La percezione della corruzione: il soccorso dell’Intelligenza Artificiale?

Nel numero precedente del Bollettino della Mazzini ho pubblicato un contributo dal titolo 'Il nuovo giudice: il giudice robot?'. In tale articolo sottolineavo la tendenza in corso verso una giustizia resa dall'intelligenza artificiale non guidata dall'emozione e quindi considerata 'più' equa' rispetto ad una giustizia umana in quanto l'emozione, nemica della ragione, produrrebbe distorsione, irragionevolezza e ragionamento erroneo. Il diritto é tempio della ragione e l'emozione dunque, nemica della ragione.

L'ausilio dell'intelligenza artificiale é altresì invocata nella valutazione del grado di corruzione in uno Stato.  Noi tutti abbiamo una personale percezione del fenomeno della corruzione nel Paese che pensiamo conoscere meglio. Per noi l'Italia. Da alcuni anni contribuisco al Rapporto annuale del "World Justice Project' su 'Rule of Law Index' in Italia, in cui vi é un capitolo dedicato alla corruzione. Partecipo attualmente alla redazione del Rapporto 2022.  Negli ultimi anni l'Italia aveva raggiunto un trend positivo  ma é retrocessa al 52 posto nella graduatoria globale di 'Transparency international'. La politica, la sanità e le pubbliche amministrazioni sono percepite come i settori più' a rischio. Ciò anche se le sanzioni minacciate o applicate per i reati di corruzione continuano ad essere tra le più' severe. 

Occorre dunque chiedersi perché, nonostante i numerosi sforzi, persista nel nostro Paese una elevata percezione del fenomeno che non si riesce a contrastare. E' d'uopo dunque capire in che modo il nostro giudizio possa essere condizionato durante il percorso creativo della percezione del fenomeno corruttivo.

Secondo alcuni specialisti della materia, é il 'rumore'  che influenza ogni giudizio umano. Il concetto di rumore é rappresentato dalla distorsione che influenza le decisioni umane e che é alla base degli errori di giudizio che accompagnano tutti noi nei processi decisionali. (Nelle aule di giustizia al 'rumore' si aggiunge l''umore' che contamina l'operato del giudice e le sue condanne.  Negli Stati Uniti infatti é stato rilevato, in seguito ad un ampia indagine, come nei giorni successivi alla sconfitta della squadra locale, le sentenze dei giudici sono più' severe).

L'enfasi dei media sui casi di corruzione amplifica l'idea di un fenomeno considerato in continua espansione che non si riesce a sconfiggere. La distorta percezione del fenomeno incide anche sulle politiche di prevenzione. La loro apparente inefficacia finisce poi per spostare le speranze di contrasto sui giudici i quali possono sentirsi legittimati ad irrogare sanzioni severe per combattere il fenomeno. Dunque il "rumore" può' incidere sul sistema anticorruzione sia nella fase di analisi e percezione del fenomeno che nelle strategie di prevenzione e di repressione.

Subentra a questo punto l'intelligenza artificiale definita 'la prossima frontiera dell'anticorruzione', idonea a limitare l'effetto del "rumore" dall'anticorruzione in quanto capace di misurare la corruzione in maniera più' oggettiva, slegandola dai fattori soggettivi come la percezione. L'individuazione di indici comuni e oggettivi di misurazione della corruzione sarebbe il primo passo fondamentale per migliorare le strategie di prevenzione e di repressione. Addirittura l'intelligenza artificiale potrebbe prevedere il fenomeno corruttivo alcuni anni prima del suo verificarsi. Concentrandoci sull'aspetto repressivo, secondo alcuni esperti gli algoritmi potrebbero ridurre o eliminare le distorsioni dovute al 'rumore', generando sentenze più uniformi, indipendenti dal trasporto emotivo del singolo giudicante. Meno discrezionalità nella decisione garantirebbe giudizi più obiettivi e sarebbe una forma di controllo anche per gli stessi cittadini che con gli 'algoritmi giudiziari' avrebbero maggiore certezze nelle condanne penali. In conclusione esisterebbero numerosi potenziali benefici derivanti dall'applicazione dell'intelligenza artificiale alle strategie anticorruzione.

Ma ATTENZIONE in quanto la macchina non é ancora capace di imparare e generare risultati in materia autonoma, gli input dati alla macchina che deve produrre la decisione, potrebbero essere contaminati dal 'rumore' umano, cioè da valutazioni soggettive e parziali da parte dell'operatore che l'alimenta.  Che si fa? Aspettiamo la totale automazione della macchina o la 'formazione', idonea ad isolarli dai rumori, di coloro che dirigono la macchina? 

Chiederò' ad un mio amico giudice il suo 'giudizio' sulla 'vexata questio'!