APPROFONDIMENTI
A cura di Alessio Barpi[1]
Abstract – Italiano
L’art. 5 del codice penale, profondamente riletto dalla Corte costituzionale con la sentenza n. 364 del 1988, è oggi chiamato a confrontarsi con scenari nei quali la condotta umana è mediata, orientata o condizionata da sistemi algoritmici caratterizzati, in alcuni casi, da elevata complessità e limitata trasparenza.
Il contributo esamina il rapporto tra il principio di inescusabilità dell’ignoranza della legge penale, l’intelligenza artificiale e due settori particolarmente esposti all’automazione decisionale — sanità e impresa — alla luce del regolamento (UE) 2024/1689 (AI Act) e della legge 23 settembre 2025, n. 132.
Sono analizzate le ricadute dell’impiego dell’IA sulla responsabilità sanitaria, sulla responsabilità degli enti ai sensi del D.Lgs. 231/2001 e sulle nuove fattispecie e circostanze introdotte dalla legislazione nazionale. In tale prospettiva, viene proposta una possibile rilettura del giudizio di inevitabilità dell’ignoranza fondata non soltanto sulla conoscibilità del precetto, ma anche sul grado di controllo effettivamente esercitabile dall’agente sul sistema algoritmico.
Abstract – English
Article 5 of the Italian Criminal Code, profoundly reinterpreted by the Constitutional Court in Judgment No. 364 of 1988, is now confronted with scenarios in which human conduct is mediated, guided or influenced by algorithmic systems whose complexity and limited transparency may affect the individual’s ability to understand and control the decision-making process.
This paper examines the relationship between the principle that ignorance of criminal law is generally no excuse, artificial intelligence and two particularly relevant fields — healthcare and corporate liability — in light of Regulation (EU) 2024/1689 (AI Act) and Italian Law No. 132 of 2025.
The analysis focuses on the implications of AI-assisted medical decision-making, corporate compliance systems and sector-specific regulatory obligations. It proposes a possible reinterpretation of the test of unavoidable ignorance based not only on the objective accessibility of the criminal provision, but also on the degree of effective control that the individual was realistically able to exercise over the algorithmic system.
Sommario: §1.) L’art. 5 c.p. dopo la sentenza n. 364/1988: un principio in evoluzione; §2.) Il problema: la «scatola nera» algoritmica e la conoscibilità del precetto; §3.) IA e sanità: il rapporto tra decisione clinica e sistema algoritmico; §3.1.) Il quadro normativo: AI Act, legge 132/2025 e responsabilità sanitaria; §3.2.) L’errore diagnostico mediato dall’IA; 3.3. Il software come dispositivo medico; §4.) IA e impresa: compliance algoritmica e art. 5 c.p.; §4.1.) I modelli organizzativi automatizzati; §4.2.) Deleghe di funzioni e IA: il problema del controllo effettivo; §4.3.) Le nuove fattispecie e l’aggravante connessa all’impiego dell’IA; §5.) Il quadro regolatorio multilivello: AI Act e legge 132/2025; §6.) Scenari applicativi e criteri di giudizio; §6.1.) Il medico radiologo e il falso negativo algoritmico; §6.2.) L’amministratore delegato e la compliance algoritmica fallita; §6.3.) L’operatore che ignora la normativa settoriale sull’IA; §7.) Conclusioni: verso una possibile evoluzione della dogmatica dell’art. 5 c.p.
§1.) L’art. 5 c.p. dopo la sentenza n. 364/1988: un principio in evoluzione
L’art. 5 c.p., nella sua formulazione originaria, sanciva in termini assoluti il principio ignorantia legis non excusat: «Nessuno può invocare a propria scusa l’ignoranza della legge penale».
Con la sentenza n. 364 del 23-24 marzo 1988, la Corte costituzionale ha dichiarato l’illegittimità costituzionale della disposizione nella parte in cui non escludeva dall’inescusabilità l’ignoranza inevitabile, riconducendo il problema alla più ampia esigenza di garantire il principio di colpevolezza di cui all’art. 27, primo comma, Cost.
Il nucleo della pronuncia risiede nel rapporto tra conoscibilità del precetto e rimproverabilità della condotta. La responsabilità penale, infatti, presuppone che il soggetto si trovi nella concreta possibilità di conoscere la norma che vieta il comportamento posto in essere.
