تمت خوض عملية الأسد الزئير، المعروفة أيضًا باسم Epic Fury ضد إيران، وتم تسجيلها باستمرار، من خلال البيانات، وكذلك مع الطائرات والصواريخ والطائرات بدون طيار والعمليات السيبرانية والدفاعات الجوية والأصول البحرية.
أصبح كل تنبيه، ومحاولة اعتراض، ومسار صاروخ، وصور الأقمار الصناعية، ودخول المستشفى، وحادث سيبراني، وتعطل الشحن، والتحذير العام، والفيديو على وسائل التواصل الاجتماعي، وتقييم الأضرار، ومكالمة الطوارئ، جزءًا من طبقة بيانات واسعة في زمن الحرب: سرية، أو تجارية، أو مفتوحة المصدر؛ صاخبة أو جزئية أو متلاعب بها. وهي تشكل مجتمعة واحدة من أهم الأصول الاستراتيجية الناشئة عن الصراع.
هل يمكن تحويل هذه البيانات إلى تعلم مؤسسي، واستعداد تشغيلي أفضل، وتحسين المرونة، وقدرات الذكاء الاصطناعي المسؤولة؟
بالنسبة لتكنولوجيا الدفاع والنظام البيئي ثنائي الاستخدام، يخلق هذا فئة جديدة من الفرص: التقنيات التي تساعد الحكومات والجيوش والأنظمة الوطنية المهمة على التعلم بشكل أسرع، واتخاذ القرار بشكل أفضل، والتكيف تحت الضغط.
لا تعاني الجيوش الحديثة ومنظمات الأمن القومي من نقص البيانات، بل من التجزئة، وحواجز التصنيف، والأنظمة غير المتوافقة، وضعف البيانات الوصفية، وسوء إدارة البيانات، والقدرة المحدودة على تحويل الخبرة إلى معرفة منظمة.
تحتفظ منظمات مراقبة الصراع بمجموعات بيانات عن أحداث الضربات ومواقعها وأنماطها منذ 28 فبراير/شباط. ويقوم مقدمو خدمات الأقمار الصناعية التجارية، ومحققو المصادر المفتوحة، والصحفيون بتحليل الأضرار الناجمة عن الفضاء. تقوم شركات الاستخبارات السيبرانية بتتبع العمليات السيبرانية، وأنشطة القرصنة، والهجمات المزعومة المرتبطة بالحرب.
لا يتم جمع البيانات من قبل الجيوش فقط. ويتم جمعها أيضًا من قبل الحكومات وخدمات الطوارئ والمستشفيات وشركات الاتصالات وشركات الأقمار الصناعية وشركات الإنترنت والمنصات الاجتماعية ومتتبعي الشحن وشركات التأمين والصحفيين والمواطنين.
فرصة ومخاطرة
الفرصة هائلة. وإذا تم تنظيمها بشكل صحيح، فمن الممكن أن تدعم البيانات في زمن الحرب مراجعات ما بعد الحرب، وتخطيط السيناريوهات، والتدريب على الذكاء الاصطناعي، وتصميم القوة، وتخطيط الدفاع المدني، والمرونة اللوجستية، والدفاع السيبراني، ودمج الاستخبارات، وقرارات المشتريات.
الخطر خطير بنفس القدر. فإذا كانت البيانات غير كاملة، أو متحيزة، أو تم التلاعب بها، أو سيئة وضعها في سياقها، فمن الممكن أن تؤدي إلى دروس خاطئة.
هذا هو المكان الذي يصبح فيه الذكاء الاصطناعي قويًا وخطيرًا.
بحسب ما نقلته أخبار سي بي اس وغيرها، استخدم الجيش الأمريكي نموذج كلود للذكاء الاصطناعي من شركة Anthropic خلال حملة إيران، بما في ذلك من خلال نظام Maven الذكي من شركة Palantir. ولم يقدم البنتاغون تفاصيل كاملة حول كيفية نشر هذه الأداة، ولكن الأهمية الاستراتيجية واضحة: لم يعد الذكاء الاصطناعي التوليدي مجرد أداة تحليلية للمكتب الخلفي.
