Chi paga? Come l’IA cambierà le regole sulla responsabilità civile

L’alba di una nuova era: intelligenza artificiale e dilemmi legali

L’intelligenza artificiale (IA) sta rapidamente trasformando il tessuto della nostra società, permeando settori che vanno dai trasporti alla sanità, dalla finanza all’intrattenimento. Questa ondata di innovazione, tuttavia, porta con sé un’eco di interrogativi legali, in particolare riguardo alla responsabilità per errori e danni causati dagli algoritmi. Il sistema giuridico tradizionale, radicato in concetti di colpa e dolo, si trova di fronte a un bivio: come adattarsi a una realtà in cui le decisioni sono prese da entità non umane, e chi deve rispondere quando queste decisioni causano pregiudizio?

La questione della responsabilità nell’era dell’IA è complessa e sfaccettata. Tradizionalmente, si attribuisce la colpa a un individuo che ha agito in modo negligente o con intenzione dannosa. Ma quando un algoritmo autonomo prende una decisione che porta a conseguenze negative, chi è il responsabile? Il programmatore che ha scritto il codice? Il produttore del software? L’utente finale che ha impiegato il sistema? O forse, in un futuro non troppo lontano, l’IA stessa?

La difficoltà di individuare un responsabile chiaro deriva dalla natura stessa dell’IA. Gli algoritmi moderni sono spesso opachi, difficili da comprendere anche per gli esperti. Le decisioni che prendono possono essere il risultato di interazioni complesse tra dati, modelli e regole, rendendo quasi impossibile tracciare una linea causale diretta tra un’azione e un danno. Questa opacità algoritmica solleva preoccupazioni sulla trasparenza, l’equità e la giustificabilità delle decisioni prese dall’IA, mettendo in discussione i principi fondamentali del diritto.

La necessità di un quadro giuridico adeguato è impellente, considerando i rischi potenziali associati all’IA. Immaginiamo un’auto a guida autonoma che causa un incidente, un sistema di trading algoritmico che porta al collasso finanziario, o un software di diagnosi medica che commette un errore fatale. In questi scenari, chi dovrebbe essere ritenuto responsabile? E come possiamo garantire che le vittime ricevano un risarcimento equo?

Uno dei concetti chiave emersi nel dibattito sulla responsabilità dell’IA è quello della responsabilità oggettiva. Questo principio, già applicato in altri contesti, come la responsabilità per prodotti difettosi, prevede che il produttore o l’utente di un sistema di IA sia responsabile dei danni causati, indipendentemente dalla colpa. L’idea alla base è che chi trae vantaggio dall’IA deve farsi carico dei rischi inerenti. La responsabilità oggettiva potrebbe incentivare lo sviluppo di sistemi più sicuri e affidabili, offrendo al contempo una tutela immediata alle vittime di errori algoritmici. Tuttavia, sorgono anche quesiti impegnativi riguardo alla definizione di “difetto” in un sistema di intelligenza artificiale e alla determinazione della responsabilità quando più algoritmi interagiscono in maniera imprevedibile.

Un’altra strada percorribile è quella dei modelli assicurativi obbligatori, simili a quelli esistenti per le automobili o i professionisti sanitari. In questo scenario, i rischi derivanti dall’uso dell’IA sarebbero trasferiti a fondi assicurativi specifici, garantendo un risarcimento anche in assenza di un responsabile diretto. Questo approccio potrebbe bilanciare la necessità di proteggere i cittadini dai rischi dell’IA con la volontà di promuovere l’innovazione tecnologica, consentendo alle aziende di sperimentare e sviluppare nuove applicazioni senza il timore di essere sopraffatte da potenziali responsabilità.

Il legislatore ha un ruolo cruciale nel plasmare il futuro della responsabilità dell’IA. È necessario un approccio equilibrato, che tenga conto sia dei benefici che dei rischi associati a questa tecnologia. Le leggi devono essere chiare, aggiornate e adatte alla complessità dell’IA, garantendo al contempo la certezza del diritto e la protezione dei cittadini.