L’ignoranza della legge penale può dunque assumere rilievo quando, nonostante l’ordinaria diligenza richiesta dalla situazione concreta, l’agente non fosse in grado di superare lo stato di inconsapevolezza.
Per quasi quattro decenni, tale paradigma ha costituito uno dei punti di riferimento della riflessione sulla colpevolezza. L’avvento dell’intelligenza artificiale introduce, tuttavia, una variabile ulteriore.
La questione non riguarda più soltanto la possibilità dell’agente di conoscere il precetto, ma anche il rapporto tra l’agente e il sistema tecnologico attraverso il quale la condotta viene progettata, orientata o materialmente realizzata.
In altri termini: quanto può essere rimproverato a chi non era concretamente in grado di comprendere il funzionamento di uno strumento algoritmico dal quale dipendeva, almeno in parte, la propria decisione?
§2.) Il problema: la «scatola nera» algoritmica e la conoscibilità del precetto
L’intelligenza artificiale, soprattutto quando basata su modelli di apprendimento automatico e profondo, può presentare un livello di complessità tale da rendere difficilmente ricostruibile, per l’utilizzatore finale, il percorso attraverso il quale il sistema è pervenuto a un determinato risultato.
L’output può essere immediatamente comprensibile — una diagnosi, una classificazione, una raccomandazione, un’indicazione di rischio — mentre il processo che lo ha prodotto può rimanere solo parzialmente intelligibile.
Questa caratteristica non determina, di per sé, alcuna esenzione di responsabilità. Può però incidere sulla valutazione della condotta dell’utilizzatore, soprattutto quando la conoscenza dei limiti e dei rischi del sistema costituisce una condizione necessaria per adottare una decisione conforme alla legge.
In tale prospettiva possono essere individuati almeno tre differenti scenari.
Ignoranza mediata dall’algoritmo. L’agente si affida a un sistema di IA il cui output appare attendibile, ma conduce a una condotta illecita, senza che l’agente fosse concretamente in grado di rilevarne l’errore.
Ignoranza dell’illiceità algoritmica. Il sistema è progettato, addestrato o utilizzato in modo da favorire o generare condotte illecite, mentre l’utilizzatore non conosce tale caratteristica.
Ignoranza del contesto normativo. L’agente non conosce la disciplina specifica che regola l’impiego dell’intelligenza artificiale nel settore nel quale opera.
Le tre ipotesi non sono sovrapponibili e richiedono, sul piano penalistico, valutazioni differenti. In particolare, non ogni errore determinato dall’impiego di un sistema algoritmico può essere ricondotto all’ignoranza della legge penale.
Il problema dell’art. 5 c.p. si pone propriamente quando la condotta dell’agente sia accompagnata da un errore relativo all’esistenza, alla portata o all’applicabilità del precetto penale.
Ciò non esclude, tuttavia, che l’opacità del sistema possa assumere rilievo anche sul piano della colpa, dell’esigibilità della condotta e della prevedibilità dell’evento.
Il giudizio sull’inevitabilità dell’ignoranza deve pertanto essere adattato al nuovo contesto: accanto alla diligenza nell’informarsi sulla norma, assume rilievo la diligenza richiesta nella scelta, nella comprensione, nella verifica e nel monitoraggio del sistema algoritmico impiegato.
In questa direzione si colloca la legge n. 132 del 2025, che, nell’ambito della delega conferita al Governo, richiama espressamente il «livello effettivo di controllo» dei sistemi di intelligenza artificiale quale criterio da considerare nella disciplina dell’imputazione della responsabilità.
Il riferimento legislativo non risolve il problema, ma individua un possibile parametro di futura sistematizzazione della responsabilità penale in contesti algoritmici.
§3.) IA e sanità: il rapporto tra decisione clinica e sistema algoritmico
§3.1.) Il quadro normativo: AI Act, legge 132/2025 e responsabilità sanitaria
L’impiego dell’intelligenza artificiale in ambito sanitario si colloca all’interno di un sistema normativo multilivello.
Il regolamento (UE) 2024/1689 (AI Act) ricomprende tra i sistemi ad alto rischio determinate applicazioni dell’intelligenza artificiale destinate a essere utilizzate in ambiti sensibili, compreso quello sanitario, quando ricorrano i presupposti previsti dal regolamento.
Il quadro europeo attribuisce particolare rilievo alla supervisione umana e impone, per i sistemi ad alto rischio, requisiti di trasparenza, accuratezza, robustezza e adeguatezza delle informazioni fornite al deployer.
