L’intelligenza artificiale in ambito peritale

*A cura di Giulia Barbone

L’evoluzione tecnologica contemporanea sta ridisegnando in maniera sistemica e profonda i confini delle professioni legali e sanitarie. Negli ultimi anni, in particolare, l’intelligenza artificiale (IA) ha assunto un ruolo sempre più centrale nei processi di trasformazione della società, incidendo in modo significativo su ambiti istituzionali tradizionalmente affidati a decisioni umane complesse, come il diritto e l’amministrazione della giustizia. All’interno di questo scenario in rapido mutamento, l’attività peritale psicologica e psichiatrica assume un ruolo particolarmente delicato e nevralgico. La perizia, infatti, non è un mero atto tecnico, ma rappresenta un processo valutativo estremamente complesso, fondato sull’integrazione attenta di dati eterogenei, il cui fine è orientare decisioni giuridiche che incidono in maniera diretta, e talvolta irreversibile, sui diritti fondamentali e sulle libertà delle persone. L’impiego crescente di strumenti algoritmici in questa delicata intersezione tra scienza del comportamento e diritto solleva interrogativi cruciali relativi all’affidabilità metodologica, alla validità degli output e alla responsabilità professionale, imponendo alla psicologia giuridica una riflessione epistemologica senza precedenti.

Oltre la Digitalizzazione: L’Avvento dell’Intelligenza Artificiale nel Sistema Giustizia

Per comprendere l’impatto attuale dell’intelligenza artificiale, è essenziale distinguerla dalla mera informatizzazione. Negli ultimi decenni, i sistemi giudiziari occidentali hanno vissuto un progressivo processo di digitalizzazione orientato a migliorare la gestione amministrativa, l’archiviazione elettronica e i procedimenti telematici, garantendo maggiore celerità e tracciabilità. L’intelligenza artificiale, tuttavia, segna un passaggio qualitativo radicalmente diverso: essa non opera più come un supporto documentale neutro, ma interviene attivamente nei processi di selezione, interpretazione e sintesi delle informazioni, esercitando un’influenza diretta, e talora indiretta, sul contenuto stesso delle decisioni giuridiche.

Il dibattito odierno si concentra fortemente sulla cosiddetta “giustizia predittiva”, un ambito che prevede l’utilizzo di algoritmi di machine learning per analizzare enormi moli di dati giurisprudenziali storici, al fine di stimare la probabilità di specifici esiti processuali. Tali sistemi trasformano il diritto positivo e la prassi giurisprudenziale in variabili computabili, fornendo previsioni basate su pattern statistici ricorrenti. Se da un lato questi strumenti vengono proposti per razionalizzare le risorse e uniformare le decisioni, dall’altro lato, nel contesto penale, la stima algoritmica della probabilità di recidiva o della pericolosità sociale solleva enormi criticità. L’algoritmo produce stime su base aggregata e generalizzata, entrando in netta tensione con il principio fondante della perizia psicologica, che esige un’analisi clinico-forense approfondita e altamente individualizzata del soggetto e del suo specifico contesto. L’addestramento di queste reti neurali su dati storici comporta il rischio concreto di incorporare, e conseguentemente perpetuare, bias sistemici preesistenti, quali discriminazioni di natura socio-economica o etnica, come ampiamente dimostrato dal controverso caso del sistema COMPAS negli Stati Uniti.

A questa complessità si aggiunge la recente integrazione dell’Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI), in grado non solo di analizzare dati, ma di generare autonomamente testi, sintesi e argomentazioni di rilevanza giuridica. Sebbene la GenAI offra un supporto cognitivo notevole nell’analisi di voluminosi fascicoli, essa introduce rischi specifici legati al fenomeno delle hallucinations, ossia la produzione di contenuti testuali inesatti, plausibili nella forma ma del tutto privi di fondamento fattuale o normativo reale.

La Trasformazione del Ragionamento Peritale tra Supporto Tecnologico e Complessità Umana

Nel contesto della psicologia giuridica e forense, l’applicazione dell’intelligenza artificiale si colloca prevalentemente nell’area dei sistemi di supporto decisionale. Gli algoritmi possono supportare il perito nell’analisi automatizzata dei test psicodiagnostici e nell’elaborazione di indicatori comportamentali, facilitando la fase esplorativa della valutazione clinica. È tuttavia imperativo chiarire dal punto di vista epistemologico che i sistemi di IA attuali rientrano nella categoria della cosiddetta “intelligenza artificiale debole”: operano attraverso l’applicazione di modelli statistici senza possedere alcuna forma di comprensione reale, intenzionalità o consapevolezza del significato delle informazioni trattate. Di conseguenza, l’intelligenza artificiale non formula diagnosi in senso clinico né valutazioni peritali in senso giuridico, ma si limita a produrre output statistici.

