L'intelligenza artificiale ed i diritti umani

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INTRODUZIONE 
 Occorre dunque interrogarsi, in un’ottica non solo reattiva ma anche proattiva, 
su quale lex robotica possa efficacemente governare i nuovi fenomeni, e contemperare 
le meritevoli istanze di tutela dell’individuo con la pur centrale esigenza di non gravare 
il settore dell’high tech di eccessivi oneri che rischino di soffocare lo sviluppo 
tecnologico e scientifico.  
 Esempio paradigmatico della necessità di un tale bilanciamento può essere 
rinvenuto nel settore dell’ automotive, che costituisce forse uno dei più interessanti 
case study per l’analisi delle generali problematiche di mediazione giuridica poste 
dall’avvento dell’A.I., in relazione sia agli specifici aspetti regolatori, di natura 
prevalentemente tecnica (requisiti di omologazione, standard di sicurezza, gestione dei 
dati relativi al traffico, ecc.), sia alle norme in materia di responsabilità per danni da 
utilizzo, detenzione, proprietà, produzione e commercializzazione di veicoli autonomi. 
 In tale processo, lo sviluppo di indirizzi interpretativi e/o di nuove eventuali 
norme non potrà non tenere in considerazione il fatto che, nonostante l’eco mediatica 
di notizie di (invero rari) incidenti morali imputabili alla circolazione di auto self-
driving o driverless, la diffusione di veicoli autonomi potrà condurre ad una 
significativa diminuzione del numero dei sinistri.  
 Tale prospettiva pone, dunque, l’esigenza di evitare di imporre al settore 
standard e norme di responsabilità eccessivamente penalizzanti, che potrebbero 
ritardare o disincentivare l’avvento di nuove tecnologie il cui impatto sarà, a livello di 
macro-fenomeno, comunque benefico. Si pensi alle diffuse tesi di coloro che, 
richiamando l’abusato “dilemma del carrello”, invocano norme e standard che 
impongano all’auto driverless la capacità di valutare il numero di bambini a bordo del
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veicolo e su strada, onde determinare quali soggetti siano più sacrificabili in caso di 
manovre d’emergenza; laddove siffatte imposizioni (oltre ad essere di dubbia liceità) 
rischierebbero di causare significativi ritardi nella diffusione dei veicoli autonomi. 
 Generale problema, fra gli altri, attiene a quanto delegare a norme nuove e 
quanto considerare, invece, risolvibile in sede interpretativa, anche nell’ottica delle 
dimensioni ormai globali del problema, che dovrebbero imporre soluzioni il più 
possibile uniformi anche a livello trans-nazionale.  
 Le innovazioni normative potrebbero, in tal senso, riguardare le previsioni, 
anche regolamentari ed “amministrative”, concernenti gli standard tecnici di settore 
(criteri di omologazione, regolamentazioni operative, requisiti di 
commercializzazione, ecc.), idonee a recepire e modulare anche le istanze tecno-etiche 
reputate meritevoli, limitando, invece, quanto più possibile il ricorso ad innovazioni 
normative settoriali, ad esempio in materia di responsabilità.  
 Da un lato, dovremo, allora, riflettere forse sulla necessità di introdurre nuovi 
doveri di preventiva “omologazione” dei sistemi di A.I., prima che essi possano essere 
immessi in commercio ed impiegati; tanto, specialmente con riguardo ai settori 
reputati ad alto rischio (sanità, mobilità, ecc.) o comunque ad elevato impatto sui diritti 
dell’individuo. Si pensi, a titolo esemplificativo, ai prospettati impieghi dell’A.I. 
nell’attività anche provvedimentale della pubblica amministrazione e 
nell’amministrazione della giustizia. 
 Diversa, ma connessa problematica è quella relativa alla opportunità di 
congegnare nuove forme di tutela dei “diritti della macchina”, se e quando ad una 
qualche intelligenza non umana sarà accordato lo status di persona, o uno status 
comparabile, o quanto meno il riconoscimento di taluni diritti o tutele in quanto 
“pensante”.
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 Per quanto concerne il mondo del lavoro occorre dire che gli algoritmi, se non 
opportunamente progettati e monitorati, possono riflettere e amplificare i pregiudizi 
umani presenti nei dati con cui vengono addestrati. Questo fenomeno è noto come 
"bias algoritmico" e può portare a discriminazioni e disparità nel processo decisionale 
automatizzato. I pregiudizi possono essere presenti nei dati storici utilizzati per 
l'addestramento degli algoritmi, nei criteri di valutazione selezionati o nelle variabili 
considerate rilevanti per prendere decisioni. Inoltre, la mancanza di flessibilità degli 
algoritmi può comportare l'esclusione di candidati validi ma con profili diversi da 
quelli predefiniti. Questo rigido processo decisionale può limitare la diversità e 
l'inclusione nel processo di selezione del personale.   
 Quanto detto si collega alla teoria del nudging. Il concetto di nudging si basa 
sull'idea di influenzare le scelte delle persone in modo indiretto e non coercitivo, 
utilizzando strategie che le spingano verso comportamenti desiderati senza limitare la 
loro libertà di scelta. Questo approccio si inserisce nell'ambito dell'economia 
comportamentale e della scienza della decisione, che studiano come le persone 
prendono decisioni in contesti reali, considerando i fattori psicologici e sociali che 
influenzano tali scelte.  
 Il nudging sfrutta i pregiudizi cognitivi e i modelli di pensiero umani per 
progettare ambienti decisionali che facilitino scelte più vantaggiose per gli individui e 
per la società nel suo insieme. In pratica, si tratta di strumenti e interventi progettati 
per guidare le persone verso comportamenti che migliorino la loro salute, benessere 
finanziario o felicità, ad esempio attraverso la semplificazione delle opzioni, la messa 
in evidenza di scelte preferibili o la creazione di incentivi positivi. Per affrontare questi 
problemi, è fondamentale adottare approcci etici e trasparenti nella progettazione e 
nell'utilizzo degli algoritmi di selezione del personale. È importante considerare la
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diversità, l'equità e l'inclusione come principi guida nella creazione e 
nell'implementazione di tali strumenti. Inoltre, è consigliabile integrare diversi 
strumenti di valutazione e non basarsi esclusivamente su test psicoattitudinali per 
ottenere una visione più completa e accurata dei candidati. 
 In conclusione, mentre l'intelligenza artificiale offre molteplici vantaggi nel 
processo di selezione del personale, è essenziale prestare attenzione ai potenziali rischi 
legati ai pregiudizi algoritmici e alla mancanza di flessibilità per garantire un processo 
decisionale equo, inclusivo e non discriminatorio.
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CAPITOLO PRIMO 
L'evoluzione storica dell’intelligenza artificiale 
 
