Negli ultimi anni il Regno Unito è diventato uno dei principali laboratori europei per l’impiego dell’intelligenza artificiale nelle attività di polizia. Sistemi di predictive policing, strumenti di analisi predittiva e tecnologie di sorveglianza algoritmica sono stati progressivamente introdotti con l’obiettivo dichiarato di rendere più efficiente la prevenzione del crimine.
Tuttavia, come evidenziato da una recente inchiesta, l’uso di questi strumenti solleva interrogativi profondi sul piano giuridico, democratico e dei diritti fondamentali.
L’AI applicata alla sicurezza pubblica promette di “anticipare” il reato; ma quando la previsione diventa criterio decisionale, il rischio è quello di trasformare la tecnologia da strumento di supporto a fattore di discriminazione sistemica.
Cos’è il predictive policing e come funziona
Con l’espressione predictive policing si fa riferimento a sistemi algoritmici che analizzano grandi quantità di dati storici, arresti, denunce, segnalazioni, mappe criminali, informazioni socio-territoriali, per individuare:
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aree considerate “ad alto rischio”;
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fasce orarie più esposte a determinati reati;
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profili di soggetti ritenuti statisticamente più inclini a comportamenti criminali.
L’output dell’algoritmo non è una sentenza, ma un suggerimento operativo: dove pattugliare di più, su quali quartieri concentrare i controlli, quali situazioni monitorare con maggiore attenzione.
È proprio in questa fase che emerge il nodo giuridico: una previsione statistica può legittimare un’intensificazione della sorveglianza su specifici territori o gruppi sociali?
Il punto critico: i dati non sono neutrali
L’inchiesta, riprendendo le analisi di Amnesty International e di altre organizzazioni per i diritti civili, mette in luce un problema strutturale: gli algoritmi apprendono da dati storici già distorti.
Se in passato alcune aree urbane sono state oggetto di maggiori controlli di polizia, è inevitabile che presentino un numero più elevato di arresti o segnalazioni. L’algoritmo interpreta questi dati come indici di rischio, rafforzando un circolo vizioso:
più controlli → più arresti → maggiore rischio stimato → ancora più controlli.
In questo meccanismo, quartieri economicamente svantaggiati e comunità etniche minoritarie risultano sovra-rappresentati, non perché più inclini al crimine, ma perché più esposti a pratiche di sorveglianza storicamente intense.
Dalla prevenzione alla sorveglianza preventiva
Il passaggio più delicato riguarda la trasformazione della logica di intervento pubblico.
Il predictive policing tende a spostare l’asse:
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dal diritto penale del fatto
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a un diritto penale del rischio.
Non si interviene più a fronte di un comportamento illecito, ma sulla base di una probabilità calcolata. Questo solleva seri dubbi di compatibilità con principi cardine dello Stato di diritto, tra cui:
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la presunzione di innocenza;
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il principio di offensività;
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il divieto di trattamenti discriminatori;
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il principio di proporzionalità dell’azione amministrativa.
Quando la sorveglianza diventa preventiva e selettiva, il confine tra sicurezza e controllo sociale si assottiglia pericolosamente.
Opacità algoritmica e responsabilità pubblica
Un ulteriore profilo critico riguarda la trasparenza. Molti sistemi utilizzati dalle forze di polizia sono sviluppati da soggetti privati e protetti da segreto industriale.
Ciò comporta che:
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il funzionamento dell’algoritmo non sia conoscibile;
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i criteri decisionali non siano verificabili;
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i cittadini non possano contestare efficacemente le decisioni che li riguardano.
In uno Stato democratico, l’uso di strumenti tecnologici da parte dell’autorità pubblica dovrebbe essere accompagnato da obblighi stringenti di accountability. L’opacità algoritmica, al contrario, rischia di produrre decisioni “automatiche” senza un chiaro responsabile giuridico.
Il confronto con il diritto europeo
Sebbene il Regno Unito non sia più parte dell’Unione europea, il caso britannico assume un valore paradigmatico se letto alla luce del quadro normativo UE.
Il GDPR pone limiti rigorosi alle decisioni basate su trattamenti automatizzati, soprattutto quando incidono sui diritti e le libertà delle persone. L’AI Act, inoltre, qualifica come ad alto rischio i sistemi di intelligenza artificiale impiegati dalle forze dell’ordine e guarda con particolare sospetto alle tecnologie di previsione del comportamento individuale.
L’esperienza britannica mostra concretamente ciò che il legislatore europeo intende evitare: una delega eccessiva alla tecnologia in ambiti in cui sono in gioco libertà fondamentali.
Sicurezza ed efficienza: una promessa ambigua
I sostenitori del predictive policing insistono sull’efficienza: meno risorse sprecate, interventi più mirati, prevenzione più efficace. Tuttavia, l’efficienza non può essere l’unico parametro di valutazione.
Quando la tecnologia incide su diritti fondamentali, la domanda non è soltanto “funziona?”, ma “è legittima?”, “è equa?”, “è controllabile?”.
Il rischio, altrimenti, è che l’algoritmo diventi un moltiplicatore di disuguaglianze anziché uno strumento di giustizia.
Una questione democratica, non solo tecnologica
Il dibattito sul predictive policing non riguarda solo l’uso dell’intelligenza artificiale, ma il modello di società che si intende costruire.
Affidare alla previsione algoritmica il compito di orientare la sorveglianza significa accettare che il passato determini il futuro, cristallizzando stereotipi e disuguaglianze sotto una veste tecnologica apparentemente neutrale.
Il caso del Regno Unito dimostra che l’innovazione, se non accompagnata da solide garanzie giuridiche, può diventare un fattore di erosione della fiducia nelle istituzioni. Ed è proprio su questo terreno che il diritto è chiamato a riaffermare il proprio ruolo: non come freno alla tecnologia, ma come sua condizione di legittimità.
A cura degli studenti sotto la facoltà di Giurisprudenza e Ingegneria Informatica
