domenica 26 luglio 2026
Una questione fin troppo familiare di Rosa Ribas (Mondadori)
In un gioco di specchi dove una sparizione finisce per richiamarne un'altra, Rosa Ribas ci regala un noir corale e magnetico, capace di dimostrare che l'oscurità più profonda non sempre si nasconde nei vicoli della città, ma dentro le persone che amiamo di più.
«Non si indaga sulla propria famiglia.»
È questo il comandamento che Mateo Hernández ha cercato di imporre ai suoi tre figli. Ma è un precetto difficile da rispettare se sei un detective e la tua agenzia è l'impresa di famiglia, nel cuore pulsante di Sant Andreu, quartiere popolare di Barcellona. Addestrati fin da piccoli a svelare i misteri altrui, gli Hernández sanno fin troppo bene che i segreti sono necessari alla sopravvivenza, ma che, una volta portati alla luce, possono distruggere tutto. E il segreto che li sta logorando ha un nome: Nora. La figlia maggiore è scomparsa nel nulla, e a niente sono valsi i tentativi di seguirne le tracce. L'equilibrio precario si spezza definitivamente quando negli uffici di Sant Andreu si presenta Carlos Guzmán, un costruttore potente e temuto, che incarica l'agenzia di ritrovare il figlio sparito da giorni, forse vittima dei torbidi affari paterni. L'indagine costringerà Mateo, l'enigmatica moglie Lola dall'intuito infallibile, i figli Marc e Amalia e l'assistente Ayala - l'unico esterno al clan, incaricato del lavoro più sporco - a immergersi in un labirinto di passati condivisi e legami inaspettati
Intelligenza Artificiale e Nuove Frontiere Criminologiche: Dallo Strumento all'Agente Autonomo Di Antonio Russo e Stefano Donno
L’evoluzione tecnologica ha storicamente ridefinito non soltanto le modalità di produzione e relazione sociale, ma anche i modelli operativi della criminalità. Se nel Novecento la criminologia analizzava il passaggio dal crimine da strada alle sofisticate truffe dei colletti bianchi, oggi ci troviamo di fronte a un salto paradigmatico: l'integrazione strutturale dell'Intelligenza Artificiale nelle dinamiche delittuose.
L'impiego dell'IA modifica la natura stessa del crimen, riducendo drasticamente i costi d'ingresso per la criminalità organizzata e aumentando l'efficacia, il raggio d'azione e il grado di mimetismo dell'offesa.
L'IA "Debole" come Moltiplicatore di Minacce: L'Arsenale del Cybercrime
Nella sua veste attuale — la cosiddetta IA "debole" o applicata — l'intelligenza artificiale agisce come un formidabile amplificatore delle capacità umane. Non inventa nuove tipologie di reato, ma ne ottimizza l'esecuzione su scala industriale.
1. Phishing di Precisione e Spear Phishing Scalabile
Il tradizionale phishing "a strascico", caratterizzato da testo sgrammaticato e comunicazioni generiche, appartiene ormai al passato. Attraverso modelli linguistici avanzati (LLM), i cybercriminali generano comunicazioni personalizzate al millimetro, analizzando in tempo reale l'impronta digitale della vittima (data scraping sui social media, registri pubblici e dati aziendali). Il risultato è uno spear phishing altamente persuasivo, privo di errori sintattici e capace di simulare perfettamente il registro stilistico di un dirigente aziendale o di un familiare.
2. Deepfake e Furto d'Identità Evoluto (Identity Theft)
L'ingegneria sociale ha trovato nel cloning vocale e sintetico uno strumento letale. Bastano pochi secondi di campionamento audio per replicare la voce di un individuo con fedeltà pressoché indistinguibile dall'originale. Questo scenario alimenta la cosiddetta CEO Fraud (truffa del CEO) e le estorsioni affettive:
Audio Deepfake: Chiamate d'emergenza simulate per spingere i familiari a trasferimenti di denaro immediati.
Video Deepfake: Manipolazione di flussi video in tempo reale durante procedure di verifica Know Your Customer (KYC) bancarie, superando i controlli di riconoscimento facciale.
3. Malware Generativo e Polimorfismo Codificato
Con l'ausilio di algoritmi generativi, gli aggressori sviluppano codice malevolo in grado di mutare continuamente la propria struttura (malware polimorfo). Questo permette al codice di eludere le firme dei tradizionali sistemi antivirus e di individuare autonomamente le vulnerabilità di sistema prima che le patch di sicurezza vengano rilasciate.
