Giustizia predittiva e valutazione del rischio in ambito penale: modelli algoritmici, trasparenza e implicazioni giuridiche

La tesi analizza l’utilizzo di sistemi algoritmici di supporto alle decisioni nel contesto della giustizia penale, con particolare riferimento agli strumenti di valutazione del rischio di recidiva. Dopo una ricostruzione dei principali modelli di apprendimento automatico impiegati a fini classificatori, l’elaborato esamina le criticità che emergono dal loro impiego in decisioni ad alto impatto, soffermandosi sui problemi di trasparenza, opacità e attribuzione della responsabilità. In questo quadro, viene valutato il ruolo dei modelli algoritmici interpretabili come possibile risposta tecnica parziale alle difficoltà emerse. Infine, l’analisi si concentra sui profili giuridici e regolatori rilevanti nel contesto europeo, con particolare attenzione alle esigenze di tutela e garanzia nei sistemi automatizzati a supporto delle decisioni.