Intelligenza artificiale, due fronti della propaganda elettorale
Le elezioni parlamentari israeliane del 27 ottobre 2026 sono state descritte dall’Israel Democracy Institute come il primo voto del Paese condotto con strumenti di intelligenza artificiale accessibili a basso costo da tutti gli schieramenti. L’impiego dell’IA avviene su due piani distinti: uno visibile, fatto di video e immagini sintetici – i cosiddetti deepfake – e uno meno evidente, costituito dalla profilazione degli elettori, dalla creazione di profili automatizzati e da contenuti pensati per influenzare le risposte dei chatbot.
Le competenze di vigilanza risultano frammentate: la Commissione elettorale centrale (CEC), Shin Bet, la polizia, l’unità cyber della Procura e la Direzione nazionale per la cyber‑sicurezza operano senza una strategia unità, lasciando ampie zone d’ombra sulla gestione dell’IA nella campagna.
Deepfake e interventi della CEC
L’esempio più noto riguarda un video diffuso dal partito Sionismo Religioso, guidato dal ministro delle Finanze Bezalel Smotrich, che mostrava una stretta di mano tra Gadi Eisenkot, leader del partito Yashar indicato come favorito, e il presidente palestinese Mahmoud Abbas. Il presidente della CEC, giudice Noam Sohlberg, ne ha ordinato la rimozione, ritenendo che rappresentasse relazioni politiche mai esistite e che la semplice didascalia sull’uso dell’IA non bastasse a informare gli utenti.
Secondo The Economist, si tratta del primo spot a violare l’obbligo di etichettatura dei materiali elettorali creati con IA, introdotto il 26 luglio 2026. La norma prevede due simboli distinti – uno per i contenuti generati ex‑novo e uno per quelli modificati sostanzialmente – ma non specifica le sanzioni applicabili.
La CEC ha esteso l’intervento anche a Eisenkot, ordinandogli la rimozione di un video con soldati generati con IA per l’uso improprio di risorse pubbliche a fini propagandistici.
Profilazione automatizzata e persuasione digitale
Il progetto “Ze Be AI” dell’Open University israeliana monitora gli account di partiti e candidati e stima che il 13 % dei contenuti politici sia prodotto con IA. Karine Nahon, studiosa di disinformazione, ritiene che i falsi visibili siano i meno preoccupanti perché più facili da riconoscere; la vera minaccia è l’uso dell’IA per orientare le informazioni e monitorare gli elettori.
Tehilla Shwartz‑Altshuler, dell’IDI, descrive l’automazione della persuasione: i sistemi raccolgono dati su abitudini di visione, preferenze musicali e li incrociano con banche dati commerciali, creando profili individuali arricchiti da geolocalizzazione per prevedere dove si troverà l’elettore il giorno del voto. I messaggi vengono quindi personalizzati tramite inserzioni mirate, SMS e “robocall” con voci sintetiche attribuite a leader e candidati.
Strumenti automatizzati e bot
- Bot “slip‑and‑slide” che simulano utenti reali, orientano discussioni online e partecipano a sondaggi digitali poco affidabili ma utili per generare titoli.
- Avatar IA dotati di numeri di telefono e carte di credito reali, infiltrati in gruppi WhatsApp.
- FakeReporter, organizzazione che monitora la disinformazione, ha individuato oltre cento profili generati con IA presentati come cittadini israeliani e che amplificavano i messaggi del partito Otzma Yehudit; l’ufficio del ministro Itamar Ben‑Gvir ha contestato l’imparzialità di tale organizzazione.
Un sondaggio dell’Israel Internet Association su 1 005 utenti (margine di errore ± 3 punti percentuali) ha mostrato che il 71 % ha incontrato informazioni elettorali false, il 56,8 % ha visto profili falsi o di imitazione, il 48,2 % ha riscontrato casi di IA usata per diffamare qualcuno, mentre il 25 % valuta di usare strumenti di IA per decidere il voto.
Chatbot, data poisoning e limiti normativi
Nir Rozen, direttore di FakeReporter, segnala reti inautentiche che producono contenuti misti – false interviste a politici mescolate a informazioni autentiche – per condizionare gli algoritmi dei chatbot. Un attivista citato da The Economist riferisce di pubblicare materiale d’archivio su Reddit perché ChatGPT lo utilizza come fonte.
Uno studio riportato da Channel 12 ha rilevato che chatbot diversi forniscono risposte molto diverse a elettori con profili differenti sui partiti più adatti a temi come il costo della vita; il campione non è stato indicato, ma il risultato suggerisce una possibile manipolazione tramite personalizzazione delle risposte.
Data poisoning e “liar’s dividend”
Il Knesset Research and Information Center definisce la pratica di “data poisoning” come l’avvelenamento dei dati usati per addestrare i modelli IA. Evidenzia anche il rischio del “liar’s dividend”, ossia la possibilità di attribuire a un’intervista autentica contenuta in registrazioni genuine l’origine IA, negandone così il valore probatorio.
Ariela Karmel sottolinea che le regole della CEC non trattano il ruolo dei chatbot come fonti di informazione, lasciando un vuoto normativo su un canale sempre più influente.
Vigilanza frammentata e prospettive future
La vigilanza è divisa tra CEC, Shin Bet (orientato a contrastare ingerenze straniere), polizia, unità cyber della Procura e Direzione nazionale per la cyber‑sicurezza, senza una strategia unitaria. Lo Shin Bet si concentra sulle interferenze esterne, mentre la CEC dispone di poteri limitati: può emettere decisioni e sanzioni, ma il suo strumento più efficace è il rapporto con le grandi piattaforme, che in genere rispettano le richieste di rimozione.
La polizia ha invitato le aziende tecnologiche a individuare reti coordinate e attività automatizzate, segnalando tra i rischi le informazioni errate su date e seggi. Dean Livne, direttore generale facente funzione della CEC, ha precisato che voto e spoglio restano cartacei, non connessi a internet, e ha ricordato la difficoltà di bilanciare libertà di espressione e censura, escludendo per ora un intervento diretto sui sistemi IA.
Il giorno del voto e le implicazioni operative
Il giorno del voto resta il punto più delicato: i dati raccolti servono a mobilitare i sostenitori in una giornata festiva e potrebbero essere usati per inviare agli elettori meno favorevoli offerte lontane dal seggio o false notizie di disordini. L’Alta Corte ha confermato il divieto per gli osservatori di comunicare chi ha già votato; la CEC ha consentito la trasmissione di soli dati numerici sull’affluenza.
Un ex responsabile informatico del Likud ha sostenuto in un affidavit che una nuova app di partito potrebbe aggirare il divieto; l’affermazione non è verificata e il partito non ha commentato.
Valutazione della minaccia e conclusioni
Per valutare la minaccia emergono tre elementi chiave:
- Riduzione dei costi: secondo uno studio parlamentare, un modello open source può generare migliaia di profili in ebraico fluente a costi quasi nulli.
- Limite dell’etichettatura: la normativa copre i contenuti visibili ma non la profilazione né il condizionamento dei chatbot.
- Attribuzione: attori interni ed esterni impiegano tecniche simili, rendendo difficile identificare le responsabilità.
Non esistono evidenze sull’effetto di tali attività sull’esito elettorale; Shay Hershkovitz osserva che, nelle elezioni europee e britanniche del 2024, le campagne di disinformazione con IA furono limitate e senza esiti accertati. Gli sviluppi da monitorare includono la rapidità di rimozione dei contenuti nel giorno del voto, le future decisioni della CEC su casi analoghi, l’eventuale estensione dei controlli ai chatbot e le analisi post‑elettorali.