La nuova architettura del nemico nell’era dell’intelligenza artificiale

Lo sviluppo e la diffusione dell’intelligenza artificiale hanno ormai interessato numerosi ambiti della società. Uno dei più rilevanti è quello della sicurezza, dove gli algoritmi assumono un ruolo crescente nelle strategie politiche e nella competizione tra grandi potenze. Dati, potenza di calcolo e sicurezza dei sistemi diventano così elementi centrali del potere, incidendo in particolare sui processi attraverso cui viene costruita la figura del nemico.

Dalla distinzione amico-nemico al nemico liquido

A partire dalla distinzione amico-nemico elaborata da Carl Schmitt, il nemico può essere inteso come il soggetto che una comunità politica riconosce come minaccia alla propria esistenza, ai confini e alla sopravvivenza della comunità stessa. Il nemico non è quindi una figura neutra o naturale, ma un costrutto sociale e politico che dipende dalla comunità di riferimento. Spesso esso viene incarnato dallo straniero che, descritto come diverso e lontano, contribuisce ad alimentare il processo di othering, ovvero la distinzione tra un "noi" percepito come omogeneo e compatto e un "loro" rappresentato come minaccia all’unità della comunità.

Con l’avvento dell’intelligenza artificiale, tuttavia, la costruzione della figura del nemico diventa meno definita rispetto al passato, quando la minaccia era più facilmente associabile a uno Stato, a un esercito o a un confine. Zygmunt Bauman descrive questa trasformazione attraverso l’idea di un "nemico liquido": una figura sfuggente, difficile da individuare, capace di mimetizzarsi all’interno della stessa comunità che minaccia. Proprio questa nuova configurazione del nemico, insieme alla natura diffusa e ibrida della minaccia contemporanea, ha favorito lo sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale progettati per analizzare grandi quantità di dati e informazioni, individuando connessioni, segnali e anomalie che altrimenti resterebbero invisibili.

Profilare e anticipare la minaccia

In questo senso, l’intelligenza artificiale non si limita a supportare le decisioni politiche, ma può amplificarne le logiche. Essa diventa uno strumento attraverso cui chi governa può rafforzare la coesione interna della comunità, anche mediante la produzione di paura nei confronti dell’altro, dell’ignoto e di ciò che viene percepito come potenzialmente dannoso. In tale contesto, la raccolta e la profilazione dei dati sugli individui contribuiscono alla costruzione di profili di rischio, nei quali gli algoritmi mettono in relazione persone, luoghi, oggetti, acquisti e spostamenti. Queste correlazioni, pur presentandosi come tecniche e neutrali, possono essere attraversate da bias, categorie implicite e presupposti politici non sempre visibili.

La necessità di contenere una minaccia, prima ancora che essa si manifesti, prende forma nella logica della pre-emption e si inserisce nella cosiddetta "guerra algoritmica", in cui conta sempre meno ciò che è probabile e sempre di più ciò che è possibile. La costruzione del nemico, quindi, non passa più soltanto attraverso una decisione politica esplicita e riconoscibile, ma si deposita dentro modelli, soglie e criteri di calcolo. L’elaborazione tecnica produce così uno spazio opaco, nel quale la distinzione tra ciò che è ordinario e ciò che è sospetto diventa meno riconoscibile.

L’intelligenza artificiale nei sistemi militari e di sicurezza

Sul piano internazionale, questa trasformazione è particolarmente visibile nel modo in cui alcuni sistemi di intelligenza artificiale vengono progressivamente integrati nelle infrastrutture militari e di sicurezza. Un esempio è rappresentato dall’impiego del modello Claude sviluppato da Anthropic all’interno del Maven Smart System di Palantir, utilizzato per supportare l’elaborazione di grandi quantità di dati e rafforzare le capacità di individuazione e classificazione dei possibili obiettivi militari. In modo analogo, anche l’uso di algoritmi predittivi nella gestione dei flussi migratori mostra l’ambivalenza di questi strumenti: da un lato, essi possono contribuire ad anticipare le traiettorie migratorie e a predisporre misure di accoglienza più adeguate; dall’altro, rischiano di rafforzare politiche di controllo, sorveglianza e contenimento. Infine, particolarmente rilevante è anche il caso OpenAI - Dipartimento della difesa statunitense, in cui il Pentagono ha stipulato un contratto con OpenAI per sviluppare capacità avanzate di intelligenza artificiale in ambito governativo e di sicurezza nazionale. Questo caso mostra come l’uso militare dell’intelligenza artificiale e la definizione dei limiti entro cui tali sistemi possono essere impiegati si basino sempre più su una trattativa tra lo Stato e singole imprese private.

Quando la scelta politica diventa tecnica

Nel loro insieme, i tre casi mostrano come l’intelligenza artificiale entri sempre più nei processi attraverso cui le istituzioni militari e di sicurezza analizzano dati, anticipano rischi e definiscono priorità operative. Tuttavia, proprio perché questi sistemi operano secondo logiche probabilistiche, il loro impiego in contesti instabili e ambigui, come quelli militari o securitari, può produrre errori difficili da riconoscere come risposte inesatte presentate come affidabili, vulnerabilità a manipolazioni informative e incapacità di cogliere variabili politiche, culturali o situazionali non riducibili a un dato. Questo passaggio comporta, come abbiamo visto, un rischio politico rilevante: se l’algoritmo viene presentato come più affidabile del giudizio umano, decisioni politiche, tra cui chi sia il nemico, chi debba essere sorvegliato e quale rischio sia accettabile, finiscono per apparire come semplici questioni tecniche.

Ci troviamo quindi di fronte a un cambiamento profondo nella stessa architettura del nemico. Per secoli, indicare chi rappresenta una minaccia è stato uno degli atti più rilevanti della politica: una scelta visibile e attribuibile. Oggi, invece, questa scelta rischia di disperdersi all’interno di procedure di calcolo che appaiono neutrali, ma che incorporano criteri, bias e categorie non sempre riconoscibili. Il nemico diventa così sempre più difficile da identificare: può emergere da un comportamento considerato anomalo, da una correlazione statistica o da un dato che suggerisce la necessità di intervenire. La politica continua dunque a operare, ma in una forma meno esplicita, inscritta nei modelli attraverso cui la minaccia viene letta, ordinata e anticipata. Resta dunque una questione decisiva da sciogliere: chi stabilisce le categorie attraverso cui questi sistemi interpretano il mondo?

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