1. Il problema: due mondi un tempo distanti

Negozio giuridico e Intelligenza Artificiale hanno per lungo tempo rappresentato due dimensioni concettualmente eterogenee. Il primo, nella classica accezione bettiana, è una categoria propriamente giuridica, riconducibile alla manifestazione di volontà diretta a uno scopo pratico, consistente nel costituire, modificare o estinguere un rapporto giuridico: una nozione che la dottrina italiana ha modellato attorno al dogma del consenso e che, fino a tempi recenti, sembrava trovare nell’agire umano il proprio presupposto necessario. La seconda appartiene invece, almeno nelle sue origini, all’orbita delle scienze informatiche e cognitive: si tratta di una tecnologia che simula processi di ragionamento e apprendimento, con strumenti e linguaggi propri della matematica e dell’ingegneria del software.

L’incontro tra questi due mondi si è prodotto progressivamente, per effetto della crescente penetrazione delle tecnologie informatiche nelle pratiche contrattuali. Già nel 1996 l’informatico Nick Szabo coniò il sintagma smart contract, per designare quei protocolli informatici che incorporano clausole contrattuali e ne automatizzano l’esecuzione, rendendo strutturalmente impossibile l’inadempimento. La formula, originariamente collocata in un ambito tecnico, è destinata a investire la dogmatica del contratto, sollecitando l’interprete a interrogarsi su categorie tradizionali — la dichiarazione, il consenso, l’esecuzione, la causa — alla luce di un fenomeno che muta in modo radicale le modalità di formazione e di adempimento del vincolo negoziale.

La presente trattazione intende offrire un inquadramento sistemico del fenomeno, muovendo dalla nozione generale di contratto digitale, attraversando il concetto di Intelligenza Artificiale e dei suoi impieghi, per giungere all’analisi giuridica degli smart contracts e ai riflessi che la diffusione delle tecnologie algoritmiche produce sul piano della concorrenza e della tutela del contraente debole.

2. La nozione di contratto digitale e le sue articolazioni

Il contratto digitale può essere definito, in prima approssimazione, come l’accordo di due o più parti concluso mediante tecnologie informatiche e telematiche, e diretto — secondo la definizione generale dell’art. 1321 c.c. — a costituire, regolare o estinguere un rapporto giuridico patrimoniale tra le parti contraenti. Tale definizione, tuttavia, è affetta da una certa genericità: essa si concentra prevalentemente sul momento genetico del contratto, ossia sulla sua conclusione, mentre l’incidenza delle tecnologie digitali si estende oggi ben oltre questa fase, investendo l’intero ciclo di vita del rapporto contrattuale.

Le tecnologie informatiche, infatti, hanno assunto un peso sempre più rilevante anche nella fase delle trattative, come testimoniato dall’intervento del legislatore europeo con le direttive del Parlamento Europeo e del Consiglio 2019/770/UE, relativa a determinati aspetti dei contratti di fornitura di contenuto digitale e di servizi digitali, e 2019/771/UE, concernente determinati aspetti dei contratti di vendita di beni. Tali direttive si occupano del mercato digitale nel suo complesso, concetto più ampio rispetto a quello di contratto digitale e che comprende l’intero ecosistema delle relazioni economiche mediate da tecnologie informatiche.

Una rivoluzione, per molti versi copernicana, ha investito infine la fase esecutiva del contratto digitale, che fino all’introduzione della categoria degli smart contracts era stata sostanzialmente trascurata dalla riflessione giuridica. È proprio sul terreno dell’esecuzione automatizzata che l’Intelligenza Artificiale ha prodotto i suoi effetti più dirompenti, come si avrà modo di approfondire nei paragrafi successivi.

2.1. Le quattro stagioni del contratto: dal primo al quarto contratto

Il contratto digitale presenta una potenzialità applicativa estesa, che si proietta su tutte le tipologie negoziali oggi riconosciute dalla dottrina civilistica. È utile ripercorrerle brevemente, per comprendere come ciascuna di esse possa atteggiarsi diversamente nel contesto della contrattazione algoritmica.

