La “reinvenzione” del metodo giuridico

1. Introduzione / 2. Lettura a distanza / 3. La natura adattiva del diritto basato sul testo / 4. Misurare il passato e congelare il futuro / 5. Esercitare la professione legale con la tecnologia legale / 6. Conclusioni

1. Introduzione

Forse la domanda più interessante è se l’afflusso delle tecnologie legali stia reinventando surrettiziamente il metodo giuridico, o se noi, che esercitiamo e/o studiamo il diritto, reinventeremo il metodo giuridico per affrontare l’impatto delle tecnologie legali.

In questo breve articolo sosterrò la seconda ipotesi, mettendo in guardia contro la prima. L’argomentazione si articola in cinque sezioni. Dopo questa introduzione, nella seconda sezione, ricordo al lettore l’opera saliente dello storico della letteratura Franco Moretti, uno dei padri fondatori delle “digital humanities”. Il suo concetto di «lettura distante» offre un’ottima lente per comprendere meglio il ruolo delle tecnologie legali nel contesto della creazione del diritto, compresa la sua interpretazione ed esecuzione. Spiego come l’impiego di queste tecnologie sarà costitutivo per l’articolazione del diritto nel senso ampio dell’emanazione della legislazione, dell’applicazione della legge da parte della pubblica amministrazione e della giurisprudenza da parte di tribunali indipendenti.

Nella terza sezione, sostengo che il diritto basato sul testo ha specifiche potenzialità che hanno permesso l’ascesa del diritto positivo moderno e dello Stato di diritto, osservando che non possiamo dare per scontato che il diritto basato sul codice e/o sui dati abbia potenzialità simili. Nella quarta sezione, esamino i diversi tipi di tecnologie legali. Sebbene le loro potenzialità siano molto diverse, ciò che hanno in comune è che tendono a ridimensionare il passato, congelando al contempo il futuro.

Nella quinta sezione, discuto le raccomandazioni più rilevanti per i tribunali, i pubblici ministeri e gli avvocati praticanti per l’acquisto e/o lo sviluppo e/o l’implementazione delle tecnologie legali.

Nella sesta e ultima sezione, concludo che, sebbene queste linee guida dimostrino una profonda consapevolezza delle numerose sfide che la pratica legale deve affrontare, non viene prestata attenzione all’impatto costitutivo dell’IA sulla creazione del diritto, il che significa che il metodo giuridico potrebbe effettivamente essere reinventato in modo surrettizio. Poiché i mezzi co-definiscono i fini, i metodi giuridici co-costituiscono il diritto. Pertanto, la natura del diritto positivo moderno così come lo conosciamo sarà trasformata, con importanti implicazioni per lo Stato di diritto. I programmi di studio della formazione giuridica e la formazione dei professionisti del diritto dovrebbero prestare esplicita attenzione alla natura testuale della tutela giuridica così come la conosciamo e dovrebbero contribuire alla reinvenzione del metodo giuridico in modi che garantiscano la tutela giuridica. Ciò richiederà una riformulazione dei controlli e degli equilibri dello Stato di diritto, offrendo una tutela giuridica fin dalla sua concezione. 

2. Lettura a distanza

Gli avvocati sono stati formati alla lettura ravvicinata, prestando grande attenzione ai dettagli rilevanti – sia dal punto di vista della norma giuridica potenzialmente rilevante che da quello dei fatti potenzialmente rilevanti –, tenendo presente che in diritto i fatti contano così come sono riportati nel testo[1]. Per decidere quale norma giuridica sia effettivamente rilevante, è necessaria una decisione sui fatti rilevanti – e viceversa. Trascurare dettagli, quali altre norme giuridiche rilevanti, giurisprudenza pertinente o fatti e circostanze rilevanti, può avere un impatto significativo sull’esito prevedibile di un caso, tenendo presente che il linguaggio non può parlare da sé, il che implica un inevitabile grado di ambiguità quanto al suo significato. Tale ambiguità ha dato origine al modello contraddittorio del discorso giuridico, reso possibile dalla possibilità di contestare il significato dei concetti e delle norme giuridiche, intensificando così la necessità di dedicarsi alla lettura attenta. 

Sebbene lo studio del diritto sia oggi spesso considerato parte delle scienze sociali, la necessità di impegnarsi in un processo interpretativo rende il diritto più affine alle discipline umanistiche. Nel diritto, come nelle discipline umanistiche, sia la semantica (il significato) che la sintassi (le relazioni tra concetti, norme e ambiti giuridici) definiscono la pratica e lo studio del diritto, tenendo presente che nel diritto la pragmatica dell’uso del linguaggio occupa un posto di primo piano. Il processo decisionale giuridico ha un effetto giuridico, che è – secondo Austin e Anscombe – un effetto performativo[2]. L’effetto giuridico trasforma lo status giuridico, i diritti e/o i doveri di uno o più soggetti giuridici, consentendo loro di agire in diritto. Tale effetto non è dovuto né all’applicazione della logica né all’attribuzione di causalità, anche se entrambe svolgono un ruolo importante nel processo decisionale giuridico. Per decidere in merito all’attribuzione dell’effetto giuridico, occorre esplorare il significato delle norme, dei concetti e dei campi del diritto rilevanti, nonché le relazioni tra di essi. Ciò, a sua volta, richiede una grande attenzione sia ai fatti che al diritto, il che comporta una lettura attenta. 

