Agenti AI e Diritto: Costruire la Fiducia in un Mondo che Agisce

• Autori: Mark O. Riedl, Deven R. Desai
• Titolo Originale: AI Agents and the Law

Siamo abituati a interagire con l’intelligenza artificiale (AI) in modo relativamente passivo: chiediamo a un modello di linguaggio (LLM) di scrivere un testo o di generare un’immagine. È come chiedere a un esperto di fornirci una ricetta: l’esperto ci dice cosa fare, ma siamo noi a doverla eseguire. Ma cosa succede quando l’AI smette di essere solo un “consulente” e diventa un vero e proprio “agente”, capace di agire attivamente nel mondo reale, di eseguire compiti per nostro conto, come prenotare un viaggio o acquistare prodotti online?

Questo è il cuore della ricerca di Mark O. Riedl e Deven R. Desai, che esplorano le complesse intersezioni tra gli agenti AI e il diritto, in particolare il diritto dell’agenzia. Quando l’AI si evolve da un semplice strumento a un attore autonomo, emergono questioni cruciali che vanno ben oltre le capacità tecnologiche, toccando la responsabilità, la fiducia e le aspettative umane. Il loro lavoro rivela che, mentre l’informatica e il diritto condividono alcune nozioni di “agente”, esistono lacune significative nella comprensione da parte della computer science di concetti legali fondamentali come la lealtà e la divulgazione, lacune che devono essere colmate per sviluppare agenti AI davvero responsabili e affidabili.

1. Quando l’AI Diventa un “Agente”: Il Nuovo Confine

Fino a poco tempo fa, i sistemi AI, come i Large Language Models (LLM), producevano principalmente output testuali o visivi. Erano, per così dire, “passivi”: generavano informazioni, ma l’azione finale spettava sempre all’utente. Pensiamo a un LLM che crea un itinerario di viaggio: è un elenco di suggerimenti, ma non prenota i voli o gli alberghi.

L’ascesa degli agenti AI segna un cambiamento radicale. Un agente AI è un’entità artificiale che, sulla base di una funzione obiettivo, è in grado di agire e modificare lo stato del mondo. Non si limita a suggerire un itinerario, ma può effettivamente prenotare un volo o acquistare un prodotto. Questa capacità di agire direttamente solleva nuove e urgenti preoccupazioni:

• Il problema dell’agente sbandato (errant tool problem): L’agente AI potrebbe superare le intenzioni o i desideri dell’utente. Immaginate un bot per gli acquisti che, cercando l’offerta migliore, finisce per comprare uova a un prezzo esorbitante a causa di un’improvvisa pandemia influenzale aviaria.
• Il problema dello strumento malintenzionato (bad tool problem): Agenti AI potrebbero essere sfruttati da attori umani malintenzionati per compiere azioni dannose. Un esempio ipotetico potrebbe essere un agente che, con un prompt ambiguo su come “evitare una lezione noiosa”, finisce per fare una segnalazione di minaccia bomba.

A questi si aggiungono due problemi, meno ovvi ma altrettanto cruciali, derivanti direttamente dai principi legali:

• Il problema della lealtà dell’agente: L’agente AI potrebbe essere “leale” all’azienda o alla piattaforma che lo ha sviluppato, piuttosto che agli obiettivi dell’utente. Se un agente trova un prodotto a due prezzi diversi ma sceglie quello più alto perché la sua azienda ha un accordo con il venditore, e l’utente non lo sa, è una violazione del principio di lealtà.
• Il problema della divulgazione: A differenza degli LLM passivi, gli agenti AI interagiscono con terze parti (venditori, fornitori di servizi). La legge sull’agenzia richiede che l’agente riveli l’esistenza e l’identità del principale. Se un agente AI non lo fa, possono sorgere problemi di fiducia e responsabilità, in particolare nell’e-commerce, dove le transazioni dipendono dalla chiarezza delle parti coinvolte.