1.1. Le linee di sviluppo dell’intelligenza artificiale. 
La mancanza di una definizione chiara e universale di intelligenza rende 
difficile stabilire obiettivi e criteri per valutare i progressi nell’I.A. Inoltre, la 
complessità e la diversità delle prospettive sull'intelligenza umana complicano 
ulteriormente il quadro. 
L’intelligenza umana è un fenomeno estremamente complesso e 
multifattoriale, che coinvolge una vasta gamma di capacità cognitive, emotive e 
sociali. Questo rende difficile definire con precisione cosa significhi essere intelligenti. 
Allo stesso modo, replicare l’intelligenza umana in un sistema artificiale presenta sfide 
significative, poiché non esiste una formula definita per l’intelligenza
1
. 
Alcune definizioni di intelligenza artificiale si concentrano sull'imitazione 
delle capacità umane, mentre altre si basano su criteri più ampi, come l'abilità di 
apprendere, adattarsi e risolvere problemi in modo autonomo. Tuttavia, anche queste 
definizioni possono essere soggette a interpretazioni diverse e possono non catturare 
completamente la complessità dell’intelligenza umana. 
Questa mancanza di chiarezza concettuale può portare a discussioni e dibattiti 
prolungati nel campo dell’I.A., con diverse scuole di pensiero che avanzano teorie e 
approcci contrastanti. Tuttavia, è anche importante riconoscere che questa diversità di 
prospettive può essere fonte di innovazione e progresso, consentendo a ricercatori e 
sviluppatori di esplorare una vasta gamma di approcci nell'ambito dell’I.A. 
 
1
  G. Saraceni, Artificial intelligence and mental health, in Global network journal, Vo l . 5 
(2023) Issue 2, 370.
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Nel complesso, la ricerca sull'intelligenza artificiale beneficia di una riflessione 
critica e approfondita sulla natura dell'intelligenza umana e sulla sua relazione con le 
macchine. Questo processo può aiutare a guidare lo sviluppo di sistemi A.I. più 
sofisticati e adattabili, che possano integrarsi in modo efficace e etico nella società. 
L’intelligenza artificiale, da qualsiasi prospettiva la si voglia considerare (e vi sono 
sicuramente molte prospettive e angolazioni diverse per occuparsene) offre spunti 
scientifici, tecnologici, epistemologici e filosofici molto importanti, dunque, 
l’interesse diffuso è comprensibile e giustificato.  
Tuttavia, nell’entusiasmo generale, iniziano ad emergere anche varie voci di 
dissenso e per motivi diametralmente opposti. Da un lato vi sono obiezioni di vecchia 
data alla possibilità di realizzare effettivamente qualche cosa di artificiale che si possa 
definire intelligente
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, obiezioni che hanno alimentato per decenni il dibattito 
scientifico soprattutto nell’ambito delle scienze cognitive. Di segno opposto invece 
sono le preoccupazioni di coloro che credono che le macchine, grazie alla continua 
crescita della loro capacità di accumulare ed elaborare conoscenza, potranno 
raggiungere un punto di “singolarità tecnologica” oltre il quale l’intelligenza umana 
verrebbe superata da quella artificiale. Secondo una definizione condivisa da molti 
l’intelligenza artificiale si occupa di realizzare strumenti (software e hardware) che 
siano capaci di eseguire compiti normalmente associati all’intelligenza naturale. 
Questa almeno era la visione di coloro che coniarono il termine “artificial 
intelligence” in occasione del workshop che si tenne a Dartmouth nel 1956 e che viene 
considerato l’evento “ufficiale” della nascita della disciplina.  
Tuttavia, il sogno di costruire macchine che emulassero pensieri e 
comportamenti umani ha origini ben più lontane. Il sillogismo aristotelico, come noto, 
 
