{"id":1110,"date":"2026-10-06T13:42:44","date_gmt":"2026-10-06T13:42:44","guid":{"rendered":"https:\/\/www.francescoabate.it\/?p=1110"},"modified":"2026-10-12T09:08:36","modified_gmt":"2026-10-12T09:08:36","slug":"intelligenza-artificiale-scienze-forensi","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/www.francescoabate.it\/index.php\/2026\/10\/06\/intelligenza-artificiale-scienze-forensi\/","title":{"rendered":"Intelligenza artificiale e accertamenti forensi:documenti, scrittura e antropometria"},"content":{"rendered":"\n

L\u2019intelligenza artificiale<\/strong> sta modificando profondamente il rapporto tra immagine, documento ed evidenza forense. Per chi opera negli accertamenti tecnico-scientifici, conoscerne il funzionamento non significa soltanto saper utilizzare nuovi strumenti di analisi, ma soprattutto essere in grado di riconoscere quando l\u2019IA possa aver generato, modificato o ricostruito informazioni che non appartenevano originariamente al reperto esaminato.<\/strong> \u00c8 una problematica che interessa direttamente l\u2019attivit\u00e0 del Dott. Francesco Abate, la cui specializzazione comprende l\u2019esame forense della scrittura<\/strong>, la microscopia ottica applicata ai documenti, l\u2019analisi di documenti cartacei, digitali e digitalizzati, nonch\u00e9 il settore specialistico dell\u2019antropometria forense, dell\u2019analisi e del miglioramento dell\u2019intelligibilit\u00e0 di immagini e video,<\/strong> nell\u2019ambito di accertamenti comparativi e identificativi o finalizzati alla ricostruzione della materialit\u00e0 dei fatti<\/strong>. Il falso in scrittura, il falso documentale e l\u2019IA come strumento possibile fonte di alterazione. Nella criminalistica l’IA presenta una duplice dimensione. Pu\u00f2 costituire uno strumento di supporto all’esperto, facilitando l’elaborazione di grandi quantit\u00e0 di dati, la ricerca di correlazioni, la classificazione, il rilevamento di anomalie e determinate attivit\u00e0 di elaborazione delle immagini. Ma pu\u00f2 essere anche lo strumento attraverso il quale un documento, un’immagine o un video vengono generati, modificati o ricostruiti, introducendo artefatti capaci di compromettere l’interpretazione dell’evidenza. Un documento interamente prodotto attraverso un modello generativo costituisce un caso di generazione sintetica del contenuto. Quando, invece, l\u2019IA interviene su un documento gi\u00e0 esistente sostituendone, modificandone o ricostruendone alcune parti, \u00e8 pi\u00f9 appropriato parlare, a seconda dell\u2019operazione eseguita, di generative editing, generative replacement o inpainting<\/em><\/strong>. La distinzione assume particolare importanza nell\u2019accertamento forense, poich\u00e9 un documento interamente generato e un documento autentico successivamente manipolato pongono problematiche investigative differenti. Le metodologie di analisi sono pertanto oggetto di costante aggiornamento e verifica sperimentale, anche rispetto a problematiche particolarmente complesse quali l\u2019esame di fotocopie, scansioni e successive riproduzioni digitali<\/strong>. Sebbene l\u2019esame di una copia, e ancor pi\u00f9 di un\u2019immagine JPEG successivamente incorporata in un PDF, non consenta di per s\u00e9 di accertare una falsificazione, l\u2019analisi strumentale e sperimentale pu\u00f2, in determinate condizioni, evidenziare differenze nelle caratteristiche di rappresentazione digitale.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Immagini e volti: migliorare non significa inventare<\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n

La questione diventa ancora pi\u00f9 delicata nell\u2019antropometria forense e nell\u2019analisi di immagini e video.
<\/strong>Occorre distinguere il semplice enhancement<\/em><\/strong>, finalizzato a migliorare la rappresentazione e la percepibilit\u00e0 dell\u2019informazione disponibile, dai processi di generative restoration<\/em> o reconstruction<\/em><\/strong>, nei quali il modello pu\u00f2 ricostruire informazioni degradate o mancanti sulla base di regolarit\u00e0 apprese e di ci\u00f2 che, in termini probabilistici, risulta plausibile. Se, ad esempio, un volto scarsamente definito viene sottoposto a un processo di ricostruzione generativa e il sistema restituisce con maggiore definizione la forma di un orecchio, del naso, degli occhi o della mandibola, il risultato apparentemente pi\u00f9 nitido non dimostra che quelle caratteristiche somatiche fossero effettivamente rappresentate nell\u2019informazione originariamente acquisita.
<\/strong>L\u2019informazione visiva generata o ricostruita dal modello non pu\u00f2 quindi essere automaticamente considerata come informazione proveniente dalla scena.<\/strong> Ci\u00f2 assume particolare rilievo negli accertamenti identificativi e nella comparazione antropometrica e morfologica:<\/strong> una caratteristica somatica introdotta, completata o ricostruita artificialmente non pu\u00f2 essere trattata come equivalente a una caratteristica effettivamente osservabile nella sorgente originaria.
Ne deriva la necessit\u00e0 di mantenere sempre distinguibile ci\u00f2 che proviene dalla sorgente da ci\u00f2 che deriva dall\u2019elaborazione,<\/strong> affinch\u00e9 il miglioramento dell\u2019immagine non si traduca nell\u2019attribuzione di valore forense a informazioni che il sistema ha inferito o generato.<\/p>\n\n\n\n