Il «primo contratto», nell’accezione tradizionale del codice civile, designa il contratto concluso tra soggetti in condizioni di perfetta simmetria informativa e privi di squilibri normativi o economici: è il modello classico della contrattazione paritaria tra imprenditori, o tra privati, ai quali si applica integralmente la disciplina del libro IV del codice civile. Il «secondo contratto», noto anche come business to consumer (BtoC), è caratterizzato dalla presenza di asimmetrie informative strutturali tra professionista e consumatore, ed è disciplinato dal codice del consumo, di cui al d.lgs. 6 settembre 2005, n. 206. Il «terzo contratto», o business to business (BtoB), si configura allorché un’impresa abusa dello stato di dipendenza economica nel quale si trova un’altra impresa: la disposizione cardine è offerta dall’art. 9 della legge 18 giugno 1998, n. 192 (disciplina della subfornitura nelle attività produttive), considerato dalla dottrina prevalente espressione di un principio generale dell’ordinamento, suscettibile di applicazione anche al di fuori del rapporto di subfornitura in senso stretto.

Una parte della dottrina ha proposto di riconoscere una quarta categoria, il «quarto contratto», riferito alle asimmetrie tecnologiche che possono dipendere dall’applicazione dell’Intelligenza Artificiale ai contratti digitali, posto che si tratta di tecnologie costose e altamente specializzate, fruibili soltanto dalla parte contrattuale economicamente più forte. Pur cogliendo l’esigenza che sta alla base di tale impostazione, è preferibile ritenere che non si tratti di un’autonoma categoria contrattuale: le tecnologie algoritmiche, infatti, si irradiano trasversalmente nelle tre tipologie sopra delineate, accentuando — anziché creando ex novo — l’esigenza di tutela del contraente «tecnologicamente debole». In altre parole, il problema delle asimmetrie tecnologiche non genera un nuovo paradigma negoziale, ma intensifica le criticità già presenti nei modelli BtoC e BtoB, e impone di rileggere gli strumenti di tutela del consumatore e dell’impresa subordinata alla luce del nuovo contesto tecnologico.

2.2. Il riconoscimento normativo del contratto digitale

La possibilità di concludere contratti per via elettronica e digitale, già ammessa dalla dottrina e dalla giurisprudenza nel silenzio della legge, è stata espressamente riconosciuta dal legislatore italiano attraverso due blocchi normativi fondamentali: il d.lgs. 7 marzo 2005, n. 82 (Codice dell’amministrazione digitale, c.d. CAD) e il d.lgs. 9 aprile 2003, n. 70 (recante l’attuazione della direttiva 2000/31/CE sul commercio elettronico).

Il d.lgs. 9 aprile 2003, n. 70 non offre una definizione autonoma di contratto digitale. Tale lacuna può essere colmata muovendo dalla considerazione che il contratto digitale costituisce una species del genus del documento informatico, definito dall’art. 1, lett. p), del Codice dell’amministrazione digitale come “il documento elettronico che contiene la rappresentazione informatica di atti, fatti o dati giuridicamente rilevanti”. Il contratto digitale può quindi essere ricostruito come quel documento informatico nel quale è racchiusa la manifestazione di volontà negoziale di due o più parti, idonea a produrre effetti giuridici.

Il d.lgs. n. 70/2003, dal canto suo, promuove la libera circolazione dei servizi della società dell’informazione, tra i quali si colloca il commercio elettronico, in tal modo realizzando una più piena attuazione del principio concorrenziale nella sua accezione europea, quale risulta dagli artt. 101-109 del Trattato sul Funzionamento dell’Unione Europea. Pur contenendo poche disposizioni dedicate alla disciplina specifica del contratto digitale — fra cui l’art. 12, che impone obblighi informativi a carico del prestatore — la normativa rinuncia consapevolmente a fornire una definizione formale, lasciando all’interprete il compito di ricostruire la nozione attraverso il coordinamento sistematico con la disciplina generale del contratto.

