AI#2 Lo tsunami e i processi indiziari: il caso Garlasco come esempio di analisi probabilistica

Non sono appassionato dei processi celebrati in TV o sulla stampa, né alla trasformazione del dolore privato in spettacolo pubblico. Condivido il senso della recente riflessione di Roberto Saviano, quando denuncia il rischio che casi come Garlasco diventino una sorta di fiction collettiva, più consumata che compresa. Proprio per questo mi interessa esplorare un uso diverso dell’intelligenza artificiale anche in questo ambito: non alimentare il circo mediatico, ma provare a ordinare dati, sentenze, indizi e probabilità. Non per sostituirsi ai giudici, ma per aiutare i cittadini a capire meglio.

In questi giorni ho provato, quindi, a fare un esperimento: utilizzare l’AI non per “decidere” se una persona sia colpevole o innocente, ma per analizzare un processo indiziario complesso, schematizzando le diverse tesi dell’accusa e della difesa. Il caso preso in esame è quello dell’omicidio di Chiara Poggi. 

Preciso che sono un professore di ingegneria e non ho competenze specialistiche nelle discipline giuridiche; tuttavia, ho dimestichezza con la teoria delle probabilità che, a mio avviso, è il fulcro dei processi indiziari. Di seguito riporto la sintesi dell’analisi svolta insieme all’intelligenza artificiale che ha prodotto una decina di pagine di relazione con elevati gradi di approfondimento, in termini di stima delle probabilità, di dinamica fisica di alcuni eventi, di valutazione della sovrapposizione degli intervalli di tempo per valutare gli alibi, ecc. Analisi svolte con ChatGPT Pro 5.5 e, sostanzialmente, confermate anche con Gemini 3.1 Pro (e, di fatto, facilmente riproducibili anche da ciascuno di voi).

Il metodo e la stima delle probabilità con l'AI

L’AI, alimentata con le principali sentenze del processo, è stata in grado di costruire, con l'interazione dell'utente e tempi molto rapidi, una matrice comparativa tra i diversi blocchi probatori su circa mille pagine di sentenze: scarpe e percorso, alibi informatico, orari, bicicletta, DNA, tracce biologiche, movente, ipotesi alternative.

Il punto più interessante non è la “risposta” dell’AI, ma il metodo. Per ogni elemento, infatti, l’AI può chiedersi: quanto questo dato è compatibile con la tesi dell’accusa? Quanto è compatibile con la tesi della difesa? Quanto è robusto tecnicamente? Quali sono le spiegazioni alternative? Quali elementi attenuano o rafforzano il valore dell’indizio?

Questo approccio è particolarmente utile nei processi indiziari, dove spesso non esiste una prova unica e definitiva, ma una rete di elementi che devono essere valutati insieme.

Nel caso Garlasco, l’analisi ha evidenziato che non tutti gli indizi hanno lo stesso peso. Alcuni elementi appaiono più deboli o ambigui: il movente, la bicicletta, il dispenser del sapone, alcune tracce biologiche spiegabili anche con la frequentazione della casa. Ovviamente era un risultato prevedibile, tuttavia quello che colpisce è la capacità di schematizzare, di cogliere gli aspetti essenziali in centinaia di pagine in pochi minuti (a volte secondi). Anche elaborarne le criticità, le ambiguità logiche e processuali.

L’indizio più forte resta quello relativo al percorso dichiarato da Stasi e all’assenza di sangue sulle scarpe. Secondo la valutazione probabilistica ricostruita dalla AI, la possibilità che Stasi abbia compiuto il percorso dichiarato – entrando nella casa, raggiungendo la zona della cantina, vedendo il corpo e tornando indietro – senza intercettare sangue, appare molto bassa. Non impossibile, ma molto bassa.

Scrive l’AI: “Non prenderei comunque “per oro colato” il numero dei CTU. Un modello probabilistico può essere molto sensibile a:

* dimensione assegnata alle macchie; * soglia minima considerata come “sangue”; * dimensione e orientamento della suola; * numero di appoggi ipotizzati; * posizione iniziale del soggetto; * ampiezza del passo; * grado di libertà lasciato alla rotazione del piede; * assunzione di camminata casuale o orientata; * esclusione/inclusione delle microtracce.