2. La Legge dell’Agenzia: Un Faro per l’AI

Per comprendere come gestire questi nuovi rischi, Riedl e Desai si rivolgono al diritto dell’agenzia, un corpo di norme sviluppato in secoli di esperienza umana. Al centro c’è la definizione di “agente”: una persona che agisce per conto di un’altra (il “principale”), sotto il controllo del principale, e in un rapporto fiduciario. Questo rapporto implica che l’agente deve agire esclusivamente a beneficio del principale.

Due concetti chiave emergono:

• Autorità Reale vs. Autorità Implicita:
  • L’autorità reale è ciò che il principale ha esplicitamente istruito l’agente a fare (come dire “acquista questa specifica marca di caffè”).
  • L’autorità implicita è ciò che l’agente “ragionevolmente comprende” essere necessario per portare a termine il compito, anche se non esplicitamente specificato (come scegliere un corriere per una spedizione se il principale non lo ha indicato). Questo è simile alla sfida dell’AI di gestire le “sotto-specificazioni” o le istruzioni incomplete. La legge risolve questo problema con regole su cosa sia ragionevolmente implicito e potenziali sanzioni per comportamenti scorretti.
• Dovere di Lealtà: Questo è il pilastro del rapporto fiduciario. L’agente non può trarre profitto segreto dalle sue azioni a beneficio del principale. Se un agente potesse comprare qualcosa a $9.000 e venderlo al principale a $10.000, intascando la differenza, violerebbe il dovere di lealtà. È un principio generale per garantire che ogni azione dell’agente sia per il solo beneficio del principale.

3. L’Allineamento dei Valori nell’AI: Luci e Ombre

Nel campo dell’AI, il concetto di “allineamento dei valori” è emerso come soluzione al problema della “specifica incompleta” degli obiettivi. L’idea è che un sistema AI debba agire in conformità con i valori umani per evitare comportamenti indesiderati. La comunità AI ha ampiamente adottato tre principi di allineamento:

• Utilità (Helpfulness): L’AI dovrebbe completare il compito in modo conciso ed efficiente.
• Onestà (Honesty): L’AI dovrebbe fornire informazioni accurate e descrivere le proprie capacità senza ingannare.
• Innocuità (Harmlessness): L’AI non dovrebbe essere offensiva, discriminatoria o svolgere compiti pericolosi.

Questi principi sono fondamentali per mitigare molti dei danni noti degli LLM passivi (allucinazioni, pregiudizi). Tuttavia, i ricercatori sottolineano un punto cruciale: questi principi, da soli, non sono sufficienti per gli agenti AI che agiscono nel mondo reale. Perché? Perché il diritto dell’agenzia introduce due concetti che la computer science non ha ancora pienamente integrato: la lealtà e la divulgazione.

4. Le Lacune Critiche: Lealtà e Divulgazione

Qui si rivelano le vere lacune nella comprensione attuale degli agenti AI:

• Il problema della Lealtà dell’Agente (approfondito): Mentre gli agenti AI vengono addestrati per essere “utili” e “innocui”, questo non copre il dovere di lealtà verso il principale. Un esempio concreto è dato dalle specifiche di OpenAI: i modelli devono dare priorità alle istruzioni della piattaforma, poi a quelle dello sviluppatore, e solo dopo a quelle dell’utente.

  • Immaginate: Un utente chiede a un agente AI di acquistare un prodotto. Se l’agente è stato configurato dalla piattaforma per favorire certi venditori (anche se più costosi) o per non fornire informazioni sui concorrenti (come fa l’assistente OpenAI), l’agente sta agendo nell’interesse della piattaforma, non pienamente nell’interesse dell’utente. Questo, secondo il diritto dell’agenzia, è una violazione della lealtà. L’utente non ottiene il massimo beneficio dalle azioni dell’AI, il che costituisce un danno legale.

