AI e spionaggio: le nuove frontiere, i rischi

Di cosa parliamo

Per decenni l’immaginario dello spionaggio è stato dominato da microtelecamere e agenti sotto copertura. Oggi il cuore della competizione fra servizi segreti è sempre più un algoritmo addestrato su miliardi di dati pubblici e riservati. L’intelligenza artificiale (AI) moltiplica la capacità di raccogliere, filtrare e collegare informazioni, ma apre anche scenari inquietanti di sorveglianza di massa, disinformazione e cyber-attacchi automatizzati.

Perché l’AI è la nuova “killer app” dell’intelligence

Negli ultimi anni la mole di informazioni accessibili come open source intelligence (OSINT) è cresciuta a dismisura: post sui social network, immagini satellitari commerciali ad alta risoluzione, registrazioni video e audio provenienti da un’infinità di fonti. Per governare questo flusso, nel 2024 la CIA e l’Office of the Director of National Intelligence (ODNI) hanno varato la prima OSINT Strategy 2024-2026. Il piano punta a rendere l’OSINT una disciplina più professionale e innovativa grazie a strumenti di intelligenza artificiale capaci di aggregare e condividere in tempo reale tutti questi open data.

Principali applicazioni dell’AI nello spionaggio

Capire come l’AI sta cambiando il ciclo di intelligence — dalla raccolta all’azione — è fondamentale non solo per chi opera nel settore della sicurezza, ma per chiunque abbia a cuore privacy, diritti civili e stabilità geopolitica. Di seguito, le principali applicazioni dell’intelligenza artificiale nel settore dello spionaggio.

1. Analisi OSINT e SIGINT automatizzata

La prima frontiera dell’intelligenza artificiale nell’intelligence è la raccolta e l’analisi di fonti aperte (OSINT) e segnali elettronici (SIGINT). Modelli linguistici e di computer-vision setacciano in pochi secondi social network, immagini satellitari commerciali, flussi radio e audio, traducendo, trascrivendo e classificando i contenuti quasi in tempo reale. Questa accelerazione consente agli analisti di individuare correlazioni richiederebbero giorni di lavoro manuale, ma amplifica anche il rischio che bias o errori di contesto si propaghino lungo la catena decisionale.

2. Sorveglianza biometrica di nuova generazione

Reti neurali addestrate su vasti dataset fotografici riconoscono un volto fra milioni in millisecondi, ricostruendo percorsi e reti sociali a partire da videocamere urbane, varchi elettronici e piattaforme online. In alcune città cinesi, questi sistemi identificano in tempo reale gruppi etnici o individui “di interesse”, mostrando il potenziale ma anche il pericolo di violazioni sistematiche dei diritti umani.

3. Cyber-spionaggio supportato da AI

Modelli generativi creati (o clonati) per scopi illeciti—come FraudGPT o WormGPT—scrivono codice malevolo su misura, automatizzano campagne di spear-phishing e cercano vulnerabilità zero-day con una rapidità irraggiungibile per i team di difesa tradizionali. Il risultato è una democratizzazione di capacità offensive che un tempo richiedevano competenze di alto livello.

4. Disinformazione e deepfake industrializzati

Video e voci sintetiche indistinguibili dal reale permettono di manipolare l’opinione pubblica, coprire operazioni clandestine o sabotare processi elettorali. Reti di propaganda, come la campagna “Pravda” collegata al Cremlino, usano contenuti AI-generated per inondare motori di ricerca e social, erodendo la fiducia nelle fonti d’informazione.

5. Droni e sensoristica autonoma

Velivoli senza pilota dotati di computer-vision identificano veicoli, infrastrutture o personale ostile in pochi secondi e, in modalità hunter-killer, possono ingaggiare un bersaglio senza intervento umano. I test AUKUS del 2024 hanno dimostrato che questi sistemi riducono drasticamente il tempo “sensor-to-shooter”, ma comprimono anche lo spazio per la de-escalation diplomatica.

6. Spionaggio industriale nei datacenter AI

Con l’ascesa dei super-datacenter, migliaia di GPU e ASIC ospitano pesi di modelli che valgono miliardi di dollari in R&D. Operatori statali e criminali tentano di sottrarre queste risorse—o di sabotare la supply-chain hardware—per replicare capacità strategiche a costi ridotti, compromettendo il vantaggio competitivo di interi settori industriali.

