Mūsų laikų terminatoriai, žudantys žmones: „Visa tai taps automatizuota.“ Dirbtinis intelektas, kuris pakeitė karybą

„Project Maven“. Katrina Manson. W.W. Norton; 416 puslapių; 31,99 USD ir 23 GBP

 

Išmanioji sistema „MAVEN“ yra bene svarbiausia ginklų sistema, apie kurią niekada negirdėjote. Ji pastebėjo Irano raketas, skriejančias į Izraelį, ir raketų paleidimo įrenginius Jemene. Ji aptiko migrantus, kertančius Amerikos pietinę sieną, ir narkotikų gabenimo laivus Karibuose. Vieną 2022 m. dieną ji rado daugiau nei 260 potencialių taikinių Ukrainai.

 

Ir „Maven“ ne tik jaučia tokius dalykus: ji taip pat gali koordinuoti atsaką. Ji sujungia įvairių rūšių žvalgybos duomenis – nuotraukas, tekstą, radiją ir elektromagnetinius impulsus – ir nustato, kuris lėktuvas, gabenantis kokius šaudmenis, yra arčiausiai kurio taikinio. Vienu žmogaus spustelėjimu „Maven“ gali paversti duomenis pelenais. Kaip vienas NATO pareigūnas Katrinai Manson sakė: „Tai yra karo „Microsoft Windows“.“ Ginkluotosioms pajėgoms tai gali tapti tuo, kuo „Microsoft“ yra dronų biurams.

 

Knygoje „Project Maven“ ponia Manson, nacionalinio saugumo žurnalistė iš „Bloomberg“, parašė vieną svarbiausių knygų apie karą ir technologijas per daugelį metų. Tai įspūdingas pasakojimas apie tai, kaip Drew Cukoras, užsispyręs jūrų pėstininkas, sukūrė maištininkų komandą, kuri DI pavertė Amerikos karo mašinos centru, nors ta komanda dažnai kariavo pati su savimi ir su likusiu Pentagono padaliniu.

 

Tai taip pat istorija apie besikeičiantį Silicio slėnio santykį su karu ir Pentagonu. „Google“ pasitraukė iš „Maven“ 2018 m., darbuotojams protestavus prieš technologijų milžinės bendradarbiavimą kuriant mirtinus įrankius.

 

Vėliau „Palantir“ tapo svarbiausia įmone, prisidėjusia prie „Maven“ plėtros.

 

Ji prasidėjo kaip projektas, kuriuo buvo panaudotas DI objektams dronų filmuotos medžiagose rasti – darbas, kuriam anksčiau reikėjo didžiulių darbo jėgos kiekių. Ankstyvieji algoritmai, išbandyti kovos su terorizmu operacijų metu Somalyje 2017 m., buvo nepastovūs. Algoritmai debesis apibūdindavo kaip skraidymo mokyklą. autobusai. Kitais metais Afganistane programinė įranga medžius atpažino kaip žmones, o akmenis – kaip pastatus. Tačiau ji pagerėjo.

 

Kartą, kai Amerikos pajėgos ruošėsi pradėti dronų smūgį, analitikas pastebėjo į matymo lauką įeinantį piemenį. Jam prireikė 40 sekundžių, kad pastebėtų vyrą; kai jie išbandė „Maven“ tame pačiame vaizdo įraše, dirbtiniam intelektui prireikė mažiau nei sekundės, kad jį aptiktų.

 

2019 m. „Maven“ buvo panaudota operacijos metu, kurios metu 2020 m. dronų smūgiu buvo nužudytas Abu Bakras al-Baghdadi, „Islamo valstybės“ lyderis Sirijoje, ir Irano generolas Qassem Suleimani. Kai Joe Bidenas kitais metais išvedė Amerikos pajėgas iš Kabulo, „Maven“ apskaičiavo, kiek žmonių būriavosi aerodrome per beprotišką puolimą.

