Il 34simo Rapporto Italia dell’Eurispes è, come i suoi predecessori, un insieme di spunti e occasioni di riflessione. L’ente quest’anno ci restituisce un’Italia in affanno in cui quasi il 50 percento delle famiglie è costretto a mettere mano ai risparmi per arrivare a fine mese, dove si registrano il 25 percento di NEET (primato in Europa, quattro punti percentuale sopra la Grecia) e, se il 22 percento dei nostri compatrioti non ha ancora acquistato online, c’è una buona cifra invece (il 18 percento) di italiani che online vende le cose che non usa più per fare cassa.
Il Rapporto Italia, che quest’anno ha un titolo lunghissimo ma emblematico quale “Per una nuova Ri-costruzione. Programmare non è proiettare il presente nel futuro, ma l’opposto, avere una idea di futuro da innestare nel presente”, ci racconta un Paese in cui il cane è ancora il miglior amico dell’uomo (44,7 percento delle famiglie ne hanno uno, contro il 35 circa dei gattari), in cui la credibilità dei politici è ai minimi storici e quella del Sistema Scolastico e delle Forze dell’Ordine invece è altissima.
Interessante, però, evidenziare come Eurispes sottolinei che parte di questo futuro – al momento tragico – passi per un fisco predittivo, con la volontà di stanziare risorse non certo irrilevanti per permettere a chi di dovere di stanare gli evasori con maggiore facilità e – soprattutto – con maggiore automazione.
Il fisco predittivo: realtà o ancora fantasia?
Fortunatamente, non siamo ancora ai livelli di Minority Report, per quanto alcuni esempi vadano decisamente in quella direzione (in Cina ad esempio c’è una sorta di magistrato – robot che per ben 8 diverse tipologie di reato riesce a formulare una accusa formale con una precisione dichiarata del 97 percento, anche se dovremmo riflettere più che altro sul 3 percento per cui il magistrato – robot toppa).
Ma è anche vero che il mettere in rete dati e numeri, congiuntamente alla svolta verso una tracciabilità quasi totale dei pagamenti, i vari obblighi arrivati per quanto riguarda fatturazione elettronica e pagamenti POS e soprattutto i tanto agognati ok del Garante della Privacy per strumenti la cui invasività è un dato assolutamente di fatto (vi suggeriamo a tal proposito questo nostro articolo) sono quel presupposto che fa ora sì che si possa spingere sull’acceleratore con algoritmi e strumenti digitali chiamati a coadiuvare (se non a soppiantare) Finanza e inquirenti.
L’Eurispes nel suo rapporto mette l’accento sui 32 milioni di euro: questa la cifrà che le Fiamme Gialle spenderanno in Big data e cybersecurity con l’obiettivo di creare un’infrastruttura per semplificare le operazioni di analisi dei dati, anche attraverso modelli statistici.
E poi c’è l’Intelligenza Artificiale: l’intelligenza artificiale può aiutare – secondo quanto riportato da Eurispes – a individuare tecniche innovative di network analysis, machine learning e data visualization per l’individuazione dei soggetti ad alto rischio di evasione.
Viene da sé che prima di arrivare al modello predittivo che tutte le azioni riportate di fatto spingono a guardare, c’è da tutelare chi di questo sistema è chiaramente la parte debole: il contribuente. In tal senso, è necessario ricordare che in passato è stato proprio il Garante della privacy a ribadire la necessità di rigide linee guida in tal senso, come nel caso della consultazione delle fatturazione elettroniche da parte di FF.OO. e investigatori per cui sono richiesti – come per le misure cautelari – particolari prerequisiti che giustificano l’accesso agli altri.
Gli algoritmi nella PA a fini fiscali
In tal senso, è utile riportare anche quanto l’Eurispes nel suo rapporto ricorda sulla Pubblica Amministrazione in generale. L’ente cita le sentenze del Consiglio di Stato numero 2936/2019 e 8474/2019 per ribadire che la Pubblica Amministrazione può usare algoritmi e nuove tecnologie per fini fiscali.
L’adozione degli algoritmi nelle decisioni amministrative deve garantire:
- il diritto di ciascuno a conoscere l’esistenza di processi decisionali automatizzati che lo riguardino e ricevere informazioni sulla logica utilizzata;
- il principio di non esclusività della decisione algoritmica;
- il principio di non discriminazione algoritmica.
Quanto al principio di imputabilità, l’Eurispes segnala che questo trova fondamento nella necessità di garantire che sia sempre individuato un soggetto (persona fisica) responsabile, a cui possano essere ricondotti gli effetti dell’azione amministrativa adottata dall’algoritmo.
L’Eurispes ricorda inoltre che lo stesso supremo organo di consulenza Italiano ha definito sostanzialmente le differenze tra un algoritmo e l’intelligenza artificiale.
- Un algoritmo è una sequenza di istruzioni finita. Le istruzioni sono ben definite e non ambigue, e servono a portare meccanicamente a un risultato.
- L’IA invece contempla l’autoapprendimento (machine learning) e, soprattutto, “crea un sistema che non si limita solo ad applicare le regole software e i parametri preimpostati, ma elabora costantemente nuovi criteri di inferenza tra dati e assume decisioni efficienti sulla base di tali elaborazioni, secondo un processo di apprendimento automatico“.
