Quando l’intelligenza artificiale entra in tribunale, chi decide davvero?

di PAOLO POLETTI ♦

Immaginiamo un giudice impegnato a decidere una controversia particolarmente complessa. Deve esaminare centinaia di pagine, ricostruire i fatti, interpretare norme e confrontare precedenti giurisprudenziali. Un sistema di intelligenza artificiale può aiutarlo a svolgere queste attività in una frazione del tempo normalmente necessario. Può sintetizzare gli atti, individuare le questioni giuridicamente rilevanti, recuperare sentenze analoghe e ricostruire i diversi orientamenti interpretativi.

Il vantaggio è evidente. Una giustizia più rapida, meglio informata e meno gravata da attività ripetitive è certamente nell’interesse dei cittadini. L’intelligenza artificiale può contribuire a migliorare non soltanto l’efficienza degli uffici, ma anche la qualità del lavoro giudiziario.

Immaginiamo, però, che il sistema individui dieci precedenti favorevoli a una determinata interpretazione e ne trascuri altri due, magari minoritari ma decisivi per comprendere la specificità del caso. Oppure che riassuma correttamente quasi tutti gli elementi di una controversia, omettendo proprio una circostanza capace di modificarne l’esito.

Il giudice continuerà a firmare personalmente la sentenza. Nessuna macchina avrà formalmente deciso al suo posto. Eppure, il percorso che conduce alla decisione potrebbe essere già stato orientato dalla tecnologia.

Il problema, dunque, non è se utilizzare l’intelligenza artificiale nella giustizia, ma come impiegarla per migliorare il lavoro giudiziario, senza compromettere l’autonomia del giudice e le garanzie del processo.

La trasformazione è cominciata ben prima della diffusione dei sistemi di intelligenza artificiale generativa. Il processo telematico, i fascicoli digitali, le banche dati giurisprudenziali e le comunicazioni elettroniche hanno progressivamente modificato il funzionamento degli uffici giudiziari e il lavoro dei professionisti del diritto. L’intelligenza artificiale introduce però un cambiamento ulteriore: non si limita a conservare e trasmettere informazioni, ma può selezionarle, organizzarle, confrontarle e produrre elaborazioni che aiutano a interpretarle.

Si pensi alla ricerca giurisprudenziale. Tradizionalmente, il magistrato o l’avvocato interrogava una banca dati attraverso parole chiave, riferimenti normativi o altri criteri di ricerca, ottenendo un elenco di sentenze da consultare e valutare personalmente. Oggi, grazie all’intelligenza artificiale, può formulare direttamente un quesito giuridico in linguaggio naturale e ricevere una risposta già elaborata, con una sintesi degli orientamenti e l’indicazione dei precedenti pertinenti. Il risparmio di tempo può essere considerevole.

La differenza non riguarda soltanto la velocità della ricerca. Il sistema non si limita più a trovare documenti, ma contribuisce anche a selezionare e rappresentare le informazioni sulle quali il professionista costruirà il proprio ragionamento.

Questo passaggio richiede particolare attenzione. Due controversie possono apparire simili e tuttavia richiedere soluzioni differenti per una circostanza specifica, per una modifica normativa o per il diverso contesto nel quale è stato affermato un principio giuridico. Inoltre, un orientamento minoritario può essere altrettanto importante di quello prevalente, soprattutto quando segnala una possibile evoluzione della giurisprudenza.

Se un assistente di intelligenza artificiale privilegia le sentenze più ricorrenti o più simili nella formulazione del testo, può lasciare in secondo piano precedenti decisivi per valutare correttamente la controversia. Il risultato può essere fuorviante anche quando tutte le sentenze individuate sono autentiche: ciò che manca può essere importante quanto ciò che viene mostrato.

Il rischio è particolarmente rilevante quando si utilizzano sistemi di intelligenza artificiale generalisti, progettati per rispondere a richieste di qualsiasi natura e non specificamente adattati alle esigenze del diritto. Questi strumenti possono commettere errori nell’interpretazione delle norme e nella selezione dei precedenti, anche a causa di informazioni incomplete, obsolete, inesatte o condizionate da pregiudizi (bias) presenti nei dati. Un problema ulteriore è costituito dalle cosiddette «allucinazioni»: l’intelligenza artificiale, anche quando non dispone di informazioni sufficienti per rispondere correttamente, può generare, senza alcuna intenzionalità, contenuti inventati ma apparentemente attendibili. In ambito giuridico può, per esempio, citare sentenze mai pronunciate, presentandole come autentiche.

