Intelligenza artificiale generativa in Parlamento: premiato un progetto coordinato dall’Alma Mater

Supportare i parlamentari attraverso l’intelligenza artificiale generativa, portando innovazione nella società con equilibrio e benefici per tutti: è l’obiettivo di Genai4lex-b, uno dei tre progetti vincitori della manifestazione di interesse promossa dalla Camera dei Deputati, coordinato dal centro Alma Mater Research Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (Alma AI) dell’Università di Bologna.

Sviluppato da un consorzio di università (Alma Mater, LUISS CESP - Centro di studi sul Parlamento, Università di Verona, Università di Torino) insieme all’Istituto di informatica giuridica e sistemi giudiziari del CNR, Genai4lex-b è stato selezionato tra 28 proposte progettuali di AI generativa provenienti da quindici università e centri di ricerca. Un contributo decisivo è stato fornito da tre spin-off: BitNomos, Aptus, ASIMOV AI.

Il progetto, guidato e ideato dalla professoressa Monica Palmirani dell’Università di Bologna, e partecipato da più di 34 college e colleghi, si basa su un approccio di AI ibrida che utilizza diverse tecnologie, frutto di 20 anni di lavoro nell’ambito dell’informatica giuridica legislativa, e interdisciplinare perché questi temi necessitano di una pluralità di competenze che spaziano dal diritto costituzionale, alla filosofia del diritto, alla linguistica, all’etica, all’informatica, all’ingegneria, alle scienze della comunicazione e riorganizzazione dei processi e delle competenze, alla psicologia.

Altro punto fondamentale analizzato sono state le competenze richieste per adoperare in modo consapevole questi strumenti ed evitare distorsioni nel loro utilizzo. Il progetto include anche un’analisi giuridica di conformità con il regolamento europeo dell’Intelligenza Artificiale e delle linee guida per l’AI etica.

Tre i prototipi di tool previsti, in grado di fornire un supporto alla stesura dei testi legislativi, all'analisi degli emendamenti e dei riferimenti normativi e alla verifica della compliance del testo rispetto al quadro normativo preesistente.

Le molteplici ed eterogenee fonti utilizzate sono state tradotte in uno standard XML giuridico internazionale (Akoma Ntoso – LegalDocML OASIS) che garantisce l’interoperabilità e una visualizzazione grafica intelligibile al decisore. È così possibile suggerire all’utente finale le normative più pertinenti, le leggi affini, le decisioni della Corte Costituzionale rilevanti per il progetto di legge che si intende scrivere. I riferimenti normativi annotati permettono, infine, di navigare in modo ipertestuale fra fonti diverse e di comprendere meglio le connessioni normative anche attraverso le diverse versioni aggiornate della legge.

Genai4lex-b consente, altresì, di riassumere mediante strumenti di LLM generativi gli emendamenti di commissione, fornendone una sintesi comprensibile ai decisori e coadiuvando gli esperti nella creazione di sommari (ASIMOV AI, LUISS).

Infine, grazie al motore deduttivo-logico Houdini che usa uno standard XML internazionale per modellare le norme giuridiche (LegalRuleML OASIS), è possibile verificare se la proposta di legge rispetta policy e strategie definite dai decisori (Università di Verona).