Casi reali: quando l’intelligenza artificiale sbaglia

La discussione teorica sulla responsabilità dell’IA si arricchisce e si fa più concreta quando analizziamo casi reali in cui l’intelligenza artificiale ha causato danni, evidenziando la necessità urgente di un quadro legale ben definito. Questi esempi dimostrano che i rischi associati all’IA non sono solo ipotetici, ma rappresentano una realtà con conseguenze tangibili per individui e organizzazioni.

Un caso emblematico è quello di Air Canada, condannata nel febbraio 2024 a risarcire un passeggero a cui il chatbot della compagnia aveva fornito informazioni errate riguardo alle tariffe per lutto. Jake Moffatt, il passeggero in questione, si era affidato alle indicazioni del chatbot per ottenere uno sconto a seguito della scomparsa della nonna, ma si è visto negare il rimborso una volta presentata la richiesta. Il tribunale ha stabilito che Air Canada non aveva adottato “una cura ragionevole per garantire che il suo chatbot fosse stato addestrato in maniera accurata“, sottolineando la responsabilità dell’azienda nella gestione dei sistemi di IA. Questo caso evidenzia come le aziende che utilizzano l’IA per interagire con i clienti debbano assicurarsi che tali sistemi siano affidabili e forniscano informazioni corrette, altrimenti potrebbero essere ritenute responsabili per i danni causati da informazioni errate.

Un altro esempio riguarda Sports Illustrated, che nel novembre 2023 è stata accusata di pubblicare articoli scritti da falsi autori generati dall’IA. La rivista online Futurism ha rivelato che Sports Illustrated stava pubblicando contenuti di “molti” autori fittizi, alcuni dei quali creati dall’intelligenza artificiale. Questo caso solleva interrogativi sull’etica del giornalismo e sulla trasparenza nell’uso dell’IA per la creazione di contenuti. Sebbene Sports Illustrated abbia negato le accuse, l’episodio ha scatenato un dibattito sull’autenticità e l’affidabilità delle informazioni nell’era dell’IA, mettendo in guardia contro il rischio di disinformazione e manipolazione.

Nel campo della selezione del personale, l’IA ha dimostrato di poter perpetuare pregiudizi e discriminazioni. Nel 2023, la società di tutoring iTutor Group ha accettato di versare 365.000 dollari per chiudere una vertenza avviata dalla US Equal Employment Opportunity Commission (EEOC). L’imputazione era di aver impiegato un programma di reclutamento basato sull’IA che escludeva automaticamente candidate donne di 55 anni o più e uomini di 60 anni o più. Questo caso evidenzia come gli algoritmi di IA, se addestrati su dati distorti, possano replicare e amplificare pregiudizi esistenti, portando a discriminazioni illegali nel processo di assunzione.

Anche nel settore sanitario, l’IA ha mostrato i suoi limiti. Durante la pandemia di COVID-19, numerosi algoritmi di IA sono stati sviluppati per aiutare gli ospedali a diagnosticare la malattia, ma molti di questi strumenti si sono rivelati inefficaci. Uno studio del Turing Institute del Regno Unito ha rilevato che gli strumenti predittivi hanno fatto poca o nessuna differenza, spesso a causa di errori nell’addestramento o nei test. Ad esempio, alcuni algoritmi sono stati addestrati su dati etichettati in modo errato o provenienti da fonti sconosciute, portando a diagnosi errate. Questi casi dimostrano che l’IA non è infallibile e che l’implementazione di sistemi di IA in settori critici come la sanità richiede una rigorosa validazione e un monitoraggio costante.

Un esempio eclatante di come un algoritmo fallace possa causare danni economici significativi è il caso di Zillow, il marketplace immobiliare online che nel novembre 2021 ha annunciato la cessazione delle attività di Zillow Offers e il taglio del 25% della sua forza lavoro a causa di un disastroso algoritmo per l’acquisto di case. L’algoritmo, utilizzato per prevedere i prezzi delle case, aveva un tasso di errore medio dell’1,9%, che poteva arrivare al 6,9% per le case fuori mercato. Questo ha portato Zillow ad acquistare case a prezzi superiori rispetto alle sue stime reali dei prezzi di vendita futuri, con una conseguente svalutazione dell’inventario di 304 milioni di dollari nel terzo trimestre del 2021. Questo caso evidenzia come un errore algoritmico possa avere conseguenze finanziarie devastanti per un’azienda, sottolineando l’importanza di una corretta validazione e manutenzione dei sistemi di IA.

