Office Automation gennaio-febbraio 2018

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Giuseppe Serafini
Avvocato del Foro di Perugia
BSI-ISO/IEC 27001:2013 Lead Auditor;
Master Privacy Officer.
Questo sintetico approfondimento ha
l’obiettivo di fornire una primissima
base di partenza alla luce della quale
tentare di analizzare e comprendere
alcuni dei profili legali correlati con
l’impiego di strumenti e metodologie
di intelligenza artificiale, nelle attività
aziendali, nei prodotti ma anche nel
modo in cui le istituzioni possono, o
potrebbero, rapportarsi con i cittadini.
Intelligenza artificiale
e machine learning
Iniziamo con il dire, per semplificare,
che da un punto di vista puramente
scientifico, l’intelligenza artificiale - le
cui basi teoriche risalgono alla fine de-
gli Anni ’50 - negli Stati Uniti viene
suddivisa in due grandi aree di stu-
dio, sviluppo e approfondimento: l’in-
telligenza artificiale ‘generale o forte’,
che si propone di replicare i processi
mentali umani, e il machine learning,
cioè il complesso di metodi, processi
e algoritmi che vengono impiegati per
rendere le macchine capaci di appren-
dere e prendere decisioni, per quan-
to ci occupa, giuridicamente rilevanti.
Mentre la prima - che da un punto di
vista filosofico è senz’altro la più af-
fascinante - è ancora confinata nella
sperimentazione, il machine learning
sembra essere quello che normalmen-
te si intende come intelligenza artifi-
ciale nella rappresentazione mediatica
attuale e che crea, da un punto di vi-
sta strettamente giuridico, in ragione
delle sue peculiarità, alcune difficoltà
di interpretazione prima ancora che
applicative.
Alla base di queste difficoltà c’è la
constatazione, non secondaria, che
non esiste ancora una solida certez-
za scientifica sugli esiti dei processi di
apprendimento delle macchine per il
tramite di algoritmi di machine lear-
ning e, tantomeno, sulla predicibilità o
prevedibilità dei comportamenti svi-
luppati in seguito in modo autonomo
dalle macchine o da ogni macchina
indipendentemente dall’altra.
I rischi e l’attribuzione
di responsabilità
In relazione a ciò che precede, una
prima rudimentale classificazione dei
rischi legali, riferibili allo sviluppo di me-
todologie e tecnologie di intelligenza
artificiale, comprende rischi ‘determi-
nati dalla causalità’ e rischi ‘determi-
nati dai dati’.
Rischi determinati dalla causalità
Con l’espressione rischi ‘determinati
dalla causalità’ ci si riferisce al modo
in cui si decidono, a oggi, le questioni
relative all’imputazione della respon-
sabilità umana che, come è noto, si
basa - secondo la nostra tradizione
giuridica - sull’attribuzione delle con-
seguenze fattuali di una condizione
soggettiva, colpa o dolo, a un esse-
re umano, individuato per il tramite
dell’applicazione del principio di cau-
salità che richiede l’applicabilità di una
legge scientifica di copertura, idonea,
secondo i suoi precetti, a ricondurre
secondo un rapporto di causa/effetto
un evento alla sua causa.
Se è possibile individuare la causa o
il difetto, per esempio, di un’attività di
elaborazione elettronica, si può attri-
buire la responsabilità per il danno e
quindi assegnare la colpa, nel senso
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IL PARERE DEL LEGALE
94 gennaio-febbraio 2018
INTELLIGENZA
ARTIFICIALE E DIRITTO:
NUOVI SCENARI LEGALI
RISCHI, ATTRIBUZIONE DI RESPONSABILITÀ E UTILIZZO
DEI DATI: SONO DIVERSE LE DOMANDE CHE L’IA
E IL MACHINE LEARNING PONGONO AL MONDO GIURIDICO.