma in una certa data un evento pubblico di rilievo, il sistema, incrociando questi dati, disporrà l’invio di pattuglie a sorvegliare l’evento in questione, poiché viene ritenuta molto probabile la commissione di reati predatori in una tale occasione.
Il sistema oramai diffuso in via sperimentale in varie Questure italiane ha già dato i suoi primi risultati. Infatti, a Venezia, un uomo di 55 anni che aveva perpetrato un furto in un albergo ha trovato ad attenderlo, nel parcheggio dello stesso, una volante della Polizia, allertata dal sistema dell’alta probabilità che si verificasse tale avvenimento in quel luogo e a quell’ora.
Il S.A.R.I., (Sistema Automatico Riconoscimento Immagini), è un sofisticato software di riconoscimento facciale sviluppato dalla Polizia di Stato in cooperazione con l’azienda leccese operante nel settore informatico “Parsec 3.26”. Esso consente di identificare in brevissimo tempo un soggetto a partire da un fotogramma, confrontando lo stesso, tramite algoritmi propri dell’intelligenza artificiale con le banche dati dell’A.F.I.S. (AutomaticFingerprintIdentification System), una banca dati contenente i dati biometrici e le fotografie dei vari soggetti fermati dalle forze dell’ordine a fini preventivi o repressivi, o con le immagini delle telecamere di sorveglianza di una determinata zona.
Il sistema S.A.R.I., infatti, funziona secondo due modalità:
– Enterprise: compara il fotogramma immesso nel sistema con le immagini presenti nella banca dati AFIS, restituendo, poi, una serie di risultati ordinati in base alla percentuale di corrispondenza tra le immagini riconosciuta dal sistema;
– Realtime: partendo da un’area geografica ristretta, il sistema compara il fotogramma inserito con i volti ripresi dalle varie telecamere di sorveglianza, una volta individuata una possibile corrispondenza, il sistema invia un messaggio di allerta agli operatori. Tale modalità di funzionamento risulta particolarmente utile nel momento in cui si ritiene che l’autore di un reato ancora non si sia potuto allontanare dal luogo di commissione dello stesso.
Tuttavia, per poter acquisire valore probatorio nel corso di un dibattimento le corrispondenze del sistema S.A.R.I. devono essere riscontrate e confermate da personale specializzato della Polizia Scientifica. L’adozione di tale tecnologia risulta particolarmente utile anche per un altro motivo, infatti, l’unico strumento per identificare un soggetto non collaborativo ma non indagato fino ad ora era rappresentato dal fermo per l’identificazione (art. 349 c.p.p.) dalla durata di 12 ore, prorogabile dall’Autorità giudiziaria fino ad un massimo di 24 ore, mentre ora anche tale procedura potrà essere ottimizzata.
Il sistema è operativo sull’intero territorio nazionale ed ha recentemente portato anche i primi risultati. Nel caso di un furto di appartamento commesso a Brescia, difatti, gli autori sono stati identificati proprio grazie alla comparazione delle immagini riprese dalle telecamere di sorveglianza effettuata dal sistema S.A.R.I.
Luca Leonardo D’Agostini