Franco Moretti, docente di storia della letteratura, ha sviluppato nuove metodologie basate sui dati per analizzare i testi letterari[3]. Ha raccolto corpora di testi letterari, conducendo complesse ricerche statistiche e matematiche sui dati, per individuare modelli non visibili a occhio nudo. Si è basato sulla teoria dei grafi, sull’analisi delle reti e su altri metodi computazionali per estrarre modelli che emergono dalla distribuzione dei dati, offrendo nuove intuizioni basate sull’output dei sistemi computazionali. Alla luce della sua ricerca, ha distinto tra il metodo tradizionale della lettura ravvicinata e il proprio metodo, che ha definito «lettura distante». La differenza principale è che la lettura distante aggiunge un livello di software tra il testo e il suo lettore che media l’output che diventa disponibile per il lettore. L’output diventa un proxy di ciò che non è stato letto[4].

Le tecnologie legali si riducono fondamentalmente allo stesso approccio; chi le impiega effettuerà una lettura distante di grandi corpora di testi giuridici, evitando così ricerche e interpretazioni farraginose. È tuttavia fondamentale comprendere che la progettazione di questi sistemi comporta una serie di decisioni tecniche su ciò che dovrebbe essere considerato rilevante in termini di fatti, norme, analogia, ambito di applicazione e altro ancora. Tali decisioni sono inevitabili, sia che siano prese dall’uomo (ad esempio, l’etichettatura) sia dal sistema stesso (ad esempio, quando si utilizza l’IA generativa). Sebbene tecniche, queste decisioni di progettazione sono anche normative[5], in quanto consentono di calcolare ciò che è essenzialmente una questione di giudizio. Decisioni di progettazione diverse porteranno a modelli di output diversi, che potrebbero determinare esiti diversi dei compiti svolti. 

L’output prodotto dalle tecnologie legali può essere utilizzato per automatizzare il processo decisionale legale (il che significa che l’output è codice eseguibile) o per preparare il processo decisionale legale (utilizzando l’output per informare l’applicazione della legge). La differenza è cruciale, ma può essere trascurabile, a seconda di come sono stati formati coloro che implementano le tecnologie legali. Il bias di conferma, il bias di automazione e una serie di altre inclinazioni possono creare una dipendenza dall’output delle tecnologie legali che cancella la differenza tra il processo decisionale legale completamente automatizzato e il suo “mero” utilizzo come ausilio. In realtà, molto dipenderà dal fatto che chi utilizza la tecnologia sia stato formato alla lettura attenta e non si limiti a verificare il risultato, ma continui a praticare la lettura attenta del testo giuridico invece di rendersi completamente dipendente dal proxy. Quest’ultimo, infatti, rimane bloccato nei dati o nel codice che affermano il passato, senza alcuna capacità immaginativa di ripensare le interpretazioni precedenti o sviluppare nuove intuizioni. Le tecnologie legali, se applicate senza cautela, amplieranno il passato congelando il futuro[6]. 

Se impariamo, tuttavia, a impiegare le tecnologie legali come proxy in modo da non distrarci dal confrontarci effettivamente con le realtà testuali e fattuali sottostanti, potremmo trovare modi per garantire il diritto positivo e i controlli e gli equilibri dello Stato di diritto. Invece di lasciare che queste nuove «tecnologie ci reinventino mentre le inventiamo»[7], dovremmo reinventare attivamente e deliberatamente il metodo giuridico con grande attenzione al ruolo delle tecnologie computazionali nella creazione del diritto. 

3. La natura adattiva del diritto basato sul testo

Il linguaggio non è autoeseguibile. Non parla da sé e i suoi effetti performativi non dovrebbero essere intesi come l’insieme degli stati mentali dei singoli cervelli, né come parte di un sistema sociale che sovradetermina la portata della nostra capacità di agire. Gli atti linguistici, come la legge, siano essi scritti o pronunciati, “vivono” tra di noi, contribuendo a definire il significato mentre noi lo definiamo. L’effetto giuridico dipende in gran parte dagli atti linguistici scritti (testo) che sanciscono il significato – le conseguenze – delle decisioni giuridiche. In un altro lavoro[8] ho sostenuto che dovremmo apprezzare la fragilità del linguaggio naturale, la sua ambiguità e contestabilità fondamentali, compresi gli ingegnosi effetti a lungo termine del testo stampato. 