Il problema è che una risposta apparentemente precisa e convincente può contenere errori che il sistema non è in grado di riconoscere. Le capacità linguistiche di un modello generalista, quindi, non garantiscono da sole la sua affidabilità giuridica.

Occorrono perciò assistenti di intelligenza artificiale specificamente progettati o adattati per il lavoro giuridico, che utilizzino fonti attendibili e aggiornate. Possono basarsi su modelli addestrati per questo settore oppure su modelli generalisti collegati a banche dati giuridiche attraverso tecniche come la Retrieval-Augmented Generation (RAG), che permette di recuperare documenti pertinenti e utilizzarli per elaborare le risposte. Le due soluzioni possono anche essere combinate.

La specializzazione, tuttavia, non rende automaticamente affidabile un assistente. Occorre verificarne le prestazioni su casi rappresentativi, controllare la qualità delle fonti, la completezza delle ricerche e la capacità di individuare errori e orientamenti alternativi. Soprattutto, il magistrato deve poter comprendere come si è arrivati al risultato che gli viene proposto.

Entra qui in gioco la Explainable AI (XAI), o intelligenza artificiale spiegabile, che comprende metodi e tecniche utilizzati per rendere comprensibili il comportamento dei sistemi e i fattori che influenzano le loro elaborazioni.

Nel lavoro giudiziario la spiegabilità deve tradursi in garanzie concrete. Un assistente che propone determinati precedenti deve consentire di risalire alle sentenze originali, comprendere i criteri con cui sono state selezionate e distinguere le informazioni ricavate dalle fonti dalle elaborazioni generate dal sistema. Se formula una sintesi o suggerisce una conclusione, devono essere verificabili gli elementi sui quali si fonda e riconoscibili le eventuali incertezze.

Questo non significa pretendere che ogni modello renda integralmente visibili i propri processi computazionali. Nei sistemi generativi, una spiegazione formulata in linguaggio naturale non corrisponde necessariamente alla ricostruzione fedele delle operazioni interne che hanno prodotto la risposta. È però indispensabile che l’apporto dell’intelligenza artificiale alla formazione del giudizio sia sufficientemente comprensibile e verificabile da consentire al magistrato di valutarlo criticamente, correggerlo o respingerlo. Se queste condizioni non potessero essere assicurate, lo strumento non dovrebbe essere impiegato per quella funzione.

Non si tratta di prospettive soltanto teoriche. Sono già disponibili assistenti di intelligenza artificiale specializzati per le professioni legali, come CoCounsel Legal di Thomson Reuters, Lexis+ con Protégé di LexisNexis e Vincent AI di vLex, che offrono, con caratteristiche differenti, funzioni di ricerca giuridica, analisi documentale e redazione assistita. Sono strumenti rivolti prevalentemente agli avvocati e agli altri professionisti del diritto, non sistemi incaricati di decidere controversie al posto dei magistrati.

Anche le istituzioni giudiziarie stanno sviluppando applicazioni dedicate. In Brasile, il progetto Victor, realizzato nell’ambito del Supremo Tribunale Federale, utilizza l’intelligenza artificiale per il riconoscimento e la classificazione dei documenti processuali. In Francia è stato introdotto nel 2026 Mon Assistant Justice, nell’ambito di un programma che comprende strumenti di supporto al lavoro giudiziario. In Italia, la Giustizia amministrativa ha avviato applicazioni per l’anonimizzazione delle decisioni e la ricerca di ricorsi simili, precedenti giurisprudenziali e norme pertinenti.

Si tratta di esperienze differenti per caratteristiche e grado di sviluppo, ma accomunate dall’obiettivo di agevolare l’attività giudiziaria senza attribuire all’intelligenza artificiale la responsabilità della decisione.

