Giurimetria

La giurimetria si occupa dell’utilizzo del metodo scientifico per affrontare problemi giuridici, così da rafforzare certezza del diritto e prevedibilità della decisione, unitamente alla sua verificabilità. La materia è in crescita: la legislazione e la giurisprudenza iniziano a farne uso.

Origini storiche

L’origine storica del termine “giurimetria” viene solitamente fatta risalire alla pubblicazione di un giurista americano Lee Loevinger (Jurimetrics. The next step forward, in MinnLRev, 1949, 455), che pensò di collegare una scienza c.d. esatta come la matematica, capace di assicurare certezza, con quella c.d. inesatta come il diritto, dotato di un minor grado di certezza.

L’idea di fondo era quella di rendere misurabile il diritto: si voleva, cioè, rendere la sentenza come un risultato di un’operazione sempre verificabile e non caratterizzata da imprevedibilità.

In questo modo, sarebbe stato sempre possibile verificarne la correttezza, scrutinando ogni passaggio: come per un’operazione matematica complessa, è possibile risalire a ritroso a tutti i singoli passaggi, così sarebbe dovuto essere per un provvedimento giurisdizionale; la sentenza, in pratica, veniva vista come il risultato di una serie di operazioni misurabili e verificabili.

Anche George Boole, con l’opera The Mathematical Analysis of Logic, può essere menzionato in questo contesto:  lavorò alla logica formale costruita attraverso operazioni matematiche/algebriche (Stilo, L., Dall’algebra di Boole all’informatica moderna passando attraverso la capacità di ragionamento del computer, in ilnuovodiritto.it, 2017).

D’altronde, la certezza è stata sempre avvertita come necessaria in un sistema di diritto; certezza del diritto significa che la chiarezza, la conoscibilità e la univocità delle norme e la coerente e sollecita applicazione delle stesse da parte delle autorità preposte, e in ispecie dei giudici, offrono ai consociati una ragionevole sicurezza circa le conseguenze giuridiche discendenti da una condotta o da una situazione (Onida, V., Calcolo giuridico e tutela dell’affidamento, in Calcolabilità giuridica, a cura di A. Carleo, Bologna, 2017, 71).

In passato, già Max Weber aveva parlato di prevedibilità e calcolabilità del diritto, mentre più di recente lo stesso tema è stato affrontato, oltre che da Frosini, Losano, Borruso, Bellomo, anche da Irti, secondo cui «la razionalità del calcolo abbraccia anche il diritto. L’imprenditore conta sul funzionamento degli apparati amministrativi e sull’applicazione della legge. Dunque, conta sul giudizio sussuntivo, nel senso che, aprendosi una controversia, la vicenda concreta sarà ricondotta entro la fattispecie normativa: quella fattispecie, che egli conosce e che gli permette di calcolare il futuro giuridico» (Irti, N., Per un dialogo sulla calcolabilità giuridica, in Calcolabilità giuridica, a cura di A. Carleo, Bologna, 2017, 22).

Definizione

La giurimetria può essere definita come la scienza che studia l’applicazione di metodi matematici per la risoluzione di problemi giuridici; in particolare, si è occupata della “misurazione” delle decisioni giudiziarie e della costruzione di modelli per la sua prevedibilità (Baade, H.W., The Methodology of Legal Inquiry, in Baade, H.W., Jurimetrics, New York-London, 1963, 8 ss.).

Risponde all’esigenza di rendere il diritto più prevedibile, come naturale conseguenza della sua certezza.

La stessa prevedibilità, d’altronde, è un valore perché rende i cittadini più liberi, uguali e consapevoli; ciò vale soprattutto nel diritto penale dove l’esigenza garantista è maggiore. La Corte Costituzionale (sentenza del 29.5.2019, n. 134) ha recentemente affermato che «il principio di legalità, prevedibilità e accessibilità della condotta sanzionabile e della sanzione aventi carattere punitivo-afflittivo, qualunque sia il nomen ad essa attribuito dall’ordinamento non può, ormai, non considerarsi patrimonio derivato non soltanto dai principi costituzionali, ma anche da quelli del diritto convenzionale e sovranazionale europeo, in base ai quali è illegittimo sanzionare comportamenti posti in essere da soggetti che non siano stati messi in condizione di “conoscere”, in tutte le sue dimensioni tipizzate, la illiceità della condotta omissiva o commissiva concretamente realizzata».

La giurimetria non mira alla sostituzione dell’essere umano con altro, ma al rafforzamento della stessa attività umana tramite l’ausilio di materie scientifiche, tra cui brilla per importanza la matematica.

