ပင်တဂွန်သည် အရေးကြီးသော စစ်ဘက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ခွဲခြားကိုင်တွယ်ပုံနှင့် စီမံခန့်ခွဲရန် ဉာဏ်ရည်တုကို အသုံးပြုမည့် ရှေ့ပြေးပရိုဂရမ်တစ်ခုကို စတင်နေပြီဟု DefenseScoop မှ ပြန်လည်သုံးသပ်သည့် လက်ထောက်ကာကွယ်ရေးဝန်ကြီး Steve Feinberg မှ ထုတ်ပြန်သော စာချွန်လွှာအရ သိရသည်။ ညွှန်ကြားချက်သည် လာမည့်ခြောက်လအတွင်း အလိုအလျောက် လုံခြုံရေး အမျိုးအစားခွဲနိုင်စွမ်းကို ကနဦး အသေးစား ဖြန့်ကျက်မှုကို အမိန့်ပေးသည် — ဌာန၏ အန္တရာယ်ရှိသော ခေတ်နောက်ကျသည်ဟု ဖော်ပြထားသော လုပ်ငန်းစဉ်ကို ပြန်လည်ပြင်ဆင်ရန် ကြိုးပမ်းမှုတွင် အဖွင့်လှုပ်ရှားမှုကို ညွှန်ကြားထားသည်။

Feinberg Memo အတွင်း For more context on this story, see our ongoing AI trends.

တနင်္လာနေ့က ထုတ်ပြန်ခဲ့သော အဆိုပါ မှတ်စုတွင် ပင်တဂွန်၏ ရှိရင်းစွဲ အမျိုးအစား ခွဲခြားခြင်းနှင့် အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများကို ဌာနက ၎င်း၏ မစ်ရှင်ကို အန္တရာယ်ဖြစ်စေသည်ဟု ပြောသည့် "ကမောက်ကမဖြစ်မှု" ၏ အရင်းအမြစ်အဖြစ် ထည့်သွင်းထားသည်။ ခေတ်မမီသော လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများသည် "အရေးကြီးသော အချက်အလက်များကို အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ထုတ်ပြန်ခြင်း" ကို နှေးကွေးစေပြီး ဌာနအပေါ် လူထုယုံကြည်မှုကို ပျက်ပြားစေသည်ဟု ၎င်းကဆိုသည်။

"ဤလုပ်ထုံးလုပ်နည်းများကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသော ချို့ယွင်းချက်သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ အမျိုးသားလုံခြုံရေးစနစ်များကို ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးဖြစ်စေသော မှားယွင်းသောအမျိုးအစားခွဲခြားမှုများဆီသို့ ဦးတည်သွားစေသည်၊ အပြန်အလှန်လုပ်ဆောင်နိုင်မှုကို ဟန့်တားကာ ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို နှေးကွေးစေကာ အရေးကြီးသောဒေတာများကို stovepipes များတွင် ပိတ်မိစေသည်" ဟု DefenseScoop ၏ မှတ်တမ်းတွင် ဖော်ပြထားသည်။

ACME - စင်တာရှိ လေတပ်စနစ်

စမ်းသပ်မှုအတွက်၊ ကာကွယ်ရေးဌာနသည် မကြာသေးမီက တီထွင်ခဲ့သော လေတပ်မှ AI ကျောထောက်နောက်ခံပြုစနစ်အား Automated Classification Management Environment (သို့) ACME ဟုခေါ်သည်။ အဆိုပါမှတ်စုတွင် လေတပ်၏ ထိပ်တန်းအရပ်သားအရာရှိအား လေယာဉ်မှူးအတွက် အမှုဆောင်အေးဂျင့်အဖြစ် သတ်မှတ်ပေးထားပြီး ဝန်ဆောင်မှုသည် "မှတ်စုတိုပါ ညွှန်ကြားချက်အတိုင်း လိုက်နာမည်" ဟု လေတပ်ပြောရေးဆိုခွင့်ရှိသူက DefenseScoop သို့ ပြောကြားခဲ့သည်။

