Dirbtinis intelektas keičia karą. Mes nesame pasiruošę

 

 „Pirmasis Matabelės karas, vykęs 1893–1894 m., pranašavo ateitį.

 

 Pradiniame mūšyje maždaug 700 karių, sukarintų pajėgų ir Afrikos pagalbinių pajėgų, susijungusių su Didžiosios Britanijos Pietų Afrikos kompanija, panaudojo penkis „Maxim“ kulkosvaidžius – pirmąjį pasaulyje visiškai automatinį ginklą, kad padėtų atremti daugiau, nei 5 000 „Ndebele“ karių, iš kurių apie 1 500 žuvo. Žuvo tik saujelė britų kareivių. Brutali apkasų karo era, kurią atvedė „Maxim“ ginklas, visiškai išaiškėjo tik Pirmajame pasauliniame kare. 

 

Tačiau pirmieji pranešimai apie išskirtinį jo efektyvumą teisingai išpranašavo kavalerijos, svarbios kovos ginklų nuo geležies amžiaus, pabaigą.

 

 Šiandien mes stovime prie dar labiau pasekmių karinių reikalų revoliucijos slenksčio. Mus užklumpa nauja karo banga. Dirbtiniu intelektu (A.I.) varomos autonominės ginklų sistemos tampa pasaulinės. Ir JAV kariuomenė tam nepasirengusi.

 

 Prieš kelias savaites pasaulis patyrė dar vieną „Maxim“ ginklo akimirką: Ukrainos kariuomenė iš fronto linijų evakavo JAV aprūpintus M1A1 Abrams tankus po to, kai daugelis jų buvo sunaikinti Rusijos bepiločių orlaivių kamikadze. Vieno pažangiausių pasaulyje kovos tankų atitraukimas A.I. varomų bepiločių orlaivių kare pranašauja šio šimtmečio, kaip mes žinome, pilotuojamo mechanizuoto karo pabaigą. Kaip ir kitos nepilotuojamos transporto priemonės, kurios siekia aukšto lygio autonomijos, šie rusiški dronai nepasikliauja didelių kalbų modeliais ar panašiu A.I., labiau pažįstamu civiliams vartotojams, o veikiau tokiomis technologijomis, kaip mašininis mokymasis, padedantis nustatyti, ieškoti ir sunaikinti taikinius. Net tie įrenginiai, kurie nėra visiškai valdomi A.I., vis dažniau naudoja A.I. ir gretimas jutimo ir nukreipimo technologijas.

 

 Technoskeptikai, prieštaraujantys A.I. naudojimui kariaujant nepaiso tikrovės, kad autonominės sistemos jau yra visur – ir ši technologija vis dažniau naudojama šių sistemų naudai. „Hezbollah“ tariamas sprogmenų prikrautų bepiločių orlaivių panaudojimas į pietus nuo Libano sienos išstūmė mažiausiai 60 000 izraeliečių. Houthi sukilėliai naudoja nuotoliniu būdu valdomus jūrinius bepiločius orlaivius, kad kelia grėsmę 12 procentų pasaulinės laivybos vertės, kuri plaukia per Raudonąją jūrą, įskaitant dabar apleistą, dreifuojantį ir liepsnojantį supertankerį Sounion su keturis kartus daugiau naftos, nei gabeno Exxon Valdez.

 

 O per spalio 7 d. atakas Hamas naudojo ketursparnius dronus, kurie, tikriausiai, naudojo kai kuriuos A.I. pajėgumai – išjungti Izraelio stebėjimo bokštus palei Gazos sienos sieną, leidžiant mažiausiai 1500 kovotojų išsilieti per šiuolaikinę Maginot liniją ir nužudyti daugiau, nei 1000 izraeliečių, o tai išprovokavo didžiausią smurto išsiveržimą Izraelyje ir Palestinos teritorijose nuo 1973 metų arabų ir Izraelio karo.

 

 Vis dėlto, kai tai vyksta, Pentagonas vis dar didžiąją dalį savo dolerių išleidžia senoms ginklų sistemoms. Ji ir toliau remiasi pasenusia ir brangia technine gamybos sistema, kad įsigytų tankus, laivus ir lėktuvnešius, kuriuos naujos kartos ginklai – autonominiai ir hipergarsiniai – gali akivaizdžiai nužudyti.

