“Nel futuro il sistema giudiziario funziona velocemente, hanno abolito gli avvocati!” è una battuta del film Ritorno al futuro parte II, ma potrebbe essere una profezia che in parte si sta già avverando.

I recenti sviluppi dell’intelligenza artificiale non lasciano tranquillo nemmeno un settore ad alto livello di expertise come quello delle professioni legali.

Ravn è una startup britannica che conta poco meno di cinquanta dipendenti e ricavi per circa tre milioni di dollari nell’anno appena trascorso. Per la prima volta nella sua storia il Serious Fraud Office, l’agenzia governativa inglese che si occupa di indagare i casi di frode e corruzione su scala nazionale, ha utilizzato il software basato sull’intelligenza artificiale progettato proprio da Ravn per risolvere il caso che ha condannato la prestigiosa casa automobilistica Rolls Royce a pagare una maxi multa da settecento milioni di sterline. Il programma ha aiutato il team di investigatori a processare trenta milioni di documenti, con un ritmo di circa seicentomila al giorno, impensabile per qualunque essere umano. Ma c’è di più: il programma è riuscito a classificare i documenti secondo un ordine di priorità, mettendo in evidenza i documenti di maggiore rilevanza per lo sviluppo delle indagini.

Quello di Ravn è certamente un caso all’avanguardia, ma non si può negare che per i professionisti del settore qualche nuvola nera all’orizzonte inizi a vedersi. Nessun Perry Mason al silicio nell’immediato futuro: l’ars oratoria degli avvocati almeno per il momento non è minacciata dai nuovi sistemi basati sull’intelligenza artificiale. Il lavoro che rischia di essere soppiantato dalla macchine è piuttosto quello relativo al data processing e al data collection che secondo McKinsey sono processi automatizzabili rispettivamente al 100% e al 73%.

Nessun Perry Mason al silicio nell’immediato, ma non si può negare che per i professionisti del settore qualche nuvola nera all’orizzonte inizi a vedersi

Una recente ricerca svolta da BDO Consulting rivela che già oggi il 40% degli studi legali interpellati si avvale di technology-assisted review (TAR), ovvero processi informativi di vario tipo utili a processare grandi quantità di informazione. Rapidità, precisione, ma soprattutto nessuna fatica e perciò grande risparmio di tempo: sono questi i punti di forza delle macchine che aiutano avvocati e professionisti del campo. Tradotto: per gli studi posti di lavoro risparmiati – o persi, se la si guarda dall’altra sponda del fiume. Jay Leib, fondatore di NexLP, ha recentemente dichiarato che il 70% del costo della fase di ricerca di un caso è legato alle risorse impiegate. L’utilizzo di software specializzati, afferma, potrebbe abbattere questa spesa addirittura al 2%.

Ma come spesso accade non tutto il male viene per nuocere. Uno studio sul futuro delle professioni legali pubblicato l’anno scorso da Deloitte apre importanti spiragli sulle opportunità che si verranno a creare con l’avvento delle nuove tecnologie. “Fino ad oggi l’automazione” – si legge nel rapporto – “ha avuto un ruolo polarizzante nel settore legale. Impieghi meno qualificati, come ad esempio quello dell’assistente, si stanno perdendo mentre nuovi ruoli altamente qualificati stanno prendendo piede nello sviluppo e gestione delle nuove tecnologie”. “L’uso di grandi quantità di dati e della tecnologia nel settore legale è in forte crescita” – continua Deloitte – “e c’è spazio per nuove e più importanti applicazioni nel prossimo futuro”.

 

L’intelligenza artificiale fa capolino anche sul versante correlato, quello della prevenzione del crimine. Per venire incontro ad esigenze di natura economica e logistica l’analisi predittiva dei delitti non solo è diventata realtà, ma risulta ormai largamente sfruttata, specialmente negli Stati Uniti.

Hunchlab è un software di predictive policing realizzato da Azavea, un’azienda con sede in Pennsylvania specializzata nella realizzazione di software geospaziale. Grazie ad avanzati modelli statistici dichiara di essere in grado di prevedere dove e quando si potrà verificare un crimine. In base a queste capacità viene in soccorso delle forze dell’ordine, suggerendo dove concentrare le azioni di presidio. La chiave è quella di ricercare dei pattern che permettano l’identificazione di zone maggiormente a rischio. Indispensabile da questo punto di vista è il ricorso ai big data: decine di fattori, anche non direttamente collegati all’attività criminale, vengono messi in correlazione tra di loro per cercare una traccia comune. Il risultato sono mappe con zone “calde” e indicazioni per gli agenti, che vengono indirizzati verso le aree considerate a rischio più elevato.

 

L’utilizzo di queste tecnologie non manca di far discutere: una celebre indagine di ProPublica, la piattaforma giornalistica d’inchiesta insignita di numerosi premi tra cui diverse edizioni del Pulitzer, ha dimostrato che alcuni sistemi di calcolo utilizzati per predire il livello di rischio di commettere un crimine sono viziati da un pregiudizio razziale, in quanto attribuiscono punteggi di rischio più elevati nei soggetti non bianchi, anche se incensurati.

Un esempio di come la giustizia sia un valore prettamente umano, difficilmente riconducibile a categorie ben definite e arduamente gestibile da soggetti (o sistemi) non in grado di considerare una innumerevole gamma di fattori. Da questo punto di vista è troppo presto per comprendere se il settore delle professioni legali e della prevenzione del crimine sarà terreno di conquista per le macchine.