Diritto alla prova, protezione dei dati e libertà della persona nell’era dell’AI

Diritto alla prova, autenticità delle evidenze digitali e tutela della presunzione di innocenza sono oggi al centro di nuove sfide poste dall’intelligenza artificiale. Quando immagini, audio, video e documenti possono essere creati o alterati in modo quasi indistinguibile dalla realtà, il processo penale deve confrontarsi con rischi inediti per l’accertamento della verità e per la libertà della persona.

Questo articolo, parte della serie curata da Cosimo de Pinto “Quando l’AI mente bene: deepfake, prova digitale e anti-forensics nel processo penale”, analizza il quadro normativo, i principali orientamenti giurisprudenziali e le implicazioni pratiche dell’uso dell’AI nella prova digitale, offrendo una riflessione sui nuovi strumenti necessari per garantire un processo realmente equo.

Quadro normativo vigente

L’ordinamento italiano disciplina la prova digitale principalmente attraverso il Codice di Procedura Penale come modificato dalla L. 48/2008 (ratifica della Convenzione di Budapest), che ha inserito nell’art. 247, co. 1-bis, c.p.p. la previsione di adeguate misure tecniche dirette ad assicurare la conservazione dei dati originali e ad impedirne l’alterazione.

Il quadro è stato significativamente innovato dall’attuazione interna dell’e-evidence package: il D. Lgs. 30 dicembre 2025, n. 215, relativo al Regolamento UE 2023/1543, e il D. Lgs. 30 dicembre 2025, n. 216, relativo alla Direttiva UE 2023/1544, entrambi pubblicati in G.U. n. 11 del 15 gennaio 2026. Va precisato che il n. 215 non riscrive il contenuto degli ordini europei, già disciplinati dal Regolamento direttamente applicabile, bensì individua le autorità italiane competenti e definisce le procedure nazionali per emissione, trasmissione, ricezione, esecuzione e riesame degli ordini europei di produzione (EPOC) e di conservazione (EPOC-PR), come ricostruito dalla Relazione dell’Ufficio del Massimario della Corte di Cassazione n. 25/2026 del 7 aprile 2026.

Sul piano della protezione dei dati personali, due strumenti normativi europei assumono rilevanza diretta nell’ambito della forensics AI:

• il Regolamento UE 2016/679 (GDPR), che trova applicazione nel trattamento di dati personali effettuato da soggetti privati, inclusi consulenti tecnici e laboratori forensi privati, e impone in particolare obblighi di minimizzazione del dato, limitazione della finalità e accountability per i trattamenti automatizzati che producono effetti significativi sulle persone;
• la Direttiva 2016/680/UE, recepita in Italia con D. Lgs. 51/2018, che regola il trattamento dei dati personali da parte delle autorità competenti a fini di prevenzione, indagine, accertamento e perseguimento di reati. L’art. 11 della Direttiva vieta le decisioni fondate esclusivamente su trattamento automatizzato, compresa la profilazione, che producano effetti giuridici negativi o incidano significativamente sull’interessato, salvo che siano autorizzate dal diritto dell’Unione o dello Stato membro con garanzie adeguate per i diritti e le libertà dell’interessato.

L’impiego di sistemi AI per la valutazione di prove digitali in sede penale si colloca esattamente in questo perimetro.

Sul piano giurisprudenziale, l’attuale quadro interpretativo mostra come la prova digitale sia ancora spesso ricondotta entro categorie tradizionali, non sempre adeguate alla complessità introdotta dai contenuti AI-generati o AI-mediati. Le Sezioni Unite penali, con la sentenza n. 40963/2017, hanno affrontato il tema del sequestro probatorio di dati informatici, della loro copia e dell’interesse all’impugnazione dopo la restituzione del supporto, senza tuttavia elaborare uno statuto generale dell’autenticazione della prova digitale.

Più di recente, Cass. pen., Sez. I, n. 10378/2024 ha ricondotto filmati di videosorveglianza e tabulati GPS alla nozione di documento ex art. 234 c.p.p., escludendo, nel caso esaminato, l’applicazione automatica delle garanzie rafforzate introdotte dalla L. 48/2008. Sul versante civilistico, Cass. civ., Sez. I, ord. n. 2409/2026 ha invece valorizzato il tema del disconoscimento della trascrizione di conversazioni telefoniche ai sensi dell’art. 2712 c.c., offrendo uno spunto utile, ma non direttamente sovrapponibile al processo penale.

