I sistemi di intelligenza artificiale applicati alla giustizia possono trovare correttamente i precedenti e, proprio per questo, rafforzare gli orientamenti dominanti. Questa dinamica, definita “conformismo algoritmico”, rischia di trasformare la frequenza statistica dei casi citati in un apparente inevitabilità giuridica.

Il contesto europeo e le prime evidenze

Il secondo rapporto della Commissione europea per l’efficienza della giustizia (CEPEJ) censisce 176 strumenti di cyber‑justice e AI, prevalentemente europei, di cui 51 aggiunti nel solo 2025. Tra questi, 33 sono classificati come strumenti di supporto alla decisione, con possibili sovrapposizioni tra categorie. Nonostante la proliferazione, il rapporto rileva ancora l’assenza di evidenze concrete che l’AI renda la giustizia più equa o le decisioni più accurate.

Il dibattito pubblico si è concentrato su errori evidenti: sentenze inesistenti, citazioni inventate, discriminazioni nei dati o raccomandazioni incomprensibili. Tuttavia, il rischio più insidioso si manifesta quando il sistema funziona “come previsto”, ossia trovando i precedenti più ricorrenti e riproponendo gli orientamenti consolidati, relegando a margine le interpretazioni alternative.

Il ruolo del precedente nella previsibilità giuridica

Il precedente svolge una funzione essenziale. Contribuisce alla prevedibilità delle decisioni, limita l’arbitrio e consente ai cittadini di orientare i propri comportamenti sulla base di ciò che i tribunali hanno stabilito in casi analoghi. Anche nei sistemi di civil law, dove lo stare decisis non è vincolante, la giurisprudenza esercita una crescente forza argomentativa.

La certezza del diritto, però, non può coincidere con la mera ripetizione automatica del passato. Strumenti come il distinguishing, che permette al giudice di rilevare differenze significative rispetto a un caso precedente, e l’overruling, che consente di abbandonare un orientamento non più adeguato, sono fondamentali per garantire l’adattabilità del diritto a nuovi fenomeni sociali, scientifici e tecnologici.

Il caso della Corte europea dei diritti dell’uomo

La Corte europea dei diritti dell’uomo (CEDU) tende a garantire coerenza con i propri orientamenti, ma interpreta la Convenzione europea come uno strumento vivente, il cui significato evolve insieme alla società. In questo processo assumono rilievo le opinioni dissenzienti e concorrenti.

Le opinioni dissenzienti sono quelle in cui uno o più giudici non condividono, in tutto o in parte, la decisione della maggioranza; le opinioni concorrenti concordano con l’esito ma non con il percorso argomentativo seguito. Sebbene non vincolanti, queste opinioni conservano le ragioni del disaccordo e rendono visibili possibilità interpretative che la decisione maggioritaria ha escluso.

Il pericolo del bias conservatore nelle AI giuridiche

I sistemi di ricerca giuridica basati sull’AI operano su grandi raccolte di sentenze, individuando regolarità, somiglianze linguistiche, disposizioni citate e relazioni tra documenti. Questo è il loro punto di forza, ma è anche la radice del rischio conservatore.

Un modello addestrato sul passato è naturalmente portato a privilegiare ciò che nel passato si è ripetuto. Se un orientamento è dominante, sarà più presente nei dati, più facilmente riconoscibile e più frequentemente proposto. Le decisioni che lo richiamano diventeranno ancora più visibili, saranno lette e citate più spesso e potranno acquistare ulteriore peso nei dati futuri.

Non è necessario che l’algoritmo prenda direttamente una decisione. Anche l’ordinamento dei risultati di una ricerca esercita una forma di governo dell’attenzione giuridica: stabilisce quali precedenti verranno esaminati per primi e quali rischieranno di non essere mai letti.

ContraLEX: una risposta interdisciplinare

Un recente studio interdisciplinare di G. De Martino, P. Marra, A. D’Aversa, L. Pulito, A. Pellicani, G. Pio e M. Ceci, afferenti all’Università degli Studi di Bari Aldo Moro, pubblicato su Computer Law & Security Review, propone ContraLEX, una metodologia di contrastive learning multi‑prospettiva per l’analisi e la ricerca dei precedenti giudiziari.

ContraLEX non è un giudice automatico né un sistema generativo. Il suo obiettivo è costruire una rappresentazione numerica delle sentenze che non appiattisca tutte le informazioni in un unico testo.

Tre prospettive per una rappresentazione più ricca

    • Contenuto della decisione maggioritaria: la posizione dominante del caso.
    • Citazioni giuridiche: i riferimenti normativi e i precedenti citati.
    • Opinioni dissenzienti: il polo negativo nel processo di apprendimento, che non indica correttezza ma arricchisce la rappresentazione.

Il testo della sentenza e i precedenti citati ne determinano l’inquadramento rispetto a questioni e orientamenti giurisprudenziali; l’opinione dissenziente contribuisce a precisarne ulteriormente i caratteri, evidenziando le interpretazioni dalle quali la maggioranza prende le distanze.

Risultati sperimentali

ContraLEX è stato sperimentato su 1 930 decisioni della CEDU contenenti opinioni dissenzienti e confrontato con Law2Vec, un modello preaddestrato per la rappresentazione di documenti giuridici.

Nel test quantitativo, al crescere del rumore nei dati, ContraLEX ha mostrato vantaggi significativi rispetto a Law2Vec, ottenendo prestazioni fino a sette volte superiori nel ritrovamento dei precedenti rilevanti.

Questi risultati indicano che includere il dissenso come componente autonoma consente di scoprire collegamenti tra casi apparentemente distanti, ma accomunati dalla stessa tensione giuridica.

Implicazioni pratiche e prospettive future

Integrare le opinioni dissenzienti nei sistemi di ricerca può mitigare il conformismo algoritmico, ampliando lo spazio argomentativo disponibile per giudici e avvocati. Tuttavia, l’efficacia dipende da un uso consapevole da parte degli operatori del diritto.

Il controllo umano rimane indispensabile, ma non basta a garantire la diversità interpretativa se interviene solo dopo che l’AI ha già ristretto l’orizzonte ai precedenti maggioritari. È necessario un approccio “human‑in‑the‑loop” che includa:

    • Verifica preventiva della copertura delle opinioni dissenzienti nei risultati di ricerca.
    • Formazione specifica dei professionisti su come riconoscere e valorizzare i dissensi giuridici.
    • Politiche di sviluppo di AI che incorporino esplicitamente criteri di diversità interpretativa.

Conclusioni

Il rischio del conformismo algoritmico è reale e poco visibile, ma può avere effetti a lungo termine sulla evoluzione della giurisprudenza. Progetti come ContraLEX dimostrano che è possibile costruire sistemi di AI che non solo trovano il precedente corretto, ma rendono anche visibili le alternative interpretative, favorendo una giustizia più argomentativa e meno predittiva.

Solo con un impegno congiunto di ricercatori, legislatori e operatori del diritto sarà possibile trasformare l’AI da semplice strumento di ricerca in un vero motore di innovazione giuridica, capace di sostenere la certezza del diritto senza sacrificare la sua capacità di evolversi.