Televizija ABC izvijestila je početkom ovog tjedna da je MizarVision, kineska tvrtka u djelomičnom državnom vlasništvu, navodno distribuirala satelitske snimke visoke rezolucije s oznakama identifikacije vojne imovine, infrastrukture i logističkih čvorova pomoću umjetne inteligencije. Ovi skupovi podataka, objavljeni na platformama otvorenog koda, pokazuju sposobnost automatskog otkrivanja zrakoplova, utvrđenih skloništa, skladišta goriva, radarskih sustava i koncentracija trupa na širokim operativnim područjima.

Analitičari ističu da su sada takve mogućnosti, nekada ograničene na nacionalne obavještajne agencije s klasificiranim satelitskim konstelacijama i naprednim jedinicama za analizu slika, sve dostupnije putem komercijalnih pružatelja usluga. Stručnjaci dodaju i da takve snimke imaju sposobnost komprimiranja lanca ubijanja te povećavaju rizik za američko osoblje i imovinu, pretvarajući komercijalno dostupne podatke u obavještajne podatke o ciljanju gotovo u stvarnom vremenu.

AI kao game changer

Dužnosnici pak upozoravaju da ovaj razvoj signalizira širu promjenu paradigme u kojoj protivnici koriste alate umjetne inteligencije privatnog sektora kako bi smanjili jaz u odnosu na američke prednosti u pogledu nadzora i preciznih udara. Prema procjenama američke Obavještajne agencije za obranu (DIA), Korpus islamske revolucionarne garde (IRGC) aktivno iskorištava te skupove podataka za poboljšanje planiranja raketnih i bespilotnih napada, što izaziva neposrednu zabrinutost vezanu uz zaštitu snaga i regionalno odvraćanje. Razvoj događaja naglašava to da komercijalno dostupni geoprostorni obavještajni alati mijenjaju cikluse ciljanja u suvremenim sukobima.

Stručnjaci osobito naglašavaju da je operativni utjecaj korištenja kineskih geoprostornih alata itekako značajan. Naime sažimanjem obavještajnog ciklusa od prikupljanja i obrade do analize i širenja, geoprostorne platforme poboljšane umjetnom inteligencijom omogućuju podršku ciljanju u gotovo stvarnom vremenu. Za iranske snage, posebno Zračne snage IRGC-a, odgovorne za operacije bespilotnih letjelica i balističkih projektila, korištenje kineske platforme smanjuje ovisnost o domaćim izviđačkim sredstvima i ublažava tradicionalne obavještajne nedostatke. Također povećava preciznost paketa udara omogućujući bolju validaciju ciljeva, planiranje ruta i koordinaciju vremena.

Automatizirana klasifikacija podataka

Prema mišljenju analitičara belgijskog obrambenog portala Army Recognition, čini se da platforma MizarVisiona integrira algoritme strojnog učenja obučene na velikim skupovima podataka vojnih potpisa, omogućujući automatiziranu klasifikaciju objekata na temelju oblika, toplinskih uzoraka i kontekstualnih pokazatelja. S druge strane, funkcionalnost označavanja dodaje geoprostorne metapodatke, što olakšava integraciju u softver za ciljanje te sustave zapovijedanja i upravljanja. Ovaj oblik proširenja obavještajnih podataka izravno podržava mrežnocentrično ratovanje, pri čemu fuzija podataka i brzo donošenje odluka određuju učinkovitost udara.

Nedavno prikupljena izvješća ukazuju na to da kineske tvrtke koriste umjetnu inteligenciju uz satelitske snimke, praćenje brodova i podatke o letovima kako bi mapirale američke snage u regiji, otkrivajući koncentraciju zrakoplova, kretanje mornarice i elemente regionalne arhitekture proturaketne obrane. Pritom je nužno istaknuti da čak i tamo gdje su snimke komercijalno nabavljene, a ne klasificirane, vojna vrijednost leži u agregaciji, automatiziranom označavanju i brzom širenju. Za aktera poput Irana taj proces može transformirati raspršene otvorene podatke u operativno korisnu sliku ciljanja.