Questi orientamenti confermano un dato di fondo: il sistema processuale dispone già di categorie capaci di accogliere la prova digitale, ma non ancora di criteri sufficientemente specifici per governare, in modo uniforme e tecnicamente consapevole, l’autenticazione di contenuti potenzialmente generati, alterati o mediati da sistemi AI. È proprio in questo spazio che si colloca l’esigenza di un ripensamento metodologico, fondato su integrità, provenienza, catena di custodia, verificabilità tecnica e reale contraddittorio tra le parti.

Uno sguardo comparato: il modello angloamericano

Il confronto con l’ordinamento statunitense aiuta a collocare il problema italiano in una prospettiva più ampia. Nel sistema federale americano l’autenticazione della prova è retta da una soglia volutamente bassa: la Federal Rule of Evidence 901(a) richiede soltanto prova sufficiente a sostenere una constatazione che l’elemento sia ciò che la parte proponente afferma essere, lasciando poi al factfinder la valutazione di merito. Dal 1° dicembre 2017, le regole 902(13) e 902(14) hanno introdotto l’auto-autenticazione della prova elettronica mediante certificazione di una persona qualificata: la 902(13) riguarda le registrazioni generate da un processo o sistema elettronico, la 902(14) i dati copiati da un dispositivo o supporto e autenticati attraverso un processo di identificazione digitale, tipicamente l’hashing.

Il punto di maggiore interesse, ai fini del presente lavoro, è che l’autenticazione non equivale all’ammissibilità: una certificazione ai sensi della 902 stabilisce soltanto l’autenticità formale, mentre le regole su hearsay, rilevanza e best evidence restano autonome, e la prova scientifica o peritale resta soggetta alla Rule 702 e al vaglio di affidabilità dello standard Daubert (in alcune giurisdizioni statali ancora orientato al criterio Frye della generale accettazione).

In altre parole, un hash che certifica l’integrità di una copia non dice nulla sull’autenticità sostanziale del contenuto: garantisce che il file non è cambiato dopo l’acquisizione, non che il file rappresenti un fatto realmente accaduto. È la stessa distinzione, di importanza decisiva nell’era dei contenuti sintetici, su cui poggia in chiusura la sezione 9 di questo articolo. Il sistema italiano, che àncora la prova rappresentativa all’art. 234 c.p.p. e affida l’integrità tecnica alle cautele della L. 48/2008, condivide la medesima vulnerabilità di fondo: nessuno dei due ordinamenti dispone, ad oggi, di un criterio espresso per distinguere un documento autentico da uno sinteticamente plausibile.

La presunzione di innocenza sotto assedio: i rischi concreti per la libertà personale

Il punto centrale non è soltanto tecnico. Quando una prova digitale viene accettata senza un adeguato controllo della sua origine, della sua integrità e della sua possibile manipolazione, il rischio non riguarda più il solo metodo forense, ma la libertà della persona sottoposta a procedimento. In ambito penale, infatti, l’errore tecnico può tradursi in errore giudiziario.

In ambito penale, l’errore tecnico può tradursi in errore giudiziario.

È in questa prospettiva che assumono rilievo i principi fondamentali posti a tutela dell’imputato: la presunzione di non colpevolezza sancita dall’art. 27, comma 2, della Costituzione; il diritto a un equo processo garantito dall’art. 6 CEDU, che comprende anche la possibilità di conoscere, esaminare e contestare efficacemente le prove a carico; il diritto alla libertà e alla sicurezza personale tutelato dall’art. 5 CEDU. Tali garanzie non sono enunciazioni astratte, ma parametri di legittimità dell’azione giudiziaria: impongono che ogni evidenza digitale, soprattutto se potenzialmente generata, alterata o mediata da sistemi AI, sia sottoposta a un controllo tecnico rigoroso, documentato e realmente contraddittorio.

Gli scenari di rischio per un soggetto innocente sono molteplici e concreti. Una chat WhatsApp contenente messaggi mai scritti, inserita in un database SQLite plausibile, può essere estratta da un tool forense standard senza che questi rilevi anomalie di alcun tipo; un consulente tecnico non formato sulle vulnerabilità AI la presenterà al giudice come prova autentica.