Il filosofo francese Paul Ricoeur ha descritto il passaggio dall’oralità al testo in termini di tre distanziamenti[9]. Ciò è molto interessante, perché afferma che le tecnologie del testo creano anch’esse uno strato tra noi e la realtà, osservando che il testo legge e interpreta la realtà, proprio come fanno i modelli di output delle tecnologie legali. Il punto non è mai negarlo, ma sempre evidenziare la differenza insita nella natura di quello strato (testo, codice o dati). Esploreremo e specificheremo la differenza infra, al par. 4.

La prima distanza di Ricoeur è quella tra autore e testo, osservando che il testo, una volta letto, inizia a emanciparsi dal suo autore, essendo co-definito dalla risposta del lettore. Alla fine, ciò conferirà al testo un significato autonomo. La seconda distanza si riferisce alla distanza sia temporale che spaziale tra autore e pubblico. Una volta che il testo è disponibile, esternalizzato dall’autore, può raggiungere il suo pubblico superando distanze geografiche e attraversando decenni o persino secoli. Il testo offre quindi una portata degli atti linguistici molto più ampia di quanto la parola parlata possa mai avere. La terza distanza, quella tra testo e significato, mette in discussione l’autonomia del testo, osservando che un testo non può parlare da sé e rimarrà per sempre dipendente da come viene letto. Ciò consente la trasformazione del significato e l’ambiguità del testo, che a sua volta determina la contestabilità del suo significato. 

Ora possiamo vedere come l’avvento della stampa, e la concomitante proliferazione del testo stampato, abbiano reso possibile: 1) la relativa autonomia del diritto positivo moderno; 2) giurisdizioni su larga scala; 3) la contestabilità fondamentale del diritto. Quest’ultima, a sua volta, ha determinato la necessità di certezza giuridica per stabilizzare il significato, il che ha portato all’istituzione di una magistratura indipendente, capace di decidere il significato del testo giuridico proprio perché tale significato può sempre essere contestato. Sia la positività del diritto che i controlli e gli equilibri dello Stato di diritto sono quindi caratteristiche dell’era della stampa[10]. Il periodo precedente dei manoscritti era meno soggetto a contestazioni, in quanto i testi disponibili erano relativamente pochi e il loro significato poteva essere controllato più facilmente dall’autore del testo o dagli insegnanti che ne controllavano l’accesso. 

La contestabilità intrinseca del testo va di pari passo con la sua adattabilità, una caratteristica che condivide con il linguaggio naturale parlato. Sia i cambiamenti sottili che quelli più grotteschi nel significato delle parole, delle frasi e delle norme implicano un flusso continuo di significato che è, tuttavia, meno esplicito nel discorso parlato rispetto al testo scritto o stampato. Poiché il testo, specialmente quando stampato, sembra essere identico a se stesso, mentre il suo significato rimane dipendente dal modo in cui il pubblico interagisce con esso, i cambiamenti di significato diventano più visibili. Il diritto positivo moderno diventa, così, sia una pratica argomentativa sia un segno distintivo dell’autorità incentrata sullo Stato. Il flusso di significato è arrestato dall’autorità di decidere il significato, dando l’ultima parola al tribunale. Ciò consente un’adattabilità che non è, tuttavia, una questione di “tutto è permesso”, poiché ciò comporterebbe anomia o caos. L’adattabilità del diritto positivo moderno fa invece parte di un lento processo di adeguamento delle norme giuridiche alle circostanze della loro applicazione. Il diritto positivo, quindi, offre anche una misura di immaginazione su come vogliamo vivere insieme, aprendo la strada a visioni alternative del futuro. Non come una mera estrapolazione del presente o del passato, ma come una forma di natalità[11] e di nuovi inizi. Non vogliamo, infatti, essere definiti dal passato, né da un futuro che ci viene imposto da ciò che in passato consideravamo una cosa buona.

Sottolineare l’importanza del diritto positivo moderno, inteso dal punto di vista della teoria dell’interpretazione (ermeneutica), non deve essere equiparato al positivismo giuridico formale. Quest’ultimo ha sempre cercato con insistenza l’intenzione dell’autore, nel tentativo di raggiungere un tipo rigido di certezza del diritto, per timore di perdere il controllo. Persino l’imperatore romano Giustiniano proibì l’interpretazione del Corpus Iuris Civilis nel tentativo di impedire lo sviluppo del diritto al di fuori del suo controllo[12]. Negli Stati Uniti, l’interpretazione della Costituzione e della Carta dei Diritti è spesso limitata all’intenzione dei Padri Fondatori, basata su un’interpretazione letterale, sostenendo l’idea che il passato (l’intenzione storica degli autori della Costituzione) debba governare il presente. Questa concezione ristretta dell’interpretazione è chiamata “originalismo” e, nonostante l’idea di fondo secondo cui dovremmo attenerci a quell’intento originale, la realtà ci insegna che la natura adattiva del linguaggio naturale implica che decidere sull’intento originale richieda comunque un’interpretazione, il che inevitabilmente invita alla contestazione e all’argomentazione. L’originalismo si allinea con una specifica comprensione della natura del diritto positivo, chiamata “positivismo giuridico formale”, in cui diritto, moralità e politica sono separati come se fossero mutuamente esclusivi. Questa cosiddetta “tesi della separazione” invita i giuristi a ignorare e nascondere la “morale intrinseca” del diritto, mentre – allo stesso tempo – dichiarano le proprie preferenze ideologiche per trasmettere il “vero significato” della legge[13]. Alcuni hanno sostenuto che l’uso dell’IA generativa per simulare il ragionamento giuridico basato su grandi corpora di testi giuridici sia un’estrapolazione di questo tipo di originalismo, rafforzando così il positivismo giuridico formale in un modo che nega e ignora la contestabilità fondamentale del diritto come elemento chiave dello Stato di diritto[14].

