پینٹاگون ایک پائلٹ پروگرام شروع کر رہا ہے جو مصنوعی ذہانت کا استعمال کرے گا تاکہ یہ انتظام کیا جا سکے کہ وہ کس طرح حساس فوجی معلومات کی درجہ بندی اور ہینڈل کرتا ہے، ڈپٹی ڈیفنس سیکرٹری سٹیو فینبرگ کی طرف سے جاری کردہ ایک یادداشت کے مطابق جس کا DefenceScoop نے جائزہ لیا تھا۔ ہدایت نامہ اگلے چھ مہینوں کے اندر اندر ایک خودکار حفاظتی درجہ بندی کی صلاحیت کی ابتدائی چھوٹے پیمانے پر تعیناتی کا حکم دیتا ہے - ایک ایسے عمل کو بحال کرنے کی کوشش میں ابتدائی اقدام جسے محکمہ خطرناک حد تک پرانا قرار دیتا ہے۔
فینبرگ میمو کے اندر For more context on this story, see our ongoing AI industry coverage.
میمو، جو پیر کو جاری کیا گیا، پینٹاگون کے موجودہ درجہ بندی اور ڈی کلاسیفیکیشن کے طریقہ کار کو "غیر فعالی" کے ذریعہ بناتا ہے جس کے بارے میں محکمہ کا کہنا ہے کہ اس کے مشن کو "خطرے میں ڈال رہا ہے"۔ اس کا استدلال ہے کہ فرسودہ طریقہ کار "اہم معلومات کے بروقت اجراء" کو سست کر دیتے ہیں اور محکمہ پر عوام کا اعتماد ختم کر دیتے ہیں۔
DefenceScoop کے مطابق، میمو میں کہا گیا ہے کہ "ان طریقہ کار کی وجہ سے پیدا ہونے والی خرابی غلط درجہ بندی کا باعث بنتی ہے جو ہمارے قومی سلامتی کے نظام پر بوجھ ڈالتی ہے، انٹرآپریبلٹی میں رکاوٹ بنتی ہے، اور اہم ڈیٹا کو چولہے میں پھنسا کر اختراع کو سست کرتی ہے۔"
ACME: مرکز میں فضائیہ کا نظام
مقدمے کی سماعت کے لیے، محکمہ دفاع AI کی حمایت یافتہ نظام کا استعمال کرے گا جسے ایئر فورس نے حال ہی میں تیار کیا ہے جسے آٹومیٹڈ کلاسیفیکیشن مینجمنٹ انوائرنمنٹ، یا ACME کہا جاتا ہے۔ میمو میں ایئر فورس کے اعلیٰ سویلین اہلکار کو پائلٹ کے لیے ایگزیکٹو ایجنٹ کے طور پر نامزد کیا گیا ہے، اور ایئر فورس کے ترجمان نے ڈیفنس سکوپ کو بتایا کہ سروس "میمو میں دی گئی ہدایات کی تعمیل کرے گی۔"
ACME کو اگست میں عوامی طور پر جھنڈا لگایا گیا تھا، جب حکام نے صنعت سے معلومات کی درخواست جاری کی تھی جس میں فوج نے دہائیوں سے استعمال کیے جانے والے "دستی، انسانی لحاظ سے بھرپور" عمل کو تبدیل کرنے کے لیے درجہ بندی کے انتظام کے ماحولیاتی نظام کی تعمیر میں مدد کی تھی۔ اس نوٹس میں تناؤ کے تحت ایک نظام کو بیان کیا گیا ہے: سیکڑوں اہلکار معلومات کی درجہ بندی کرنے کا اختیار رکھتے ہیں، بہت سے لوگ قدیم پروگراموں کا استعمال کرتے ہیں، پرانی دستاویزات تیار کرتے ہیں، اعلی غلطی کی شرح، بار بار حد سے زیادہ درجہ بندی، اور اعداد و شمار کی انحطاطی سالمیت۔ محکمہ کے پاس تقریباً 140 ملین صفحات کا ہارڈ کاپی بیک لاگ بھی ہے۔
پائلٹ سے سنگل مستند حوالہ تک
اگر پائلٹ کامیاب ہو جاتا ہے، تو میمو میں کہا گیا ہے کہ خودکار نظام بالآخر محکمے کے تمام اصل درجہ بندی کے فیصلوں کے لیے "واحد، ڈیجیٹل مستند حوالہ" کے طور پر کام کرے گا۔ یہ ذمہ داری تاریخی طور پر خاص طور پر نامزد انسانی عہدیداروں کی ہے جو اس بات کا تعین کرتے ہیں کہ کس طرح حساس معلومات کی درجہ بندی کی جاتی ہے - یعنی ایک کامیاب رول آؤٹ آج تک AI سسٹمز میں بنیادی حکومتی کام کی سب سے زیادہ نتیجہ خیز منتقلی کا نشان بنائے گا۔
حکام کیوں کہتے ہیں کہ تبدیلی کی ضرورت ہے۔
آٹومیشن کا معاملہ جدید فوجی معلومات کے سراسر حجم اور رفتار پر منحصر ہے۔ معلومات کے لیے اگست کی درخواست نے دستی عمل کو ڈیجیٹل دور میں معلومات کے حجم اور رفتار کے ساتھ "غیر موافق" قرار دیا۔ زیادہ درجہ بندی معلومات کو اکائیوں اور اتحادیوں سے دور رکھتی ہے جنہیں اس کی ضرورت ہوتی ہے۔ کم درجہ بندی کا خطرہ مخالفین کے لیے صلاحیتوں اور منصوبوں کو ظاہر کرتا ہے۔ دونوں سمتوں میں ہونے والی خرابیوں پر لاگت آتی ہے، اور ہارڈ کاپی صفحات کے سات اعداد کے بیک لاگ کے ساتھ، محکمے نے یہ نتیجہ اخذ کیا ہے کہ اضافی اصلاحات کافی نہیں ہیں۔
