B. Décision et juridiction administrative
1. La prospettiva d’indagine
di applicazione dell’analisi predittiva – 4. I vantaggi della “deci- sione robotica” – 5. La prima criticità: il diritto alla riservatezza - 6. La seconda criticità: l’opacità della decisione – 7. La “povertà” di risorse dell’amministrazione italiana di fronte agli algoritmi.
1. La prospettiva d’indagine.
Il tema dell’uso dei “big data” da parte delle pubbliche am-
ministrazioni o dell’applicazione dell’intelligenza artificiale
(d’ora in poi brevemente “IA”) alle amministrazioni pubbliche
non appartiene più alla fantascienza, come si sarebbe potuto
pensare una ventina di anni fa1, ma è un tema di grande attualità
che viene affrontato oggi dalla dottrina, e appassiona, soprattutto gli studiosi più attenti a cogliere le tendenze evolutive in atto, sia
sotto l’aspetto sostanziale che processuale2.
1Tra i primi a intuire quelli che sarebbero stati gli sviluppi tra attività
amministrativa e uso della telematica non si possono non ricordare: G. DUNI, voce Amministrazione digitale in Enc.dir. Annali, vol. I, 2007 Roma, p. 13ss.; ID., L’amministrazione digitale. Il diritto amministrativo nella evoluzio- ne telematica, 1992, Roma, e A. MASUCCI, Atto amministrativo informatico (voce), in Enc.dir., Agg.to, vol. I, 2007, Milano, p. 221ss. Ovviamente senza dimenticare che lo stesso M.S. GIANNINIaddirittura nel 1979 nel noto rapporto sullo stato dell’amministrazione italiana affermava che informatizzazione e sviluppo dell’amministrazione erano già allora strettamente connessi (Rappor- to sui principali problemi dell’Amministrazione dello Stato, in Riv. trim. dir. pubbl., 1982, p. 722).
2Tra i numerosi contributi in materia si possono segnalare: F. COSTANTI-
NO, Autonomia dell’amministrazione e innovazione digitale, 2012, Napoli; ID., Lampi, nuove frontiere delle decisioni amministrative, in Dir. amm., 2017, p.
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Ciò che più rileva e che dimostra il rilievo non solo teorico delle questioni è il fatto che anche la giurisprudenza amministra-
tiva ha iniziato a occuparsi della“decisione robotica” 3ossia di
quella particolare decisione amministrativa adottata da un com-
puter sulla base dell’applicazione di un algoritmo ossia di una
complessa formula matematica4.
799 ss.; ID., Uso della telematica nella pubblica amministrazione, Commento all’art. 3bis della legge n. 241/90, in A. ROMANO(a cura di), L’azione ammini- strativa, 2016, Torino, p. 242 ss., ID., Rischi e opportunità del ricorso delle amministrazioni alle predizioni dei big data, in Dir.pubbl., 2019, p. 43 ss., G. CARULLO, Big data e pubblica amministrazione nell’era delle banche inter- connesse, in Concorrenza e mercato, 2016, p. 579 ss.; V. BERLINGÒ, Datafica- tion e giuridicizzazione, in Riv. trim. dir. pubbl., 2017, p. 641 ss., S. CRISCI, In- telligenza artificiale ed etica dell’algoritmo, in Foro amm., 2018, c. 1787 ss.; M. FALCONE, Big data e pubbliche amministrazioni: nuove prospettive per la funzione conoscitiva pubblica, in Riv. trim. dir. pubbl., 2017, p. 601 ss.; ID., Le potenzialità conoscitive dei dati amministrativi nell’era della “rivoluzione dei dati”: il caso delle politiche di eradicazione dell’epatite C, in Istituzioni del federalismo, 2017, p. 27 ss.; D.U. GALETTA-J.G. CORVALAN, Intelligenza ar- tificiale per una pubblica amministrazione 4.0? Potenzialità, rischi e sfide del- la rivoluzione tecnologica in atto, in www.federalismi.it, 3/2019; D. MARON- GIU, L’attività amministrativa automatizzata, Rimini, 2005; A.G. OROFINO, La patologia dell’atto amministrativo elettronico: sindacato giurisdizionale e strumenti di tutela, in Foro amm.-CDS, 2002, c. 2257ss.; P. OTRANTO, Deci- sione amministrativa e digitalizzazione della p.a., in www.federalismi.it, 2/ 2018; F. PATRONIGRIFFI, La decisione robotica e il giudice amministrativo, in www.giustiziamministrativa.it, 2018; F. SAITTA, Le patologie dell’atto ammi- nistrativo elettronico e il sindacato del giudice amministrativo, in Riv. dir. amm. elettr., 2003, p. 1 ss.; L. VIOLA, L’intelligenza artificiale nel procedimen- to e nel processo amministrativo: lo stato dell’arte, in Foro amm., 2018, c. 1598 ss.; G. AVANZINI, Decisioni amministrative e algoritmi informatici, Ed. Scientifica, 2019; M.L. MADDALENA, La digitalizzazione della vita dell’ammi- nistrazione e del processo, in Foro amm., 2016.
3È recente una decisione del Consiglio di Stato sul caso di una distribu-
zione di docenti effettuata da un algoritmo (Cons.Stato, VI, 8 aprile 2019, n. 2270). Ma interessanti al riguardo appaiono anche TAR Lazio, III, 21 marzo 2017, n. 3742 sulla natura vincolata dell’algoritmo che gestisce il software re- lativo ai trasferimenti interprovinciali del personale docente; TAR Lazio, Ro- ma, III bis, 30 ottobre 2017, n. 10805 in tema di procedura automatizzata di classificazione delle riviste scientifiche; Cons.Stato, VI, 19 gennaio 2018, n. 353 sull’automatizzazione del criterio di concorso; TAR Lazio, II quater, 28 giugno 2016, n. 7479 in tema di contributi statali agli spettacoli dal vivo; Cons.Stato, VI, 23 gennaio 2018, n. 456 e Cons.Stato, VI, 5 dicembre 2017, n. 5733 su atti di macroorganizzazione che hanno disciplinato procedure di mobilità in forma telematica.
4Sulla definizione di algoritmo come“sequenza di istruzioni computa-
zionali che indicano ad una macchina la procedura da seguire per ottenere un certo risultato” e la definizione che di tale termine danno i manuali di in-
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Il presente contributo non si propone di esaminare nel det- taglio quella che potrebbe essere definita come una delle forme
più innovative di tecnificazione dell’azione amministrativa, che
ha già peraltro iniziato ad essere studiata e analizzata5, quanto
piuttosto di tentare ad inserire i big data e l’intelligenza artificia-
le nel quadro di evoluzione dell’amministrazione attuale per po-
ter fornire qualche suggestione ricostruttiva.
L’analisi non può non prendere le mosse dalla nozione di
“big data”6 che mette assieme un sostantivo“data”, gli insiemi
di dati elettronici, e un aggettivo“big” che fa riferimento prin-
cipalmente, ma non solo, alle dimensioni quantitative di tali in-
siemi di dati7.
Si tratta di grandi insiemi di dati elettronici8che lo sviluppo
della tecnologia (si pensi ai computer, ma ancor più agli smart- phone o ancora ai tablet etc. che fino ad una trentina di anni fa non esistevano o comunque erano prodotti di nicchia) e la sua
formatica cfr. G. AVANZINI, Decisioni amministrative e algoritmi informatici, cit., 6.
5Sul punto si veda il contributo di V. CERULLIIRELLI, La tecnificazione in
S. CIVITARESEMATTEUCCI–L. TORCHIA, La tecnificazione dell’amministrazione, in ID. (a cura di), La tecnificazione, in L. FERRARA–D. SORACE, A 150 anni dal- l’unificazione amministrativa italiana. Studi, vol. IV, Firenze, 2016, p. 13.
6Sul punto molto interessante appare il volume Big Data e concorrenza,
numero speciale di Concorrenza e mercato, a cura di F. DIPORTO, Milano, 2016 che contiene vari saggi rilevanti tra i quali F. DIPORTO, La rivoluzione big data. Un’introduzione, p. 5; G. CARULLO,“Big data” e pubblica ammini- strazione nell’era delle banche dati interconnesse, p. 181. Vedi anche G. CO- LANGELO,“Big data”, piattaforme digitali e “antitrust”, in Merc. conc. reg., 2016, p. 42; A. GIANNACCARI, La storia dei Big Data, tra riflessioni teoriche e primi casi applicativi, 2017, p. 307; M.F. DETULLIO, La “privacy” e i “big data” verso una dimensione costituzionale collettiva, in Pol. dir., 2016, p. 637; M. OREFICE, I“Big data”. regole e concorrenza, in Pol. dir., 2016, p. 697; A. MANTELERO, Bigdata: i rischi della concentrazione del potere infor- mativo digitale e gli strumenti di controllo, in Dir. informaz., 2012, p. 13.
7Cronologicamente i big data fanno la loro comparsa a metà degli anni
Novanta e a partire dal Duemila che si afferma in modo più chiaro la loro de- finizione che fa perno sulle quattro“V”(“Volume” che fa riferimento all’aspet- to quantitativo;“Velocity” che fa riferimento alla rapidità con la quale i dati posso essere generati e trasmessi;“Variety” che fa riferimento alla diversità dei dati e della loro origine;“Veracity” che fa riferimento alla qualità, corret- tezza e affidabilità dei dati): sul punto v. C. COMELLA, Origine dei“Big data”, in Gnosis, 2017.
8Ognuno di noi genera quotidianamente centinaia di dati, se si mettono
insieme i milioni di persone che abitano il nostro paese si generano miliardi di dati e se si mettono insieme i dati prodotti da cittadini dello stesso continente i numeri diventano talmente grandi da non potere essere menzionati.
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diffusione a costi accettabili per quasi tutti (oggi è difficile tro- vare chi non abbia un telefono mobile o non usi la rete) ha reso
disponibili sia ad operatori privati che ad operatori pubblici9.
In questo contesto la pubblica amministrazione si pone co- me un punto di riferimento chiave dal momento che essa costi- tuisce in assoluto il maggior detentore di dati (si pensi alle varie anagrafi civile, sanitaria, fiscale, al catasto, alla motorizzazione civile, alle banche dati del Ministero degli Interni sulla violazio-
ni del codice della strada o per le indagini penali etc.)10 ed è
dunque comprensibile che il legislatore si sia occupato fin da su- bito della regolazione dei rapporti tra pubblica amministrazione e big data.
2. Le tre tappe della digitalizzazione, interconnessione e in-