人工知能は諜報機関の「大物」になると期待されている

諜報活動は私たちが想像するよりもはるかに退屈で複雑です。現在、米国の諜報機関は、手作業に代わる人工知能アルゴリズムを使い始めている。

米国防総省は現在、諜報員による情報収集を支援できる人工知能技術の研究開発を強化しており、人工知能アルゴリズムを使って過激派テロ組織の諜報データを分析・整理する計画があると報じられている。偶然にも、米国中央情報局もソーシャルメディアのデータを入手するための人工知能を開発している。アメリカ安全保障センターが発表した報告書「人工知能と国家安全保障」では、人工知能技術が諜報収集と情報分析に与える重要な価値が詳細に説明されている。

情報コミュニティに「参入」する人工知能は、衛星、インターネット、ドローンなどの技術的手段を完全に統合して、情報の抽出と分析を加速し、全天候型、多層的、リアルタイムかつ広範な情報収集を実現し、情報コミュニティの「大物」になる可能性さえあります。

[[238919]]

「スカイアイ」のテスト

諜報機関は「AIスパイ」を緊急に必要としている

近年、情報技術の向上とネットワーク統合の加速により、目に見えない無形のデータが「ブーム」の傾向を示しています。特に、ドローンや衛星画像などの新興技術の発達により、大量の画像・映像情報が継続的に伝送されています。これは諜報分析官にとって大きな問題となっている。電子メール、手書き文書、通話録音などの従来の情報収集方法と比較すると、今日のソーシャル ネットワークでは「膨大な」データが毎分生成されています。そこから重要な情報をいかに迅速かつ効果的に抽出するかが、情報機関の研究の焦点となっています。

諜報機関が「人工知能エージェント」を緊急に必要とする主な理由は、現在取得される諜報データがますます複雑になり、諜報分析タスクを実行する人間のアナリストの能力を超えているためです。米国中央情報局は以前、137件の人工知能処理プロジェクトの実行をシリコンバレーの開発者に依頼することを公表した。これらのプロジェクトの範囲も非常に広く、データの変化を比較して将来の重大な出来事の可能性を予測することから、情報分析官の注意を引く可能性のある人物や物をコンピューターが自動的にマークできるようにすることにまで及びます。人工知能プロジェクトの急速な発展により、人々はソーシャルメディアからデータを収集できるようになりました。一見何気ない「友人の輪」が、すでに「人工知能スパイ」の標的になっている可能性があります。

同時に、米国の情報高等研究計画局も人工知能の「実験」を積極的に行っており、一連の研究プロジェクトを通じて情報分野の躍進を模索している。つい最近、米国情報高等研究計画局は、衛星画像を自動的に分析できる人工知能「エージェント」を募集するディープラーニング コンテストを開催しました。

周知のとおり、軍事スパイ衛星は「宇宙パパラッチ」のようなもので、毎日地球の周りで大量の画像を必死に撮影しています。情報分析官の画像処理能力は実際限られており、ミサイルサイロなどの軍事施設の情報収集は人工知能に任せるのが最善である。既存の人工知能技術により、作業負荷の 75% の自動化が達成されたと報告されています。

実際、CIA は 2015 年にはすでにデジタル イノベーション エージェンシーを設立していました。彼らが社会不安を予測するために開発した人工知能システムは、事件が起こる前に早期警告を発することができ、米国のさまざまな州で発生した警察に対する暴力事件に適用されている。 2017年末、米軍は中東で人工知能による情報分析実験を開始した。特殊なアルゴリズムを搭載したコンピューターは、ドローンが収集したビデオ情報の分析を支援し、人、車、さまざまな種類の建物を自動的に識別するために使用されます。継続的な学習とアルゴリズムの更新により、複雑な環境における人工知能の自動認識率は 80% を超えました。米軍は次に、この「空中監視装置」をさらに多くのドローン・プラットフォームでテストする予定だ。

「アルゴリズムブリッジ」の構築——

アルゴリズムで膨大な量のデータを処理する

データはどこにでもありますが、重要なのはそれを慎重に使用するかどうかです。以前、一部の「おせっかいな連中」が飛行経路記録ソフトウェアを使って、米国土安全保障省とFBIの航空機100機を発見したことがある。これらの飛行データからモデルを構築し、人工知能アルゴリズムと他の航空機の飛行記録を使用してデータを継続的に分析することで、彼らは「隠されていた」多くの特別な航空機や軍用機さえも発見しました。

