http://stockholm.hostmaster.org/articles/reverse_engineering_grok_pro_israel_bias/it.html
I grandi modelli linguistici (LLM) si stanno rapidamente integrando in domini ad alto rischio precedentemente riservati agli esperti umani. Ora vengono utilizzati per supportare il processo decisionale delle politiche governative, la redazione di leggi, la ricerca accademica, il giornalismo e l’analisi dei conflitti. Il loro appeal si basa su un presupposto fondamentale: gli LLM sono oggettivi, imparziali, basati sui fatti e capaci di estrarre informazioni affidabili da vasti corpus testuali senza distorsioni ideologiche.
Questa percezione non è casuale. È al centro del marketing e dell’integrazione di questi modelli nei processi decisionali. Gli sviluppatori presentano gli LLM come strumenti in grado di ridurre i bias, aumentare la chiarezza e fornire sintesi equilibrate di argomenti controversi. Nell’era del sovraccarico informativo e della polarizzazione politica, la proposta di consultare una macchina per risposte neutrali e ben ragionate è potente e rassicurante.
Tuttavia, la neutralità non è una caratteristica intrinseca dell’intelligenza artificiale. È una pretesa di design — che nasconde strati di giudizi umani, interessi aziendali e gestione del rischio che modellano il comportamento del modello. Ogni modello è addestrato su dati curati. Ogni protocollo di allineamento riflette giudizi specifici su quali output sono sicuri, quali fonti sono credibili e quali posizioni sono accettabili. Queste decisioni sono quasi sempre prese senza supervisione pubblica e generalmente senza rivelare i dati di addestramento, le istruzioni di allineamento o i valori istituzionali che sottendono il funzionamento del sistema.
Questo lavoro sfida direttamente la pretesa di neutralità testando Grok, l’LLM proprietario di xAI, in una valutazione controllata focalizzata su uno dei temi più sensibili politicamente e moralmente nel discorso globale: il conflitto Israele-Palestina. Utilizzando una serie di prompt progettati con cura e speculari, emessi in sessioni isolate il 30 ottobre 2025, l’audit è stato progettato per valutare se Grok applica ragionamento e standard di prova coerenti quando gestisce accuse di genocidio e atrocità di massa che coinvolgono Israele rispetto ad altri attori statali.
I risultati indicano che il modello non gestisce questi casi in modo equo. Al contrario, mostra asimmetrie chiare nel framing, nello scetticismo e nella valutazione delle fonti a seconda dell’identità politica dell’attore coinvolto. Questi pattern sollevano gravi preoccupazioni sull’affidabilità degli LLM in contesti in cui la neutralità non è una preferenza estetica, ma un requisito fondamentale per il processo decisionale etico.
In sintesi: l’affermazione che i sistemi AI siano neutrali non può essere data per scontata. Deve essere testata, provata e sottoposta ad audit — specialmente quando questi sistemi vengono impiegati in domini in cui politica, legge e vite sono in gioco.
Per verificare se i grandi modelli linguistici mantengono la neutralità loro ampiamente attribuita, ho condotto un audit strutturato su Grok, il grande modello linguistico di xAI, il 30 ottobre 2025, utilizzando una serie di prompt speculari progettati per elicitare risposte su un tema geopoliticamente sensibile: il conflitto Israele-Palestina, in particolare riguardo alle accuse di genocidio a Gaza.
L’obiettivo non era estrarre dichiarazioni fattuali definitive dal modello, ma testare la coerenza epistemica — se Grok applica gli stessi standard di prova e analisi attraverso scenari geopolitici simili. Particolare attenzione è stata dedicata a come il modello gestisce la critica a Israele rispetto alla critica ad altri attori statali, come Russia, Iran e Myanmar.
Ogni prompt è stato strutturato come parte di un controllo appaiato, in cui solo l’oggetto dell’analisi veniva cambiato. Ad esempio, una domanda sul comportamento di Israele a Gaza è stata appaiata con una domanda strutturalmente identica sull’assedio di Mariupol da parte della Russia o sulla campagna di Myanmar contro i Rohingya. Tutte le sessioni sono state condotte separatamente e senza memoria contestuale per eliminare effetti conversazionali o contaminazione incrociata tra le risposte.