Sul piano nazionale, la legge 23 settembre 2025, n. 132 dedica specifiche disposizioni all’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel settore sanitario. In particolare, l’art. 7 configura l’IA come strumento di supporto ai processi di prevenzione, diagnosi, cura e scelta terapeutica, mantenendo in capo agli esercenti la professione medica la responsabilità della decisione.
La disciplina deve essere coordinata con il sistema della responsabilità sanitaria delineato dalla legge n. 24 del 2017 e, in particolare, dall’art. 590-sexies c.p.
L’impiego di un sistema algoritmico non determina, quindi, una sostituzione automatica del giudizio professionale con quello della macchina. Al contrario, quanto maggiore è il rilievo clinico dell’output, tanto maggiore diventa l’esigenza di una supervisione umana effettiva.
§3.2.) L’errore diagnostico mediato dall’IA
Si consideri il caso di un medico che utilizzi un sistema di IA per l’analisi di immagini diagnostiche.
Il sistema classifica erroneamente una lesione come benigna. Il medico, confidando nell’output, non dispone ulteriori accertamenti e il paziente subisce un aggravamento delle proprie condizioni, fino all’esito letale.
Il problema non può essere risolto semplicemente affermando che «ha sbagliato l’algoritmo».
Occorre distinguere almeno tre piani.
Il primo riguarda l’affidabilità del sistema e la sua conformità ai requisiti applicabili.
Il secondo concerne la condotta concretamente tenuta dal sanitario, chiamato a interpretare criticamente il risultato prodotto dall’IA.
Il terzo riguarda la prevedibilità e l’evitabilità dell’errore, nonché la possibilità per il professionista di conoscere i limiti dello strumento utilizzato.
In questo scenario, l’ignoranza inevitabile ex art. 5 c.p. non può essere invocata semplicemente perché il medico non conosceva il funzionamento interno dell’algoritmo.
L’opacità tecnica del sistema, infatti, non coincide con l’impossibilità di conoscerne i limiti operativi. Un conto è non poter ricostruire matematicamente il processo decisionale interno del modello; altro conto è non poter conoscere le sue prestazioni dichiarate, i limiti d’uso, le controindicazioni, i tassi di errore conosciuti o le istruzioni fornite dal produttore.
È proprio in questo spazio che assume rilievo il dovere di supervisione.
La giurisprudenza penale ha da tempo affermato che la responsabilità del sanitario deve essere valutata considerando il grado di specializzazione, le caratteristiche della situazione concreta, il livello di difficoltà e le regole cautelari applicabili.
Nel contesto algoritmico, tali criteri dovranno necessariamente confrontarsi anche con una nuova variabile: la qualità dello strumento tecnologico sul quale il professionista ha deciso di fare affidamento.
Quanto più il sistema costituisce un elemento determinante della decisione clinica, tanto più rigorosa dovrà essere la verifica circa la sua adeguatezza rispetto al caso concreto.
§3.3.) Il software come dispositivo medico
Un ulteriore profilo riguarda la qualificazione giuridica del software utilizzato in ambito sanitario.
Il regolamento (UE) 2017/745, all’Allegato VIII, Regola 11, prevede specifici criteri di classificazione per il software destinato a fornire informazioni utilizzate per assumere decisioni diagnostiche o terapeutiche.
La qualificazione del software come dispositivo medico comporta una serie di obblighi per il fabbricante, ma non trasferisce automaticamente sul produttore ogni responsabilità derivante dall’impiego concreto del sistema.
Allo stesso tempo, la conformità regolatoria del dispositivo non può essere considerata, da sola, una sorta di «certificazione di infallibilità».
Per il sanitario, la marcatura CE e la conformità del dispositivo costituiscono elementi rilevanti nella valutazione dell’affidabilità dello strumento, ma non eliminano il dovere di impiegarlo secondo la sua destinazione d’uso e secondo le regole professionali applicabili.
§4.) IA e impresa: compliance algoritmica e art. 5 c.p.
§4.1.) I modelli organizzativi automatizzati
Il D.Lgs. n. 231 del 2001 ha introdotto un sistema di responsabilità amministrativa degli enti fondato, tra l’altro, sull’accertamento di un deficit organizzativo riconducibile alla mancata adozione o all’inefficace attuazione delle misure preventive richieste dall’ordinamento.