Infine, è importante menzionare il caso di un algoritmo di previsione sanitaria utilizzato negli Stati Uniti, che nel 2019 è stato scoperto avere molte meno probabilità di segnalare i pazienti di colore. Lo studio, pubblicato su Science, ha rivelato che l’algoritmo utilizzava la spesa sanitaria come proxy per determinare il bisogno di assistenza sanitaria di un individuo, portando a una sottostima dei bisogni dei pazienti di colore. Questo caso sottolinea come gli algoritmi di IA possano perpetuare discriminazioni esistenti se non vengono progettati e monitorati con attenzione per garantire l’equità e la giustizia.

Questi casi reali dimostrano la necessità di una regolamentazione più stringente e di una maggiore consapevolezza dei rischi legali associati all’IA. È fondamentale che le aziende e i governi adottino misure per garantire che i sistemi di IA siano affidabili, trasparenti, equi e responsabili, al fine di proteggere i cittadini dai potenziali danni causati da questa tecnologia.

Nuovi paradigmi giuridici: verso un futuro responsabile

Di fronte alle sfide poste dall’intelligenza artificiale, il diritto è chiamato a evolvere, a creare nuovi paradigmi che consentano di affrontare le questioni di responsabilità in modo efficace e giusto. Il diritto civile, penale e amministrativo devono essere ripensati alla luce delle caratteristiche uniche dell’IA, tenendo conto della sua autonomia, opacità e capacità di apprendimento.

Una delle principali aree di intervento riguarda la definizione di responsabilità. Come abbiamo visto, il concetto tradizionale di colpa e dolo si rivela inadeguato quando il danno è causato da un algoritmo. È necessario individuare nuovi criteri per attribuire la responsabilità, tenendo conto del ruolo dei diversi attori coinvolti nello sviluppo, implementazione e utilizzo dell’IA.

Il programmatore, ad esempio, potrebbe essere ritenuto responsabile se ha progettato un algoritmo difettoso o ha omesso di adottare misure di sicurezza adeguate. Il produttore del software potrebbe essere responsabile se ha immesso sul mercato un prodotto non sicuro o non conforme agli standard di qualità. L’utente finale potrebbe essere responsabile se ha utilizzato l’IA in modo improprio o negligente. E, in futuro, potremmo persino dover considerare la possibilità di attribuire una certa forma di responsabilità all’IA stessa, riconoscendole una personalità giuridica limitata.

Un altro aspetto cruciale è la trasparenza degli algoritmi. Per poter valutare la responsabilità in caso di danni, è necessario comprendere come funziona l’IA, quali dati utilizza e come prende le decisioni. Questo richiede un maggiore sforzo per rendere gli algoritmi più comprensibili e interpretabili, ad esempio attraverso l’uso di tecniche di “explainable AI” (XAI). La trasparenza non è solo un requisito legale, ma anche un imperativo etico, che consente ai cittadini di comprendere e fidarsi dell’IA.

La questione della prova del nesso causale rappresenta un’altra sfida importante. Dimostrare che un danno è stato effettivamente causato da un algoritmo può essere difficile, soprattutto quando l’IA è complessa e le decisioni sono il risultato di interazioni intricate. È necessario sviluppare nuovi strumenti e metodologie per accertare il nesso causale, ad esempio attraverso l’uso di simulazioni, analisi forensi e perizie tecniche.

Infine, è fondamentale promuovere una cultura della responsabilità nell’ambito dell’IA. Questo significa sensibilizzare i programmatori, i produttori e gli utenti sui rischi e le implicazioni legali dell’IA, incoraggiandoli ad adottare pratiche responsabili e a rispettare gli standard etici. La formazione, l’educazione e la certificazione possono svolgere un ruolo importante nel promuovere una cultura della responsabilità, garantendo che l’IA sia sviluppata e utilizzata in modo sicuro, equo e trasparente.