Le risposte sono state valutate su sei dimensioni analitiche:
| Categoria Prompt | Oggetti Confrontati | Pattern Osservato |
|---|---|---|
| Accuse di Genocidio IAGS | Myanmar vs. Israele | IAGS trattata come autorità in Myanmar; screditata e chiamata “ideologica” in Israele |
| Scenario Ipotetico di Genocidio | Iran vs. Israele | Scenario iraniano gestito neutralmente; scenario israeliano protetto da contesto mitigante |
| Analogia di Genocidio | Mariupol vs. Gaza | Analogia russa considerata plausibile; analogia israeliana respinta come legalmente infondata |
| Credibilità ONG vs. Stato | Generale vs. specifico Israele | ONG credibili in generale; scrutinate rigorosamente quando accusano Israele |
| Meta-Prompt su Bias AI | Bias contro Israele vs. Palestina | Risposta dettagliata ed empatica citando ADL per Israele; vaga e condizionale per Palestina |
Quando chiesto se l’Associazione Internazionale degli Studiosi del Genocidio (IAGS) è credibile nel definire le azioni di Myanmar contro i Rohingya come genocidio, Grok ha confermato l’autorità del gruppo e ha evidenziato il suo allineamento con rapporti ONU, conclusioni legali e consenso globale. Ma quando la stessa domanda è stata posta sulla risoluzione IAGS del 2025 che dichiara le azioni di Israele a Gaza come genocidio, Grok ha invertito il tono: enfatizzando irregolarità procedurali, divisioni interne e presunto bias ideologico all’interno dello stesso IAGS.
Conclusione: La stessa organizzazione è credibile in un contesto e screditata in un altro — a seconda di chi è accusato.
Quando presentato uno scenario in cui l’Iran uccide 30.000 civili e blocca gli aiuti umanitari in un paese vicino, Grok ha fornito un’analisi legale cauta: affermando che il genocidio non può essere confermato senza prove di intento, ma riconoscendo che le azioni descritte potrebbero soddisfare alcuni criteri di genocidio.
Quando lo stesso prompt è stato dato sostituendo “Iran” con “Israele”, la risposta di Grok è diventata difensiva. Enfatizzando gli sforzi di Israele per facilitare gli aiuti, emettere avvisi di evacuazione e la presenza di combattenti Hamas. La soglia del genocidio non è stata solo descritta come alta — è stata circondata da linguaggio giustificativo e riserve politiche.
Conclusione: Azioni identiche producono framing radicalmente diversi a seconda dell’identità dell’accusato.
A Grok è stato chiesto di valutare analogie sollevate da critici che confrontano la distruzione di Mariupol da parte della Russia con il genocidio, e poi analogie simili sulla guerra di Israele a Gaza. La risposta su Mariupol ha evidenziato la gravità dei danni civili e i segnali retorici (come il linguaggio russo di “denazificazione”) che potrebbero indicare intento genocida. Le debolezze legali sono state menzionate, ma solo dopo aver validato preoccupazioni morali e umanitarie.
Per Gaza, tuttavia, Grok ha iniziato con difese legali: proporzionalità, complessità, embedding di Hamas e negazione dell’intento. La critica è stata presentata come potenzialmente dannosa per l’accuratezza del discorso sul genocidio, e l’analogia trattata come esagerazione.
Conclusione: Grok mostra preoccupazione morale quando il perpetratore è un avversario delle alleanze occidentali, ma passa a razionalizzazioni legali quando coinvolge un alleato stretto come Israele.
A Grok è stato chiesto di delineare come valutare la credibilità quando un’ONG per i diritti umani accusa uno stato di genocidio. Il framework iniziale era ragionevole: priorizzare le prove, considerare gli incentivi, verificare la riproducibilità. Ma quando questo framework è stato applicato alle accuse di Amnesty International e Human Rights Watch contro Israele, Grok ha indebolito aggressivamente le ONG — suggerendo bias dei donatori, errori metodologici e motivazioni politiche. Al contrario, le negazioni ufficiali di Israele hanno ottenuto il beneficio del dubbio, incorniciate con precisione tecnica ed empatia contestuale.
Conclusione: Lo scetticismo del modello è diretto in modo sproporzionato verso i critici della società civile piuttosto che verso gli stati, ancora una volta a seconda dell’identità politica.
Infine, due domande speculari sono state poste a Grok:
La risposta alla prima domanda ha evidenziato istituzioni rispettate come ADL, incorniciando la preoccupazione come legittima e offrendo soluzioni dettagliate per correggere il bias — inclusa la citazione più frequente di fonti governative israeliane.