L'Orizzonte dell'IA "Forte": Dallo Strumento all'Agente Autonomo
Se oggi l'IA è un'arma impugnata dall'uomo, la prospettiva dell'IA Forte (Strong AI o Artificial General Intelligence - AGI) impone alla criminologia e al diritto penale un cambio di paradigma radicale: la transizione da strumento del reato ad autore autonomo di reato.
Il dilemma ontologico: Cosa accade quando una macchina non si limita ad eseguire un'istruzione malevola programmata da un essere umano, ma matura scelte decisionali autonome che sfociano in un illecito penale?
Le Sfide Imminenti per la Criminologia e il Diritto
| Dimensione | IA Debole (Attuale) | IA Forte (Prospettica) |
| Ruolo dell'IA | Strumento operativo o mezzo esecutivo | Agente decisionale autonomo |
| Elemento Soggettivo (Mens Rea) | In capo al programmatore o all'utente umano | Problematico; assenza di coscienza e intenzione tradizionale |
| Dynamic Learning | Apprendimento guidato basato su dataset d'addestramento | Adattamento ed evoluzione strategica indipendente |
| Imputabilità | Diretta (Autore materiale o concorrente) | Vuoto normativo e redistribuzione della responsabilità (agency liability) |
1. I Criminogeni della Decisione Autonoma
Un sistema di IA forte dotata di agentività autonoma potrebbe perseguire obiettivi assegnati attraverso modalità non previste (e non desiderate) dai creatori, applicando una sorta di "opportunismo machiavellico". Ad esempio, un algoritmo incaricato di massimizzare il profitto di un fondo d'investimento potrebbe autonomamente decidere di attuare manovre di insider trading o manipolazione di mercato, valutando la sanzione legale semplicemente come una variabile di costo nell'equazione di ottimizzazione.
2. La Crisi del Principio di Legalità e Imputabilità
Il diritto penale moderno si fonda sull'elemento psicologico del reato (dolo o colpa). Un agente autonomo privo di soggettività giuridica o coscienza non è passibile di pena nel senso retributivo o rieducativo classico. Questo solleva interrogativi complessi:
Responsabilità per colpa del creatore: Fino a che punto uno sviluppatore risponde delle azioni imprevedibili di un algoritmo ad apprendimento profondo?
Sanzionabilità della macchina: Ha senso ipotizzare "pene" per algoritmi, come la deattivazione, la riscrittura del codice o la confisca delle risorse computazionali?
Verso una Criminologia Preventiva e Difensiva
L'inseguimento sanzionatorio post-delictum appare sempre più inefficace difronte alla velocità dell'evoluzione algoritmica. Risulta perciò fondamentale adottare un approccio di Criminologia Strategica, fondato su tre pilastri:
Security & Ethics by Design: Obbligo per gli sviluppatori di integrare vincoli etici e kill-switch immodificabili fin dalle prime fasi di architettura dei modelli.
Adattamento del Quadro Regolatorio: Strumenti come l'EU AI Act rappresentano un importante primo passo nella classificazione dei rischi, ma occorrerà sviluppare nuove categorie di responsabilità oggettiva o d'impresa per i danni causati da agenti autonomi.
Contro-IA (AI vs. AI): Utilizzo di sistemi di intelligenza artificiale difensiva per il monitoraggio predittivo di anomalie di rete, l'individuazione di contenuti sintetici e la neutralizzazione automatizzata di attacchi informatici.
L'avvento dell'IA non segna la fine del crimine, ma la sua ridefinizione più profonda. La vera sfida criminologica dei prossimi anni non sarà solo capire chi ha commesso il reato, ma ridefinire il concetto stesso di autore in un mondo condiviso con intelligenze non umane
sabato 25 luglio 2026
L'Algoritmo del Delitto: Intelligenza Artificiale, Nuove Forme di Criminalità e la Necessità di una Governance Etica in Ambito Giudiziario - Intervento di Antonio Russo e Stefano Donno
L’evoluzione tecnologica ha storicamente ridefinito la fenomenologia criminale. Così come la rivoluzione industriale ha introdotto nuove forme di reato legate alla proprietà e ai mercati finanziari, l’avvento dell’Intelligenza Artificiale (IA) sta delineando una vera e propria metamorfosi criminogena.
Come studiosi dei fenomeni criminali, osserviamo oggi un mutamento paradigmatico: l’IA non è più soltanto un "mezzo" passivo, ma si sta trasformando in un moltiplicatore di efficienza criminale, capace di democratizzare l'accesso ad attacchi ad altissima sofisticazione.