 

 Paimkime, pavyzdžiui, F-35, dangaus viršūnės plėšrūną. Penktos kartos slaptas naikintuvas yra žinomas, kaip „skraidantis kompiuteris“ dėl savo gebėjimo sujungti jutiklių duomenis su pažangiais ginklais.

 

 Tačiau ši 2 trilijonų dolerių programa sukūrė naikintuvus, kurių apdorojimo galia yra mažesnė, nei daugelis išmaniųjų telefonų. Tai technologijos gamybos sistemos, pritaikytos kariuomenei ir atskirtos nuo vartotojų technologijų ekosistemos, rezultatas. F-35 dizainas iš esmės buvo sustabdytas 2001 m., tais metais, kai Pentagonas sudarė sutartį su Lockheed Martin. Tuo metu, kai pirmasis F-35 riedėjo kilimo ir tūpimo taku, naujausios technologijos jau buvo gerokai aplenkusios jį. Šiais metais pasirodys „iPhone 16“. Šiandien F-35 pamažu tobulina savo trečią technologiją su naujesniais, bet toli gražu ne naujausiais procesoriais. Pagrindinė problema yra ta, kad šis lėtas aparatinės įrangos atnaujinimo ciklas neleidžia F-35 visapusiškai pasinaudoti spartėjančiu A.I.

 

 Tai nėra arba/arba argumentas. „iPhone“ nepakeis F-35. JAV kariuomenei reikia unikalių platformų, tokių kaip slapti naikintuvai ir povandeniniai laivai, taip pat naujesnių technologijų, įskaitant dronus. Visos ginklų sistemos, senos ar naujos, turi išnaudoti visas programinės įrangos ir A.I. revoliucija - revoliucija, kurią pirmiausia paskatino Silicio slėnis, o ne dideli, tradiciniai gynybos rangovai.

 

 Yra progresas. Sujungti šias dvi technologinės gamybos sistemas – vieną kariuomenei, kitą – viskam kitam – dabar vienas iš svarbiausių Pentagono tikslų. 2015 m. įkurtas Pentagono gynybos inovacijų padalinys (D.I.U.), įsikūręs Silicio slėnyje, į kariuomenę pristato naujoviškas komercines technologijas, įskaitant A.I. Ji veikia labiau kaip rizikos kapitalo įmonė, nei karinių programų biuras. D.I.U. sukurtas greitesnis būdas naujoms įmonėms sudaryti sutartis su kariuomene, kurią šiandien naudoja Gynybos departamentas 70 milijardų dolerių technologijų. (Mes padėjome sukurti D.I.U.; vienas iš mūsų, ponas Shahas, dabar vadovauja rizikos įmonei, orientuotai į nacionalinio saugumo startuolius, įskaitant kai kurias, gavusias federalinį finansavimą.)

 

 Naujos kartos gynybiniai vienaragiai, varomi šios investicijos, kuria pažangias A.I. varomas autonomines sistemas. Joby Aviation dislokavo elektra varomą S4 skraidantį oro taksi. „Anduril Industries“ ką tik pateko į paskutinį turą pagal oro pajėgų bendradarbiavimo kovos megakontraktą, pagal kurį 1000 pažangių slaptų dronų kovos kartu su pilotuojamais naikintuvais. D.I.U. taip pat vadovauja Pentagono aukšto lygio replikatorių iniciatyvai, kuriant, spiečium skraidančius, autonominius ginklus orui, žemei ir jūrai.

 

 Tačiau dar liko daug ką nuveikti. Nors D.I.U. biudžetas yra daugiau, nei 30, kartų didesnis, nei buvo pirmaisiais pilnais veiklos metais, o dabar iš viso sudaro beveik 1 milijardą dolerių per metus, Pentagonas išleidžia tik centus naujovėms už kiekvieną dolerį, kurį išmeta senoms sistemoms. Iniciatyva „Replicator“ sudaro tik 0,059 proc. gynybos biudžeto tuo metu, kai mūsų priešai daro didžiulius pokyčius.

