Dalle Reti Neurali alla Negligenza: Chi è Responsabile Quando l’AI Fallisce?

Questo articolo discute le questioni legali relative ai danni causati dall’intelligenza artificiale e dove potrebbe risiedere la responsabilità se un sistema di reti neurali non funziona correttamente nel mondo reale.

L’intelligenza artificiale (AI) è uscita dai laboratori di ricerca e si è fatta strada nei tribunali, nelle cliniche, nelle auto e nelle borse valori, con le reti neurali che diagnosticano malattie, approvano prestiti e svolgono sempre più compiti che un tempo erano considerati di esclusiva competenza umana. Tuttavia, quando tali sistemi falliscono nel mondo reale, lo fanno con conseguenze gravi e talvolta fatali.

Come avvocato per lesioni personali in Ontario, Canada, e come candidato al dottorato in amministrazione aziendale che studia l’intersezione tra business, legge e tecnologia, mi viene sempre più spesso posta una semplice domanda: Se si verifica un danno da AI, chi è da biasimare?

La risposta è in realtà più complessa. L’AI solleva sfide alle dottrine di negligenza, causalità e prevedibilità, e solleva questioni fondamentali su come la legge dovrebbe rispondere alle decisioni delle macchine.

Il Ruolo in Espansione dell’AI nella Presa di Decisioni ad Alto Rischio

L’AI non è più limitata all’automazione di compiti a bassa qualificazione o alle piattaforme di apprendimento automatico. Ora prende decisioni su sanità, finanza, occupazione, trasporto, polizia e analisi legali.

I modelli di AI attuali sono solitamente costituiti da reti neurali profonde che, sebbene possano rilevare modelli complessi all’interno di grandi set di dati, rimangono sostanzialmente opache ai loro sviluppatori. Gli accademici hanno osservato che i sistemi di AI introducono imprevedibilità e autonomia nella legge, un tempo governata rigidamente da prevedibilità e intenzione. Ciò crea un conflitto tra innovazione e responsabilità.

Mentre i sistemi giuridici trattano i danni causati come attribuibili a esseri umani, l’AI distribuisce la responsabilità agli ingegneri del set di dati, che li creano, ai deployer e agli utenti finali. La responsabilità diventa diffusa.

La Lacuna di Responsabilità: Quando il Danno Non Può Essere Facilmente Attribuito

Gli studiosi di diritto fanno sempre più riferimento a una “lacuna di responsabilità” emergente nella governance dell’AI. La legge tradizionale dei torti dipende dall’identificazione di:

1. Un dovere di cura
2. Una violazione di quel dovere
3. Causalità
4. Danni

L’AI complica ogni elemento. Ad esempio, gli sviluppatori potrebbero non sapere come si comporterà un modello dopo il suo deploy, e le organizzazioni potrebbero utilizzare sistemi di apprendimento automatico di terze parti. Dal punto di vista dell’utente finale, il meccanismo per determinare gli output è opaco.

Uno studio accademico ha notato come dimostrare la colpa sia più difficile se i sistemi di AI agiscono in modo semi-autonomo o si adattano autonomamente attraverso processi come l’apprendimento automatico. Questa frammentazione sfida le dottrine che si basano sull’azione umana.

Nel processo di lesioni personali, i tribunali esaminano tradizionalmente se un convenuto abbia agito in modo ragionevole nelle circostanze. Ma come dovrebbero valutare la ragionevolezza quando la presa di decisioni è parzialmente delegata a modelli probabilistici?

Reti Neurali e il Problema della Spiegabilità

I sistemi di apprendimento profondo spesso operano come “scatole nere”. I loro processi decisionali interni non sono facilmente interpretabili, nemmeno dagli esperti. Questa mancanza di spiegabilità ha gravi implicazioni legali.

Se un sistema di AI medico sbaglia a diagnosticare il cancro, chi sarebbe in colpa? Potrebbe essere:

• Il modo in cui il modello è stato addestrato
• Se i dati di addestramento contenevano pregiudizi
• Se i processi di convalida sono stati adeguati
• Se i clinici si sono affidati eccessivamente all’output automatizzato

La letteratura giuridica raccomanda una distinzione tra responsabilità causale, responsabilità di ruolo e responsabilità di colpa per attribuire la responsabilità per i danni causati dall’AI.

Tuttavia, nella pratica, la responsabilità potrebbe estendersi a una catena di attori:

• Fornitori di dati
• Sviluppatori di software
• Addestratori di modelli
• Deployer
• Organizzazioni che utilizzano gli output dell’AI
• Professionisti che si affidano alle raccomandazioni dell’AI

L’AI non elimina la responsabilità, ma la ridistribuisce.

Lezioni dai Veicoli Autonomi: Uno Studio di Caso sulla Responsabilità dell’AI

La litigazione sui veicoli autonomi fornisce uno sguardo precoce su come i tribunali potrebbero affrontare il danno causato dall’AI. I tribunali hanno applicato i principi consuetudinari di negligenza e responsabilità del prodotto alle nuove tecnologie che causano lesioni. In casi recenti, le giurie hanno iniziato ad assegnare la responsabilità tra i conducenti umani e le società tecnologiche che hanno creato i sistemi di guida automatizzati.

