L’IA sa ragionare sul diritto, ma non sa dove trovare i testi

L’IA sa ragionare sul diritto, ma non sa dove trovare i testi
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Gli assistenti di IA generativa sanno ragionare sul diritto, ma faticano a recuperare i testi su cui basarsi. Notai, avvocati e giuristi utilizzano già ChatGPT, Claude o Mistral, mentre il dibattito su «la migliore IA giuridica» passa, secondo l’articolo, a lato del vero problema. La domanda non è più «quale IA?», ma «a quali testi ha accesso?».

In uno studio legale, l’IA generativa è già installata, spesso senza passare da una gara d’appalto né dalla direzione dei sistemi informativi. Un collaboratore la usa per riformulare una lettera, un socio per preparare una nota, un notaio per verificare un ragionamento la sera. Gli usi hanno preso il sopravvento sulle regole interne, e i professionisti hanno riconosciuto uno strumento che fa loro risparmiare tempo.

Lo stesso scenario si ripete però ovunque. La risposta è fluida, strutturata e convincente. Poi arriva la domanda decisiva: su quale testo si basa, quale versione dell’articolo, quale decisione? La risposta diventa allora vaga, il riferimento approssimativo, e il professionista rifà la ricerca da solo. Il risparmio di tempo svanisce nel momento in cui entra in gioco la sua responsabilità.

Si giudica l’IA sulla sua penna, non sulle sue fonti

Il dibattito pubblico verte quasi sempre sulla qualità del modello: quale ragiona meglio, quale sbaglia di meno. Sul ragionamento, i grandi modelli generalisti sono già notevoli. Sanno articolare un ragionamento, confrontare due posizioni e individuare una contraddizione in un argomentazione.

Il problema sta altrove. Un modello ragiona a partire da ciò che ha imparato durante il suo addestramento, e talvolta da una ricerca sul web. Non ha un accesso strutturato ai testi in vigore in una data specifica. Non sa che un articolo è stato modificato, che una risposta ministeriale è stata ritirata o che una sezione della Corte di Cassazione ha modificato la sua posizione. Per un uso generale, questo dettaglio è secondario. Per un professionista che firma, è inaccettabile.

Il diritto non è una pila di documenti

Per colmare questa lacuna, la tentazione è di fornire documenti all’IA: un codice in formato PDF, alcune sentenze, modelli di atti. Le risposte guadagnano in pertinenza, ma l’essenziale rimane mancato. Un testo giuridico non vive da solo. Cita altri testi, viene modificato, abrogato, interpretato, integrato da un decreto, chiarito da una decisione, talvolta contraddetto da un’altra. La sua portata dipende dalla sua data e dal suo posto nella gerarchia delle norme.

Un giurista esperto ragiona quindi su questa rete di collegamenti. Sa andare a cercare la versione applicabile alla data dei fatti, le decisioni che vi fanno riferimento e il testo regolamentare che lo precisa. Ciò che bisogna fornire all’IA, secondo l’articolo, non sono più documenti, ma percorsi tra i testi.

Separare il ragionamento dalla memoria

La via proposta consiste nel dissociare due funzioni. Da un lato, il motore di ragionamento, cioè l’IA che il professionista utilizza già. Dall’altro, uno strato di ricerca giuridica che indicizza i corpora, conserva traccia delle versioni, collega i testi tra loro e restituisce all’IA le fonti utili, con riferimenti verificabili.

Questo approccio si basa sui connettori che gli assistenti generalisti accettano ormai, tramite protocolli aperti come MCP, che permettono di collegare un assistente a fonti di dati esterne. Secondo l’articolo, anche le versioni gratuite di ChatGPT e Claude ne accettano uno. L’IA cerca allora nei testi invece di attingere solo dalla sua memoria di addestramento, cita ciò che trova, e il giurista può verificare con un clic.

La separazione presenta anche un vantaggio per la riservatezza. Lo strato di ricerca non ha bisogno di conoscere il nome dei clienti per trovare un testo, e può garantire che nessun nome appaia nelle sue ricerche, una promessa che un’IA giuridica all-in-one difficilmente può mantenere.

Per due anni, gli studi legali si sono chiesti quale IA scegliere. Questa domanda perde peso man mano che i modelli si avvicinano. La domanda che farà la differenza è più prosaica: a quali testi ha accesso l’IA, e può indicare da dove proviene la sua risposta?

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