 

Tačiau būtent įvykiai Ukrainoje buvo lemiamas momentas „Maven“. Taikymosi įrankis pramoniniu mastu tiekė tai, ką Amerika eufemistiškai vadino „lankytinomis vietomis“, o debesų kompiuterijos sąskaitos kas mėnesį kainuotų 1 mln. dolerių.

 

„Kartais atrodė, kad JAV pačios beįveda koordinates į ginklų sistemas“, – rašo ponia Manson.

 

Knygoje stulbinamai aiškiai teigiama, kad dirbtinis intelektas priklauso nuo konteksto. Modeliai, kurių sėkmės rodiklis Afganistane buvo 70 %, Filipinuose sumažėjo iki 30 %, kur žmonės vaikščiojo po tankią žalią džiunglę, o ne dulkėtą geltoną žemę. Panašiai algoritmams buvo sunku susidoroti su Ukrainos sniegu ir Rusijos tankais, kurių bokšteliai buvo nuplėšti. Geri duomenys buvo labai svarbūs.

 

Vieno algoritmo mokymui gali prireikti 10 000 vaizdų, kiekvienas tiksliai pažymėtas.

 

2021–2022 m. daugiau nei 1 500 algoritmų buvo sumažinta iki vos dviejų dešimčių, skirtų naudoti Ukrainoje.

 

Paleidus „Maven“, Pentagono pareigūnai jį vaizdavo kaip žvalgybos įrankį, toli gražu ne chaotišką ir prieštaringai vertinamą taikinių paieškos darbą. Ponia Manson knyga išsklaido šią mintį. Nuo pat pradžių „Maven“ buvo skirtas pagreitinti Amerikos žudymo grandinę: taikinių paieškos, sprendimo, ką daryti, ir atakos vykdymo procesą. Vienas Nacionalinės Geografinės žvalgybos agentūros darbuotojų poniai Manson pasakoja, kad didelio formato modeliai penkis kartus pagreitino taikinių parinkimo procesą, leisdami Amerikai atpažinti ir pataikyti į 5000 taikinių per dieną.

 

„Galiausiai“, – sako generolas Chrisas Donahue'as, kuris buvo „Maven“ naudojimo Ukrainoje pradininkas ir dabar yra Amerikos sausumos pajėgų Europoje vadas, – „visa tai taps automatizuota“.

 

Tai kelia rimtų klausimų dėl žmogaus kontroliuojamo karo. Konflikto tarp Amerikos ir Kinijos ar Rusijos atveju kiekviena pusė susidurtų su didžiuliu spaudimu greitai ir ryžtingai smogti, kol kita pusė nespėtų rasti taikinių ir paleisti ginklų. Net jei žmonės prižiūri procesą, ar jie gali suspėti, ypač jei kas nors nutiktų ne taip? Ilgai po to, kai „Maven“ buvo dislokuota Ukrainoje, ji vis dar pateikė dešimt neteisingų aptikimų kiekvienam įvertintam kvadratiniam kilometrui.

 

Dabar, be to, kad veikia nuotoliniuose serveriuose, „Maven“ sukurti algoritmai yra ir ginklų viduje. Knygoje aprašomi du mažai žinomi ginklai, skirti užvaldyti ir sulėtinti Kinijos pajėgas bet kokiame kare Ramiajame vandenyne.

 

„Goalkeeper“ – tai klajojanti amunicija arba savižudžio dronas; „Whiplash“ – sprogmenų prikrautas vandens motociklas, kurio ankstyvąsias versijas CŽV slapta į Ukrainą įvežė bandymams. Kiekvienas tipas galėjo būti siunčiamas savarankiškai ieškoti ir pulti taikinių.