Američka vojska dugo je ulagala u protumjere za zaštitu kritične infrastrukture od satelitskog nadzora, uključujući kamuflažu, tehnike obmane, ojačana skloništa i postupke kontrole emisija. Međutim širenje alata za analizu omogućenih umjetnom inteligencijom značajno smanjuje učinkovitost tih mjera jer automatizirani algoritmi za detekciju mogu identificirati obrasce, operativne ritmove i suptilne anomalije u vremenskim serijama slika, omogućujući protivnicima praćenje raspoređivanja, predviđanje ciklusa aktivnosti i identificiranje visokovrijednih ciljeva s povećanim povjerenjem.

Strateški ovaj razvoj događaja signalizira strukturnu promjenu u ravnoteži obavještajnih podataka na bojnom polju. Kineski model civilno-vojne integracije ubrzava pojavu tvrtki s dvojnom namjenom, sposobnih za pružanje operativnih obavještajnih učinaka bez izravne vojne atribucije, a čak i ako se te platforme djelomično oslanjaju na komercijalno dostupne ili odgođene snimke, obrada umjetnom inteligencijom omogućuje rekonstrukciju obavještajnih proizvoda koji su dovoljno točni za planiranje napada. To stvara neporeciv, ali učinkovit put za neizravnu podršku partnerima poput Irana, komplicirajući upravljanje eskalacijom i atribuciju.

Promjena dinamike zračne i raketne kampanje

Što se tiče iranskog sukoba, široko rasprostranjena dostupnost geoprostornih obavještajnih podataka poboljšanih umjetnom inteligencijom mogla bi promijeniti dinamiku zračne i raketne kampanje. Iranske snage mogle bi sve više prelaziti s napada zasićenja prema selektivnijem ciljanju visoke vrijednosti, fokusirajući se na ključne čimbenike poput radara protuzračne obrane, zapovjednih centara, logističkih čvorišta i zrakoplova na zemlji. Ova bi evolucija poboljšala isplativost iranskih udarnih operacija, a istovremeno povećala operativni pritisak na položaj američkih snaga u regiji.

Gledajući u budućnost, bojno polje vjerojatno će oblikovati tri ključne promjene. Prvo, uporan nadzor u kombinaciji s umjetnom inteligencijom smanjit će preživljavanje fiksnih instalacija, prisiljavajući na prijelaz prema visokomobilnim, distribuiranim konceptima baziranja. Drugo, obmana i upravljanje potpisima postat će središnji dio operativnog planiranja, zahtijevajući nove doktrine za suprotstavljanje automatiziranom otkrivanju. Treće, kontrola nad komercijalnim tokovima podataka, uključujući satelitske snimke i analitičke platforme, pojavit će se kao ključna domena strateškog natjecanja uz tradicionalne kinetičke sposobnosti.

U tom kontekstu slučaj MizarVision ilustrira više od jednog curenja obavještajnih podataka te odražava brzu upotrebu oružja u komercijalnim podatkovnim ekosustavima, u kojima fuzija umjetne inteligencije i obavještajnih podataka otvorenog koda može generirati ciljanje gotovo vojne razine. Za američke i savezničke snage održavanje operativne sigurnosti sve će više ovisiti ne samo o mjerama fizičke zaštite, već i o sposobnosti uskraćivanja, ometanja ili manipuliranja podatkovnim okruženjem koje protivnici koriste za izgradnju svoje slike ciljanja.

Za obrambene analitičare iz Grupe za prepoznavanje vojske (ARG) dublje pitanje je može li ovaj razvoj događaja promijeniti rat između SAD-a i Irana na razini dizajna kampanje, a ne samo na razini pojedinačnih udara. Ako Iran može kontinuirano pristupati snimkama američkih i savezničkih baza obrađenim umjetnom inteligencijom, dobiva jaču sposobnost davanja prioriteta oskudnim zalihama projektila i dronova protiv operativno najvrjednijih čvorova. To znači da se manje streljiva može uzalud potrošiti na simbolične napade te se više napora može koncentrirati na piste, stajanke za parkiranje zrakoplova, područja podrške sustavima Patriot i THAAD, farme goriva, komunikacijska čvorišta i zone održavanja koje generiraju stvarnu borbenu moć. U praktičnom smislu prednost nije samo poboljšana točnost, već i bolji odabir ciljeva.

