Gli Stati Uniti hanno utilizzato l’intelligenza artificiale per identificare i bersagli colpiti dai raid aerei in Medio Oriente questo mese, rivelando un crescente utilizzo militare di questa tecnologia in fase di sviluppo per il combattimento. Algoritmi di apprendimento automatico capaci di machine learning hanno identificato target e contribuito a restringere i bersagli per più di 85 raid aerei statunitensi il 2 febbraio, secondo quanto spiegato a Bloomberg da Schuyler Moore, chief technology officer del Comando Centrale degli Stati Uniti (Centcom), che gestisce le operazioni militari in Medio Oriente.

Il Pentagono ha dichiarato che quei raid sono stati condotti da bombardieri e aerei da combattimento di vario genere e hanno colpito bersagli in sette strutture in Iraq e Siria come risposta a un attacco mortale contro il personale statunitense presso una base in Giordania, la Tower 22. “Abbiamo utilizzato la visione artificiale per identificare dove potrebbero esserci state minacce”, ha detto Moore e questo “ci ha dato più opportunità di individuare bersagli negli ultimi 60-90 giorni”. Gli Stati Uniti stanno attualmente cercando “un sacco” di obiettivi di forze ostili nella regione, dunque l’AI aiuta ad assolvere — rapidamente ed efficacemente — un compito complesso.

Era noto che l’intelligenza artificiale veniva usata a fini di intelligence, ma i commenti di Moore rappresentano la conferma più forte fino ad oggi dell’utilizzo della tecnologia da parte dello strumento militare statunitense per identificare bersagli nemici che sono stati successivamente colpiti. Gli algoritmi di targeting sono stati sviluppati nell’ambito del Progetto Maven, un’iniziativa del Pentagono avviata nel 2017 per accelerare l’adozione di intelligenza artificiale e apprendimento automatico in tutto il Dipartimento della Difesa e per sostenere l’intelligence della difesa, con un’enfasi sui prototipi usati all’epoca nella lotta statunitense contro i militanti dello Stato Islamico.

Maven aveva già fatto storcere il naso ad alcuni dipendenti del settore, Moore ha detto che le forze statunitensi in Medio Oriente hanno sperimentato algoritmi di visione artificiale capaci di individuare e identificare bersagli da immagini catturate da satellite e altre fonti di dati, provandoli in esercitazioni nell’ultimo anno. E le forze statunitensi sono state in grado di passare “in modo piuttosto fluido” all’utilizzo di Maven dopo un anno di esercitazioni digitali.

“Il 7 ottobre è cambiato tutto”, ha detto Moore, facendo riferimento all’attacco di Hamas contro Israele che ha preceduto la guerra a Gaza. “Ci siamo subito messi in moto ad un ritmo molto più elevato e con un’operatività molto più elevata di quanto non avessimo fatto in precedenza”. Moore ha sottolineato anche che le capacità di intelligenza artificiale di Maven sono state utilizzate per aiutare a individuare potenziali bersagli, ma non per verificarli o dispiegare armi.

Ha detto che le esercitazioni alla fine dell’anno scorso, durante le quali Centcom ha sperimentato un recommendation engine di intelligenza artificiale, hanno mostrato che tali sistemi “spesso non sono stati all’altezza” degli umani nel proporre l’ordine di attacco o la migliore arma da utilizzare. Gli operatori statunitensi prendono sul serio le loro responsabilità e il rischio che l’intelligenza artificiale possa commettere errori, ha precisato Moore, e “è tendenzialmente evidente quando c’è qualcosa che non va”.

“Non c’è mai un algoritmo che funziona semplicemente, giunge a una conclusione e poi passa al passo successivo”, ha detto. “Ogni passaggio che coinvolge l’intelligenza artificiale ha un umano che controlla alla fine”. Nella grande competizione tecnologica che ruota attorno all’AI (tra i grandi temi che l’Italia intende condividere con gli alleati del G7 che quest’anno guida), Centcom fa un passo avanti non solo operativo, ma verso gli standard che influenzeranno il futuro della tecnologia — altro grande fattore delle competizione.