Il Michigan userà l’IA per classificare i detenuti

Il Michigan avvierà il primo dicembre 2026 una sperimentazione con intelligenza artificiale per stimare il rischio di comportamenti violenti tra i detenuti. Il sistema sarà utilizzato inizialmente in alcuni istituti maschili e affiancherà i criteri già adottati dall’amministrazione penitenziaria.

Come funzionerà il progetto

Il Dipartimento penitenziario del Michigan gestisce circa 32mila persone detenute, distribuite in quattro livelli ordinari di sicurezza. L’assegnazione può essere modificata durante la pena sulla base della condotta e delle esigenze individuali.

Una valutazione errata potrebbe quindi incidere sulla struttura in cui scontare la condanna, sugli spostamenti consentiti all’interno del carcere e sull’accesso ai percorsi di formazione. Secondo l’amministrazione, l’uso di informazioni aggiornate consentirà anche revisioni più frequenti delle classificazioni.

Il dipartimento stima un miglioramento di circa il 30% nella capacità di prevedere condotte violente. Si tratta però di una previsione presentata prima dell’avvio del progetto: il comunicato non indica quale parametro sia stato utilizzato e non riporta una verifica indipendente del modello.

I dati e i limiti delle previsioni

Lo strumento è sviluppato insieme a Recidiviz, organizzazione tecnologica senza scopo di lucro attiva con le amministrazioni della giustizia penale di 19 Stati americani. Il sistema dovrebbe elaborare dati già raccolti dagli istituti per produrre una stima, non una certezza individuale, sul comportamento futuro.

Recidiviz impiega modelli di intelligenza artificiale anche per trascrivere conversazioni e preparare piani individuali. La documentazione dell’organizzazione descrive controlli affidati a revisori umani, verifiche sugli errori e un’introduzione progressiva degli strumenti.

Negli Stati Uniti i punteggi di rischio sono usati da decenni per supportare le decisioni sulla sicurezza carceraria. Possono basarsi su informazioni personali, precedenti giudiziari e condotte registrate; alcuni sistemi applicano formule statistiche definite in anticipo, altri cercano correlazioni nei dati storici attraverso tecniche di apprendimento automatico.

La sperimentazione del Michigan riguarda la possibile violenza durante la detenzione e non coincide con i sistemi che stimano la recidiva dopo la scarcerazione. Per giudicare il modello servirà sapere quanti episodi individuerà, quanti falsi allarmi produrrà e se funzionerà allo stesso modo in istituti e gruppi diversi.

Disparità e controlli necessari

Un rapporto pubblicato a gennaio dal Government Accountability Office ha rilevato che le verifiche del Dipartimento di Giustizia continuavano a mostrare differenze tra gruppi etnici. Lo stesso documento ha segnalato valutazioni non sempre tempestive e dati amministrativi poco affidabili in alcuni programmi di reinserimento.

Questi rilievi non dimostrano che il sistema del Michigan produrrà gli stessi risultati. Mostrano però un rischio concreto: dati condizionati da controlli diseguali o da errori di registrazione possono trasferire quelle distorsioni nei punteggi generati dal software.

Una revisione pubblicata nel luglio 2026 sul Journal of Criminal Justice ha analizzato 38 studi dedicati a modelli di apprendimento automatico per prevedere comportamenti violenti. Solo tre comprendevano una verifica esterna su dati indipendenti, mentre in 31 casi i ricercatori hanno indicato un rischio elevato di distorsioni metodologiche.

Prima di valutare l’efficacia del progetto serviranno quindi dati sui risultati effettivi e sulle differenze tra le persone esaminate. Dovrà inoltre essere chiarito come contestare una classificazione fondata su informazioni inesatte.

L’IA nelle comunicazioni carcerarie

La previsione del rischio non è l’unico impiego di questi sistemi nelle carceri statunitensi. Securus Technologies ha sperimentato modelli addestrati su anni di telefonate e videochiamate registrate, compresi sette anni di conversazioni provenienti dal sistema penitenziario del Texas.

Gli strumenti analizzavano chiamate, messaggi ed email per individuare possibili piani criminali. L’azienda ha precisato che i contenuti segnalati sarebbero stati valutati da operatori e investigatori, ma non ha fornito casi specifici attribuibili ai nuovi modelli.

Le organizzazioni impegnate nella tutela dei detenuti hanno contestato i possibili effetti sulla riservatezza. Tra i dubbi sollevati figurano anche il consenso all’uso delle comunicazioni per addestrare i sistemi e il rischio di sorvegliare conversazioni prive di rilievo penale.

Le regole dell’Unione europea

L’articolo 5 del regolamento europeo sull’intelligenza artificiale vieta di valutare o prevedere la probabilità che una persona commetta un reato quando il sistema si basa soltanto sulla profilazione o sulle caratteristiche personali.

Il divieto non riguarda allo stesso modo gli strumenti che assistono una valutazione umana fondata su fatti oggettivi e verificabili collegati a un’attività criminale. L’allegato III considera inoltre ad alto rischio, quando ricorrono le condizioni previste, i sistemi impiegati negli istituti penitenziari e quelli destinati a stimare la probabilità di nuovi reati.

Per queste applicazioni sono previsti controlli sui dati, documentazione e supervisione umana effettiva. Il progetto del Michigan dovrà quindi essere valutato soprattutto sulla qualità delle informazioni utilizzate, sulla possibilità di verificare i risultati e sul peso concreto che il punteggio avrà nelle decisioni degli operatori.