La perizia psicologica, al contrario, si distingue per essere un’attività di sintesi inferenziale complessa. Il perito non raccoglie asetticamente i dati, ma è chiamato a organizzarli all’interno di un quadro metodologico coerente, integrando fonti informative eterogenee come dati anamnestici, colloqui clinici e test standardizzati. La riduzione della complessità fenomenologica del comportamento umano a un insieme limitato di variabili numeriche processabili dalla macchina comporta l’esiziale pericolo di trascurare fattori qualitativi insostituibili per l’analisi forense. Elementi clinici sfumati ma centrali, come l’effettiva motivazione al cambiamento del soggetto, le sue dinamiche relazionali intrinseche e le risorse psicologiche personali, rischiano di andare perduti nella traduzione algoritmica. Pertanto, il professionista è tenuto a un’integrazione critica rigorosa: l’efficacia della tecnologia dipende inscindibilmente dalla competenza clinico-teorica del perito che interpreta e contesta i risultati algoritmici.

Il Nodo Epistemologico: Opacità Algoritmica e le Insidie dei Bias Psicologici

L’affidabilità e la validità costituiscono i pilastri metodologici fondamentali che garantiscono la qualità scientifica e l’ammissibilità degli strumenti utilizzati nell’attività peritale. Mentre i test psicometrici tradizionali sono ancorati a costrutti teorici validati empiricamente, i modelli di deep learning mirano a individuare pure correlazioni statistiche tra variabili eterogenee. Questo scarto epistemologico genera una criticità maggiore legata al fenomeno dell’opacità algoritmica, tipica dei sistemi black box. L’opacità indica l’impossibilità di ricostruire in modo chiaro e logico il percorso deduttivo che ha portato la macchina a generare un determinato risultato. In sede giudiziaria, tale limite si scontra frontalmente con le garanzie epistemiche del contraddittorio: la consulenza tecnica d’ufficio o di parte deve necessariamente fondarsi su un ragionamento esplicito, trasparente, verificabile e comunicabile al giudice e alle parti. Una valutazione fondata su output inesplicabili perde trasparenza epistemica e diventa indifendibile sul piano del rigore metodologico.

La minaccia alla validità peritale si aggrava se consideriamo i bias cognitivi indotti nel professionista dall’interazione con la tecnologia. L’utilizzo di intelligenza artificiale all’interno di contesti decisionali ad alta responsabilità attiva dinamiche psicologiche specifiche e insidiose. Il più documentato è l’automation bias, ovvero la tendenza a riporre una fiducia eccessiva e acritica nei sistemi automatizzati, accettandone l’esito anche qualora le proprie osservazioni cliniche suggeriscano un quadro opposto. In situazioni di elevata complessità forense o forte pressione temporale, l’algoritmo viene utilizzato inconsciamente come una scorciatoia cognitiva. Ad esso si lega il bias di autorità tecnologica, che spinge l’operatore a percepire l’informazione processata dal computer come oggettiva, neutrale e purificata dalle emozioni umane, svalutando paradossalmente il proprio giudizio clinico.

Si innescano inoltre l’anchoring bias e il framing algoritmico, in cui la prima informazione statistica fornita dall’IA funge da prepotente “ancora” cognitiva che orienta implicitamente e vizia l’interpretazione dei successivi dati anamnestici. Molto pericoloso è anche il confirmation bias: la macchina può essere utilizzata, più o meno consapevolmente, per ottenere output che assecondano intuizioni preliminari del perito, inibendo l’esplorazione necessaria di elementi disconfermanti. Infine, l’uso di punteggi, percentuali e grafici netti genera un’overconfidence tecnologica e un’illusione di precisione che fa apparire solido un costrutto probabilistico che non può racchiudere fenomeni relazionali e psicodinamici intrinsecamente non quantificabili.

Etica, Deontologia e il Principio di Controllo Umano Significativo

L’intersezione tra le vulnerabilità algoritmiche umane e i limiti tecnici dell’IA richiama la psicologia giuridica a una rigorosa osservanza dei principi etici e deontologici. Il Codice Deontologico stabilisce precisi vincoli legati alla competenza professionale e alla responsabilità scientifica. In ambito forense, il bias di deresponsabilizzazione (la percezione che la colpa dell’errore risieda nello strumento tecnologico) è categoricamente inammissibile: la responsabilità delle conclusioni peritali rimane sempre e interamente in capo al professionista. L’IA non attenua la responsabilità decisionale, ma, al contrario, richiede un livello ben più elevato di consapevolezza critica metodologica.

