Israele sta manipolando ChatGPT?
Qualche giorno fa è apparso su YouTube (canale di Ottolina TV) un video dal titolo “Israele sta manipolando ChatGPT?”. La frase d’esordio era la seguente: “il governo israeliano sta investendo soldi per entrare dentro le risposte delle intelligenze artificiali. La nuova frontiera della guerra dell’informazione passa da ChatGPT, Gemini, Cloud e Perplexity.”
Nel video si sostiene che la propaganda digitale stia passando da una strategia diretta agli esseri umani a una mirata sulle fonti dalle quali i sistemi di IA generativa costruiscono le proprie risposte1.
Il primo tipo di strategia propagandistica opera attraverso i social network, il Search Engine Optimization (SEO), gli influencer, la pubblicità.
Chiariamo subito che per SEO si intende l’“ottimizzazione dei motori di ricerca”, cioè tecniche per far comparire un contenuto (un sito) più facilmente e più in alto nelle liste dei risultati dei motori di ricerca.
La seconda strategia, invece, utilizza la Generative Engine Optimization (GEO), vale a dire un insieme di tecniche usate per rendere un contenuto più facilmente utilizzabile e citabile dai sistemi di IA generativa nelle loro risposte. L’obiettivo non è, quindi, “scalare Google”, ma entrare nelle risposte di strumenti di IA come ChatGPT, Gemini o Perplexity.
In termini pratici, mentre la SEO ottimizza i contenuti per farli apparire più in alto nei risultati dei motori di ricerca, la GEO li ottimizza affinché siano utilizzati o citati nelle risposte generate dalle IA.
Esistono poi tecniche ancor più raffinate di manipolazione attraverso le IA, come:
- “data poisoning” (letteralmente “avvelenamento dei dati”), cioè l’alterazione intenzionale dei dati di addestramento di un sistema di IA, modificandone il comportamento futuro (es., inserire “etichette false”, per cui un sistema riconosce come “cane” l’immagine di un gatto);
- “Large Language Model (LLM) poisoning”, cioè la manipolazione dei dati di addestramento o perfezionamento di un LLM, alterandone sistematicamente le risposte (è una forma di data poisoning specificamente rivolta agli LLM);
- “Retrieval-Augmented Generation poisoning” (RAG), cioè la modificazione delle fonti esterne che un sistema RAG recupera al momento della risposta, senza modificare direttamente il modello; infatti, attraverso la RAG il modello genera la risposta usando anche informazioni recuperate al momento da fonti esterne (es., inserire informazioni false in una banca dati consultata da una chatbot).
Nel video si cita il caso dell’Hanover Institute for Public Policy (agosto 2026), che si presenta graficamente come un think tank statunitense e pubblica rapidamente decine di rapporti su Israele, Gaza, antisemitismo, sionismo ecc., con titoli sotto forma di domande, note, statistiche e bibliografie. Tuttavia, il suo sito contiene un disclaimer che riconduce a Piro Inc., una società che opera per conto della Israeli Government Advertising Agency (LAPAM) che è l’agenzia pubblicitaria governativa israeliana che gestisce e coordina campagne di comunicazione e pubblicità per ministeri e altri enti pubblici2.
La ricostruzione originaria della vicenda è di Responsible Statecraft, una rivista online statunitense di analisi di politica estera, pubblicata dal think tank Quincy Institute for Responsible Statecraft, che appare orientato a una politica estera USA più prudente e meno interventista.
Responsible Statecraft aveva rilevato almeno 100 articoli in poco più di una settimana3.
Tornando al disclaimer sul sito dell’Hanover Institute for Public Policy e al coinvolgimento di Piro Inc., va osservato che è la stessa Piro a descrivere apertamente il servizio offerto: mappare le superfici informative lette dai modelli (Reddit, trascrizioni YouTube, recensioni, siti editoriali, forum ecc.) e creare contenuti strutturati affinché abbiano maggiori probabilità di essere considerati credibili e citati dai sistemi di IA. Piro parla esplicitamente di contenuti “engineered for how LLMs evaluate credibility” (progettati in funzione di come gli LLM valutano la credibilità4).
È il passaggio dalla SEO (si crea una pagina → Google la indicizza → si cerca di farla apparire tra i primi risultati → l’utente la legge) alla GEO (si crea una pagina → il sistema di IA la recupera → la considera una fonte utilizzabile → incorpora informazioni provenienti da essa → l’utente riceve direttamente la sintesi). La differenza chiave è che l’utente potrebbe non vedere mai la fonte originale.
Quanto al collegamento tra Piro e il governo israeliano, nessun dubbio è consentito. La prova documentale deriva dal c.d. registro FARA. La sigla sta per Foreign Agents Registration Act: la legge USA che impone, in determinati casi, a chi agisce negli Stati Uniti per conto di soggetti stranieri di registrarsi e dichiarare pubblicamente attività, committenti e finanziamenti.
Il registro identifica il foreign principal (il mandante estero) in “Havas Media Germany GmbH on behalf of the Israel Government Advertising Agency (LaPam)”, cioè la società tedesca Havas per conto dell’agenzia israeliana5.
Il documento contrattuale originale dimostra l’esistenza di un più ampio progetto da 900.000 dollari, nel cui ambito si collocano queste attività6.
Quanto ricostruito finora non significa, però, che Israele abbia ottenuto l’accesso a ChatGPT, Gemini, Claude o Perplexity e modificato i modelli. Si tratta, piuttosto, di un meccanismo indiretto, che si avvale di un’intermediaria tedesca per una produzione strategica di contenuti con alta probabilità di finire nelle risposte dell’IA.