La disponibilità di strumenti sempre più avanzati non elimina, però, il rischio di attribuire eccessiva fiducia ai risultati che producono. Un giudice potrebbe non condividere una valutazione proposta da un sistema informatico e tuttavia esitare a discostarsene, soprattutto quando la scelta comporti un’assunzione di responsabilità particolarmente gravosa.

Il processualista Luca Lupária Donati, nel saggio La promessa della giustizia tecnologica, propone un esempio significativo: un programma di valutazione del rischio segnala la presunta pericolosità di una persona e suggerisce di non rimetterla in libertà. Quanti magistrati, pur avendo maturato un convincimento diverso, sarebbero disposti ad assumersi il rischio delle critiche qualora quella persona, successivamente liberata, commettesse un reato?

L’esempio mostra che l’influenza della tecnologia può derivare non soltanto dalla fiducia nelle sue capacità, ma anche dal timore di assumere una decisione contraria alla raccomandazione ricevuta. A questo fenomeno può concorrere il cosiddetto automation bias, cioè la tendenza ad attribuire eccessiva affidabilità alle indicazioni prodotte dai sistemi automatici.

Lupária Donati richiama anche i limiti di risultati scientifici apparentemente oggettivi, come quelli delle analisi genetiche, che possono dipendere da scelte metodologiche e interpretative non immediatamente visibili nel responso finale. Un numero o una probabilità non raccontano necessariamente tutte le operazioni attraverso le quali sono stati ottenuti.

Nel processo, soprattutto in quello penale, si aggiunge un’altra esigenza: non ogni informazione tecnicamente disponibile può essere utilizzata per decidere. Le regole sull’acquisizione, sull’ammissibilità e sulla valutazione delle prove tutelano anche i diritti delle persone coinvolte e non possono essere aggirate in nome delle possibilità offerte dalla tecnologia.

Queste considerazioni non implicano affatto una superiorità del giudizio umano rispetto all’intelligenza artificiale. Anche i magistrati possono commettere errori, essere influenzati da pregiudizi o valutare diversamente situazioni analoghe. Proprio per questo, strumenti capaci di ampliare la conoscenza delle fonti, evidenziare incoerenze e confrontare orientamenti giurisprudenziali possono contribuire a migliorare la qualità delle decisioni.

Un ulteriore beneficio riguarda la prevedibilità della giustizia. Il cittadino deve poter conoscere, con ragionevole affidabilità, le conseguenze giuridiche dei propri comportamenti e confidare nel fatto che situazioni sostanzialmente analoghe non ricevano trattamenti ingiustificatamente differenti.

Su questo punto è particolarmente significativa la riflessione sviluppata da Maria Giuliana Civinini nel saggio Nuove tecnologie e giustizia. Già nel 2023 Civinini invitava a superare tanto il rifiuto dell’innovazione quanto l’adesione incondizionata alle sue promesse, sottolineando la necessità che i magistrati partecipassero attivamente alla progettazione degli strumenti tecnologici. Proponeva inoltre di distinguere la cosiddetta giustizia predittiva dalla prevedibilità delle decisioni, intesa come espressione della certezza del diritto e dell’uguaglianza.

Prevedere come probabilmente deciderà un giudice non significa stabilire come dovrebbe decidere. La frequenza statistica di una soluzione non ne dimostra la correttezza giuridica. Il problema assume particolare rilievo nel nostro ordinamento, appartenente alla tradizione di civil law, nel quale il precedente giurisprudenziale non ha, in via generale, il carattere vincolante proprio dello stare decisis dei sistemi di common law, pur esistendo disposizioni che attribuiscono particolare rilievo ai precedenti delle giurisdizioni superiori.

La conoscenza degli orientamenti consolidati contribuisce alla certezza del diritto, ma non deve trasformarsi in un automatismo decisionale. Un sistema che proponga sistematicamente le soluzioni più frequenti rischia di rafforzare gli indirizzi già prevalenti, rendendo meno visibili interpretazioni differenti e ostacolando l’evoluzione della giurisprudenza. L’intelligenza artificiale dovrebbe invece aiutare il giudice a conoscere anche le ragioni del dissenso e le peculiarità del caso concreto.

