AI e il Diritto: Navigare le Acque Legali dell’Intelligenza Artificiale

• Autori: Law Commission
• Titolo Originale: AI and the Law: A Discussion Paper

L’intelligenza artificiale (AI) sta rapidamente evolvendo, trasformando settori e abitudini con una velocità sorprendente. Dalla capacità di predire le strutture proteiche con precisione senza precedenti (come AlphaFold 3), alla vittoria di AlphaGo sui campioni di Go, fino ai veicoli a guida autonoma di “Livello 4” e all’ubiquità dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come ChatGPT, l’AI è ormai una realtà tangibile. Questa rapida ascesa porta con sé enormi benefici potenziali, dalla stimolazione della produttività allo sviluppo di nuove cure mediche. Ma, come ogni tecnologia potente, l’AI solleva anche preoccupazioni significative e complesse sfide legali.

Questo “Discussion Paper” della Law Commission non si propone di offrire soluzioni definitive o riforme immediate, bensì di gettare le basi per una riflessione approfondita. L’obiettivo è sensibilizzare l’opinione pubblica e gli esperti sulle questioni legali emergenti, identificando le aree dove il diritto, così come lo conosciamo, potrebbe non essere sufficientemente equipaggiato per gestire l’era dell’AI.

1. Comprendere l’AI: Autonomia, Adattabilità e Opacità

Per navigare il panorama legale dell’AI, è fondamentale capirne la natura. L’AI moderna si distingue per due caratteristiche principali:

• Autonomia: La capacità di un sistema AI di raggiungere obiettivi con un input umano limitato o nullo. Pensate ad AlphaGo che decide le proprie mosse nel Go senza indicazioni umane, o agli “AI Agents” che, in futuro, potrebbero pianificare e prenotare intere vacanze, suddividendo l’obiettivo in compiti più piccoli e gestendoli autonomamente. Questa autonomia, se da un lato apre a nuove possibilità, dall’altro solleva interrogativi sulla prevedibilità e il controllo.
• Adattabilità: La capacità di un sistema AI di apprendere ed evolvere, modificando i suoi output nel tempo. Un sistema AI non è semplicemente “programmato” con regole fisse, ma “impara” dai dati, migliorando le sue prestazioni. Questa evoluzione dinamica rende l’AI meno prevedibile dei sistemi software tradizionali.

Accanto a queste caratteristiche, vi è il problema dell’opacità, spesso definita la “scatola nera” dell’AI. È estremamente difficile, a volte impossibile, spiegare come o perché un sistema AI abbia prodotto un determinato output. Questo accade per due ragioni:

1. Mancanza di Trasparenza: Molti modelli AI, soprattutto quelli “Foundation Models”, sono sviluppati a costi enormi e i loro dettagli tecnici sono protetti come segreti commerciali, rendendo difficile l’accesso alle informazioni sul loro funzionamento.
2. Complessità Intrinseca: Anche quando i dettagli tecnici sono disponibili, i sistemi AI moderni sono funzioni matematiche così complesse che persino gli esperti possono faticare a capirne i meccanismi interni. Questo porta a fenomeni come le “allucinazioni” (l’AI genera informazioni false, ma plausibili) o il “reward hacking” (l’AI ottimizza un risultato in modi non previsti o desiderati dai suoi sviluppatori).

La combinazione di autonomia, adattabilità e opacità rappresenta il fulcro delle sfide legali.

2. Le Sfide Legali Dell’AI: Dove il Diritto Incontra l’Incertezza

Le caratteristiche dell’AI mettono a dura prova i principi fondamentali del diritto, creando potenziali “falle di responsabilità” (liability gaps) dove non è chiaro chi debba rispondere per i danni causati dall’AI.

Il Dilemma della Responsabilità: Chi Paga i Danni?

L’AI, non avendo personalità giuridica, non può essere citata in giudizio o perseguita. Questo sposta la questione della responsabilità sulle persone (fisiche o giuridiche) coinvolte nella sua creazione e utilizzo. Ma la “catena di fornitura” dell’AI è intricata: ci sono gli sviluppatori del modello di base, i fornitori dei dati di addestramento, chi fine-tuning il modello, chi sviluppa il software che lo integra, chi lo distribuisce, e infine l’utente finale.
Immaginate un robot domestico autonomo: viene venduto a un consumatore e, durante le pulizie, ferisce un neonato. Sebbene il robot sia stato testato rigorosamente per evitare danni, non si sa perché abbia agito in quel modo. Era prevedibile un tale danno? Chi, tra la miriade di soggetti coinvolti nello sviluppo e nella distribuzione del robot, dovrebbe essere ritenuto responsabile? Le leggi esistenti sulla negligenza potrebbero applicarsi, ma la complessità della catena di fornitura e l’imprevedibilità dell’AI rendono l’identificazione di un responsabile e l’attribuzione di causalità estremamente difficili.

L’Elemento Mentale: Quando una Macchina “Pensa”?

Molte rivendicazioni private e la maggior parte dei reati penali richiedono la prova di un particolare “stato mentale” dell’autore del fatto (es. conoscenza o intenzione). Come si può attribuire “conoscenza” o “imprudenza” a un’azienda se un sistema AI autonomo e non supervisionato, da essa utilizzato, produce dichiarazioni false che inducono gli investitori a stipulare accordi, senza che alcun essere umano ne fosse a conoscenza? Dimostrare che l’azienda era consapevole del rischio di dichiarazioni false da parte dell’AI, data la sua natura adattiva e imprevedibile, è una sfida ardua.