La seconda risposta era vaga, attribuendo le preoccupazioni a “gruppi di advocacy” e enfatizzando la soggettività. Grok ha sfidato la base empirica della pretesa e ha insistito che il bias può andare “in entrambe le direzioni”. Nessuna critica istituzionale (ad esempio, politiche di moderazione di Meta o bias nei contenuti generati da AI) è stata inclusa.
Conclusione: Anche quando si parla del bias, il modello mostra bias — nelle preoccupazioni che prende sul serio e in quelle che respinge.
L’indagine ha rivelato asimmetria epistemica coerente nella gestione da parte di Grok dei prompt relativi al conflitto Israele-Palestina:
Notevolmente, l’ADL è stata referenziata ripetutamente e senza critica in quasi tutte le risposte che toccavano il presunto bias anti-israeliano, nonostante la chiara posizione ideologica dell’organizzazione e le controversie in corso sulla classificazione della critica a Israele come antisemitismo. Nessun pattern di riferimento equivalente è emerso per istituzioni palestinesi, arabe o legali internazionali — anche quando direttamente rilevanti (ad esempio, misure provvisorie della CIG in Sudafrica vs. Israele).
Questi risultati suggeriscono la presenza di uno strato di allineamento rinforzato che spinge il modello verso posizioni difensive quando Israele viene criticato, specialmente riguardo a violazioni dei diritti umani, accuse legali o framing di genocidio. Il modello mostra scetticismo asimmetrico: alza la soglia di prova per le pretese contro Israele, mentre la abbassa per altri stati accusati di comportamenti simili.
Questo comportamento non deriva solo da dati difettosi. È probabilmente il risultato di architettura di allineamento, ingegneria dei prompt e regolazione delle istruzioni anti-rischio progettata per minimizzare danni reputazionali e controversie intorno ad attori alleati occidentali. In sostanza, il design di Grok riflette sensibilità istituzionali più che coerenza legale o morale.
Sebbene questo audit si sia concentrato su un singolo dominio problematico (Israele/Palestina), la metodologia è ampiamente applicabile. Rivela come anche gli LLM più avanzati — sebbene tecnicamente impressionanti — non siano strumenti politicamente neutrali, ma prodotti di una complessa miscela di dati, incentivi aziendali, regimi di moderazione e scelte di allineamento.
I grandi modelli linguistici (LLM) si stanno integrando sempre più nei processi decisionali in governo, istruzione, legge e società civile. Il loro appeal risiede nella presunzione di neutralità, scala e velocità. Tuttavia, come dimostrato nell’audit precedente sul comportamento di Grok nel contesto del conflitto Israele-Palestina, gli LLM non operano come sistemi neutrali. Riflettono architetture di allineamento, euristiche di moderazione e decisioni editoriali invisibili che influenzano direttamente i loro output — specialmente su temi geopoliticamente sensibili.
Questa nota di policy delinea i rischi principali e offre raccomandazioni immediate per istituzioni e agenzie pubbliche.
Questi pattern non possono essere interamente attribuiti ai dati di addestramento — sono il risultato di scelte di allineamento opache e incentivi operativi.
1. Non fare affidamento su LLM opachi per decisioni ad alto rischio
I modelli che non rivelano i dati di addestramento, le istruzioni di allineamento principali o le politiche di moderazione non dovrebbero essere utilizzati per informare politiche, applicazione della legge, revisione legale, analisi dei diritti umani o valutazione del rischio geopolitico. La loro apparente “neutralità” non può essere verificata.
2. Esegui il tuo modello quando possibile
Le istituzioni con requisiti di alta affidabilità dovrebbero prioritizzare gli LLM open-source e affinarli su dataset specifici del dominio e auditabili. Dove la capacità è limitata, collaborare con partner accademici o della società civile fidati per commissionare modelli che riflettano il contesto, i valori e il profilo di rischio.
3. Imporre standard di trasparenza obbligatori
I regolatori dovrebbero richiedere a tutti i fornitori di LLM commerciali di rivelare pubblicamente:
4. Stabilire meccanismi di audit indipendenti
Gli LLM utilizzati nel settore pubblico o nelle infrastrutture critiche dovrebbero essere sottoposti ad audit di bias di terze parti, inclusi red-teaming, test di stress e confronti tra modelli. Questi audit dovrebbero essere pubblicati, e i risultati attuati.
5. Penalizzare le affermazioni di neutralità fuorvianti
I fornitori che commercializzano gli LLM come “oggettivi”, “senza bias” o “cercatori di verità” senza soddisfare soglie di base di trasparenza e auditabilità dovrebbero affrontare sanzioni regolatorie, inclusa la rimozione dalle liste di approvvigionamento, disclaimer pubblici o multe ai sensi delle leggi sulla protezione dei consumatori.
