रक्षा स्कूप द्वारा समीक्षा की गई उप रक्षा सचिव स्टीव फीनबर्ग द्वारा जारी एक ज्ञापन के अनुसार, पेंटागन एक पायलट कार्यक्रम शुरू कर रहा है जो संवेदनशील सैन्य जानकारी को वर्गीकृत करने और प्रबंधित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करेगा। निर्देश अगले छह महीनों के भीतर एक स्वचालित सुरक्षा वर्गीकरण क्षमता की प्रारंभिक छोटे पैमाने पर तैनाती का आदेश देता है - विभाग उस प्रक्रिया को ओवरहाल करने के प्रयास में शुरुआती कदम है जिसे विभाग खतरनाक रूप से पुराना बताता है।
फीनबर्ग मेमो के अंदर For more context on this story, see our ongoing latest AI developments.
सोमवार को जारी किया गया ज्ञापन, पेंटागन की मौजूदा वर्गीकरण और डीक्लासिफिकेशन प्रक्रियाओं को "ख़राबी" के स्रोत के रूप में पेश करता है, जिसके बारे में विभाग का कहना है कि यह उसके मिशन को "खतरे में" डाल रहा है। इसका तर्क है कि पुरानी प्रक्रियाएं "महत्वपूर्ण जानकारी को समय पर जारी करने" को धीमा कर देती हैं और विभाग में जनता का विश्वास कम कर देती हैं।
डिफेंसस्कूप के अनुसार, मेमो में कहा गया है, "इन प्रक्रियाओं के कारण होने वाली शिथिलता से गलत वर्गीकरण होता है जो हमारी राष्ट्रीय सुरक्षा प्रणालियों पर बोझ डालता है, अंतरसंचालनीयता में बाधा डालता है और महत्वपूर्ण डेटा को स्टोवपाइप में फंसाकर नवाचार को धीमा कर देता है।"
एसीएमई: केंद्र में वायु सेना प्रणाली
परीक्षण के लिए, रक्षा विभाग वायु सेना द्वारा हाल ही में विकसित एआई-समर्थित प्रणाली का उपयोग करेगा जिसे स्वचालित वर्गीकरण प्रबंधन पर्यावरण या एसीएमई कहा जाता है। मेमो में वायु सेना के शीर्ष नागरिक अधिकारी को पायलट के लिए कार्यकारी एजेंट के रूप में नामित किया गया है, और वायु सेना के प्रवक्ता ने डिफेंसस्कूप को बताया कि सेवा "मेमो में दिए गए निर्देशों का पालन करेगी।"
एसीएमई को अगस्त में सार्वजनिक रूप से चिह्नित किया गया था, जब अधिकारियों ने सूचना के लिए एक अनुरोध जारी किया था जिसमें उद्योग से दशकों से सेना द्वारा उपयोग की जाने वाली "मैनुअल, मानव-गहन" प्रक्रिया को बदलने के लिए एक वर्गीकरण-प्रबंधन पारिस्थितिकी तंत्र बनाने में मदद करने के लिए कहा गया था। उस नोटिस में तनाव के तहत एक प्रणाली का वर्णन किया गया था: सैकड़ों अधिकारी सूचना को वर्गीकृत करने का अधिकार रखते हैं, कई पुराने कार्यक्रमों का उपयोग करते हैं, पुराने दस्तावेज तैयार करते हैं, उच्च त्रुटि दर, बार-बार अति-वर्गीकरण, और ख़राब डेटा अखंडता। विभाग के पास लगभग 140 मिलियन पृष्ठों का हार्डकॉपी बैकलॉग भी है।
पायलट से एकल आधिकारिक संदर्भ तक
यदि पायलट सफल होता है, तो ज्ञापन में कहा गया है कि स्वचालित प्रणाली अंततः विभाग के सभी मूल वर्गीकरण निर्णयों के लिए "एकल, डिजिटल आधिकारिक संदर्भ" के रूप में काम करेगी। यह जिम्मेदारी ऐतिहासिक रूप से विशेष रूप से नामित मानव अधिकारियों की रही है जो यह निर्धारित करते हैं कि संवेदनशील जानकारी को कैसे वर्गीकृत किया जाता है - जिसका अर्थ है कि एक सफल रोलआउट आज तक एआई सिस्टम में मुख्य सरकारी कार्यों के सबसे परिणामी हस्तांतरणों में से एक होगा।
अधिकारी क्यों कहते हैं कि परिवर्तन की आवश्यकता है
स्वचालन का मामला आधुनिक सैन्य जानकारी की विशाल मात्रा और वेग पर निर्भर करता है। सूचना के लिए अगस्त के अनुरोध में डिजिटल युग में सूचना की मात्रा और गति के साथ मैन्युअल प्रक्रिया को "असंगत" कहा गया। अति-वर्गीकरण जानकारी को उन इकाइयों और सहयोगियों से दूर रखता है जिन्हें इसकी आवश्यकता है; अल्प-वर्गीकरण से विरोधियों की क्षमताओं और योजनाओं को उजागर होने का जोखिम होता है। किसी भी दिशा में त्रुटियां लागत लाती हैं, और हार्डकॉपी पृष्ठों के सात-अंकीय बैकलॉग के साथ, विभाग ने निष्कर्ष निकाला है कि वृद्धिशील सुधार पर्याप्त नहीं हैं।