Il quadro normativo e istituzionale europeo riconosce da tempo queste esigenze. Nel 2018 la Commissione europea per l’efficienza della giustizia del Consiglio d’Europa, conosciuta come CEPEJ, ha adottato una Carta etica sull’impiego dell’intelligenza artificiale nei sistemi giudiziari, richiamando il rispetto dei diritti fondamentali, la prevenzione delle discriminazioni, la qualità e la sicurezza dei dati, la trasparenza e il controllo da parte dell’utilizzatore. Nel 2023 il Consiglio consultivo dei giudici europei, con il parere n. 26, ha ribadito che le tecnologie di assistenza devono sostenere l’attività della magistratura senza comprometterne indipendenza e imparzialità.

Il regolamento europeo sull’intelligenza artificiale, noto come AI Act, ha inoltre classificato tra i sistemi ad alto rischio determinate applicazioni destinate ad assistere le autorità giudiziarie nella ricerca e nell’interpretazione dei fatti e del diritto e nell’applicazione delle norme ai casi concreti. Non tutti i programmi utilizzati negli uffici giudiziari rientrano in questa categoria: occorre considerare la funzione concretamente svolta e la sua incidenza sull’attività giurisdizionale.

In Italia, la legge 23 settembre 2025, n. 132, stabilisce, all’articolo 15, che le decisioni sull’interpretazione e sull’applicazione della legge, sulla valutazione dei fatti e delle prove e sull’adozione dei provvedimenti restano riservate al magistrato.

La riserva della decisione umana è una garanzia fondamentale, ma deve essere effettiva, non soltanto formale. Il giudice deve conservare il controllo sulle elaborazioni che utilizza, senza limitarsi ad approvare risultati predisposti dalla macchina.

La spiegabilità, già considerata come requisito degli assistenti di intelligenza artificiale, assume qui un’ulteriore rilevanza dal punto di vista delle parti processuali. Quando un’elaborazione tecnologica incide in modo giuridicamente rilevante sulle premesse della decisione, devono essere preservate, secondo le regole applicabili, le condizioni necessarie per comprenderne e contestarne gli effetti.

Non significa rendere pubblica ogni operazione informatica o ogni attività interna del giudice, né confondere la spiegazione tecnica dello strumento con la motivazione giuridica del provvedimento. Significa assicurare che l’impiego dell’intelligenza artificiale non comprometta l’effettività del contraddittorio e del diritto di difesa. La motivazione deve continuare a rendere comprensibili le ragioni giuridiche della decisione, mentre l’eventuale contributo tecnologico rilevante deve poter essere sottoposto alle verifiche necessarie.

Un’esigenza analoga si presenta nella sanità, dove l’intelligenza artificiale può assistere il medico nell’interpretazione degli esami diagnostici, nella valutazione dei rischi e nella scelta delle terapie. Anche in questo caso, il professionista deve poter verificare criticamente le indicazioni ricevute, valutare le condizioni del singolo paziente e spiegare le ragioni delle proprie scelte, anche ai fini del consenso informato. Pur nella diversità delle rispettive discipline, giustizia e sanità condividono quindi un principio: l’intelligenza artificiale deve sostenere la capacità di valutazione del professionista, non sostituirla con risultati che questi non sia in grado di controllare.

Ma il controllo umano, per essere effettivo, richiede anche una condizione molto concreta: il tempo necessario per esercitarlo.

L’intelligenza artificiale può ridurre il lavoro dedicato alla classificazione degli atti, alla ricerca dei precedenti e alla raccolta delle informazioni, consentendo al magistrato di concentrarsi sulle questioni controverse, sulla valutazione delle prove e sulla motivazione. Il beneficio più importante potrebbe dunque non essere soltanto il maggior numero di sentenze prodotte, ma il tempo restituito al giudice per approfondire le controversie.

Esiste però il rischio di ottenere l’effetto opposto. Se ogni risparmio di tempo viene considerato esclusivamente un aumento della capacità produttiva dell’ufficio e si traduce nell’assegnazione di ulteriori procedimenti, il magistrato potrebbe ritrovarsi con carichi più elevati e meno tempo per esaminare ciascun caso. Pressato dalle scadenze, sarebbe allora maggiormente indotto ad affidarsi alle sintesi e alle ricostruzioni prodotte dagli assistenti di intelligenza artificiale, senza poterle approfondire adeguatamente.

