Da Manlio Carlo Soldani 
Nel dicembre 2017, un gruppo di ricercatori di Google guidati da Ashish Vaswani pubblicò un paper destinato a rivoluzionare l’intelligenza artificiale: “Attention Is All You Need“. Questo lavoro scientifico, apparentemente tecnico e distante dalla quotidianità dello studio notarile, rappresenta in realtà il fondamento tecnologico degli strumenti di AI che oggi stanno trasformando la nostra professione.
Indice dei contenuti
L’Importanza della Fonte: Un Paper che Ha Cambiato Tutto
Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 5998-6008).
Questo paper, citato oltre 100.000 volte nella letteratura scientifica, ha introdotto l’architettura Transformer, che costituisce la base di tutti i moderni sistemi di intelligenza artificiale generativa, da ChatGPT a Claude, da BERT ai sistemi di analisi documentale che stiamo iniziando a utilizzare negli studi notarili.
Cos’è l’Architettura Transformer?
Prima di Vaswani e colleghi, i sistemi di elaborazione del linguaggio naturale processavano il testo in modo sequenziale, parola dopo parola, come un notaio che legge un contratto dall’inizio alla fine senza poter collegare immediatamente clausole distanti tra loro.
L’innovazione del Transformer sta nel meccanismo di self-attention: il sistema può “guardare” simultaneamente a tutte le parti di un documento, valutando quali elementi sono rilevanti per comprendere ciascun passaggio. È come se potessimo leggere un atto notarile tenendo sempre presenti contemporaneamente le premesse, le dichiarazioni delle parti, le clausole dispositive e quelle finali, cogliendo immediatamente le connessioni e le eventuali contraddizioni.
Un esempio semplice aiuta a cogliere concretamente il funzionamento del meccanismo. Nella frase “la parte venditrice, che aveva già ricevuto l’acconto, ne ha rilasciato quietanza”, un sistema di elaborazione puramente sequenziale incontrerebbe difficoltà nel collegare correttamente il pronome “ne” al suo referente — l’acconto — soprattutto quando la frase si allunga con ulteriori incisi. Il meccanismo di self-attention assegna invece, per ciascuna parola della frase, un peso di rilevanza rispetto a tutte le altre parole presenti, indipendentemente dalla distanza: il pronome “ne” riceve così un collegamento “forte” con “acconto”, anche se separato da diverse parole intermedie. È questa capacità di pesare le relazioni a distanza, applicata su scala di interi documenti anziché di singole frasi, a rendere possibile l’analisi coerente di atti complessi e articolati su decine di pagine.
Perché Questo Conta per i Notai?
L’architettura Transformer ha reso possibili applicazioni che oggi stanno diventando strumenti quotidiani per la professione notarile:
1. Analisi e Revisione Documentale
I sistemi basati su Transformer possono analizzare centinaia di pagine di documentazione societaria, identificando clausole critiche, incongruenze o elementi di rischio in tempi impossibili per l’analisi umana. In una due diligence propedeutica a un’operazione straordinaria, ad esempio, uno strumento di questo tipo può segnalare in pochi minuti tutte le clausole di cambio di controllo disseminate in decine di contratti, un’attività che un collaboratore di studio svolgerebbe altrimenti in giorni di lettura sistematica — con il rischio, non trascurabile, di sviste dovute alla stanchezza o alla mole del materiale.
2. Ricerca Giurisprudenziale e Normativa
La capacità di comprendere il contesto e le relazioni tra concetti permette ricerche molto più sofisticate rispetto ai tradizionali sistemi basati su parole chiave, recuperando precedenti rilevanti anche quando espressi con terminologia diversa. Un sistema basato su self-attention può collegare una massima sulla “simulazione del prezzo nella compravendita immobiliare” a una fattispecie descritta con linguaggio del tutto differente, cogliendo l’affinità sostanziale laddove una ricerca lessicale tradizionale si fermerebbe alla difformità delle parole utilizzate.
3. Generazione di Bozze e Template Intelligenti
I sistemi GPT (Generative Pre-trained Transformer) possono creare bozze di atti adattate al caso specifico, integrando informazioni da fonti diverse e mantenendo coerenza giuridica e stilistica. Si tratta di un punto di partenza redazionale, non di un prodotto finito: la bozza generata riduce il tempo dedicato alla stesura meccanica delle clausole di stile, lasciando al notaio più tempo per la parte che davvero richiede giudizio professionale — l’adattamento alla volontà specifica delle parti e la verifica di legittimità sostanziale.
4. Sistemi RAG per la Gestione della Conoscenza
L’architettura Transformer è alla base dei sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation) che permettono di interrogare l’archivio dello studio come se fosse un esperto sempre disponibile, recuperando precedenti, soluzioni a problematiche simili, formule già utilizzate. A differenza di un motore di ricerca interno tradizionale, un sistema RAG ben configurato restituisce non un elenco di documenti da riaprire e rileggere, ma una sintesi ragionata di come lo studio ha affrontato casi analoghi, con riferimento puntuale alle pratiche da cui l’informazione è tratta — che restano l’unica fonte da consultare per la verifica finale.
Dal Paper ai Modelli di Oggi: un’Evoluzione Rapida
Nei circa otto anni trascorsi dalla pubblicazione di “Attention Is All You Need”, l’architettura Transformer ha conosciuto un’evoluzione applicativa che i suoi stessi autori difficilmente avrebbero previsto nella sua portata. I primi modelli che ne hanno dimostrato il potenziale su larga scala — la serie GPT di OpenAI e, sul fronte della comprensione bidirezionale del testo, BERT di Google — erano concentrati su compiti relativamente circoscritti. Le generazioni successive di modelli, tra cui quelli della famiglia Claude sviluppati da Anthropic, hanno progressivamente ampliato la capacità di gestire contesti documentali estesi, di seguire istruzioni complesse e articolate su più passaggi, e di operare con un grado di affidabilità crescente su compiti che richiedono ragionamento strutturato piuttosto che mera generazione di testo plausibile.
Per il professionista del diritto, questa traiettoria evolutiva ha un’implicazione pratica diretta: gli strumenti disponibili oggi non sono comparabili, per affidabilità e capacità, a quelli sperimentati anche solo due o tre anni fa. Un giudizio sulla materia formatosi su una prima, prudente sperimentazione risalente nel tempo merita di essere periodicamente aggiornato, così come si aggiorna la conoscenza di una prassi amministrativa o di un orientamento giurisprudenziale in evoluzione.
L’Importanza di Conoscere le Fonti
Come notai, siamo abituati a risalire alle fonti: la norma primaria, i lavori preparatori, la giurisprudenza consolidata. Lo stesso approccio va applicato agli strumenti tecnologici che utilizziamo. Sapere che dietro ChatGPT o Claude c’è l’architettura Transformer di Vaswani et al. non è mero nozionismo: ci permette di comprendere i punti di forza e i limiti di questi sistemi.
Il meccanismo di attention, per quanto potente, non “comprende” il testo nel senso umano del termine. Non ha la consapevolezza giuridica di un notaio. Eccelle nel trovare pattern, collegamenti, formulazioni coerenti, ma manca della capacità di giudizio che deriva dall’esperienza professionale e dalla responsabilità deontologica.
Riservatezza e Segreto Professionale nell’Uso di Strumenti AI
L’adozione di strumenti basati sull’architettura Transformer nello studio notarile non può prescindere da una riflessione sulla riservatezza. Gran parte dei sistemi di intelligenza artificiale generativa oggi disponibili opera in modalità cloud, con trasmissione dei dati inseriti dall’utente verso infrastrutture di elaborazione remote, spesso collocate al di fuori del territorio nazionale o dell’Unione europea. Per un professionista vincolato al segreto d’ufficio e alla riservatezza sui dati e sugli atti dei propri clienti, questo profilo non è un dettaglio tecnico marginale, ma una condizione preliminare da verificare prima di qualsiasi utilizzo operativo.
In concreto, ciò significa privilegiare, per l’elaborazione di documentazione riferita a pratiche reali, soluzioni che offrano garanzie contrattuali di non utilizzo dei dati immessi a fini di addestramento dei modelli, meccanismi di cancellazione verificabile, e — ove possibile — infrastrutture di elaborazione localizzate nell’Unione europea. Per attività di studio, formazione e approfondimento su casi generici o anonimizzati, tali cautele assumono naturalmente un rilievo minore, ma la distinzione tra uso didattico e uso operativo su dati reali di clientela deve restare sempre presente all’operatore.
Il Quadro Regolatorio: l’AI Act e i Sistemi ad Alto Rischio
La riflessione sull’adozione di strumenti di intelligenza artificiale in ambito notarile si inserisce oggi in un quadro normativo in evoluzione. Il Regolamento (UE) 2024/1689 (AI Act) individua, tra le categorie di sistemi ad alto rischio elencate nel suo Allegato III, alcune fattispecie relative all’amministrazione della giustizia e a processi decisionali con effetti significativi sulla sfera giuridica delle persone: categorie rispetto alle quali determinati strumenti di supporto all’attività notarile potrebbero, a seconda della loro concreta funzione, richiedere una valutazione di conformità non banale.
Il recente Regolamento (UE) 2026/1744, che ha modificato i termini di applicazione di tali obblighi posticipandoli — salvo certificazione anticipata della Commissione europea — al dicembre 2027 per i sistemi stand-alone, offre alla categoria un margine temporale utile per un’adozione consapevole e correttamente strutturata degli strumenti disponibili, anziché per una implementazione affrettata destinata a richiedere correzioni successive. Chi scrive ha approfondito altrove, su questo stesso spazio, la portata sistematica di tale intervento normativo, cui si rinvia per un’analisi di dettaglio.
Criteri Operativi per una Scelta Consapevole
Al di là dell’inquadramento regolatorio, l’esperienza applicativa nei primi studi che hanno iniziato a integrare questi strumenti suggerisce alcuni criteri operativi di buon senso, utili a orientare la scelta e l’utilizzo quotidiano.
- Verifica umana sistematica — nessun output generato da un sistema basato su Transformer, per quanto fluente e ben formulato, deve essere utilizzato in un atto o in una consulenza senza un controllo puntuale del notaio: il modello genera testo statisticamente plausibile, non un giudizio giuridico verificato.
- Tracciabilità dell’elaborazione — è opportuno conservare traccia di quando e come uno strumento di AI sia stato impiegato nella predisposizione di una bozza o di una ricerca, a fini di trasparenza interna e di eventuale rendicontazione.
- Anonimizzazione preventiva — ove la funzione lo consenta, sottoporre al sistema versioni anonimizzate o generiche della fattispecie, riservando l’inserimento di dati identificativi reali alle sole soluzioni che offrano adeguate garanzie contrattuali.
- Formazione continua del personale di studio — l’alfabetizzazione in materia di intelligenza artificiale, richiamata anche dall’AI Act quale obbligo per utilizzatori professionali, non è un adempimento formale ma una condizione sostanziale per un utilizzo sicuro degli strumenti.
Da Dove Iniziare: un Percorso Graduale
Per chi si avvicina per la prima volta a questi strumenti, la tentazione è spesso quella di procedere per estremi: o l’entusiasmo che porta a un utilizzo indiscriminato, o la diffidenza che porta a rinviare indefinitamente ogni sperimentazione. Un percorso graduale, calibrato sui rischi reali di ciascuna attività, appare la scelta più prudente.
Un punto di partenza a basso rischio è rappresentato dall’uso di questi strumenti per attività di studio personale e aggiornamento professionale: la sintesi di un orientamento dottrinale, l’esplorazione di un istituto poco frequentato, la preparazione di una relazione o di un intervento formativo, senza alcun riferimento a pratiche o clienti specifici. Su questo terreno, i rischi di riservatezza sono nulli e i benefici in termini di tempo risparmiato sono immediati.
Un secondo livello, di rischio moderato, riguarda l’uso su fattispecie reali ma opportunamente anonimizzate: la verifica di un ragionamento giuridico applicato a un caso concreto dello studio, privato però di nominativi e dati identificativi. Solo in un terzo momento, e solo con strumenti che offrano adeguate garanzie contrattuali di riservatezza, appare ragionevole estendere l’uso alla predisposizione di bozze su fattispecie reali con dati identificativi completi — mantenendo sempre, a ogni livello, il controllo umano sistematico richiamato in precedenza come condizione imprescindibile.
Il Futuro: Augmented Intelligence, non Artificial Intelligence
L’eredità di “Attention Is All You Need” nella professione notarile non sarà la sostituzione del notaio con una macchina, ma la creazione di strumenti che amplificano le nostre capacità:
- L’AI gestisce la ricerca in archivi immensi
- L’AI identifica pattern e anomalie
- L’AI genera prime bozze e suggerimenti
- Il notaio valuta, decide, si assume la responsabilità
Conoscere le fondamenta tecnologiche degli strumenti che utilizziamo ci rende professionisti più consapevoli e preparati. Il paper di Vaswani e colleghi non è solo un testo per ingegneri informatici: è la chiave per comprendere la trasformazione che stiamo vivendo.
Conclusioni
Quando il 12 dicembre 2017 fu pubblicato “Attention Is All You Need”, pochi avrebbero immaginato che quel paper avrebbe trasformato non solo l’informatica, ma professioni secolari come quella notarile. Oggi, mentre implementiamo linee guida per l’uso dell’AI nel notariato italiano, dobbiamo partire dalla comprensione delle tecnologie che stiamo regolamentando.
L’architettura Transformer ci insegna qualcosa di fondamentale: il valore sta nell’attenzione, nella capacità di cogliere le relazioni tra elementi apparentemente distanti. È esattamente ciò che fa un buon notaio: connettere norme, clausole, volontà delle parti, conseguenze giuridiche in un quadro coerente e consapevole.
La tecnologia cambia, ma la sostanza della nostra professione rimane: garantire certezza, sicurezza e legalità attraverso un’analisi attenta e responsabile. Gli strumenti evolvono; la missione resta.
Vale la pena, in chiusura, tornare per un momento al titolo scelto dai ricercatori di Google nel 2017. “Attention Is All You Need” era, nelle intenzioni degli autori, un’affermazione tecnica sull’architettura neurale che proponevano: bastava il meccanismo di attenzione, senza le componenti ricorrenti o convoluzionali fino ad allora ritenute indispensabili. Letta oggi, a distanza di anni e nel contesto di una professione che di attenzione — nel senso più pieno e umano del termine — ha fatto da sempre il proprio tratto distintivo, quella formula assume una risonanza che va oltre l’ambito strettamente informatico. Non è un caso che gli strumenti costruiti su quel principio si rivelino utili proprio a chi, per mestiere, deve prestare attenzione: alle parole delle parti, alle clausole di un contratto, alle conseguenze di un atto. La differenza, che nessuna architettura neurale potrà colmare, è che l’attenzione del notaio porta con sé la consapevolezza del significato giuridico e della responsabilità che ne consegue — un salto qualitativo che nessun meccanismo statistico, per quanto sofisticato, è in grado di replicare.
Riferimenti bibliografici
Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. In Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2017), 30, 5998-6008.
Paper completo disponibile su: https://arxiv.org/abs/1706.03762
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