Un’importante novità dell’AI consente oggi al giurista-utente di rivolgersi ai programmi informatici utilizzando il linguaggio naturale. Occorre poi domandarsi in che modo l’AI può aiutare il giurista nel suo lavoro quotidiano; oggi sono possibili almeno due risposte. La prima ha a che vedere con l’AI generativa, la seconda con la possibilità di prevedere le decisioni delle Corti.
L’AI generativa, uno strumento al servizio del giurista
Un sistema d’intelligenza artificiale generativa evoluto, come ChatGPT, appare oggi in grado di produrre contenuti significativi e coerenti, simili a quelli generati da un giurista, anche se, per ora, non del tutto esperto; e ciò in base al continuo e progressivo apprendimento automatico da grandi basi di dati testuali che dotano il programma informatico di una vasta conoscenza linguistica, consentendogli di cogliere anche sfumature, sottigliezze e persino relazioni semantiche all’interno del testo.
L’approccio probabilistico basato sui corpora ha infatti introdotto un cambiamento fondamentale nella stessa informatica giuridica, poiché questi sistemi non dipendono più esclusivamente da regole linguistiche predeterminate, ma possono imparare dai dati effettivi, quindi anche da testi reali raccolti dai corpora.
Attraverso modelli di apprendimento automatico, basati soprattutto sulle reti neurali, per il programma informatico è possibile esplorare e comprendere meglio le sfumature del linguaggio umano, essendo gli algoritmi che lo costituiscono allenati su enormi quantità di testi provenienti da varie fonti e contesti, con una conseguente comprensione della struttura, della semantica e delle peculiarità linguistiche. Senza essere limitati da regole fisse, infatti, i modelli basati sull’attuale paradigma dell’intelligenza artificiale generativa possono offrire risposte più fluide e realistiche, in grado di adattarsi a una vasta gamma di domande in contesti anche complessi.
Ciò consente al giurista non solo di ottenere dal programma informatico la predisposizione di un contratto con la previsione al suo interno di particolari clausole; ma anche, a breve, di redigere alcune parti di un atto di citazione e/o di una comparsa di costituzione.
L’evoluzione dei sistemi di intelligenza artificiale: da simbolici a basati sull’apprendimento
Non vi è dubbio, infatti, che con la crescita esponenziale dei dati verificatasi negli ultimi anni e resa disponibile in modo sempre più diffuso dalla rete Internet, i sistemi di intelligenza artificiale basati sull’apprendimento sono prevalsi sui sistemi simbolici, che cercano invece di emulare la logica e la rappresentazione formale della conoscenza. ChatGPT sta dimostrando che anche nel contesto dell’elaborazione della scrittura automatica di testi giuridici i progressi di questa tecnologia avanzata della comunicazione digitale sono rilevanti.
Occorre però rilevare che, come la matematica, l’informatica è disciplina basata sulla logica analitica della divisione (dal greco analýo, scompongo o divido) e presuppone la distinzione tra una premessa data e un risultato logicamente coerente (nel caso della deduzione) oppure empiricamente verificabile (nel caso dell’induzione).
Sia nel caso della dimostrazione deduttiva (prevalentemente utilizzata negli algoritmi di programmazione informatica), sia in quello dell’inferenza induttiva (prevalentemente utilizzata negli algoritmi di apprendimento automatico), i modelli di machine learning conservano almeno due caratteri tipici della logica analitica: l’ipoteticità delle premesse e il ragionamento monologico, che non sono del tutto compatibili con il ragionamento giuridico.
La logica analitica, infatti, è ipotetica, perché dipende da presupposizioni logiche sottratte per convenzione al controllo critico, assunte a priori per ragioni di utilità operativa. Tali premesse sono le istruzioni fornite al computer e si costituiscono con la formulazione ex ante di un complesso di regole generali ed astratte che si ritrovano in un algoritmo (“formalizzazione”) e che costituiscono il programma applicativo (software) adatto a soddisfare determinate funzioni; la formalizzazione è la trasformazione di un problema in un algoritmo. Il giurista, invece, per definizione. è soprattutto preoccupato di determinare in modo condivisibile e sostenibile il presupposto di ogni suo ragionamento.
Inoltre, la logica analitica è monologica, poiché il programma applicativo svolge un “discorso” unidirezionale e produce un risultato garantito soltanto dall’esattezza. Infatti, la formulazione di ipotesi predeterminate, che si attua nella formalizzazione operata dal software, e il procedimento dimostrativo, che si attua nella normalizzazione binaria, consentono il confronto deduttivo o induttivo tra le premesse note poste per ipotesi (gli assiomi o gli esempi) e le conclusioni ignote (giudizio). Il ragionare del giurista è invece per natura dialogico.
Conclusioni: l’AI è veramente una risorsa?
Applicando il metodo analitico per eseguire velocemente e automaticamente l’operazione deduttiva o induttiva, il sistema prescinde da un confronto con diverse premesse (che sono ipotetiche) e con sistemi o programmi eterogenei e svolge un ragionamento artificiale di carattere sequenziale del tutto unilaterale. L’eventuale falsificazione del risultato, anche se derivante dalla presenza di obiezioni che inficiano la validità dei dati trattati, implica il fallimento dell’operazione e non ha un significato costruttivo, ma impone il mutamento del protocollo e, dunque, la revisione dell’algoritmo.
Anche il sistema di intelligenza artificiale generativa altamente sviluppato non sfugge al connotato ipotetico e monologico del metodo utilizzato, sebbene basato su approcci avanzati di apprendimento automatico, tra cui l’apprendimento profondo (deep learning). Infatti, nei sistemi intelligenti permane un recinto predefinito dai programmatori, essendo per definizione inibito un meta-livello critico o un giudizio sintetico che aggiunga qualcosa di nuovo.
Ne deriva che con ChapGPT il giurista potrà inserire ottime clausole nei contratti che è chiamato a redigere; potrà proporre anche qualche buon ragionamento estratto dai corpora; ma non sarà mai in grado di costruire un argomento nuovo.
Il dato rilevante è che ciò, rispetto ai sistemi esperti degli anni Ottanta del secolo scorso, non è più considerata una priorità.
