ntelligenza artificiale è un tema assolutamente attuale ed in continuo sviluppo. Sebbene la scienza sia un ambito sempre in evoluzione e denso di incertezze, possiamo ritenere che difficilmente l’intelligenza artificiale (IA) e la tecnologia potranno sostituirsi agli operatori della giustizia, quali i giudici, gli avvocati ed i notai, ad esempio.
Infatti, per lo svolgimento delle tipiche mansioni espletate dai suddetti, è richiesta una continua valutazione delle circostanze, una capacità di prendere decisioni continue e variegate, nonché confrontare costantemente i fatti (le cosiddette fattispecie) e le norme da applicare.
Il ragionamento logico – giuridico alla base di tali decisioni e valutazioni non è riproducibile senza la conoscenza e coscienza degli esseri umani ed è pressoché impossibile (almeno allo stato dell’arte) riprodurlo artificialmente.
Potendo così escludere il rischio di una piena sostituzione, possiamo invece considerare l’ipotesi opposta per quanto riguarda la collaborazione tra lavoratori del mondo forense e l’IA.
In Italia, infatti, si stanno già sviluppando diversi software e progetti per semplificare e rendere più celere il lavoro all’interno di uffici giudiziari e tribunali. Tra i progetti in via di sviluppo, uno che merita una menzione è quello sviluppato tra il CED della Corte di Cassazione e la Scuola Universitaria Superiore di Pavia (IUSS), siglato rispettivamente dal Presidente Pietro Curzio e dal rettore Riccardo Pietrabissa.
Tale progetto ha come principale obiettivo finale la “valorizzazione del patrimonio conoscitivo rappresentato dal corpus giurisprudenziale e normativo”. Nella pratica, tale obiettivo va a tradursi in quattro diversi sotto-obiettivi: in primo luogo, la cosiddetta “prediction” (predizione), ossia la possibilità di prevedere, almeno in parte, l’esito di una controversia attraverso l’applicazione di algoritmi; in secondo luogo si parla di “argument mining” (estrazione di argomenti giuridici); terzo punto si individua come obiettivo quella della “summarization” (massimizzazione automatica), cioè la possibilità di avere in immediato la massima di una data sentenza o di un insieme di esse; infine si può parlare di “document builder” (creazione automatica di documenti) algoritmo dalla capacità di fornire tutti i dati e notizie utili alla redazione della sentenza, come ad esempio i precedenti riguardanti quella data materia o riferimenti normativi.
Se questo progetto è ancora nella fase embrionale e potenzialmente applicabile a ogni tipologia di giustizia, sussiste un altro progetto in fase abbastanza avanzata pensato e creato appositamente per il settore della giustizia tributaria.
Stiamo parlando di PRODIGIT, progetto finanziato dal “Programma PON Governance e Capacità Istituzionale 2014-2020” proveniente dall’Agenzia per la coesione e finanziato perciò direttamente dal Governo.
Il progetto si pone come obiettivo quello di aumentare la digitalizzazione del Consiglio di Presidenza della Giustizia Tributaria, implementare e migliorare la banca dati nazionale delle giurisprudenze di merito e soprattutto creare un modello sperimentale di miglioramento della prevedibilità delle decisioni, in ambito di giustizia predittiva.
Innanzitutto, chiarifichiamo il fatto che tale algoritmo non va in alcun modo a creare (o inventare) massime, ma si pone come obiettivo quello di creare un “riepilogo” smart delle sentenze, ossia un sommario disponibile per avvocati e difensori al fine di poter inquadrare e redigere al meglio il proprio atto giudiziale introduttivo.
L’obiettivo quindi che si pone è quello di creare riassunti ed abstract giuridici, per facilitare l’individuazione dei punti fondamentali e delle parole chiave del proprio ricorso, e poter effettuare una ricerca più rapida e precisa di precedenti e massime giurisprudenziali.
Le prime sperimentazioni sono state effettuate utilizzando gli LLM, cioè modelli di intelligenza artificiale che studiano e comprendono il linguaggio naturale e, dopo aver studiato una grande quantità di testi, possono apprendere i modelli e le relazioni del linguaggio utilizzato.
Sono state perciò prese in esame un’enorme quantità di sentenze tributarie aventi lo stesso oggetto (esempio l’imposta di registro), delle quali è stata studiata la struttura “standard” della decisione partendo dall’introduzione della materia, procedendo per lo sviluppo del ragionamento tra questioni di fatto e di diritto e arrivando fino alla normazione del caso vera e propria.
I dati raccolti sono serviti a creare dei sommari “smart” che potessero indicare con precisione le questioni legali trattate e le relative informazioni, riassumere e indicare i criteri decisionali applicati e infine le principali parole chiavi; sommari che sono stati valutati e studiati da esperti.
I risultati ottenuti sono stati soddisfacenti; infatti, gli LLM sono risultati molto utili e proficui nel creare una sintesi automatizzata, anche se si è valutato che comunque l’attività umana sia l’unico metro certo per valutare la qualità di tale sintesi.
Nel prossimo futuro si amplierà il numero di sentenze poste all’interno di tali algoritmi e dando la possibilità ad avvocati e giudici esperti di valutare e utilizzare il risultato di tale lavoro di sintesi.
Avv. Filippo Martini