စစ်တပ်က ဆယ်စုနှစ်ပေါင်းများစွာ အသုံးပြုခဲ့သည့် "လက်ဖြင့်၊ လူသားများ အလေးထားသော" လုပ်ငန်းစဉ်ကို အစားထိုးရန်အတွက် အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ စီမံခန့်ခွဲမှု ဂေဟစနစ်ကို တည်ဆောက်ရာတွင် ကူညီပေးရန် တာဝန်ရှိသူများက သတင်းအချက်အလက်တောင်းဆိုသည့် လုပ်ငန်းကို တာဝန်ရှိသူများက သြဂုတ်လတွင် ACME မှ လူသိရှင်ကြား အလံတင်ခဲ့သည်။ ထိုသတိပေးချက်တွင် တင်းမာမှုအောက်တွင် စနစ်တစ်ခုကို ဖော်ပြထားသည်- ရာနှင့်ချီသော အရာရှိများသည် အချက်အလက်များကို အမျိုးအစားခွဲရန် အခွင့်အာဏာရှိပြီး၊ အများအပြားသည် ရှေးဟောင်းပရိုဂရမ်များကို အသုံးပြုခြင်း၊ ခေတ်မမီတော့သော စာရွက်စာတမ်းများကို ထုတ်လုပ်ခြင်း၊ အမှားအယွင်းများသောနှုန်းထားများ၊ မကြာခဏ ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ဒေတာခိုင်မာမှုကို ကျဆင်းစေသည်။ ဌာနသည် အကြမ်းဖျင်း စာမျက်နှာ သန်း ၁၄၀ ခန့်ရှိသော hardcopy backlog ကိုလည်း သယ်ဆောင်ထားသည်။

Pilot မှ Single Authoritative Reference သို့

အကယ်၍ လေယာဉ်မှူးအောင်မြင်ပါက၊ အလိုအလျောက်စနစ်သည် နောက်ဆုံးတွင် ဌာန၏ မူလအမျိုးအစားခွဲခြားမှုဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်များအားလုံးအတွက် "တစ်ခုတည်းသော၊ ဒစ်ဂျစ်တယ်ခွင့်ပြုချက်ရှိသော ရည်ညွှန်းချက်" အဖြစ် အသုံးပြုနိုင်မည်ဟု မှတ်တမ်းတွင် ဖော်ပြထားသည်။ ဤတာဝန်သည် မည်ကဲ့သို့ ထိလွယ်ရှလွယ် သတင်းအချက်အလက်များကို အမျိုးအစားခွဲမည်ကို ဆုံးဖြတ်သည့် အထူးသတ်မှတ်ထားသော လူသားအရာရှိများနှင့် သမိုင်းကြောင်းအရ သက်ဆိုင်သည် — ဆိုလိုသည်မှာ အောင်မြင်စွာ ဖြန့်ချိခြင်းသည် ယနေ့အထိ AI စနစ်များဆီသို့ အဓိက အစိုးရလုပ်ငန်းဆောင်တာများ၏ အကျိုးဆက်အများဆုံး လွှဲပြောင်းမှုတွေထဲက တစ်ခုဖြစ်ကြောင်း အမှတ်အသားပြုပါသည်။

တာဝန်ရှိသူများက အဘယ်ကြောင့် ပြောင်းလဲရန် လိုအပ်သနည်း။

အလိုအလျောက်စနစ်အတွက် ကိစ္စသည် ခေတ်မီစစ်ရေးဆိုင်ရာ အချက်အလက်များ၏ ကျယ်ပြောသော ထုထည်နှင့် အလျင်ပေါ်တွင် တည်သည်။ ဩဂုတ်လတွင် ဒစ်ဂျစ်တယ်ခေတ်ရှိ အချက်အလက်များ၏ ထုထည်နှင့် အမြန်နှုန်းဖြင့် လက်စွဲလုပ်ငန်းစဉ်ကို "သဟဇာတမဖြစ်" ဟုခေါ်သော အချက်အလက်များအတွက် တောင်းဆိုမှု။ အလွန်အကျွံ အမျိုးအစားခွဲခြင်းသည် အချက်အလက်ကို လိုအပ်သော ယူနစ်များနှင့် မဟာမိတ်များထံမှ သော့ခတ်ထားခြင်း၊ အမျိုးအစားခွဲခြားမှုအောက်တွင် စွမ်းရည်များနှင့် ရန်ဘက်ပြုသူများကို ထုတ်ဖော်ပြသမည့် အန္တရာယ်ရှိသည်။ ဦးတည်ချက်နှစ်ခုစလုံးတွင် အမှားအယွင်းများသည် ကုန်ကျစရိတ်များ သယ်ဆောင်လာပြီး hardcopy စာမျက်နှာများ၏ ခုနစ်ပုံတစ်ပုံ မှတ်တမ်းနှင့်အတူ၊ တိုးမြင့်ပြင်ဆင်မှုများ မလုံလောက်ကြောင်း ဌာနက ကောက်ချက်ချခဲ့သည်။