Esiste un altro caso simile, quello di Clock Tower X7. Una società statunitense di influenza politica e digitale fondata da Brad Parscale, già campaign manager di Donald Trump, che opera per conto dello Stato di Israele negli USA8.
Anche in questo caso esiste una chiara documentazione FARA che identifica Havas Media Network e lo State of Israel nella struttura del rapporto9,10.
Ulteriore documentazione mostra somme molto maggiori di quelle relative a Piro. Per esempio, esiste un work order del giugno 2026 di sette tranche mensili da 4,5 milioni di dollari, cioè 31,5 milioni per il periodo indicato nel documento (dal 1° aprile al 31 ottobre 202611).
In sostanza, il governo israeliano ha finanziato tramite intermediari una campagna affidata a Clock Tower X per produrre e diffondere contenuti favorevoli alla narrativa israeliana, includendo contenuti progettati per avere visibilità anche nelle risposte dei sistemi di IA generativa.
Clock Tower non è un’azienda che autonomamente sostiene Israele. Essa svolge attività di comunicazione nell’ambito di un incarico contrattuale riconducibile allo Stato di Israele, attraverso Havas Media Germany.
Ovviamente, la registrazione FARA non significa che Clock Tower sia un organo del governo israeliano, ma solo che la società, per le attività dichiarate, opera come foreign agent nel senso tecnico della legge statunitense e lo fa attraverso l’intermediaria contrattuale Havas.
Il registro FARA identifica sistematicamente il foreign principal come “State of Israel via Havas Media Germany GmbH”.
In conclusione, il committente sostanziale è lo Stato di Israele; Havas è l’intermediario; Clock Tower X è l’operatore che realizza la campagna.
A quanto detto fin qui, si lega l’inchiesta di Drop Site, una testata giornalistica investigativa indipendente statunitense specializzata in politica, guerre e affari internazionali.
Drop Site ha individuato una rete di siti associata a Clock Tower, alcuni dei quali sono effettivamente comparsi nelle risposte delle chatbot. Secondo i test riportati da Drop Site, Perplexity e Copilot citavano materiale della rete senza evidenziare la sua natura di operazione finanziata da Israele. Al contrario, Claude, ChatGPT e Gemini segnalavano il collegamento12.
Questo ci porta al problema generale della source provenance nei sistemi di IA. Si tratta della possibilità di identificare e ricostruire l’origine delle informazioni utilizzate dal sistema per produrre un risultato: da quale fonte provengono, come sono state acquisite e, idealmente, come sono state trasformate. Serve soprattutto a valutarne affidabilità, autenticità e tracciabilità (es., una chatbot afferma che una nuova legge è entrata in vigore: la source provenance permette di verificare che l’informazione provenga effettivamente dalla Gazzetta Ufficiale e non da un sito non verificato).
Nella sua inchiesta, Drop Site sostiene di aver trovato siti della rete Clock Tower negli archivi di Common Crawl, che è un’organizzazione non profit che raccoglie periodicamente enormi quantità di pagine web e le rende disponibili gratuitamente come dataset, utilizzati anche per addestrare sistemi di intelligenza artificiale13.
Per chiarezza, va precisato che l’acquisizione di pagine web da parte di Common Crawl è cosa diversa sia dall’usare tali pagine per addestrare ChatGPT ecc., sia dall’influenzare una determinata risposta.
A quest’ultimo fine, esiste un altro percorso che va dal web, al motore di ricerca, al recupero delle pagine, alla chatbot e infine alla risposta. Un contenuto può influenzare una risposta senza essere mai entrato nel training originale del modello (per i più esigenti e raffinati: distinzione tra training-time influence e inference/retrieval-time influence).
Nel video citato all’inizio si dice (tra 5’:20’’ e 5’:51’’) che tra gennaio e giugno 2026 Common Crawl avrebbe effettuato 912 acquisizioni di pagine web da 10 siti della rete Clock Tower, riconducibile a Israele, ma non si dice esplicitamente che quelle pagine siano sicuramente finite nei training dataset di ChatGPT, Gemini ecc. Si dice solo che sono entrate in Common Crawl, cioè una fonte utilizzata nella costruzione di dataset.
A questo punto, resta da chiedersi la ragione per cui il sito Hanover usi statistiche, bibliografie, note, linguaggio neutrale, struttura accademica, titoli formulati come domande, grafica istituzionale. Il fatto è che questi elementi possono costituire segnali di autorevolezza e favorire l’utilizzo della fonte da parte dei sistemi di IA.
I sistemi di IA devono, quindi, imparare a distinguere l’autorevolezza formale dall’indipendenza della fonte. Il che è problema di non facile soluzione, almeno per ora.
Nel solito video, si accenna all’eventuale creazione attraverso l’IA di articoli trovati su Hanover; circostanza scoperta per mezzo di analisi condotte con GPTZero. La questione andrebbe approfondita. Infatti, i detector di testi generati dall’IA non sembrano ancora infallibili, anche se in questo caso costituiscono un indizio, soprattutto in considerazione del ritmo eccezionale di pubblicazione14.
In conclusione, si possono dire documentate almeno due campagne di influenza riconducibili al governo israeliano (Hanover-Piro-Havas e Clock Tower X-Havas), realizzate attraverso intermediari e operatori privati. Tali campagne hanno prodotto e diffuso pagine ottimizzate per essere reperite, considerate autorevoli e potenzialmente utilizzate come fonti dai sistemi di IA generativa. È, dunque, provato, il deliberato tentativo di Israele di influenzare l’ambiente informativo da cui i sistemi possono recuperare informazioni. Circa l’effettivo condizionamento delle risposte dei modelli, esistono solo alcuni casi documentati (test con Perplexity e Copilot) nei quali contenuti della rete sono stati effettivamente utilizzati come fonti.
Link alle fonti:
