AI: Automazione Legale e Giustizia Predittiva

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Con il progressivo aumento delle capacita' di calcolo dei computer, una mole sempre maggiore di dati e' in grado di essere elaborata. Questo ha portato all'applicazione dell'intelligenza artificiale nella vita di tutti i giorni.

In particolare, se prima era necessario convertire informazioni in dati strutturati, i famosi database, per essere elaborati dai calcolatori, oggi le macchine acquisiscono informazioni direttamente da fonti definite non strutturate, come documenti testuali, immagini, registrazioni audio e persino video.

Nel campo della finanza, l'analisi delle serie temporali fornita da aziende come la Axion.ai permette agli operatori finanziari di effettuare previsioni sugli asset e prevederne nel breve periodo l'andamento.

E che dire dello sviluppo dell'autopilota nel settore automobilistico dove il costruttore di schede grafiche NVIDIA, inizialmente create per i video giochi, sta sviluppando insieme alle case automobilistiche come Volvo.

Dal sistema di scrittura del nostro smartphone ai portali di acquisti online, come Amazon, vediamo l'ingresso dirompente di sistemi di raccomandazione, che sono in grado di consigliarci dalle singole parole da usare nelle chat ai prodotto da acquistare online.

Nel campo giuridico cominciano a presentarsi i primi casi di automazione attraverso AI ed in particolare la tecnologia chiamata Natural Language Processing. L'avvocato Claudia Morelli descrive un primo sistema basato su intelligenza artificiale applicato alla giustizia penale, chiamato Toga.cloud.

All'interno di questa app sono censiti tutti i 4000 reati del codice penale e legislazione speciale ed ha un algoritmo che elabora il tipo di pena, le pene accessorie, l’ammissibilità della oblazione, l’ammissibilità della messa alla prova, la procedibilità, la competenza, l’ammissibilità del patteggiamento, la citazione e la notifica, la ammissibilità delle intercettazioni e la durata massima, la perizia coatta, l’applicabilità, i termini complessivi e quelli di fase delle misure cautelari, sia custodiali che non, ecc.

Essendo i calcolatori in grado di memorizzare e incrociare una mole di dati molto superiore ad un singolo essere umano, ha fatto notizia un sistema basato su intelligenza artificiale della società americana LawGeex ha surclassato, in termini di velocita' e precisione di risposta, 20 avvocati esperti di diritto societario in un esperimento per l'individuazione di clausole potenzialmente invalidanti in contratti coperti da accordi di riservatezza.

Ben presto si passera' da sistemi di analisi, ossia di elaborazione di situazioni gia' avvenute, a sistemi di predizione (in inglese analytics) e quindi di totale automazione da parte delle macchine di molte funzioni oggi effettuate da esseri umani.

La capacita' predittiva ha senso quando esistono due o piu' elementi non sono solo statisticamente correlati, ma legati da un vincolo di causalita'. E' diventato un caso quello della polizia di Palo Alto in California, nel quale il sistema di previsione dei reati non e' stato in grado di dare informazioni che la polizia non conoscesse gia'.

Solo processi procedurali in grado di essere espressi in forma algoritmica possono essere previsti matematicamente o logicamente su base statistica. Quindi non tutte le attivita' criminali rientrano in tale categoria, ma su alcune e' possibile avere qualche risultato come il sistema X-LAW applicato dalla questura di Napoli.

La focalizzazione sulla risoluzione di un particolare problema riguardante uno o piu' processi e' uno dei segreti del successo di un sistema basto su AI. Un esempio di applicazione corretta di questi principi e' il caso del software ReMida Famiglia, il quale raccogliendo case history di separazioni e di divorzi consensuali e' in grado di calcolare l'assegno di mantenimento.

Il sistema si basa su calcoli matematici basati sulla misurazione di quantita' correlate strettamente numeriche, come redditi, patrimoni, ecc. Ma per l'effettiva applicazione di questo software sono stati introdotti parametri qualitativi, con la creazione di scale di valore convenzionale non direttamente deducibili dai dati.

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