Ülkeler Askeri Yapay Zekadan Gerçekte Ne İstiyor?

Algoritmik Hız Yarışı

Modern savunma stratejisi artık sadece ordunun büyüklüğü veya füzenin menzili ile ilgili değil. Günümüzde her büyük küresel gücün önceliği zamanı sıkıştırmaktır. Ülkeler, bir tehdidi tespit etmek ile onu etkisiz hale getirmek arasındaki süreyi kısaltmak istiyor. Genellikle sensörden atıcıya döngüsü olarak adlandırılan bu süreç, yapay zekanın askeri bağlamda temel amacını bulduğu yerdir. Hükümetler, askerlerin yerini alacak bilinçli robotlar aramıyor. Uydu görüntüsündeki gizli bir tankı tanımlayabilen veya bir insan operatör göz kırpmadan önce bir drone sürüsünün nereye saldırabileceğini tahmin edebilen yüksek hızlı veri işleme yetenekleri arıyorlar. Amaç, bilgi hakimiyeti yoluyla taktiksel üstünlüktür. Eğer bir taraf veriyi işleyip rakipten on kat daha hızlı karar verebilirse, karşı gücün fiziksel büyüklüğü ikincil hale gelir. Küresel savunma tedarikindeki mevcut değişimin özü budur.

Odak noktası üç özel alanda kalmaya devam ediyor: gözetleme, tahmine dayalı lojistik ve otonom navigasyon. Kamuoyu genellikle katil robotlar hakkında endişelenirken, askeri gerçeklik çok daha sıradan ama bir o kadar da önemli. Bu, tek bir plaka bulmak için binlerce saatlik video feed’ini tarayabilen yazılımları içeriyor. Bir jet motorunun ne zaman arızalanacağını komutana bildiren ve böylece göreve çıkmadan önce tamir edilebilmesini sağlayan algoritmaları kapsıyor. Bu uygulamalar halihazırda kullanımda ve askeri bütçelerin tahsis edilme şeklini değiştiriyor. Geçiş, geleneksel donanımdan gerçek zamanlı güncellenebilen yazılım tanımlı savunma sistemlerine doğru ilerliyor. Bu değişim sadece teknolojiyle ilgili değil. Verinin savaş alanındaki en değerli kaynak olduğu bir çağda, bir ulusun çıkarlarını koruma biçimiyle ilgili temel bir değişimdir.

Askeri yapay zeka, basit otomasyondan karmaşık karar destek sistemlerine kadar her şeyi kapsayan geniş bir kategoridir. En temel düzeyde, örüntü tanıma ile ilgilidir. Bilgisayarlar samanlıkta iğne bulma konusunda son derece iyidir. Askeri bağlamda bu iğne, kamufle edilmiş bir füze rampası veya belirli bir radyo paraziti frekansı olabilir. Otomasyon, sınır çitini yirmi dört saat boyunca izlemek gibi insanları tüketen tekrarlayan görevleri halleder. Otonomi ise farklıdır. Otonomi, önceden tanımlanmış parametreler dahilinde kendi seçimlerini yapabilen bir sistemi içerir. Çoğu ülke şu anda insanın nihai kararı vermek için döngüde kaldığı yarı otonom sistemlere odaklanmış durumda. Bu ayrım kritiktir çünkü modern savaşın yasal ve etik sınırlarını belirler. Bu sistemlerin tedarik mantığı, verimlilik ihtiyacı ve insan askerleri yüksek riskli durumlardan uzak tutma arzusuyla yönlendirilir. Teknoloji ve politikanın kesişimini ele alan en son yapay zeka raporumuzda bu trendler hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

Söylem ile uygulama arasındaki uçurum geniştir. Politikacılar gelişmiş makine öğreniminden bahsederken, sahadaki gerçeklik genellikle farklı yazılım sistemlerinin birbiriyle konuşmasını sağlamaya çalışmayı içerir. Tedarik, yazılım geliştirmenin hızlı temposuyla genellikle çatışan yavaş bir süreçtir. Geleneksel bir savaş uçağının geliştirilmesi yirmi yıl sürebilir, ancak bir yapay zeka modeli altı ay içinde güncelliğini yitirebilir. Bu durum, orduların teknoloji satın alma biçiminde bir sürtünme noktası yaratır. Donanımın aynı kaldığı ancak makinenin “beyninin” sık sık değiştirilebildiği veya yükseltilebildiği modüler sistemlere doğru ilerlemeye çalışıyorlar. Bu, savunma sözleşmelerinin nasıl yazıldığının ve fikri mülkiyetin hükümet ile özel teknoloji firmaları arasında nasıl yönetildiğinin tamamen elden geçirilmesini gerektirir. Bu sistemlere geçiş, aynı zamanda askeri kullanım için uyarlanabilen ucuz, ticari teknolojilerin artan mevcudiyetiyle de desteklenmektedir. Teknolojinin bu demokratikleşmesi, artık daha küçük ulusların bile bir zamanlar süper güçlere ayrılmış yeteneklere erişebileceği anlamına geliyor.

