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Magazine Intelligenza Artificiale: l'IA è più di quello che appare

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Sciami di bot AI minaccia per la democrazia, l’allarme su Science

immagine astratta con nuvole di testo

Un consorzio internazionale di esperti di intelligenza artificiale e disinformazione lancia l’allarme su una nuova “minaccia dirompente” per la democrazia, rappresentata da “sciami di agenti AI” malevoli e difficilmente rilevabili che operano attraverso social media e piattaforme di messaggistica. Aspiranti autocrati potrebbero utilizzare questi sistemi per persuadere intere popolazioni ad accettare elezioni annullate o risultati manipolati. La tecnologia potrebbe essere impiegabile su larga scala già entro le elezioni presidenziali statunitensi del 2028.

Secondo l’articolo pubblicato su Science e ripreso da The Guardian, questi sistemi integrano modelli linguistici avanzati con architetture multiagente, generando bot collaborativi capaci di coordinarsi in autonomia, infiltrarsi nelle comunità online e fabbricare falsi consensi. Sfruttando i progressi dell’AI agentica, i bot pianificano azioni coordinate su social media, messaggistica ed email, adattandosi al linguaggio delle comunità target e pubblicando con pattern irregolari per sfuggire al rilevamento. Primi esempi sono emersi nelle elezioni 2024 a Taiwan, India e Indonesia.

La ricercatrice Inga Trauthig ritiene che l’adozione di queste tecnologie potrebbe essere rallentata dalla riluttanza dei politici a cedere il controllo delle campagne alle AI. Michael Wooldridge dell’Università di Oxford conferma tuttavia che la minaccia è “del tutto plausibile e tecnologicamente fattibile”. Gli autori dell’articolo sottolineano che i danni derivano da design, incentivi commerciali e governance. Propongono quindi interventi pragmatici a più livelli, come scanner per rilevare gli sciami e l’uso di watermark per contrastare le campagne automatizzate di disinformazione.

Leggi l’articolo completo: Experts warn of threat to democracy from ‘AI bot swarms’ infesting social media su The Guardian

Immagine generata tramite DALL-E. Tutti i diritti sono riservati. Università di Torino (07/06/2025).

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