4. Misurare il passato e congelare il futuro

Le tecnologie legali si presentano in diverse forme e configurazioni che generano diverse possibilità. Nel contesto del progetto ERC Advanced Grant su Counting as a Human Being in the Era of Computational Law (COHUBICOL)[15], abbiamo distinto in linea di massima tra tecnologie basate sul codice e tecnologie basate sui dati, dove le prime includevano sistemi basati sulla conoscenza e sulla logica e le seconde si riferivano a vari tipi di apprendimento automatico, compresa la previsione delle sentenze. I sistemi basati sul codice possono essere ricondotti alla categoria delle “Rules as Code”[16], un movimento volto a sviluppare sistemi in grado di automatizzare parti del processo decisionale della p.a., ad esempio tramite linguaggi di programmazione specifici per il settore[17]. I sistemi basati sui dati si avvalgono di ampi corpora di testi giuridici, in particolare giurisprudenza, ma anche legislazione, dottrina e/o altri tipi di decisioni giuridiche, per generare sintesi di casi, estrarre argomenti rilevanti, prevedere l’esito dei casi o redigere memorie o bozze di sentenze. Mentre i sistemi basati sul codice si fondano sulla logica simbolica, quelli basati sui dati si basano su sofisticati modelli statistici e matematici. Nel contesto del progetto COHUBICOL, abbiamo sviluppato uno strumento web online che presenta una Tipologia delle Tecnologie Giuridiche[18], con una serie di filtri e una serie di definizioni di concetti chiave giuridici e computazionali. L’idea non era quella di offrire un elenco esaustivo delle tecnologie giuridiche disponibili, poiché ciò avrebbe significato che lo strumento sarebbe diventato obsoleto quasi immediatamente, ma piuttosto di offrire una metodologia e una mentalità per affrontare i diversi tipi di strumenti. Lo strumento web consente all’utente di sperimentare con i filtri, per concentrarsi su strumenti che supportano, ad esempio, un pubblico specifico (ad esempio, studi legali o legislatori), sul tipo di supporto che offrono (ad esempio, redazione di leggi, preparazione per contenziosi, analisi della giurisprudenza, previsione di sentenze) o sul tipo di progettazione del sistema (ad esempio, basato su dati o codice, applicazione/set di dati/articolo scientifico), fornendo al contempo approfondimenti sui diritti di accesso (ad esempio, open source, open access, licenze). Come parte del metodo, la Tipologia elenca le questioni tecniche e/o giuridiche, sulla base della collaborazione tra ricercatori sia di diritto che di informatica, indicando in che modo la funzionalità effettiva differisce da quella dichiarata dal fornitore. Sebbene l’IA generativa abbia avuto un’esplosione dopo la finalizzazione della Tipologia, la metodologia sottostante aiuta a comprendere sia le possibilità che i limiti dell’uso dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) nel diritto a scopo di ricerca, di redazione o di sintesi, come esemplificato in uno dei blog inerenti al progetto[19]. 

Forse, il punto più importante da sottolineare qui è il fatto che sia i sistemi basati sul codice che quelli basati sui dati si affidano al passato e lo estrapolano. Sebbene si affermi spesso che il diritto è lento e arretrato, con difficoltà a stare al passo, mentre le tecnologie digitali sono avanzate e molto più avanti del diritto, nel caso della tecnologia legale è vero il contrario. I sistemi basati sul codice dipendono dalla traduzione di norme giuridiche testuali in codice informatico, arrestandone così lo sviluppo. I sistemi basati sui dati non possono fare altro che “addestrarsi” sui dati passati. Entrambi non possono fare altro che estrapolare istruzioni o comportamenti passati. 

