Dalle infrastrutture critiche all’intelligence del futuro

Intro

Nell’ultimo appuntamento con la mia rubrica “Intelligence delle cose” ci siamo lasciati con il concetto di “intelligence del futuro” inteso come “comprensione dei dati, come studio dell’informatizzazione delle fonti” e l’importanza delle reti interconnesse. Abbiamo evidenziato che è necessario un approccio sociale alle nuove tecnologie, oltre che scientifico e informatizzato e che è importare il monitoraggio della diffusione delle informazioni, ma anche delle relazioni umane, per la gestione dell’”imprevedibile” (https://affidaty.io/blog/it/2021/02/teoria-delle-reti/).

Reti e controllo dei dati

Ripartiamo proprio da quest’ultimo concetto: l’imprevedibile o imprevedibilità delle cose.

La nostra società è invasa sempre più dalla profilazione, dati che fluttuano e ci controllano. Questo controllo arriva, innanzitutto, dalle immagini: usiamo emoticon per esprimere i nostri sentimenti, infografiche per riassumere con immagini e poco testo dei concetti chiave. Gli stessi social network danno sempre più spazio a immagini e meno alle parole, basti pensare al successo degli ultimi tempi di Instagram e TikTok che si nutrono di immagini, a scapito di Facebook, per esempio.

Chiunque può far sì che la propria vita, attraverso le sue immagini, venga controllata da chiunque altro sui social network. Qui si innesta l’analisi di Lyon che dice già molto con il solo titolo della sua opera “La cultura della sorveglianza. Come la società del controllo ci ha reso tutti controllori”. Se in passato, infatti, il controllo era di tipo verticale perché avveniva tramite uno stato totalitario o le polizie segrete, oggi è di tipo orizzontale, ossia siamo noi stessi a sorvegliare la società e far sì che lo facciano gli altri su di noi, ci osserviamo e controlliamo l’un l’altro.

Dal page rank alla sua evoluzione in social sorting

Con l’espandersi delle nuove tecnologie, questo monitoraggio è andato un po’ degenerando. Infatti, con il semplice smartphone che tutti ormai possediamo, dal controllare la vita degli altri “scrollando” la home dei social network, stiamo diventando “immortalatori” di infrazioni o addirittura reati, denunciando su quelle stesse home il vicino di casa o il semplice.

Ma come sia arrivati a questo punto? Per cominciare, ricordiamo che il monitoraggio dei dati è partito con un algoritmo creato nel 1998, chiamato PageRank, per mettere insieme e in collegamenti ipertestuali le pagine ricercate nei motori di ricerca, assegnando un valore di importanza e di affidabilità contenutistica a ciascuna di esse.

Questo meccanismo di selezione e divisione per categorie è espresso già nel nome: “rank” significa classifica e sta per classificazione dei siti, “page” vuol dire pagina, ma in parte viene anche dal nome del suo creatore, che si chiama proprio Larry Page. Page e il suo compagno di ricerche Sergey Brin, nel 1996, all’interno del progetto “Stanford Integrated Digital Library Project” (SIDLP), creano la prima formula su un nuovo tipo di motore di ricerca chiamato BackRub, che poi è il nome originale di Google, in cui l’algoritmo classificava le pagine in base al numero di “back link” di una pagina, i link che puntavano a un sito web, allo scopo di creare una biblioteca digitale universale. Da lì l’idea di fare ordine in base alla in base alla “link popularity” delle informazioni, quindi alla popolarità dei link, considerando non solo i link in entrata ai documenti elettronici, ma anche il valore del PageRank delle pagine da cui essi partono.

Al fianco di Page e Brin, anche Scott Hassan e Alan Steremberg hanno contribuito allo sviluppo di Google, mentre Rajeev Motwani e Terry Winograd hanno scritto insieme a loro il primo documento, pubblicato nel 1998, che descrive il PageRank e il prototipo iniziale di Google. Da lì Page e Brin fondarono la società Google Inc. e depositarono il brevetto del PageRank. Nonostante fosse un marchio di Google, il brevetto fu assegnato alla Stanford University, con i diritti di licenza esclusivi a Google in cambio di 1,8 milioni di azioni che l’università ha poi venduto nel 2005 per 336 milioni di dollari.

Come il page rank si è poi evoluto in quello che oggi chiamiamo “social sorting”? Dalla cultura della sorveglianza di David Lyon, questo concetto indica la categorizzazione dei dati grezzi legati a un gruppo di persone, che può essere basato sulla razza, il genere, lo stato occupazionale, lo stato sociale etc., in vari segmenti da manipolatori e broker di dati. Questi ultimi, in base ai loro scopi, raccolgono i dati grezzi e li rendono funzionali a un obiettivo specifico. In questo modo si creano tendenze e si promuovono previsioni. Questo smistamento sociale lo troviamo anche nel passato, basti pensare alla divisione di genere uomo-donna nel mondo del lavoro o alla divisione etnica bianco-nero per padrone-schiavo.

