У шпигунів різних країн великі плани на штучний інтелект / vpnsrus.com

Коли йдеться про штучний інтелект, шпигунські служби працюють в цьому полі довше, ніж будь-хто інший. В часи Холодної війни Агентство національної безпеки США (АНБ) й Центр урядового зв'язку Великої Британії (ЦУЗ) намагалися змусити ранні розумні машини робити стенографії й перекладати величезні об'єми перехоплених телефонних розмов з СРСР.

Про це пише The Economist, нагадуючи, що західні розвідники почали збирати такі радянські дані в 1960-х роках. Однак, на той час штучний інтелект був ще в стані зародку. Колишній офіцер розвідки однієї з країн Європи сказав виданню, що в часи його служби на початку 2000-х ніхто ще не використовував автоматичну транскрипцію й переклад в Афганістані. Натомість розвідники покладалися на тих, для кого місцева мова була рідною.

Читайте такожВитрати на оборону у світі зростають сьомий рік поспіль: хто найбільше озброювавсяТепер же розвідувальні управління сподіваються, що все зміниться. Низка речей зробила штучний інтелект більш привабливим для бізнесу. Більша кількість даних, кращі алгоритми й більша обчислювальна потужність комп'ютерів дають свої плоди. І все це провокує великі ідеї в розвідці теж.

24 лютого ЦУЗ опублікував звід про те, як штучний інтелект може змінити його роботу. "Автоматична перевірка фактів" може виявляти фальшиві фото, виявляти дезінформацію, звіряючи її з надійними джерелами, а також викривати ботів в соціальних мережах. Штучний інтелект може блокувати кібератаки, "аналізуючи шаблони діяльності в мережах і пристроях", а також боротися з організованою злочинністю, виявляючи підозрілі ланцюги фінансових переказів.

Такі речі тепер поширені. Неурядова організація Nuclear Threat Initiative нещодавно довела, що технологія машинного самонавчання за допомогою публічно доступних даних може виявляти досі невідомі компанії, причетні до незаконної ядерної торгівлі. Але ж шпигунські відомства не обмежуються лише відкритими даними. Дехто сподівається, що користуючись можливістю підглядати особисту інформацію, такі скромні програми можуть стати потужним автоматизованим "поліцейським". 

"Штучний інтелект революціонізує практику розвідки", - йдеться в опублікованій першого березня доповіді американської "Національної комісії з питань штучного інтелекту". Організацію очолюють колишній член правління Alphabet Ерік Шмідт і екс-заступник міністра оборони США Боб Ворк.

Доповідь дуже амбітна. В ній сказано, що до 2030 року 17 американських розвідувальних агенцій збудують "федеративну архітектуру безперервного навчання аналітичних двигунів", яка буде включати фактично все: від людських розвідувальних даних до супутникових знімків. Система буде передбачати потенційні загрози. Комісія схвально вказує на реакцію Пентагону на пандемію COVID-19. Оборонне відомство об'єднало десятки наборів даних для виявлення гарячих осередків поширення інфекції.

Читайте такожNational Interest: Армія США хоче доповнити піхотинців роботами Titan з ракетами JavelinОднак, можливе в сфері охорони здоров'я не завжди легко повторити в полі національної безпеки. Західні розвідувальні управління повинні рахуватися із законами, які регулюють збір і використання приватних даних. У своєму звіті ЦУЗ стверджує, що буде пильно стежити за системними упередженнями. Наприклад, йдеться про перевірки, чи програмне забезпечення для розпізнавання голосу не працює більш ефективно проти певних груп населення. Також служба обіцяє бути прозорою в питанні помилок й невизначеності в її алгоритмах.

Американські шпигуни більш розмито обіцяють, що будуть поважати "людську гідність, права і свободи". Ці розбіжності, напевне, доведеться прибрати. Одну з пропозицій нещодавно висунула організація під назвою "Центр стратегічних й міжнародних досліджень" (SCIS), яка складається з колишніх американських шпигунів. Вона запропонувала, щоб розвідувальний альянс "П'ять очей", який об'єднує спецслужби США, Австралії, Великої Британії, Канади й Нової Зеландії, створили спільний хмарний сервер для зберігання даних.

У всякому разі, перешкоди, які чекають штучний інтелект у полі розвідки, такі ж практичні, як і етичні. Машинне самонавчання вправно виявляє закономірності, такі як виразні шаблони використання мобільних телефонів. Але воно погано передбачає індивідуальну поведінку. Це особливо стосується ситуацій, коли даних дуже мало, як у випадку боротьби з тероризмом. Моделі прогнозування можуть опрацювати дані про тисячі пограбувань щороку. Але тероризм - явище більш рідкісне.

Читайте такожАмериканці "навчать" штучний інтелект керувати сенсорами безпілотниківЦе створює іншу проблему, добре відому медикам, які працюють над програмами масового скринінгу для виявлення рідкісних захворювань. Будь-яка продуктивна модель буде давати фальшиві "позитивні" результати. Це означає, що невинних людей будуть піддавати розслідуванням. Ретельна розробка може скоротити рівень виникнення таких фальшивих результатів. Але через те, що "базовий рівень" надто низький, адже, на щастя, терористів не так і багато, система буде відправляти велику кількість агентів на перевірку випадкових людей.

Вас також можуть зацікавити новини:

Читайте новини світу і переклади зарубіжної преси на каналі УНІАН ІноЗМІ