SG.hu·
Miért kell ennyire az Anthropic MI-je a Pentagonnak?
Az amerikai hadsereg MI alapú haditervezésének sebessége és léptéke aggodalmakat kelt amiatt, hogy az emberi döntéshozatal háttérbe szorulhat.
Szakértők szerint az MI eszközök alkalmazása az Irán elleni támadások lehetővé tételére a bombázások új korszakát vetíti előre, amely gyorsabb a „gondolat sebességénél”, emiatt attól tartanak, hogy az emberi döntéshozók kiszorulhatnak a folyamatból. Beszámolók szerint az Anthropic MI modelljét, a Claude nevű rendszert használta az amerikai hadsereg a csapásokhoz, mivel a technológia „lerövidíti az ölési láncot”, vagyis azt a folyamatot, amely a célpont azonosításától a jogi jóváhagyáson át az akció elindításáig tart.
Az Egyesült Államok és Izrael, amely korábban már alkalmazott MI-t célpontok azonosítására Gázában, az első 12 órában csaknem 900 csapást mért iráni célpontokra. Az izraeli rakéták megölték Irán legfelsőbb vezetőjét, Ali Hamenei ajatollahot. A területet kutató akadémikusok szerint az MI összezsugorítja az összetett hadműveletek megtervezéséhez szükséges időt. Ezt a jelenséget „döntési kompressziónak” nevezik, és egyesek attól tartanak, hogy ennek következtében a katonai és jogi szakértők csupán formálisan hagyják majd jóvá az automatizált műveleti terveket.
A San Franciscó-i székhelyű Anthropic modelljét 2024-ben vezette be az Egyesült Államok Hadügyminisztériuma és más nemzetbiztonsági ügynökségek a haditervezés felgyorsítása érdekében. A Claude egy olyan rendszer részévé vált, amelyet a Palantir haditechnológiai vállalat fejlesztett ki a Pentagon számára annak érdekében, hogy „drasztikusan javítsa a hírszerzési elemzést és lehetővé tegye a tisztviselők számára a döntéshozatali folyamatokban való részvételt”. „Az MI javaslatokat tesz arra, hogy mit kell célba venni, ami bizonyos értelemben valójában gyorsabb, mint a gondolat sebessége” - mondta Craig Jones, a Newcastle Egyetem oktatója. „Így egyszerre van jelen a lépték és a sebesség, egyszerre hajtanak végre merényletszerű csapásokat a rakétákkal és fejezik le a rezsim válaszképességét. Az eddigi háborúkban ez napokig vagy hetekig tarthatott volna. Most mindent egyszerre csinálnak.”
A legújabb MI rendszerek gyorsan képesek elemezni a potenciális célpontokra vonatkozó hatalmas mennyiségű információt a drónfelvételektől a távközlési lehallgatásokon át az emberi hírszerzésig. A Palantir rendszere gépi tanulást használ a célpontok azonosítására és rangsorolására, valamint fegyverzet ajánlására, figyelembe véve a készleteket és a korábbi hasonló célpontok elleni teljesítményt. Emellett automatizált érvelést alkalmaz a csapás jogi alapjainak értékelésére. „Ez a katonai stratégia és a haditechnológia következő korszaka” - mondta David Leslie, a londoni Queen Mary Egyetem etika, technológia és társadalom professzora. Szerinte az MI-re való támaszkodás „kognitív tehermentesítéshez” vezethet, azaz azok az emberek, akiknek egy csapásról dönteniük kell, eltávolodhatnak annak következményeitől, mivel az átgondolás erőfeszítését egy gép végezte el.
Az Irán elleni csapásokat megelőző napokban az amerikai kormányzat azt közölte, hogy eltávolítja az Anthropic rendszereit, miután a vállalat nem engedélyezte, hogy MI-jét teljesen autonóm fegyverekhez vagy amerikai állampolgárok megfigyeléséhez használják. A rendszer azonban továbbra is használatban marad, amíg fokozatosan ki nem vezetik. Az Anthropic versenytársa, az OpenAI gyorsan saját megállapodást kötött a Pentagonnal modelljeinek katonai célú alkalmazásáról. „Az előny a döntéshozatal sebességében rejlik, abban, hogy a tervezés ideje radikálisan csökken.” - mondta Leslie. „Ezek a rendszerek lehetőségek sorát állítják elő az emberi döntéshozók számára, de sokkal szűkebb időablak áll rendelkezésükre a javaslat értékelésére.”
„Terjed az MI alkalmazása” - mondta Prerana Joshi, a Royal United Services Institute védelmi kutatóintézet kutatója. „Ez az országok védelmi struktúráiban zajlik a logisztikától a kiképzésen és a döntésmenedzsmenten át a karbantartásig. Az MI olyan technológia, amely lehetővé teszi a döntéshozók és a láncban részt vevők számára, hogy javítsák munkájuk termelékenységét és hatékonyságát. Ez egy módja annak, hogy az adatokat sokkal gyorsabb ütemben szintetizálják, ami hasznos a döntéshozók számára.”