2
 A. Leon Gatys, S. Alexander Ecker, M. Bethge, A neural algorithm of artistic style, in jov, 
2016, Vo l . 1 6 n . 1 2 .
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fu il primo sistema di argomentazione logica che a partire da delle premesse 
permettesse di dedurre una conclusione, fornendo così un primo esempio di 
ragionamento formale (nel senso che la correttezza del ragionamento dipende dalla 
sua struttura, o forma, e non dal significato dei termini impiegati) e dunque un primo 
sistema di ragionamento meccanizzabile.  
Bisogna però aspettare fino al XIII secolo con Ramon Llull (1232-1316) per 
avere una prima formulazione esplicita dell’idea di calcolo meccanico. Llull con la sua 
Ars combinatoria (secondo la denominazione di Leibniz) non solo propose un 
linguaggio logico algebrico per rappresentare la conoscenza e generare nuove verità a 
partire da premesse note, ma fornì anche una implementazione, come diremmo oggi, 
del suo modello di calcolo.  
Llull realizzò infatti una macchina fisica costituita da dischi di carta concentrici 
che, ruotati opportunamente, permettevano di combinare in vario modo i concetti 
rappresentati in modo simbolico su di essi mediante lettere. Llull ha avuto una 
influenza molto importante su René Descartes (1596-1610) e Gottfried Wilhelm 
Leibniz (1646- 1716), due filosofi che hanno avuto un’enorme importanza nella storia 
del calcolo. Descartes, probabilmente sollecitato dagli automi meccanici visibili a 
Parigi e nelle altre città europee, si interessò al rapporto fra corpo e mente e nel 
Discorso sul metodo del 1637 analizzò la possibilità di distinguere un essere umano 
da un automa che si comportasse come tale
3
.  
Questo interesse per gli aspetti cognitivi collegabili agli automi rende 
Descartes in qualche modo l’antesignano dell’intelligenza artificiale.
4
 Quanto a 
Leibniz, dopo aver dimostrato con la sua calcolatrice7 che i lavori di calcolo possono 
 
3
 R. Descartes, Discorso sul metodo, a cura di De Lucia, Roma, 1999. 
4
 G. Bara, Scienza cognitiva. Un approccio evolutivo alla simulazione della mente, Torino, 
1982.
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essere utilmente fatti da una macchina invece che dagli esseri umani, si spinge ad 
immaginare un linguaggio simbolico universale, una “Characteristica universalis”, 
nel quale si possano esprimere tutti i concetti possibili, matematici, scientifici e anche 
metafisici. Un tale linguaggio fornirebbe lo strumento per la formalizzazione di un 
qualsiasi problema o controversia filosofica che un “Calculus raziocinator” 
permetterebbe poi di risolvere in modo meccanico mediante il famoso “calculemus”, 
esattamente come con il calcolo si può risolvere un problema matematico.  
Il “Calculus raziocinator” di Lebniz, dunque, con il suo tentativo di 
meccanizzare il ragionamento umano in generale, può sicuramente essere visto come 
un primo tentativo di realizzare una forma di macchina “intelligente”.
5
  
Il filo delle macchine intelligenti passa per vari altri personaggi importanti, da 
Blaise Pascal (1623-1662) a Charles Babbage (1792-1871) e Ada Augusta Byron 
(1815- 1851), per arrivare ad Alan Mathison Turing (1912-954), il celebre matematico 
inglese che oltre ad essere stato, con la macchina che porta il suo nome, uno dei padri 
fondatori della moderna teoria della computazione - e quindi dei computer per come 
noi li usiamo oggi - può a buon diritto essere considerato anche uno dei fondatori 
dell’intelligenza artificiale ante litteram. Turing, infatti, in vari scritti degli anni ’40 e 
’50 del secolo scorso, affronta il tema delle “macchine pensanti” e fornisce dei 
contributi assolutamente importanti e incredibilmente attuali.  
Procedendo in ordine cronologico, in questi anni densissimi di avvenimenti per 
quanto riguarda la storia dell’informatica e dell’intelligenza artificiale, nel 1947 
Turing tiene un seminario pubblico a Londra nel quale, per la prima volta, si parla di 
“computer intelligence”. E questo viene fatto nel senso, molto moderno, di una 
macchina che possa imparare dall’esperienza: «What we want is a machine that can 
 
5
 G. W. Leibniz, De scientia universali seu calculo philosophico, in Jerhardt (a cura di), Die 
Philosophischen Schriften von Gottfried Wilhelm Leibniz, Vo l. VII, Berlin, 1890.