New American Security ၏ ကာကွယ်ရေးပရိုဂရမ်မှ Center for the Center မှ အရာရှိ Josh Wallin က ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသော အချက်အလက်များသည် ရန်သူတစ်ဦးအား စွမ်းဆောင်ရည် သို့မဟုတ် အစီအစဉ်ဆွဲနိုင်သော်လည်း အမျိုးအစားခွဲလွန်းသည့်အရာများကို နှောင့်နှေးကြန့်ကြာသည့်ပြန်လည်သုံးသပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်ဖြင့် ချုပ်နှောင်ထားနိုင်သည် — ဆိုလိုသည်မှာ ၎င်းသည် လိုအပ်သောအဖွဲ့အစည်းများထံ မရောက်နိုင်ဟု DefenseScoop သို့ ပြောကြားခဲ့သည်။ ကိစ္စအတော်များများတွင်၊ "အချက်အလက်အများစုသည် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအတွက် သင်စိုးရိမ်နေသောကြောင့် အလွန်အထိခိုက်မခံလိုပါ" ဖြစ်သောကြောင့် တိကျစွာ ကိုင်တွယ်ဆောင်ရွက်ခြင်းသည် ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး တစ်သမတ်တည်းဖြစ်သော ဌာနအနှံ့ အမြတ်ဝေစုများကို ပေးဆောင်နိုင်ကြောင်း ၎င်းက ပြောကြားခဲ့သည်။

လေ့လာသုံးသပ်သူများသည် အမြတ်များ — နှင့် တကယ့်အန္တရာယ်များကိုကြည့်ပါ။

Wallin မှ အလိုအလျောက်စနစ်သည် လူသားများမှ အကာအကွယ်လွန်ကဲစွာ ကာကွယ်ထားသော၊ ကာကွယ်မှုနည်းသော သို့မဟုတ် အလွဲသုံးစားပြုလုပ်ထားသော အချက်အလက်များအပါအဝင် မှားယွင်းသောအမျိုးအစားခွဲခြားမှုပြဿနာများကို ကူညီပေးနိုင်ကြောင်းနှင့် အထူးသဖြင့် ခေတ်မီပဋိပက္ခများက သတင်းအချက်အလက်များ လျင်မြန်စွာစီးဆင်းမှုကို အဆုံးအဖြတ်ပေးနိုင်ကြောင်း ပြသထားသောကြောင့် မီးဖိုချောင်သုံးခြင်းကို လျှော့ချနိုင်သည်ဟု Wallin မှပြောကြားခဲ့သည်။

သို့သော် Wallin ကလည်း အန္တရာယ်များကို အလံပြခဲ့သည်။ AI-ကျောထောက်နောက်ခံစနစ်များအောက်တွင် အမျိုးအစားခွဲခြားမှု မှားယွင်းမှုများသည် ပိုမိုမြန်ဆန်သောအတိုင်းအတာဖြင့် ဖြစ်ပွားနိုင်သည်။ မဟာမိတ်များနှင့် လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များနှင့် ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ မျှဝေခြင်းသည် လက်ခံသူကွန်ရက်များ၏ ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး ပရိုတိုကောများအကြောင်း မေးခွန်းထုတ်သည်။ နှင့် အရှိန်အဟုန်ဖြင့် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းသည် ရန်သူတစ်ဦးချင်းစီ အန္တရာယ်မရှိသော ထုတ်ဖော်မှုများမှ ထိလွယ်ရှလွယ်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို စုစည်းနိုင်သည့် "စုစည်းမှု" အကျိုးသက်ရောက်မှု ဖန်တီးပေးပါသည်။

“အမျိုးအစားခွဲခြားမှု လွဲမှားနေတဲ့ စိုးရိမ်စရာတစ်ခုရှိပါတယ်” လို့ Wallin က ဆိုပါတယ်။ "တချို့အချက်အလက်တွေက ထိလွယ်ရှလွယ်ဖြစ်မှာကို စိုးရိမ်စရာတစ်ခုရှိတယ်။ အဲဒါကို ခွဲခြားပြီး မျှဝေတာမျိုး၊ မရည်ရွယ်ဘဲနဲ့ တစ်စုံတစ်ယောက်က ဖမ်းမိမှာမဟုတ်ဘူးလား။"