Materia bancaria

In questa aspirazione di maggiore certezza a tutela dei diritti e del principio di uguaglianza, si inseriscono alcune riflessioni da parte di operatori che sono convinti che un qualche innesco matematico nel ragionamento giuridico possa essere utile per ottenere decisioni più calibrate, almeno in presenza di circostanze specifiche (Morelli, C. Giurimetria, sempre più matematica nel mondo della giustizia, in Altalex.com, 2019).

La materia bancaria è quella che, fin dall’inizio, è stata più permeabile alla giurimetria, principalmente per merito di una massiccia presenza di calcoli; a titolo meramente esemplificativo basti pensare all’art. 1283 c.c. che si occupa del cd. anatocismo, che comporta il rifiuto di ogni legge esponenziale (Manca, P., Giurimetria bancaria. Basi tecniche, Firenze, 2019), oppure all’art. 1283 c.c. in tema di calcolo del saggio degli interessi.

In questo caso non c’è dubbio che vi sia una compenetrazione tra diritto e matematica inscindibile, avallata dalla stessa lettera della legge, laddove dice: «il saggio degli interessi legali è determinato in misura pari allo 0,05 per cento in ragione d’anno», ex art. 1284 c.c.

Diritto penale

Tra le materie che fisiologicamente appaiono compatibili, se non addirittura permeate, del cd. metodo scientifico vi è il diritto penale.

Questo, nella sua fisiologia, dovendo raggiungere un grado di certezza al di là di ogni ragionevole dubbio, ex art. 533 c.p.p., non può che affidarsi alla scienza; diversamente, si presterebbe facilmente a dubbi.

La stessa giurisprudenza fa ricorso al metodo scientifico, soprattutto per l’accertamento del fatto, in alcune occasioni, come – a titolo meramente esemplificativo - per determinare l’età della vittima (con metodo cd. Greulich – Pyle, indicato in Cass. pen., 6.12.2019, n. 49685).

Va detto che nessun metodo scientifico - per la sua intrinseca fallibilità - può dimostrare la verità di una legge scientifica, con la conseguenza, inevitabilmente, che anche la perizia (così come la consulenza di parte) non può essere considerata portatrice di una verità assoluta (così Cass. pen., S.U., 28.1.2019, n. 14426).

La validità della prova scientifica passa attraverso la verifica della affidabilità dell'esperto (competenze, esperienza professionale generica e specifica), affidabilità del metodo scientifico utilizzato e la sua corretta applicazione alla fattispecie processuale operazioni tutte che consentono anche di distinguere le irrilevanti o false opinioni del perito (cd. junk science) dai pareri motivati sulla base di leggi e metodiche scientificamente sperimentate ed accreditate dalla comunità scientifica (Cass. pen., 5.8.2019, n. 35601).

Con la precisazione, comunque, che non spetta alla Suprema Corte di Cassazione formulare in via generale principi circa la maggiore adeguatezza di un metodo scientifico in luogo di un altro, essendo il suo sindacato limitato alla tenuta logica della motivazione, ai sensi dell'art. 606, co. 1, lett. e, c.p.p. (Cass. pen., 30.10.2019, n. 44289).

Legislazione che richiama gli algoritmi

L’inserimento di modelli matematici nel diritto, ed in particolare nella legislazione, è pratica sempre più diffusa: diritto e matematica non sono più “materie” totalmente inconciliabili, ma sempre più vicine alla ricerca di una sintesi, tale da rendere il diritto più certo e prevedibile anche nella sua applicazione pratica.

In questa direzione, militano alcuni interventi normativi:

-art. 1, co. 492, lett. e, l. 24.12.2012, n. 228 (pubblicata nella Gazz. Uff. del 29.12.2012, n. 302) menziona un algoritmo informatico, predicando che «Si considera attività di negoziazione ad alta frequenza quella generata da un algoritmo informatico che determina in maniera automatica le decisioni relative all'invio, alla modifica o alla cancellazione degli ordini e dei relativi parametri, laddove l'invio, la modifica o la cancellazione degli ordini su strumenti finanziari della medesima specie sono effettuati con un intervallo minimo inferiore al valore stabilito con il decreto del Ministro dell'economia e delle finanze di cui al comma 500»;

-art. 1, co. lett. hh, d.lgs. 3.8.2017, n. 129 (pubblicato nella Gazz. Uff. del  25 agosto 2017, n. 198) si occupa della negoziazione algoritmica, chiarendo che con questa si intende «la negoziazione di strumenti finanziari in cui un algoritmo informatizzato determina automaticamente i parametri individuali degli ordini, come ad esempio l'avvio dell'ordine, la relativa tempistica, il prezzo, la quantità o le modalità di gestione dell'ordine dopo l'invio, con intervento umano minimo o assente, ad esclusione dei sistemi utilizzati unicamente per trasmettere ordini a una o più sedi di negoziazione, per trattare ordini che non comportano la determinazione di parametri di negoziazione, per confermare ordini o per eseguire il regolamento delle operazioni»;

-anche di recente, le modalità operative e l'ammontare dell’assegno di ricollocazione nell’ambito del cd. reddito di cittadinanza (art. 9 d.l. 28.1.2019, n. 4, conv., con mod., dalla l. 28.3.2019, n. 26) sono state individuate tramite un algoritmo.

