Uno studente del primo anno di giurisprudenza si imbatte in un TD di statistiche applicate alla criminologia. Un avvocato specializzato in dati personali deve comprendere come funziona un algoritmo di scoring per contestare una decisione automatizzata davanti a un tribunale. Queste situazioni, ancora marginali dieci anni fa, si moltiplicano nelle facoltà e negli studi legali.
Obbligo di padronanza dell’IA: cosa cambia l’AI Act per i giuristi
Dal 2 febbraio 2025, l’articolo 4 del regolamento europeo sull’intelligenza artificiale impone ai fornitori e ai distributori di sistemi di IA di sviluppare la padronanza dell’IA del proprio personale. L’obbligo è proporzionato alle funzioni esercitate e al contesto di utilizzo.
Concretamente, non si chiede a un notaio di programmare in Python. Si chiede di comprendere le capacità, i limiti e i rischi degli strumenti che utilizza quotidianamente. La sfumatura è significativa, ma implica un minimo di cultura scientifica che la formazione giuridica classica non forniva.
L’AI Act si basa su una classificazione per livello di rischio. Per determinare le obbligazioni applicabili a uno strumento specifico, è necessario essere in grado di valutare il suo funzionamento tecnico, i suoi possibili bias e i suoi limiti. Quando si esplorano le materie scientifiche in diritto, si constata che questa competenza supera l’opposizione tradizionale tra discipline letterarie e discipline scientifiche: la competenza scientifica serve ad applicare correttamente la norma giuridica.
Statistiche e algoritmi nella pratica giuridica quotidiana
Il campo più visibile è quello del contenzioso legato alle decisioni automatizzate. Quando un dipendente contesta un licenziamento basato su uno scoring algoritmico, il suo avvocato deve comprendere la logica del modello per identificare una potenziale discriminazione.
I sistemi di IA che selezionano candidati, valutano competenze o rilevano comportamenti vietati durante un esame sono generalmente classificati tra i sistemi ad alto rischio. La loro regolamentazione richiede competenze in algoritmica e valutazione che la sola lettura del Codice del lavoro non fornisce.
Cosa implica nella formazione iniziale
Molte facoltà integrano ora moduli di statistiche descrittive o di logica formale nei loro programmi di laurea. Non si parla di corsi di matematica fondamentale, ma di strumenti operativi:
- Lettera e interpretazione di tabelle statistiche utilizzate nei rapporti di perizia giudiziaria, per evitare malintesi sulle correlazioni e le causalità
- Notioni di probabilità applicate alla prova, in particolare nei casi in cui si utilizzano DNA o impronte digitali
- Comprensione dei meccanismi di base del machine learning, sufficiente per dialogare con un esperto tecnico durante una controversia
Saper leggere un rapporto di perizia tecnica non è più un’opzione per un giurista. I feedback variano sull’intensità necessaria di questi insegnamenti, ma il principio di una acculturazione scientifica minima non è più in discussione nei circoli professionali.
Diritto ambientale e competenza scientifica: un caso esemplare
Il diritto ambientale illustra da tempo la porosità tra norme giuridiche e produzioni scientifiche. Quando un giudice deve decidere sulla legalità di un progetto industriale, si basa su studi di impatto la cui lettura richiede conoscenze in ecologia, chimica o idrologia.
La questione non è che il magistrato diventi biologo. È che possa valutare l’affidabilità di una perizia senza dipendere ciecamente dal discorso dell’esperto nominato da una delle parti. Questa capacità di giudizio critico su dati scientifici è precisamente ciò che apportano i moduli di metodologia scientifica nei corsi di giurisprudenza.
Il rischio dell’ignoranza scientifica nelle decisioni di giustizia
Un giudice che non comprende la differenza tra una correlazione statistica e un legame di causalità può convalidare un ragionamento di esperto fondamentalmente distorto. Questo tipo di errore ha conseguenze concrete sui cittadini.
La ricerca sui rapporti tra norme giuridiche e produzioni scientifiche mostra che l’ignoranza in materia scientifica può essere prodotta dal processo istituzionale stesso. La valutazione regolamentare dei rischi genera talvolta i propri angoli ciechi, per mancanza di competenze sufficienti tra gli attori giuridici coinvolti.
Competenze scientifiche attese a seconda del campo giuridico
Tutti i giuristi non hanno bisogno dello stesso bagaglio. Un fiscalista manipola modelli econometrici. Uno specialista del diritto digitale deve comprendere il funzionamento delle reti neurali. Un penalista si basa sulla medicina legale e sulla genetica.
| Campo giuridico | Competenza scientifica mobilitata |
|---|---|
| Diritto digitale e IA | Algoritmica, machine learning, bias statistici |
| Diritto ambientale | Ecologia, chimica, lettura di studi di impatto |
| Diritto penale | Medicina legale, genetica, probabilità (DNA) |
| Diritto fiscale | Econometria, modellazione finanziaria |
| Diritto della salute | Farmacologia, epidemiologia, sperimentazioni cliniche |
Questa tabella non pretende di coprire tutte le situazioni, ma mostra che l’incontro tra scienze e diritto non è né un mito né un’eccezione. È strutturale e si intensifica con la digitalizzazione delle pratiche professionali.
Formazione continua dei professionisti del diritto di fronte all’IA
L’articolo 4 dell’AI Act non riguarda solo la formazione iniziale. Anche avvocati, magistrati e giuristi d’impresa in carica sono coinvolti. La misura impone che le competenze siano proporzionate agli strumenti effettivamente utilizzati.
Per uno studio che utilizza uno strumento di ricerca giurisprudenziale potenziato dall’IA, ciò significa che sia i soci che i collaboratori devono comprendere i limiti dello strumento: rischi di allucinazione, bias di corpus, ambito di affidabilità delle risposte generate.
La formazione scientifica dei giuristi è diventata un obbligo normativo, non solo un vantaggio competitivo. I professionisti che considerano ancora le materie scientifiche come estranee alla loro pratica si espongono a un doppio rischio: quello di applicare male la norma giuridica e quello di non rispettare i requisiti di competenza imposti dal quadro europeo.