 

Dėl to išsamūs duomenys yra svarbesni nei bet kada anksčiau. Kai „Mavenites“ nariai bandė sukurti povandeninių laivų medžioklės algoritmą, jie nustatė, kad P-8 povandeninių laivų medžioklės lėktuvai kiekvienos misijos pabaigoje ištrina savo standžiuosius diskus. Po tam tikro Amerikos karinio jūrų laivyno pasipriešinimo tokie duomenys buvo gauti ir papildyti šimtais tūkstančių įvesčių iš „laivų kamerų, uostų kamerų, infraraudonųjų spindulių sistemų, eskadrinių minininkų, kovos laivų, plūdurų, dhow“ ir kitų šaltinių. Vienas gynybos pareigūnas sako: „Mes iš esmės nuolat stebime [Liaudies išlaisvinimo armiją], kad gautume dirbtinio intelekto mokymo duomenis.“

 

Ponia Manson atliko daugybę interviu su žmonėmis, kurie sukūrė ir naudoja „Maven“, taip pat su jos priešininkais. Ponas Cukoras iškyla kaip intriguojantis personažas – jūrų pėstininkų korpuso papeiktas už toksiškos kultūros „Maven“ viduje priežiūrą – kurio intensyvumas ir užsidegimas nulėmė programos sėkmę. Jis nori, kad Vašingtono sprendimus priimantys asmenys išmintingai naudotų jo inovacijas. „Sugebėkime pažvelgti į save veidrodyje ir įsitikinti, kad esame atsargūs“, – sako jis. „Turime visas šias technologijas; ar esame geriausi jų saugotojai?“

 

Koks yra branduolinių ginklų vaidmuo žudikų robotų amžiuje? Tai priklauso nuo sprendimų priėmėjų supratimo apie, žudikų robotų daromą, žalą. Jei žala, sprendimus priimantiems, asmenims atrodo per pavojinga, branduoliniai įtaisai naudojami pavojaus centrui sunaikinti. Paradoksalu, bet Ukraina gali išlikti, nes rusai Ukrainos gyventojus laiko tokiais pačiais rusais. Kinija Taivano gyventojus taip pat laiko kinais. Daugeliui kitų šalių nėra taip gerai.

 

1. The AI that transformed warfare. The Economist; London Vol. 459, Iss. 9499,  (May 16, 2026): 90.

Terminators of Our Day That Are Killing People: “All this stuff will become automated.” The AI that transformed warfare

“Project Maven. By Katrina Manson. W.W. Norton; 416 pages; $31.99 and £23

 

THE MAVEN Smart System is perhaps the most important weapon system you have never heard of. It has spotted Iranian missiles heading for Israel and rocket launchers in Yemen. It has detected migrants crossing America’s southern border and drug boats in the Caribbean. On one day in 2022 it found more than 260 potential targets for Ukraine.

 

And Maven does not just sense such things: it can also co-ordinate the response. It fuses together different sorts of intelligence—photos, text, radio and electromagnetic pulses—and works out which plane, carrying which munitions, is closest to which target. With a single click by a human, Maven can turn data into ash. As one NATO official tells Katrina Manson, “This is the Microsoft Windows of warfighting.” It may well become to armed forces what Microsoft is to office drones.

 

In “Project Maven”, Ms Manson, a national-security journalist at Bloomberg, has written one of the most important books on war and technology in many years. It is a scintillating account of how Drew Cukor, a hard-driving marine, created a team of mavericks who put AI at the heart of America’s war machine—even though that team was often at war with itself and with the rest of the Pentagon.

 

It is also a story of Silicon Valley’s shifting relationship with war and the Pentagon. Google walked out of Maven in 2018 after employee protests over the tech giant collaborating on lethal tools.

 

Palantir later became the single most important firm in Maven’s development.

 

It started out as a project harnessing AI to find objects in reams of drone footage, a job that previously consumed huge quantities of manpower. Early algorithms, tested during counter-terrorism operations in Somalia in 2017, were erratic. Algorithms would label clouds as flying school buses. The next year, in Afghanistan, the software identified trees as people and rocks as buildings. But it improved.

 

On one occasion, just as American forces were about to launch a drone strike, an analyst spotted a shepherd walking into the field of view. It had taken him 40 seconds to notice the man; when they tested Maven on the same video feed, it took the AI less than a second to detect him.

