Target: CTU – Periti – Consulenti tecnici
Modalità: lezione parlata
Obiettivo: acquisire metodo e strumenti per valutare sistemi di AI in contesto giudiziario, con attenzione a limiti e responsabilità
⏱️ ORA 1 – FONDAMENTI E RUOLO DEL CONSULENTE AI
Apertura
L’AI non decide colpevoli e non interpreta la legge: fornisce dati e output algoritmici.
Il compito del consulente è valutare il sistema, non sostituirsi al giudice.”
- Cos’è l’Intelligenza Artificiale
- Tipologie di AI rilevanti per la consulenza
- Ruolo del CTU / perito
- Differenza tra consulenza tecnica e giudizio
- Responsabilità professionale
Cos’è l’AI
“Un insieme di algoritmi capaci di apprendere da dati, riconoscere schemi e fare previsioni o classificazioni.”
Tipologie di AI
- Machine Learning supervisionato / non supervisionato
- Deep Learning
- Sistemi basati su regole
- NLP (Natural Language Processing)
- Computer vision e riconoscimento immagini
Ruolo del CTU / perito
- Valutazione della correttezza del modello
- Controllo dei dati di input e output
- Interpretazione dei risultati in termini probabilistici
- Documentazione e difendibilità del lavoro
Responsabilità
“Una perizia su AI richiede trasparenza metodologica: il perito deve poter spiegare ogni passo, dai dati all’output.”
⏱️ ORA 2 – METODOLOGIA DI ANALISI DI SISTEMI AI
- Raccolta e verifica dei dati
- Comprensione del modello
- Metriche di performance e accuratezza
- Bias e limitazioni dei dati
- Errori comuni e casi critici
Raccolta e verifica dati
“Il modello è affidabile solo quanto i dati su cui è stato addestrato.”
- Qualità dei dati
- Completezza e rappresentatività
- Provenienza e legalità
Comprensione del modello
- Architettura del modello
- Funzionamento interno
- Algoritmi utilizzati
- Parametri principali
“Non basta guardare l’output: bisogna capire il funzionamento.”
Metriche di performance
- Accuracy, precision, recall, F1-score
- ROC e AUC
- Overfitting / underfitting
“La performance non è solo percentuale: bisogna valutare contesto e limitazioni.”
Bias e limiti
- Dati sbilanciati
- Pregiudizi impliciti
- Influenza del campione
- Limiti della generalizzazione
Errori comuni
- Interpretare un risultato come certezza
- Confondere correlazione con causa
- Trascurare aggiornamenti e drift del modello
⏱️ ORA 3 – PERIZIA, AUDIENCE E CONTROESAME
- Redazione della perizia AI
- Trasparenza metodologica
- Comunicazione in aula
- Gestione delle domande del giudice
- Limiti dichiarati e spiegazione dell’incertezza
Redazione della perizia – Trasparenza e metodologia
“Ogni perizia deve indicare chiaramente: dati, modello, metodologia, metriche, risultati e limiti.”
- Materiali analizzati
- Tipo di AI e parametri
- Output osservati
- Limiti del sistema
Comunicazione in aula
- Linguaggio semplice e chiaro
- Distinguere dati, inferenze e probabilità
- Non attribuire certezze oltre i limiti
Gestione dei quesiti posti dal Giudice e limiti dichiarati
“Il giudice o gli avvocati chiederanno: ‘È sicuro?’
La risposta corretta: ‘Sono sicuro del metodo e dei risultati ottenuti, entro i limiti dichiarati.’”
Chiusura
“Il consulente AI non decide la verità processuale,
ma garantisce che ogni valutazione tecnica sia rigorosa, trasparente e difendibile.”