Posizione della dottrina

Ampia parte della dottrina vede l’ordinamento in senso oggettivo, così da divenire pienamente permeabile al metodo scientifico; ciò in quanto:

-l’ordinamento giuridico, inteso come insieme di disposizione di leggi, è incompatibile con la contraddizione e, dunque, oggettivo; il metodo scientifico muove dalla premessa che l’ordinamento giuridico ha la funzione di razionalizzare i comportamenti le relazioni umane (Bellomo, F., Il metodo scientifico, in Diritto e Scienza, 1-2, 2015);

- la norma giuridica avrebbe un significato oggettivo e non soggettivo (Falzea, A., Introduzione alle scienze giuridiche: il concetto di diritto, Milano, 2008, 235);

-addirittura sarebbe possibile un’applicazione computerizzata  della legge, non già l'accertamento dei fatti, bensì soltanto l'interpretazione uniforme della legge che a quei fatti (accertati nei modi tradizionali dal giudice di merito) deve essere applicata; alcune leggi sarebbero già algoritmi (Borruso, R , L'informatica del diritto, Milano, 2004, 316); sarebbe pure possibile modellizzare l’interpretazione della legge (Viola, L. Interpretazione della legge con modelli matematici, Milano, 2018, 30); in fondo le disposizioni oggetto di interpretazione possono snodarsi con una sequenza di algoritmo logico (Cass., 8.8.2008, n. 21478);

-al fine di assicurare oggettività e, per l’effetto, prevedibilità, vengono in soccorso i canoni ermeneutici così da trovare il senso della legge che sia inferendus e non efferendus, ex art. 12 delle cd. Preleggi, ovvero tratto dall’interno e non imposto dall’esterno: un diritto calcolabile – ossia fondato su fattispecie normative, giudizio di sussunzione e metodologia ermeneutica  – è in grado di offrire la precisione del suo metodo, non giustizia, ma positività delle scelte, coerenza tra norma e decisione; ogni diritto, che risponda alle appena citate caratteristiche, sarebbe suscettibile di calcolo preventivo (Irti, N., Un diritto incalcolabile, in Riv. dir. civ., 2015, 1001).

La giurisprudenza

La giurisprudenza è stata chiamata non di rado ad occuparsi di strumenti matematici applicati al diritto; nel dettaglio, negli ultimi anni, si è occupata dei cd. algoritmi.

Il Consiglio di Stato, con la sentenza del 4.2.2020, n. 881 (in La Nuova Procedura Civile, 2020, 1), ha affermato che, in termini generali «dal diritto sovranazionale emergono tre principi, da tenere in debita considerazione nell’esame e nell’utilizzo degli strumenti informatici:

- conoscibilità;

- non esclusività della decisione algoritmica;

- non discriminazione algoritmica».

L’impiego di tali strumenti comporta «in realtà una serie di scelte e di assunzioni tutt’altro che neutre: l’adozione di modelli predittivi e di criteri in base ai quali i dati sono raccolti, selezionati, sistematizzati, ordinati e messi insieme, la loro interpretazione e la conseguente formulazione di giudizi sono tutte operazioni frutto di precise scelte e di valori, consapevoli o inconsapevoli; da ciò ne consegue che tali strumenti sono chiamati ad operano una serie di scelte, le quali dipendono in gran parte dai criteri utilizzati e dai dati di  riferimento utilizzati, in merito ai quali è apparso spesso difficile ottenere la necessaria trasparenza» (così Cons. St., n. 881/2020, cit.).

Anche al fine di «applicare le norme generali e tradizionali in tema di imputabilità e responsabilità, occorre garantire la riferibilità della decisione algoritmica finale all’autorità ed all’organo competente in base alla legge attributiva del potere» (così Cons. St., n. 881/2020, cit.).