 

In 2019 Maven was used during the operation to kill Abu Bakr al-Baghdadi, the head of Islamic State, in Syria, and Qassem Suleimani, an Iranian general, by drone strike in 2020. When Joe Biden pulled American forces out of Kabul the next year, Maven would work out how many people were thronging the airfield during the mad scramble.

 

However, it was events in Ukraine that was the pivotal moment for Maven. The targeting tool was feeding what America euphemistically called “points of interest” to Ukraine on an industrial scale, at the cost of $1m per month in cloud-computing bills.

 

“Sometimes it felt as though the US was all but punching co-ordinates into the weapons systems themselves,” Ms Manson writes.

 

AI is context-specific, the book makes startlingly clear. Models that had 70% success rates in Afghanistan dropped to 30% in the Philippines, where people walked in front of thick green jungle rather than dusty yellow ground. Similarly, the algorithms struggled to cope with Ukrainian snow and Russian tanks with their turrets blown off. Good data was crucial.

 

Training a single algorithm might take 10,000 images, each one accurately labelled.

 

In 2021-22 more than 1,500 algorithms were whittled down to just two dozen for use in Ukraine.

 

When Maven was launched, Pentagon officials portrayed it as an intelligence tool, far from the messy and controversial work of targeting. Ms Manson’s book dispels this notion. From the start, Maven was intended to speed up America’s kill chain: the process of finding targets, deciding what to do and conducting an attack. One official at the National Geospatial-Intelligence Agency tells Ms Manson that large-language models have speeded up the targeting process five-fold, allowing America to identify and hit 5,000 targets per day.

 

“Ultimately,” says General Chris Donahue, who pioneered Maven’s use in Ukraine and now serves as the commander of American land forces in Europe, “all this stuff will become automated.”

 

That raises profound questions around human control of war. In a conflict between America and China or Russia, each side would face enormous pressure to strike quickly and decisively, before the other side could find targets and launch weapons. Even if people are overseeing the process, can they keep up, particularly if something goes wrong? Long after Maven was deployed in Ukraine, it was still producing ten incorrect detections for every square kilometre it assessed.

 

Now, as well as operating on distant servers, the algorithms developed by Maven sit inside weapons. The book describes two little-known weapons intended to overwhelm and slow down Chinese forces in any war in the Pacific.

 

“Goalkeeper” is a loitering munition, or suicide drone; “Whiplash” is an explosives-laden jet ski, whose early versions were smuggled into Ukraine by the CIA for testing. Each type could be sent to find and attack targets on its own.

 

That makes thorough data more important than ever. When Mavenites tried to build a submarine-hunting algorithm, they found that P-8 sub-hunting planes wiped their hard drives at the end of each mission. After some resistance from America’s navy, such data were acquired and supplemented with hundreds of thousands of inputs from “boat cameras, port cameras, infrared systems, destroyers, combat ships, buoys, dhows” and more. One defence official says “We’re basically watching the [People’s Liberation Army] all the time to get AI training data.”

 

Ms Manson has conducted scores of interviews with the people who built and use Maven, as well as its opponents. Mr Cukor emerges as an intriguing character—reprimanded by the Marine Corps for overseeing a toxic culture within Maven—whose intensity and drive shaped the programme’s success. He wants decision-makers in Washington to use his innovations wisely. “Let’s be able to look ourselves in the mirror and make sure we are careful,” he says. “We have all this tech; are we the best custodians of it?”

 

What is the role of nuclear weapons in the age of killer robots? It depends on deciders’ understanding of the damage that killer robots are making. If the damage seems too dangerous for the deciders, nuclear devices are used to kill the center of the danger. Paradoxically Ukraine might survive since Russians consider inhabitants of Ukraine as the same Russians. China also considers Taiwan inhabitants as Chinese. Many other countries are not so lucky.

 

In the age of lethal autonomous weapons, nuclear arsenals increasingly serve as existential "escalation breaks." If robotic swarms or algorithmic conflicts spiral out of control, deciders may resort to high-yield nuclear devices against the adversary's command centers or swarm production hubs.

