Il governo britannico starebbe valutando l’utilizzo dell’intelligenza artificiale per anticipare e prevenire fenomeni di criminalità giovanile. Secondo quanto riportato dal Times, l’obiettivo sarebbe quello di identificare in anticipo i bambini e gli adolescenti maggiormente esposti al rischio di coinvolgimento in attività criminali, attraverso l’analisi incrociata di dati già in possesso delle autorità pubbliche.
Il progetto si inserisce in una strategia più ampia di riforma preventiva del sistema giudiziario, con l’intento dichiarato di intervenire prima che i soggetti vulnerabili entrino stabilmente nel circuito penale.
Incrocio dei dati pubblici e modelli predittivi
L’iniziativa punterebbe a integrare informazioni provenienti da diversi dipartimenti governativi: servizio sanitario nazionale, servizi sociali, forze di polizia, ministeri del Lavoro e dell’Educazione. Attraverso algoritmi avanzati, l’intelligenza artificiale sarebbe in grado di elaborare modelli predittivi capaci di segnalare situazioni di rischio.
Una fonte governativa ha spiegato che l’uso dell’Ia consentirebbe di “andare oltre” le attuali modalità di analisi, sottolineando come il sistema giudiziario si trovi spesso a gestire gli stessi profili criminali quando ormai è troppo tardi per una prevenzione efficace. L’intento, viene precisato, non sarebbe quello di criminalizzare preventivamente i minori, ma di migliorare la capacità di lettura degli “allarmi” già presenti nei dati pubblici.
In questa prospettiva, la tecnologia verrebbe utilizzata come strumento di supporto decisionale per attivare percorsi di sostegno, assistenza e inclusione sociale.
L’ipotesi di indicatori fin dalla nascita
Alcune ricerche accademiche citate nel dibattito suggeriscono che determinati fattori di rischio possano emergere già nei primi dati sanitari raccolti alla nascita. Non è ancora chiaro se il ministero della Giustizia intenda estendere l’analisi anche alle informazioni relative ai primi giorni di vita.
Il nodo centrale riguarda l’ampiezza del perimetro informativo e i limiti entro cui i dati sensibili possano essere utilizzati. In ogni caso, i minori individuati dal sistema non sarebbero destinatari di sanzioni, bensì di programmi di prevenzione e sostegno mirati, con l’obiettivo di ridurre le probabilità di marginalizzazione e devianza.
Chi sono i minori più esposti al rischio
Le statistiche disponibili mostrano come alcune categorie risultino più vulnerabili. I giovani che hanno vissuto esperienze di affidamento familiare rappresentano una percentuale significativa tra coloro che in seguito incontrano problemi con la giustizia: circa il 33% rispetto al 4% dei coetanei che non hanno attraversato percorsi simili.
Anche l’esclusione scolastica, i disturbi mentali e le condizioni di fragilità sociale costituiscono fattori ricorrenti nei profili a rischio. I dati indicano inoltre una maggiore incidenza di detenzione tra giovani stranieri rispetto a quelli nati e cresciuti in Inghilterra.
Questi elementi, se analizzati con strumenti di intelligenza artificiale, potrebbero contribuire a costruire modelli di previsione più sofisticati, capaci di intercettare situazioni critiche prima che degenerino.
Standard etici contro discriminazioni e ghettizzazioni
Uno degli aspetti più delicati del progetto riguarda il rischio di stigmatizzazione sociale o razziale. Per questo motivo è stato istituito un comitato consultivo incaricato di definire standard etici e operativi rigorosi, volti a prevenire discriminazioni sistemiche.
Il professor Mark Mon-Williams, docente di Psicologia all’Università di Leeds, ha evidenziato la necessità di comprendere come salute, istruzione, assistenza sociale, sistema giudiziario e contesto ambientale interagiscano tra loro. L’obiettivo sarebbe individuare quei bambini che si collocano “appena sotto la soglia di preoccupazione” nei radar dei vari servizi pubblici.
La sfida principale consiste nel bilanciare l’innovazione tecnologica con la tutela dei diritti individuali, assicurando trasparenza, controllo umano e criteri di equità nell’utilizzo dei dati.
