डिकोडर यूक्रेन के लेबल वाले युद्धक्षेत्र एआई डेटासेट तक यूके की पहुंच की रिपोर्ट करता है

क्या हुआ?

डिकोडर की रिपोर्ट है कि यूके द्विपक्षीय एआई साझेदारी के तहत यूक्रेन के एवेंजर्स लैब्स डेटा प्लेटफॉर्म तक पहुंच प्रदान करने वाला पहला विदेशी देश बन गया है। फाइनेंशियल टाइम्स, यूक्रेन के रक्षा मंत्रालय और ब्रिटिश सरकार का हवाला देते हुए, रिपोर्ट में कहा गया है कि स्वीकृत ब्रिटिश कंपनियां लाखों लेबल वाले युद्धक्षेत्र अवलोकनों का उपयोग करके एक सुरक्षित डेटारूम के अंदर मॉडल को प्रशिक्षित और परीक्षण कर सकती हैं, जबकि परिणामी एआई यूक्रेन के पास रहता है।

डिकोडर की रिपोर्ट है कि ब्रिटिश प्रधान मंत्री एंडी बर्नहैम और यूक्रेनी राष्ट्रपति वलोडिमिर ज़ेलेंस्की ने देशों की "100 साल की साझेदारी" के हिस्से के रूप में कीव में एआई साझेदारी पर हस्ताक्षर किए। फाइनेंशियल टाइम्स का हवाला देते हुए, रिपोर्ट में कहा गया है कि यूनाइटेड किंगडम यूक्रेन के एवेंजर्स लैब्स डेटा प्लेटफॉर्म तक पहुंच प्राप्त करने वाला पहला विदेशी देश है। कथित तौर पर यह प्लेटफ़ॉर्म यूक्रेन की अग्रिम पंक्ति के हजारों कैमरों और सेंसरों से लाखों अवलोकन प्राप्त करता है। वर्तमान समझौता लेख में वर्णित पुराने युद्धक्षेत्र विकास से अलग है; रिपोर्ट किया गया नया कदम ब्रिटिश शोधकर्ताओं और प्रौद्योगिकी कंपनियों के लिए नियंत्रित पहुंच है।

द डिकोडर के अनुसार, यूक्रेन के रक्षा मंत्रालय का हवाला देते हुए, साझेदारी लगभग पांच मिलियन छवियों के एनोटेटेड संग्रह पर केंद्रित है, इसमें से अधिकांश डेल्टा डिजिटल युद्ध प्रणाली से ली गई है। रिपोर्ट में DELTA को ड्रोन, उपग्रहों और अन्य सेंसरों से प्राप्त जानकारी को वास्तविक समय के युद्धक्षेत्र की तस्वीर में संयोजित करने के रूप में वर्णित किया गया है। कथित तौर पर सामग्री में टैंक, ड्रोन और तोपखाने को वर्गीकृत करने के लिए कंप्यूटर-विज़न सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग की जाने वाली मैन्युअल रूप से लेबल की गई इमेजरी शामिल है। एक्सेस को सार्वजनिक विज्ञप्ति के रूप में वर्णित नहीं किया गया है: कहा जाता है कि अनुमोदित फर्म आंशिक रूप से पलान्टिर के साथ निर्मित एक सुरक्षित डेटारूम के अंदर काम करती हैं, और तैयार एआई सिस्टम यूक्रेन के पास रहते हैं।

डिकोडर ने ब्रिटिश सरकार का हवाला देते हुए रिपोर्ट दी है कि तीन ब्रिटिश स्टार्टअप - सिंटेला, माइंड फाउंड्री और स्काईरल - के पास पहले से ही पायलट प्रोजेक्ट चल रहे हैं। रिपोर्ट में कहा गया है कि एक परियोजना सैन्य ठिकानों और संभावित हवाई अड्डों या रेल बुनियादी ढांचे की सुरक्षा के लिए सेंसर के रूप में दफन फाइबर-ऑप्टिक केबल का उपयोग करती है, दूसरी परियोजना ड्रोन और स्वायत्त प्रणालियों के लिए कम-शक्ति एआई चिप्स की चिंता करती है, और ब्रिटिश अधिकारी विशेष रूप से आने वाले रूसी ड्रोन का पता लगाने के लिए ध्वनिक डेटा में रुचि रखते हैं। कथित तौर पर यूक्रेनी रक्षा मंत्रालय का कहना है कि एक फील्ड डिटेक्शन सिस्टम वीडियो स्ट्रीम में दुश्मन के 70 प्रतिशत उपकरणों की पहचान करता है और प्रत्येक वस्तु को 2.2 सेकंड में संसाधित करता है। उन आंकड़ों, डेटासेट की सटीक संरचना और पायलट परिणामों की आपूर्ति किए गए स्रोत में स्वतंत्र रूप से पुष्टि नहीं की गई है।

स्रोत विवरण: the-decoder.com ↗

यह क्यों मायने रखता है?