Il meccanismo attraverso il quale si concretizza la decisione robotizzata (ovvero l’algoritmo) deve essere “conoscibile”, secondo una declinazione rafforzata del principio di trasparenza, che implica anche quello della piena conoscibilità di una regola espressa in un linguaggio differente da quello giuridico. Tale conoscibilità dell’algoritmo deve essere garantita in tutti gli aspetti: dai suoi autori al procedimento usato per la sua elaborazione, al meccanismo di decisione, comprensivo delle priorità assegnate nella procedura valutativa e decisionale e dei dati selezionati come rilevanti. Ciò al fine di poter verificare che gli esiti del procedimento robotizzato siano conformi alle prescrizioni e alle finalità stabilite dalla legge o dalla stessa amministrazione a monte di tale procedimento e affinché siano chiare – e conseguentemente sindacabili – le modalità e le regole in base alle quali esso è stato impostato. In altri termini, la “caratterizzazione multidisciplinare” dell’algoritmo (costruzione che certo non richiede solo competenze giuridiche, ma tecniche, informatiche, statistiche, amministrative) non esime dalla necessità che la “formula tecnica”, che di fatto rappresenta l’algoritmo, sia corredata da spiegazioni che la traducano nella “regola giuridica” ad essa sottesa e che la rendano leggibile e comprensibile, sia per i cittadini che per il giudice. La regola algoritmica deve essere non solo conoscibile in sé, ma anche soggetta alla piena cognizione, e al pieno sindacato, del giudice amministrativo (così Cons. St., 8.4.2019, n. 2270, in Foro it., 2019, III, 606).

La giurisprudenza amministrativa ha scrutinato il tema dell’algoritmo applicato al diritto anche nella declinazione processuale: «a prescindere dal merito della controversia -e, quindi, dalla possibilità sia di qualificare l’algoritmo quale documento amministrativo suscettibile di accesso, sia di accordare prevalenza alle esigenze di trasparenza amministrativa rispetto a quelle di riservatezza della parte controinteressata-, emerge, in via pregiudiziale, la necessità di qualificare l’ideatore di un algoritmo oggetto di istanza di accesso come parte controinteressata all’ostensione, potendo questi, in caso di esibizione, vedere compromesso il diritto a mantenere segreta la regola tecnica in cui si sostanzia la propria creazione» (Cons. St., 2.1.2020, n. 30, in La Nuova Procedura Civile, 2020,1).

La stessa opzione interpretativa poc’anzi esposta dal Consiglio di Stato, in passato, non è stata condivisa da altra giurisprudenza, secondo cui «le procedure informatiche, finanche ove pervengano al loro maggior grado di precisione e addirittura alla perfezione, non possano mai soppiantare, sostituendola davvero appieno, l’attività cognitiva, acquisitiva e di giudizio che solo un’istruttoria affidata ad un funzionario persona fisica è in grado di svolgere e che pertanto, al fine di assicurare l’osservanza degli istituti di partecipazione, di interlocuzione procedimentale, di acquisizione degli apporti collaborativi del privato e degli interessi coinvolti nel procedimento, deve seguitare ad essere il dominus del procedimento stesso, all’uopo dominando le stesse procedure informatiche predisposte in funzione servente e alle quali va dunque riservato tutt’oggi un ruolo strumentale e meramente ausiliario in seno al procedimento amministrativo e giammai dominante o surrogatorio dell’attività dell’uomo; ostando alla deleteria prospettiva orwelliana di dismissione delle redini della funzione istruttoria e di abdicazione a quella provvedimentale, il presidio costituito dal baluardo dei valori costituzionali scolpiti negli artt. 3, 24, 97 della Costituzione oltre che all’art. 6 della Convezione europea dei diritti dell’uomo» (TAR Lazio, Roma, 13.9.2019, n. 10964).

Sul piano della tutela in concreto, contro eventuali malfunzionamenti dell’algoritmo utilizzato, in caso di impugnazione, si deve allegare e provare  il concreto malfunzionamento dell’algoritmo che ha governato le operazioni contestate (Trib. Milano, 14.2.2019, in La Nuova Procedura Civile, 2019, 3): id est, non basta una contestazione generica, ma serve precisione e dimostrazione anche nel senso concreto che, se l’algoritmo avesse funzionato correttamente, l’interessato avrebbe ottenuto il “vantaggio” sperato.

Giurimetria, Informatica, Intelligenza artificiale

Come è stato esposto la giurimetria si occupa dello studio inerente la misurazione del diritto, intesa come calcolabilità e prevedibilità (anche nel senso della cd. giustizia predittiva); l’approccio al diritto è essenzialmente matematico; può prescindere dall’utilizzo del computer e dall’ausilio della c.d. intelligenza artificiale.

