Negli ultimi anni il perimetro di collaborazione tra aziende attive nel campo dell’IA e le Forze armate ha vissuto un vero e proprio boom. Ai gruppi della difesa che da decenni sviluppano sistemi d’arma si sono affiancate start-up nate attraverso capitali di rischio, colossi tecnologici che controllano cloud e infrastrutture, e i grandi laboratori di modelli fondativi, fino a poco tempo fa restii a qualsiasi contatto con il settore militare. È un ecosistema che cresce rapidamente e che, proprio per questo, diventa sempre più difficile da leggere e comprendere. A mettere ordine in questo groviglio ha contribuito un report dello Stockholm International Peace Research Institute (Sipri), che fornisce un’utile revisione dei principali cambiamenti in corso, degli attori in campo e delle criticità da affrontare.Un’infrastruttura condivisaIl punto di partenza per comprendere l’evoluzione che interessa il settore è che l’intelligenza artificiale militare non nasce quasi mai da zero. Si appoggia invece a un’infrastruttura in larga parte civile: chip, data center, cavi in fibra ottica, piattaforme cloud come Azure o Amazon Web Services. Su questa base si sviluppano i modelli fondativi (vale a dire i grandi modelli generici e non specializzati come Gpt o Claude), che a loro volta possono comprendere applicazioni specifiche, come il supporto al targeting, la logistica, il comando e controllo e i sistemi d’arma autonomi. Costruire un ecosistema interamente militare, separato da quello commerciale, sarebbe un costo che nemmeno le potenze più ricche possono permettersi con facilità. Anche il modello Claude Gov, la versione di Claude fornita alle agenzie di sicurezza nazionale statunitensi, resta una declinazione dello stesso sistema usato ogni giorno da milioni di utenti civili, adattata per ambienti classificati. Contractor storici e nuovi entrantiSul lato dei produttori, il quadro che emerge è quello di quattro modelli di business piuttosto diversi tra loro. Da un lato ci sono i gruppi della difesa di lunga data (Rtx, Israel Aerospace Industries e simili) che integrano l’IA nei propri sistemi da decenni, come dimostrano il Phalanx o il munizionamento Harpy, e che oggi si aggiornano acquisendo competenze dall’esterno; la svedese Saab, ad esempio, ha rilevato l’americana CrowdAI, mentre la francese Safran ha fatto lo stesso con Preligens. Accanto a loro sono poi emerse aziende più giovani, spesso indicate come “neoprime”, che non aspettano una commessa ministeriale ma sviluppano prodotti finiti da proporre direttamente ai governi. È il caso delle statunitensi Palantir e Anduril e della tedesca Helsing. Un terzo modello è quello dei grandi operatori tecnologici, presenti sia sul mercato civile sia su quello militare e spesso proprietari diretti dell’infrastruttura (cavi sottomarini, cloud, data center) su cui poggia l’intero settore. Infine ci sono i laboratori che sviluppano modelli fondativi, come OpenAI e Anthropic, che negli ultimi due anni hanno rivisto le loro posizioni sulla collaborazione col mondo militare, firmando diversi accordi di cooperazione con le Forze armate.Il problema per chi deve scrivere le regoleQuesta grande eterogeneità di attori e modelli di sviluppo ha una conseguenza diretta sul piano della regolamentazione. I governi insistono da tempo sulla necessità di coinvolgere l’industria nei processi di definizione delle regole. Ma “industria” è un termine che, applicato a questo settore, dice poco. Un produttore di semiconduttori e un laboratorio che sviluppa un modello linguistico condividono la stessa filiera, ma hanno un peso completamente diverso su questioni come la conformità dei sistemi di supporto decisionale con il diritto internazionale umanitario. Per questo il Sipri propone di guardare a criteri più selettivi, ad esempio quanto un’azienda è vicina alle decisioni sull’uso della forza, quanto influisce sul comportamento effettivo di un sistema e che ruolo funzionale svolge nel collegare gli altri fornitori. Un avvertimento, doveroso, accompagna poi la proposta: le aziende private restano portatrici di interessi commerciali propri e la partecipazione ai tavoli di regolamentazione potrebbe trasformarsi in un’occasione per orientare standard e definizioni a proprio vantaggio, più che per rafforzare davvero la governance del settore.Un adeguamento necessario e globalePiù di un osservatore ha definito l’avvento dell’IA come l’apertura del Vaso di Pandora: una volta arrivata, non c’è possibilità di tornare indietro. L’impatto che l’intelligenza artificiale sta avendo (e che continuerà ad avere) sul mondo promette di essere ancora più dirompente di quello di Internet e, di conseguenza, non si può pensare di voltarsi semplicemente dall’altra parte. La scelta, quindi, è tra l’occuparsi adesso dei nodi più problematici dell’IA o aspettare che altri definiscano standard, protocolli e prassi di impiego. Un discorso che, se possibile, assume ancora più valore in ambito difesa, dove le nuove tattiche e i nuovi sistemi supportati dall’IA da un lato promettono maggiore efficienza e meno rischi per gli esseri umani, ma dall’altro possono rappresentare un rischio concreto per lo stato di diritto e l’affidabilità delle decisioni militari.