Dall\u2019output algoritmico alla valutazione forense<\/strong><\/p>\n\n\n\n

L\u2019algoritmo pu\u00f2 misurare, ricercare correlazioni, classificare, evidenziare pattern o segnalare anomalie; l\u2019esperto formula il quesito, valuta la qualit\u00e0 e l\u2019adeguatezza del dato, interpreta l\u2019output, considera le possibili spiegazioni alternative e ne valuta il significato nel contesto dell\u2019accertamento forense.
La distinzione \u00e8 fondamentale. Un sistema pu\u00f2 rilevare un\u2019anomalia in un documento, individuare una correlazione o restituire un\u2019immagine elaborata o ricostruita. Da ci\u00f2 non consegue automaticamente che l\u2019output costituisca evidenza di una determinata ipotesi, n\u00e9 che possieda il significato che la sua rappresentazione potrebbe apparentemente suggerire. Il risultato prodotto mediante sistemi di intelligenza artificiale deve pertanto essere sottoposto al medesimo vaglio critico richiesto per ogni altra risultanza tecnico-scientifica: occorre conoscerne, per quanto tecnicamente accessibile, origine, dati di ingresso, modalit\u00e0 di produzione, limiti, condizioni di applicabilit\u00e0 e riproducibilit\u00e0, distinguendo il risultato prodotto dal sistema dal significato probatorio che pu\u00f2 eventualmente essergli attribuito nel contesto dello specifico accertamento.
L\u2019IA pu\u00f2 quindi concorrere all\u2019analisi, ma l\u2019output algoritmico non coincide, di per s\u00e9, con la conclusione forense.<\/p>\n\n\n\n

L\u2019IA richiede pi\u00f9 metodo, non meno competenza<\/strong><\/p>\n\n\n\n

L\u2019introduzione dell\u2019intelligenza artificiale nelle scienze forensi non determina il superamento dell\u2019esperto. Al contrario, rende ancora pi\u00f9 necessarie competenze specialistiche nella metodologia scientifica, nell\u2019epistemologia giudiziaria, nel ragionamento probatorio e inferenziale, nella statistica e nella valutazione della forza delle evidenze. \u00c8 una prospettiva approfondita dal Dott. Francesco Abate anche nell\u2019ambito della convegnistica specialistica dedicata al rapporto tra intelligenza artificiale e prova scientifica nel processo penale, con particolare riferimento alle implicazioni dell\u2019impiego dell\u2019IA negli accertamenti tecnico-scientifici e nella valutazione della prova scientifica. Pi\u00f9 sofisticato diventa lo strumento, maggiore deve essere la capacit\u00e0 dell\u2019esperto di distinguere il dato osservato dal dato inferito, il segnale originario dall\u2019artefatto, la correlazione dalla causalit\u00e0 e la plausibilit\u00e0 statistica dall\u2019evidenza probatoria.<\/p>\n\n\n\n

Il ritorno all\u2019umanesimo<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u00c8 all\u2019interno di questa apparente contraddizione che si colloca il concetto che il Dott. Francesco Abate definisce \u201critorno all\u2019umanesimo<\/em>\u201d. L\u2019espressione non indica una contrapposizione tra essere umano e tecnologia, n\u00e9 un ridimensionamento delle potenzialit\u00e0 dell\u2019intelligenza artificiale.Muove, al contrario, proprio dal riconoscimento della crescente capacit\u00e0 dei sistemi artificiali di generare, modificare, ricostruire, classificare e correlare informazioni. Quanto pi\u00f9 tali sistemi diventano sofisticati, tanto meno il loro risultato pu\u00f2 essere recepito acriticamente come dato probatorio. Diventa necessario stabilire che cosa derivi effettivamente dall\u2019evidenza originaria, che cosa sia stato elaborato, inferito o generato dal sistema, quali spiegazioni alternative siano compatibili con il risultato osservato e quale forza tale risultato possa assumere rispetto alle ipotesi considerate. Il progresso dell\u2019intelligenza artificiale richiede pertanto un ricorso ancora pi\u00f9 rigoroso al ragionamento probatorio e inferenziale, all\u2019epistemologia giudiziaria, alla statistica e alla logica probabilistica. La crescente capacit\u00e0 della macchina di produrre risultati non diminuisce il ruolo dell\u2019esperto, ma ne accresce la responsabilit\u00e0 metodologica: non \u00e8 sufficiente ottenere un output, occorre comprenderne origine, affidabilit\u00e0, limiti e significato nell\u2019ambito dell\u2019accertamento.
Il \u201critorno all\u2019umanesimo<\/em>\u201d consiste precisamente in questo: quanto maggiore diventa la capacit\u00e0 computazionale e generativa della macchina, tanto maggiore deve essere la capacit\u00e0 dell\u2019essere umano di formulare correttamente le ipotesi, sottoporle a verifica, considerare spiegazioni alternative, distinguere correlazione e causalit\u00e0 e valutare l\u2019incertezza e la forza delle evidenze.
L\u2019intelligenza artificiale non conduce quindi a un impoverimento del ragionamento dell\u2019esperto, ma rende necessario il suo contrario: un potenziamento della capacit\u00e0 critica umana applicata alla prova scientifica.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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