 

 Kinijai, žinoma, nereikia D.I.U.; Xi Jinpingas ir jo pirmtakas Hu Jintao įpareigojo, kad civilinės technologijos būtų prieinamos Liaudies išlaisvinimo armijai. Ši iš viršaus į apačią nukreipta, valstybės valdoma ekonomika vejasi kvantinius kompiuterius, branduolinius hipergarsinius ginklus ir iškeliauja į orbitą su savo 13 000 palydovų, atitinkančių Starlink.

 

 Tai yra civilizacijos lenktynės, kuriose mes dalyvaujame.

 

 Būdas laimėti tiek prieš Kiniją, tiek su pigiais ginklais Ukrainoje ir Artimuosiuose Rytuose yra išlaisvinti mūsų rinka pagrįstą sistemą, kad menkos, greitai besikeičiančios produktų įmonės ir jas remiantys rizikos fondai atgaivintų mūsų karinių technologijų vamzdyną. Geros naujienos yra tai, kad rinkos susidomėjimas yra didelis: rizikos kapitalo fondai per pastaruosius trejus metus investavo 120 mlrd. dolerių. Pirmaujantys inžinieriai nori dirbti su problemomis, kurios yra svarbios demokratijos išsaugojimui. Dabar kyla klausimas, ar galime laiku pasiekti šią pertvarką, kad atgrasytume nuo kito didžiosios galios karo ir nugalėtume labiau apribotuose konfliktuose, kurie grasina apgaubti JAV ir mūsų sąjungininkus.

 

 „Karo nesėkmių istoriją beveik galima apibendrinti dviem žodžiais: per vėlu“, – 1940 m. persekiojamai pareiškė Douglasas MacArthuras. Būtų gerai įsiklausyti į MacArthur perspėjimą.

 

 Raj M. Shah yra „Shield Capital“ vadovaujantis partneris. Christopheris Kirchhoffas padėjo sukurti Pentagono gynybos inovacijų padalinį. Jie yra knygos „X skyrius: kaip Pentagonas ir Silicio slėnis keičia karo ateitį“ autoriai." [1]

1. A.I. Is Changing War. We Are Not Ready.: Guest Essay. Shah, Raj M; Kirchhoff, Christopher.  New York Times (Online) New York Times Company. Sep 13, 2024.

A.I. Is Changing War. We Are Not Ready

"The First Matabele War, fought between 1893 and 1894, foretold the future.

In its opening battle, roughly 700 soldiers, paramilitaries and African auxiliaries aligned with the British South Africa Company used five Maxim guns — the world’s first fully automatic weapon — to help repel over 5,000 Ndebele warriors, some 1,500 of whom were killed at a cost of only a handful of British soldiers. The brutal era of trench warfare the Maxim gun ushered in only became fully apparent in World War I. Yet initial accounts of its singular effectiveness correctly foretold the end of the cavalry, a critical piece of combat arms since the Iron Age.

We stand at the precipice of an even more consequential revolution in military affairs today. A new wave of war is bearing down on us. Artificial-intelligence-powered autonomous weapons systems are going global. And the U.S. military is not ready for it.

Weeks ago, the world experienced another Maxim gun moment: The Ukrainian military evacuated U.S.-provided M1A1 Abrams battle tanks from the front lines after many of them were reportedly destroyed by Russian kamikaze drones. The withdrawal of one of the world’s most advanced battle tanks in an A.I.-powered drone war foretells the end of a century of manned mechanized warfare as we know it. Like other unmanned vehicles that aim for a high level of autonomy, these Russian drones don’t rely on large language models or similar A.I. more familiar to civilian consumers, but rather on technology like machine learning to help identify, seek and destroy targets. Even those devices that are not entirely A.I.-driven increasingly use A.I. and adjacent technologies for targeting, sensing and guidance.

Techno-skeptics who argue against the use of A.I. in warfare are oblivious to the reality that autonomous systems are already everywhere — and the technology is increasingly being deployed to these systems’ benefit. Hezbollah’s alleged use of explosive-laden drones has displaced at least 60,000 Israelis south of the Lebanon border. Houthi rebels are using remotely controlled sea drones to threaten the 12 percent of global shipping value that passes through the Red Sea, including the supertanker Sounion, now abandoned, adrift and aflame, with four times as much oil as was carried by the Exxon Valdez.