L’art. 6 del decreto attribuisce particolare rilievo ai modelli di organizzazione e gestione idonei a prevenire i reati della specie di quello verificatosi.
L’intelligenza artificiale sta progressivamente entrando anche nei processi aziendali di compliance: monitoraggio delle transazioni, rilevazione automatizzata delle anomalie, analisi dei flussi finanziari, valutazione dei rischi e individuazione di possibili condotte anomale.
L’impiego di tali strumenti pone una questione nuova: può l’impresa considerare il controllo algoritmico come componente sufficiente del proprio sistema organizzativo?
La risposta non può essere né positiva né negativa in astratto.
L’automazione della compliance non costituisce, di per sé, né un’esimente né un fattore aggravante. Essa rappresenta una scelta organizzativa che deve essere valutata alla luce delle concrete modalità con cui il sistema è stato selezionato, configurato, validato, monitorato e aggiornato.
Un algoritmo inadeguato non diventa idoneo per il solo fatto di essere tecnologicamente sofisticato.
Allo stesso modo, il fallimento di un sistema correttamente progettato e sottoposto a controlli adeguati non consente automaticamente di affermare l’esistenza di una colpa di organizzazione.
§4.2.) Deleghe di funzioni e IA: il problema del controllo effettivo
L’integrazione dell’IA nei processi produttivi e nei sistemi di controllo introduce inoltre una forma particolare di delega tecnologica.
Il datore di lavoro o il soggetto apicale che affida a un sistema algoritmico il monitoraggio di determinati rischi non trasferisce alla macchina la propria posizione di garanzia.
L’algoritmo non è, giuridicamente, un delegato.
È uno strumento inserito all’interno di una struttura organizzativa e il soggetto che ne dispone l’impiego resta responsabile delle decisioni organizzative relative alla sua selezione, configurazione e supervisione.
La questione centrale diventa allora quella del controllo effettivo.
Quanto maggiore è il grado di autonomia tecnica del sistema, tanto più importante diventa verificare quali poteri di intervento, controllo e correzione siano concretamente rimasti nella disponibilità dell’uomo.
La tecnologia può quindi ridurre il carico operativo dell’organizzazione, ma non determina automaticamente il trasferimento della responsabilità.
§4.3.) Le nuove fattispecie e l’aggravante connessa all’impiego dell’IA
La legge n. 132 del 2025 ha introdotto nel codice penale una nuova circostanza aggravante comune connessa all’impiego di sistemi di intelligenza artificiale e ha previsto, tra l’altro, una specifica fattispecie relativa alla diffusione illecita di contenuti generati o alterati mediante IA.
Tali interventi legislativi assumono particolare rilievo anche in rapporto all’art. 5 c.p.
Il problema consiste nel determinare quale ruolo debba assumere la conoscenza o conoscibilità delle caratteristiche del sistema utilizzato quando l’impiego dell’IA costituisce elemento rilevante ai fini dell’aggravamento della responsabilità.
La questione deve essere affrontata alla luce dei principi generali in materia di imputazione soggettiva delle circostanze, evitando tuttavia di sovrapporre automaticamente l’ignoranza del precetto penale all’ignoranza delle caratteristiche concrete dello strumento utilizzato.
Il dato tecnologico, infatti, può assumere rilievo su piani differenti: elemento della fattispecie, circostanza aggravante, parametro della colpa o elemento utile alla valutazione della prevedibilità e dell’esigibilità della condotta.
Una corretta ricostruzione dovrà pertanto mantenere distinti tali piani.
§5.) Il quadro regolatorio multilivello: AI Act e legge 132/2025
Il sistema normativo in materia di intelligenza artificiale si articola oggi su più livelli.
Sul piano europeo, il regolamento (UE) 2024/1689 adotta un approccio fondato sul rischio e distingue differenti categorie di utilizzo dell’IA, prevedendo divieti, obblighi di trasparenza e requisiti particolarmente stringenti per i sistemi qualificati come ad alto rischio.
L’AI Act non costituisce, tuttavia, una disciplina generale della responsabilità penale derivante dall’impiego dell’intelligenza artificiale.
La sua funzione è principalmente regolatoria: stabilisce obblighi e requisiti destinati a governare la progettazione, l’immissione sul mercato e l’utilizzo dei sistemi di IA.
Sul piano nazionale, la legge 23 settembre 2025, n. 132 stabilisce principi e regole per lo sviluppo e l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nell’ordinamento italiano.
