Die Macht und die Fallstricke der KI
für den US-Geheimdienst
Macht und die Fallstricke der KI für
den US-Geheimdienst
Computergeneriertes Bild einer blauen Röhre,
die einen Würfel bildet
Logo
Aus Cyber-Operationen Um Desinformation zu
verbreiten, erweitert künstliche Intelligenz die Reichweite von
Bedrohungen der nationalen Sicherheit, die mit Präzision,
Geschwindigkeit und Umfang auf Einzelpersonen und ganze Gesellschaften
abzielen können. Während die USA darum wetteifern, an der Spitze zu
bleiben, kämpfen die Geheimdienste mit den Anfällen und Anfängen der
bevorstehenden Revolution, die durch KI hervorgerufen wird.
Die US-Geheimdienste haben Initiativen
gestartet, um sich mit den Implikationen und ethischen Anwendungen der
KI auseinanderzusetzen, und Analysten haben begonnen, zu
konzeptualisieren, wie KI ihre Disziplin revolutionieren wird, doch
diese Ansätze und andere praktische Anwendungen solcher Technologien
durch das IC sind weitgehend fragmentiert.
externe Frage
Welcher Geheimdienst hat die Führungsrolle
übernommen, oder haben wir es wieder mit einem typischen amerikanischen
Flickenteppich zu tun. Andere Staaten ziehen in der Entwicklung schnell
vorbei
Während Experten Alarm schlagen, dass die USA
nicht bereit sind, sich gegen KI ihres strategischen Rivalen China zu
verteidigen, hat der Kongress das IC aufgefordert, einen Plan für die
Integration solcher Technologien in Arbeitsabläufe zu erstellen, um ein
"digitales KI-Ökosystem" im Intelligence Authorization Act 2022 zu
schaffen.
Der Begriff KI wird für eine Gruppe von
Technologien verwendet, die Probleme lösen oder Aufgaben ausführen, die
menschenähnliche Wahrnehmung, Kognition, Lernen, Planung, Kommunikation
oder Handlungen nachahmen. KI umfasst Technologien, die theoretisch
autonom in neuartigen Situationen überleben können, aber ihre häufigere
Anwendung ist maschinelles Lernen oder Algorithmen, die empirische
Ergebnisse mithilfe von Big Data, statistischen Modellen und
Korrelationen vorhersagen, klassifizieren oder annähern.
Während KI, die menschenähnliche
Empfindungsfähigkeit nachahmen kann, für die meisten IC-Anwendungen
theoretisch und unpraktisch bleibt, befasst sich das maschinelle Lernen
mit grundlegenden Herausforderungen, die durch das Volumen und die
Geschwindigkeit der Informationen entstehen, die Analysten heute
bewerten sollen.
Bei der National Security Agency findet
maschinelles Lernen Muster in der Masse der Signale, die Intelligenz aus
dem globalen Webverkehr sammelt. Maschinelles Lernen durchsucht auch
internationale Nachrichten und andere öffentlich zugängliche Berichte
der CIA-Direktion für digitale Innovation, die für die Förderung
digitaler und Cyber-Technologien in der menschlichen und
Open-Source-Sammlung verantwortlich ist, sowie ihre verdeckte Aktion und
All-Source-Analyse, die alle Arten von Rohinformationen integriert, die
von US-Spionen, ob technisch oder menschlich, gesammelt wurden. Ein
All-Source-Analyst bewertet die Bedeutung oder Bedeutung, wenn diese
Informationen zusammengeführt werden, und ordnet sie in fertige
Bewertungen oder Berichte für nationale Sicherheitspolitiker ein.
Tatsächlich ist Open Source der Schlüssel zur
Einführung von KI-Technologien durch die Geheimdienste. Viele
KI-Technologien sind auf Big Data angewiesen, um quantitative Urteile zu
fällen, und der Umfang und die Relevanz öffentlicher Daten können in
klassifizierten Umgebungen nicht repliziert werden.
https://www.wired.com/story/ai-machine-learning-us-intelligence-community/
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