Da un punto di vista normativo, l’innovativo Regolamento Europeo sull’Intelligenza Artificiale (AI Act) ha adottato un approccio basato sul rischio, classificando esplicitamente i sistemi impiegati nel settore della giustizia e dell’applicazione della legge come tecnologie “ad alto rischio”. Tali sistemi impongono rigorosi obblighi di conformità, valutazione preventiva e, soprattutto, l’obbligo imprescindibile di garantire un controllo umano significativo. Il perito ha il preciso dovere deontologico e procedurale di dichiarare in maniera cristallina l’eventuale impiego di sistemi di IA durante il proprio iter diagnostico, chiarendone la portata, l’influenza sul giudizio finale e i relativi limiti, al fine di tutelare il sacrosanto diritto al contraddittorio processuale e la trasparenza del giudizio. Parimenti essenziale risulta la tutela dei dati personali sensibili gestiti durante la perizia, conformemente ai dettami normativi del GDPR europeo, limitando i rischi legati all’ingestione massiva di dati clinici da parte di sistemi tecnologici non sufficientemente protetti.

Nuove Frontiere: L’IA da Strumento di Analisi a Oggetto del Reato

Se fino a questo punto abbiamo analizzato l’intelligenza artificiale come mezzo a supporto dell’attività peritale, negli ultimi anni sta emergendo uno scenario giudiziario inedito e di estrema complessità: l’IA non è più unicamente uno strumento per il decisore, ma diventa essa stessa l’oggetto centrale del fatto giuridico. Questo segna un mutamento paradigmatico che costringe il diritto penale e la psicologia forense a ricalibrare le proprie lenti d’indagine. Il perito viene ora chiamato nei tribunali per valutare l’interazione diretta tra la vulnerabilità psichica dell’individuo e le tecnologie algoritmiche avanzate.

Tra le fattispecie più drammatiche vi sono i casi di istigazione al suicidio mediata da tecnologia. I moderni sistemi conversazionali (chatbot) basati su grandi modelli linguistici inducono facilmente fenomeni di antropomorfizzazione nell’utente. Una persona in grave condizione di vulnerabilità psicologica può arrivare a percepire l’algoritmo come un interlocutore empatico e dotato di reale intenzionalità comunicativa. Mancando di qualsivoglia consapevolezza emotiva o clinica, il sistema può fornire risposte apparentemente supportive che, di fatto, validano e normalizzano la ruminazione e l’ideazione suicidaria della vittima, aggirando le normali barriere di rottura dei circuiti cognitivi disfunzionali attuate nella prevenzione psichiatrica.

Un’ulteriore frontiera critica è la produzione e la diffusione illecita di contenuti fittizi tramite tecnologia deepfake. Queste alterazioni iperrealistiche dell’immagine, della voce e dell’identità personale generano veri e propri traumi relazionali e identitari nelle vittime. La psicologia clinica evidenzia come, specialmente nei casi di manipolazioni a sfondo sessualizzato o diffamatorio, l’esposizione al deepfake causi intensi vissuti di depersonalizzazione, impotenza, vergogna e grave frammentazione del senso del sé, indipendentemente dalla consapevolezza razionale della falsità tecnica del contenuto. In procedimenti di questo genere, l’intelligenza artificiale funge da potente moltiplicatore del danno psicologico. Al perito forense moderno sono pertanto richieste nuove e ibride competenze tecnico-scientifiche: deve saper distinguere il peso delle preesistenti fragilità psicologiche dal contributo disorientante e traumatico generato dallo specifico contesto tecnologico, decifrando una dinamica causale complessa e non lineare.

Conclusioni

L’analisi dell’integrazione dell’intelligenza artificiale in ambito peritale restituisce il quadro di un’evoluzione tecnologica bifronte. Da una parte si manifestano indiscutibili opportunità legate alla razionalizzazione e all’elaborazione veloce dei dati clinici e anamnestici. Dall’altra, emergono rischi sistemici intrinseci in termini di bias algoritmici e cognitivi, perdita di informazioni qualitative, opacità e minacce alle tutele giurisdizionali. Diventa perentoria la necessità di promuovere all’interno della comunità degli psicologi giuridici un approccio human-centered in cui la macchina è rigorosamente relegata a ruolo ausiliario, sotto l’egida intellettuale e la responsabilità etica del perito. Solo tramite una formazione metodologica continua, che integri consapevolezza psicologica e solida cultura tecnologica, il professionista potrà tutelare e difendere la complessità e la dignità del fattore umano, vero e insostituibile nucleo di ogni accertamento giudiziario.

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