Perché il dominio è adatto
I sistemi legali gestiscono e ridistribuiscono l'incertezza, stabilizzano le aspettative, e coordinano l'azione tra agenti con interessi contrastanti e informazioni incomplete — lo stesso problema l'inferenza attiva formalizza come la minimizzazione dell'energia libera variazionale su un modello generativo. Norme e leggi funzionano come priori che codificano comportamenti accettabili e previsti, mentre l'applicazione, l'adjudicazione e la revisione legislativa implementano l'assimilazione di prove e l'aggiornamento delle credenze sullo stato sociale, sui rischi e sugli impegni normativi. Esempi concreti dal rapporto includono il diritto della responsabilità civile che modella le aspettative riguardo a danni e responsabilità, e la regolamentazione finanziaria o ambientale che codifica assunzioni sul rischio sistemico che vengono continuamente aggiornate attraverso il monitoraggio e l'applicazione.
Stato della letteratura
La letteratura fondamentale è radicata nel resoconto del cervello della neuroscienza teorica sulla minimizzazione dell'energia libera attraverso la percezione, l'azione e l'apprendimento, successivamente esteso alla cognizione sociale, alla cooperazione e all'emergere di norme in ambienti multi-agenti. Studi specifici sui "regimi di aspettative" modellano la conformità sociale e la regolamentazione normativa come agenti che allineano il loro comportamento con le aspettative interiorizzate, mentre un altro studio su agenti multipli mostra l'emergere di norme cooperative e regole sociali quando gli agenti minimizzano la sorpresa sul comportamento degli altri in base a vincoli di equità e reciprocità. Il lavoro sulla narrazione come inferenza attiva e sul principio dell'energia libera come teoria formale della semantica estende queste idee verso la narrazione legale e l'interpretazione del linguaggio legale, sebbene il rapporto sia esplicito nel non costituire ancora una letteratura legale dedicata.
Progetti e strumenti chiave
Il ponte più concreto verso il diritto è una preprint intitolato "Inferenza attiva normativa: una prova di principio numerica per un approccio analitico computazionale ed economico al governo dell'IA", che incorpora stati legali (conformità, responsabilità, categoria di rischio) e considerazioni economiche come priori nei modelli generativi degli agenti IA, in modo che la selezione delle politiche minimizzi l'energia libera attesa rispetto alla conformità legale ed economica. Discussioni pratiche non sottoposte a revisione tra pari su "Active Inference AI" sostengono che tali architetture sono più favorevoli al comportamento conforme alle leggi rispetto ai modelli linguistici di grandi dimensioni e suggeriscono protocolli di rete spaziale per aiutare i sistemi a mantenere la conformità normativa in stile GDPR aggiornando continuamente i modelli generativi man mano che cambiano le leggi. L'Active Inference Institute stesso è indicato come infrastruttura istituzionale - il suo consiglio include persone con competenze di governance e inferenza attiva, supportando workshop e lavoro collaborativo in questo punto di incontro, sebbene il rapporto noti che non esistono ancora sistemi legali o normativi su larga scala implementati.
Problemi irrisolti
Il rapporto evidenzia quattro fronti irrisolti: formalizzare il significato e l'interpretazione giuridica secondo il principio dell'energia libera (la semantica legale è molto più contestata e normativa rispetto alle mappature tipiche di previsione-controllo); operazionalizzare ciò che costituisce una "sorpresa" negli ambienti istituzionali, poiché diverse definizioni di sorpresa implicano modelli e conseguenze politiche differenti; comprendere quando emerge la norma multi-agente in linea con l'equità e i diritti rispetto alla riproduzione delle disuguaglianze di potere e delle patologie come la discriminazione; e integrare i fattori umani – narrativa, legittimità e fiducia – che modellano il modo in cui cittadini e funzionari aggiornano effettivamente le proprie credenze sulle istituzioni. La governance dell'IA è stata evidenziata come la frontiera più empiricamente trattabile nel breve termine, necessitando di sistemi prototipo in sandbox normativi piuttosto che ulteriori proposte concettuali.
Spina dorsale di riferimento
Karl J. Friston (2010). The free-energy principle: a unified brain theory? Nature Reviews Neuroscience. DOI: 10.1038/nrn2787. Thomas Parr, Giovanni Pezzulo, Karl J. Friston (2022). Active Inference: The Free Energy Principle in Mind, Brain, and Behavior. MIT Press. Giovanni Pezzulo, Francesco Rigoli, Karl J. Friston (2017). Active Inference, homeostatic regulation and adaptive behavioural control. Progress in Neurobiology. DOI: 10.1016/j.pneurobio.2017.08.001. Maxwell J. D. Ramstead, Karl J. Friston, Axel Constant, Lancelot Da Costa, Casper Hesp, Beren Millidge, Alexander Tschantz (2023). On Bayesian Mechanics: A Physics of and by Beliefs. arXiv.