人間の行動そのものがデータであり、人工知能はデータを活用するアルゴリズムモデルに過ぎないということのようです。膨大な量のデータを精査する必要があるため、諜報機関は数十億ビットのデータを迅速に処理するために人工知能に期待を寄せている。人工知能は、利用可能なリソースと緊急のニーズの間に「アルゴリズムの橋」を構築し、アルゴリズムを使用して大量のデータを「泳ぎ」、インテリジェンス分析の自動化の程度を大幅に向上させたと言えます。人々は、タンクがどこにあるかを探すのに多くの時間を費やす必要がなくなり、タンクがなぜそこにあるのか、タンクは次に何をすべきかを考えるのに多くの時間を費やすことができます。

諜報活動における人工知能の使用の原理は複雑ではありません。音声認識、テキスト認識、顔認識などのテクノロジーの助けを借りて、人々は大量の非構造化データを「統合してラベル付け」し、収集したデータをコンピューターが理解しやすい有用な情報に処理することができます。米空軍は、ビデオの内容を監視するために機械視覚認識システムの使用を検討していると報じられている。これは、比較的基本的なデータ情報のスクリーニングにすぎません。理想的には、人工知能は特定のキーワードや画像に対して機械的に警告するのではなく、すべてのテキスト、画像、ビデオ情報を総合的かつ動的に理解するプロセスを持つことができます。

もちろん、これは諜報活動における AI の活用方法のほんの一部にすぎません。研究者は人工知能技術の助けを借りて、離散データの相関と統合を実現しました。これにより、インテリジェンスの自動処理レベルが向上するだけでなく、ユーザー識別に基づいてオープンソースのインテリジェンスデータを取得することを自律的に学習することもできます。米軍は現在、地理空間情報システムの構築に数十億ドルを費やしている。ウェブページ、電子メール、インスタントメッセージ、ソーシャルメディアなどの「人文地理学」に関連するデータは、人工知能と機械学習を通じて自動的に収集され、処理される。人工知能「インテリジェンスアナリスト」の利点は、アルゴリズムが常に変化する環境やシナリオに適応でき、人間のオペレーターに代わってターゲット識別などのタスクを実行できることです。

「見えない戦場」へ進撃せよ——

軍事競争の最前線に躍り出る

人工知能とインテリジェンスの有機的な統合は、科学技術の進歩が、インテリジェンスの取得、組織化、分析のプロセスにおける技術の変化と革新を推進していることを示しています。人類が直面する諜報脅威の分野における巨大な「データブラックホール」こそが、国防科学技術分野における人工知能や機械学習などの技術の発展を絶えず牽引している。今日、人工知能は長い間軍事競争の最前線にあり、人間のように考える人工知能の「大物」は、多くの応用分野の中でも最高の存在です。

米国防総省は、早くも2015年12月に「第三次オフセット戦略」の導入に合わせて、知能化と自律性を中心とした5つの主要技術を提案し、人工知能分野における軍事応用の急速な発展をさらに促進しました。 2016年に米国は「人工知能の未来への備え」と「国家人工知能研究開発戦略計画」という2つの報告書を発表し、世界的な軍事大国としての地位を維持するための技術戦略の中核に人工知能を位置づけました。米国情報高等研究計画局が参加した報告書「人工知能と国家安全保障」では、情報分析分野における人工知能の開発の緊急性が明確に提唱された。現在、米軍は人工知能アルゴリズムを使用して過激派組織からの大量の諜報データを分析および整理することを計画しています。米国国防総省の「アルゴリズム戦争クロスファンクショナルチーム」の最初の「アルゴリズム兵器」も、ドローンのターゲット検出、分類、早期警戒に使用される人工知能アルゴリズムです。人工知能は今や、知能の「見えない戦場」に向かって「走り出している」。

情報分析における人工知能の使用によって、人間が完全に不要になるわけではありません。米国情報高等研究計画局が実施した衛星画像解析コンテストでは、複数の角度から撮影された物体が上下逆さまになっていたり、動く雲が画像効果に影響を与えたり、衛星画像の解像度が不均一だったりするなど、多くの問題が浮上し、人工知能におけるディープラーニングの難しさがさらに高まった。さらに、地球の衛星画像は完璧ではありません。人工知能の認識精度が90％以上に達したとしても、すべてのタスクを単独で完了することはできません。

さらに、人工知能の最大の「天敵」は、人間による欺瞞や「誘導入力」です。単純なデータを入力するだけで、人工知能システムを「騙す」ことができます。ほんの数ピクセルがずれているだけでも、戦車の写真が車と間違われる可能性がありますが、人間の目ではその違いは簡単に見分けられます。このため、人々は人工知能に対する「欺瞞」を防止し、対処する方法を模索しています。軍事における陰謀と欺瞞のゲームは、伝統的な戦場からデジタルの分野へと移行して久しいようです。