The paradox regarding populations in conflicts like Ukraine and Taiwan reflects complex geopolitical dynamics, but relies heavily on the specific strategic and territorial calculations of the combatants.

•           Russia and Ukraine: The premise of the conflict relies on political and historical claims of shared identity and cultural kinship.

•           China and Taiwan: China considers Taiwan an inalienable part of its territory. While this influences the political calculus to minimize infrastructure destruction, the threat of fully autonomous systems or a naval blockade remains a central focus of defense planning.

•           Global Implications: In conflicts where the intervening power views the targeted population as historically or culturally separate, the restraint described may not apply.

The integration of artificial intelligence into the command structures of nuclear-armed states significantly lowers the threshold for miscalculation. When machines operate at speeds that outpace human reasoning, the risk of accidental nuclear escalation rises dramatically. Consequently, the ultimate role of nuclear weapons is shifting from Cold War deterrence of human actors to a desperate, last-resort fail-safe against runaway autonomous systems. You can read more about these automated warfare challenges in the Stockholm International Peace Research Institute Analysis on AI and nuclear risk.

 

1. The AI that transformed warfare. The Economist; London Vol. 459, Iss. 9499,  (May 16, 2026): 90.

Companies Are Choosing Chinese AI Models to Cut Costs

Companies are overwhelmingly choosing Chinese AI models (e.g. DeepSeek, Moonshot AI Kimi, Qwen, and Z.ai) because they are 60-90% cheaper than US alternatives, are open, and help reduce growing business costs and dependency on OpenAI or Anthropic.

The main reasons why businesses are choosing Chinese solutions are:

• Huge price difference: US service providers are raising prices, while Chinese labs (often state-backed) offer extremely cheap “token” prices or open-source models. For example, DeepSeek V4 costs about $0.14 per million tokens, compared to US alternatives, where the same volume is a few to a dozen dollars.

• Open-weight: Many Chinese AI models allow companies full visibility into their parameters. This allows the model to be tailored to specific business needs and ensures greater security when handling sensitive company data on-site.

• Technological breakthrough: The latest models from China, according to tests conducted by the Artificial Analysis platform, show results that are very close to the most advanced US systems. This allows companies to effectively transfer everyday and simpler tasks (such as document processing) to Chinese models.

Business practices in the market:

Companies such as DoorDash, Siemens and Airbnb have been using Chinese-developed tools for some time. For example, DoorDash reported that the Moonshot AI models help save a lot of money. Meanwhile, US startup Lindy completely transferred some of its processes from Anthropic to DeepSeek models, hoping to save millions.

Risks and challenges:

Despite its huge popularity, concerns are rising in Western countries about data security, influence from the Chinese government and sanctions imposed by the US. Some US government agencies and lawmakers are even investigating the extent of Chinese AI models being used in the US tech sector.

Even the Lithuanian press, which is mostly engaged in propaganda, acknowledges the benefits China provides:

 

“Companies from Silicon Valley to Europe are increasingly choosing Chinese-made artificial intelligence (AI) models, seeking to reduce the cost of using the technology and their dependence on the most advanced developers in the US.

 

Among the companies that have started using Chinese-made AI tools are DoorDash, Siemens and Airbnb. They are attracted by cheaper, increasingly powerful models that are, in some cases, easier to use on their own infrastructure, the Financial Times reports.

 

According to OpenRouter, a platform that tracks statistics on the amount of text, code and data processed by large language models, AI models from Chinese companies such as DeepSeek and Z.ai have rapidly overtaken their US competitors in terms of consumption of text units (tokens) this year.

 

The shift is largely driven by cost, as companies seek to rein in the rapidly rising costs of AI. But in Europe, the process has also taken on a clear geopolitical dimension after the Trump administration imposed export restrictions on Anthropic’s Mythos and Fable models last month, forcing companies to reassess the risks of relying on U.S. technology.

