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Negli ultimi anni, il panorama del crimine ha subito una metamorfosi radicale, con l’emergere di un ecosistema dominato da algoritmi e attori polimorfici. Questo cambiamento ha reso necessaria una revisione dei metodi tradizionali di indagine, specialmente nel campo della criminologia applicata al cybercrime. L’integrazione di strumenti di intelligenza artificiale diventa imprescindibile per affrontare la crescente complessità e il volume dei dati.
Contemporaneamente, non si può trascurare il valore dell’analisi umana, che rimane fondamentale per una comprensione profonda delle motivazioni e delle relazioni interpersonali coinvolte negli atti criminosi. Mentre l’IA permette di analizzare enormi quantità di dati con grande precisione, il contributo del profiler umano è insostituibile nel discernere le sfumature comportamentali più intricate.
Il ruolo limitato dell’intelligenza artificiale nella profilazione
Nella profilazione criminale, l’elemento dell’empatia gioca un ruolo cruciale. Non si tratta solamente di una reazione emotiva, ma di uno strumento analitico fondamentale per comprendere le decisioni degli individui coinvolti. Sebbene i modelli di IA moderni possano simulare risposte empatiche, operano su basi puramente statistiche, senza afferrare il vero significato delle emozioni.
Questi sistemi elaborano vasti volumi di dati, apprendendo a replicare schemi linguistici associati all’empatia, ma non sono in grado di provare la complessità dell’esperienza umana. Ricerche recenti hanno evidenziato come i chatbot possano eccellere in compiti superficiali legati all’emozione, ma falliscano nel cogliere la profondità del vissuto degli utenti.
I rischi per i criminologi
Questa apparente illusione di empatia può rappresentare un rischio significativo per i professionisti del settore. Un sistema IA potrebbe riconoscere correttamente un’emozione negativa o una tecnica di neutralizzazione, ma non è capace di considerare le implicazioni morali o le dinamiche sociali di tali espressioni. Mentre l’apprendimento umano implica una comprensione profonda e un adattamento basato sull’esperienza, l’apprendimento automatico è limitato alla classificazione di dati e previsioni.
In questo contesto, la mente umana è l’unica in grado di intuire il perché di un’azione, collocandola in un contesto culturale e relazionale specifico. L’IA, priva di attivazione delle aree cerebrali legate all’empatia, è cieca di fronte a segnali non verbali o a sottotesti cruciali. Pertanto, i risultati generati dagli algoritmi dovrebbero essere considerati come ipotesi di lavoro piuttosto che come verità definitive.
L’Open Source Intelligence (OSINT) ha evoluto il suo approccio, passando da un semplice monitoraggio di fonti aperte a una disciplina sofisticata che integra intelligence multimodale. La crescita esponenziale delle informazioni disponibili ha reso impossibile l’analisi manuale, spingendo verso piattaforme come OSINT CyberVision che utilizzano modelli linguistici avanzati e generazione aumentata da retrieval per innovare il processo di raccolta e analisi.
La Social Media Intelligence (SOCMINT), una branca dell’OSINT, offre una visione unica della psiche dei criminali informatici. Le tracce digitali lasciate su piattaforme come Telegram o nei forum del dark web non sono solo dati, ma rappresentano frammenti di identità, riflettendo ideologie e comportamenti. L’integrazione dell’IA in questo ambito consente di svelare connessioni nascoste e di identificare anomalie comportamentali in tempo reale.
Struttura del processo investigativo integrato
Un workflow innovativo di OSINT/SOCMINT supportato dall’IA si articola in sei fasi fondamentali: definizione degli obiettivi, identificazione delle fonti, raccolta automatizzata, elaborazione e correlazione, analisi predittiva e reporting. Questo approccio rigoroso è essenziale per garantire la validità forense dei risultati ottenuti.
L’efficacia di questo metodo è dimostrata dalla capacità di identificare i responsabili di attacchi complessi, tracciando impronte digitali fino a gruppi noti come il Lazarus Group. Attraverso l’analisi semantica delle comunicazioni e la correlazione dei metadati, è possibile prevedere e prevenire minacce emergenti.
Il futuro della criminologia con l’intelligenza artificiale
Contemporaneamente, non si può trascurare il valore dell’analisi umana, che rimane fondamentale per una comprensione profonda delle motivazioni e delle relazioni interpersonali coinvolte negli atti criminosi. Mentre l’IA permette di analizzare enormi quantità di dati con grande precisione, il contributo del profiler umano è insostituibile nel discernere le sfumature comportamentali più intricate.0
Contemporaneamente, non si può trascurare il valore dell’analisi umana, che rimane fondamentale per una comprensione profonda delle motivazioni e delle relazioni interpersonali coinvolte negli atti criminosi. Mentre l’IA permette di analizzare enormi quantità di dati con grande precisione, il contributo del profiler umano è insostituibile nel discernere le sfumature comportamentali più intricate.1
Contemporaneamente, non si può trascurare il valore dell’analisi umana, che rimane fondamentale per una comprensione profonda delle motivazioni e delle relazioni interpersonali coinvolte negli atti criminosi. Mentre l’IA permette di analizzare enormi quantità di dati con grande precisione, il contributo del profiler umano è insostituibile nel discernere le sfumature comportamentali più intricate.2
Contemporaneamente, non si può trascurare il valore dell’analisi umana, che rimane fondamentale per una comprensione profonda delle motivazioni e delle relazioni interpersonali coinvolte negli atti criminosi. Mentre l’IA permette di analizzare enormi quantità di dati con grande precisione, il contributo del profiler umano è insostituibile nel discernere le sfumature comportamentali più intricate.3