Il vero salto generazionale, sul piano definitorio e dogmatico, si realizza con l’avvento degli smart contracts, la cui analisi presuppone tuttavia un preliminare inquadramento della nozione di Intelligenza Artificiale e dei suoi impieghi. È a tale inquadramento che si dedica il paragrafo seguente.

3. L’Intelligenza Artificiale: nozione, struttura, impieghi

Il termine «Intelligenza Artificiale», universalmente noto con l’acronimo «I.A.», è stato coniato da John McCarthy del Dartmouth College nel 1955 e ha trovato la sua prima sistemazione concettuale nel celebre workshop di Dartmouth del 1956, dedicato allo studio degli automi, delle reti neurali e dell’intelligenza delle macchine. La fortuna del termine ha attraversato fasi alterne, alternando entusiasmi e lunghi inverni di stagnazione, fino al recente esplosivo sviluppo determinato dalla disponibilità di grandi quantità di dati e dalla crescente potenza computazionale.

3.1. Intelligenza e razionalità

Il sostantivo «intelligenza» rinvia, nella sua definizione formale, al concetto di razionalità: ossia a quel processo di pensiero e di ragionamento che, attraverso l’applicazione di leggi di copertura appartenenti alle scienze naturali (fisica, matematica), sociali (economia, sociologia) o morali (etica, estetica), consente al soggetto agente di comprendere la realtà e di compiere azioni conformi alle finalità che ne giustificano l’esecuzione. L’essere intelligente, in questa accezione, non si limita a percepire il mondo, ma lo governa, orientandolo — in presenza di certe condizioni — verso i propri obiettivi.

Le scienze cognitive qualificano come razionale l’agente che, per ogni possibile sequenza di percezioni, attraverso l’impiego di sensori in entrata e di attuatori in uscita, sceglie un’azione tale da massimizzare il valore atteso della propria misura di prestazione, alla luce delle informazioni fornite dalla sequenza percettiva e di ogni ulteriore conoscenza in suo possesso. È importante segnalare che razionalità non equivale a perfezione: la razionalità massimizza un risultato atteso, basato sulle informazioni disponibili al momento della decisione, mentre la perfezione massimizzerebbe il risultato reale, il che presupporrebbe una conoscenza esaustiva dell’ambiente, in concreto raramente disponibile.

Per massimizzare il risultato atteso, un agente razionale deve compiere alcune operazioni fondamentali. In primo luogo, deve dedicarsi a un’attività di information gathering, esplorando l’ambiente circostante e raccogliendo informazioni coerenti con i propri obiettivi. In secondo luogo, deve apprendere il più possibile dalle informazioni raccolte attraverso le proprie percezioni, costruendo modelli interpretativi via via più raffinati. Infine, deve essere autonomo, ovvero capace di adattarsi e correggersi quando la conoscenza disponibile sia parziale o erronea.

3.2. Le quattro componenti dell’agente intelligente

Un agente capace di apprendere può essere scomposto, sul piano astratto, in quattro componenti che operano in modo coordinato e interagiscono con l’ambiente esterno per il tramite di sensori in entrata e di attuatori in uscita: l’elemento critico, l’elemento di apprendimento, il generatore di problemi e l’elemento esecutivo.

L’elemento di apprendimento è responsabile del miglioramento interno dell’agente, ossia dell’aggiornamento delle conoscenze e dei modelli decisionali sulla base delle esperienze accumulate. Esso si avvale delle informazioni provenienti dall’elemento critico e determina se e come modificare l’elemento esecutivo, affinché in futuro operi meglio. L’elemento esecutivo, dal canto suo, si occupa della selezione delle azioni esterne, da realizzarsi tramite gli attuatori, ed è la componente che produce l’effetto visibile dell’agire intelligente.

Particolare interesse assume il generatore di problemi, la cui funzione è suggerire azioni che conducano a esperienze nuove e significative. Se l’agente fosse programmato in modo da garantire la sola prevalenza dell’elemento esecutivo, esso si limiterebbe a ripetere le azioni ritenute migliori sulla base delle conoscenze attuali, esponendosi al rischio di rimanere confinato in soluzioni subottimali. Consentendo invece all’agente di esplorare possibilità alternative — accettando, nel breve termine, qualche azione subottimale — si apre la possibilità di scoprire azioni migliori sul lungo termine, in un equilibrio dinamico tra exploration ed exploitation che è oggi al cuore dei principali algoritmi di apprendimento per rinforzo.

