Giustizia predittiva in ambito tributario: possibili impieghi e criticità

L'Intelligenza artificiale: quadro normativo e possibili impieghi

Sono in fase avanzata diversi progetti che prevedono l'uso dell'intelligenza artificiale (IA), finanziati anche con contributi dell'Unione Europea, con l'obiettivo di contrastare fenomeni di evasione fiscale. Con riferimento al diritto tributario si ritiene infatti che l'intelligenza artificiale possa trovare agevole impiego nell'attività di controllo dell'Amministrazione finanziaria, in ragione della capacità elaborare un elevato ammontare di dati e di informazioni, nonché al fine di agevolare l'applicazione delle norme tributarie con particolare riferimento alle disposizioni in materia di redditi d'impresa. Ciò in ragione dell'elevato tecnicismo delle stesse norme e della loro redazione in termini analitici che si presta particolarmente ad un rapido impiego mediante l'utilizzo di automatismi.

L'utilizzo dell'intelligenza artificiale si ricollega all'intento di raccogliere ed elaborare una rilevante quantità di dati e di informazioni con l'obiettivo di ottenere risultati in termini valutativi che simulano l'attività umana, sostituendola in tutto o in parte. Al riguardo, si richiama la Carta etica europea all'uso dell'intelligenza artificiale nei sistemi giuridici, adottata dalla Commissione europea per l'efficacia della giustizia in seno al Consiglio d'Europa il 3-4 dicembre 2018, che definisce l'intelligenza artificiale “a set of scientific meethods, theories and tecniques whose ai mis to reproduce, by a machine, the cognitive abilities of human beings”.

Sono comunque numerosi gli interventi delle Istituzioni unionali in materia di intelligenza artificiale. Nel Piano d'Azione UE per l'eGovernment 2016-2020 si prevede l'obiettivo di accelerare la trasformazione digitale della pubblica amministrazione, come previsto dalla Comunicazione del 19 aprile 2016 della Commissione al Parlamento Europeo, al Consiglio, al Comitato economico e sociale europeo e al Comitato delle regioni. Si richiama anche il Libro Bianco sull'intelligenza artificiale del 19 febbraio 2020 che promuove l'adozione dell'AI spiegando come affrontare i rischi associati a determinati usi di questa nuova tecnologia, in modo da rendere l'Europa il leader mondiale dell'innovazione nella data economy e nelle sue applicazioni. Nella Proposta di Regolamento del 21 aprile 2021 si prevede che l'obiettivo principale della stessa proposta consiste nell'assicurare il buon funzionamento del mercato interno, fissando regole armonizzate, in particolare per quanto concerne lo sviluppo, l'immissione sul mercato dell'Unione e l'utilizzo di prodotti e servizi che ricorrono a tecnologie di intelligenza artificiale o forniti come sistemi di IA indipendenti. Lo stesso documento prevede che la natura dell'IA, che si basa spesso su un set di dati di grandi dimensioni e varietà che possono essere integrati in qualsiasi prodotto o servizio che circola liberamente nel mercato interno, implica che gli obiettivi della proposta possono essere meglio conseguiti a livello dell'Unione per evitare un'ulteriore frammentazione del mercato unico in quadri nazionali potenzialmente contraddittori che impediscono la libera circolazione di beni e servizi in cui è integrata l'IA.

Si tratta comunque di una materia la cui competenza è dei singoli Stati dell'UE mentre dalle Istituzioni UE emergono principi fondamentali che non possono essere trascurati dagli Stati in occasione di un eventuale intervento normativo.

Con riferimento alla normativa interna, la tematica dell'Intelligenza Artificiale è intrecciata a doppio filo con la disciplina della protezione dei dati. Di particolare interesse è l'art. 22 del Regolamento Generale sulla Protezione dei Dati (GDPR) del Parlamento europeo 27 aprile 2016, n. 2016/679/UE che prevede il diritto dell'interessato, salvo eccezioni, a non essere sottoposto ad una decisione basata unicamente sul trattamento automatizzato dei dati, (compresa la profilazione), che produca effetti giuridici che lo riguardano o che incida in modo analogo e significativo sulla sua persona. Nel GDPR, oltre al principio di non esclusività della decisione algoritmica, si evincono principi relativi all'esigenza di conoscibilità dell'algoritmo e alla non discriminazione.

L'intelligenza artificiale è stata recentemente oggetto di interessanti pronunce del Consiglio di Stato, con riferimento al caso di ricorsi di insegnanti delle scuole penalizzate nell'assegnazione di scuole, classi, sedi di lavoro, ecc. in ragione dell'applicazione di un algoritmo automatico. Con la sentenza 13 dicembre 2019 n. 8472 viene sottolineata la preferenza per l'utilizzo delle apparecchiature digitali, i vantaggi derivanti dall'uso di algoritmi automatici e procedure digitali con la conseguente trasparenza della nuova azione amministrativa rispetto a quella tradizionale. Viene altresì ribadita la necessità di coordinare la nuova azione amministrativa con i principi e le regole tradizionali che la governano. Altro aspetto è il passaggio dalla vincolatività alla discrezionalità dell'attività amministrativa: sebbene il Consiglio di Stato correli l'uso dell'IA alla vincolatività, diversi approdi tendono a ricollegarne l'uso all'attività discrezionale in modo da sostituire la componente valutativa.