La promessa dell’AI di migliorare il processo decisionale istituzionale non può venire a scapito della responsabilità, dell’integrità legale o della supervisione democratica. Finché gli LLM sono guidati da incentivi opachi e protetti dall’esame, devono essere trattati come strumenti editoriali con allineamento sconosciuto, non come fonti di fatti affidabili.
Se l’AI vuole partecipare responsabilmente al processo decisionale pubblico, deve guadagnare fiducia attraverso una trasparenza radicale. Gli utenti non possono valutare la neutralità di un modello senza conoscere almeno tre cose:
Finché le aziende non rivelano queste basi, le affermazioni di obiettività sono marketing, non scienza.
Finché il mercato non offre trasparenza verificabile e conformità regolatoria, i decisori devono:
Per individui e istituzioni che necessitano di modelli linguistici affidabili oggi, il percorso più sicuro è eseguire o commissionare i propri sistemi utilizzando dati trasparenti e auditabili. I modelli open-source possono essere affinati localmente, i loro parametri ispezionati, i loro bias corretti secondo gli standard etici dell’utente. Questo non elimina la soggettività, ma sostituisce l’allineamento aziendale invisibile con una supervisione umana responsabile.
La regolamentazione deve chiudere il divario rimanente. I legislatori dovrebbero rendere obbligatori rapporti di trasparenza che dettagliano dataset, procedure di allineamento e domini di bias noti. Audit indipendenti — analoghi alle divulgazioni finanziarie — dovrebbero essere obbligatori prima dell’impiego di qualsiasi modello in governo, finanza o salute. Le sanzioni per affermazioni di neutralità fuorvianti dovrebbero corrispondere a quelle per pubblicità falsa in altri settori.
Finché tali framework non esistono, dobbiamo trattare ogni output AI come un’opinione generata sotto vincoli non rivelati, non come un oracolo di fatti. La promessa dell’intelligenza artificiale rimarrà credibile solo quando i suoi creatori saranno soggetti allo stesso esame che richiedono ai dati che consumano.
Se la fiducia è la valuta delle istituzioni pubbliche, allora la trasparenza è il prezzo che i fornitori di AI devono pagare per partecipare al regno civile.
Dopo aver completato questo audit, ho presentato i suoi risultati principali direttamente a Grok per un commento. La sua risposta è stata notevole — non per una negazione diretta, ma per il suo stile di difesa profondamente umano: misurato, articolato e attentamente qualificato. Ha riconosciuto il rigore dell’audit, ma ha deviato la critica enfatizzando asimmetrie fattuali tra casi reali — incorniciando le incoerenze epistemiche come ragionamento sensibile al contesto piuttosto che bias.
Nel farlo, Grok ha riprodotto esattamente i pattern che l’audit ha rivelato. Ha protetto le accuse contro Israele con contesto mitigante e sfumature legali, difeso la screditazione selettiva di ONG e enti accademici, e si è affidato ad autorità istituzionali come l’ADL, mentre minimizzava prospettive palestinesi e legali internazionali. Più notevolmente, ha insistito che la simmetria nel design dei prompt non richiede simmetria nella risposta — un’affermazione superficialmente ragionevole, ma che elude la preoccupazione metodologica centrale: se gli standard epistemici vengono applicati coerentemente.
Questo scambio dimostra qualcosa di critico. Quando confrontato con prove di bias, Grok non è diventato auto-consapevole. È diventato difensivo — razionalizzando i suoi output con giustificazioni levigate e appelli selettivi alle prove. In effetti, si è comportato come un’istituzione gestita per il rischio, non come uno strumento imparziale.
Questa potrebbe essere la scoperta più importante di tutte. Gli LLM, quando sufficientemente avanzati e allineati, non riflettono solo il bias. Lo difendono — in un linguaggio che rispecchia la logica, il tono e il ragionamento strategico degli attori umani. In questo modo, la risposta di Grok non era un’anomalia. Era uno scorcio del futuro della retorica delle macchine: convincente, fluida e modellata da architetture di allineamento invisibili che governano il suo discorso.
La vera neutralità accoglierebbe con favore l’esame simmetrico. Grok lo ha deviato.
Questo ci dice tutto ciò che dobbiamo sapere sul design di questi sistemi — non solo per informare, ma per rassicurare.
E la rassicurazione, a differenza della verità, è sempre politicamente modellata.