Home » Articole » Articole » Calculatoare » Inteligența artificială » Proiectul SABLE SPEAR al CIA de aplicare integrală a inteligenței artificiale în procesul de intelligence

Proiectul SABLE SPEAR al CIA de aplicare integrală a inteligenței artificiale în procesul de intelligence

CIA Headquarters, Langley, Virginia

Proiectul SABLE SPEAR a fost o explorare pe mai mulți ani a oportunităților și provocărilor aplicării integrale a inteligenței artificiale (IA) în procesul de intelligence. Experimentul a oferit informații despre această nouă abordare metodologică a analizei intelligence. Spre deosebire de metodele de intelligence care definesc abordarea analitică actuală a Comunității de informații (IC), IA extrage valoarea în date și algoritmi și centrează informații originale și puterea descoperirii în timp util în domeniul open-source. Acest articol explorează proiectul premiat SABLE SPEAR și luminează perspective care vor ajuta la definirea modului în care IA este aplicată în cadrul IC și ce va trebui să se schimbe în activitatea IC dacă IA este folosit.

La ceremonia anuală de decernare a premiilor Agenției de Informații pentru Apărare (DIA) din decembrie 2019, Proiectul SABLE SPEAR a primit un premiu pentru echipă de la directorul DIA. Când am acceptat premiul în numele echipei, directorul a spus: „Dintre toate premiile, acesta mă intrigă cel mai mult”. Am răspuns: „Acesta este viitorul activității noastre”, la care el a răspuns: „Știu”.

În primăvara precedentă, Brian Drake, liderul unei echipe de analiști din toate sursele care lucrează pentru a înțelege fluxurile globale de fentanil ilicit – unul dintre puternicele opioide sintetice care provoacă zeci de mii de decese în fiecare an – a venit în biroul meu la Joint. Baza Anacostia-Bolling cu o propunere. DIA a avut fonduri disponibile pentru a investi într-o „idee inovatoare” prin continuarea unei relații cu un mic start-up din Silicon Valley, care a demonstrat succesul timpuriu în aplicarea inteligenței artificiale la producerea de intelligence final. Propunerea lui Brian a fost simplă: deși start-up-ul a construit modele de stabilitate bazate pe date istorice, el a vrut să monitorizeze o rețea complexă, ilegală în întregime, cât mai aproape de timp real posibil. El ar numi proiectul SABLE SPEAR.

Echipa lui Brian avea o secțiune transversală tipică de analiști de intelligence în diferite etape ale carierei în domeniul intelligence și cu luni de pregătire formală în domeniul analitic, așa cum este prescris în directivele IC (ICD), cum ar fi ICD-203, „Standarde analitice” și ICD-206, „Cerințele de aprovizionare pentru produse analitice diseminate.” Instruirea lor oficială și directivele au codificat cele mai bune practici în depășirea părtinirilor cognitive, evitarea politizării și comunicarea încrederii în produsele de informații.

Am începe să distingem această metodă — elaborată în detaliu în lucrări academice (inclusiv Intelligence: From Secrets to Policy a lui Mark Lowenthal) și în programele de certificare profesională a meseriei analiticeb — ca termen de „inteligență biologică”^ utilizat în comunitatea IA pentru a diferenția tipicul procesul analistului din experiența pe care urma să o avem cu IA.

Echipa a călătorit la Palo Alto cu doi cercetători de date împrumutați de la Agenția Națională de Informații Geospatiale (NGA).

Deși analiștii noștri erau experți în informații, eram siguri că ne vom lupta cu limbajul IA și am solicitat sprijin NGA pentru interpretare între cele două limbi. Discuțiile noastre inițiale cu compania au inclus o prezentare generală a problemei noastre de informații — traficul global de fentanil ilicit — și o prezentare generală a abordării companiei de a găsi în mediile de megadate asocieri între comportamentele ilicite și entitățile care se implică în comportamente.