وينبغي أن يكون ذلك بمثابة دعوة للاستيقاظ لكل منظمة دفاعية. إذا تمكن الذكاء الاصطناعي من المساعدة في ضغط أسابيع من التخطيط في دورات تشغيلية أقصر بكثير، فإن جودة البيانات الأساسية، وسلسلة المسؤولية البشرية، والحوكمة المحيطة بهذه الأنظمة تصبح قضايا استراتيجية، وليس تفاصيل فنية.
كلما أسرع الذكاء الاصطناعي في نقل البيانات نحو العمل، زادت أهمية الحفاظ على الحكم البشري، والمراجعة القانونية، وقابلية التدقيق، والمسؤولية الواضحة عن كل قرار.
لا ينبغي التعامل مع الذكاء الاصطناعي باعتباره طبقة سحرية توضع فوق البيانات الفوضوية في زمن الحرب. ستعتمد جودة المخرجات على جودة المعلومات الأساسية ومصدرها وإدارتها. في البيئات الدفاعية، يعني هذا أنه يجب وضع علامة على كل مجموعة بيانات والتحقق من صحتها وتصنيفها والتحكم في الوصول إليها وربطها بمصدرها ووقتها ومستوى ثقتها وسياقها التشغيلي.
استخدام بيانات الحرب
يجب أن يكون الاستخدام الرئيسي الأول لبيانات الحرب هو التعلم التنظيمي. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في استخلاص الأنماط المتكررة من التقارير التشغيلية، وسجلات الصيانة، وقرارات القيادة، والتقييمات الاستخباراتية، والبيانات الطبية، والأحداث السيبرانية، واستجابات الدفاع المدني. ويمكنه تحديد الاختناقات المتكررة ومقارنتها عبر الوحدات أو المناطق أو مراحل الصراع.
الاستخدام الثاني هو المحاكاة والتدريب. يمكن لبيانات زمن الحرب أن تغذي بيئات تدريب واقعية. وبدلاً من الاعتماد على السيناريوهات النظرية فقط، يمكن لمنظمات الدفاع بناء نماذج محاكاة بناءً على أنماط فعلية. ويمكن للذكاء الاصطناعي بعد ذلك توليد أشكال مختلفة من هذه السيناريوهات لتدريب القادة، وسلطات الطوارئ، والفرق السيبرانية، وصناع القرار الوطنيين.
الاستخدام الثالث هو التسارع التشغيلي بحدود. يُظهر الاستخدام المبلغ عنه لنموذج اللغة الكبيرة (LLM) كلود في حملة إيران أن الذكاء الاصطناعي ينتقل من التحليل بأثر رجعي إلى الدعم في الوقت الفعلي أو في الوقت الفعلي تقريبًا. وفي العمليات ذات الوتيرة العالية، يمكن أن يصبح هذا ميزة حاسمة.
الدرس الحقيقي المستفاد من التقارير عن استخدام كلود في حملة إيران هو أن البيانات في زمن الحرب لم تعد مجرد دليل على ما حدث. لقد أصبح مدخلاً نشطًا لما سيحدث بعد ذلك.
الاستخدام الرابع هو المرونة المدنية. وفي حرب إيران، كما هي الحال في الصراعات الحديثة الأخرى، فإن الجبهة الداخلية ليست منفصلة عن ساحة المعركة. ويمكن للبيانات المستمدة من أنظمتها أن تكشف أين كانت التحذيرات فعالة، وأين لم يستجب المواطنون كما كان متوقعا، وأي البلديات كانت أفضل استعدادا، وأين كانت البنية التحتية هشة، وأين فشلت الاتصالات العامة.