L'attività di accertamento fiscale è quella che, nell'ambito del diritto tributario, si presta in maniera particolare all'utilizzo dell'IA: essa consiste infatti nella determinazione delle imposte dovute e che presuppone l'acquisizione di dati ed informazioni fiscalmente rilevanti, la determinazione dell'ammontare dovuto e successivamente l'eventuale riscossione. La fase della determinazione può essere affidata all'uso di algoritmi automatici, tenendo conto che gli spazi discrezionali dell'Amministrazione finanziaria sono pressoché inesistenti. Dove vi è vincolatezza c'è spazio soltanto per l'applicazione di una regola e per la realizzazione del solo interesse erariale, in una prospettiva in cui l'Amministrazione è obbligata a provvedere nell'unico modo possibile.

L'assenza di discrezionalità nella fase dell'accertamento trova il proprio fondamento nell'art. 23 della Costituzione e nella relativa riserva di legge. In tale contesto è la legge a determinare e comporre gli interessi coinvolti con la conseguenza che l'Amministrazione finanziaria non dovrà far altro che applicare la legge in maniera sequenziale ed automatica, assicurando un'applicazione coerente e costante. L'intelligenza artificiale, quindi, può trovare maggiore applicazione nell'accertamento simulando l'agire umano in modo da normalizzare il relativo ragionamento. Ciò con il vantaggio di poter processare una quantità notevole di dati ed informazioni in tempi brevissimi e senza margini di errore, mediante algoritmi di vario tipo: deterministico, probabilistico, ecc. Sottolinea il Consiglio di Stato nella citata sentenza, “il ricorso all'algoritmo va correttamente inquadrato in termini di modulo organizzativo, di strumento procedimentale ed istruttorio, soggetto alle verifiche tipiche di ogni procedimento amministrativo, il quale resta il modus operandi della scelta autoritativa, da svolgersi sulla scorta della legislazione attributiva del potere e delle finalità dalla stessa attribuite all'organo pubblico, titolare del potere”.

La giustizia predittiva e il progetto PRO.DI.GI.T.

L'intelligenza artificiale avrà un impiego rilevante nel processo tributario, sia in funzione predittiva in modo da indicare una probabile soluzione all'esito di una causa, sia al fine di deflazionare il contenzioso, ponendo le basi per un diverso rapporto tra contribuente e Amministrazione finanziaria.

In questa prospettiva si inserisce il progetto PRO.DI.GI.T, il progetto sperimentale ideato dal Consiglio di Presidenza di Giustizia Tributaria e finanziato con i fondi del programma PON Governance e Capacità Istituzionale 2014-2020. Si tratta di un Progetto, inserito nel PNRR, previsto anche al fine di fornire un supporto alla Giustizia Tributaria che mira ad aumentare la digitalizzazione dei servizi, la prevedibilità delle decisioni in un'ottica probabilistica oltre che la competitività e la trasparenza. In altri termini, si tratta di un sistema in grado di fornire ai professionisti del settore una soluzione giuridica automatizzata del caso da risolvere, retta dall'elaborazione automatizzata dei dati in proprio possesso.

A tal fine, è previsto l'impiego di oltre un milione di sentenze della Commissioni Tributarie provinciali e regionali, attualmente sostituite dalle Corti di Giustizia Tributaria di primo e secondo grado, nell'ambito di un algoritmo di intelligenza artificiale da applicare nel contenzioso tributario.

Il Progetto si fonda su cinque linee di intervento:

1. Digitalizzazione dei processi interni del CPGT;
2. Reingegnerizzazione del website istituzionale del CPGT;
3. Implementazione della banca dati nazionale di giurisprudenza di merito accessibile gratuitamente e pubblicamente dal website istituzionale del CPGT;
4. Realizzazione di un modello di giustizia predittiva;
5. Creazione in via sperimentale del laboratorio digitale del giudice Tributario (c.d. Tribhub) in otto Regioni (Emilia-Romagna, Lazio, Liguria, Marche, Puglia, Sardegna, Sicilia, Veneto) e presso la corte di Giustizia tributaria di Brescia.

Con il Prodigit si intende fornire una risposta efficace alla Quadro di valutazione UE della giustizia 2022 curato dalla Commissione UE (The 2022 EU Justice Scoreboard). Dallo stesso documento emerge come la giustizia italiana sia priva dell'uso dell'intelligenza artificiale e della tecnologia blockchain al fine di rendere trasparente il sistema giudiziario, agevolare la comprensione dei propri diritti da parte di cittadini ed imprese e fornire compattezza alla giurisprudenza.

