Perché sistemi come XLAW sviluppato, sperimentato, valutato, validato, brevettato in Italia non sono strumenti giustizialisti, ma tecnologie operative di prevenzione

1 Introduzione

Nel dibattito sull’intelligenza artificiale applicata alla sicurezza, si tende spesso a fare confusione tra due concetti profondamente diversi: giustizia predittiva e polizia predittiva.

I primi casi di giustizia predittiva – come il celebre COMPAS negli Stati Uniti – hanno sollevato preoccupazioni legittime: algoritmi che aiutano i giudici a decidere misure cautelari, pene o rilasci condizionali in base a una valutazione algoritmica del rischio individuale. Sistemi opachi, spesso criticati per bias e discriminazioni.

Ma esiste un'altra categoria di strumenti, come XLAW, nato con tutt’altro scopo: prevedere dove potrebbe avvenire un reato, non chi lo commetterà. Un cambiamento radicale. Un salto logico.

2 Cosa fa questo modello e cosa non fa e non dovrebbe mai fare

XLAW innanzitutto è un sistema di supporto decisionale operativo, non un giudice algoritmico.

Fa questo:

• Analizza le informazioni socio urbane.
• Analizza i reati già avvenuti senza tenere conto di chi li ha commessi e in danno di chi.
• Li georeferenzia.
• Analizza e identifica zone e orari con maggiore probabilità di nuovi eventi ricreando un gemello virtuale della vita cittadina fatta di normali attività quotidiane ed in cui rientrano purtroppo anche i crimini.
• Suggerisce l’invio mirato di pattuglie.

Non fa questo:

• Non profila persone.
• Non stima la pericolosità individuale.
• Non viene usato in fase giudiziaria o d’indagine formale.
• Non genera provvedimenti o sanzioni.

“Non abbiamo previsto chi sarebbe stato il colpevole. Abbiamo usato l’Intelligenza Artificiale per capire dove fosse più probabile che avvenisse un reato.”
— Elia Lombardo, podcast sulla sicurezza urbana

3 Giustizia predittiva: una deriva da evitare

Il caso più emblematico è la sentenza State v. Loomis (Wisconsin, 2016), dove un giudice ha utilizzato il punteggio di rischio generato da COMPAS per negare la libertà condizionale a un imputato.

Criticità evidenziate:

• Assenza di trasparenza nei criteri.
• Possibile discriminazione razziale.
• Algoritmo vincolante in una decisione giurisdizionale.

Tutto ciò è lontanissimo da quanto avviene con XLAW.

4 La normativa è chiara: il modello italiano è eventualmente solo a rischio limitato

Con l’approvazione dell’AI Act europeo (2024), sono state definite quattro categorie di rischio per i sistemi di intelligenza artificiale:

XLAW potrebbe rientrare nella categoria "a rischio limitato"
Non profila individui, non prende decisioni autonome, non sostituisce l’essere umano. Supporta, orienta, ottimizza.

5 Profilazione? Assente.

XLAW lavora sui reati, non sulle persone. Non costruisce profili. Non usa dati biometrici o personali. Non genera previsioni individuali.

Lavora sulla probabilità spaziale, non sulla pericolosità soggettiva.

“Serve a prevenire, non a punire. Serve a guidare il presidio, non a etichettare le persone.”
— Elia Lombardo

6 Il vero obiettivo: più presidio, meno arbitrio

Un sistema predittivo serve a limitare l’arbitrarietà dell’intervento. Non decide chi fermare, ma dove essere presenti.

Riduce il rischio che una pattuglia giri a vuoto o che si agisca solo su impulso o su sensazioni.

In questo senso, è un fattore di garanzia, non di rischio. Contribuisce a rendere più logica e trasparente la gestione della sicurezza urbana.

7 Conclusione: tecnologia sì, giustizialismo no

Chi confonde la prevenzione con il controllo, commette un errore grave. Presidiare il territorio non significa criminalizzarlo. Significa conoscerlo meglio.

L’intelligenza artificiale può servire la sicurezza, ma solo se resta strumento. Non può decidere. Non può condannare. Può solo aiutare a esserci prima, meglio e con meno sprechi.

Riferimenti e fonti

• AI Act (Regolamento UE 2024/XXX), articoli 5 e 6
• State v. Loomis, 881 N.W.2d 749 (Wis. 2016)
• XLAW – www.xlaw.it