ويمكن للذكاء الاصطناعي أن يدعم ذلك من خلال مساعدة السلطات على وضع نموذج للسلوك السكاني، وتحديد أولويات استثمارات المرونة، وتحسين رسائل الطوارئ، وتحديد المجتمعات الضعيفة.
الاستخدام الخامس هو الدفاع السيبراني. لقد ولّد البعد السيبراني للحرب مجموعة خاصة به من المؤشرات، وتقارير الحوادث، وادعاءات الجهات التهديدية، وتوقيعات البرامج الضارة، وأنماط DDoS، وحملات التصيد الاحتيالي، والهجمات على الأنظمة المدنية والصناعية. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد الفرق الأمنية في فرز الحوادث، وربط الأحداث، واكتشاف الحملات المنسقة، والتمييز بين الهجمات الحقيقية والمطالبات الدعائية.
ولكن التحدي هنا أيضاً هو الثقة. ولذلك، يجب على بنية الذكاء الاصطناعي السيبراني المسؤولة أن تفصل بين الحوادث المؤكدة والحوادث المحتملة والادعاءات التي لم يتم التحقق منها.
الاستخدام السادس هو الاستثمار الاستراتيجي. ولا ينبغي للاستثمار في تكنولوجيا الدفاع أن يكون مدفوعا بالحدس أو الخوف فحسب، بل بالأدلة. ومن الممكن أن تظهر بيانات زمن الحرب أين ظهرت فجوات القدرات فعليا: تشبع الدفاع الجوي، أو اكتشاف الطائرات بدون طيار، أو البنية التحتية المحصنة، أو المرونة السيبرانية، أو الخدمات اللوجستية، أو الإخلاء الطبي، أو القيادة والسيطرة، أو استمرارية الطاقة، أو عمليات المعلومات.
هذا هو المكان الذي يجب على شركات تكنولوجيا الدفاع والمستثمرين إيلاء اهتمام وثيق به. وقد لا تكون الشركات الناشئة الأكثر أهمية بعد هذه الحرب هي تلك التي تعد ببساطة بـ “الذكاء الاصطناعي للدفاع”. فمن المرجح أن تكون الشركات التي تحل مشاكل تعليمية محددة وتأمين دعم القرار بين الإنسان والآلة.
دروس الاستخدام المزدوج
ومن وجهة نظر مستثمر تكنولوجيا الدفاع ذات الاستخدام المزدوج، يعد هذا أحد أهم دروس الحرب. لن يتم تعريف الجيل القادم من تكنولوجيا الدفاع فقط من خلال المنصات أو أجهزة الاستشعار أو المؤثرات الجديدة، ولكن من خلال القدرة على تحويل البيانات التشغيلية إلى قدرات موثوقة وقابلة للنشر.
بالنسبة للنظام البيئي ثنائي الاستخدام، لا تقتصر الفرصة على بناء المزيد من أدوات الذكاء الاصطناعي فحسب. وتهدف هذه المهمة إلى بناء البنية التحتية للتعلم: دمج البيانات بشكل آمن، وبيئات الذكاء الاصطناعي المصنفة، ومحركات المحاكاة، وأدوات تقييم أضرار المعارك، وأتمتة الذكاء السيبراني، وتحليلات المرونة المدنية، وأنظمة دعم القرار بين الإنسان والآلة. هذه ليست قدرات متخصصة. لقد أصبحوا بمثابة النسيج الضام بين الخبرة العملياتية والمرونة الوطنية وتصميم القوة المستقبلية.
بالنسبة للحكومات، فإن المغزى واضح: يجب ألا تختفي بيانات الحرب في أرشيفات منفصلة.
ويتعين على إسرائيل وحلفائها أن يبنوا بنية منظمة لتعلم البيانات في زمن الحرب. من شأن مثل هذه البنية أن تفصل بين البيانات السرية وغير السرية، وتحافظ على المصدر، وتحدد حقوق الوصول، وتحافظ على مسارات التدقيق، وتحمي الخصوصية، وتسمح لأنظمة الذكاء الاصطناعي المعتمدة بدعم التعلم دون الكشف عن معلومات حساسة. ويجب أن تربط البيانات العسكرية والمدنية والسيبرانية وبيانات الطوارئ والبنية التحتية بطريقة يمكن التحكم فيها.
