Intelligenza artificiale, processo e prova digitale

AI Forensics e processo: riconoscimento facciale, log e nuove responsabilità nel D.Lgs. 160/2026

Dott. Domenico Moretta
Criminalista forense – Digital & Audio Forensics Expert
Studioso di diritto delle nuove tecnologie e prova digitale

Dal 30 settembre 2026 l’intelligenza artificiale entra in modo ancora più concreto nelle attività di polizia e nel processo. Il D.Lgs. 160/2026 disciplina l’identificazione biometrica, introduce nuove regole sull’accesso ai log e alla documentazione tecnica e attribuisce un rilievo diretto alle misure di sicurezza e alla supervisione umana.

Il punto centrale non è soltanto stabilire quando un sistema di IA possa essere utilizzato. La questione realmente nuova è un’altra: come acquisire, verificare e contestare il risultato prodotto dall’algoritmo.

Il Decreto legislativo 9 settembre 2026, n. 160, pubblicato nella Gazzetta Ufficiale del 15 settembre ed efficace dal 30 settembre 2026, adegua l’ordinamento nazionale al Regolamento europeo sull’intelligenza artificiale in materia di attività di polizia e responsabilità civile e penale.

Le sue disposizioni interessano direttamente magistrati, avvocati, forze di polizia, imprese e consulenti tecnici. Accanto alla digital forensics tradizionale si delinea infatti un nuovo ambito professionale: la AI Forensics, intesa come analisi tecnica del funzionamento, degli input, degli output e delle registrazioni generate dai sistemi di intelligenza artificiale.

Dall’uso dell’IA alla verificabilità dell’algoritmo

Il decreto interviene su piani differenti, che devono essere mantenuti distinti:

• attività investigativa e processo penale, con le nuove regole sul riconoscimento biometrico remoto in tempo reale e sul riconoscimento facciale a posteriori;
• processo civile, attraverso l’accesso ai log e alla documentazione tecnica nelle azioni di risarcimento del danno;
• responsabilità penale e degli enti, con nuove fattispecie collegate alle misure tecniche di sicurezza e alla sorveglianza umana.

Il collegamento fra questi settori è rappresentato dalla prova tecnica. Log, documentazione del rischio, soglie decisionali, database di riferimento e modalità di supervisione umana possono diventare oggetto di acquisizione processuale, analisi peritale e contraddittorio.

Identificazione biometrica remota in tempo reale: il nuovo art. 359-ter c.p.p.

L’articolo 13 del decreto introduce nel codice di procedura penale il nuovo art. 359-ter c.p.p., dedicato all’identificazione e alla localizzazione mediante sistemi di IA per l’identificazione biometrica remota in tempo reale.

Il ricorso a questi sistemi può essere autorizzato, nei casi previsti dalla norma, per confermare l’identità o procedere alla ricerca mirata e alla localizzazione di determinate persone. Non si tratta quindi di una facoltà generalizzata di riconoscimento della popolazione presente in uno spazio pubblico.

Il provvedimento autorizzativo deve delimitare:

• la persona o le persone specificamente ricercate;
• l’area geografica nella quale il sistema può essere utilizzato;
• il tempo strettamente necessario, comunque non superiore a quindici giorni, salvo proroga motivata;
• la banca dati di riferimento e la specifica finalità del confronto.

Il set biometrico deve essere formato per il singolo utilizzo autorizzato e non può essere alimentato progressivamente sulla base delle ricerche precedenti. La norma vieta inoltre l’impiego di banche dati biometriche ottenute, anche solo in parte, mediante scraping non mirato o costituite in violazione della disciplina sulla protezione dei dati personali.

Quando il sistema sia impiegato fuori dai casi consentiti oppure non siano rispettate le condizioni previste, i risultati non possono essere utilizzati e i dati personali, gli output e gli altri risultati acquisiti devono essere cancellati, salvo che costituiscano corpo del reato. Il testo completo è consultabile nell’articolo 13 del D.Lgs. 160/2026.

Riconoscimento facciale a posteriori e videosorveglianza

L’articolo 10 disciplina il riconoscimento facciale effettuato dopo l’acquisizione delle immagini da sistemi di videosorveglianza. La tecnologia può essere attivata per una ricerca mirata, nel rispetto dei presupposti e delle procedure stabilite dal decreto.

In via generale, il pubblico ministero deve richiedere l’autorizzazione al giudice per le indagini preliminari entro quarantotto ore dall’avvio del sistema; il giudice provvede con decreto motivato entro le successive quarantotto ore. È prevista una specifica eccezione per l’identificazione iniziale, successiva alla commissione del reato, fondata su elementi oggettivi e verificabili direttamente collegati al fatto.

La norma stabilisce inoltre che:

• le immagini trattate siano conservate nella banca dati di riferimento per sette giorni e successivamente cancellate automaticamente;
• gli accessi e le operazioni siano registrati in file di log non modificabili;
• i log siano conservati per cinque anni e accessibili anche nell’ambito di un procedimento penale;
• nessuna decisione produttiva di effetti giuridici negativi possa essere fondata esclusivamente sul risultato del riconoscimento facciale;
• sia vietato un impiego generalizzato, indiscriminato o privo di collegamento con uno specifico reato o procedimento.

Queste garanzie risultano particolarmente significative se lette insieme ai principi già rilevanti per l’analisi delle videoriprese nel processo penale: la fonte audiovisiva deve essere disponibile, verificabile e correttamente introdotta nel procedimento.

Il match facciale non è una prova autonoma d’identità

Dal punto di vista tecnico è essenziale evitare un equivoco: il risultato restituito dal sistema non equivale automaticamente all’identificazione certa della persona.

Un sistema di riconoscimento facciale effettua un confronto tra caratteristiche biometriche e produce un punteggio di similarità, valutato rispetto a una soglia configurata. Il risultato può essere influenzato da numerosi fattori:

• qualità, risoluzione e compressione dell’immagine;
• angolazione del volto, illuminazione, occlusioni e movimento;
• algoritmo, modello e versione effettivamente utilizzati;
• soglia decisionale applicata;
• dimensione e composizione del database di confronto;
• tasso di falsi positivi e falsi negativi;
• eventuali bias o differenze prestazionali fra gruppi di popolazione;
• modalità con cui l’operatore umano ha valutato e confermato il risultato.

Il match deve essere considerato, in termini tecnico-forensi, come un risultato da validare e contestualizzare. La sua forza dipende dalla qualità della fonte, dal funzionamento documentato del sistema e dalla presenza di riscontri indipendenti.

L’algoritmo può indicare una corrispondenza probabile. L’identificazione processualmente utilizzabile richiede però trasparenza tecnica, controllo umano e riscontri esterni.

Quali verifiche deve svolgere il consulente tecnico

In presenza di un risultato biometrico rilevante per il procedimento, CTU, perito e consulente tecnico di parte dovrebbero poter esaminare almeno:

• denominazione, produttore, modello e versione del sistema;
• data e ora dell’operazione, con verifica della sincronizzazione temporale;
• file sorgente e qualità dell’immagine sottoposta al confronto;
• database impiegato, criteri di selezione e numero dei soggetti confrontati;
• soglia decisionale e punteggio ottenuto;
• metriche di accuratezza e documentazione relativa agli errori;
• log di accesso, attivazione, interrogazione e generazione dell’output;
• eventuali aggiornamenti del modello intervenuti prima o dopo l’operazione;
• identità, formazione e attività dell’operatore umano;
• autorizzazione giudiziaria e corrispondenza dell’impiego al relativo perimetro;
• presenza di ulteriori elementi di conferma dell’identità.

L’analisi non può quindi limitarsi all’immagine finale o alla schermata che indica il match. Occorre ricostruire l’intero processo tecnico che ha condotto al risultato.

Log immodificabili, valutazioni d’impatto e requisiti tecnici

L’articolo 9 richiede preventive valutazioni d’impatto sui diritti fondamentali e sulla protezione dei dati. Ogni utilizzo dell’identificazione biometrica remota in tempo reale deve essere registrato automaticamente in log non modificabili, conservati per cinque anni.

Un successivo decreto ministeriale dovrà definire, fra l’altro:

• requisiti minimi di affidabilità e accuratezza;
• monitoraggio delle prestazioni e mitigazione dei bias;
• requisiti delle banche dati di riferimento;
• misure di sicurezza e prevenzione degli accessi illeciti;
• informazioni da fornire sulle caratteristiche del sistema, sulle verifiche di accuratezza e sui meccanismi di gestione degli errori.