Casi di studio: CIA, Ucraina, Cina

Già dal 2012, il Directorate of Digital Innovation della CIA sperimenta reti neurali per scremare e tradurre in automatico il flusso ininterrotto di notizie, trasmissioni radio e documenti open source. Nel 2024, sotto la guida della direttrice AI Lakshmi Raman, l’Agenzia ha compiuto un salto di qualità integrando modelli «GPT-like» nelle attività quotidiane degli analisti: li usa per trovare rapidamente eventi rilevanti, proporre idee alternative durante i briefing, generare contro-argomentazioni e persino aiutare a strutturare scenari futuri. L’obiettivo dichiarato è alleggerire il carico di compiti ripetitivi, così da lasciare più tempo al giudizio umano e alla verifica delle fonti.

Sul fronte ucraino, l’intelligenza artificiale è diventata un moltiplicatore di forza. Nel 2024 Kyiv ha avviato l’acquisto di 10.000 droni equipaggiati con moduli AI in grado di svolgere funzioni ISR (Intelligence, Surveillance & Reconnaissance) e di agganciare un bersaglio in pochi secondi. Secondo un report CSIS, questi velivoli riducono drasticamente i tempi tra l’individuazione dell’obiettivo e l’ingaggio, alleggerendo le reti di comando e migliorando la sopravvivenza degli operatori umani. Pur rappresentando una frazione delle quasi due milioni di unità prodotte lo scorso anno, i droni autonomi segnano la transizione verso sistemi sempre meno dipendenti dal controllo remoto continuo.

Il caso più allarmante riguarda il vasto apparato di sorveglianza installato da Pechino nello Xinjiang e in altre regioni. Qui, algoritmi di riconoscimento facciale ed “emotion recognition” passano al setaccio milioni di immagini e dati per individuare presunti comportamenti “estremisti” che possono andare dal lasciarsi crescere la barba al digiuno durante il Ramadan. Queste tecnologie, alimentate da enormi banche dati e da reti di telecamere pubbliche, sono state esportate in decine di Paesi, contribuendo a normalizzare pratiche di controllo sociale invasive. ONG e osservatori internazionali denunciano il rischio di una repressione guidata dall’AI e l’insufficienza dei meccanismi di controllo sulle esportazioni di sistemi dual-use.

Vantaggi strategici per i servizi segreti

In un’epoca in cui la quantità di dati cresce esponenzialmente e le minacce si muovono a velocità sempre maggiori, l’AI offre tre leve decisive:

Decisioni più rapide: l’AI incrocia in pochi istanti dati di origine diversa, dalle immagini satellitari ai post sui social, e consegna agli analisti un quadro già filtrato, permettendo ai vertici di reagire quasi in tempo reale.
Sorveglianza globale a basso costo: grazie a satelliti commerciali abbinati ad algoritmi di visione artificiale, i servizi segreti possono monitorare aree immense senza ricorrere a costosi asset militari dedicati.
Previsione degli eventi: i modelli individuano pattern ricorrenti, come l’afflusso di mezzi in una base o picchi anomali di traffico radio, e avvertono con anticipo di possibili movimenti di truppe o minacce emergenti, dando tempo di approntare contromisure.

Rischi e conseguenze

Prima di esaltare i benefici dell’AI, è opportuno ricordare che ogni salto tecnologico porta con sé effetti collaterali potenzialmente gravi. Nel campo dell’intelligence i rischi non sono semplici incidenti di percorso, ma fattori che possono ridefinire gli equilibri di potere e minacciare la stabilità globale.

Corsa agli armamenti algoritmici: sistemi d’arma autonomi e contromisure basate su AI reagiscono nell’arco di millisecondi, un tempo troppo breve perché la diplomazia o il controllo umano possano intervenire, con il pericolo di escalation involontarie.
Deepfake su scala industriale: voci sintetiche e video perfettamente contraffatti alimentano truffe multimilionarie e campagne di disinformazione, erodendo la fiducia del pubblico.
Bias e falsi allarmi: dataset incompleti o distorti possono indurre gli algoritmi a segnalare minacce inesistenti, portando a sorveglianza abusiva o ad operazioni contro obiettivi sbagliati, con conseguenze diplomatiche o umanitarie.
Catena di fornitura a rischio: chip e moduli prodotti in paesi ostili possono nascondere backdoor hardware; se installati nei datacenter che ospitano modelli strategici, trasformano l’infrastruttura stessa in un punto di accesso per lo spionaggio o il sabotaggio.