3.3. L’aggettivo «artificiale» e la sfida del codice

L’aggettivo «artificiale» qualifica l’intelligenza così intesa come imputabile a un’entità diversa dall’uomo o, più in generale, da qualsiasi essere vivente e pensante. La sfida principale della disciplina risiede nell’individuare il modo di scrivere programmi che, nella misura massima possibile, producano un comportamento razionale ricorrendo a una quantità di codice sufficientemente contenuta, anziché a un’enorme tabella di corrispondenze contenente l’esplicito mappaggio tra ogni possibile sequenza percettiva e l’azione corrispondente. È, in altre parole, la sfida della generalizzazione: produrre intelligenza, e non mera tabulazione.

L’Intelligenza Artificiale è frequentemente confusa con l’apprendimento automatico, noto anche con il termine inglese di machine learning. Il rapporto tra le due nozioni non è tuttavia di identità, bensì di genere a specie: l’apprendimento automatico è uno dei rami dell’Intelligenza Artificiale, in quanto alcuni sistemi di I.A. lo utilizzano per raggiungere i livelli di competenza richiesti, mentre altri si fondano su approcci differenti, quali la programmazione logica, i sistemi esperti basati su regole o le architetture simboliche.

3.4. Algoritmi di ricerca, alberi e spazi degli stati

L’Intelligenza Artificiale opera in determinati ambienti operativi attraverso strumenti che prendono il nome di algoritmi di ricerca. Un algoritmo di ricerca riceve in input un problema di ricerca e restituisce una soluzione o, in caso di insuccesso, un indicatore di fallimento. Semplificando concetti di considerevole complessità, l’algoritmo di ricerca può essere rappresentato attraverso la sovrapposizione tra l’albero di ricerca e il grafo dello spazio degli stati: in tal modo si formano vari cammini a partire dallo stato iniziale del problema, finalizzati a identificare quello che raggiunge uno stato obiettivo.

Ciascun nodo dell’albero di ricerca rappresenta uno stato nello spazio degli stati, e i rami dell’albero corrispondono alle azioni che permettono il passaggio da uno stato all’altro. La radice dell’albero coincide con lo stato iniziale del problema. È essenziale tenere distinti i due concetti di spazio degli stati e di albero di ricerca: il primo descrive l’insieme — eventualmente infinito — degli stati del mondo e delle azioni che permettono di transitare dall’uno all’altro; il secondo descrive i cammini concretamente percorribili tra tali stati per raggiungere l’obiettivo prefissato. In ogni albero di ricerca possono esservi più cammini per raggiungere il medesimo stato (e dunque più nodi corrispondenti allo stesso stato), ma per ciascun nodo dell’albero esiste un unico cammino di ritorno alla radice del problema.

Sul fondamento di queste nozioni può oggi affrontarsi, con cognizione di causa, lo studio del rapporto tra contratto digitale e Intelligenza Artificiale, e segnatamente l’analisi della figura emergente degli smart contracts.

4. Gli smart contracts: definizione normativa e inquadramento sistematico

4.1. La definizione legislativa: l’art. 8-ter del d.l. n. 135/2018

Il legislatore italiano ha introdotto una definizione formale di smart contract con l’art. 8-ter, comma 2, del decreto-legge 14 dicembre 2018, n. 135, convertito con modificazioni dalla legge 11 febbraio 2019, n. 12, a tenore del quale: “Si definisce smart contract un programma per elaboratore che opera su tecnologie basate su registri distribuiti e la cui esecuzione vincola automaticamente due o più parti sulla base di effetti predefiniti dalle stesse. Gli smart contract soddisfano il requisito della forma scritta previa identificazione informatica delle parti interessate, attraverso un processo avente i requisiti fissati dall’Agenzia per l’Italia digitale con linee guida da adottare entro novanta giorni dalla data di entrata in vigore della legge di conversione del presente decreto”.

