IA militare, l’audizione al Congresso Usa contesta la promessa di minor danno civile
Un’aula del Congresso, mercoledì scorso: il deputato democratico Jim McGovern chiede apertamente ai testimoni presenti se concordino con la tesi ripetuta da tempo dal governo statunitense, secondo cui l’intelligenza artificiale applicata alle operazioni militari ridurrebbe il rischio di vittime civili. La domanda, posta durante un’audizione della Tom Lantos Human Rights Commission, riceve risposte tutt’altro che concordi, secondo la ricostruzione pubblicata da Responsible Statecraft, testata legata al Quincy Institute.
L’articolo, firmato da Nick Cleveland-Stout, ricorda che l’argomento secondo cui l’IA militare limiterebbe i danni collaterali è sostenuto da tempo da esponenti dell’industria tecnologica della difesa: l’amministratore delegato di Palantir Alex Karp aveva dichiarato nel 2024 che «la tecnologia dovrebbe poter ridurre drasticamente la quantità di danni collaterali e morti civili», tesi condivisa dall’ex amministratore delegato di Google Eric Schmidt e dall’ex vicedirettore della CIA David Cohen.
Il caso non è più teorico: secondo i dati citati nell’articolo, il Pentagono ha colpito 13.000 obiettivi nei primi 38 giorni di un conflitto, avvalendosi del sistema Maven Smart System di Palantir per identificare i bersagli e scegliere le armi da impiegare.
Alcuni testimoni auditi hanno però contestato la narrazione ufficiale. Steven Feldstein, ricercatore senior del programma Democracy, Conflict, and Governance del Carnegie Endowment for International Peace, ha dichiarato di non condividere la tesi: a fronte di stime che collocano l’accuratezza dei sistemi di targeting IA fino al 90%, secondo Feldstein il dato reale potrebbe aggirarsi intorno al 50%. Deborah Brown, vicedirettrice per tecnologia, diritti e indagini di Human Rights Watch, ha osservato che nei casi di Israele a Gaza e dell’Iran l’evidenza non conferma alcuna riduzione del danno, vista l’entità delle vittime civili.
Tra i casi citati dai parlamentari figura l’attacco del 28 febbraio a una scuola elementare femminile a Minab, in Iran, costato la vita a oltre 170 persone, sul cui legame con sistemi IA alcuni deputati hanno sollevato interrogativi. Interpellato sul presunto coinvolgimento di Palantir, il dirigente Shyam Sankar ha definito l’episodio «una tragedia per quelle ragazze», sostenendo che nella storia della guerra la tecnologia ha sempre ridotto i danni collaterali. Feldstein ha ribattuto che, anche a fronte di una maggiore precisione, l’ampliamento del numero di obiettivi colpiti può tradursi in un numero complessivo di vittime civili più alto.
L’articolo richiama inoltre il caso di Lavender, il sistema di targeting IA utilizzato da Israele a Gaza, per cui le Forze di difesa israeliane rivendicano un’accuratezza del 90% e che ha identificato 37.000 uomini palestinesi come possibili obiettivi. Amanda Klasing, di Amnesty International USA, ha osservato che l’accuratezza perde rilevanza quando il principio di proporzionalità viene meno, come nel caso dell’impiego di bombe da circa 900 chili su edifici residenziali. Una fonte dell’intelligence citata nell’articolo ha raccontato al Guardian che la soglia per definire un «operativo di Hamas» veniva modificata di continuo sotto pressione per produrre più obiettivi, e che le Forze di difesa israeliane hanno approvato attacchi contro bersagli di basso livello anche a costo di 15-20 vittime civili collaterali.
Cleveland-Stout segnala infine che, mentre l’industria promette un uso più umano della forza, la formazione dedicata alla riduzione del danno civile viene ridimensionata: il Civilian Protection Center of Excellence del Pentagono, istituito nel 2023, vedrà il proprio organico scendere da 40 unità nel gennaio 2025 a sole nove entro fine anno. Secondo i testimoni, il nodo resta la mancanza di prove pubbliche fornite dal Pentagono a sostegno della tesi secondo cui i sistemi IA limiterebbero effettivamente il danno ai civili.
Il commento di GrNet.it
L’audizione ricostruita dall’articolo lascia in ombra un punto decisivo per chi valuta l’acquisizione di sistemi analoghi: le cifre di accuratezza del 90% rivendicate da Palantir e dalle Forze di difesa israeliane restano dichiarazioni del produttore o dell’utilizzatore finale, non dati verificati da terze parti, mentre l’unica misurazione indipendente citata nel dibattito, il 50% di Feldstein, punta in direzione opposta. Per le forze armate italiane, che valutano l’integrazione di strumenti di targeting assistito nell’ambito degli standard NATO, la lezione riguarda meno la tecnologia in sé che la certificazione indipendente delle sue prestazioni prima dell’impiego operativo. Resta poi la questione delle regole d’ingaggio: se un algoritmo esegue soglie di rischio civile decise da comandi politici o militari, la responsabilità della proporzionalità non si sposta mai dalla catena di comando umana, principio su cui la dottrina italiana ha sempre insistito. Vale la pena chiedersi se l’attuale quadro di certificazione dei sistemi d’arma assistiti da IA, anche in sede alleata, preveda controlli altrettanto stringenti quanto quelli richiesti per gli armamenti convenzionali.
Fonte: Quincy · Pubblicato il 18 settembre 2026