L'utilizzo di applicazioni “legal tech” rappresenta un aiuto a tutti i professionisti del settore con un bilanciamento di tutti gli interessi in gioco. A tal proposito, il Progetto è rispettoso delle previsioni del GDPR consentendo al sistema di decidere quali dati rendere pubblici, in modo da realizzare un equo bilanciamento tra il diritto alla protezione dei dati e il diritto a rendere pubbliche le decisioni giudiziarie in modo da rendere trasparente il sistema.

Novanta giudici tributari saranno incaricati dell'attività di massimazione, oltre a dieci giovani studiosi di diritto tributario. Il Progetto prevede l'acquisizione del progetto dall'elaboratore che, mediante l'applicazione dell'algoritmo automatico, restituirà un abstract. Seguirà il controllo da parte del massimatore ai fini della coerenza e affidabilità. Attraverso tale attività di summarising la memoria dell'elaboratore acquisisce un patrimonio composto da un elevato numero di pronunce degli ultimi anni, ciascuna corredata da una massima. Il numero elevato delle decisioni assicurerà maggiore precisione all'algoritmo predittivo.

Di particolare interesse il laboratorio digitale Tribhub, inteso come laboratorio permanente di confronto, discussione, riflessione e aggiornamento. Il Progetto prevede che la disciplina Tribhub si affidata a trentasei esperti tra i componenti in organico e in servizio nelle Corti di Giustizia tributaria delle otto regioni sperimentali (Emilia Romagna, Lazio, Liguria, Marche, Puglia, Sardegna, Sicilia e Veneto) e nella provincia di Brescia.

Come emerge dal programma pubblicato sul portale dell'Agenda Digitale, le attività laboratoriali consisteranno nella:

• Fissazione di riunioni periodiche obbligatorie interne alla singola Corte di Giustizia tributaria per definire i profili organizzativi interni;
• Organizzazione della formazione obbligatoria decentrata;
• Costituzione sperimentale dei Consigli Giudiziali Tributari ai quali sarà demandata l'organizzazione e la pianificazione della formazione, anche mediante confronto sull'andamento della Giustizia tributaria;
• La promozione di Corsi, stage, tirocini, praticantato in collaborazione con Enti competenti;
• La rendicontazione dell'attività svolta.

Criticità della giustizia predittiva

L’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel diritto tributario per la risoluzione delle controversie deve superare una serie di criticità connesse agli aspetti peculiari della giustizia tributaria. A tal fine, diventa fondamentale effettuare una selezione degli elementi essenziali della fattispecie in modo che gli stessi siano associati ad una serie di concetti elaborati dall’algoritmo, sul modello di parole chiave. Allo stesso modo, si dovrà sviluppare un modello in grado di operare una riconduzione della fattispecie concreta ai modelli predefiniti dal software, in modo che si possa operare un passaggio da concetti di genere a concetti di specie e viceversa. Sotto questo profilo, diverse difficoltà riguardano i casi in cui i fatti in premessa non sono pacifici e che possono essere ricostruiti in base ad una adeguata valutazione delle prove. In tali casi, la valutazione delle prove richiede un’attività cognitiva che difficilmente è sussumibile nell’ambito di schemi automatici con regole predefinite. Si può citare al riguardo l’attività finalizzata alla valorizzazione della prova testimoniale.

Un altro aspetto critico attiene alla ricostruzione della disciplina di riferimento in un contesto di software di giustizia predittiva. A tal proposito, si rappresenta come la ricostruzione della disciplina di riferimento nell’ambito tributario deve fare i conti con la costante tecnica dei rinvii normativi che trova spesso una commistione con un’elevata stratificazione normativa. Situazione questa che mal si concilia con un software di giustizia predittiva.

Non meno importante è altresì l’intrinseca tendenza delle norme tributarie al costante mutamento. Si tratta di norme che sono frequentemente oggetto di interventi normativi tendenti alla loro modifica, integrazione, abrogazione, situazione questa che rende ulteriormente complicata la gestione della controversia da parte della giustizia predittiva. Ciò tenendo conto che le norme tributarie sono incluse in un ordinamento giuridico complesso e multilivello, con una pluralità delle fonti del diritto, anche sovranazionali. Talvolta succede persino che le norme abrogate continuano ad essere richiamate da altre disposizioni, rendendo ulteriormente complessa la ricostruzione della disciplina riferibile ad un determinato momento storico.

Ciò rende di difficile attuazione, al fine dell’implementazione di un algoritmo automatico, le attività che richiedono un particolare “sforzo” cognitivo, tra cui la ricostruzione dei vari collegamenti normativi, i passaggi dal generale al particolare, il vaglio di costituzionalità di una norma, il coordinamento con la giurisprudenza e la disciplina unionale e la definizione delle questioni pregiudiziali. Del resto, una scienza giuridica evoluta tendente a valorizzare in misura crescente la complessità delle situazioni ed i particolari sembra andare in direzione opposta alla standardizzazione automatizzata delle decisioni. Sussiste cioé un rischio di irrazionalità nell’ambito della giustizia predittiva, che mal si attaglia ad una valutazione robotizzata, in un contesto in cui è diritto e la giustizia sono “umani” in quanto espressione del proprio essere.