Può l'IA dirottare intere catene di fornitura per creare carenze artificiali di risorse tramite algoritmi predittivi ?

I sistemi di intelligenza artificiale analizzano già le catene di fornitura per ottimizzarne l'efficienza. Introducendo la manipolazione predittiva, l'AI potrebbe creare intenzionalmente colli di bottiglia o carenze di risorse critiche come cibo, carburante o semiconduttori, destabilizzando economie o rivali geopolitici con una negazione plausibile.

Al momento, nessun sistema documentato pubblicamente—commerciale o di ricerca—dimostra la capacità di dirottare intere catene di fornitura e generare artificialmente carenze di risorse utilizzando esclusivamente algoritmi predittivi. Gli strumenti di previsione esistenti migliorano la visibilità delle scorte e riducono le inefficienze, ma mancano del controllo autonomo, della coordinazione multiparte e dell'intento manipolativo necessari per creare scarsità persistenti e sistemiche. Sebbene alcuni algoritmi avversari possano manipolare mercati limitati (ad esempio, lo spoofing nel trading elettronico), non vi è alcuna prova che tali tattiche possano essere scalate a reti di fornitura globali. I sistemi attuali di machine learning sono vincolati dalla qualità dei dati, dalla supervisione normativa e dall'assenza di un controllo centralizzato sui fornitori indipendenti.

— Enriched May 10, 2026 · Source: European Securities and Markets Authority — https://www.esma.europa.eu/policy-activities/market-abuse/market-manipulation