La definizione, pur talora ritenuta in dottrina poco perspicua, appare in realtà sufficientemente chiara nel suo nucleo concettuale: essa stabilisce una relazione di identità tra smart contract e “programma per elaboratore”. Il programma, a sua volta, opera attraverso tecnologie basate su registri distribuiti — la blockchain costituendone l’esempio paradigmatico — i quali consistono in codici algoritmici la cui esecuzione produce effetti automatici e vincolanti tra le parti, in coerenza con quanto disposto dall’art. 1372, comma 1, c.c., a tenore del quale “il contratto ha forza di legge tra le parti”, sulla base degli effetti prestabiliti dagli algoritmi impiegati.

Il requisito della forma scritta, stabilito dal medesimo art. 8-ter, è soddisfatto allorché i contraenti concludano il contratto attraverso un processo che soddisfi i requisiti fissati con apposite linee guida dell’Agenzia per l’Italia digitale (AgID). La norma assimila dunque lo smart contract, a determinate condizioni e previa identificazione informatica delle parti, alla forma scritta tradizionale, riconducendolo entro le coordinate del documento informatico di cui al Codice dell’amministrazione digitale.

4.2. Natura giuridica: strumento di esecuzione, non fonte dell’obbligazione

Sul piano dogmatico, l’opzione legislativa ha un’implicazione di rilievo. Il legislatore tratta lo smart contract come modalità di formalizzazione e di esecuzione di un accordo, e non come una nuova categoria di obbligazione spontanea o come un autonomo paradigma negoziale. Lo smart contract, in altre parole, non è una fonte autonoma dell’obbligazione, ma uno strumento attraverso il quale obblighi già assunti dalle parti — sulla base di un accordo concluso a monte — vengono eseguiti in modo automatizzato.

Tale ricostruzione impone di tenere distinto il fenomeno degli smart contracts da quello, concettualmente diverso, dei rapporti contrattuali di fatto. Quest’ultimo, di matrice tedesca (faktische Vertragsverhältnisse), si caratterizza per l’assenza di una manifestazione negoziale espressa: il vincolo nasce dalla condotta socialmente tipica — chi sale sul tram, chi parcheggia nell’area custodita — e la categoria serve precisamente a giustificare effetti contrattuali in mancanza di un accordo formale. Lo smart contract è esattamente l’opposto: presuppone necessariamente un accordo a monte, codificato nel programma. Le parti devono pattuire le condizioni, scriverle (o farle scrivere) in linguaggio informatico, sottoscriverle digitalmente. Vi è dunque una manifestazione di volontà esplicita, ancorché espressa in forma tecnica anziché linguistica. Il fatto che l’esecuzione sia automatica non elimina la fase genetica del consenso, ma la sposta a monte, nel momento del deployment del codice.

4.3. I problemi dogmatici: codice, vizi del consenso, code is law

Le questioni propriamente dogmatiche poste dagli smart contracts sono altre, e di rilievo sistematico. La prima riguarda la qualificazione del codice come dichiarazione negoziale: il codice informatico è espressione di volontà ovvero soltanto strumento di esecuzione di una volontà manifestata altrove, in un “contratto naturale” sottostante? La risposta non è priva di ricadute pratiche, atteso che da essa dipende l’individuazione dell’oggetto su cui incidono le regole di interpretazione del contratto, di cui agli artt. 1362-1371 c.c.

La seconda concerne la sorte dei vizi del consenso e della patologia del rapporto. Errore, dolo, violenza ed eccessiva onerosità sopravvenuta — istituti elaborati per un contratto eseguito da soggetti umani in ambiente fisico — si applicano in modo problematico a un contratto che si esegue automaticamente e in modo immodificabile su una blockchain? L’irreversibilità tecnica della transazione registrata sul registro distribuito mal si concilia con i rimedi tradizionali della nullità, dell’annullamento, della rescissione e della risoluzione, che presuppongono la possibilità di un intervento ripristinatorio dell’autorità giudiziaria sulla situazione patrimoniale delle parti.

Da qui discende il terzo, e forse più rilevante, problema sistematico: il rapporto tra il principio code is law — secondo il quale il codice informatico, una volta eseguito, costituisce di fatto la regola del rapporto, indipendentemente dalla sua conformità a norme giuridiche — e le norme imperative dell’ordinamento. La blockchain esegue ciò che è scritto, anche se contrario a norme inderogabili; il diritto, viceversa, deve poter intervenire ex post per ripristinare la legalità mediante restituzioni, nullità, risoluzione. Si genera così una tensione strutturale tra l’irreversibilità tecnica del registro distribuito e la natura intrinsecamente correttiva del rimedio giuridico, tensione che la dottrina ha cominciato ad affrontare ma che è ancora lontana da una sistemazione condivisa.

Un quarto profilo, di crescente importanza, è il “problema dell’oracolo”. Lo smart contract, in molte applicazioni, necessita di informazioni esterne — un prezzo, una data, un evento — fornite da soggetti terzi, denominati appunto oracoli. La responsabilità per informazioni errate è questione delicata, che parte della dottrina ha provato a inquadrare proprio nello schema del contatto sociale qualificato, in analogia con la responsabilità dell’agenzia di rating o della banca informatrice: lo status professionale dell’oracolo, e l’affidamento che gli operatori vi ripongono, fonderebbero obblighi di protezione la cui violazione genera responsabilità di tipo contrattuale ai sensi dell’art. 1218 c.c.

4.4. I primi terreni applicativi: finanza, banca, assicurazioni

I settori bancario, finanziario e assicurativo sono stati i primi — e ad oggi i principali — ad avere recepito e sfruttato le opportunità offerte dalle nuove tecnologie. L’impiego di algoritmi predittivi e di codici automatizzati di contrattazione consente, in tali settori, significativi guadagni di efficienza, speditezza nelle operazioni, riduzione dei costi e adattabilità alle condizioni di mercato. Si pensi all’utilizzo della blockchain per la registrazione e l’esecuzione di derivati finanziari standardizzati, all’impiego di algoritmi di trading ad alta frequenza, alla progressiva diffusione delle polizze parametriche, le quali si attivano automaticamente al verificarsi di un evento misurabile da fonti oggettive (precipitazioni atmosferiche, indici sismici, ritardi nei voli).

La giovinezza della tecnologia comporta, peraltro, che molti problemi rimangano irrisolti. Tra questi, il primo per rilievo sistematico è quello della tutela del contraente debole a fronte delle poche imprese detentrici del potere tecnologico, capaci di elaborare algoritmi in grado di generare asimmetrie normative e tecnologiche con grave pregiudizio per la concorrenza e per l’equilibrio del rapporto contrattuale. È a questo profilo, di intersezione tra contratto e mercato, che si dedica il paragrafo seguente.

5. Contratto digitale, Intelligenza Artificiale e concorrenza

5.1. Le asimmetrie informative come fallimento del mercato

L’asimmetria informativa è notoriamente una delle principali ipotesi di fallimento del mercato concorrenziale, in quanto allontana gli operatori economici — imprese e consumatori — dalla condizione di ottimo paretiano, ossia da quella allocazione delle risorse nella quale non è possibile migliorare la posizione di un soggetto senza peggiorare quella di un altro. Il mercato concorrenziale, nella sua forma teorica perfetta, presuppone informazione completa e simmetrica; la sua mancanza apre la strada a inefficienze allocative, a comportamenti opportunistici e, in definitiva, a una distribuzione del benessere divergente da quella socialmente ottimale.

Gli studi più recenti hanno messo in luce come il contratto digitale — e segnatamente lo smart contract, per le caratteristiche sopra delineate — possa condurre a un significativo incremento delle asimmetrie informative e tecnologiche, anziché alla loro riduzione. Le imprese in grado di gestire le tecnologie algoritmiche e di elaborare modelli predittivi sono infatti relativamente poche, e potrebbero dar vita a un vero e proprio oligopolio dei big data, ossia a una concentrazione del potere economico in capo ai pochi operatori dotati delle risorse computazionali e dei dataset necessari per sviluppare algoritmi competitivi.