ကြီးကြပ်ရေးမေးခွန်းများ ကျန်ရှိနေပါသည်။

Wallin သည် မူလအမျိုးအစားခွဲခြားပိုင်ခွင့်အာဏာအတွက် တိကျသေချာသော ရည်ညွှန်းချက်အဖြစ် AI က ဆောင်ရွက်သည့်အခါတွင် လေယာဉ်မှူး၏ အတိုချုံးနှင့် လူသားကြီးကြပ်မှု မည်သို့လုပ်ဆောင်မည်ကို မေးခွန်းထုတ်ခဲ့သည်။ "မင်းဘယ်လိုနေရာမျိုးမှာ လူသားတွေရဲ့ကြီးကြပ်ကွပ်ကဲမှုကို အမှန်တကယ်ရနိုင်မလဲ။ အဲဒါက ထာဝစဉ်ဆက်ရှိနေရမှာပဲ" ဟု ၎င်းက DefenseScoop သို့ ပြောကြားခဲ့ပြီး စနစ်သည် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ တိုးတက်ပြောင်းလဲလာကာ ပြီးပြည့်စုံသောယုံကြည်မှုမှာ မည်သည့်အခါမျှ ရရှိနိုင်မည်မဟုတ်ကြောင်း မှတ်ချက်ပြုခဲ့သည်။

ပင်တဂွန်သည် မည်သည့်အခြေခံ AI မော်ဒယ်များသည် လေယာဉ်မှူးအား စွမ်းအားပေးမည် သို့မဟုတ် ဤရည်ရွယ်ချက်အတွက် နည်းပညာကို အသုံးပြုခြင်းနှင့်ပတ်သက်၍ ဌာနက စိုးရိမ်မှုများရှိမရှိ မေးခွန်းများကို ချက်ချင်းဖြေကြားခြင်းမရှိပေ။ AI ကြီးကြပ်မှုနှင့်ပတ်သက်၍ ဝါရှင်တန်တွင် ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော အခြေအတင်ဆွေးနွေးမှုများကြားတွင် ကာကွယ်ရေးအရာရှိများက AI သည် ရန်သူများသည် ၎င်းတို့၏စစ်တပ်များတစ်လျှောက် ဖြန့်ကျက်ထားချိန်တွင် ဘေးဖယ်ထားရန် AI သည် အစွမ်းထက်လွန်းသည်ဟု ငြင်းခုံနေကြသည့်တိုင် ညွှန်ကြားချက်သည် ထွက်ပေါ်လာသည်။ ဌာနသည် အဆိုပါတွန်းအားနှစ်ခု—ပြင်းထန်သောမွေးစားမှုနှင့် အဓိပ္ပာယ်ပြည့်ဝသောလူသားထိန်းချုပ်မှု—တို့ကို ချိန်ခွင်လျှာညှိပေးပုံ- ခြောက်လကြာ လေယာဉ်မှူး၏ အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်ဖြစ်သည်။

လေတပ်အတွက်၊ တာဝန်သည်လည်း ယုံကြည်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ ပြုပြင်ပြောင်းလဲမှုနှင့်ပတ်သက်ပြီး ဌာနပေါင်းစုံမှ ပြောဆိုမှုများသည် သီအိုရီအဖြစ်ရှိနေဆဲဖြစ်သော်လည်း ACME ဝန်ဆောင်မှုကို တည်ဆောက်ခဲ့ခြင်းဖြစ်ပြီး ယခုအခါ ၎င်းသည် အလုပ်ဖြစ်ပါက စစ်ဘက်ဆိုင်ရာဌာနခွဲတိုင်း၏ လျှို့ဝှက်ချက်များကို ကိုင်တွယ်ပုံကို ပြန်လည်ပုံဖော်ပေးမည့် စွမ်းရည်တစ်ခုအတွက် ယခု ပေးစာတွင် တာဝန်ရှိပါသည်။ အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ မှတ်တမ်းများနှင့် အမျိုးအစားခွဲခြင်းဆိုင်ရာ တိုင်ကြားမှုများသည် နာတာရှည်ဖြစ်နေသည့် ကျန်ပြည်ထောင်စုအစိုးရအတွက် - အောင်မြင်သော Pentagon လေယာဉ်မှူးသည် AI-အကူအညီပေးသည့် အချက်အလက်ကိုင်တွယ်ခြင်းအတွက် ပထမဆုံးသော အကြီးစားပုံစံပုံစံကို ပံ့ပိုးပေးမည်ဖြစ်ပြီး ထိုအချက်ကို အနီးကပ် စောင့်ကြည့်နေပါသည်။

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →