Quando parliamo di intelligenza artificiale (IA) ci riferiamo a un insieme di tecnologie in grado di risolvere problemi o svolgere compiti imitando la percezione, la cognizione, l’apprendimento, la pianificazione, la comunicazione o azioni simili a quelle umane.
L’IA comprende tecnologie che, in teoria, possono operare autonomamente in situazioni nuove, ma la sua applicazione più comune è il machine learning.
Questi algoritmi, utilizzando big data, modelli statistici e correlazioni, sono capaci di prevedere, classificare o approssimare risultati simili a quelli empirici.
Mentre le intelligenze artificiali capaci di imitare la sensibilità umana – comunque poco pratiche per la maggior parte delle applicazioni di intelligence – restano per ora solo una teoria, il machine learning è un valido supporto per affrontare le sfide dovute al volume e alla velocità delle informazioni che gli analisti devono valutare oggi.
Detto questo, l’IA ha già un ruolo nell’intelligence. E non è un gioco di parole.
Indice degli argomenti
Attori in gioco e ruolo dell’IA nell’intelligence
Dalle operazioni informatiche alla disinformazione, l’intelligenza artificiale estende la portata delle minacce alla sicurezza nazionale in grado di colpire individui e intere società.
Gli attori in gioco sullo scacchiere sono le due solite super potenze: Stati Uniti da un parte, dall’altra la Cina, con in mezzo la Russia e destabilizzare gli equilibri.
Facendo qualche esempio di come l’IA sia usata negli Stati Uniti, sappiamo che alla National Security Agency, l’ente responsabile della sicurezza nazionale degli Stati Uniti, l’apprendimento automatico viene utilizzato per identificare schemi all’interno dell’enorme quantità di segnali raccolti dall’intelligence tramite il traffico web globale.
Questa tecnologia analizza anche le notizie internazionali e altri dati pubblicamente disponibili, diffusi dalla Direzione dell’Innovazione Digitale della CIA, che si occupa di far avanzare le tecnologie digitali e informatiche per la raccolta di informazioni umane e open source.
Molte tecnologie di intelligenza artificiale si basano sui big data per formulare valutazioni quantitative, e la vasta portata e rilevanza dei dati pubblici non possono essere eguagliate dalle informazioni classificate.
All’Agenzia Nazionale di Intelligence Geospaziale, l’AI e l’apprendimento automatico estraggono dati dalle immagini catturate quotidianamente da satelliti commerciali e governativi in tutto il mondo.
La Defense Intelligence Agency addestra algoritmi per riconoscere e valutare dati relativi a nucleare, radar, ambiente, materiali, chimica e biologia, migliorando l’efficienza dei suoi analisti.
Un esempio significativo di successo nell’uso dell’intelligenza artificiale da parte dell’intelligence americana riguarda la scoperta di un impianto di ricerca e sviluppo di armi di distruzione di massa in un grande paese asiatico.
Dopo aver esaurito tutte le altre opzioni, gli Stati Uniti sono riusciti a localizzare l’impianto tracciando un autobus che viaggiava tra questo e altri impianti noti. Gli analisti hanno utilizzato algoritmi per analizzare e valutare immagini di quasi ogni centimetro quadrato della nazione interessata.
Applicazioni dell’IA nel settore dell’intelligence
L’intelligence, dunque, ha sempre rappresentato una componente cruciale per la sicurezza nazionale e internazionale, nonché per la gestione delle politiche interne ed estere di un paese.
Con l’avvento dell’intelligenza artificiale il settore sta attraversando una trasformazione senza precedenti.
Quali potrebbero essere le applicazioni dell’IA nell’intelligence?
L’analisi dei dati
Una delle applicazioni più immediate è l’analisi dei dati, considerato che l’IA può analizzare grandi volumi di dati in tempo reale, identificando modelli e anomalie che potrebbero sfuggire agli analisti umani.
Ad esempio, algoritmi di machine learning vengono utilizzati per analizzare dati provenienti da social media, intercettazioni, e altre fonti per identificare potenziali minacce.
Tecnologie di visione artificiale
Inoltre, tecnologie di visione artificiale permettono un riconoscimento facciale avanzato, utilizzato per identificare e monitorare individui in spazi pubblici e privati.
Questi sistemi possono essere integrati con database di immagini per rilevare persone di interesse in tempo reale.
L’IA per proteggere le infrastrutture critiche
Nel caso di cyber intelligence, l’IA viene utilizzata per proteggere infrastrutture critiche da attacchi informatici.
Gli algoritmi possono rilevare comportamenti anomali all’interno delle reti, prevenire intrusioni e rispondere rapidamente agli attacchi.
Automazione delle attività di analisi
Infine, l’automazione delle attività di routine consente agli analisti di concentrarsi su compiti più complessi e strategici.
Ad esempio, la classificazione automatica di documenti e la traduzione istantanea di testi in lingue straniere.
Le sfide nell’uso dell’IA nell’intelligence
Il futuro vedrà una sinergia sempre più stretta tra l’uomo e la macchina, in un contesto dove l’IA diventerà una componente essenziale per garantire la sicurezza e la stabilità globale.
L’intelligenza artificiale ha dimostrato di essere capace di redigere rapporti di intelligence che assomigliano ad articoli sportivi sul calcio, con un contenuto strutturato, non logico e ripetitivo.
Tuttavia, si scontra con difficoltà quando è richiesta una complessità di ragionamento o argomentazioni logiche per supportare o dimostrare le conclusioni. Nei test condotti dalla comunità dell’intelligence, il
risultato finale prodotto dall’AI si è rivelato essere una relazione di intelligence che mancava di coerenza. L’apprendimento automatico e l’analisi dei big data possono offrire analisi predittive su ciò che potrebbe accadere o è probabile che accada, ma non sono in grado di spiegare agli analisti come e perché siano giunti a tali conclusioni.
L’opacità nel processo di ragionamento dell’AI e le sfide nel verificare le fonti possono compromettere la solidità e la trasparenza delle conclusioni, sia in termini reali che percepiti, all’interno della comunità dell’intelligence.
La chiarezza nel processo di ragionamento e nell’origine delle informazioni rappresenta un requisito fondamentale per gli standard dell’intelligence.
Con il previsto aumento dell’automazione delle analisi all’interno della comunità dell’intelligence, è diventato cruciale sviluppare e implementare standard e metodologie scientificamente affidabili ed etiche per le forze dell’ordine e i contesti di sicurezza nazionale.