Quindi i numeri “13 su un miliardo” o "1 su cinque milioni" vanno letti con cautela. Potrebbe essere sovrastimato o sottostimato a seconda delle assunzioni. Però la domanda è: anche correggendolo di molto, cambia l’ordine logico? Secondo me no. Anche se quel numero fosse esagerato di 100 o 1000 volte, resterebbe un evento molto raro.”

La stima prudenziale fornita dall’AI, senza assumere automaticamente per vere tutte le conclusioni dei periti, colloca questa probabilità indicativamente tra 1 su 10.000 e 1 su 500.000, a seconda delle ipotesi considerate: camminata naturale, evitamento volontario delle chiazze visibili, sangue secco, dispersione delle microtracce, ritardo negli accertamenti.

Questo non significa dire automaticamente “colpevole”. Significa dire che quel blocco probatorio – percorso, scarpe, assenza di contaminazione – è quello che più mette in crisi la versione di Stasi come semplice scopritore del corpo.

Allo stesso tempo, l’AI ha evidenziato anche gli argomenti seri della difesa: l’alibi informatico e telefonico, la finestra temporale ristretta, il mancato ritrovamento delle scarpe dell’aggressore, dell’arma e degli abiti, le incertezze investigative iniziali, la possibile dispersione di microtracce.

Ed è qui che emerge la vera utilità dell’intelligenza artificiale. Non costruire verità comode. Non confermare pregiudizi. Non sostituirsi al giudice. Ma aiutare a ordinare il ragionamento.

L’AI può essere imparziale proprio perché lo stesso metodo può essere applicato a qualunque processo: un caso di omicidio, un processo economico, un errore giudiziario, un’indagine archiviata, una sentenza di assoluzione o di condanna. La macchina non dovrebbe parteggiare, se viene usata con metodo, dati verificabili e controllo critico. Analizza coerenze, contraddizioni, probabilità, alternative, pesi relativi degli indizi. Può supportare l’analisi preliminare, la lettura comparata degli atti e la comprensione logica degli elementi probatori.

Naturalmente, l’AI non possiede una coscienza giuridica, non valuta direttamente l’immediatezza della prova e non può sostituire il processo. Ma può diventare uno strumento potentissimo per rendere più leggibili decisioni complesse, sia agli addetti ai lavori, che ai cittadini. 

Nella tabella seguente potete leggere le sintesi fornite dalla AI dei diversi blocchi probatori.

L’AI non ha “deciso” la colpevolezza o l’innocenza. Ha invece stimato il peso relativo dei blocchi probatori. Il dato più forte è risultato quello del percorso dichiarato da Stasi e dell’assenza di sangue sulle scarpe: nella sua valutazione prudenziale, la probabilità che quel percorso fosse compiuto senza intercettare sangue si colloca, come anticipato, nell’ordine di 1 su 10.000 – 1 su 500.000. Non è impossibile, ma è statisticamente molto raro.

Negli atti caricati il tema è effettivamente centrale: l’appello del 2011 riporta l’argomento del PM secondo cui vi sarebbe una “probabilità statistica assolutamente nulla” di effettuare il percorso senza intercettare macchie di sangue, ma la Corte assolutoria ritiene non dimostrato con certezza che Stasi dovesse calpestare l’ampia pozza davanti alla porta a soffietto.  La stessa sentenza ricorda però anche il dato difensivo del tempo trascorso: circa 17 ore prima della consegna delle scarpe, elemento che impediva di trarre automaticamente dal mancato ritrovamento di sangue la prova che il percorso non fosse stato compiuto.  La Cassazione del 2013, invece, segnala la criticità della motivazione assolutoria proprio sul percorso, ricordando che era stata indicata una probabilità dello 0,6% di evitare le tracce davanti alla scala della cantina, e che il tema non poteva essere liquidato senza una valutazione complessiva più rigorosa.  

La stima 1 su 10.000 – 1 su 500.000 non è una “verità processuale matematica”, ma una valutazione dell’AI prudenziale costruita tenendo conto delle sentenze, delle perizie richiamate e delle possibili obiezioni difensive: sangue secco, dispersione, ritardo nel sequestro delle scarpe, evitamento volontario delle macchie visibili.

