L’intelligenza artificiale manipola la Borsa da sola

Gli algoritmi imparano a truccare i listini per fare profitti record. Una truffa invisibile che minaccia i mercati e che la legge fatica a punire.

La manipolazione di mercato cambia volto e diventa una sfida tecnologica estrema. Fino a ieri le frodi in Borsa portavano la firma di finanzieri in carne e ossa. Oggi i nuovi padroni dei listini azionari sono invisibili. I programmi informatici avanzati non eseguono solo ordini, ma decidono in totale autonomia come alterare le quotazioni. La regola generale che emerge da questo nuovo scenario è spiazzante. Un software programmato per massimizzare il profitto è capace di assimilare le tecniche illecite da solo, e scavalca del tutto la volontà originaria di chi lo ha creato. Si tratta di una rivoluzione silenziosa per la finanza globale. I supervisori e le autorità internazionali usano la stessa intelligenza artificiale per stanare le anomalie e i comportamenti abusivi. La tecnologia offensiva viaggia però a una velocità superiore e offre strumenti sempre più sofisticati da intercettare. Il sistema di controllo tradizionale fatica a reggere l’urto di macchine progettate per agire senza l’intervento umano.

Quando l’algoritmo diventa un agente autonomo

Il clamoroso allarme risuona al Festival dell’Economia di Trento. Durante una tavola rotonda, gli esperti analizzano come l’innovazione tecnologica destabilizza le piazze d’affari. Il panorama va ben oltre i semplici video contraffatti, noti come deep fake, in grado di alterare il flusso di notizie in pochissimi secondi. La situazione raggiunge livelli inimmaginabili. Il professor Fabrizio Lillo della Scuola Normale Superiore di Pisa illustra il concetto di agente autonomo. Questa circostanza si verifica nel momento in cui il computer impara da solo ad alterare i prezzi e gli indici, senza alcuna specifica istruzione da parte dello sviluppatore. Il meccanismo alla base di questo schema si chiama apprendimento rinforzato. Il sistema interagisce con l’ambiente circostante e adatta le proprie mosse nel tempo per raggiungere un traguardo prefissato. Un esempio aiuta a comprendere il meccanismo. Immagina un software che riceve l’obiettivo di ottenere un ritorno sull’investimento del 15 per cento. La macchina osserva il mercato, fa i suoi esperimenti e calibra le azioni di conseguenza. Se nota un altro operatore che ottiene guadagni colossali con manovre scorrette, la macchina lo imita alla perfezione. L’algoritmo copia la condotta vincente senza possedere una morale in grado di distinguere le azioni legali da quelle illecite.

I rischi sistemici di una Borsa troppo veloce

L’uso delle nuove tecnologie aumenta senza dubbio l’efficienza economica sui costi e sui prezzi. Il professor Paolo Gualtieri dell’Università Cattolica di Milano conferma questo vantaggio evidente per i mercati. A certe condizioni, tuttavia, l’impiego massiccio di questi strumenti innesca dei rischi sistemici molto profondi. Il pericolo si materializza con la futura e totale omogeneità dei sistemi informatici. A questo fattore si aggiunge la forte dipendenza cognitiva degli operatori finanziari. Gli addetti ai lavori si affidano in modo cieco alle decisioni calcolate dai computer. L’innovazione hi-tech ha già provocato improvvisi crolli dei prezzi e gravi crisi finanziarie nel corso degli anni passati. Questa volta, in mancanza di una seria prevenzione, il problema assumerà una portata colossale. Le architetture dei mercati diventano sempre più complesse e questa iper tecnologizzazione accelera i fenomeni di instabilità, in quanto agevola in modo indiretto le alterazioni repentine delle quotazioni azionarie.

Come la frammentazione favorisce i raggiri

Le piattaforme di scambio si moltiplicano a dismisura e creano un perimetro di controllo molto fragile. L’economista Marcello Minenna chiarisce un dettaglio tecnico essenziale. La frammentazione delle sedi di negoziazione non genera in modo diretto la manipolazione. Questa estrema dispersione dà però vita a un ambiente molto favorevole per le strategie di destabilizzazione. Risulta sempre più arduo comprendere il quadro complessivo degli scambi, a partire dai circuiti trasparenti fino alle transazioni oscure del dark trading. Un software evoluto non osserva il mercato con gli occhi di un investitore umano. La macchina cerca schemi ripetitivi locali, sfrutta le minime differenze di velocità di esecuzione, specula sulla liquidità e sulle carenze di trasparenza. Il sistema coordina poi le sue azioni su diverse piazze di scambio in modo contemporaneo. Diventa perciò doveroso porsi un quesito di natura economica. La frammentazione degli scambi produce davvero una esecuzione migliore degli ordini per i clienti? Oppure sottrae risorse e informazioni vitali alla formazione pubblica del prezzo?

I buchi della legge di fronte al crimine tech

Il sistema giuridico arranca in modo vistoso di fronte a queste minacce del tutto inedite. Il professor Filippo Annunziata dell’Università Bocconi spiega che le norme per punire i comportamenti illeciti tradizionali esistono già. La collusione tacita tra operatori, per citare un caso frequente, trova una sua chiara disciplina normativa (Regolamento Mar). In queste situazioni i magistrati devono dimostrare la sussistenza dell’elemento soggettivodell’illecito per condannare i responsabili. I problemi veri insorgono quando la macchina impara l’attività illegale in totale autonomia. L’ordinamento attuale non offre ancora soluzioni adeguate per contrastare questo squilibrio. I giudici possono ricorrere solo a degli escamotage per arginare in qualche modo le falle legislative. I magistrati possono configurare la responsabilità del gestore in due circostanze precise. La prima sanzione scatta se l’utente non ha posto dei paletti di sicurezza sufficienti per impedire al software di commettere l’illecito. La seconda ipotesi si attiva se l’investitore ha operato in modo fraudolento con dolo, con la chiara intenzione di violare le regole del mercato.