Si determinerebbe così un paradosso: la tecnologia introdotta per liberare il magistrato dalle attività ripetitive e consentirgli di giudicare meglio finirebbe per accrescere la pressione produttiva e renderlo maggiormente dipendente dalle risposte della macchina.

Non si tratta di rinunciare ai vantaggi dell’efficienza. Ridurre la durata dei procedimenti costituisce un obiettivo fondamentale, soprattutto nel nostro Paese. Occorre però valutare i risultati dell’intelligenza artificiale non soltanto attraverso il tempo risparmiato e il numero di procedimenti trattati, ma anche considerando l’affidabilità delle informazioni, la capacità di individuare errori e la qualità del lavoro giudiziario.

Sarebbe contraddittorio attribuire al magistrato il dovere di verificare criticamente gli strumenti tecnologici e, nello stesso tempo, aumentare i suoi carichi fino a rendere quella verifica difficilmente praticabile. Il tempo dedicato allo studio, al confronto tra interpretazioni e alla motivazione non è un costo improduttivo: è parte della qualità della giustizia.

La tecnologia, peraltro, può contribuire direttamente a rafforzare le garanzie processuali. Lupária Donati propone, a questo riguardo, un interessante rovesciamento di prospettiva: invece di considerare soltanto i rischi dell’innovazione, occorre domandarsi come essa possa migliorare concretamente la tutela dei diritti.

Un esempio è rappresentato dalla registrazione audiovisiva degli interrogatori. Documentare domande, risposte e modalità dell’audizione consente di ricostruire più fedelmente quanto accaduto, riducendo il rischio di rappresentazioni incomplete delle dichiarazioni e facilitando l’accertamento di eventuali irregolarità.

Un altro esempio riguarda la digitalizzazione dei fascicoli. In un procedimento penale con più indagati, la necessità di separare materialmente gli atti può ritardare, negli uffici privi di adeguate risorse, la richiesta di archiviazione relativa a una persona per la quale non sussistano più ragioni per proseguire le indagini. Un sistema digitale efficiente può semplificare questa operazione ed evitare ritardi ingiustificati.

Sono esempi che riguardano la digitalizzazione più che l’intelligenza artificiale, ma illustrano un principio generale: il progresso tecnologico nella giustizia deve essere valutato anche per la sua capacità di rafforzare i diritti, non soltanto per la velocità delle procedure.

Resta infine una questione di responsabilità istituzionale. Gli assistenti di intelligenza artificiale possono essere sviluppati da imprese esterne e dipendere da infrastrutture, banche dati e servizi gestiti da fornitori differenti. Spetta tuttavia alle istituzioni giudiziarie stabilirne le condizioni di impiego e assicurare che rimangano affidabili, sicuri e controllabili nel tempo.

Come ha recentemente osservato Brunella Bruno, Consigliere di Stato e Responsabile del Servizio per l’Informatica della Giustizia amministrativa, intervenendo al Forum per la digitalizzazione della Giustizia, non basta riservare al magistrato la decisione finale: occorre governare anche gli strumenti tecnologici che contribuiscono a determinarne le premesse conoscitive. È il principio che, sulla base della propria esperienza nella progettazione e nella gestione dell’innovazione giudiziaria, Bruno riassume nella formula «innovare governando».

L’intelligenza artificiale può dunque contribuire concretamente a una giustizia migliore, purché sia utilizzata attraverso applicazioni adeguate alla specificità del diritto, fondate su informazioni attendibili e capaci di rendere comprensibile e controllabile il proprio contributo. A queste condizioni tecniche devono corrispondere garanzie giuridiche e organizzative effettive, che preservino l’autonomia del magistrato, i diritti delle parti e il tempo necessario per una valutazione consapevole.

Il valore dell’intelligenza artificiale nella giustizia non si misura, dunque, soltanto da quanto lavoro riesce a svolgere o da quante decisioni permette di accelerare, ma da quanto migliora la capacità del giudice di conoscere, valutare, motivare e decidere.

PAOLO POLETTI