IA, smart contract e decisioni algoritmiche

Le caratteristiche dell’IA nei vari ambiti di applicazione. Si pensi alla sanità, alla mobilità, alla sicurezza. Nella PA, nell’impresa.

Nei precedenti articoli abbiamo parlato delle caratteristiche dell’Intelligenza Artificiale, ma non abbiamo parlato dei molteplici vantaggi della stessa applicata a tutti i settori.

Si pensi infatti, agli strabilianti risultati che potrebbe raggiungere l’IA se ben veicolata ed utilizzata, nella Sanità, nell’ambiente, nella mobilità, nella sicurezza, nell’impresa, nella PA, in termini di efficienza ed efficacia, nello snellimento dei processi in tutti i campi.

Non sfugge infatti, come in questi ultimi 10 anni vi sia stato un cambiamento d’epoca che, accelerato dal Covid-19, è destinato a portare benessere e sviluppo esponenziale ad intere civiltà e, come avremo modo di trattare per chi ci seguirà, financo a contribuire in maniera determinante al raggiungimento dell’obiettivo hunger zero (l’eliminazione della fame nel mondo) nel 2030.

Questo processo deve essere accompagnato da una profonda conoscenza dell’IA, dei suoi molteplici vantaggi, ma anche dei suoi rischi e criticità. Ciò deve portare, progressivamente, ad una attenta pianificazione delle risorse e degli investimenti, nonché alla necessaria formazione a tutti i livelli. C’è molto da fare e deve essere fatto subito. Con i 200 e oltre miliardi a disposizione fra le risorse del Recovery Plan per la next generation EU, abbiamo l’opportunità di cambiare tutta l’infrastruttura del paese.

Per fare ciò, occorre a mio avviso, completare il processo di digitalizzazione in atto, modificare radicalmente la PA e poi attuare le altre riforme necessarie, fra cui quella della Giustizia. Tale processo, va accompagnato dalla costante attenzione alla tutela dei diritti fondamentali e del consumatore, operando, anche nella progettazione algoritmica, quella sapiente regolazione dei diritti garantiti dall’articolo 41 della nostra Costituzione e degli interessi sovraordinati al corretto svolgimento della competizione nel mercato e per il mercato, tenendo presente i principi cardine fissati dal Consiglio di Stato, come vedremo infra.

Parliamo ora brevemente, del procedimento con il quale l’IA consegna il risultato voluto dall’algoritmo; il c.d. machine learning. Anche se non è possibile in questa sede, per esigenze di sintesi, approfondire compiutamente l’argomento, è opportuno fornirne almeno una nozione di base.

Il machine learning è una sorta di “autoapprendimento” che avviene attraverso il processo di un flusso di dati che in qualche modo “addestrano”  la macchina con un metodo matematico-computazionale, in maniera progressiva, man mano che si utilizza. Mentre nelle macchine che noi conoscevamo sino ad oggi, il sistema era di tipo adattivo pre-programmato per ogni tipo di prodotto utilizzato in guisa da avere programmato un risultato per ogni tipo di azione (si pensi alla lavatrice che riconosce i tessuti), il machine learning consente all’algoritmo di modificare progressivamente il proprio comportamento utilizzando i  dati e i risultati ottenuti, fino ad arrivare alla perfezione dell’esecuzione. Nell’esempio del robottino aspirapolvere (vedi il mio articolo del 10 luglio “Una strategia italiana per l’Intelligenza Artificiale“), è facile immaginare come, solo dopo avere provato e riprovato, imparando anche dai propri errori, elaborando i dati via via acquisiti e calcolando in continuazione i centimetri da coprire, esso raggiunga il risultato desiderato.

In questo mondo tutto da scoprire, in cui il machine learning e il deep learning (tipo di rete neurale più complessa basata su più strati e quindi più complessa e profonda) condurranno attraverso il sistema di modificazione della propria struttura ad un punto in cui le macchine si collegheranno fra loro senza l’intermediazione umana e addirittura distaccandosi dall’algoritmo, o generando esse stesse nuovi algoritmi (è accaduto qualche anno fa che, a causa di un errore non ancora noto, due  androidi, lasciati a dialogare tra loro in inglese hanno nel corso della notte modificato il linguaggio in un idioma sconosciuto). Ecco perché è importante lavorare sul design dell’algoritmo introducendo a monte dei “paletti” non superabili e certificarne il codice sorgente anche con tecnologie Blockchain, di cui si parlerà in altra sede. Ecco perché il Consiglio di Stato si è pronunciato in merito, sottolineando la necessità di trasparenza e accessibilità dell’algoritmo per poterne verificare la legittimità dei processi (cfr. Consiglio di Stato n. 2270 dell’8 aprile 2019 cit. e mio commento in: Diritto Di Internet; “Evoluzione Tecnologica e trasparenza nei procedimenti algoritmici”).

Ciò posto molto sinteticamente e non certo esaustivamente, occorre tener presente che vari sono i sistemi attraverso i quali è possibile raggiungere il risultato desiderato nell’automazione dei processi. Esistono i c.d. sistemi esperti, che funzionano secondo un sistema probabilistico “if- Then”, ossia al verificarsi di un evento deve conseguire un effetto; questo è il classico esempio da cui trae origine la pratica degli smart contracts in cui si predetermina il risultato voluto dalle parti e, al verificarsi di una circostanza scatta una conseguenza già prevista da esse, senza che si possa intervenire al riguardo.

