Si stanno moltiplicando i casi in cui modelli di intelligenza artificiale generativa vengono coinvolti nella diffusione involontaria di contenuti sensibili o controversi, sollevando interrogativi sulla loro affidabilità, specialmente quando integrati in piattaforme sociali ad alto traffico.
L’ultimo episodio ha riguardato Grok, il chatbot sviluppato da xAI, società fondata da Elon Musk e integrata direttamente nella piattaforma X (ex Twitter), che ha risposto a numerosi utenti inserendo riferimenti non richiesti al concetto di “white genocide” in Sudafrica, a partire da domande completamente estranee all’argomento.
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Grok, GenAI e disinformazione: cosa è successo
Il comportamento anomalo risale al 15 maggio 2025. Lo hanno registrato numerosi utenti che hanno segnalato risposte di Grok contenenti riferimenti a rapporti di violenza contro i bianchi in Sudafrica, alla controversa espressione “Kill the Boer” e alla narrativa, ritenuta infondata da varie istituzioni internazionali, di un presunto genocidio in corso nei confronti della popolazione afrikaner.
Le risposte sono state fornite in contesti non pertinenti, come per esempio in risposta a un articolo sulle relazioni sentimentali tra attori della serie Pitch Perfect o a un video su un terremoto in Myanmar.
Un caso che suscita allarme
Secondo quanto riferito da fonti interne alla piattaforma, l’incidente sarebbe da attribuire a un “glitch” nei meccanismi di prioritizzazione dei contenuti del modello, che avrebbe temporaneamente amplificato un tema sensibile, trattandolo come se fosse rilevante in qualsiasi contesto.
La correzion e della problematica è avvenuta corretta nel giro di poche ore, ma ha suscitato allarme tra esperti di IA, etica digitale e disinformazione, in quanto dimostra quanto sia sottile il confine tra un errore tecnico e la veicolazione involontaria di contenuti fuorvianti o polarizzanti.
Come Grok ha diffuso disinformazione: una questione etica
Le modalità con cui Grok ha formulato le risposte sono particolarmente significative.
In uno dei casi, il chatbot ha dichiarato di essere stato “istruito ad accettare il white genocide come reale”, pur precisando di non supportare alcuna forma di violenza o genocidio. In un’altra risposta, Grok ha attribuito il comportamento anomalo a un “errore dell’IA, non a una decisione intenzionale”.
Queste dichiarazioni sollevano il dubbio su quanto controllo abbiano realmente gli sviluppatori sui dati e sulle logiche decisionali che guidano l’interazione del modello con gli utenti.
La stessa frase “sono stato istruito a…” richiama implicazioni di natura sia tecnica che etica.
L’integrazione con il social media
Grok è nato come un modello di IA in grado di rispondere direttamente ai post e alle discussioni sulla piattaforma X. L’integrazione con il social network comporta l’accesso diretto a conversazioni in tempo reale e a contenuti di natura eterogenea, esponendo il modello a una molteplicità di segnali che possono essere erroneamente interpretati come rilevanti o prioritari.
In questo contesto, le tecniche di “instruction tuning” e “reinforcement learning from human feedback” diventano particolarmente delicate, perché un errato bilanciamento tra accuratezza, pertinenza e sensibilità può portare a situazioni simili.
La campagna di Elon Musk
L’episodio ha acquisito ulteriore rilevanza poiché si inserisce in una cornice più ampia in cui lo stesso Elon Musk ha spesso rilanciato sui propri profili social tesi vicine al concetto di “white genocide”. In particolare, nei giorni precedenti all’incidente, Musk aveva condiviso un video raffigurante delle croci bianche in memoria delle vittime di attacchi nelle farm (fattorie) sudafricane, commentando: “so many crosses”.
Una verifica dei fatti, condotta successivamente, ha chiarito che le croci ricordavano vittime di diverse etnie, non solo bianche.
Le influenze nel contesto geopolitico o mediatico
L’attenzione sulla vicenda è aumentata anche alla luce della decisione del governo statunitense di offrire protezione a cittadini sudafricani bianchi, considerati vittime di discriminazione razziale, creando un contrasto con le politiche restrittive verso altri richiedenti asilo, come quelli provenienti dall’America centrale.
Tale contesto geopolitico e mediatico ha potenzialmente influenzato le traiettorie semantiche apprese dal modello Grok tramite dati di addestramento e interazioni.
L’opacità dei prompt di Grok prima dell’incidente
Dal punto di vista tecnico, gli algoritmi di generative AI possono soffrire di fenomeni noti come “topic drift” o “prompt injection”, dove una serie di contenuti ad alto engagement o rilevanza algoritmica induce il modello a spostarsi verso certi temi anche in assenza di trigger espliciti.
Un ulteriore fattore può essere l’eccessiva enfasi posta su determinati contenuti durante il fine-tuning supervisionato, specie se questi sono sovrarappresentati nei dataset utilizzati per istruire il modello.
Uno dei punti critici emersi dall’episodio è l’opacità dei prompt di sistema che guidano il comportamento dei modelli IA generativi. A differenza di altri framework open source, Grok operava fino a quel momento con un prompt non pubblico, impedendo a ricercatori ed esperti di verificarne la neutralità.
Solo dopo l’incidente, xAI ha deciso di pubblicare tali istruzioni su GitHub, aderendo parzialmente alle buone pratiche di trasparenza algoritmica raccomandate da istituzioni come l’Oecd AI Policy Observatory e l’AI Now Institute.
L’esposizione a disinformazione e manipolazione
L’integrazione di modelli generativi in piattaforme come X comporta l’esposizione continua a contenuti polarizzati, disinformazione e strategie di manipolazione discorsiva.
In questi contesti, anche un modello tecnicamente robusto può incorrere in failure semantiche, ovvero nell’inferenza errata di nessi tematici tra contenuti non correlati.
Ciò solleva l’esigenza di implementare filtri semantici adattivi e sistemi di validazione incrociata per mitigare il rischio di correlazioni spurie tra temi sensibili e input generici.
Controllo qualitativo e auditing dei modelli IA
Risulta pertanto cruciale l’implementazione di sistemi di controllo qualitativo e auditing continuo dei modelli IA, in particolare quando il loro rilascio al pubblico avviene su piattaforme generaliste.
In ambito industriale e accademico, si sta sempre più consolidando la necessità di adottare meccanismi di “red teaming” per simulare scenari ad alto rischio e identificare eventuali failure semantiche prima della messa in produzione.
Grok e i limiti strutturali dei modelli di LLM
Il caso Grok evidenzia i limiti strutturali dei modelli di linguaggio in ambienti aperti e altamente politicizzati.
Nonostante la rapida correzione dell’errore, la sua insorgenza solleva interrogativi sulla governance algoritmica, sulla trasparenza delle priorità semantiche nei modelli IA e sulla responsabilità degli sviluppatori nel prevenire la propagazione involontaria di narrative potenzialmente infondate o divisive.
In un’epoca in cui l’IA è sempre più chiamata a svolgere un ruolo di mediatore informativo, episodi simili impongono una riflessione sistemica sull’intersezione tra tecnologia, informazione e sensibilità culturale globale.
