Il presente lavoro nasce dall’idea di trattare un problema che ha assunto, soprattutto nell’ultimo decennio, particolare rilevanza: le leggi, così come sono scritte, non sempre sono facili da interpretare e questo ne complica non solo l’applicazione materiale delle stesse ma anche la realizzazione di sistemi informatici di supporto alla loro gestione o applicazione; ed è proprio qui che entra in gioco Catala. Catala è stato progettato per “tradurre” le norme in un linguaggio che mantenga la logica e la struttura del testo giuridico originale, ma che sia anche formalizzato abbastanza da poter essere letto da una macchina. È come se fosse un ponte tra due mondi: quello della legge, fatto di parole, principi e interpretazioni, e quello della programmazione, fatto di rigore, struttura e regole precise. Dopo aver descritto le difficoltà generali legate alla formalizzazione delle leggi e aver illustrato dove si colloca Catala tra gli altri strumenti simili, la tesi si sposta sul piano pratico. Viene infatti messo alla prova con esempi concreti: testi normativi reali vengono riscritti in Catala per capire se e come il linguaggio riesce a restituirne il significato, la struttura e la logica. Non bisogna, però, pensare che il linguaggio in esame sia stato concepito per tutti i testi normativi in quanto questo trova la sua applicazione privilegiata specificatamente per i testi che disciplinano le procedure amministrative: questi ultimi, infatti, si prestano ad una traduzione formale in quanto caratterizzati da regole sequenziali e vincoli operativi. Il cuore dell’analisi sta proprio qui: osservare se Catala riesce davvero a collegare le parole della legge alla loro applicazione nel mondo reale. Per esempio, si guarda se è capace di rappresentare correttamente condizioni, eccezioni, calcoli o priorità normative. Ma anche se riesce a farlo in modo comprensibile e utile per chi poi deve usare il codice prodotto, che siano avvocati, giudici, amministratori pubblici o sviluppatori. Dai test emergono vantaggi chiari: Catala permette di scrivere regole in modo ordinato, riduce il rischio di ambiguità, aiuta a tenere sotto controllo gli errori logici e, non da ultimo, rende più semplice verificare se una norma è stata rispettata. Tuttavia, non mancano le criticità. Alcuni aspetti del diritto – quelli più vaghi o lasciati intenzionalmente aperti – sono difficili da “chiudere” in una forma rigida. E in certi casi la traduzione in codice rischia di semplificare troppo la realtà. Nella parte finale, la tesi riflette sulle conseguenze più ampie di questo tipo di approccio. Se da una parte c’è l’idea di rendere il diritto più trasparente e accessibile, dall’altra c’è la preoccupazione di perdere, almeno in parte, quella flessibilità che spesso serve per fare giustizia davvero. La possibilità di automatizzare alcune decisioni può essere utile, ma bisogna anche chiedersi quali rischi comporta: non tutte le situazioni sono riducibili a formule, e non tutto può (o deve) essere deciso da una macchina.
CATALA E LA SFIDA DI COMPUTARE LE NORME: TRA CASI CONCRETI E LINGUAGGI PER IL DIRITTO
DESTRO, RICCARDO
2024/2025
Abstract
Il presente lavoro nasce dall’idea di trattare un problema che ha assunto, soprattutto nell’ultimo decennio, particolare rilevanza: le leggi, così come sono scritte, non sempre sono facili da interpretare e questo ne complica non solo l’applicazione materiale delle stesse ma anche la realizzazione di sistemi informatici di supporto alla loro gestione o applicazione; ed è proprio qui che entra in gioco Catala. Catala è stato progettato per “tradurre” le norme in un linguaggio che mantenga la logica e la struttura del testo giuridico originale, ma che sia anche formalizzato abbastanza da poter essere letto da una macchina. È come se fosse un ponte tra due mondi: quello della legge, fatto di parole, principi e interpretazioni, e quello della programmazione, fatto di rigore, struttura e regole precise. Dopo aver descritto le difficoltà generali legate alla formalizzazione delle leggi e aver illustrato dove si colloca Catala tra gli altri strumenti simili, la tesi si sposta sul piano pratico. Viene infatti messo alla prova con esempi concreti: testi normativi reali vengono riscritti in Catala per capire se e come il linguaggio riesce a restituirne il significato, la struttura e la logica. Non bisogna, però, pensare che il linguaggio in esame sia stato concepito per tutti i testi normativi in quanto questo trova la sua applicazione privilegiata specificatamente per i testi che disciplinano le procedure amministrative: questi ultimi, infatti, si prestano ad una traduzione formale in quanto caratterizzati da regole sequenziali e vincoli operativi. Il cuore dell’analisi sta proprio qui: osservare se Catala riesce davvero a collegare le parole della legge alla loro applicazione nel mondo reale. Per esempio, si guarda se è capace di rappresentare correttamente condizioni, eccezioni, calcoli o priorità normative. Ma anche se riesce a farlo in modo comprensibile e utile per chi poi deve usare il codice prodotto, che siano avvocati, giudici, amministratori pubblici o sviluppatori. Dai test emergono vantaggi chiari: Catala permette di scrivere regole in modo ordinato, riduce il rischio di ambiguità, aiuta a tenere sotto controllo gli errori logici e, non da ultimo, rende più semplice verificare se una norma è stata rispettata. Tuttavia, non mancano le criticità. Alcuni aspetti del diritto – quelli più vaghi o lasciati intenzionalmente aperti – sono difficili da “chiudere” in una forma rigida. E in certi casi la traduzione in codice rischia di semplificare troppo la realtà. Nella parte finale, la tesi riflette sulle conseguenze più ampie di questo tipo di approccio. Se da una parte c’è l’idea di rendere il diritto più trasparente e accessibile, dall’altra c’è la preoccupazione di perdere, almeno in parte, quella flessibilità che spesso serve per fare giustizia davvero. La possibilità di automatizzare alcune decisioni può essere utile, ma bisogna anche chiedersi quali rischi comporta: non tutte le situazioni sono riducibili a formule, e non tutto può (o deve) essere deciso da una macchina.| File | Dimensione | Formato | |
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https://hdl.handle.net/20.500.12608/102208