रिपोर्ट किया गया समझौता लड़ाकू डेटा को - केवल कंप्यूटिंग या मॉडल डिज़ाइन को नहीं - सैन्य एआई में एक केंद्रीय रणनीतिक संपत्ति बनाता है। यूक्रेन की युद्धक्षेत्र-व्युत्पन्न कल्पना और ध्वनिक डेटा ब्रिटिश कंपनियों को उपकरणों का पता लगाने, आने वाले ड्रोन की पहचान करने, स्वायत्त नेविगेशन का समर्थन करने और लक्ष्य-संबंधित क्षमताओं में सुधार करने के लिए सिस्टम विकसित करने में मदद कर सकता है। यह व्यवस्था निगरानी, ​​नागरिक सुरक्षा और सहायता प्राप्त और मशीन-चयनित हमलों के बीच की सीमा के बारे में भी महत्वपूर्ण प्रश्न उठाती है।

डिकोडर का विवरण बताता है कि क्यों लेबल किया गया, वास्तविक दुनिया का डेटा विशेष एआई में मॉडल आर्किटेक्चर जितना ही मायने रख सकता है। रिपोर्ट में यूक्रेनी ड्रोन-सॉफ्टवेयर कंपनी स्वार्मर की मिशा नेस्टर के हवाले से कहा गया है कि उच्च गुणवत्ता वाले लेबल वाले युद्धक्षेत्र डेटा विश्वसनीय स्वायत्त-प्रणाली विकास पर एक बड़ी बाधा है। लेख में कहा गया है कि यूक्रेनी कंपनियों को पहले फायदा था क्योंकि विदेशी प्रतिस्पर्धी अक्सर सिंथेटिक इमेजरी पर अधिक भरोसा करते थे, जो कथित तौर पर युद्ध में खराब प्रदर्शन करते थे। यह एक स्रोत-रिपोर्ट की गई तुलना है, प्रतिस्पर्धी प्रणालियों का स्वतंत्र मूल्यांकन नहीं।

व्यावहारिक महत्व एक रक्षा अनुबंध से आगे तक फैला हुआ है। यदि रिपोर्ट किया गया डेटा-शेयरिंग मॉडल काम करता है, तो यह सहयोगी कंपनियों को उन स्थितियों के खिलाफ सैन्य धारणा प्रणालियों को विकसित करने और परीक्षण करने का एक तरीका दे सकता है जिन्हें पुन: पेश करना मुश्किल है: हस्तक्षेप, बदलते इलाके, मिश्रित सेंसर और प्रतिकूल गतिविधि। डिकोडर की रिपोर्ट है कि यूनाइटेड किंगडम ड्रोन का पता लगाने से लेकर नेविगेशन और लक्ष्य ट्रैकिंग तक के अनुप्रयोगों में रुचि रखता है। ऐसी क्षमताएं सैन्य रसद, आधार सुरक्षा और युद्धक्षेत्र निर्णयों की गति को प्रभावित कर सकती हैं, जबकि डेटा प्रशासन और सुरक्षित परीक्षण वातावरण के परिचालन महत्व को भी बढ़ा सकती हैं।

रिपोर्ट हथियार प्रणालियों में स्वायत्तता की दिशा में साझेदारी को अधिक परिणामी बदलाव के अंतर्गत भी रखती है। यह स्वायत्त नेविगेशन, मानव द्वारा लक्ष्य का चयन करने के बाद अंतिम-मील ट्रैकिंग और स्वायत्त लक्ष्य चयन को अलग करता है जिसमें सॉफ्टवेयर चुनता है कि किस पर हमला करना है। डिकोडर की रिपोर्ट है कि पहले दो चरणों का उपयोग यूक्रेन में कुछ समय के लिए किया गया है और रूस और यूक्रेन दोनों ने अधिक स्वायत्त प्रणालियों का परीक्षण किया है। लेख में रूसी ड्रोन हमले के बारे में बताया गया है जिसमें कथित तौर पर तीन नागरिकों की मौत हो गई थी, इसका श्रेय न्यूयॉर्क टाइम्स और यूक्रेनी जांचकर्ताओं को दिया गया है; अकेले Nvidia जेटसन ओरिन कंप्यूटर की उपस्थिति यह साबित नहीं करती है कि सिस्टम ने लक्ष्यीकरण निर्णय लिया है। रिपोर्ट का व्यापक निहितार्थ महत्वपूर्ण है, लेकिन विशिष्ट स्वायत्त हमलों के साक्ष्य सीमित और विवादित हैं।