Bu teknolojilerin küresel etkisi derindir çünkü caydırıcılık hesaplarını değiştirirler. Bir ülke, rakibinin her gelen füzeyi neredeyse mükemmel bir doğrulukla durdurabilen bir yapay zeka sistemine sahip olduğunu bilirse, füze saldırısı tehdidi gücünü kaybeder. Bu, sadece silahlarda değil, onları kontrol eden algoritmalarda da bir silahlanma yarışına yol açar. Bu yeni bir istikrarsızlık türü yaratır. İki otonom sistem etkileşime girdiğinde sonuç öngörülemez olabilir. Bir makinenin bir tehdit algılayıp insan müdahale edemeden tepki verdiği kazara tırmanma riski vardır. Bu, yapay zeka hızının dakikalar içinde kontrolden çıkan çatışmalara yol açabileceğinden endişe eden uluslararası güvenlik uzmanları için büyük bir endişe kaynağıdır. Küresel toplum şu anda belirli otonom silah türlerine uluslararası yasaklar getirilip getirilmemesini tartışıyor, ancak büyük güçler kendilerini dezavantajlı duruma düşürebilecek herhangi bir şeyi imzalamaya çekiniyor. Odak noktası, rekabetçi bir avantajı korurken, felaketle sonuçlanabilecek hataları önlemek için bazı temel kurallar koymaya çalışmaktır.

Bölgesel güçler de bu araçları nüfuzlarını yansıtmak için kullanıyor. Güney Çin Denizi veya Doğu Avrupa gibi bölgelerde, gözetleme yapay zekası, büyük bir fiziksel varlığa ihtiyaç duymadan hareketlerin sürekli izlenmesine olanak tanır. Bu, her hareketin kaydedildiği ve analiz edildiği kalıcı bir gözlem durumu yaratır. Daha küçük uluslar için yapay zeka, kendi ağırlıklarının üzerinde yumruk atmanın bir yolunu sunar. Küçük bir otonom su altı aracı filosu, geleneksel bir donanmanın maliyetinin çok küçük bir kısmıyla bir kıyı şeridini etkili bir şekilde izleyebilir. Bu değişim askeri gücü merkezsizleştiriyor ve küresel güvenlik ortamını daha karmaşık hale getiriyor. Artık mesele sadece kimin en çok tanka sahip olduğu değil. Mesele, kimin en iyi veriye ve onu işlemek için en verimli algoritmalara sahip olduğu. Bu değişim, her ulusu savunma stratejisini temelden yeniden düşünmeye zorluyor. Odak noktası fiziksel güçten bilişsel çevikliğe kayıyor.

Gerçek dünyadaki etkiyi anlamak için modern bir istihbarat analistinin bir gününü düşünün. On yıl önce bu kişi günde sekiz saatini manuel olarak uydu fotoğraflarına bakarak ve potansiyel hedefleri işaretleyerek geçirirdi. Yavaştı, sıkıcıydı ve insan hatasına açıktı. Bugün analist masasına oturur ve yapay zeka tarafından oluşturulan yüksek öncelikli uyarılar listesiyle karşılanır. Yazılım halihazırda binlerce görüntüyü taramış ve şüpheli görünen her şeyi işaretlemiştir. Analist daha sonra zamanını bu uyarıları doğrulamaya ve ne tür bir eylemde bulunacağına karar vermeye harcar. Bu, veri toplamadan veri doğrulamaya bir geçiştir. Bir çatışma senaryosunda, bir drone pilotu aynı anda bir düzine otonom hava aracını yönetiyor olabilir. Pilot uçakları geleneksel anlamda uçurmaz. Bunun yerine, “bu alanı ara” veya “şu konvoyu izle” gibi üst düzey komutlar verir. Yapay zeka uçuş yolunu, pil yönetimini ve engellerden kaçınmayı halleder. Bu, tek bir insanın savaş alanında her zamankinden çok daha büyük bir etkiye sahip olmasını sağlar.