Diversamente, l’informatica si occupa della rappresentazione, dell’organizzazione e del trattamento automatico della informazione; ha una base matematica; può prescindere dall’intelligenza artificiale.

L'intelligenza artificiale consiste nello studio di facoltà mentali attraverso modelli computazionali che rendono possibili azioni come l'apprendimento, il ragionamento e l'azione, al fine di progettare agenti intelligenti (de Kleer, J., An assumption-based TMS, in Artificial Intelligence, 1986, 28, 2, 127); tali agenti devono essere in grado di agire umanamente e a tal fine devono poter comunicare con gli esseri umani attraverso processi definiti dal test di Turing:

a. natural language processing (NLP), per la comunicazione linguistica;

b. rappresentazione della conoscenza per immagazzinarla;

c. ragionamento automatico per utilizzare la conoscenza immagazzinata per rispondere a quesiti e formulare nuove conclusioni;

d. apprendimento dinamico (machine learning) per adattarsi a nuove circostanze o per estrapolare nuovi percorsi.

Per passare il test di Turing, il computer necessita di una computer vision per inquadrare gli oggetti e di capacità robotiche per manipolarli e spostarli (Moro Visconti, R., L’intelligenza artificiale: modelli di business e profili di valutazione, in Riv. dir. ind., 2018, 421).

Alla logica booleana si è affiancata l’intelligenza artificiale (Fiammella, B., Intelligenza artificiale ed etica, tra progresso ed evoluzione, in Altalex.com, 2018); si tratta di un fenomeno davvero recente che  pone nuove domande di mediazione giuridica, soprattutto sul piano della elaborazione di strumenti idonei a tradurre le montanti esigenze tecnoetiche in "tecnodiritto" (Ruffolo, U., Intelligenza artificiale, machine learning e responsabilità da algoritmo, in Giur. it., 2019, 7, 1657).

L’intelligenza artificiale, se applicata al diritto, tiene conto della giurimetria e dell’informatica, ma ha una sua autonomia (talvolta anche decisionale).

Conclusioni

La giurimetria sta assumendo un ruolo crescente nel panorama giuridico, soprattutto per merito della sua capacità di concretizzare il principio di uguaglianza ex art. 3 Cost.: tanto più si utilizza la giurimetria, tanto più le decisioni giudiziarie appaiono verificabili ed imparziali.

Fonti normative

Artt. 1283, 1284 c.c.; art. 12 cd. Preleggi; art.  533, 606 c.p.p.; art. 1, co. 492, lett. e, l. 24.12.2012, n. 228; art. 1, co., lett. hh, d.lgs. del 3.8.2017, n. 129; art. 9 d.l. 28.1.2019, n. 4, conv., con mod., dalla l. 28.3.2019, n. 26.

Bibliografia essenziale

Baade, H.W., The Methodology of Legal Inquiry, in Baade, H.W., Jurimetrics, New York-London, 1963, 8 ss.; Bellomo, F., Il metodo scientifico, in Diritto e Scienza, 1-2, 2015; Borruso, R , L'informatica del diritto, Milano, 2004, 316; de Kleer, J., An assumption-based TMS, in Artificial Intelligence,1986, 28, 2, 127; Falzea, A., Introduzione alle scienze giuridiche: il concetto di diritto, Milano, 2008, 235; Fiammella, B., Intelligenza artificiale ed etica, tra progresso ed evoluzione, in Altalex.com, 2018; Irti, N., Per un dialogo sulla calcolabilità giuridica, in Calcolabilità giuridica, a cura di A. Carleo, Bologna, 2017, 22; Irti, N., Un diritto incalcolabile, in Riv. dir. civ., 2015, 1001; Loevinger, L., Jurimetrics. The next step forward, in MinnLRev, 1949, 455; Manca, P., Giurimetria bancaria. Basi tecniche, Firenze, 2019; Morelli, C. Giurimetria, sempre più matematica nel mondo della giustizia, in Altalex.com, 2019; Moro Visconti, R., L’intelligenza artificiale: modelli di business e profili di valutazione, in Riv. dir. ind., 2018, 5, 421; Onida, V., Calcolo giuridico e tutela dell’affidamento, in Calcolabilità giuridica, a cura di A. Carleo, Bologna, 2017, 71; Ruffolo, U., Intelligenza artificiale, machine learning e responsabilità da algoritmo, in Giur. it., 2019, 1657; Stilo, L., Dall’algebra di Boole all’informatica moderna passando attraverso la capacità di ragionamento del computer, in ilnuovodiritto.it, 2017; Viola, L. Interpretazione della legge con modelli matematici, Milano, 2018, 30.