Szakértők szerint az MI eszközök alkalmazása az Irán elleni támadások lehetővé tételére a bombázások új korszakát vetíti előre, amely gyorsabb a „gondolat sebességénél”, emiatt attól tartanak, hogy az emberi döntéshozók kiszorulhatnak a folyamatból. Beszámolók szerint az Anthropic MI modelljét, a Claude nevű rendszert használta az amerikai hadsereg a csapásokhoz, mivel a technológia „lerövidíti az ölési láncot”, vagyis azt a folyamatot, amely a célpont azonosításától a jogi jóváhagyáson át az akció elindításáig tart.
Az Egyesült Államok és Izrael, amely korábban már alkalmazott MI-t célpontok azonosítására Gázában, az első 12 órában csaknem 900 csapást mért iráni célpontokra. Az izraeli rakéták megölték Irán legfelsőbb vezetőjét, Ali Hamenei ajatollahot. A területet kutató akadémikusok szerint az MI összezsugorítja az összetett hadműveletek megtervezéséhez szükséges időt. Ezt a jelenséget „döntési kompressziónak” nevezik, és egyesek attól tartanak, hogy ennek következtében a katonai és jogi szakértők csupán formálisan hagyják majd jóvá az automatizált műveleti terveket.
A San Franciscó-i székhelyű Anthropic modelljét 2024-ben vezette be az Egyesült Államok Hadügyminisztériuma és más nemzetbiztonsági ügynökségek a haditervezés felgyorsítása érdekében. A Claude egy olyan rendszer részévé vált, amelyet a Palantir haditechnológiai vállalat fejlesztett ki a Pentagon számára annak érdekében, hogy „drasztikusan javítsa a hírszerzési elemzést és lehetővé tegye a tisztviselők számára a döntéshozatali folyamatokban való részvételt”. „Az MI javaslatokat tesz arra, hogy mit kell célba venni, ami bizonyos értelemben valójában gyorsabb, mint a gondolat sebessége” - mondta Craig Jones, a Newcastle Egyetem oktatója. „Így egyszerre van jelen a lépték és a sebesség, egyszerre hajtanak végre merényletszerű csapásokat a rakétákkal és fejezik le a rezsim válaszképességét. Az eddigi háborúkban ez napokig vagy hetekig tarthatott volna. Most mindent egyszerre csinálnak.”
A legújabb MI rendszerek gyorsan képesek elemezni a potenciális célpontokra vonatkozó hatalmas mennyiségű információt a drónfelvételektől a távközlési lehallgatásokon át az emberi hírszerzésig. A Palantir rendszere gépi tanulást használ a célpontok azonosítására és rangsorolására, valamint fegyverzet ajánlására, figyelembe véve a készleteket és a korábbi hasonló célpontok elleni teljesítményt. Emellett automatizált érvelést alkalmaz a csapás jogi alapjainak értékelésére. „Ez a katonai stratégia és a haditechnológia következő korszaka” - mondta David Leslie, a londoni Queen Mary Egyetem etika, technológia és társadalom professzora. Szerinte az MI-re való támaszkodás „kognitív tehermentesítéshez” vezethet, azaz azok az emberek, akiknek egy csapásról dönteniük kell, eltávolodhatnak annak következményeitől, mivel az átgondolás erőfeszítését egy gép végezte el.
Az Irán elleni csapásokat megelőző napokban az amerikai kormányzat azt közölte, hogy eltávolítja az Anthropic rendszereit, miután a vállalat nem engedélyezte, hogy MI-jét teljesen autonóm fegyverekhez vagy amerikai állampolgárok megfigyeléséhez használják. A rendszer azonban továbbra is használatban marad, amíg fokozatosan ki nem vezetik. Az Anthropic versenytársa, az OpenAI gyorsan saját megállapodást kötött a Pentagonnal modelljeinek katonai célú alkalmazásáról. „Az előny a döntéshozatal sebességében rejlik, abban, hogy a tervezés ideje radikálisan csökken.” - mondta Leslie. „Ezek a rendszerek lehetőségek sorát állítják elő az emberi döntéshozók számára, de sokkal szűkebb időablak áll rendelkezésükre a javaslat értékelésére.”
„Terjed az MI alkalmazása” - mondta Prerana Joshi, a Royal United Services Institute védelmi kutatóintézet kutatója. „Ez az országok védelmi struktúráiban zajlik a logisztikától a kiképzésen és a döntésmenedzsmenten át a karbantartásig. Az MI olyan technológia, amely lehetővé teszi a döntéshozók és a láncban részt vevők számára, hogy javítsák munkájuk termelékenységét és hatékonyságát. Ez egy módja annak, hogy az adatokat sokkal gyorsabb ütemben szintetizálják, ami hasznos a döntéshozók számára.”