Deniz ortamında, otonom bir gemi aylarca denizde kalabilir, sessizce bir denizaltının akustik imzasını dinleyebilir. Yemeğe, uykuya veya maaşa ihtiyacı yoktur. Sadece programını takip eder ve ilginç bir şey bulduğunda rapor verir. Bu tür kalıcı gözetleme, sınır güvenliği ve deniz devriyesi için oyunun kurallarını değiştiren bir gelişmedir. Bir ülkenin insan hayatını riske atmadan uzak bölgelerde varlık göstermesine olanak tanır. Ancak bu aynı zamanda çatışma eşiğinin düştüğü anlamına da gelir. Bir ülke otonom bir drone kaybederse, bu insani değil finansal bir kayıptır. Bu durum liderleri, insan pilotlar dahil olsaydı kaçınacakları riskleri almaya daha istekli hale getirebilir. İnsan riski eksikliği, daha sık çatışmalara ve tartışmalı bölgelerde genel olarak daha yüksek bir gerilim seviyesine yol açabilir. Bu, savaşı daha verimli ve daha iyi teknolojiye sahip taraf için daha az tehlikeli hale getirmenin gizli maliyetidir.

Bu sistemlerin arkasındaki tedarik mantığı, ordu ile özel sektör arasındaki ilişkiyi de değiştiriyor. Palantir ve Anduril gibi şirketler artık savunma alanında büyük oyuncular. Donanım ve yazılıma, geleneksel savunma yüklenicilerinden çok farklı olan bir Silicon Valley yaklaşımı getiriyorlar. Hızlı yineleme ve kullanıcı deneyimine odaklanıyorlar. Bu, savunma endüstrisine yeni nesil mühendisleri çekiyor ancak aynı zamanda özel şirketlerin ulusal güvenlik politikası üzerindeki etkisi hakkında soruları da beraberinde getiriyor. Bir ülkenin savunma sistemlerini çalıştıran algoritmalar özel bir firmaya ait olduğunda, hükümet ile endüstri arasındaki çizgi bulanıklaşır. Bu, özellikle veri söz konusu olduğunda geçerlidir. Yapay zeka sistemlerinin öğrenmek için devasa miktarda veriye ihtiyacı vardır. Genellikle bu veriler özel sektörden gelir veya özel şirketler tarafından hükümet adına toplanır. Bu, çözülmesi zor olan ve savaşların nasıl yürütüldüğü ve barışın nasıl korunduğu üzerinde uzun vadeli etkileri olan bir bağımlılık yaratır.

Sokratik şüphecilik, bu gelişmeler hakkında zor sorular sormamızı gerektiriyor. Otonom bir sistem hata yaparsa ve sivil bir hedefi vurursa, kim sorumludur? Kodu yazan programcı mı, sistemi konuşlandıran komutan mı, yoksa donanımı inşa eden üretici mi? Mevcut yasal çerçeveler bu karmaşıklık düzeyini ele alacak donanıma sahip değil. Ayrıca önyargı sorunu da var. Eğer bir yapay zeka geçmiş çatışmalardan elde edilen verilerle eğitilirse, o çatışmalara katılanların önyargılarını miras alabilir. Bu, hatalı tarihsel verilere dayanarak belirli grupların veya bölgelerin haksız yere hedeflenmesine yol açabilir. Ayrıca, bu teknolojinin gizli maliyetleri nelerdir? Personel tasarrufu sağlasa da, dijital altyapıyı korumanın ve onu siber saldırılardan korumanın maliyeti çok büyüktür. Tek bir hack, tüm otonom araç filosunu devre dışı bırakarak bir ulusu savunmasız bırakabilir.

Ayrıca gizlilik etkilerini de düşünmeliyiz. Düşman askerlerini izlemek için kullanılan aynı gözetleme yapay zekası, kolayca bir ülkenin kendi vatandaşlarını izlemek için içe dönük hale getirilebilir. Askeri savunma ile yerel gözetleme arasındaki çizgi giderek inceliyor. Kısa vadeli güvenlik uğruna uzun vadeli gizliliğimizi mi feda ediyoruz? Bunlar, hükümetlerin yapay zeka silahlanma yarışını kazanma telaşı içinde şu anda kaçındığı sorulardır. Odak noktası teknik yetenekler üzerinde o kadar yoğun ki, sosyal ve etik sonuçlar genellikle ikinci planda kalıyor. Bu sistemler savunma yapılarımıza çıkarılamayacak kadar entegre olmadan önce, otonominin sınırları hakkında ciddi bir konuşma yapmamız gerekiyor.

