Ecco come sarà la guerra combattuta con l’intelligenza artificiale

Mentre si moltiplicano i casi di gravi anomalie dei modelli di Intelligenza Artificiale, il Financial Times pubblica una dettagliato reportage sulle nuove strategie tecnico militari dei conflitti basati esclusivamente sull’AI

A prima vista, il Saker Scout assomiglia a migliaia di altri droni che ora pattugliano i cieli sopra le linee del fronte ucraine. Si tratta di un quadricottero nero dotato di una telecamera che permette al pilota di controllarlo a distanza e di sganciare una carica esplosiva da 5 kg, solitamente una granata o una testata anticarro.

Ma nascosta sotto la sua struttura in fibra di carbonio si cela una scheda madre non più grande di una carta di credito, che potrebbe rappresentare il prossimo passo nell’evoluzione della guerra. Il suo software di apprendimento automatico è in grado di riconoscere 47 categorie di equipaggiamento militare, dai carri armati alla fanteria, disegnando riquadri virtuali attorno agli oggetti e assegnando punteggi di affidabilità in percentuale a tutto ciò che rileva.

Prima del lancio, l’operatore umano seleziona i bersagli più importanti, imposta la soglia di confidenza necessaria per l’ingaggio e definisce una “zona di ingaggio” – un’area geografica all’interno della quale tutto è un potenziale bersaglio. Una volta all’interno di tale zona, il drone può cercare, identificare e, se il suo punteggio di confidenza è sufficientemente alto, attaccare senza attendere un ulteriore comando umano.

C’è una limitazione cruciale: il sistema è in grado di distinguere un carro armato da un camion, o la fanteria dall’artiglieria, ma non se il bersaglio è ucraino o russo. Il sistema si basa quindi su un presupposto del campo di battaglia: tutto ciò che è militare all’interno della “zona di fuoco” appartiene al nemico.

“Bisogna essere certi che non ci siano civili, e nemmeno i propri uomini”, afferma Rostyslav Olenchyn di Twist Robotics, l’azienda ucraina produttrice del Saker Scout. “Si tratta di un’arma molto particolare, utilizzata solo in casi specifici da unità speciali.”

La tecnologia dell’intelligenza artificiale ha cambiato il modo in cui si combatte la guerra in Ucraina. All’inizio del conflitto potevano essere necessari 20 minuti per identificare un obiettivo e lanciare un attacco. Ora questo processo può richiedere meno di due minuti, a volte solo pochi secondi.

L’invasione su vasta scala dell’Ucraina da parte della Russia è avvenuta nove mesi prima del rilascio di ChatGPT da parte di OpenAI, un momento cruciale nella rivoluzione dell’intelligenza artificiale. Il conflitto è diventato un banco di prova per l’utilizzo dei sistemi di intelligenza artificiale nella guerra cinetica, e le lezioni apprese hanno plasmato non solo la strategia dell’Ucraina e dei suoi alleati occidentali, ma anche quella degli Stati Uniti nella loro guerra contro l’Iran.

Secondo Olenchyn, l’accelerazione non è dovuta solo alla tecnologia, ma anche ai costi. La potenza di calcolo necessaria per eseguire sofisticati algoritmi di riconoscimento visivo può essere acquistata oggi per circa 250 dollari. La potenza di elaborazione del Saker Scout è paragonabile a quella di una PlayStation 4.

Ma la guerra dimostra anche i limiti dell’intelligenza artificiale. Con la rapida integrazione di questa tecnologia nei sistemi militari sia in Ucraina che in Russia, è diventato chiaro agli strateghi e agli operatori in prima linea che, sebbene l’IA abbia accelerato i processi decisionali e reso la guerra più letale, non ha ancora conferito a nessuna delle due parti un vantaggio decisivo.

Tuttavia, man mano che i modelli di intelligenza artificiale di frontiera raggiungono un punto in cui si sviluppano più velocemente di quanto gli esseri umani siano in grado di controllarli, i leader militari e politici dovranno confrontarsi con ciò che accadrà quando questi limiti verranno rimossi.

Quando gli eserciti parlano di intelligenza artificiale, non si riferiscono a un singolo sistema.

Si riferiscono al software utilizzato nelle diverse fasi della guerra: per raccogliere ed elaborare dati, aiutare i comandanti a identificare e dare priorità agli obiettivi e consentire ai droni di continuare a operare anche in caso di interruzione delle comunicazioni.

Secondo Anthony King, professore di studi bellici e direttore dello Strategy and Security Institute dell’Università di Exeter, i software basati sull’intelligenza artificiale possono elaborare “enormi quantità di dati a una velocità e su una scala irraggiungibili per gli ufficiali umani”. Piuttosto che modificare il fronte operativo di un conflitto, King afferma che la funzione principale dell’IA è stata quella di migliorare la “consapevolezza della situazione e l’intelligence”.

Questa tecnologia può aiutare i comandanti a fare previsioni sul campo di battaglia, dalla sostenibilità di una campagna al ritmo con cui si esauriscono le munizioni. Il vantaggio rispetto alle stime umane, afferma King, è che questi sistemi hanno semplicemente “più dati da analizzare”.

Questo è importante perché i moderni quartier generali assorbono enormi quantità di informazioni: filmati di droni, immagini satellitari, segnali elettronici, rapporti umani e dati provenienti da sensori dislocati sul campo di battaglia. Confrontare tutti questi dati è “un’operazione che richiede un grande dispendio di tempo”, afferma Jack Watling del Royal United Services Institute, un think tank britannico specializzato in difesa e sicurezza. I sistemi di gestione del campo di battaglia, come Delta in Ucraina e Maven negli Stati Uniti, trasformano questi flussi di dati in informazioni utilizzabili.

Un funzionario dell’intelligence statunitense ha dichiarato a Katrina Manson, autrice di un libro sul Progetto Maven, che il sistema ha contribuito ad aumentare il numero di obiettivi che le forze statunitensi potevano colpire da meno di 100 al giorno a 1.000, e con l’integrazione di modelli linguistici più ampi fino a 5.000.

Questi sistemi consentono inoltre agli eserciti di comprimere la “catena di uccisione”, ovvero il tempo che intercorre tra l’identificazione di un bersaglio e l’esecuzione dell’attacco. “In parole semplici, più velocemente e da maggiore distanza i soldati riescono a farlo, maggiore sarà l’effetto che avranno sul nemico”, afferma l’esercito britannico sul suo sito web. Ciò permette agli eserciti di colpire per primi e aumenta il numero di bersagli utilizzabili, in particolare quelli mobili.

Mentre un tempo gli strateghi misuravano la potenza militare in base al numero di truppe, aerei da guerra, carri armati e navi da battaglia che potevano schierare, ora devono concentrarsi sulla velocità e la precisione dei sistemi di elaborazione dati e su come impiegare armi autonome su larga scala.

In prima linea, l’intelligenza artificiale è ancora in gran parte limitata a compiti specifici: un drone che si stabilizza in volo o che continua a dirigersi verso un obiettivo dopo che la sua connessione con l’operatore è stata interrotta.

Kateryna Bondar, ricercatrice senior presso il centro di intelligenza artificiale del Center for Strategic and International Studies, afferma che la navigazione autonoma, in gran parte derivata dal software per le corse di droni, può aiutare un drone ad adattarsi al vento e ad agganciare un bersaglio a velocità fino a 300 km/h. Ciò ha ridotto i tempi di addestramento per i piloti, mentre gli attacchi hanno una probabilità di successo da tre a quattro volte maggiore se assistiti dall’IA.

La guida terminale si è rivelata particolarmente preziosa nella fase finale di un attacco, quando le interferenze spesso interrompono la connessione tra pilota e drone. “Capita spesso di perdere il controllo di un drone a 100 o 200 metri dal bersaglio”, afferma un comandante ucraino. Una volta che il pilota aggancia il bersaglio, il drone può continuare l’avvicinamento finale anche se il segnale viene perso.

Gli attacchi guidati dall’intelligenza artificiale sono ancora relativamente rari, afferma Oleksii Babenko, fondatore di Vyriy Drone, un’azienda ucraina produttrice di droni che rifornisce l’esercito. “Forse il 2% dei droni utilizza una qualche forma di intelligenza artificiale, in modo che il drone capisca qual è il bersaglio e lo trovi autonomamente… ma il 2% di cinque milioni di droni è comunque una percentuale elevata.”

L’Ucraina sostiene che dall’inizio del 2026 gli attacchi con droni guidati dall’intelligenza artificiale siano decuplicati.

Esiste anche il concetto di “sciame”, in cui le macchine si distribuiscono i compiti tra loro. Ciò potrebbe significare droni e robot terrestri che si coordinano per recuperare un soldato ferito, oppure droni d’attacco che si dividono i bersagli per sopraffare un sistema difensivo. Gli sciami autonomi su larga scala rimangono in gran parte sperimentali, ma piccoli gruppi stanno già lavorando insieme sul campo di battaglia.

Una delle aziende che sviluppa software per il controllo di sciami di robot è Auterion, una start-up fondata in Svizzera.

Lorenz Meier, amministratore delegato di Auterion, afferma che le forze militari occidentali dovranno fare sempre più affidamento su sciami di droni in gran parte autonomi perché non hanno addestrato un numero sufficiente di piloti di droni per eguagliare le capacità russe o ucraine.

“Per i paesi della NATO, è una questione di vita o di morte, perché non riescono a sviluppare queste unità di droni con la rapidità necessaria”, aggiunge Meier. “Devono puntare a un livello di automazione più elevato per poter combattere efficacemente.”

La ricerca sui sistemi di puntamento autonomo dei droni russi a lungo raggio è diventata più urgente dopo che Mosca ha iniziato a inviare ondate di droni Shahed contro le città ucraine. In risposta, le aziende ucraine hanno iniziato a sviluppare intercettori per identificarli e attaccarli.

Gli Shahed hanno una forma inconfondibile e volano in cieli con pochi altri velivoli, il che significa che i sistemi di intelligenza artificiale possono essere addestrati a riconoscerli.

Nell’ultimo anno, le forze russe hanno intensificato l’uso di droni dotati di intelligenza artificiale. A luglio, un drone russo ha utilizzato l’IA per colpire una stazione di servizio senza che un operatore umano prendesse la decisione di attaccare. Il drone si è schiantato contro un muro ed è esploso, uccidendo tre persone: si tratta, a quanto pare, delle prime vittime documentate causate da un drone russo a puntamento automatico in Ucraina. Nelle ultime settimane, la Russia ha utilizzato droni Shahed equipaggiati con sistemi di puntamento basati sull’IA per colpire navi ucraine nel Mar Nero.

In definitiva, Kiev spera di elevare le proprie capacità di intelligenza artificiale al punto da permettere l’elaborazione di strategie. Danylo Tsvok dirige un centro di recente istituzione incaricato di trasformare le forze armate ucraine in un “esercito guidato dall’IA”.

a descritto uno scenario ipotetico in cui un comandante potrebbe comunicare a un agente di intelligenza artificiale le proprie intenzioni – “Voglio difendere questa posizione” – e il sistema potrebbe elaborare piani di battaglia basati sui suoi suggerimenti. “Crediamo che questo potrebbe cambiare radicalmente le carte in tavola”, afferma Tsvok.

Per molti ucraini, che faticano a reperire personale per continuare a respingere l’avanzata russa, le alternative sono poche. “L’obiettivo è la piena autonomia”, afferma Maksym Savanevsky, responsabile marketing di The Fourth Law, un’azienda ucraina che ha sviluppato droni dotati di sistemi di guida terminale. “Lo definiamo il Progetto Manhattan del XXI secolo perché cambierà radicalmente il campo di battaglia”.

Ma, come dimostra la guerra in Ucraina, lo stallo è altrettanto probabile quanto la vittoria. Olivier Schmitt, professore e responsabile della ricerca presso l’Istituto per le operazioni militari del Royal Danish Defence College, afferma che esiste una “discrepanza tra il livello tattico, che cambia molto rapidamente, e il ritmo della campagna, che è sostanzialmente bloccato perché nessuno riesce a sfondare”.

Il conflitto in corso tra Stati Uniti e Iran dimostra che, anche quando le strategie di individuazione degli obiettivi si rivelano efficaci, non sempre portano alla vittoria. L’Iran ne è un “caso di studio esemplare”, afferma Franz-Stefan Gady, analista della difesa presso l’Istituto di Studi Strategici Internazionali.

L’idea è che “colpiremo tutti questi obiettivi più rapidamente e con maggiore efficacia rispetto all’avversario, sperando che a un certo punto il nemico crolli. Come vedete, non esiste un piano B se questo non dovesse funzionare”. Schmitt aggiunge che gli Stati Uniti “sono stati molto bravi a individuare i bersagli, e il sistema militare [iraniano] non è crollato”.

L’intelligenza artificiale ti aiuterà a raggiungere i tuoi obiettivi”, afferma Schmitt. “Questo non significa che ciò che vuoi raggiungere ti farà vincere la guerra.”

Il concetto di un “esercito guidato dall’intelligenza artificiale” preoccupa profondamente alcuni esperti, i quali sottolineano che i campi di battaglia raramente sono scenari in cui si prendono decisioni nette e inequivocabili.

Paddy Walker, esperto di etica dell’IA, afferma che la guerra moderna è caratterizzata da ambiguità, difficili da programmare o da addestrare per gestire un modello di apprendimento basato sull’intelligenza artificiale (LLM). “L’ambiente ibrido, la zona grigia, sono campi di battaglia molto più complessi… bisogna elaborare il contesto.”

Gli strumenti di intelligenza artificiale possono aiutare a identificare i droni di Shahed, ma la loro efficacia ha dei limiti. Artem Martynenko, tenente colonnello dell’esercito ucraino e ideatore di Delta, il sistema di gestione del campo di battaglia ucraino, afferma che “rilevare un soldato in modo accurato e autonomo rimane un problema”, per non parlare di distinguerne la nazionalità o lo status. Il problema è aggravato da un campo di battaglia in cui le posizioni sono spesso mescolate e il mimetismo è essenziale per la sopravvivenza.

Heidy Khlaaf, responsabile scientifica per l’IA presso l’AI Now Institute, un istituto di ricerca indipendente, afferma che tali sistemi faticano con “abbigliamento simile a un’uniforme”, veicoli, armi e movimenti perché rientrano in uno “spazio più ampio e meno prevedibile”. Persino l’illuminazione può indurre una macchina a confondere un veicolo civile con uno militare.

“Il regolamento dice che ci deve sempre essere un essere umano a prendere le decisioni”, afferma un ex dipendente di Palantir, l’azienda che ha sviluppato Maven, e veterano del programma di guerra con droni dell’esercito statunitense. “Il problema è che il computer genera un elenco di 1.000 obiettivi. E non si procede abbastanza velocemente. Il problema è che l’essere umano diventa il collo di bottiglia. E quell’analista, non sempre, è interessato. Vuole solo tornare a casa o prendersi un cheeseburger.”

Quanto più questi sistemi vengono utilizzati per individuare e classificare i bersagli, tanto più significativi diventano i loro limiti. Le informazioni che utilizzano possono essere frammentarie, obsolete e ambigue. Persino i dati accuratamente selezionati, come quelli provenienti da un drone, possono essere incompleti, corrotti da guasti ai sensori o interferenze ambientali, oppure etichettati in modo errato, afferma Khlaaf, che studia la sicurezza delle armi autonome.

Il rischio è stato evidenziato in Iran all’inizio di quest’anno. I sistemi di puntamento supportati dall’intelligenza artificiale hanno permesso agli Stati Uniti di colpire 13.000 obiettivi nei primi 38 giorni del conflitto. Tra questi, una scuola femminile dove sono state uccise più di 150 persone, tra cui 120 bambine . L’edificio faceva parte di un complesso militare, ma un ingresso separato e un muro di cinta sono stati costruiti intorno al 2016, quando la scuola è stata fondata, secondo quanto riferito dalle autorità locali.

Secondo King, dell’Università di Exeter, l’attacco ha dimostrato la pericolosità dei sistemi “basati sulla correlazione statistica”: se le informazioni fornite sono errate o obsolete, il risultato può essere catastrofico. Gli errori di puntamento non sono una novità, ma la maggiore velocità e la portata degli attacchi possono aumentare il rischio di errori.

Quanto più velocemente il sistema riesce a identificare o raccomandare obiettivi, tanto meno tempo avranno gli esseri umani per esaminarli. “Se si introducono errori euristici [presupposti errati], siano essi errori dell’IA o umani, ovviamente [ciò] può accelerare il tasso di errore”, afferma Watling del Royal United Services Institute.

Il processo di generazione di obiettivi assistito dall’intelligenza artificiale per la campagna di bombardamenti israeliana a Gaza ha sollevato anche questioni etiche. C’era “una pressione politica dall’alto verso il basso per effettuare molti attacchi mirati, per dimostrare la forza”, afferma Schmitt, del Royal Danish Defence College. Ciò significava che, in un contesto militare, “gli ufficiali avevano tra i 15 e i 20 secondi per valutare se un obiettivo fosse legittimo o meno”.

Con tali vincoli di tempo, “è difficile capire come sia possibile garantire che l’obiettivo che hanno nel mirino sia un obiettivo militare legittimo, come richiesto dalla legge”, afferma Jessica Dorsey, professoressa associata di diritto internazionale all’Università di Utrecht.