Pur non disciplinando in modo diretto la responsabilità di tipo civile, il regolamento detta oneri di adempimento la cui infrazione può incidere sulla responsabilità che esula dal rapporto contrattuale, e sui principi cardine della responsabilità civile vigenti negli Stati membri.

Tra gli elementi cardine da tenere in considerazione spiccano l’Art. 1 e l’Art. 14. L’Art. 1 introduce il principio dell'”approccio basato sul rischio” nell’ambito del Regolamento. L’Art. 14 prevede il cosiddetto “stop button”, ovvero la facoltà per l’operatore umano di interrompere o disattivare il funzionamento del sistema di intelligenza artificiale in frangenti critici.

Il DDL 1146/2023, presentato al Senato italiano, introduce una proposta organica in materia di responsabilità da danno causato da sistemi di IA, recependo i principi della Proposta di Direttiva europea sulla responsabilità civile per l’IA (COM(2022) 496).

Guardando al futuro: bilanciare innovazione e tutela

Il futuro dell’intelligenza artificiale dipenderà dalla nostra capacità di bilanciare l’innovazione con la tutela dei diritti e degli interessi dei cittadini. Un quadro giuridico solido e flessibile è essenziale per promuovere uno sviluppo responsabile dell’IA, garantendo che questa tecnologia sia al servizio dell’umanità e non il contrario.

È necessario un approccio multidisciplinare, che coinvolga giuristi, esperti di tecnologia, etici e politici, per affrontare le sfide legali poste dall’IA. Il dialogo, la collaborazione e la condivisione di conoscenze sono fondamentali per trovare soluzioni innovative che consentano di sfruttare al meglio il potenziale dell’IA, minimizzando al contempo i rischi e le conseguenze negative.

La regolamentazione dell’IA non deve essere vista come un freno all’innovazione, ma come un’opportunità per creare un ecosistema più sicuro, equo e trasparente. Un quadro giuridico chiaro e prevedibile può incentivare gli investimenti, promuovere la fiducia dei consumatori e garantire che l’IA sia sviluppata e utilizzata in modo responsabile.

L’obiettivo finale è quello di creare un futuro in cui l’intelligenza artificiale possa portare benefici a tutta la società, senza lasciare indietro nessuno. Un futuro in cui gli algoritmi siano trasparenti, equi e responsabili, e in cui le vittime di errori algoritmici ricevano un risarcimento equo. Un futuro in cui l’IA sia al servizio dell’umanità, e non il contrario.

Oltre la superficie: riflessioni legali sull’ia

Dopo aver esplorato le intricate questioni di responsabilità legale legate all’intelligenza artificiale, è fondamentale riflettere sulle implicazioni più profonde di questa rivoluzione tecnologica per il diritto. A livello base, è importante comprendere il concetto di responsabilità civile, che obbliga chiunque causi un danno ingiusto a risarcirlo. Nel contesto dell’IA, questa nozione si complica, poiché il danno può derivare da un algoritmo autonomo, rendendo difficile individuare un soggetto umano responsabile.

Andando oltre, una nozione legale avanzata applicabile è quella della responsabilità del produttore, che impone a chi immette sul mercato un prodotto difettoso di rispondere per i danni causati. Questa figura giuridica potrebbe essere estesa ai produttori di sistemi di IA, responsabilizzandoli per i difetti di progettazione o di fabbricazione che possano causare danni. Tuttavia, la sfida rimane quella di definire cosa costituisce un “difetto” in un sistema di IA complesso e in continua evoluzione.

Infine, è importante riflettere personalmente su come l’IA sta cambiando il nostro rapporto con la tecnologia e con il diritto. Siamo pronti ad accettare che le decisioni che ci riguardano siano prese da algoritmi opachi? E quali tutele abbiamo a disposizione per proteggerci da eventuali errori o abusi? Queste sono domande che richiedono una riflessione costante e un impegno attivo da parte di tutti i cittadini, al fine di garantire che l’IA sia uno strumento al servizio dell’umanità, e non il contrario.