نیو امریکن سیکیورٹی کے دفاعی پروگرام کے سینٹر کے ایک فیلو جوش والن نے ڈیفنس اسکوپ کو بتایا کہ کم درجہ بندی کی معلومات مخالف کے سامنے کسی صلاحیت یا منصوبہ بندی کو ظاہر کر سکتی ہے، جبکہ زیادہ درجہ بند مواد کو نظرثانی کے تاخیری عمل سے روکا یا روکا جا سکتا ہے - یعنی یہ ان تنظیموں تک نہیں پہنچ سکتا جن کو اس کی ضرورت ہے، "اتحاد کے ماحول میں جہاں معلومات کے تبادلے کے لیے ہم آہنگی ضروری ہے۔ انہوں نے مزید کہا کہ، بہت سے معاملات میں، "ضروری طور پر معلومات کی اکثریت اتنی حساس نہیں ہے کہ آپ غلط درجہ بندی کے بارے میں فکر مند ہوں،" یہی وجہ ہے کہ تیز، زیادہ مستقل ہینڈلنگ پورے محکمے میں منافع کی ادائیگی کر سکتی ہے۔
تجزیہ کار فوائد اور حقیقی خطرات دیکھتے ہیں۔
والن نے کہا کہ آٹومیشن غلط درجہ بندی کے مسائل میں مدد کر سکتی ہے - بشمول وہ معلومات جو حد سے زیادہ محفوظ، کم محفوظ، یا انسانوں کے ذریعہ غلط لیبل کی گئی ہیں - اور اسٹو پائپنگ کو کم کریں، خاص طور پر جیسا کہ جدید تنازعات نے دکھایا ہے کہ معلومات کا تیز بہاؤ فیصلہ کن فائدہ ہوسکتا ہے۔
لیکن والن نے خطرات کو بھی جھنڈا دیا۔ AI کی حمایت یافتہ نظاموں کے تحت غلط درجہ بندی تیز تر پیمانے پر ہو سکتی ہے۔ اتحادیوں اور شراکت داروں کے ساتھ تیز تر اشتراک وصول کنندگان کے نیٹ ورکس کے سائبرسیکیوریٹی پروٹوکول کے بارے میں سوالات اٹھاتا ہے۔ اور تیز تر درجہ بندی ایک "مجموعی" اثر پیدا کرتی ہے، جس میں ایک مخالف انفرادی طور پر بے ضرر انکشافات سے حساس بصیرت کو اکٹھا کر سکتا ہے۔
والن نے کہا کہ "غلط درجہ بندی کی تشویش ہے۔" "بس ایک موروثی تشویش ہے کہ کچھ معلومات حساس ہوں گی۔ کیا اس کی غلط درجہ بندی اور شیئر کی جائے گی، غیر ارادی طور پر، اور کیا کوئی اسے نہیں پکڑے گا؟"
نگرانی کے سوالات باقی ہیں۔
والن نے پائلٹ کی اختصار پر بھی سوال اٹھایا اور جب AI اصل درجہ بندی اتھارٹی کے لیے حتمی حوالہ کے طور پر کام کرے گا تو انسانی نگرانی کیسے کام کرے گی۔ "[آپ] حقیقت میں انسانی نگرانی کیسے کریں گے؟ اسے ہمیشہ کے لیے برقرار رہنا پڑے گا،" اس نے ڈیفنس سکوپ کو بتایا، یہ نوٹ کرتے ہوئے کہ نظام وقت کے ساتھ ساتھ تیار ہوتا جائے گا اور یہ مکمل اعتماد کبھی حاصل نہیں ہو سکتا۔
پینٹاگون نے فوری طور پر ان سوالوں کا جواب نہیں دیا کہ کون سے بنیادی AI ماڈلز پائلٹ کو طاقت فراہم کریں گے یا کیا محکمہ کو اس مقصد کے لیے ٹیکنالوجی کے استعمال کے بارے میں خدشات ہیں۔ یہ ہدایت AI کی نگرانی پر واشنگٹن میں ایک وسیع بحث کے درمیان اتری، یہاں تک کہ دفاعی حکام کا کہنا ہے کہ AI بہت طاقتور ٹول ہے جس کو سائیڈ لائن کرنے کے لیے ہے جبکہ مخالفین اسے اپنی فوجوں میں تعینات کرتے ہیں۔ محکمہ ان دو تحریکوں کو کس طرح متوازن کرتا ہے - جارحانہ اپنانے اور بامعنی انسانی کنٹرول - چھ ماہ کے پائلٹ کا وضاحتی سوال ہوگا۔
فضائیہ کے لیے، اسائنمنٹ بھی اعتماد کا ووٹ ہے۔ سروس نے ACME کو بنایا جب کہ درجہ بندی میں اصلاحات کے بارے میں محکمانہ گفتگو ابھی بھی نظریاتی تھی، اور میمو اب اسے ایک ایسی صلاحیت کی ذمہ داری سونپتا ہے جو، اگر یہ کام کرتی ہے، تو ہر فوجی شاخ اپنے رازوں کو کس طرح سنبھالتی ہے۔ باقی وفاقی حکومت کے لیے - جہاں درجہ بندی کے بیک لاگز اور زیادہ درجہ بندی کی شکایات دائمی ہیں - پینٹاگون کا ایک کامیاب پائلٹ AI کی مدد سے معلومات کو سنبھالنے کے لیے پہلا بڑے پیمانے پر ٹیمپلیٹ فراہم کرے گا، اور اس پر قریب سے دیکھا گیا ہے۔
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