Un’immagine che colloca il sospettato in prossimità di una scena del crimine può essere sintetizzata tramite inpainting, con PRNU trasferita dal dispositivo reale dell’imputato, producendo un artefatto che supera le analisi forensi convenzionali. Una registrazione vocale clonata può riprodurre la voce di chiunque, con qualunque contenuto, in qualunque contesto: se presentata senza adeguata analisi forense del segnale, diviene prova quasi impossibile da confutare per la difesa che non disponga di risorse tecniche equivalenti.

Il problema si amplifica per la cosiddetta asimmetria tecnica: le procure e la polizia giudiziaria dispongono generalmente di risorse tecnologiche superiori rispetto alla difesa. Un imputato che intenda contestare l’autenticità di una prova digitale deve affrontare costi peritali significativi, deve trovare consulenti tecnici con competenze specifiche in AI forensics, una figura ancora rara, e deve persuadere il giudice dell’esistenza di una vulnerabilità tecnica che quest’ultimo non è in grado di valutare in modo autonomo. Il principio del contraddittorio tecnico-scientifico, cardine del giusto processo, rischia di diventare una finzione quando una delle parti non ha gli strumenti per contraddire efficacemente.

La detenzione cautelare aggrava ulteriormente questo rischio: ai sensi dell’art. 273 c.p.p., nessuno può essere sottoposto a misure cautelari se a suo carico non sussistono gravi indizi di colpevolezza. A tale presupposto devono aggiungersi una delle esigenze cautelari previste dall’art. 274 c.p.p. e il rispetto dei criteri di adeguatezza e proporzionalità stabiliti dall’art. 275 c.p.p. Se il quadro indiziario si fonda su prove digitali AI-manipolate, la compressione della libertà personale di un innocente può avvenire prima ancora che il processo abbia luogo, con danni personali, familiari e professionali spesso irreparabili. La questione non è astratta: è una questione di diritti fondamentali che richiede risposte normative e metodologiche urgenti e concrete.

La questione della deepfake evidence e la liar’s dividend

Il dibattito sull’ammissibilità di prove potenzialmente sintetiche si è sviluppato più rapidamente nel sistema angloamericano, dove la letteratura discute da tempo il rischio della cosiddetta deepfake defense: la contestazione dell’autenticità di audio, video o documenti genuini sulla base della mera possibilità tecnica di manipolazione.

Nell’ordinamento italiano, l’art. 234 c.p.p. ammette come prova gli scritti o altri documenti che rappresentano fatti, persone o cose mediante la fotografia, la cinematografia, la fonografia o qualsiasi altro mezzo: la formulazione elastica non include criteri espliciti di autenticità per contenuti AI-generati. Non esiste nel codice di rito italiano una norma generale che imponga la disclosure dell’utilizzo di sistemi AI nella produzione o elaborazione di documenti presentati come prova, salvo i casi in cui la condotta integri falsità documentale o altra ipotesi penalmente rilevante.

Chesney e Citron hanno teorizzato il rischio della liar’s dividend: non è necessario produrre contenuti falsi per trarne vantaggio processuale; è sufficiente che esista il dubbio diffuso che qualsiasi contenuto possa essere falso. Questo meccanismo opera in entrambe le direzioni: chi vuole escludere una prova autentica può limitarsi a insinuare che sia un deepfake; chi vuole introdurre una prova falsa può confidare nell’incapacità tecnica del sistema di rilevarla. Entrambi gli scenari attentano al corretto funzionamento della giustizia e impongono un equilibrio normativo e metodologico che distingua il dubbio legittimo dalla sopravvalutazione della minaccia.

Responsabilità del consulente tecnico nell’era dell’AI

Gli artt. 220 e seguenti c.p.p. disciplinano la perizia quando occorre svolgere indagini o acquisire dati o valutazioni che richiedono specifiche competenze tecniche, scientifiche o artistiche. L’art. 226 c.p.p., nella fase di conferimento dell’incarico, pone in capo al perito nominato dal giudice l’impegno ad adempiere al proprio ufficio senza altro scopo che quello di far conoscere la verità. I consulenti tecnici di parte operano invece in una distinta posizione processuale, nel rispetto delle disposizioni che ne regolano l’attività e degli obblighi professionali e deontologici applicabili. Letti alla luce dell’evoluzione tecnologica, tali principi comportano conseguenze operative che vanno ben oltre gli adempimenti formali tradizionali.