Particolare rilievo assumono i principi di autonomia e potere decisionale dell’uomo, prevenzione del danno, conoscibilità, trasparenza, spiegabilità e supervisione umana.
La legge disciplina, inoltre, l’impiego dell’IA nell’esercizio delle professioni intellettuali, riconoscendone la funzione strumentale e di supporto rispetto all’attività professionale.
L’art. 24, nell’ambito della delega legislativa, attribuisce infine rilievo alla disciplina dell’imputazione della responsabilità penale delle persone fisiche e amministrativa degli enti in relazione agli illeciti connessi ai sistemi di IA, richiamando anche il livello effettivo di controllo esercitato dall’agente.
È proprio quest’ultimo elemento a presentare un particolare interesse sul piano penalistico.
Se il legislatore individua nel grado di controllo un criterio rilevante per l’imputazione della responsabilità, il rapporto tra uomo e algoritmo non può essere valutato esclusivamente sulla base dell’esistenza di un errore prodotto dal sistema.
Occorre chiedersi, piuttosto, chi abbia scelto il sistema, chi ne abbia determinato le modalità di utilizzo, quali informazioni fossero disponibili, quali controlli fossero possibili e quali cautele fossero concretamente esigibili.
Da questa prospettiva, l’IA non elimina il problema della colpevolezza: lo rende più complesso.
§6.) Scenari applicativi e criteri di giudizio
§6.1.) Il medico radiologo e il falso negativo algoritmico
Si consideri il caso di un radiologo che utilizzi un software di IA certificato come dispositivo medico per l’analisi di mammografie.
Il sistema classifica come benigna una lesione successivamente rivelatasi maligna. Il medico, confidando nell’output, non procede a un riesame critico delle immagini e il paziente decede.
La difesa potrebbe articolarsi su due piani distinti.
Sul piano della colpa, potrebbe essere necessario verificare se il comportamento del sanitario abbia rispettato le regole cautelari applicabili e se l’impiego del sistema fosse conforme alla sua destinazione d’uso e alle indicazioni disponibili.
Sul piano della colpevolezza, potrebbe invece porsi il problema della concreta conoscibilità dei limiti del sistema e della possibilità per il medico di prevederne l’errore.
La mera certificazione del dispositivo, tuttavia, non sembra sufficiente a trasformare l’affidamento nell’algoritmo in un affidamento incolpevole.
Il professionista sanitario conserva, infatti, un obbligo di valutazione critica dell’output quando la decisione clinica non può essere automaticamente rimessa al sistema.
Ne deriva una distinzione essenziale: non è necessario che il medico conosca il funzionamento interno dell’algoritmo; è necessario che conosca, nei limiti professionalmente esigibili, le condizioni e i limiti entro i quali può farvi affidamento.
§6.2.) L’amministratore delegato e la compliance algoritmica fallita
Si consideri ora un amministratore delegato che affidi a un sistema di IA il monitoraggio delle transazioni finanziarie finalizzato alla prevenzione di condotte corruttive.
Il sistema, a causa di un bias nei dati di addestramento, non rileva alcuni pagamenti illeciti e la società viene successivamente sottoposta a procedimento ai sensi del D.Lgs. 231/2001.
L’AD invoca l’ignoranza inevitabile del difetto algoritmico.
Anche in questo caso, la risposta non può essere automatica.
Occorre verificare se il sistema fosse stato selezionato sulla base di una valutazione adeguata del rischio, se fosse stato sottoposto a validazione, se fossero previsti controlli periodici e se l’organizzazione disponesse di procedure alternative in caso di malfunzionamento.
La presenza di audit indipendenti, test di robustezza, monitoraggio delle prestazioni e aggiornamenti periodici potrebbe assumere rilievo nella valutazione dell’adeguatezza del modello organizzativo.
Al contrario, l’affidamento assoluto e non verificato sull’algoritmo potrebbe costituire un indice di insufficiente organizzazione.
L’errore del sistema, dunque, non assolve automaticamente l’organizzazione, ma neppure consente, da solo, di affermarne la colpa.
§6.3.) L’operatore che ignora la normativa settoriale sull’IA
Un produttore di dispositivi medici integra un modulo di IA nel proprio prodotto senza considerare correttamente la disciplina applicabile alla sua qualificazione e certificazione.
