Diritto amministrativo e data science. Appunti di Intelligenza Amministrativa Artificiale (AAI)

Lo studio prova a fornire qualche traccia di intersezione tra alcune delle conoscenze fornite dai domini del diritto amministrativo e della Data Science, limitatamente agli ambiti delle classiche attività amministrative che, nella tradizione italiana, sono legate alle funzioni attive, e li esplora innanzitutto come fenomeni culturali, notando che se la Data Science, ed in particolare la sua propensione all’intelligenza artificiale (AI), riguarda l’intera amministrazione pubblica, che è considerata un grande player di generazione, acquisizione, distribuzione di dati, non bisogna trascurare che, proprio perciò, sia pure con approccio per forza di cose tradizionale, gran parte dell'organizzazione della Pubblica Amministrazione è strutturalmente già molto predisposta ai metodi, ai comportamenti, alle metodiche che fanno, a dir così, da infrastruttura culturale ai fenomeni della Data Science. Tale osservazione consente qualche verifica in ordine alla diffusa idea che il diritto amministrativo non sia ancora adeguato alla Data Science, e che la pubblica amministrazione non sia attrezzata, innanzitutto per l'incompetenza specifica dei funzionari; mentre è già solida la percezione della necessità di attrezzare la pubblica amministrazione con competenze – e dunque persone, oltre che tecnologie – in grado di lavorare in termini di cultura del dato, occorre anche considerare la possibilità di operare in senso contrario, ovvero versare nella cultura del dato le cognizioni e le secolari conoscenze sviluppate negli ambiti giuridici, ed in particolar modo nel diritto amministrativo, il quale ha piena contezza, e per qualche verso è figlio, di molto di ciò che gli ambiti della Data Science stanno affrontando. La pubblica amministrazione in forma di potenziale agente automatico deve essere in grado di operare legittimamente, e di produrre operazioni, decisioni e atti giuridicamente validi; sono perciò considerate le intersezioni tra principi, disposizioni costituzionali, atti normativi, atti di governo, organizzazione e principi dell’attività amministrative, e l’auspicato orientamento “antropocentrico” dell’AI, utilizzando alcune cognizioni provenienti dalle scienze giuridiche che possono guidare anziché inseguire le innovazioni tecnologiche, come è ampiamente auspicato in relazione alle evoluzioni dell’AI. Vengono indagate le capacità di istruire, decidere, provvedere come funzioni di intelligenza e di validità giuridica, che, pur disciplinate per un lavoro umano, possono ben funzionare - in termini giuridici - per il medesimo lavoro operato da macchine (hardware e software o algoritmi), in una ipotesi di “amministrazione algoritmica” e di “atto amministrativo algoritmico”. Lo studio propone argomenti in ordine all’applicazione della Data Science agli atti amministrativi interamente vincolati, per poi rivolgersi alla difficile questione della decisione amministrativa algoritmica, espressione di discrezionalità, con riferimenti all’ipotesi dell’organo algoritmico, ed all’uso del concetto di merito amministrativo. Lo stato dell’arte e le prevedibili evoluzioni tecnologiche e cognitive suggeriscono di raffinare un utilizzo prudente e sperimentale dell’intelligenza artificiale amministrativa, e la ricerca prova ad illustrare alcune di queste possibilità di “sandboxes” giuridiche, in una guisa che lascia parlare di “amministrazione androide”, anche per saggiare le preoccupazioni emerse in letteratura circa la possibile sudditanza del funzionario umano chiamato a comprendere, valutare e eventualmente correggere i risultati del lavoro preparatorio di AAI, addestrando cioè anche il lato umano della relazione interna con essa, e prospettando un importante lavoro di ricerca comune tra diritto amministrativo e Data Science in ordine alle modalità con cui le decisioni automatiche possano diventare provvedimenti amministrativi validi sul piano giuridico, proponendo la centralità di un principio capitale degli assetti costituzionali degli ordinamenti giuridici occidentali, ed anche dei principi etici della Data Science, che in diritto pubblico italiano è conosciuto come principio personalista, recato anzitutto dall’art. 2 della Carta costituzionale italiana con esplicito riferimento alla “persona umana”, ed emerso anche in ambito europeo sotto le ampie vesti della “dignità umana”.

The purpose of the article is to outline the various intersection between administrative law and Data Science. More in detail, the article focuses on the potential applications of Data Science – and in particular of artificial intelligence (AI) – to the more traditional fields of public administration and administrative decision-making. In this respect, the paper aims to outline the practical and legal issues of such an extension of Data Science to administrative activities. Further, the article identifies up to which point Date Science and administrative decision-making are compatible. The article moves from two premises: First of all, public administrations are seen as structurally very inclined to the methods of Data Science, which facilitates its application to administrative decision-making. Secondly, the article assumes that AI shall be “anthropocentric”, i.e. that the use of AI should in any case lead to a decision ultimately taken by a human. First off all, starting from these premises, the article argues that any AI applied to administrative activities and decision-making must be able to operate legitimately and to generate legally valid acts. In this respect, the paper claims that there are several theoretical frameworks and legal principles (enshrined in particular in Law no. 241/1990) in Italian administrative law which are compatible with technological progress and innovation. Hence, such theoretical frameworks and legal principles can be used to incorporate the principles and methods of Data Science in administrative law, thus facilitating the implementation of the latter in administrative activities and decision-making. Secondly, the paper analyses the applicability to administrative activities and decision-making of certain key-concepts of Data Science, such as balck box, sand box and Explainable AI. In this regard, the article focuses, in particular, on the types of administrative decisions to which such concepts are applicable as well as on the implications of the methods of Data Science on transparency and accountability in administrative decision-making. Thirdly, the article outlines the difference between discretionary and non-discretionary administrative decisions and the implications of this distinctions on the potential application of Data Science to administrative activities and decision-making. Moreover, the paper analyses how administrative acts, measures and decisions could be adopted by using AI and algorithms. In this context, the article also examines the issues concerning the imputability of acts adopted through algorithms as well as of their effects. Finally, the paper seeks to reconcile the personalistic principle which inspires the actions of public administrations in Italy with the potential use of Data Science in the field of administrative decision-making. In this respect, the article emphasizes the importance of the idea of an “anthropocentric” AI. In particular, the article argues that in order to guarantee the compatibility of Data Science (applied to administrative activities) with the Constitution, ultimately every decision by a public administration must be ultimately taken by a human.