Prevedere un reato prima che si verifichi? Ora è tutto possibile, e non si tratta di fantascienza, ma di polizia e giustizia predittiva, ovvero processi decisionali automatizzati possibili grazie ad una serie di algoritmi di machine learning che, in men che non si dica, saranno in grado di predire il futuro nel segno della sicurezza e della giustizia. O per lo meno ci proveranno.
Come riportato nell’Automating Society Report 2020, l’adozione di sistemi di ADM (algorithmic decision-making) è fortemente incrementata negli ultimi anni. I sistemi di ADM riguardano oggi ogni tipo di attività umana e, in particolare, la distribuzione di servizi essenziali a milioni di cittadini europei — nonché il loro effettivo accesso ai propri diritti.
In Estonia, ad esempio, grazie ai sistemi di ADM, il governo è in grado di distribuire i bonus famiglia in maniera automatica: i genitori non devono più fare domanda. Grazie a tali sistemi, lo Stato registra semplicemente tutte le informazioni di un neonato fin dalla nascita, raccogliendole in diversi database. Il risultato è che i genitori ricevono il bonus automaticamente, naturalmente se ne hanno diritto. In Finlandia, invece, sempre secondo il Report, l’identificazione di fattori di rischio individuali correlati all’esclusione sociale dei giovani è automatizzata attraverso uno strumento sviluppato dal gigante giapponese Fujitsu. In Francia, ancora, i dati dei social network possono essere analizzati per addestrare algoritmi di machine learning che vengono impiegati per scovare frodi fiscali.
Nel nostro paese, invece, si sta sperimentando la “polizia predittiva”, che fa ricorso all’automazione per aiutare la forza pubblica ad individuare la criminalità emergente.
Per rimanere nell’ambito della pubblica sicurezza, recentemente è stato approvato il primo brevetto italiano in tema di polizia predittiva: X-Law (così si chiama, infatti, tale sistema) si basa su un approccio innovativo ai problemi di insicurezza delle comunità che rivoluziona il metodo tradizionale di prevenzione dell’illegalità diffusa, perché si basa sulla possibilità di poter prevedere, con l’impiego dell’Intelligenza artificiale, scippi, rapine, furti, borseggi, truffe e altri delitti di tipo cosiddetto “predatorio” che normalmente avvengono nelle nostre città.
Il sistema si fonda su modelli criminosi basati sull’analisi di dati socio-economico e logistici elaborati secondo un modello previsionale di machine learning. Il sistema, già sperimentato in 11 questure italiane, è stato validato dall’Università Federico II e dall’Università Partenope di Napoli.
X-Law si “nutre” di due serie di informazioni: la prima sono le caratteristiche socio-economiche del territorio in esame mentre, la seconda, sono tutti i dati relativi agli eventi criminosi in quella porzione territoriale, provenienti da notizie di stampa, denunce, social media ecc..; con in pancia questi dati, il sistema ricostruisce una “città virtuale”, contenente orari di apertura e chiusura delle attività commerciali, orari dei mezzi pubblici, traffico, scuole e attività di uffici pubblici. Sovrapponendo i dati sulla criminalità e la regolare vita urbana, il sistema è capace di individuare dove è più probabile che si consumi un delitto.
Secondo i risultati delle sperimentazioni, X-Law è in grado di predire con una precisione tra l’87 e il 93% l’avvenimento criminoso, sfera divinatoria che gli è valso il brevetto.