5. Esercitare la professione legale con la tecnologia legale

Esiste ormai una vasta gamma di linee guida sull’uso delle tecnologie legali nella pratica forense; in particolare, a livello globale abbiamo le Linee guida dell’UNESCO sull’uso dei sistemi di IA nei tribunali e nelle corti di giustizia, mentre a livello europeo disponiamo delle Linee guida sull’uso dell’intelligenza artificiale generativa nei tribunali della Commissione europea per l’efficienza della giustizia (CEPEJ) del Consiglio d’Europa, la Guida sull’uso dell’IA generativa da parte degli avvocati del Consiglio degli Ordini degli Avvocati d’Europa (CCBE) e la Strategia sull’Intelligenza Artificiale della Corte di giustizia dell’Unione europea (CGUE)[20]. È affascinante notare che la CGUE sia stata la prima (2023) e, come l’UNESCO, non si limiti all’IA generativa. Sebbene sia comprensibile che il CCBE e la CEPEJ si concentrino sull’uso dell’IA generativa, considerando la sua rapida diffusione da parte degli individui sotto tutti i punti di vista e le difficoltà nel rilevarne l’impiego, ciò di cui abbiamo bisogno è un investimento concreto in una strategia sull’IA che affronti sia i sistemi di IA basati su codice che quelli basati sui dati. 

La maggior parte delle linee guida offre una serie di principi lodevoli con cui chi dà per scontata la “democrazia liberale” non potrebbe mai non essere d’accordo. Sembra esserci una forte consapevolezza dei rischi e delle sfide, affrontati da una varietà di misure organizzative. Tutte le linee guida tengono conto dell’approccio basato sul rischio della legge UE sull’IA, in particolare per quanto riguarda i rischi di inaffidabilità, discriminazione, privacy, bias di automazione, bias di conferma e dequalificazione. I sistemi di IA che saranno impiegati dalla magistratura nell’interpretazione e nell’applicazione della legge sono per definizione qualificati come sistemi ad alto rischio nella legge. Ciò implica obblighi dettagliati per l’istituzione di sistemi di gestione del rischio e della qualità, di governance dei dati e di approcci sostanziali alla supervisione umana (anziché le solite dichiarazioni di facciata sul “human in the loop”). Gli obblighi giuridici dettagliati contenuti nella legge sull’IA dimostrano la volontà e la capacità di affrontare le potenzialità di queste tecnologie, richiedendo un’attenzione dimostrabile alle implicazioni “a valle” delle decisioni di progettazione “a monte”, vale a dire le decisioni prese dagli sviluppatori il cui progetto tecnico definisce ciò che è e ciò che non è reso possibile per coloro che implementano i sistemi di output, mentre le implicazioni “a valle” si riferiscono all’effettiva implementazione che ha un impatto diretto sui destinatari di questi sistemi. Le linee guida offrono approcci specifici per settore in merito all’acquisto/sviluppo e all’implementazione di sistemi di IA, compresi quelli che integrano modelli di IA generativa (LLM).

La maggior parte delle linee guida inizia con le consuete parole di elogio su come l’innovazione porterà efficienza ed efficacia alla pratica legale, spesso accompagnate da avvertimenti contro i rischi di pregiudizi e discriminazione, privacy e così via. L’inquadramento dell’adozione dell’IA nella creazione del diritto è quindi orientato verso una presunta necessità di impegnarsi in una trasformazione digitale su vasta scala, descrivendo i rischi per i controlli e gli equilibri costitutivi dello Stato di diritto come sfide incidentali da “gestire”. Sebbene l’AI Act adotti un approccio basato sul rischio, i suoi obblighi giuridici dimostrano che tale approccio è in realtà precauzionale, e richiede una valutazione preventiva delle potenziali minacce alla salute, alla sicurezza e ai diritti fondamentali, nonché la progettazione e lo sviluppo di sistemi o modelli di IA in modo da prevenire o mitigare tali rischi. Le linee guida rispecchiano questo approccio, con misure organizzative concrete, sebbene venga prestata scarsa attenzione alle scelte tecniche a monte che definiscono le possibilità a valle. 

La tipologia introdotta sopra, se intesa come metodo e mentalità, contribuirà a una valutazione più informata, aprendo la strada a un dialogo pertinente e genuinamente interdisciplinare tra giuristi e informatici. Per reinventare il metodo giuridico in modo da sostenere sia l’ordine giuridico che la tutela giuridica, gli informatici dovranno apprendere il diritto in modi nuovi, comprendendo che il diritto è più di un insieme di regole, mettendo in evidenza la contestabilità che è al centro del diritto basato sul testo[21]. 

Ho sempre sostenuto che dobbiamo imparare a porci tre domande specifiche prima di investire nelle tecnologie legali. Queste domande renderanno la nostra valutazione – ovvero se e, in tal caso, come dovremmo investire nelle tecnologie legali – più concreta e meglio in sintonia con le problematiche concrete che dobbiamo affrontare. Prima domanda: quale problema una specifica tecnologia legale può effettivamente risolvere, e di chi è effettivamente questo problema? Seconda domanda: quale problema non risolve, e di chi è quel problema? Terza domanda: quale problema crea questa specifica tecnologia legale e per chi?