Povećanje troškova za SAD

Druga velika promjena tiče se tempa. U ranijim ratovima strana sa slabijim kapacitetom izviđanja i otkrivanja često se mučila pretvoriti otkrivanje u akciju prije nego što se meta pomakne ili se uspostave zaštitne mjere, a komercijalne snimke potpomognute umjetnom inteligencijom skraćuju taj jaz. One mogu pomoći Iranu da utvrdi gdje se američki zrakoplovi gomilaju prije naleta borbe, gdje su postavljene raketne obrambene baterije prije udarnog vala ili gdje logistička aktivnost ukazuje na nadolazeću promjenu u rasporedu snaga. Čak i kada snimke nisu u potpunosti u stvarnom vremenu, analiza obrazaca života može otkriti dovoljno toga da podrži određivanje vremena napada. Za SAD to povećava troškove predvidljivog baziranja, rutinskih operativnih ciklusa i vidljive koncentracije sredstava.

Iz analitičke perspektive ARG-a, kineska dimenzija potencijalno je još značajnija od iranske. Teheran dobiva pomoć u ciljanju u ratno vrijeme, ali Peking dobiva nešto šire: živi laboratorij za sukobe za geoprostornu umjetnu inteligenciju, operativno mapiranje, fuziju podataka i stratešku signalizaciju protiv američkih snaga. Ako kineske tvrtke danas mogu pratiti američko raspoređivanje na Bliskom istoku, slične metode sutra bi se mogle prilagoditi za zapadni Pacifik, gdje bi fiksne zračne baze, logistička središta, područja koncentracije mornarice i mreže raketne obrane također bili ranjivi na komercijalni nadzor poboljšan umjetnom inteligencijom. U tom smislu Bliski istok postaje ne samo poprište sukoba, već i poligon za budući kineski pristup transparentnosti bojnog prostora.

Strateška siva zona

To također ima implikacije za eskalaciju i poricanje jer država ne mora izravno predati paket za ciljanje ako kvazikomercijalni ekosustav može objaviti dovoljno obrađenih podataka za podršku neprijateljskoj vojnoj akciji. Ta metoda sive zone strateški je korisna jer zamagljuje namjeru, raspršuje odgovornost i komplicira odmazdu. Kina može održavati formalnu distancu dok i dalje ima koristi od političkog i vojnog pritiska nametnutog američkim snagama, što za Washington stvara težak politički problem jer alati za odgovor nisu ograničeni na bojno polje. Oni bi na kraju mogli uključivati ​​sankcije, kontrolu izvoza, ograničenja pristupa snimkama, pritisak na komercijalne pružatelje satelitskih usluga ili revidirana pravila koja reguliraju objavljivanje osjetljivih geoprostornih proizvoda.

Implikacije za buduće bojište su jasne: prikrivanje više neće ovisiti uglavnom o skrivanju od satelita jer će mnoge snage biti vidljive u nekom obliku. Preživljavanje će stoga ovisiti o zbunjujućoj strojnoj interpretaciji, ometanju fuzije podataka i smanjenju vrijednosti onoga što neprijatelj može vidjeti. To ukazuje na novi skup prioriteta u kojem sudjeluju dovoljno realistični mamci da zavaravaju modele umjetne inteligencije, potom brzi ciklusi premještanja, modularno baziranje, ojačana skloništa sa smanjenom prepoznatljivošću, agresivna disciplina emisija te integrirani napori kibernetičkog i elektroničkog ratovanja kako bi se oštetio protivnikov podatkovni kanal. Vojske koje se ne uspiju prilagoditi tome otkrit će da fiksna infrastruktura i statičke potporne mreže postaju sve lakše za mapiranje i napad.

Za američke planere jedna od najneposrednijih lekcija iz svega ovoga jest da se zaštita snaga ne može tretirati odvojeno od zaštite informacija. Baza može biti fizički ojačana, ali i dalje operativno izložena ako se komercijalne snimke, podaci o letovima, praćenje pomorskih letova i pokazatelji društvenih medija mogu spojiti u pouzdanu sliku ciljanja. Za Iran ovaj trend nudi asimetričnu priliku da izazove superiorniju vojsku napadajući joj arhitekturu, umjesto da se pokušava uskladiti s američkom platformom moći. Kini se pak nudi model toga kako komercijalna tehnologija može nametnuti vojno trenje Sjedinjenim Državama bez izravne intervencije. Široj obrambenoj zajednici to potvrđuje da će buduće ratove oblikovati jednako onaj tko može najbrže interpretirati i naoružati podatke, kao i onaj tko ima najnaprednije rakete, zrakoplove ili sustave protuzračne obrane.