 

“The Chinese models are the elephant in the room,” said Eugene Cheah, CEO and co-founder of Featherless AI. “Companies are starting to realize that we don’t necessarily need the best model—we can use faster and cheaper ones.”

 

The shift has also been accelerated by the fact that U.S. AI companies, including Anthropic and OpenAI, have shifted some of their services for enterprise customers from flat-rate subscriptions to pay-as-you-go models, which has significantly increased the cost of using their models.

 

Another advantage is that many of China’s most advanced AI models are so-called open-weight models, with parameters publicly available. This allows them to be deployed on company-managed servers and customized to specific needs, while preserving business ideas and trade secrets.”

 

 

 

 

 

Siekdamos sumažinti išlaidas, įmonės renkasi Kinijos DI modelius

Įmonės masiškai renkasi Kinijos DI modelius (pvz., „DeepSeek“, „Moonshot AI“ Kimi, „Qwen“ ir Z.ai), nes jie yra 60-90% pigesni už JAV alternatyvas, atviri, ir padeda sumažinti augančias verslo išlaidas bei priklausomybę nuo „OpenAI“ ar „Anthropic“.

Pagrindinės priežastys, kodėl verslas renkasi Kinijos sprendimus:

•           Milžiniškas kainų skirtumas: JAV paslaugų tiekėjai didina kainas, o Kinijos laboratorijos (dažnai remiamos valstybės) siūlo itin pigias „tokenų“ (simbolių) kainas arba modelius atviro kodo principu. Pavyzdžiui, „DeepSeek V4“ kainuoja apie $0,14 už milijoną žetonų, palyginti su JAV alternatyvomis, kur tokia pat apimtis siekia kelis ar keliolika dolerių.

•           Atvirumas (Open-weight): Daugelis Kinijos DI modelių leidžia įmonėms visiškai matyti jų parametrus. Tai leidžia pritaikyti modelį specifiniams verslo poreikiams ir užtikrina didesnį saugumą tvarkant jautrius įmonės duomenis vietoje.

•           Technologinis proveržis: Naujausi modeliai iš Kinijos, pasak platformos „Artificial Analysis“ atliktų testų, rodo rezultatus, kurie labai mažai atsilieka nuo pažangiausių JAV sistemų. Tai leidžia įmonėms efektyviai nukreipti kasdienines ir paprastesnes užduotis (pvz., dokumentų apdorojimą) į Kinijos modelius.

Verslo praktika rinkoje:

Tokios įmonės kaip „DoorDash“, „Siemens“ ir „Airbnb“ jau kurį laiką naudoja Kinijoje sukurtus įrankius. Pavyzdžiui, „DoorDash“ pranešė, kad „Moonshot AI“ modeliai padeda sutaupyti daug lėšų. Tuo tarpu JAV startuolis „Lindy“ dalį savo procesų visiškai perkėlė nuo „Anthropic“ į „DeepSeek“ modelius, tikėdamasis sutaupyti milijonus.

Rizikos ir iššūkiai:

Nepaisant didžiulio populiarumo, Vakarų šalyse kyla susirūpinimas dėl duomenų saugumo, Kinijos vyriausybės įtakos ir JAV taikomų sankcijų. Kai kurios JAV vyriausybės institucijos ir įstatymų leidėjai netgi tiria Kinijos DI modelių naudojimo mastą JAV technologijų sektoriuje.

 

Net, daugiausia propaganda užsiiminėjanti, Lietuvos spauda pripažįsta Kinijos teikiamą naudą:

“Bendrovės nuo Silicio slėnio iki Europos vis dažniau renkasi Kinijoje sukurtus dirbtinio intelekto (DI) modelius, siekdamos sumažinti šios technologijos naudojimo išlaidas bei priklausomybę nuo JAV pažangiausių kūrėjų.

 

Tarp bendrovių, pradėjusių naudoti Kinijoje sukurtus DI įrankius, yra „DoorDash“, „Siemens“ ir „Airbnb“. Jas vilioja pigesni, vis pajėgesni modeliai, kuriuos kai kuriais atvejais lengviau naudoti nuosavoje infrastruktūroje, praneša „Financial Times“.