Immaginiamo che queste tecnologie possano risolvere parte degli oneri amministrativi che affliggono i tribunali, ma non i problemi che hanno effettivamente coloro che cercano giustizia, perché l’automazione fa sì che essi non riconoscano il modo in cui il loro problema viene trasformato per adattarsi alle vicissitudini del sistema computazionale in questione. Affrontare queste tre domande costringerà i responsabili a confrontarsi con la spinta tecnologica, tenendo conto che i software e i sistemi di IA spesso non risolvono i problemi che abbiamo, ma un problema surrogato che si presta a soluzioni computazionali[22]. Nel frattempo, la “soluzione” tecnologica crea una miriade di problemi aggiuntivi, dal cambiamento climatico a dipendenze ingiustificate, costi di manutenzione esorbitanti e un’efficienza disumanizzante che porta le persone a non essere ascoltate. Ecco perché limitarsi a porre la prima domanda non è sufficiente[23]; solo un’attenzione esplicita alla seconda e alla terza domanda offrirà una valutazione equilibrata, che dovrebbe informare qualsiasi decisione di acquisto e/o sviluppo e/o implementazione di tecnologia legale. 

La Corte di giustizia dell’Unione europea non si aspetta solo guadagni in termini di efficienza ed efficacia, ma anche una maggiore qualità e coerenza delle sue sentenze nonché un migliore accesso alla giustizia, il tutto grazie all’integrazione dell’IA generativa nel suo flusso di lavoro. Si tratta di aspettative elevate, che sollevano molte domande sui problemi precisi che devono – presumibilmente – essere affrontati: domande come “cosa si intende per qualità?” e “come l’IA generativa potrebbe migliorarla in un modo in cui l’intervento umano non potrebbe?». Inoltre, ci si chiede cosa si intenda per “coerenza”, considerando che i sistemi computazionali possono occuparsi solo di logica e regolarità statistiche, non di ambiguità, integrità normativa e giudizio. Come discusso sopra, il diritto è una pratica argomentativa[24]; la certezza del diritto non riguarda il calcolo, ma l’elusiva competenza di giudicare. E, come ha spiegato l’informatico Brian C. Smith, il giudizio non può essere raggiunto mediante il calcolo[25].

Tuttavia, anche se si può dubitare dell’approccio ottimistico della CGUE riguardo ai potenziali vantaggi dell’impiego dell’IA generativa, la Corte segnala comunque la consapevolezza di svantaggi chiave, elencando pregiudizi che possono generare discriminazione involontaria, divulgazione di dati sensibili – specie quando si utilizza il cloud computing –, informazioni false o inaccurate (o irrilevanti) a causa di dati di addestramento di bassa qualità o come risultato delle cosiddette allucinazioni, un eccessivo affidamento alla tecnologia che potrebbe ridurre la capacità degli esseri umani di filtrare e correggere il risultato e/o di subentrare quando la tecnologia fallisce, un abuso eccessivo dovuto all’implementazione prematura di sistemi non adatti allo scopo, la censura e il controllo della disinformazione quando i sistemi di IA finiscono nelle mani sbagliate e sofisticati attacchi informatici in grado di corrompere i modelli di output. La Corte offre una serie di “soluzioni”, a partire dal SIGA, il sistema di gestione dei casi che mira a essere la piattaforma unica in cui tutti i casi sono gestiti end-to-end, sia per la Corte che per il tribunale, e dall’Innovation Lab, che mira a esplorare le tecnologie emergenti e il modo in cui la Corte può sfruttarle. La Corte ha sostenuto i tre obiettivi (efficienza ed efficacia, qualità e coerenza delle sentenze e accesso alla giustizia) con una serie di obiettivi più dettagliati e concreti. Sia gli obiettivi generali che quelli specifici possono essere letti come una sintesi dei problemi da risolvere, dove gli obiettivi sono più o meno inquadrati in termini che favoriscono soluzioni computazionali. Articolare i problemi mediante tali proxy può essere utile, ma solleva anche la questione se essi risolvano il problema o semplicemente il suo proxy misurabile. Una decisione, tuttavia, va applaudita, ovvero quella di non ricorrere al cloud computing, che, se implementato, non solo risolverebbe, ma scongiurerebbe una serie di rischi sostanziali.

6. Conclusioni

Leggendo i vari elenchi di rischi immensi, costosi e dirompenti inerenti alla trasformazione digitale, ci si chiede se l’investimento di capitale, tempo, energia e carico di lavoro valga i benefici ipotizzati e non dimostrati. 