सेंटर फॉर ए न्यू अमेरिकन सिक्योरिटी के रक्षा कार्यक्रम के फेलो जोश वालिन ने डिफेंसस्कूप को बताया कि कम वर्गीकृत जानकारी किसी प्रतिद्वंद्वी की क्षमता या योजना को उजागर कर सकती है, जबकि अत्यधिक वर्गीकृत सामग्री को विलंबित समीक्षा प्रक्रिया द्वारा रोका या रोका जा सकता है - जिसका अर्थ है कि यह उन संगठनों तक नहीं पहुंच सकता है जिन्हें इसकी आवश्यकता है, "गठबंधन के माहौल में जहां जानकारी साझा करना समन्वय के लिए महत्वपूर्ण है।" उन्होंने आगे कहा कि, कई मामलों में, "ज्यादातर जानकारी इतनी संवेदनशील नहीं होती कि आप गलत वर्गीकरण के बारे में चिंतित हों," यही कारण है कि तेजी से, अधिक सुसंगत प्रबंधन से पूरे विभाग को लाभ मिल सकता है।
विश्लेषक लाभ और वास्तविक जोखिम देखते हैं
वालिन ने कहा कि स्वचालन गलत वर्गीकरण के मुद्दों में मदद कर सकता है - जिसमें अत्यधिक संरक्षित, कम संरक्षित, या मनुष्यों द्वारा गलत लेबल की गई जानकारी शामिल है - और स्टोवपाइपिंग को कम कर सकता है, खासकर आधुनिक संघर्षों ने दिखाया है कि तेजी से सूचना प्रवाह एक निर्णायक लाभ हो सकता है।
लेकिन वालिन ने जोखिमों को भी चिह्नित किया। एआई-समर्थित सिस्टम के तहत गलत वर्गीकरण तेजी से हो सकता है। सहयोगियों और भागीदारों के साथ तेज़ साझाकरण प्राप्तकर्ता नेटवर्क के साइबर सुरक्षा प्रोटोकॉल के बारे में सवाल उठाता है। और त्वरित अवर्गीकरण एक "समग्र" प्रभाव पैदा करता है, जिसमें एक प्रतिद्वंद्वी व्यक्तिगत रूप से हानिरहित खुलासों से संवेदनशील अंतर्दृष्टि को एक साथ जोड़ सकता है।
वालिन ने कहा, "गलत वर्गीकरण की चिंता है।" "बस एक अंतर्निहित चिंता है कि कुछ जानकारी संवेदनशील होगी। क्या इसे अनजाने में गलत तरीके से वर्गीकृत और साझा किया जाएगा, और क्या कोई इसे पकड़ नहीं पाएगा?"
निरीक्षण प्रश्न बने हुए हैं
वालिन ने पायलट की संक्षिप्तता पर भी सवाल उठाया और जब एआई मूल वर्गीकरण प्राधिकरण के लिए निश्चित संदर्भ के रूप में कार्य करेगा तो मानव निरीक्षण कैसे काम करेगा। उन्होंने डिफेंसस्कूप को बताया, "आप वास्तव में मानवीय निरीक्षण कैसे करेंगे? यह हमेशा के लिए जारी रहेगा," उन्होंने कहा कि सिस्टम समय के साथ विकसित होगा और पूर्ण विश्वास कभी हासिल नहीं किया जा सकता है।
पेंटागन ने तुरंत इस सवाल का जवाब नहीं दिया कि कौन से अंतर्निहित एआई मॉडल पायलट को शक्ति प्रदान करेंगे या क्या विभाग को इस उद्देश्य के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग करने के बारे में चिंता है। यह निर्देश वॉशिंगटन में एआई निगरानी को लेकर व्यापक बहस के बीच है, जबकि रक्षा अधिकारियों का तर्क है कि एआई इतना शक्तिशाली उपकरण है कि इसे दरकिनार किया जा सकता है, जबकि विरोधी इसे अपनी सेनाओं में तैनात करते हैं। विभाग उन दो आवेगों - आक्रामक गोद लेने और सार्थक मानव नियंत्रण - को कैसे संतुलित करता है - यह छह महीने के पायलट का निर्णायक प्रश्न होगा।
वायु सेना के लिए, यह कार्यभार विश्वास मत भी है। सेवा ने एसीएमई का निर्माण किया, जबकि वर्गीकरण सुधार के बारे में विभाग-व्यापी बातचीत अभी भी सैद्धांतिक थी, और मेमो अब इसे एक क्षमता की ज़िम्मेदारी सौंपता है, जो यदि काम करता है, तो प्रत्येक सैन्य शाखा अपने रहस्यों को कैसे संभालती है, इसे नया आकार देगी। संघीय सरकार के बाकी हिस्सों के लिए - जहां वर्गीकरण बैकलॉग और अति-वर्गीकरण शिकायतें पुरानी हैं - एक सफल पेंटागन पायलट एआई-सहायता प्राप्त सूचना प्रबंधन के लिए पहला बड़े पैमाने पर टेम्पलेट प्रदान करेगा, और उस पर बारीकी से नजर रखी जाएगी।
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