I sistemi di machine learning possono essere più o meno complessi; basarsi cioè anche su alberi decisionali o reti neurali che prevedono più soluzioni possibili.

La differenza è nella capacità sì di pervenire a soluzioni “probabili” mediante un procedimento di tipo logico-deduttivo “simile” a quello degli esseri umani. Si ripete, “simile” perché per essere uguale occorrerebbe che le macchine superassero il muro del “significato” come dice Vetere. Mentre l’essere umano possiede la capacità istintiva, che gli consente di materializzare il significato delle cose senza neanche sapere come, alla macchina manca totalmente questo talento.

I più moderni sistemi di software che stanno per uscire sul mercato come i nuovissimi assistenti legali (per i quali sono al lavoro da anni stuoli di avvocati di importanti studi internazionali e di ingegneri tecnologici), riusciranno a stupirci individuando in pochi secondi nel quesito da noi posto, le quattro o cinque sentenze pertinenti e tracciare financo una bozza di soluzione del problema. Questi assistenti virtuali difficilmente riusciranno a centrare il punto nevralgico della questione.

Sarà l’uomo esperto a dover vagliare fra le varie opzioni e con un giudizio, anche equitativo, pervenire alla decisione finale.  Quindi, come possiamo vedere, è lontano il tempo in cui l’IA potrà decidere da sola. Tuttavia, si affacciano all’orizzonte diffusamente scuole di pensiero che vorrebbero una maggiore automazione in una serie sempre più vasta di campi; dal pubblico al privato e perfino nelle decisioni giurisdizionali.

Allora ecco l’opportunità; sono fermamente convinto che, al diminuire dell’esercizio della discrezionalità, possa aumentare il livello dell’automazione (cfr. mio articolo sul Foro Amministrativo, anno V, fasc 10-2018: “Intelligenza Artificiale ed Etica dell’Algoritmo”). Mentre scrivo, come detto, tutte le forze del governo, sono impegnate nella predisposizione dei piani nazionali per la trasformazione della PA, della digitalizzazione dei processi, della trasformazione del Sistema Sanitario, del processo civile, della formazione e quant’altro necessario per poter utilizzare i finanziamenti disponibili, secondo quanto ci aspettiamo noi in Italia e si aspettano in Europa.

Grande è stato lo slancio della cooperazione e solidarietà nei nostri confronti nonostante le varie polemiche e ancora più grande deve essere la nostra risposta. Speriamo di non deludere nessuno, soprattutto le generazioni che verranno, che da questo indebitamento globale vorranno avere almeno la possibilità di abitare una casa migliore che sappia prevedere, preservare, provvedere, proteggere e progredire, al modificarsi degli eventi del pianeta.

Se quindi abbiamo l’obbligo fra le tante riforme necessarie, di attuare quella della giustizia e in particolare quella civile (secondo l’EU justice Scoreboard i nostri uffici giudiziari occupano l’ultima posizione in classifica per durata dei procedimenti e per arretrato), nel pensare a come rafforzare gli strumenti alternativi di risoluzione delle controversie, disincentivare le cause di modesto valore, o pretestuose, risolvere sul piano legislativo le cause seriali  (rapporto del comitato presieduto da Colao di giugno); se questa è l’opportunità di ragionare su una riforma a 360 gradi sostenuta dalle risorse europee (Unione delle Camere Civili Notaristefani), allora diventa possibile, contestualmente, anche immaginare una giustizia più automatizzata, sia a monte che a valle.

A monte, nella digitalizzazione dei procedimenti anche amministrativi, e dei processi decisionali, specie nei casi di prerequisiti uguali e ripetitivi, prevedendo sin d’ora provvedimenti automatici in cui la discrezionalità (minima si intende) venga esercitata nella creazione algoritmica; a valle, dotando il sistema di giustizia “predittiva”. Nonostante il nostro paese sia informato a criteri di Civil Law, e quindi legati piuttosto all’interpretazione e all’applicazione della legge ai fatti concreti e non si basi sul precedente (di Common Law), un sistema decisionale dotato di IA, potrebbe essere comunque utilizzato a piene mani dai giudici, per avere quel primo orientamento sulla base del quale orientare le proprie decisioni e così sicuramente dare una spallata per lo smaltimento dell’arretrato.

Ora una suggestione: se è vero che gli smart contracts prevedono fatti e danno un valore agli stessi preordinato e immodificabile, può esistere uno smart judgment che porti ad uno smart enforcement? Un giudizio che non consenta grandi manovre di appello se non in casi estremi e che quindi si eseguibile in tempi brevissimi? Ciò risolverebbe grandemente il secondo problema connesso della Giustizia italiana: la lunga durata dei processi (da cinque a sette anni per avere una sentenza di appello, altri tre per la Cassazione). Se si arriverà a qualcosa di simile, sarà perché intelligentemente si sarà deciso di rinunciare in parte alla perfezione, almeno in certi tipi di giudizi di minore importanza, anche economica. In questi casi infatti, il legislatore deve operare una scelta. Un interesse diviene recessivo (a causa della lieve entità, o pretestuosità dello stesso) e quindi deve essere sacrificato rispetto all’altro, sovraordinato, che è quello alla celere definizione dei processi.

Prof. Avv. Stefano Crisci