Ma, soprattutto, vi è scarsa o nessuna consapevolezza della natura fondamentale della trasformazione digitale in atto. In altri lavori, abbiamo esortato gli avvocati a darsi da fare[26], invitando i colleghi a sviluppare curiosità e interesse nei confronti dei presupposti, dei limiti e del funzionamento dei sistemi computazionali, per comprendere meglio in che modo le decisioni progettuali a monte modellano e reinventano il metodo giuridico. Esortiamo coloro che ricoprono cariche legali a comprendere appieno questo aspetto che, in termini di protezione, la legge offre sia alla società sia agli individui, sostenendo l’equilibrio dinamico tra certezza giuridica, giustizia e strumentalità[27], e insistendo sul fatto che i programmi di formazione giuridica debbano, in parte, essere reinventati[28]. 

La speranza è che questo breve articolo offra alcuni spunti e indicazioni ai giuristi e ai professionisti del diritto affinché assumano una posizione critica e contraddittoria nei confronti delle tecnologie giuridiche, senza però rifiutarle a priori. 

*  Pubblicato su QG online il 30 giugno 2026 (www.questionegiustizia.it/articolo/la-reinvenzione-del-metodo-giuridico).

1. Sull’idea che il diritto sia testo: James Boyd White, «Law as Language: Reading Law and Reading Literature», Texas Law Review 60, n. 3 (1981): 415–46, https://heinonline.org/HOL/P?h=hein.journals/tlr60&i=437.

2. J. L. Austin, How to Do Things with Words, 2a ed. (Harvard University Press, 1975); G. E. M. Anscombe, «On Brute Facts», Analysis 18, n. 3 (1958): 69–72, https://doi.org/10.2307/3326788.

3. Franco Moretti, Graphs, Maps, Trees. Abstract Models for a Literary History (Verso, 2005); Franco Moretti, Distant Reading, 1ª ed. (Verso, 2013).

4. Sul concetto di proxy nel contesto dei sistemi computazionali, cfr. Mireille Hildebrandt, «The Issue of Proxies, And Why EU Law Matters for Recommender Systems», preprint, SocArXiv, 4 ottobre 2021, https://doi.org/10.31235/osf.io/45x67.

5. P. N. Meessen, «On Normative Arrows and Comparing Tax Automation Systems», Atti della Diciannovesima Conferenza Internazionale sull’Intelligenza Artificiale e il Diritto (New York, NY, USA), ICAIL ’23, 7 settembre 2023, 432–36, https://doi.org/10.1145/3594536.3595160. Masha Medvedeva et al., “The Danger of Reverse-Engineering of Automated Judicial Decision-Making Systems”, arXiv:2012.10301 [Cs], 18 dicembre 2020, http://arxiv.org/abs/2012.10301. Masha Medvedeva e Pauline Mcbride, “Legal Judgment Prediction: If You Are Going to Do It, Do It Right’, in Atti del Natural Legal Language Processing Workshop 2023, a cura di Daniel Preoțiuc-Pietro et al. (Association for Computational Linguistics, 2023), https://doi.org/10.18653/v1/2023.nllp-1.9.

6. Mireille Hildebrandt, «Code-Driven Law: Freezing the Future and Scaling the Past», in Is Law Computable?: Critical Perspectives on Law and Artificial Intelligence, 1ª ed., a cura di Christopher Markou e Simon Deakin (Hart Publishing, 2020).

7. Don Ihde, Ironic Technics (Automatic Press, 2008).

8. Mireille Hildebrandt, «The Adaptive Nature of Text-Driven Law», Journal of Cross-Disciplinary Research in Computational Law, 16 settembre 2020, https://journalcrcl.org/crcl/article/view/2.

9. Deborah M. Geisler, «Modern Interpretation Theory and Competitive Forensics: Understanding Hermeneutic Text», The National Forensic Journal III, n. Primavera (1985): 71–79. Paul Ricoeur, «The Hermeneutical Function of Distanciation», Philosophy Today 17, n. 2 (1973): 129–41, https://doi.org/10.5840/philtoday197317233.

10. Per un’analisi storica approfondita delle potenzialità della stampa, si veda Elisabeth Eisenstein, The Printing Revolution in Early Modern Europe (Cambridge University Press, 2005); Sabrina Alcorn Baron et al., a cura di, Agent of Change: Print Culture Studies after Elizabeth L. Eisenstein (University of Massachusetts Press, 2007), https://www.jstor.org/stable/j.ctt5vk8sv. Per la sua rilevanza giuridica, si veda Mireille Hildebrandt, Smart Technologies and the End(s) of Law. Novel Entanglements of Law and Technology (Edward Elgar, 2015). , capitoli 7 e 8, disponibili in Open Access: https://www.elgaronline.com/monobook-oa/book/9781849808774/9781849808774.xml?rskey=CD51Fh&result=1 

11. Hannah Arendt, The Human Condition (University Press of Chicago, 1958); ed. it.: Vita activa, (Bompiani, Milano, 1964).