 

AI e opinione pubblica: dove nasce lo scarto

Un ulteriore sviluppo potrebbe essere l’analisi del rapporto tra sentenze e opinione pubblica: confrontare ciò che emerge dagli atti processuali con i “mood” dominanti nei media, nei social, nei commenti pubblici. Anche qui l’AI potrebbe aiutare a distinguere tra percezione collettiva e dati processuali, tra narrazione mediatica e struttura probatoria. Questo sarebbe forse uno degli usi più civili dell’intelligenza artificiale: non produrre sentenze automatiche, ma aumentare la qualità del dibattito pubblico. Perché un cittadino informato non ha bisogno di slogan. Ha bisogno di strumenti per capire.

Ho provato anche a fare questo test sul caso Garlasco che mostra bene quanto il “mood” collettivo possa cambiare nel tempo. Per anni l’opinione pubblica si è divisa tra colpevolisti e innocentisti. Oggi, con le nuove indagini e l’attenzione su Andrea Sempio, il clima mediatico appare nuovamente spostato verso il dubbio sulla verità processuale consolidata.

Scrive l'AI: “Sulla valutazione dell’opinione pubblica ho usato una formula prudente: oggi il caso è tornato molto divisivo perché le nuove indagini su Andrea Sempio hanno riaperto il dibattito e la stampa internazionale parla espressamente di “fresh doubts” e di possibile svolta del caso.  C’è anche almeno un sondaggio giornalistico recente secondo cui una quota ampia degli italiani ritiene credibile la nuova pista Sempio. Questo segnala non una verità processuale, ma un cambiamento del clima pubblico.”

Questo quindi il secondo livello di analisi svolta: non solo che cosa dicono gli atti processuali ma anche come l’opinione pubblica percepisce oggi quel processo. Nel caso Stasi/Garlasco, abbiamo visto che l’AI individua come punto più forte contro Stasi il blocco scarpe/percorso/sangue: la probabilità di un “percorso pulito” appare molto bassa.

Tuttavia, l’opinione pubblica oggi sembra contestare soprattutto il quadro complessivo, non solo il singolo dato tecnico. La domanda pubblica sembra essere: “Anche se quell’indizio è forte, è ancora sufficiente se emergono nuovi dubbi, nuove piste o possibili errori investigativi?”

Le nuove indagini su Andrea Sempio hanno riaperto il dibattito mediatico e rimesso al centro temi come DNA, piste alternative, lacune investigative e affidabilità della verità processuale. La stampa internazionale ha parlato e di riapertura del caso alla luce di nuovi elementi forensi.

L'AI schematizza così la questione:

 

Il dato interessante è che l’opinione pubblica non sempre ragiona come un giudice. Il giudice valuta prove, indizi, regole processuali e ragionevole dubbio. Il cittadino, invece, percepisce anche il contesto: errori investigativi, ritardi, omissioni, contraddizioni, narrazioni televisive, nuove piste, sospetti rimasti aperti. Per questo può accadere che un indizio tecnicamente forte (e probabilisticamente molto rilevante) non basti più a rassicurare l’opinione pubblica, se intorno a quell’indizio si riapre una cornice di dubbio.

Ed è proprio qui che l’AI può essere utile: non per sostituire il giudice e neppure per inseguire il “sentiment” dei social, ma per distinguere tre cose diverse: i dati processuali, le probabilità forensi e la percezione pubblica.

Perché una democrazia matura non dovrebbe scegliere tra sentenze incomprensibili e processi celebrati in televisione. Dovrebbe avere strumenti migliori per capire.

Di seguiro la tabella di confroto tra AI e Opinione pubblica:

 

 

Naturalmente questa riflessione non ha alcuna pretesa di sostituire il lavoro dei magistrati, degli avvocati, dei periti o degli studiosi del processo penale. È solo un tentativo di mostrare come l’intelligenza artificiale possa aiutare a leggere meglio documenti complessi, a distinguere tra dati, interpretazioni e percezioni collettive, e a rendere più accessibile un dibattito spesso dominato da slogan o contrapposizioni emotive. Ogni osservazione resta aperta al confronto, alla correzione e all’approfondimento tecnico. 

L’obiettivo non è “avere ragione”, ma contribuire, con prudenza e rispetto, a una discussione pubblica più informata anche grazie all’ausilio dell’AI.

 

Napoli, 13/05/2026