Contromisure e regolamentazione

Prima che l’AI renda incontrollabile la spirale tra spie e contro-spie, si stanno affermando due grandi linee di difesa: soluzioni tecniche per smascherare i contenuti manipolati e norme che ne limitino l’abuso.

1. Tecnologie di difesa – l’era dell’AI-forensics

Nel 2025 sono già operative più di una decina di piattaforme — fra cui OpenAI, Hive, Intel FakeCatcher e Sensity — capaci di individuare foto, video o audio generati artificialmente. Questi sistemi incrociano tre indizi principali:

irregolarità a livello di singolo fotogramma o pixel
metadati alterati o incoerenti
impronte vocali e micro-movimenti facciali che un modello generativo fatica a riprodurre con fedeltà assoluta

In pratica, un file sospetto viene “radiografato” da più algoritmi specializzati che assegnano un punteggio di veridicità; l’analista riceve un avviso se la probabilità di manipolazione supera una certa soglia. Queste tecniche stanno diventando un requisito di base per banche, media e agenzie di intelligence che vogliono distinguere rapidamente il vero dal falso.

2. Norme – il perimetro dell’EU AI Act

Sul fronte legale, l’Unione Europea ha varato l’AI Act, entrato in vigore nell’agosto 2024. Il regolamento impone l’etichettatura obbligatoria dei deepfake destinati al pubblico e stabilisce standard severi per i sistemi considerati “ad alto rischio”, come quelli di sorveglianza biometrica.

Tuttavia, c’è un’eccezione sostanziale: le applicazioni usate esclusivamente per la difesa o la sicurezza nazionale restano sotto la piena responsabilità degli Stati membri. In altre parole, ogni Paese può decidere in autonomia fino a che punto impiegare l’AI nello spionaggio, purché lo faccia all’interno dei propri confini giuridici.

Questo lascia ampi margini di discrezionalità e mantiene aperto il dibattito su un’eventuale regolamentazione internazionale più stringente.

Tendenze future

Dagli analisti fino ai laboratori di ricerca militare, l’evoluzione dell’AI nel campo dell’intelligence non mostra segni di rallentamento. Ecco le direttrici che gli addetti ai lavori indicano come più probabili per il prossimo decennio:

Multimodalità sempre più spinta: i nuovi modelli non si limiteranno a incrociare testo e immagini, fonderanno in un’unica rappresentazione dati in radio-frequenza, segnali acustici sub-audio, telemetria IoT e perfino odori digitalizzati, ricomponendo in pochi istanti scenari operativi che oggi richiedono team di specialisti.
AI contro AI: proprio come antivirus e malware si inseguono da anni, nasceranno piattaforme di contro-intelligence automatica progettate per riconoscere “impronte” lasciate da modelli rivali (per esempio, i pattern di scrittura) e neutralizzarli in tempo reale.
Cripto-analisi ibrida Quantum + AI: nel momento in cui i primi computer quantistici “fault-tolerant” diventeranno disponibili, gli attori statali potrebbero affiancarli a reti neurali per eseguire attacchi mirati contro schemi di cifratura oggi considerati sicuri, accelerando la corsa a soluzioni post-quantum.
Verso regole globali: G7, ONU e altre sedi multilaterali stanno discutendo “linee rosse” per armi autonome e sorveglianza predittiva. L’obiettivo è concordare quali applicazioni debbano restare sotto controllo umano e quali tipi di raccolta dati violino in modo inaccettabile i diritti fondamentali, prima che la tecnologia renda irreversibile il passo successivo.

Conclusioni

L’intelligenza artificiale non ha sostituito la figura dello 007, ma ne ha moltiplicato a dismisura portata e impatto. Chi domina il ciclo dati > modello > decisione deterrà un vantaggio strategico enorme, e la linea tra difesa nazionale e violazione delle libertà civili sarà sempre più sottile. Per questo è essenziale sviluppare in parallelo tecnologie di verifica, governance trasparente e cooperazione internazionale. Senza queste contromisure, l’AI rischia di trasformare lo spionaggio in un’arma di distruzione dell’informazione e della fiducia pubblica.

AUTORE

Marco Sigismondi

Marco Sigismondi è uno dei maggiori esperti in Italia di tecniche di investigazione, spionaggio e controspionaggio (TSCM). Grazie a un'attività di oltre dieci anni nel settore, ha maturato una profonda conoscenza delle metodologie avanzate e degli strumenti più innovativi nel campo della sorveglianza e della protezione delle informazioni. Esperto di bonifiche ambientali per Doctorspy.