And in the attacks of Oct. 7, Hamas used quadcopter drones — which probably used some A.I. capabilities — to disable Israeli surveillance towers along the Gaza border wall, allowing at least 1,500 fighters to pour over a modern-day Maginot line and murder over 1,000 Israelis, precipitating the worst eruption of violence in Israel and Palestinian territories since the 1973 Arab-Israeli war.

Yet as this is happening, the Pentagon still overwhelmingly spends its dollars on legacy weapons systems. It continues to rely on an outmoded and costly technical production system to buy tanks, ships and aircraft carriers that new generations of weapons — autonomous and hypersonic — can demonstrably kill.

Take for example the F-35, the apex predator of the sky. The fifth-generation stealth fighter is known as a “flying computer” for its ability to fuse sensor data with advanced weapons.

Yet this $2 trillion program has fielded fighter airplanes with less processing power than many smartphones. It’s the result of a technology production system bespoke to the military and separate from the consumer technology ecosystem. The F-35 design was largely frozen in 2001, the year the Pentagon awarded its contract to Lockheed Martin. By the time the first F-35 was rolling down the runway, technology’s state of the art had already flown far past it. This year, the iPhone 16 arrives. Today, the F-35 is slowly progressing through its third technology upgrade with newer, but far from state-of-the-art, processors. The core issue is that this slow hardware refresh cycle prevents the F-35 from fully taking advantage of the accelerating advancements in A.I.

This is not an either/or argument. iPhones will not replace F-35s. The U.S. military requires unique platforms, such as stealth fighters and submarines, as well as newer technologies, including drones. All weapons systems, old or new, need to take full advantage of the software and A.I. revolution — a revolution driven forward primarily by Silicon Valley, not by large, traditional defense contractors.

There is progress. Merging these two systems of technological production — one for the military, another for everything else — is now a top Pentagon objective. Started in 2015, the Pentagon’s Defense Innovation Unit (D.I.U.), based in Silicon Valley, brings innovative commercial technology into the military, including A.I. It functions more like a venture capital firm than a military program office. D.I.U. created a faster way for startups to contract with the military that today has been used by the Department of Defense to acquire $70 billion of technology. (We helped build D.I.U.; one of us, Mr. Shah, now runs a venture firm focused on national security startups, including some that have received federal funding.)

A new generation of defense unicorns powered by this investment are creating advanced A.I.-powered autonomous systems. Joby Aviation has deployed an electrically powered S4 flying air taxi. Anduril Industries just advanced to the final round in the Air Force’s collaborative combat mega-contract, in which 1,000 advanced stealth drones will fight alongside manned fighters. D.I.U. is also leading the Pentagon’s high-profile Replicator initiative, developing swarming autonomous weapons for air, land and sea.

Yet there is much left to do. While D.I.U.’s budget is more than 30 times as large as it was in its first full year of operations, now totaling almost $1 billion annually, the Pentagon spends only pennies on innovation for each dollar it throws at legacy systems. The Replicator initiative accounts for just 0.059 percent of the defense budget at a time when our adversaries are making monumental shifts.

China, of course, doesn’t need a D.I.U.; Xi Jinping and his predecessor, Hu Jintao, mandated that civilian technology be available to the People’s Liberation Army. This top-down, state-run economy is chasing quantum computers, nuclear-capable hypersonic weapons, and lofting into orbit its own 13,000-satellite equivalent to Starlink.

This is the civilizational race we’re in.

The way to win against both China and low-cost weapons in Ukraine and the Mideast is to unleash our market-based system so that scrappy, fast-moving product companies and the venture funds that back them revitalize our military’s technology pipeline. The good news is that market interest is robust: Venture capital funds deployed $120 billion of capital into national security startups over the last three years. Leading engineers are eager to work on problems that matter to preserving democracy. The question now is whether we can achieve this transformation in time to deter the next great power war and prevail in the more contained conflicts that threaten to envelop the U.S. and our allies.