La cornice normativa entrerà quindi in vigore il 30 settembre, ma una parte delle specifiche operative dovrà essere completata dai provvedimenti attuativi. Questo passaggio sarà determinante: accuratezza, soglie e gestione dell’errore devono diventare parametri concretamente verificabili e non formule generiche contenute nella documentazione commerciale. Si veda l’articolo 9.

Accesso processuale alle prove sul funzionamento dell’IA

Il secondo grande settore d’intervento riguarda le azioni di risarcimento del danno, contrattuale o extracontrattuale, cagionato dall’utilizzo di un sistema di intelligenza artificiale.

L’articolo 17 consente al giudice, su istanza del soggetto che afferma di aver subito il danno, di ordinare alla controparte o al terzo che ne abbia la disponibilità l’esibizione degli elementi di prova specificamente pertinenti al funzionamento del sistema. L’istante deve presentare fatti ed elementi idonei a rendere verosimile la fondatezza della domanda e il collegamento fra risultato dell’IA e danno lamentato.

Fra gli elementi espressamente indicati rientrano:

• i registri generati dal sistema;
• la documentazione relativa alla gestione dei rischi;
• le informazioni pertinenti contenute nella documentazione tecnica;
• i parametri e le modalità della supervisione umana.

L’ordine deve essere necessario e proporzionato, tenendo conto anche dei segreti commerciali e delle informazioni riservate. Tuttavia, se la parte non adempie senza giustificato motivo all’ordine di esibizione relativo a questa documentazione, il giudice può ritenere ammessi i fatti allegati dall’istante, dopo aver valutato gli altri elementi disponibili. Il terzo inadempiente può essere condannato a una pena pecuniaria da 1.500 a 10.000 euro. Il testo è disponibile nell’articolo 17.

La presunzione del nesso causale

L’articolo 18 stabilisce che, quando il danno derivi dalla violazione di uno o più obblighi previsti dall’AI Act, il nesso di causalità fra violazione e danno è presunto, salvo prova contraria.

Si tratta di una disposizione breve, ma destinata ad avere un peso significativo. Il giudizio tecnico dovrà contribuire a stabilire:

• quale obbligo sia stato violato;
• quale comportamento abbia tenuto il sistema;
• se il risultato contestato sia riproducibile;
• quali misure tecniche avrebbero potuto prevenire o limitare l’evento;
• se la supervisione umana sia stata effettiva oppure soltanto formale.

La conformità dichiarata o la presenza di una certificazione non saranno sufficienti, da sole, a escludere la responsabilità. Sarà necessario verificare il funzionamento effettivo del sistema nel caso concreto.

Il nuovo art. 437-bis c.p.: misure di sicurezza e sorveglianza umana

Il D.Lgs. 160/2026 introduce inoltre nel codice penale il nuovo art. 437-bis, relativo all’omessa adozione di misure di sicurezza nei sistemi di intelligenza artificiale e alla loro alterazione illecita.

La fattispecie riguarda l’omissione delle misure tecniche di sicurezza previste per progettazione, addestramento, produzione o immissione sul mercato di sistemi ad alto rischio, oppure l’omessa adozione della sorveglianza umana, quando ne derivi un pericolo per la vita, l’incolumità pubblica o individuale o la sicurezza dello Stato. La norma considera anche la colpa grave e l’omissione intenzionale della sorveglianza umana da parte dell’utilizzatore professionale.

Dal punto di vista forense, l’accertamento potrà richiedere l’esame di:

• configurazioni di sicurezza e registri delle modifiche;
• procedure di validazione e collaudo;
• audit, segnalazioni e incident report;
• meccanismi di autenticazione e controllo degli accessi;
• ruoli e poteri attribuiti al supervisore umano;
• allarmi prodotti dal sistema e decisioni assunte dagli operatori;
• misure adottate dopo la scoperta di anomalie o malfunzionamenti.

La prova tecnica non riguarderà quindi soltanto ciò che il sistema ha fatto, ma anche ciò che avrebbe dovuto impedire, segnalare o sottoporre all’intervento umano. Il nuovo reato è riportato nell’articolo 12 del decreto.

