Спецслужбы разных стран возлагают большие надежды на умные машины в борьбе, например, с кибератаками, дезинформацией и организованной преступностью.
У шпионов из разных стран большие планы на искусственный интеллект / vpnsrus.com
Когда дело доходит до искусственного интеллекта, шпионские службы работают в этой области дольше, чем кто-либо другой. Во время холодной войны Агентство национальной безопасности США (АНБ) и Центр правительственной связи Великобритании (GCHQ) пытались заставить первые умные машины стенографировать и переводить огромные объемы перехваченных телефонных разговоров с СССР.
Об этом пишет The Economist, напоминая, что западные разведчики начали собирать подобные советские данные еще в 1960-х годах. Однако к тому времени искусственный интеллект был еще в зачаточном состоянии. Бывший офицер разведки одной из европейских стран рассказал изданию, что во время его службы в начале 2000-х годов в Афганистане еще никто не использовал автоматическую транскрипцию и перевод. Вместо этого разведчики полагались на тех, кто говорил на местном языке как на родном.
Теперь спецслужбы надеются, что все изменится. Многие вещи сделали искусственный интеллект более привлекательным для бизнеса. Больше данных, лучшие алгоритмы и больше вычислительной мощности от компьютеров окупаются. И все это порождает большие идеи и в интеллекте.
24 февраля GCHQ опубликовал доклад о том, как искусственный интеллект может изменить свою работу. "Автоматическая проверка фактов" может обнаруживать поддельные фотографии и дезинформацию, сверяя их с надежными источниками, а также разоблачать ботов в социальных сетях. Искусственный интеллект может блокировать кибератаки"анализируя модели активности в сетях и устройствах", а также бороться с организованной преступностью, выявляя подозрительные цепочки финансовых переводов.
Такие вещи теперь обычны. Неправительственная организация "Инициатива по ядерной угрозе" недавно доказала, что технология машинного обучения может использовать общедоступные данные для выявления доселе неизвестных компаний, вовлеченных в незаконную ядерную торговлю. Но шпионские агентства не ограничиваются только открытыми данными. Некоторые люди надеются, что, воспользовавшись возможностью шпионить за личной информацией, такие скромные программы могут стать мощной автоматизированной"полицией". "Искусственный интеллект революционизирует практику разведки", - говорится в докладе американской "Национальной комиссии по искусственному интеллекту", опубликованном 1 марта. Организацию возглавляют бывший член правления Alphabet Эрик Шмидт и бывший заместитель министра обороны США Боб Уорк.
Доклад очень амбициозный. В нем говорится, что к 2030 году 17 американских спецслужб построят "федеративную архитектуру непрерывной подготовки аналитических машин", которая будет включать в себя практически все-от человеческого интеллекта до спутниковых снимков. Система будет прогнозировать потенциальные угрозы. Комиссия с одобрением отмечает реакцию Пентагона на пандемию COVID-19. Министерство обороны объединило десятки наборов данных для выявления горячих точек заражения.
Но то, что возможно в сфере здравоохранения, не всегда легко повторить в сфере национальной безопасности. Западные спецслужбы должны уважать законы, регулирующие сбор и использование личных данных. В своем докладе GCHQ заявляет, что будет внимательно следить за системными предубеждениями. Например, речь идет о том, чтобы проверить, работает ли программа распознавания голоса более эффективно против определенных групп населения. Сервис также обещает быть прозрачным в отношении ошибок и неопределенностей в своих алгоритмах.
Американские шпионы более туманно обещают, что будут уважать "человеческое достоинство, права и свободы"." Эти различия, вероятно, придется устранить. Одно из предложений было недавно выдвинуто организацией под названием Центр стратегических и международных исследований (SCIS), в состав которой входят бывшие американские шпионы. Она предложила разведывательному альянсу "Пять глаз", объединяющему спецслужбы США, Австралии, Великобритании, Канады и Новой Зеландии, создать общий облачный сервер для хранения данных.
В любом случае препятствия, которые ждут искусственный интеллект в области интеллекта, являются как практическими, так и этическими. Машинное самообучение ловко идентифицирует паттерны, такие как выразительные паттерны использования мобильного телефона. Но это не предполагает хорошего индивидуального поведения. Это особенно верно в ситуациях, когда данных очень мало, как в случае борьбы с терроризмом. Прогнозные модели позволяют получать данные о тысячах ограблений в год. Но терроризм-явление более редкое.
Это создает еще одну проблему, хорошо известную врачам, работающим над массовыми программами скрининга редких заболеваний. Любая продуктивная модель будет давать ложные "положительные" результаты. Это означает, что невиновные люди будут подвергнуты расследованию. Тщательный дизайн может уменьшить возникновение таких поддельных результатов. Но из-за того, что" базовый уровень " слишком низок, потому что, к счастью, террористов не так много, система пошлет большое количество агентов для проверки случайных людей.
Вас также могут заинтересовать новости:
Читайте мировые новости и переводы зарубежной прессы на канале УНИАН ИноСМИ
Перевод: Les Dyman