5.2. Big data, potere di mercato e fallimento concorrenziale

Tale concentrazione si traduce, sul piano economico, nella creazione di un imponente potere di mercato in capo a poche imprese — comunemente denominate big tech — generando un ulteriore profilo di fallimento della concorrenza. Il dato, che assume rilievo dalla prospettiva del diritto antitrust europeo (artt. 101 e 102 TFUE) e nazionale (legge 10 ottobre 1990, n. 287), si articola su più piani. Sul piano statico, la posizione dominante deriva dalla disponibilità esclusiva di dataset di dimensioni e qualità tali da non essere riproducibili dai concorrenti. Sul piano dinamico, l’effetto di rete e l’apprendimento progressivo degli algoritmi creano barriere all’ingresso sempre più elevate, atteso che ogni nuovo dato accresce la capacità predittiva dell’incumbent e ne consolida la posizione.

Il potere di mercato e le asimmetrie informative nei big data, secondo gli studiosi della materia, presentano una caratteristica che li rende particolarmente refrattari al rimedio legislativo: la loro evoluzione segue un ritmo esponenziale, descritto efficacemente dalla c.d. legge di Moore (secondo la quale la capacità di calcolo dei processori raddoppia approssimativamente ogni diciotto-ventiquattro mesi), mentre la legislazione si muove a una velocità incomparabilmente inferiore. Si determina così un divario strutturale tra il ritmo dell’innovazione e la capacità regolatrice del diritto, che impone di ripensare gli stessi paradigmi dell’intervento legislativo, valorizzando soluzioni di soft law, autoregolamentazione e regulatory sandbox accanto agli strumenti tradizionali della normazione primaria e secondaria.

5.3. La tutela del contraente «tecnologicamente debole»

Sul piano del diritto contrattuale, le asimmetrie tecnologiche rafforzano l’esigenza di tutela del contraente debole, che il sistema italiano già conosce nelle figure del consumatore (codice del consumo, d.lgs. n. 206/2005) e dell’imprenditore in stato di dipendenza economica (art. 9 della legge n. 192/1998). Il nuovo profilo dell’asimmetria tecnologica si innesta su queste tutele, imponendo all’interprete di adattarne l’applicazione al contesto algoritmico.

Si pensi, ad esempio, al tema della trasparenza delle clausole vessatorie nei contratti del consumatore (artt. 33-37 del codice del consumo): la sua applicazione a uno smart contract eseguito automaticamente su blockchain pone problemi inediti di intelligibilità del codice, di lingua delle clausole, di controllo giudiziale sulla formazione del consenso. Analogamente, la disciplina dell’abuso di dipendenza economica, di cui all’art. 9 della legge n. 192/1998, può trovare nuove applicazioni allorché la dipendenza non sia soltanto economica ma anche, e prevalentemente, tecnologica, derivando dalla disponibilità esclusiva di un determinato algoritmo o di una determinata infrastruttura digitale.

Il dato sistematico è che le tecnologie algoritmiche non generano una nuova categoria contrattuale autonoma, ma intensificano e trasformano le asimmetrie già conosciute, imponendo all’ordinamento di affinare gli strumenti di tutela esistenti e, ove necessario, di elaborarne di nuovi. La sfida è particolarmente delicata perché la tutela non può tradursi in un freno indiscriminato all’innovazione, pena la rinuncia ai significativi guadagni di efficienza che le tecnologie algoritmiche possono offrire; al tempo stesso, essa non può abdicare al proprio ruolo di garanzia dell’equilibrio negoziale e della concorrenza, pena la creazione di oligopoli tecnologici incompatibili con l’ordine costituzionale ed europeo del mercato.