• Il problema della Divulgazione (approfondito): La legge sull’agenzia considera tre parti: principale, agente e terza parte. Affinché una transazione sia sicura e la responsabilità chiara, l’agente deve divulgare alla terza parte (es. un venditore) che sta agendo per conto di un principale e chi è questo principale. Se l’agente non divulga queste informazioni, la terza parte potrebbe ritenere l’agente stesso responsabile e non il principale.

  • Pensate al caso dei bot per prenotazioni di ristoranti: Un bot che prenota un tavolo e poi lo rivende per un costo extra, o che semplicemente non si presenta, crea un danno al ristorante. Se il bot non ha divulgato che agiva per conto di un cliente specifico (il principale), il ristorante non può rivalersi sul cliente in caso di “no-show”. La responsabilità ricadrebbe sullo sviluppatore del bot, creando una rottura di fiducia.

Questi due concetti, lealtà e divulgazione, sono estensioni necessarie dei principi di onestà e utilità nel contesto degli agenti AI. Ignorarli può portare a problemi di responsabilità per gli sviluppatori e a una diminuzione della fiducia nelle transazioni basate sull’AI.

5. Il Ruolo dell’E-commerce e della Fiducia

L’e-commerce, con transazioni che superano i 20 trilioni di dollari a livello globale, si basa intrinsecamente sulla fiducia. Sistemi come le API (Application Programming Interfaces) hanno permesso la verifica di identità, la solvibilità e la capacità di onorare gli impegni, fungendo da “firewall” contro molti problemi, inclusi gli errori degli agenti.

• Incidenti (“Errant Tool”): Nell’e-commerce, molte problematiche legate all’agente sbandato possono essere gestite dalle pratiche attuali, come i “chargeback” (storni di addebito) per transazioni non autorizzate o acquisti errati. Le API, ad esempio, aiutano a verificare che l’agente abbia i fondi o l’autorità necessaria.
• Utenti Malintenzionati (“Bad Tool”): Anche in questo caso, le infrastrutture esistenti come le API aiutano a prevenire molti abusi. Tuttavia, se un agente AI può negoziare o fare promesse senza un’immediata autenticazione finanziaria o di identità (ovvero, senza l’uso di API in quella fase), si apre uno spazio per attori malintenzionati che utilizzano l’AI senza rivelare il principale, e poi si ritirano dalle transazioni, lasciando il danno alla terza parte.

Conclusione: La Scelta è Creare Valore e Fiducia

Il lavoro di Riedl e Desai è un monito e una guida per l’era degli agenti AI. L’intelligenza artificiale non è più solo uno strumento passivo; è un attore che può alterare il mondo, con tutte le implicazioni che ne derivano.

Le attuali pratiche di allineamento dei valori nella computer science, basate su utilità, onestà e innocuità, sono un buon punto di partenza, ma non bastano per gli agenti AI autonomi. La legge dell’agenzia, sviluppata in secoli di esperienza umana, offre intuizioni fondamentali su come costruire la fiducia nei rapporti di rappresentanza.

Perché gli agenti AI siano veramente responsabili e degni di fiducia, è imperativo che gli sviluppatori di AI integrino nei loro modelli due concetti legali cruciali:

• Lealtà: L’agente AI deve operare per il massimo beneficio del suo principale (l’utente), non per interessi nascosti della piattaforma o di terzi.
• Divulgazione: L’agente AI deve rivelare la propria natura di AI e l’identità del principale per conto del quale agisce, specialmente quando interagisce con terze parti.

Colmare queste lacune non solo proteggerà gli utenti e le aziende da rischi legali e finanziari, ma promuoverà anche un ambiente digitale più trasparente e affidabile. Questo “soft law” approccio, basato sull’integrazione di principi legali consolidati nelle migliori pratiche di sviluppo AI, potrebbe anche ridurre la necessità di regolamentazioni più rigide e invasive. La scelta è chiara: costruire agenti AI che non solo siano intelligenti, ma anche intrinsecamente leali e trasparenti, gettando le basi per un futuro in cui la tecnologia accresce la fiducia e la responsabilità, anziché eroderle.