Quando il supporto dell’AI nella redazione di un’analisi ha rischiato di far scoppiare una guerra.

“Una nave cinese in Medio Oriente sta trasportando componenti destinati a un programma di armi nucleari verso l’Iran“, questo il fulcro di un rapporto dell’intelligence Usa che ha allarmato i vertici di Washington la scorsa primavera. Tensioni al massimo, personale militare allarmato e jet militari pronti a decollare dalle basi nella regione. Era però tutto un falso, frutto di una “errata elaborazione” dell’AI di cui si era servito un “analista del comando delle operazioni speciali“. Lo ha rivelato la CNN.

Si evidenzia come l’AI stava per fa scoppiare un conflitto diretto tra gli Usa e la Cina dalle conseguenze evidenti.

Per scrivere il documento l’analista ha impiegato un chatbot, chiedendogli di processare informazioni provenienti dal Comando Statunitense per le Operazioni Speciali nel Pacifico, con sede alle Hawaii. Il chatbot aveva però identificato erroneamente il materiale trasportato dalla nave cinese.

Il rapporto era “completamente falso” ma ha “rischiato di scatenare una guerra cinetica” tra i due Paesi che avrebbe potuto degenerare. La stessa emittente ha spiegato: “I funzionari hanno esaminato più a fondo il rapporto solo poco prima dell’operazione pianificata“.

Quando l’AI entra nell’intelligence militare

Il caso ha evidenziato i rischi dell’integrazione, sempre più sistemica e su larga scala, dell’AI nell’intelligence. Ed è una questione che va oltre il confronto stesso tra gli Usa e la Cina.

Gli esperti, inoltri, hanno spiegato come lo stesso caso possa rappresentare un esempio particolarmente delicato delle cosiddette “allucinazioni” dell’intelligenza artificiale. Si tratta di “risposte apparentemente plausibili ma basate su informazioni errate, interpretazioni sbagliate o collegamenti inesistenti“.

Episodi simili non sono isolati. Anzi, diventano particolarmente gravi quando questi rapporti servono per prendere decisioni operative. Il limite di errore è minimo. Un ex alto funzionario statunitense, sottolinea ancora la CNN – parlando dei sistemi AI impiegati da militari e analisti – ha osservato che gli strumenti interni sono in gran parte molto simili a quelli commerciali. L’unica vera differenza è nel loro adattamento agli ambienti governativi e militari.

Gli obiettivi del Pentagono

Il Pentagono sta accelerando l’integrazione dell’AI nelle proprie attività. Si vuole arrivare a decisione più rapide, anche nell’ottica del confronto proprio con la Cina. Nel gennaio 2026, il segretario alla Difesa Pete Hegseth ha presentato una strategia per accelerare l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nel settore militare. Meno burocrazia e più esperimenti, queste le linee guida. Questa rapidità di adozione ha però sollevato numerosi interrogativi sulla sicurezza.

Secondo diversi funzionari citati dalla CNN, l’utilizzo dell’intelligenza artificiale nelle strutture militari statunitensi è ancora fortemente decentralizzato. Dipartimenti e comandi diversi possono utilizzare strumenti differenti, con procedure e standard di sicurezza non necessariamente uniformi.

Non esisterebbe quindi un unico sistema applicato in modo omogeneo per verificare l’attendibilità delle informazioni prodotte dall’intelligenza artificiale. Un altro elemento di rischio.

Più velocità aumenta la possibilità di rischio

Il dibattito sull’AI si è spesso concentrato sugli scenari estremi. Tra questi, sistemi capaci di sfuggire al controllo umano o di provocare conseguenze potenzialmente catastrofiche.

L’episodio della nave cinese evidenzia però un rischio più concreto e immediato. Non c’è stata infatti una macchina a prendere una decisione in autonomia, ma esseri umani che si sono basati su informazioni sbagliate. I controlli e le valutazioni sono arrivati giusto in tempo. L’AI, in questa situazione, è stata soltanto un moltiplicatore di velocità nel prendere una decisione. Sbagliata.

Il caso della nave cinese ha dimostrato così il paradosso della nuova corsa all’intelligenza artificiale militare. In effetti, la tecnologia può aumentare enormemente la velocità con cui vengono analizzate le informazioni. Tuttavia, se i dati o le conclusioni sono sbagliati, può anche aumentare la velocità con cui un errore arriva fino al decisore.

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