Il Ministero della Giustizia del Regno Unito punta sull’AI per prevenire la criminalità. L’obiettivo? Utilizzare machine learning e analisi predittiva per individuare bambini e ragazzi a rischio e attivare misure di supporto prima che scivolino in un percorso criminale.
Il programma, lanciato la scorsa settimana, prevede lo sviluppo di un sistema in grado di segnalare a scuole, servizi sanitari, forze di polizia e assistenti sociali gli individui con maggiore probabilità di essere coinvolti in reati. Il cuore dell’iniziativa è l’integrazione di dati già esistenti ma oggi frammentati tra diversi dipartimenti pubblici: NHS (il servizio sanitario nazionale britannico), servizi sociali, polizia, Dipartimento per il Lavoro e le Pensioni e sistema educativo.
Secondo una fonte governativa, l’idea è “utilizzare meglio AI e machine learning per prevedere i criminali del futuro, ma farlo in modo etico e responsabile». Non si tratterebbe di “criminalizzare” in anticipo, ma di comprendere meglio i segnali di allarme e intervenire prima che la situazione degeneri. “Continuiamo a vedere gli stessi profili nel sistema giudiziario, ma interveniamo troppo tardi”, è l’ammissione.
I dati ufficiali mostrano che alcuni fattori aumentano significativamente il rischio di coinvolgimento in attività criminali. Il 33% dei minori che hanno trascorso un periodo in affidamento riceve un’ammonizione prima dei 18 anni, contro il 4% di chi non è mai stato in carico ai servizi. Circa l’80% dei giovani detenuti è neurodivergente e i ragazzi neri risultano statisticamente più esposti al rischio di incarcerazione rispetto ai coetanei bianchi.
Jake Richards, ministro per la giustizia minorile, ha spiegato di voler “sfruttare la potenza dell’intelligenza artificiale e del machine learning per comprendere meglio le cause profonde della criminalità” e concentrare le risorse sugli interventi più precoci, con l’obiettivo di migliorare le prospettive dei minori e rafforzare la sicurezza delle comunità. Allo stesso tempo, ha annunciato la creazione di un comitato di esperti per valutare efficacia, implicazioni etiche e conseguenze legali del progetto.
Il gruppo consultivo sarà guidato da Mark Mon-Williams, professore di psicologia cognitiva all’Università di Leeds, specializzato in sviluppo infantile e uso dei dati per migliorare gli esiti educativi e sanitari. Il panel dovrà definire standard etici, tecnici e operativi per evitare effetti collaterali, come la cristallizzazione di stereotipi razziali o sociali attraverso i modelli algoritmici.
Secondo Mon-Williams, il vero salto di qualità sarà superare la frammentazione informativa: oggi ogni amministrazione osserva i minori attraverso una propria “lente” – scuola, sanità, assistenza sociale, giustizia – senza una visione integrata. L’AI, combinata con tecniche statistiche avanzate, potrebbe consentire una lettura più olistica delle traiettorie di rischio, individuando situazioni che restano sotto la soglia di attenzione dei singoli servizi ma che, sommate, delineano un quadro preoccupante.
Il punto centrale resta il timing. «Se interveniamo presto possiamo cambiare gli esiti; se aspettiamo la crisi, è molto più difficile invertire la rotta», è la tesi dei promotori.
Ma il progetto apre inevitabilmente un fronte delicato sul piano della privacy, della governance dei dati e della possibilità che modelli predittivi finiscano per rafforzare bias già presenti nei dataset storici. La sfida britannica sarà dunque duplice: prevenire la criminalità senza trasformare l’analisi predittiva in una nuova forma di etichettatura algoritmica.