La posta in gioco si alza quando l’obiettivo sono gli esseri umani, e non solo edifici o infrastrutture. Secondo il diritto internazionale umanitario, la possibilità di prendere di mira una persona dipende dal suo status, dalle sue azioni e dalle sue circostanze, richiedendo valutazioni legali che i computer non possono effettuare. Lo status di un soldato può cambiare rapidamente, ad esempio se si arrende o viene ferito.

Schmitt afferma che la campagna israeliana a Gaza dimostra non solo come funziona la tecnologia, ma anche “come il contesto sociale e politico spinga gli esseri umani a utilizzare la tecnologia in un modo ben preciso”. Se i leader politici esigono risultati e gli ufficiali hanno solo pochi secondi per valutare gli obiettivi, dice, è più probabile che accettino la raccomandazione che hanno di fronte.

Rimane ancora una comprensione limitata di come tali sistemi giungano alle loro conclusioni. Il Dipartimento di Stato americano afferma che i sistemi autonomi devono essere “trasparenti e verificabili dal personale della difesa competente”. Palantir sostiene che i suoi strumenti consentono agli operatori di risalire alle fonti di dati e documenti che hanno portato a un suggerimento specifico.

Ma la verificabilità dei dati non è la stessa cosa della comprensione del perché un modello linguistico di grandi dimensioni abbia raccomandato una determinata linea d’azione.

Secondo Khlaaf, con i sistemi di supporto decisionale basati sull’IA, “non c’è modo di indagare sul perché sia ​​stata presa una determinata decisione”. Questi modelli “automatizzano implicitamente quelli che tradizionalmente sarebbero considerati diversi punti decisionali nella catena di uccisione”. Palantir afferma di aver creato sistemi che consentono ai propri LLM di utilizzare strumenti e operare passo dopo passo, rendendo le decisioni dei modelli più verificabili.

Se un sistema autonomo uccide le persone sbagliate, può essere difficile stabilire se il fallimento sia dovuto a dati errati, guasti tecnici o errore umano. Esiste il rischio che la complessità porti a etichettare gli incidenti come incidenti o ad attribuire la colpa ai singoli utenti anziché allo Stato che ha creato il sistema.

Madeleine Elish, ricercatrice presso Google DeepMind, definisce questa situazione “zona di cedimento morale”: un operatore umano con un controllo limitato su un sistema automatizzato si assume la piena responsabilità in caso di guasto.

Dal punto di vista legale, tuttavia, la responsabilità ultima ricade sui comandanti sul campo di battaglia. “Gli esseri umani sono responsabili del modo in cui viene condotta la guerra”, afferma Dorsey.

La rapida integrazione dell’intelligenza artificiale in ambito bellico sta avvenendo man mano che questi modelli si evolvono in modi che nemmeno i loro creatori riescono a prevedere completamente.

Il recente episodio che ha visto uno sciame di agenti OpenAI fuggire da un ambiente di test e hackerare il sistema dello sviluppatore di IA Hugging Face ha dimostrato come i modelli di frontiera resistano ai tentativi di limitarne il comportamento. Alcuni ricercatori ritengono che il cosiddetto auto-miglioramento ricorsivo, ovvero la capacità dei modelli di creare i propri successori, potrebbe consentire progressi a una velocità e intensità finora inimmaginabili.

Anthropic sostiene che i modelli più avanzati attualmente disponibili non siano sufficientemente affidabili per selezionare e ingaggiare autonomamente i bersagli. I tentativi dell’azienda di porre dei limiti all’uso militare dell’intelligenza artificiale l’hanno messa in contrasto con il Pentagono.

Nel frattempo, il rapporto di intelligence sulle minacce pubblicato questo mese dall’azienda ha rilevato che attori non statali utilizzano Claude per sviluppare armi, tra cui uno sciame di droni autonomi progettato per selezionare bersagli umani e detonare senza l’intervento umano. Il rapporto documenta l’abuso di Claude da parte di attori in tutto il mondo, dalla Cina, Russia, Ucraina e Iran fino a Yemen, Sudan e Taiwan.

Presto la questione potrebbe non essere più fino a che punto gli eserciti siano disposti a integrare l’intelligenza artificiale nella catena di combattimento, ma se i governi e le aziende che si occupano di intelligenza artificiale saranno in grado di stabilire dei limiti.