“The history of failure in war can almost be summed up in two words: Too late,” Douglas MacArthur declared hauntingly in 1940. Eighty-four years later, on the eve of tensions not unlike what preceded prior great power conflict, we would do well to heed MacArthur’s warning.

Raj M. Shah is the managing partner of Shield Capital. Christopher Kirchhoff helped build the Pentagon’s Defense Innovation Unit. They are the authors of “Unit X: How the Pentagon and Silicon Valley Are Transforming the Future of War.”" [1]

1. A.I. Is Changing War. We Are Not Ready.: Guest Essay. Shah, Raj M; Kirchhoff, Christopher.  New York Times (Online) New York Times Company. Sep 13, 2024.

 

Dirbtinio intelekto išlaidų bumas keičia darbo vietas ir strategijas

 

 „Generatyvusis dirbtinis intelektas (AI) sukėlė vieną didžiausių išlaidų bumą šiuolaikinėje Amerikos istorijoje, nes įmonės ir investuotojai stato šimtus milijardų dolerių, kad ši technologija pakeis pasaulio ekonomiką ir vieną dieną atneš didžiulius pelnus.

 

 Kyla klausimas, kada ir net ar visos tos investicijos išvis atsipirks.

 

 Tokios programos, kaip „OpenAI“ „ChatGPT“ pritraukė šimtus milijonų vartotojų, tačiau palyginti nedaug žmonių moka už aukščiausios kokybės versijas, o įmonės vis dar eksperimentuoja, kaip generatyvus AI gali padidinti jų produktyvumą. Nepaisant to, didžiausios technologijų įmonės skiria rekordines pinigų sumas kapitalo išlaidoms, visų pirma techninei įrangai, reikalingai dirbtinio intelekto modeliams kurti ir paleisti.

 

 „Per mažai investavimo rizika yra žymiai didesnė nei per didelio investavimo rizika“, – sakė Sundaras Pichai, „Google“ patronuojančios įmonės „Alphabet“ vadovas, liepą per uždarbio aptarimo skambutį.

 

 Rizikos kapitalistai taip pat lažinasi, kad bent keli AI startuoliai vieną dieną gali būti verti milijardų ar net trilijonų, nors dauguma šiuo metu nėra pelningi. Rizikos kapitalo investicijos į AI startuolius šiais metais siekia 64,1 mlrd. dolerių, todėl jos artėja prie didžiausio lygio, kuris buvo nustatytas per platesnį investicijų augimą 2021 m. Ir bendra rizikos kapitalo investicijų dalis, skirta dirbtiniam intelektui šiais metais, yra didžiausia rekordinė istorijoje.

 

 Visų tų išlaidų vaisius galima pamatyti visoje JAV, nes vis dažniau atsiranda naujų duomenų centrų. Anksčiau duomenų centrai pirmiausia buvo naudojami duomenims nuotoliniu būdu saugoti ir ne AI programinei įrangai paleisti. Dirbtinio intelekto optimizuotuose duomenų centruose yra specializuotų lustų, reikalingų generuojančioms AI programoms kurti ir paleisti.

 

 Nuo 2020 m. pradžios iki šių metų „Microsoft“ daugiau, nei dvigubai, padidino duomenų centrų skaičių. Bendra „Google“ suma per tą patį laikotarpį išaugo 80 proc. „Oracle“ daug dėmesio skiria šiam verslui ir planuoja pastatyti 100 naujų duomenų centrų.

 

 Dirbtinio intelekto duomenų centrai reikalauja daugiau energijos, nei tie, kurie buvo pastatyti anksčiau, nes dirbtinio intelekto lustams reikia nuolatinio ir patikimo energijos šaltinio. Net trumpi galios kritimai gali pakenkti „treniruotėms“, kurių metu dirbtinio intelekto modeliai tobulinami, analizuojant daugybę duomenų. Dideliems modeliams kiekvienas treniruočių važiavimas kainuoja dešimtis ar šimtus milijonų dolerių.

 

 Nuo 2015 m. energijos kiekis, kurį JAV ir Kanados duomenų centrai užsakė iš energetikos įmonių, išaugo beveik devynis kartus.