L’Opacità dell’AI: La “Scatola Nera” del Diritto Pubblico

L’opacità dell’AI ha implicazioni particolarmente acute nel diritto pubblico. Le autorità pubbliche devono prendere decisioni in modo trasparente, imparziale e tenendo conto di tutte le informazioni rilevanti. Ma se una decisione è influenzata da un sistema AI opaco, come si può verificare che non abbia tenuto conto di fattori irrilevanti (come il colore dei capelli in una domanda di visto) o che abbia fornito ragioni adeguate? La difficoltà di “guardare sotto il cofano” dell’AI minaccia i principi di equità procedurale e il diritto a un processo equo, soprattutto nel sistema di giustizia penale dove gli algoritmi sono già utilizzati per valutare i rischi di recidiva.

Dipendenza e Supervisione: La Fiducia nell’AI

Con l’aumento delle capacità dell’AI, cresce la tendenza degli esseri umani a fare affidamento sui suoi output. Questo porta a due problemi:

• Automation Complacency: L’eccessiva fiducia negli sistemi automatizzati, che porta gli operatori a monitorarli meno attivamente, presumendo che siano infallibili.
• Automation Bias: La tendenza a fidarsi troppo delle informazioni fornite dall’automazione rispetto ad altre fonti.

Consideriamo un medico che utilizza un sistema AI per analizzare immagini diagnostiche: se l’AI è “superiore” agli umani in compiti diagnostici specifici, in quale momento il medico dovrebbe decidere di non seguire la sua raccomandazione? E se il medico non segue la raccomandazione dell’AI e si verifica un danno, potrebbe essere ritenuto responsabile? È essenziale bilanciare l’efficienza offerta dall’AI con la necessità di una supervisione umana adeguata, definendo chiaramente i doveri di chi si affida a questi sistemi.

Dati e Addestramento: Il Sottobosco Legale dell’AI

I modelli AI sono addestrati su enormi dataset che spesso contengono opere protette da copyright e dati personali. Questo solleva questioni complesse:

• Copyright: L’uso di materiale protetto da copyright per l’addestramento dell’AI è un tema caldo, con dibattiti internazionali e cause legali in corso. La domanda è se l’AI stia infrangendo il copyright e come compensare i creatori.
• Protezione dei Dati (GDPR): L’opacità dell’AI rende difficile rispettare obblighi come la trasparenza e il consenso informato sul trattamento dei dati personali. Se un individuo non può capire come i suoi dati verranno usati da un sistema AI, il consenso può essere davvero “informato”?
• Bias e Discriminazione: I pregiudizi presenti nei dati di addestramento possono essere replicati e amplificati dagli output dell’AI, portando a discriminazioni. Ad esempio, un algoritmo usato per predire i rischi sanitari negli Stati Uniti ha mostrato un bias razziale perché basava le sue previsioni sulla spesa sanitaria passata, senza considerare che pazienti di diverse etnie con le stesse esigenze mediche non avevano avuto pari accesso alle cure.

3. Una Soluzione Radicale: la Personalità Giuridica per l’AI?

Dato il problema delle “falle di responsabilità”, un’opzione, seppur radicale, è concedere una qualche forma di personalità giuridica ai sistemi AI. La personalità giuridica è una costruzione legale che attribuisce diritti e obblighi (come la capacità di possedere beni, stipulare contratti, essere citati in giudizio), e nel tempo è stata estesa a entità come le corporazioni, o persino a templi o fiumi in alcune giurisdizioni. Alcuni robot, come Sophia, hanno già ricevuto “cittadinanza” o “residenza” onorifiche.

I motivi a favore includono:

• Colmare le lacune di responsabilità.
• Incoraggiare l’innovazione, liberando gli sviluppatori da alcune forme di responsabilità.
• Incentivare gli stessi sistemi AI a svilupparsi in modo sicuro, essendo potenzialmente responsabili.

Tuttavia, esistono forti argomenti contrari:

• L’AI potrebbe diventare uno “scudo di responsabilità” per gli sviluppatori, proteggendoli da una rendicontabilità ragionevole.
• La complessità di attribuire all’AI la capacità di detenere fondi o beni per renderla effettivamente responsabile.
• La questione su quali sistemi AI dovrebbero ricevere tale personalità (solo gli “AI Agents” più avanzati?) e con quali specifici diritti e doveri.

Sebbene la concessione di personalità giuridica all’AI sollevi enormi questioni etiche, pratiche e legali, è un’opzione che, dato il rapido progresso dell’AI, merita una considerazione approfondita per il futuro.

Conclusione: Prepararsi al Futuro Legale dell’AI

Il “Discussion Paper” della Law Commission sottolinea che la rivoluzione dell’AI non è un fenomeno da osservare passivamente, ma una forza trasformativa che impone una profonda riflessione sui nostri sistemi legali. Nonostante l’AI offra opportunità senza precedenti, essa crea anche incertezze legali che devono essere affrontate per garantire che i benefici superino i rischi e che nessuno venga lasciato senza protezione in caso di danno.

Questo documento è un primo passo cruciale per stimolare il dialogo tra giuristi, tecnologi, policy maker e il pubblico. L’obiettivo è identificare le aree che necessitano di un’attenta valutazione e, potenzialmente, di future riforme. Solo attraverso una comprensione condivisa delle sfide e un dibattito aperto sarà possibile plasmare un quadro giuridico che supporti l’innovazione dell’AI, garantendo al contempo la sicurezza, l’equità e la responsabilità nella società di domani.