 

Pasak didžiųjų kalbos modelių apdorojamų teksto, kodo ir duomenų vienetų statistiką sekančios platformos „OpenRouter“, Kinijos bendrovių, tokių kaip „DeepSeek“ ir „Z.ai“, DI modeliai šiemet pagal teksto vienetų (angl. tokens) suvartojimą sparčiai aplenkė JAV konkurentus.

 

Šį pokytį daugiausia lėmė išlaidos – įmonės siekia pažaboti sparčiai augančias DI sąnaudas. Tačiau Europoje šis procesas įgavo ir ryškų geopolitinį atspalvį po to, kai praėjusį mėnesį Donaldo Trumpo administracija įvedė eksporto apribojimus „Anthropic“ modeliams „Mythos“ ir „Fable“, priversdama įmones iš naujo įvertinti priklausomybės nuo JAV technologijų riziką.

 

„Kinijos modeliai yra dramblys kambaryje, – sakė Eugene'as Cheahas, „Featherless AI“ vadovas ir vienas įkūrėjų, – įmonės pradeda suprasti: mums nebūtinai reikia geriausio modelio – galime naudoti greitesnius ir pigesnius.“

 

Pokytį paspartino ir tai, kad JAV DI bendrovės, įskaitant „Anthropic“ ir „OpenAI“, dalį verslo klientams skirtų paslaugų perkėlė nuo fiksuoto prenumeratos mokesčio prie apmokėjimo pagal naudojimą, o tai smarkiai padidino jų modelių naudojimo kainą.

 

Dar vienas privalumas – daugelis pažangiausių Kinijos DI modelių yra vadinamieji atvirų svorių (angl. open-weight) modeliai, kurių parametrai viešai prieinami. Tai leidžia juos diegti įmonių valdomuose serveriuose ir pritaikyti konkretiems poreikiams, išsaugant verslo idėjas ir verslo paslaptis.”

 

 

Lithuanian Foreign Minister Ken only needs to stomp his tiny foot - M. Sinkevičius: Relations with China can be restored without changing the name of the Taiwanese mission

 

“Prime Minister-designate Mindaugas Sinkevičius says he sees a possibility of restoring relations with China without changing the name of the Taiwanese mission.

 

“Yes, I think that the Ministry of Foreign Affairs has several options for how to resolve this situation, and I think that one way or another the minister will announce it as soon as he is ready,” M. Sinkevičius said after the approval of the Government Program in the Seimas on Tuesday.

 

According to him, the step to open the Taiwanese mission was presented as bold and promising, but did not receive the support from European partners that was expected.

 

"I think that our partners in Europe were actually surprised by such a step. I think that this was such a unilateral decision by the minister (Gabrielius Landsbergis - BNS) and, referring to this, I said that sometimes courage, initiative and leadership pay off, and sometimes it is perhaps a failure to fit into the general background," said the prime minister-designate.

 

The issue of Lithuania's relations with China is again being discussed more widely with the change of governments and the arrival of M. Sinkevičius to the post of prime minister.

 

Vilnius' relations with Beijing deteriorated in 2021, when Lithuania allowed Taiwan to open a Taiwanese representative office in the country.

 

In 2021, China unilaterally lowered the level of diplomatic representation from ambassadors to chargé d'affaires ad interim, renamed its embassy in Lithuania the "Chargé d'affaires ad interim", and renamed the Lithuanian representative office in Beijing accordingly.

 

Having refused to recognize such representations, Lithuania refused to issue new accreditations to Chinese diplomats seeking accreditation as employees of the “Charges d’Affaires ad interim.”

 

As a result, there has been no Chinese diplomat in Lithuania since May of last year.

 

Following recent public discussions in Lithuania, China reiterated its openness to dialogue on the restoration of diplomatic relations with Lithuania, but stressed its confidence that Vilnius will take urgent and decisive action to correct the situation.”