مشروع التحول
هذا ليس مجرد مشروع تكنولوجي. إنه مشروع التحول التنظيمي.
فهو يتطلب أطرًا قانونية، ومعايير أمنية، وقواعد ملكية البيانات، وحوكمة مسؤولة للذكاء الاصطناعي، ومساءلة واضحة. كما يتطلب التغيير الثقافي. غالبًا ما تكون المنظمات الدفاعية ممتازة في جمع البيانات ولكنها أضعف في مشاركتها وهيكلتها وإعادة استخدامها عبر الصوامع. ولن يحل الذكاء الاصطناعي هذه المشكلة بمفرده. في كثير من الحالات، فإنه سوف يكشف الضعف بشكل أكثر حدة.
ويوضح الخلاف العام بين البنتاغون والأنثروبيك هذه النقطة. وذكرت رويترز أن البنتاغون صنف الأنثروبيك على أنها تشكل خطراً على سلسلة التوريد بعد خلافات حول الضمانات، بما في ذلك القيود المتعلقة بالأسلحة المستقلة والمراقبة المحلية. إن دمج الذكاء الاصطناعي التجاري في العمليات الدفاعية سوف يجبر الحكومات والشركات والجيوش على تحديد قواعد جديدة للمسؤولية.
في الماضي، اشترت منظمات الدفاع منصات وأجهزة استشعار وأسلحة. وهم الآن يقومون أيضًا بدمج أنظمة الذكاء الاصطناعي التجارية التي تحدد كيفية تفسير المعلومات وترتيب أولوياتها والتصرف بناءً عليها. وهذا يغير طبيعة المشتريات والرقابة والمساءلة.
ولهذا السبب أيضاً سوف تصبح العلاقات بين الحكومات، وأعداد الدفاع التقليدية، والشركات الناشئة ذات الاستخدام المزدوج، ذات أهمية متزايدة. ولا تمتلك أي جهة فاعلة صورة البيانات الكاملة، ولا تستطيع أي منظمة بمفردها بناء جميع الأدوات المطلوبة للتعلم منها.
إن الدول التي تتعلم بشكل أسرع من هذه الحرب لن تكون بالضرورة هي الدول التي جمعت أكبر قدر من البيانات. وستكون هذه البلدان هي البلدان التي تعرف كيفية تحويل البيانات إلى دروس معتمدة والدروس المعتمدة إلى قدرات.
وهذا هو التحدي الحقيقي للتكنولوجيا الدفاعية.
إن الحرب مع إيران تنتج ذاكرة تشغيلية ضخمة.
وبعضها مملوكة للدول. البعض من قبل الشركات. البعض من قبل المواطنين. البعض من قبل الخصوم. والسؤال الاستراتيجي هو ما إذا كانت الأنظمة البيئية الدفاعية الديمقراطية قادرة على تنظيم هذه الذاكرة بشكل أسرع، وأكثر مسؤولية، وأكثر ذكاءً من أعدائها.
الميزة التالية في الدفاع قد لا تأتي فقط من منصة أو صاروخ أو جهاز استشعار جديد. وقد يأتي من القدرة على التعلم من كل مستشعر، وكل حدث، وكل فشل، وكل قرار، وتحويل هذا التعلم إلى حكم بشري أفضل.
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد. ولكن فقط إذا كانت البيانات جديرة بالثقة، وتكون الإدارة جادة، ويظل صانع القرار البشري في المركز.
لأنه في الحرب الحديثة، لا تنتهي المعركة عندما يتباطأ إطلاق النار. تبدأ معركة ثانية: معركة التعلم.