I commentatori giuridici hanno suggerito che le dottrine di responsabilità del prodotto esistenti, come il difetto di progettazione, il difetto di fabbricazione e la mancanza di avvertimento, sono rilevanti per i sistemi abilitati dall’AI.

Tuttavia, i veicoli autonomi espongono i limiti degli attuali quadri giuridici. La responsabilità dovrebbe essere attribuita al:
Il costruttore del veicolo? Lo sviluppatore del software? L’operatore umano? O ai dati utilizzati per addestrare l’algoritmo?

Alcuni studiosi hanno suggerito che analogare i principi di responsabilità del prodotto possa effettivamente delineare la responsabilità tra gli attori a monte e a valle.

Dal punto di vista del querelante, i casi mostrano che i tribunali possono ancora applicare i principi consuetudinari alle nuove tecnologie, ma solo con prove tecniche ed esperte avanzate.

Responsabilità Oggettiva e Negligenza: Teorie Giuridiche in Concorrenza

Un dibattito centrale è se i quadri di negligenza consuetudinari possano essere applicati ai sistemi di AI. Alcuni studiosi sostengono la responsabilità oggettiva, argomentando che le parti lesionate non dovrebbero sopportare l’onere di dimostrare la colpa in ambienti tecnologici complessi.

La responsabilità oggettiva potrebbe essere particolarmente utile laddove il danno è prevedibile ma inevitabile, dove un sistema di AI è distribuito su larga scala e dove i rischi sono socialmente distribuiti. O quando la causalità tecnica non è facile da dimostrare.

Viene anche sostenuto che la legge sulla negligenza può adattarsi ai cambiamenti tecnologici. La ricerca giuridica comparativa ha sostenuto la costruzione su dottrine esistenti, con i loro effetti stabilizzanti intrinseci e l’adattamento incrementale a nuovi danni.

La responsabilità oggettiva e la negligenza illustrano le preferenze di politica relative all’innovazione, alla giustizia e a come il rischio e i costi dovrebbero essere allocati.

Gli innovatori dovrebbero essere responsabili del rischio tecnologico? O la società nel suo complesso dovrebbe condividere i costi del progresso?

La Prospettiva Aziendale: Allocazione del Rischio e Assicurazione

Dal punto di vista aziendale, la responsabilità dell’AI non è solo una questione giuridica, ma anche una questione di gestione del rischio. Le organizzazioni che distribuiscono i sistemi di AI hanno iniziato a concentrarsi sulle questioni di allocazione del rischio contrattuale: 2. assicurazione di responsabilità professionale, 3. copertura di sicurezza informatica e 4. indennizzo, nonché quadri di conformità normativa.

I mercati assicurativi potrebbero svolgere un ruolo importante nell’istituzione della responsabilità per l’AI. Alcune ricerche suggeriscono che alcuni danni dell’AI potrebbero essere affrontati meglio attraverso schemi di compensazione ibridi che combinano assicurazione e diritto dei torti.

Le aziende che incorporano l’AI nella presa di decisioni operativa dovrebbero tenere conto del rischio di azioni legali nella loro trasformazione digitale. Il mancato adempimento potrebbe esporre tali organizzazioni a danni alla reputazione, sanzioni normative e responsabilità civile.

Responsabilità Etica vs Responsabilità Giuridica

In molti casi, la responsabilità giuridica non è equivalente alla responsabilità etica. I dibattiti sulla governance dell’AI includono i seguenti principi:

• Equità
• Trasparenza
• Responsabilità
• Spiegabilità

Gli obblighi giuridici, tuttavia, non seguono automaticamente dalle considerazioni etiche.

Un lavoro recente propone quadri concettuali per assegnare la responsabilità negli ecosistemi dell’AI multi-attore e per costruire regole probatorie che collegano le decisioni di progettazione agli esiti giuridici. Pertanto, i sistemi giuridici che cercano di promuovere l’innovazione devono anche tenere conto di coloro che sono danneggiati dalla nuova tecnologia. Questo esercizio di equilibrio plasmerà il futuro della governance dell’AI.

Il Futuro della Negligenza nell’Età dell’Intelligenza Artificiale

L’intelligenza artificiale sfida l’assunzione che l’autorità decisionale riposi sempre con attori umani identificabili. Tuttavia, la responsabilità giuridica rimane fondamentalmente umana.

Nel prossimo futuro, è improbabile che i tribunali riconoscano i sistemi di AI come persone giuridiche. Invece, è probabile che gli individui che sviluppano, distribuiscono e traggono profitto dai sistemi di AI saranno ritenuti responsabili.

Mentre i sistemi di AI diventano più indipendenti, potrebbero evolversi modelli ibridi che combinano varie forme di regolamentazione:

1. Principi di negligenza
2. Dottrine di responsabilità del prodotto
3. Supervisione normativa
4. Schemi di compensazione basati sull’assicurazione

Invece di sostituire i concetti del diritto comune, l’AI potrebbe semplicemente costringere i tribunali a chiarirli. Dal punto di vista del querelante, la domanda è cosa è successo.

Chi è il creatore del rischio? Chi può meglio prevenire che il rischio danneggi gli individui?

Fino a quando i legislatori non adotteranno tecnologie comprensive. Nei regimi di responsabilità dell’AI basati sulle reti neurali, i tribunali applicheranno le dottrine giuridiche esistenti alle nuove tecnologie. Le reti neurali possono essere nuove. La negligenza non lo è.