Responsabilità degli enti e sequestro dei contenuti generati con IA

Il decreto completa il quadro introducendo l’art. 25-vicies nel D.Lgs. 231/2001, con sanzioni pecuniarie e interdittive per gli enti in relazione ai reati indicati dalla nuova disciplina.

Viene inoltre modificata l’esecuzione del sequestro preventivo dei contenuti online: l’ordine di rimozione o disabilitazione può riguardare contenuti generati anche mediante sistemi di intelligenza artificiale e i relativi dati, rivolgendosi a prestatori di hosting, piattaforme online, motori di ricerca e altri intermediari.

Per chi opera nella digital forensics emerge una conseguenza pratica: prima della rimozione del contenuto occorre preservare correttamente la fonte e i dati disponibili. Acquisizione, hash, metadatazione, URL, timestamp, intestazioni, log di piattaforma e informazioni di provenienza possono diventare irripetibili dopo il takedown.

Le principali evidenze tecniche introdotte dal nuovo quadro

Attenzione alle scadenze dell’AI Act e dell’AI Omnibus

Questa distinzione assume particolare rilievo anche per l’accesso alla documentazione. Il potere di ordinare l’esibizione è previsto dalla disciplina nazionale; la concreta esistenza e obbligatorietà dei documenti richiamati deve però essere verificata considerando tipologia del sistema, soggetto coinvolto e data di applicazione dei singoli obblighi europei. Il testo dell’AI Omnibus è disponibile su EUR-Lex.

Le criticità che emergeranno nel contenzioso

L’applicazione pratica della nuova disciplina porrà questioni complesse:

• accesso a sistemi proprietari e tutela del segreto industriale;
• modelli aggiornati continuamente o erogati esclusivamente in cloud;
• difficoltà nel riprodurre un output dopo la modifica del modello;
• conservazione e integrità dei log;
• sincronizzazione temporale tra sistemi differenti;
• disponibilità dei dati di addestramento e validazione;
• distinzione fra errore algoritmico, cattiva configurazione e uso scorretto;
• valutazione dell’effettività della supervisione umana.

La semplice produzione di una schermata, di un report riepilogativo o di una dichiarazione del fornitore non dovrebbe essere ritenuta sufficiente quando il risultato algoritmico incide sulla ricostruzione dei fatti o sull’attribuzione di una responsabilità.

Il nuovo ruolo di CTU, perito e consulente tecnico di parte

Il D.Lgs. 160/2026 rende più evidente la necessità di competenze che uniscano informatica forense, analisi dei sistemi, conoscenza del processo e capacità di documentare ogni passaggio dell’accertamento.

Il consulente potrà essere chiamato a:

• individuare e acquisire le registrazioni rilevanti;
• verificare integrità, completezza e provenienza dei log;
• ricostruire versione, configurazione e comportamento del sistema;
• valutare soglie, metriche di errore e qualità dei dati;
• confrontare il funzionamento osservato con la documentazione tecnica;
• accertare il ruolo effettivamente svolto dall’operatore umano;
• verificare la riproducibilità del risultato;
• esporre limiti, margini d’incertezza e possibili spiegazioni alternative.

È importante chiarire che AI Forensics non significa limitarsi a utilizzare un software capace di rilevare contenuti sintetici o analizzare un output. Significa applicare un metodo forense all’intero ciclo di funzionamento del sistema.

Conclusioni

Il D.Lgs. 160/2026 segna un passaggio rilevante: l’intelligenza artificiale non viene più considerata soltanto come tecnologia da regolamentare, ma come fonte di dati, decisioni, registrazioni e responsabilità suscettibili di accertamento processuale.

Nel riconoscimento facciale, il match deve essere verificato alla luce della qualità dell’immagine, dell’algoritmo, della soglia e del database utilizzato. Nelle azioni risarcitorie, log e documentazione tecnica possono diventare oggetto di esibizione. Sul piano penale, le misure tecniche di sicurezza e la supervisione umana assumono una rilevanza diretta.

La prospettiva corretta non è quindi chiedersi se l’algoritmo abbia prodotto una risposta, ma se quella risposta sia tecnicamente ricostruibile, verificabile e sottoponibile al contraddittorio.

È su questo terreno che digital forensics e AI Forensics sono destinate a incontrarsi.