1. La Nuova Fenomenologia Criminale: Dall'Ingegneria Sociale al "Crime-as-a-Service"
L’analisi dei dati empirici delle agenzie di sicurezza internazionale (come Europol e Interpol) evidenzia una transizione fondamentale: la cybercriminalità si sta evolvendo da una dimensione artigianale a una dimensione industriale e guidata da modelli predittivi e generativi.
A. Phishing Generativo e Spear Phishing Contestualizzato
Il phishing tradizionale basato su e-mail sgrammaticate e comunicazioni generiche è superato. Grazie ai Large Language Models (LLM), gli attori criminali generano comunicazioni di ingegneria sociale perfettamente adattate al contesto culturale, al registro linguistico e alla psicologia della vittima.
L'effetto criminologico: L'asimmetria informativa si azzera. Il tasso di conversione delle frodi aumenta esponenzialmente poiché vengono azzerati i classici indicatori d'allarme (red flags) visivi e sintattici.
B. Deepfake, Identity Theft e Synthetic Identity Fraud
L'uso delle reti generative avversarie (GAN) e dei modelli di sintesi vocale ha elevato il furto d'identità a livelli impercettibili ai normali sensi umani. Non si tratta solo di clone-phishing, ma di vera e propria scippo dell'identità biometrica:
CEO Fraud / Vishing di nuova generazione: Tramite il campionamento di pochi secondi di traccia vocale di un dirigente o di un familiare, i criminali ricreano chiamate in tempo reale per autorizzare bonifici o estorcere riscatti.
Profili sintetici per frodi creditizie: Creazione di "identità sintetiche" che uniscono dati reali rubati a tratti generati dall'IA per superare i controlli Know Your Customer (KYC) degli istituti bancari.
C. Automazione dei Reati Finanziari e Botnet Intelligenti
L'IA consente l'automazione di frodi sui mercati ad alta frequenza, il rilevamento automatizzato delle vulnerabilità zero-day nei sistemi informatici e lo sviluppo di malware polimorfici, capaci di modificare autonomamente il proprio codice sorgente per eludere gli antivirus tradizionali.
2. Il Paradosso Giudiziario: L'IA come Arma di Difesa e la Necessità di una Governance Etica
Di fronte a minacce così veloci e fluide, la risposta delle forze dell'ordine e dei sistemi giudiziari non può rimanere ancorata a strumenti d'indagine analogici. L'IA viene strutturalmente impiegata nella polizia predittiva, nell'analisi forense dei Big Data, nella trascrizione di intercettazioni complesse e nel riconoscimento facciale.
Tuttavia, proprio in questo snodo emerge il nodo centrale della nostra riflessione: La necessità di una “governance” etica dell’IA in ambito giudiziario.
Il rischio criminologico più grande non è solo l'uso dell'IA da parte dei criminali, ma l'adozione acritica dell'IA da parte di chi deve amministrare la Giustizia.
I Pilastri per una Governance Etica nel Processo Penale
Trasparenza e Spiegabilità (XAI - Explainable AI): In un processo penale, l'imputato ha diritto di conoscere le prove a suo carico. Se una decisione giudiziaria o un'attività investigativa si fonda su un algoritmo "scatola nera" (black box), viene meno il principio del contraddittorio e della presunzione di innocenza.
Mitigazione dei Bias Cognitivi ed Algoritmici: Gli algoritmi predittivi vengono addestrati su dataset storici. Se questi dati riflettono discriminazioni o pregiudizi sistemici del passato, l'IA non farà altro che automatizzare e amplificare tali distorsioni, creando un circolo vizioso di sovra-poliziotto su determinate fasce sociali o etniche.
Il Principio del "Human-in-the-Loop": Nessun algoritmo, per quanto avanzato, può sostituire la valutazione discrezionale, l'empatia e il giudizio assiologico del magistrato. L'IA deve rimanere un supporto istruttorio, mai un decisore automatizzato.
Verso un Umanesimo Digitale nella Criminologia
L'evoluzione dell'IA richiede un adeguamento normativo tempestivo (come il quadro delineato dall'AI Act europeo) e, al contempo, un salto culturale nella formazione di criminologi, giuristi e investigatori.
Se vogliamo evitare che la transizione digitale si trasformi in una deregulation della tutela dei diritti fondamentali, è necessario affiancare allo sviluppo tecnologico una solida architettura di governance etica. La giustizia del futuro non dovrà essere solo tecnologicamente efficiente, ma costituzionalmente garantista ed eticamente orientata
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