Kapsamamız gerektiğini düşündüğünüz bir yapay zeka hikayeniz, aracınız, trendiniz veya sorunuz mu var? Makale fikrinizi bize gönderin — duymaktan memnuniyet duyarız.

Geek Bölümü: Teknik mimariyle ilgilenenler için askeri yapay zeka büyük ölçüde edge computing’e dayanır. Bir savaş bölgesinde, Virginia’daki bir cloud sunucusuna istikrarlı bir bağlantıya güvenemezsiniz. İşleme doğrudan cihazın üzerinde gerçekleşmelidir. Bu, drone’ların ve yer sensörlerinin yerel olarak karmaşık neural network’leri çalıştırabilecek güçlü, enerji verimli çiplere sahip olması gerektiği anlamına gelir. Zorluk, işlem gücü ihtiyacı ile pil ömrü ve ısı dağılımı sınırlamaları arasında denge kurmaktır. Bir diğer büyük engel ise veri silosu sorunudur. Ordunun farklı kolları genellikle farklı veri formatları ve iletişim protokolleri kullanır. Bir yapay zekanın etkili olabilmesi için, bir askerin vücut kamerasından yüksek irtifa casus uçağına kadar mevcut her kaynaktan gelen veriyi alıp sentezleyebilmesi gerekir. Bu, farklı platformlarda çalışabilen birleşik veri katmanları ve standartlaştırılmış API’lerin oluşturulmasını gerektirir. Mevcut çoğu askeri yapay zeka projesi, veri entegrasyonunun bu sıkıcı ama temel görevine odaklanmıştır.

API sınırları ve bant genişliği de önemli kısıtlamalardır. Çekişmeli bir ortamda, düşman iletişimi bozmaya çalışacaktır. Sürekli güncellemelere bağımlı bir yapay zeka başarısız olacaktır. Bu nedenle amaç, uzun süre bağımsız çalışabilen ve yalnızca güvenli bir bağlantı mevcut olduğunda senkronize olabilen sistemler oluşturmaktır. Bu, yapay zekanın tüm verilerini merkezi bir sunucuya geri göndermesine gerek kalmadan anında öğrenip gelişebildiği federated learning modellerinin geliştirilmesine yol açar. Yerel depolama bir başka sorundur. Tek bir yüksek çözünürlüklü sensör birkaç saat içinde terabaytlarca veri üretebilir. Hangi verilerin saklanacağına ve hangilerinin atılacağına karar vermek, giderek artan bir şekilde yapay zekaya devredilen bir görevdir. Bu, yapay zekanın insanların ne göreceğine karar verdiği bir geri besleme döngüsü yaratır. Eğer yapay zekanın filtreleme mantığı hatalıysa, insan komutanlar durumun eksik veya önyargılı bir resmine dayanarak kararlar alacaktır. Bu teknik gerçeklik, medyada sunulan basit anlatılardan çok daha karmaşıktır. Fizik yasaları, donanım sınırlamaları ve gerçek dünya verilerinin karmaşıklığı ile sürekli bir mücadeleyi içerir.

Sonuç olarak, askeri yapay zeka geleceğe ait bir kavram değildir. Savunmanın her seviyesine entegre edilen mevcut bir gerçekliktir. Mesele bir insan gibi düşünebilen bir makine yaratmak değil. Mesele, veriyi insanların asla yapamayacağı şekillerde işleyebilen bir makine yaratmaktır. Bu değişim savaşı daha hızlı, daha hassas ve yazılıma daha bağımlı hale getiriyor. Askerler için verimlilik ve güvenlik açısından faydaları açık olsa da, tırmanma riskleri ve insan kontrolünün kaybı önemlidir. Ülkeler yapay zekayı istiyor çünkü onsuz yapmayı göze alamazlar. Rakibinizin algoritmik bir avantaja sahip olduğu bir dünyada, onların insafına kalırsınız. Önümüzdeki on yılın zorluğu, bu teknolojiyi güvenliği artıracak ancak kazara ve kontrol edilemez bir çatışmaya yol açmayacak şekilde yönetmenin bir yolunu bulmak olacaktır. Makine burada kalıcı. Şimdi onunla nasıl yaşayacağımızı bulmamız gerekiyor.

Editörün notu: Bu siteyi, bilgisayar dehası olmayan ancak yine de yapay zekayı anlamak, daha güvenle kullanmak ve zaten gelmekte olan geleceği takip etmek isteyenler için çok dilli bir yapay zeka haberleri ve rehberleri merkezi olarak oluşturduk.

Bir hata veya düzeltilmesi gereken bir şey mi buldunuz? Bize bildirin.