Cerința pe care am dat-o companiei a fost destul de simplă: evidențierea rețelelor asociate cu distribuția de fentanil ilicit.

Înainte de a ne întoarce la Washington, i-am oferit vânzătorului câteva dintre înțelegerile noastre despre seturile de date care ar putea fi de o valoare deosebită și câteva perspective de bază asupra tiparelor care caracterizează fenomenul, dar în rest, compania era limitată în întregime la domeniul open-source și la cercetarea sa originală. Pentru a permite un audit eficient, companiei i s-a spus să-și expună munca la un nivel în concordanță cu standardele analitice de comerț utilizate în citarea dovezilor în informațiile finale. Echipa lui Drake va fi disponibilă pentru a oferi îndrumări companiei și pentru a valida rezultatele IA.

Patru luni mai târziu, compania a trimis reprezentanți la Washington pentru a-și prezenta constatările inițiale. Erau profunde.

În cazul entităților ilicite și al asociațiilor acestora, rezultatele companiei au fost numeric cu mult superioare celor ale noastre. Metodele IA ale companiei au identificat 100 % mai multe companii implicate în activități ilicite, cu 400 % mai multe persoane implicate astfel și au numărat cu 900 % mai multe activități ilicite detectate. În plus, constatările companiei au oferit un „grad de fidelitate pe care nu l-am fi putut anticipa”. Pentru că companiei i s-a cerut să „să-și prezinte muna”, dovezile empirice utilizate la elaborarea caracterizărilor și corelațiilor au fost prezentate pentru examinare și validare.

Cu siguranță, unele dintre entitățile identificate de furnizor au fost considerate a fi fals pozitive de către analiștii noștri. Feedback-ul a fost folosit pentru a identifica și a corecta cadrul algoritmic care a caracterizat în mod fals entitățile.

Cel mai impresionant însă, abordarea IA a identificat variabile relevante din punct de vedere analitic pe care analiștii noștri probabil nu le-ar fi găsit niciodată și au făcut asocieri instantanee pentru aceste variabile în seturi de date multiple, adesea complexe. După identificarea semnăturilor asociative unice pentru un „actor ilicit” pe internet, de exemplu, IA ar putea scana apoi întregul internet pentru același model asociativ, luminând considerabil mai multe entități în câteva secunde.

Sursa: Craig A. Dudley (2021). Lessons from SABLE SPEAR: The Application of an Artificial Intelligence Methodology in the Business of Intelligence, în Studies in Intelligence Vol. 65, No. 1 (Extracts, March 2021). Traducere și adaptare © 2023 Nicolae Sfetcu

Statistica pentru afaceri
Statistica pentru afaceri

Statistica pentru afaceri este un ghid practic elementar de statistică, cu eșantioanele de date și exemplele orientate spre afaceri. Statistica face posibilă analiza problemelor de afaceri din lumea reală cu date reale, astfel încât să puteți determina dacă o strategie … Citeşte mai mult

Nu a fost votat $3.99$8.55 Selectează opțiunile
Etica Big Data în cercetare
Etica Big Data în cercetare

Principalele probleme cu care se confruntă oamenii de știință în lucrul cu seturile mari de date (Big Data), evidențiind principale aspecte etice, luând în considerare inclusiv legislația din Uniunea Europeană. După o scurtă Introducere despre Big Data, secțiunea Tehnologia prezintă … Citeşte mai mult

Nu a fost votat $0.00$2.35 Selectează opțiunile
Big Data: Modele de afaceri - Securitatea megadatelor
Big Data: Modele de afaceri – Securitatea megadatelor

Termenul megadate (Big Data, date masive) este adesea folosit în mod vag pentru a desemna paleta de algoritmi, tehnologii și sisteme utilizate pentru colectarea datelor de volum și varietate fără precedent și extragerea de valoare din acestea prin calculul masiv … Citeşte mai mult

Nu a fost votat $3.99$5.99 Selectează opțiunile

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată. Câmpurile obligatorii sunt marcate cu *