La vera rivoluzione militare dell’IA è entrare nella catena di comando

In Ucraina un drone da poche migliaia di dollari può già riconoscere un carro armato, seguirlo e continuare l’attacco anche quando il nemico interrompe il segnale radio che lo collega al pilota. Negli ultimi cento o duecento metri, quando l’operatore può perdere del tutto il controllo, subentra il software di intelligenza artificiale: continua a vedere il bersaglio attraverso la telecamera, ne segue i movimenti e corregge la rotta fino all’impatto. Su un fronte dove la guerra elettronica serve ogni giorno a spezzare il collegamento fra droni e operatori, questa capacità può decidere se una missione riesce oppure no. Pensavamo che uno dei doni della morte dell’intelligenza artificiale sarebbe stata una super arma autonoma e imprevedibile. Forse arriverà presto, ma per ora sul campo il vantaggio militare dell’IA si concentra sempre più nella catena di comando, nel tratto che separa ciò che viene osservato da ciò che un esercito decide di fare. Ovvero nel punto in cui gli errori umani abbondano. 

Prima di ordinare un attacco bisogna capire che cosa sta succedendo, distinguere un obiettivo reale da centinaia di segnali inutili e stabilire quale minaccia richieda attenzione immediata. L’IA riduce il tempo necessario per leggere il campo di battaglia e porta davanti al comandante una selezione già ordinata di ciò che ritiene importante. La decisione finale può restare umana, ma arriva sempre più spesso alla fine di un processo che la macchina ha contribuito a costruire. Non è poco. 

A spiegarlo bene è un interessante approfondimento del Financial Times che mette in fila i progressi fatti nel campo di battaglia. All’inizio della guerra in Ucraina potevano servire fino a venti minuti per individuare un bersaglio e arrivare all’attacco. Oggi lo stesso passaggio può richiedere meno di due minuti, in alcuni casi pochi secondi. Il Saker Scout, quadricottero ucraino, utilizza un software capace di riconoscere 47 categorie di equipaggiamento militare. Prima del decollo l’operatore stabilisce quali tipi di obiettivi interessano, fissa il grado di certezza richiesto al sistema e delimita sulla mappa l’area nella quale il drone potrà cercarli. Se trova qualcosa che corrisponde ai parametri, può attaccare senza attendere un altro ordine. E questo desta un po’ di inquietudine.

Il Saker sa distinguere un carro armato da un camion, ma non sa necessariamente stabilire se quel mezzo appartenga alla Russia o all’Ucraina. La sicurezza della missione dipende quindi da ciò che è stato deciso prima del volo. Bisogna scegliere una zona nella quale si ritiene che non siano presenti forze amiche o civili e trasformare quell’assunzione in una regola operativa per il software. L’autonomia della macchina resta legata al contesto costruito dagli uomini.

Queste capacità hanno ormai costi abbastanza bassi da poter essere distribuite su larga scala. Il FT riferisce che la potenza di calcolo necessaria per eseguire algoritmi avanzati di riconoscimento visivo può costare intorno ai 250 dollari. Quella installata sul Saker è paragonabile, per ordine di grandezza, a una PlayStation 4. Un produttore ucraino stima che solo il 2 per cento dei circa cinque milioni di droni impiegati disponga di sistemi abbastanza avanzati da riconoscere autonomamente il proprio bersaglio. In percentuale sembra poco. In termini assoluti significa già decine di migliaia di mezzi. L’Ucraina sostiene che dall’inizio dell’anno gli attacchi condotti con droni assistiti dall’IA siano aumentati di dieci volte.

La parte più interessante comincia però prima che un drone riceva il suo bersaglio. Ogni esercito raccoglie ormai una quantità di informazioni che nessuno staff può esaminare a mano in tempo utile. Le telecamere dei droni producono ore di video. I satelliti aggiornano le immagini dall’alto. Altri sensori cercano radar o trasmissioni radio. Dal fronte arrivano segnalazioni che possono diventare vecchie nel giro di minuti. Il vantaggio dell’IA consiste sempre più nella capacità di attraversare questa massa di dati abbastanza in fretta da individuare ciò che vale la pena mostrare a un comandante.

È il terreno su cui sta lavorando la Nato con Next Generation Targeting, puntando a ridurre di oltre il cinquanta per cento il tempo che separa l’arrivo di un’informazione dalla decisione. Il progetto prevede che nel sistema vengano inserite anche le regole d’ingaggio e le indicazioni operative del comandante. I vincoli legali della missione devono entrare nello stesso processo. Il software filtra il materiale disponibile e permette allo staff di concentrarsi su un numero più gestibile di obiettivi. La Nato sostiene che questo dovrebbe consentire a gruppi di lavoro più piccoli di seguire e convalidare più bersagli. La conseguenza è che una parte crescente della selezione avviene prima che un essere umano si trovi davanti alla scelta finale.

Uno studio pubblicato dal Center for Security and Emerging Technology di Georgetown si concentra sull’uso del Maven Smart System nelle operazioni condotte da più paesi. Il programma statunitense, nato per applicare algoritmi all’analisi delle immagini raccolte dai militari, è diventato nel tempo uno strumento più ampio per mettere insieme informazioni provenienti da fonti diverse e sostenere le decisioni di targeting.

Nelle coalizioni, però, la difficoltà non sta soltanto nella qualità dell’algoritmo. Un’informazione decisiva può trovarsi sulla rete di un alleato e restare invisibile agli altri. Le regole con cui i dati vengono classificati cambiano da paese a paese, e anche quando possono essere condivisi spesso devono attraversare procedure che fanno perdere tempo. È un limite tutt’altro che secondario per sistemi costruiti proprio per accorciare il percorso tra ciò che viene osservato sul campo e la decisione di colpire.

Per una coalizione come la Nato è una bella sfida perché l’IA può confrontare rapidamente grandi quantità di materiale solo se riesce ad accedervi. Secondo il rapporto gli ostacoli all’adozione di questi sistemi sono politici o burocratici. Il solito paradosso tra tecnologia e ed esseri umani: dietro una tecnologia costruita per accelerare la guerra rimangono accordi sulla condivisione dei dati, autorizzazioni nazionali e reti informatiche che non sono sempre compatibili.

Il mercato software si sta adeguando alle nuove richieste: il 17 settembre Thales ha presentato Hexaforce, una piattaforma di comando e controllo basata sull’intelligenza artificiale, pensata per aiutare i militari a mettere insieme informazioni provenienti da sensori diversi e trasformarle rapidamente in decisioni operative. Il gruppo francese entra così in un mercato dove Palantir ha già conquistato una posizione importante con Maven e non intende cedere. 

La posta in gioco è anche politica. La Germania sta valutando circa trenta strumenti di intelligenza artificiale e ha mostrato cautela verso l’adozione del sistema americano. Thales insiste sul fatto che Hexaforce non sia soggetto alle restrizioni statunitensi (ITAR) con cui Washington controlla l’esportazione e l’uso di tecnologie militari sensibili. Per un esercito europeo significa ridurre il rischio di dipendere da autorizzazioni americane proprio nei sistemi che contribuiscono a costruire il quadro operativo e a sostenere le decisioni di comando. Non si sa mai chi sarà alla Casa Bianca.

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