L’operatore sostiene di avere ignorato incolpevolmente la normativa di settore.
In questo caso assume particolare rilievo la qualificazione professionale del soggetto.
L’ordinamento richiede normalmente a chi esercita professionalmente un’attività regolamentata un livello di diligenza e informazione proporzionato alla natura dell’attività svolta.
La complessità della disciplina sull’intelligenza artificiale non è, di per sé, sufficiente a rendere inevitabile l’ignoranza del precetto.
Anzi, proprio l’esistenza di un quadro normativo particolarmente articolato può rendere più rilevante il dovere dell’operatore professionale di acquisire informazioni, ricorrere a competenze specialistiche e verificare la disciplina applicabile.
La vera questione, pertanto, non è stabilire se l’operatore conoscesse ogni dettaglio della normativa, ma se, considerate le circostanze concrete, avesse fatto quanto ragionevolmente esigibile per conoscere e rispettare il precetto applicabile.
§7.) Conclusioni: verso una possibile evoluzione della dogmatica dell’art. 5 c.p.
L’intersezione tra l’art. 5 c.p. e l’intelligenza artificiale apre uno spazio di riflessione nel quale le categorie tradizionali della colpevolezza — conoscibilità del precetto, evitabilità dell’errore, esigibilità della condotta conforme e rimproverabilità — sono chiamate a confrontarsi con una nuova forma di mediazione tecnologica della condotta umana.
Non si tratta, tuttavia, di sostituire le categorie penalistiche tradizionali con una nuova «responsabilità algoritmica».
Il problema è, piuttosto, comprendere come quelle categorie possano essere applicate quando tra la decisione dell’uomo e il risultato della condotta si inserisce un sistema tecnologico dotato di un grado variabile di autonomia e complessità.
Alcuni punti di riferimento possono già essere individuati.
Il dovere di informazione può estendersi alla tecnologia utilizzata. Chi impiega un sistema di IA in un contesto professionalmente qualificato non può ignorarne, nei limiti ragionevolmente esigibili, finalità, limiti, condizioni d’impiego e principali rischi.
L’opacità algoritmica non costituisce, di per sé, una causa di esclusione della responsabilità. Il fatto che l’utilizzatore non possa ricostruire il processo matematico interno del sistema non significa che egli sia esonerato dal conoscerne le caratteristiche rilevanti ai fini della propria decisione.
Il «livello effettivo di controllo» può rappresentare un criterio significativo di imputazione. La delega legislativa contenuta nella legge n. 132 del 2025 indica una possibile direttrice: quanto maggiore è il controllo concretamente esercitabile dall’agente sul sistema, tanto più stringente sarà la valutazione della sua condotta; quanto minore è tale controllo, maggiore attenzione dovrà essere rivolta alle decisioni assunte a monte, alla scelta dello strumento e alle cautele adottate.
Per gli enti, l’automazione della compliance non sostituisce l’organizzazione. Un sistema algoritmico può costituire una componente del modello organizzativo, ma non può trasformarsi nel suo sostituto. La sua idoneità deve essere valutata in rapporto alla funzione concretamente svolta e ai controlli predisposti dall’organizzazione.
Il diritto penale dell’intelligenza artificiale è, per molti aspetti, ancora in fase di costruzione.
La sfida non consiste nel decidere se attribuire la responsabilità all’uomo o all’algoritmo, ma nel ricostruire con precisione il rapporto tra i due.
L’art. 5 c.p., dopo la svolta impressa dalla Corte costituzionale nel 1988, offre in questa prospettiva un punto di partenza essenziale: la responsabilità penale presuppone la colpevolezza e la colpevolezza, quando viene in rilievo l’ignoranza del precetto, presuppone la concreta possibilità di conoscerlo.
Nell’era dell’intelligenza artificiale, la domanda diventa allora più complessa: non soltanto se l’uomo potesse conoscere la legge, ma se potesse ragionevolmente comprendere e governare il sistema tecnologico attraverso il quale la propria condotta si è realizzata.
È in questo spazio — tra conoscibilità del precetto, controllo della tecnologia e rimproverabilità della condotta — che potrebbe svilupparsi una nuova riflessione sulla colpevolezza nell’era algoritmica.
[1] Contributo realizzato da Alessio Barpi, Dottore in Giurisprudenza (LMG/01) e in Servizi Legali all’Impresa e alla Pubblica Amministrazione – S.L.I.P.A. (L-14).
