Presentata la proposta di legge, che definisce tre categorie distinte di condotte algoritmiche vietate, ciascuna con un proprio regime giuridico
Una stretta sull’architettura algoritmica che governa la selezione, la sequenza, l’amplificazione e la tempistica dei contenuti nelle piattaforme digitali. Il tutto per porre un freno a contenuti illegali, disinformazione e incitamento all’odio.
È quanto prevede il disegno di legge del Pd, presentato mercoledì primo aprile al Senato - primi firmatari i senatori Antonio Nicita e Lorenzo Basso - che punta ad affrontare in modo organico i principali rischi dell’ecosistema digitale introducendo la dipendenza algoritmica, l’influenza algoritmica e la manipolazione algoritmica selettiva tra le pratiche vietate e colmando un vuoto normativo che oggi riguarda la tutela delle persone, la trasparenza dei sistemi e la responsabilità personale di chi progetta e governa piattaforme online e modelli di AI. Un tema reso ancor più attuale dalle ultime sentenze americane che hanno certificato le responsabilità per danni psicologici causati da algoritmi e funzioni progettate per creare assuefazione. Il disegno di legge, che si compone di 13 articoli, individua e definisce tre categorie distinte di condotte algoritmiche vietate, ciascuna con un proprio regime giuridico. La prima è la dipendenza algoritmica — la capacità prevedibile e sistematica di specifiche architetture di design di indurre un uso compulsivo e compromettere la capacità dell’utente di interrompere volontariamente la fruizione del servizio. Il fondamento scientifico è consolidato: lo scroll infinito, l’autoplay, i sistemi di notifica a rinforzo variabile e i meccanismi di gamification come gli streaks e i badge sfruttano il circuito dopaminergico della ricompensa in modi che le neuroscienze cliniche hanno documentato e la ricerca epidemiologica ha correlato a un deterioramento misurabile degli indicatori di salute mentale, particolarmente negli adolescenti. La definizione del disegno di legge segue questa evidenza: la dipendenza algoritmica non è un’etichetta psicologica ma una qualificazione giuridica di scelte di design che, rispetto alle alternative disponibili, riducono sistematicamente l’autonomia dell’utente. La seconda è l ’influenza algoritmica — la modificazione non trasparente e non richiesta dell’ambiente informativo dell’utente attraverso la profilazione comportamentale e sistemi di raccomandazione ottimizzati per il coinvolgimento. A differenza della curatela editoriale, che è dichiarata e uniforme, l’influenza algoritmica opera individualmente, in modo continuo e al di sotto della soglia di consapevolezza dell’utente, costruendo le preferenze piuttosto che rispecchiarle. Il disegno di legge include espressamente la shadow suppression — il declassamento occulto di specifici contenuti, fonti o account senza notifica all’utente — come forma di influenza algoritmica quando realizzata in funzione della profilazione individuale e non in adempimento di obblighi di legge. La terza è la manipolazione algoritmica selettiva — l’intervento intenzionale e non neutrale dell’operatore sulle logiche di amplificazione e soppressione per finalità politiche, commerciali o propagandistiche. Questa categoria è giuridicamente distinta dalle prime due: richiede un elemento di intenzionalità e un obiettivo specifico che va oltre la massimizzazione del coinvolgimento. I casi paradigmatici che hanno orientato la redazione sono ben documentati: l’amplificazione sistematica di specifici account politici su X a seguito dell’acquisizione del 2022, e il caso TikTok/Romania del novembre 2024, in cui la Corte Costituzionale rumena ha annullato le elezioni presidenziali anche sulla base di relazioni dei servizi di intelligence che documentavano un’amplificazione coordinata e inautentica sulla piattaforma — il primo caso in cui la manipolazione algoritmica selettiva ha prodotto effetti giuridicamente rilevanti su un processo elettorale in uno Stato membro dell’Unione europea.
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