आगे क्या देखना है

मुख्य अज्ञात में यह शामिल है कि कौन सी ब्रिटिश फर्मों को किस डेटा तक पहुंच प्राप्त होगी, साझेदारी मॉडल परीक्षण और तैनाती को कैसे नियंत्रित करती है, क्या रिपोर्ट किए गए प्रदर्शन के आंकड़े स्वतंत्र मूल्यांकन के तहत हैं, और घातक निर्णयों के लिए किस मानव प्राधिकरण की आवश्यकता है। आगे की रिपोर्टिंग में स्वायत्त संचालन और नागरिक क्षति के दावों के पीछे कानूनी सुरक्षा उपायों, ऑडिट तंत्र और सबूतों को स्पष्ट किया जाना चाहिए।

पहली प्राथमिकता साझेदारी की परिचालन सीमाओं का सत्यापन है। डिकोडर की रिपोर्ट है कि अनुमोदित ब्रिटिश कंपनियां एक सुरक्षित डेटारूम के अंदर प्रशिक्षण और परीक्षण कर सकती हैं, लेकिन आपूर्ति किया गया लेख पहुंच नियमों, डेटा-प्रतिधारण सीमाओं, समीक्षा प्रक्रियाओं या निर्यात नियंत्रणों की पहचान नहीं करता है जो काम को नियंत्रित करेंगे। यह भी स्थापित नहीं करता है कि क्या सभी पांच मिलियन छवियां प्रत्येक प्रतिभागी के लिए उपलब्ध होंगी, क्या ध्वनिक रिकॉर्डिंग में संवेदनशील स्थान की जानकारी होती है, या यूक्रेन डेटा पर प्रशिक्षित मॉडलों को सहमत मिशनों से परे पुन: उपयोग करने से कैसे रोकेगा।

रिपोर्ट की गई 70 प्रतिशत पहचान दर और 2.2-सेकंड प्रसंस्करण समय का आकलन करने के लिए स्वतंत्र परीक्षण की आवश्यकता होगी। उन आंकड़ों में उनकी व्याख्या करने के लिए आवश्यक मूल्यांकन सेट, आधार रेखा, त्रुटि विश्लेषण और परिचालन स्थितियों का अभाव है। महत्वपूर्ण प्रश्नों में शामिल है कि सिस्टम कितनी बार नागरिक वस्तुओं को मिस या गलत वर्गीकृत करता है, वे जामिंग या खराब दृश्यता के तहत कैसा प्रदर्शन करते हैं, क्या परिणाम यूक्रेनी इलाके से परे सामान्यीकृत होते हैं, और क्या मानव ऑपरेटर विश्वसनीय रूप से मॉडल आउटपुट को समझ सकते हैं या ओवरराइड कर सकते हैं। रिपोर्ट उन मापों को प्रदान नहीं करती है, इसलिए प्रदर्शन के दावों को स्थापित निष्कर्षों के बजाय यूक्रेन के रक्षा मंत्रालय के बयानों के रूप में माना जाना चाहिए।

जब एआई संवेदन से लक्ष्य चुनने की ओर बढ़ता है तो सबसे गंभीर मुद्दा जवाबदेही है। डिकोडर की रिपोर्ट है कि यूक्रेन ने कब्जे वाले क्रीमिया में एक पूरी तरह से स्वायत्त प्रणाली का परीक्षण किया और रूसी जांचकर्ताओं ने एक नागरिक की मौत की घटना को एक ड्रोन से जोड़ा, जिसके सॉफ़्टवेयर ने स्वायत्त रूप से एक लक्ष्य का चयन किया हो सकता है, जबकि यह भी ध्यान दिया गया कि सबूत यह साबित नहीं करते हैं कि कंप्यूटर ने अकेले निर्णय लिया। आगे की रिपोर्टिंग में संलग्नता के लागू नियम, मानव प्राधिकरण का स्तर, हड़ताल के बाद की जांच प्रक्रिया और नागरिकों के लिए सुरक्षा स्थापित होनी चाहिए। यह भी स्पष्ट करना चाहिए कि क्या ब्रिटिश पायलट रक्षात्मक संवेदन और बुनियादी ढांचे की सुरक्षा तक ही सीमित हैं या घातक लक्ष्यीकरण में शामिल प्रणालियों में योगदान दे सकते हैं। आपूर्ति की गई रिपोर्ट में उनमें से किसी भी सुरक्षा उपाय का विवरण नहीं दिया गया है।

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