L’ imprevedibile e l’intelligence

Quando parliamo di imprevedibilità delle cose, ci riferiamo a tutto ciò che ci circonda, dalla crisi economica a quella sanitaria, dall’attacco terroristico a quello cyber. Il monitoraggio delle informazioni e delle reti ha un ruolo cruciale anche nella prevenzione di un evento che sia più o meno catastrofico e le agenzie di Intelligence in futuro potrebbero giocare un ruolo cruciale.

“L’intelligence è lo strumento di cui lo Stato si serve per raccogliere, custodire e diffondere ai soggetti interessati, siano essi pubblici o privati, le informazioni rilevanti per la tutela della sicurezza delle Istituzioni, dei cittadini e delle imprese”. Intelligence, dal latino inter-legere, è saper leggere tra le righe, capire quindi prima. 

Dalla pandemia agli attacchi cyber fino agli attacchi chimici, “una nuova epoca socio-tecnologica che emerge mano a mano che le tecnologie si fondono tra di loro e gli esseri umani con queste, due processi che avvengono in simultanea. Il potere in crescita esponenziale della tecnologia dell’informazione (IT) spinge a ritmo accelerato altri campi della scienza, consentendo loro di oltrepassare i rispettivi limiti in termini di portata e di velocità.” [Ayesha Khanna e Parag Khanna. 

L’età ibrida, “Il potere della tecnologia nella competizione globale”, 2013 Codice edizioni, Torino]. Cosa fare e come si dovrebbero organizzare i servizi di tutto il mondo per prevenire, ad esempio, una pandemia? Prima di tutto bisognerà partire raccogliendo dati su una base di casi accertati (fase sindromica), poi raccolta dati sui casi di spostamenti delle persone e abitudini. In un circuito di relazioni si costruisce un database in cui si raccolgono dati di spostamenti e acquisto farmaci.

Questi dati dovrebbero poi venir incrociati con la presenza o meno sul posto di lavoro delle persone. Valutarne il motivo e mappare, nel rispetto della privacy, i movimenti per il bene pubblico. Fare una mappatura generale, considerare le aree geografiche più colpite e comprendere la diffusione e gli spostamenti. Questi ultimi potrebbero venire mappati da incroci di dati sul movimento delle vetture, sui pagamenti dei pedaggi, sul flusso del traffico da telecamere stradali autorizzate e incrocio con dati di acquisto biglietti del trasporto variabile (treni, aerei, navi, etc.). A questi vanno attribuiti indicatori e raccolti dati anche sui possibili pericoli di infiltrazioni mafiose, per evitare che a un problema medico si aggiungano problemi di tipo sociale, mappatura ecologica e ambientale per verificare la qualità dell’aria e la meteorologia.

Osint e humint per la prevenzione

Rimanendo nell’esempio della pandemia come esempio di crisi, dopo il problema della facile diffusione delle fake news che si è creato nell’ultimo anno, possiamo affermare anche di più con certezza che social media e web vanno costantemente monitorati e a questa attività vanno affiancate analisi Osint (Open Source Intelligence, raccolta di informazioni da fonti aperte e pubbliche) su dark web e deep web e analisi Humint (Human Intelligence, raccolta di informazioni per mezzo di contatti interpersonali). La Humint serve a rivelare l’attendibilità della risultante del dato inserito nei sistemi, come piattaforme in AI e tecnologiche.

La Open Source Intelligence analizza le fonti aperte, parliamo dei mass media, dei social, delle informazioni governative rese pubbliche, le informazioni rese pubbliche dai comuni cittadini, materiale accademico e scientifico. È importante sottolineare che le fonti aperte non vengono offerte, ma, a differenza di come intendono in tanti, sono solo liberamente accessibili a chi è in grado di reperirle. Dall’altro lato c’è una Osint che ormai si applica in maniera trasversale anche con gli hacker, sul dark web e sul Deep web. Ovviamente questa tecnica può prevedere servizi a pagamento per conto dei rapporti più o meno strutturati con grandi gruppi informativi come multinazionali legate sia ai social che alle ricerche in rete.

La Human Intelligence comprende agenti che si relazionano e lavorano direttamente con fonti umane, ricorrendo alle fonti aperte e a informatori. Le attività Humint più diffuse sono, ad esempio, il pattugliamento ordinario, la ricognizione speciale, le informazioni frutto del lavoro dei consiglieri militari d’ambasciata, la redazione di rapporti diplomatici, le confessioni dei prigionieri di guerra, le interviste di rifugiati e viaggiatori e le notizie fornite da organizzazioni non governative, fino alle operazioni di spionaggio vero e proprio.