6. Riflessioni conclusive

L’analisi sin qui condotta evidenzia come gli studi attuali in materia di contratto digitale, Intelligenza Artificiale e concorrenza siano ancora in una fase di relativa immaturità. Tale circostanza non è imputabile a una qualche debolezza intrinseca della riflessione giuridica, ma alla fisiologica difficoltà di costruire competenze trasversali presso i giuristi, i quali si trovano oggi a dover dialogare con linguaggi e categorie — quelle della scienza informatica e dell’economia computazionale — radicalmente estranei alla loro formazione tradizionale. La conseguenza è che il pieno sfruttamento delle opportunità derivanti dall’intersezione tra i tre settori richiamati appare ancora largamente precluso.

Da un punto di vista propriamente dogmatico, alcuni assi portanti possono nondimeno essere fissati con sufficiente chiarezza. Lo smart contract, contrariamente a quanto talora suggerito, non costituisce una nuova categoria di fonte dell’obbligazione né una nuova specie di contratto: esso è una modalità tecnologicamente avanzata di formazione ed esecuzione del contratto, riconducibile alla nozione generale dell’art. 1321 c.c. e disciplinata, sul piano formale, dall’art. 8-ter del d.l. n. 135/2018 e, sul piano del documento, dal Codice dell’amministrazione digitale. La sua specificità risiede nell’esecuzione automatizzata e nell’irreversibilità tecnica, che pongono problemi inediti di compatibilità con i rimedi tradizionali del diritto privato, ma non scalfiscono la centralità del consenso quale fondamento del vincolo.

Sul piano dell’Intelligenza Artificiale, l’apporto al diritto contrattuale si rivela pluridirezionale. Da un lato, gli algoritmi predittivi e i sistemi di apprendimento automatico mutano la fase delle trattative, consentendo personalizzazioni dell’offerta, profilazione dei contraenti, modulazione dinamica dei prezzi. Dall’altro lato, gli stessi strumenti possono accentuare le asimmetrie informative e tecnologiche, generando squilibri normativi ed economici che il sistema delle tutele tradizionali fatica a intercettare. La reazione dell’ordinamento, sul piano nazionale ed europeo, si articola in plurime direzioni: il regolamento (UE) 2016/679 (GDPR) sul trattamento dei dati personali; il regolamento (UE) 2022/1925 (Digital Markets Act) e il regolamento (UE) 2022/2065 (Digital Services Act); il recente regolamento (UE) 2024/1689 sull’Intelligenza Artificiale (AI Act). Si tratta di un mosaico normativo in rapida evoluzione, la cui sistemazione dogmatica è ancora in corso e richiederà alla dottrina e alla giurisprudenza un significativo lavoro di adattamento delle categorie tradizionali.

Sul piano della concorrenza, infine, la sfida è particolarmente delicata. Il rischio di un oligopolio dei big data, sostenuto dalla disponibilità esclusiva di dataset e dalla potenza computazionale necessaria per addestrare modelli sofisticati, impone una vigilanza attenta da parte delle autorità antitrust e una rinnovata riflessione sui criteri di definizione del mercato rilevante e di valutazione del potere di mercato. Le categorie tradizionali — quote di mercato, prezzi, barriere all’ingresso — devono essere ripensate alla luce di una realtà economica nella quale il dato è risorsa critica e l’algoritmo è strumento di posizionamento competitivo.

In ultima analisi, il rapporto tra negozio giuridico e Intelligenza Artificiale non sancisce la fine delle categorie classiche del diritto privato, ma ne sollecita un’opera di affinamento e di adattamento. Il consenso resta, come nella tradizione bettiana, il fondamento dell’autonomia privata; ma il modo in cui il consenso si forma, si manifesta e si esegue è oggi profondamente alterato dalla mediazione tecnologica. Il giurista contemporaneo è chiamato a un esercizio doppio: preservare la coerenza sistematica delle categorie ricevute, e al tempo stesso aprire tali categorie alle istanze di un mondo nel quale il codice informatico convive — e talora compete — con il codice civile. È in questo equilibrio, fragile e dinamico, che si gioca il futuro della contrattazione algoritmica e, con essa, una parte non trascurabile del diritto privato del XXI secolo.