Il consulente tecnico o perito che impiega strumenti AI nella propria analisi è tenuto, in primo luogo, a dichiarare esplicitamente quali sistemi AI sono stati utilizzati, specificando nome, versione e data del modello impiegato: un modello aggiornato dopo la data del fatto potrebbe avere caratteristiche diverse da quelle disponibili all’epoca dei fatti.

Deve documentare l’intero prompt impiegato, il contesto RAG se pertinente, la temperatura di campionamento e ogni parametro che influisca sull’output. È tenuto a riprodurre il processo analitico, nella misura del possibile, e a segnalare espressamente al giudice le limitazioni di affidabilità intrinseche allo strumento. Deve infine valutare in modo specifico se il dato analizzato presenti caratteristiche riconducibili a manipolazione AI-assistita, anche qualora tale valutazione conduca a un esito incerto.

La responsabilità del consulente si estende anche all’aggiornamento professionale continuo: in un settore nel quale le tecniche di attacco, manipolazione e rilevazione evolvono rapidamente, l’impiego di metodologie non aggiornate può condurre a conclusioni non più attendibili. La crescente integrazione dei sistemi di intelligenza artificiale nelle attività di acquisizione, classificazione e analisi rende pertanto necessario un adeguamento sistematico delle competenze tecniche e del profilo deontologico del consulente e del perito informatico. In tale prospettiva, appare opportuno promuovere percorsi formativi specifici in AI forensics e l’elaborazione di linee guida aggiornate da parte degli ordini, delle associazioni professionali e degli organismi tecnici competenti.

In sintesi, i tre piani esaminati in questo capitolo, il diritto alla prova, la protezione dei dati personali e la presunzione di innocenza, non costituiscono vincoli separati, ma facce di un’unica esigenza: garantire che la decisione giudiziaria si fondi su elementi la cui affidabilità sia stata effettivamente verificata. Nel momento in cui una prova digitale può essere generata o alterata da sistemi di AI, la tenuta tecnica dell’accertamento diventa la precondizione stessa della tutela dei diritti fondamentali, e non un aspetto meramente tecnico a valle del giudizio.

Ne deriva un riposizionamento del ruolo del consulente e del perito: la loro funzione non è più soltanto descrivere ciò che il dato mostra, ma esplicitare il grado di fiducia che quel dato merita, le condizioni in cui è stato prodotto e i margini di incertezza residui. È in questo spostamento, dalla constatazione alla valutazione critica della provenienza, che si misura la capacità del processo penale di reggere l’urto dell’evidenza sintetica senza sacrificare le garanzie della persona.

Diritto alla prova, presunzione di innocenza e affidabilità della prova digitale nell’era dell’AI

Oggi la prova digitale si trova al centro di una trasformazione decisiva, spinta dall’evoluzione dell’intelligenza artificiale e dalla crescente capacità di generare contenuti indistinguibili dal reale. Questo mette in tensione le categorie tradizionali del processo penale e rende sempre più complessa la verifica dell’autenticità dell’evidenza, pur in presenza di un quadro normativo e giurisprudenziale ancora fondato su presupposti in parte pre-AI.

Ne deriva un sistema in cui la verità processuale non può più basarsi su una semplice presunzione di genuinità del dato, ma richiede criteri tecnici e metodologici più rigorosi per garantirne affidabilità e verificabilità. In questo contesto, il rischio non è solo teorico: deepfake, manipolazioni digitali e asimmetrie tecniche possono incidere concretamente sulla presunzione di innocenza e sull’equilibrio del giusto processo.

Nel prossimo articolo approfondiremo le tecniche di rilevazione più avanzate e lo stato dell’arte della forense digitale, analizzando anche scenari di rischio concreti come chat fabbricate, contabilità alterata e strategie difensive basate sui deepfake, con un’attenzione particolare alla costruzione di un framework forense per l’era dell’AI, ai limiti attuali delle tecniche di analisi e alle prospettive di una più ampia agenda di ricerca.

Per un ulteriore livello di approfondimento, consigliamo la lettura del white paper di Cosimo de Pinto, “Quando l’AI mente bene: deepfake, prova digitale e anti-forensics nel processo penale”, che offre una visione organica dei rischi e delle contromisure tecniche e giuridiche nell’era dell’evidenza sintetica.