 

 Lustai, naudojami dirbtinio intelekto modeliams mokyti ir valdyti (GPU), pirmiausia yra iš vienos įmonės: „Nvidia“. Jo grafikos apdorojimo įrenginiai, iš pradžių sukurti vaizdo žaidimams, kainuoja dešimtis tūkstančių dolerių. Technologijų įmonės, kuriančios ir talpinančios AI modelius, siekia gauti didžiausią įmanomą „Nvidia“ lustų asignavimą.

 

 „Meta Platforms“ generalinis direktorius Markas Zuckerbergas teigė, kad jo įmonė iki 2024 m. pabaigos planuoja turėti 600 000 GPU. „Tesla“ vadovas Elonas Muskas, kuriantis savo dirbtinio intelekto startuolį xAi, teigė, kad tikisi iki kitos vasaros turėti 300 000 GPU.

 

 Aukštos kvalifikacijos talentai yra dar viena nemenka prekė. Nepaisant plačiai paplitusių atleidimo iš darbo atvejų Silicio slėnyje pastaruoju metu, technologijų milžinai išleidžia daugybę milijonų dolerių, kad sulaikytų mokslininkus, kurie, jų nuomone, gali pastūmėti dirbtinį intelektą į naujas ribas. Daugelis šių ekspertų iki šiol būtų dirbę akademinėje bendruomenėje. Dabar jie yra vieni turtingiausiai atlyginamų technologų pasaulyje.

 

 Netgi žmonės, kurie mažiau išmano mašininį mokymąsi, kuriuo grindžiamas dirbtinis intelektas, gali pasirinkti šešiaženklius darbus. Naujų su dirbtiniu intelektu susijusių pozicijų sąrašų skaičius liepos mėn. padidėjo beveik 50%, palyginti su praėjusiais metais, o technologinių darbų apskritai šiek tiek sumažėjo.

 

 Tikėtina, kad investuotojų kantrybė dėl didelių Silicio slėnio AI išlaidų išblės. Jie jau nubaudė tokias bendroves, kaip „Meta“ ir „Microsoft“, už AI išlaidų padidėjimą be pakankamai spartaus pajamų augimo. Rizikos kapitalo įmonės „Sequoia Capital“ partneris neseniai apskaičiavo, kad, norint pateisinti šių metų investicijas į duomenų centrus ir lustus, dirbtinio intelekto įmonės galiausiai turės gauti 600 mlrd.dolerių pajamų. Nors dauguma įmonių neatskleidžia jų pajamų iš dirbtinio intelekto, analitikai apskaičiavo, kad bendra metinė suma siekia dešimtis milijardų.

 

 Nerimas dėl to, ar dirbtinio intelekto rėmėjai aplenkė jų slides, grįžta į dot-com erą prieš ketvirtį amžiaus, kai įmonės į šviesolaidinius tinklus skyrė daug grynųjų, siekdamos paremti didelius interneto naudojimo skaičiavimus, kurių plėtra užtruko ilgiau, nei tikėtasi.

 

 Aukščiausių technologijų įmonių vadovai skelbia kantrybę. Naujausiuose skambučiuose dėl pajamų Zuckerbergas teigė, kad prireiks metų, kol iš AI programų bus galima gauti pajamų, o „Google“ atstovas Pichai teigė, kad „yra laiko kreivė, kai reikia atsižvelgti į pagrindinę technologiją ir paversti ją prasmingais sprendimais“." [1]

 

Vienas lietuvių entuziastas pasiūlė dirbtiniam intelektui maitinti naudoti lietuvišką elektrą. Kai rašau tai, mano lietuviška elektros lemputė mirkčioja. Mes, lietuviai, negalime aprūpinti energija dirbtinius smegenis.  Mes negalime valdyti net mūsų smegenis. Žiūrėkite, kas sėdi mūsų Seime... Jokių smegenų, jokios naudos iš tų žmonių.

1. Spending Boom In AI Reshapes Jobs, Strategies. Rattner, Nate; Dotan, Tom.  Wall Street Journal, Eastern edition; New York, N.Y.. 13 Sep 2024: B.1.