12. Il divieto di interpretazione non ha funzionato come previsto. Jana Koprlová, «Il destino del diritto romano nell’Europa orientale dalla morte di Giustiniano il Grande fino alla caduta dell’Impero bizantino», SOCIETAS ET IURISPRUDENTIA, s.d., consultato l’8 marzo 2026, https://sei.iuridica.truni.sk/international-scientific-journal/archive/issue-2020-03/the-fate-of-the-roman-law-in-the-eastern-europe-since-the-death-of-justinian-the-great-until-the-fall-of-the-byzantine-empire/.

13. Mireille Hildebrandt, «Radbruch’s Rechtsstaat and Schmitt’s Legal Order: Legalism, Legality, and the Institution of Law», Critical Analysis of Law 2, n. 1 (2015), http://cal.library.utoronto.ca/index.php/cal/article/view/22514.

14. Zachary Catanzaro, «The Dead Law Theory: The Perils of Simulated Interpretation», SSRN Scholarly Paper n. 6164388 (Florida Law Review, in uscita nel 2027), https://papers.ssrn.com/abstract=6164388.

15. Vedi www.cohubicol.com. 

16. Matthew Waddington, «Rules as Code», Law in Context. A Socio-Legal Journal 37, n. 1 (2020): 179–86, https://doi.org/10.26826/law-in-context.v37i1.134.

17. Denis Merigoux et al., «Catala: A Programming Language for the Law», Proceedings of the ACM on Programming Languages 5, n. ICFP (2021): 77:1-77:29, https://doi.org/10.1145/3473582.

18. Laurence Diver et al., «The Typology of Legal Technologies», COHUBICOL, 2022, https://publications.cohubicol.com/typology/.

19. Pauline McBride e Masha Medvedeva, «Casetext’s CoCounsel attraverso la lente della tipologia», COHUBICOL, 4 luglio 2023, https://www.cohubicol.com/blog/casetext-cocounsel-openai-typology/.

20. Juan David GUTIERREZ, Linee guida dell’UNESCO per l’uso dei sistemi di IA nei tribunali (UNESCO, 2025), https://www.unesco.org/en/articles/guidelines-use-ai-systems-courts-and-tribunals; Guida del CCBE sull’uso dell’IA generativa da parte degli avvocati (Consiglio degli Ordini degli Avvocati d’Europa, 2025), https://www.ccbe.eu/fileadmin/speciality_distribution/public/documents/Events/20220331_AI4L/EN_IT_Law_2022_Guide-AI4L_web.pdf; Strategia sull’intelligenza artificiale (Corte di giustizia dell’Unione europea, 2023), https://curia.europa.eu/site/upload/docs/application/pdf/2023-11/cjeu_ai_strategy.pdf; Linee guida sull’uso dell’intelligenza artificiale generativa per i tribunali (Commissione europea per l’efficienza della giustizia (CEPEJ), 2025), https://rm.coe.int/cepej-2025-18final-en-draft-guidelines-on-the-use-of-generative-ai-for/48802a4ad1.

21. Mireille Hildebrandt, Law for Computer Scientists and Other Folk (Oxford University Press, 2020), https://global.oup.com/academic/product/law-for-computer-scientists-and-other-folk-9780198860884?cc=be&lang=en&.

22. Sulla questione dei proxy nei sistemi computazionali: Mireille Hildebrandt, «The Issue of Proxies and Choice Architectures. Why EU Law Matters for Recommender Systems», Frontiers in Artificial Intelligence 5 (2022), https://www.frontiersin.org/article/10.3389/frai.2022.789076.

23. Cfr. ad esempio le Linee guida della CEPEJ, a pp. 6 ss.

24. Jeremy Waldron, «The Rule of Law and the Importance of Procedure», Nomos 50 (2011): 3–31, JSTOR, https://www.jstor.org/stable/24220105.

25. Brian Cantwell Smith, The Promise of Artificial Intelligence: Reckoning and Judgment (The MIT Press, 2019).

26. Mireille Hildebrandt, «Law as Information in the Era of Data-Driven Agency», The Modern Law Review 79, n. 1 (2016): 1–30, https://doi.org/10.1111/1468-2230.12165; Mireille Hildebrandt, «Law as Computation in the Era of Artificial Legal Intelligence: Speaking Law to the Power of Statistics», University of Toronto Law Journal, 9 marzo 2018, 12–35, world, https://doi.org/10.3138/utlj.2017-0044.

27. Mireille Hildebrandt, «Radbruch’s Rechtsstaat and Schmitt’s Legal Order: Legalism, Legality, and the Institution of Law», Critical Analysis of Law 2, n. 1 (2015): 42–63.

28. Mireille Hildebrandt, «Grounding Computational “Law” in Legal Education and Professional Legal Training», in Research Handbook on Law and Technology, a cura di Bartosz Brozek et al. (Edward Elgar Publishing, 2023), https://www.elgaronline.com/edcollchap/book/9781803921327/chapter7.xml.