ईरान के खिलाफ ऑपरेशन रोअरिंग लायन, उर्फ एपिक फ्यूरी, डेटा के साथ-साथ विमान, मिसाइल, ड्रोन, साइबर ऑपरेशन, वायु रक्षा और नौसैनिक संपत्ति के माध्यम से लड़ा और लगातार दर्ज किया गया है।
प्रत्येक चेतावनी, अवरोधन प्रयास, मिसाइल प्रक्षेपवक्र, उपग्रह छवि, अस्पताल में प्रवेश, साइबर घटना, शिपिंग व्यवधान, सार्वजनिक चेतावनी, सोशल मीडिया वीडियो, क्षति मूल्यांकन और आपातकालीन कॉल एक विशाल युद्धकालीन डेटा परत का हिस्सा बन गए हैं: वर्गीकृत, वाणिज्यिक, या खुला स्रोत; शोरगुल वाला, आंशिक, या हेरफेर किया हुआ। कुल मिलाकर, यह संघर्ष से उभरने वाली सबसे महत्वपूर्ण रणनीतिक परिसंपत्तियों में से एक है।
क्या इस डेटा को संस्थागत शिक्षण, बेहतर परिचालन तत्परता, बेहतर लचीलापन और जिम्मेदार एआई क्षमताओं में बदला जा सकता है?
रक्षा तकनीक और दोहरे उपयोग वाले पारिस्थितिकी तंत्र के लिए, यह अवसर की एक नई श्रेणी बनाता है: ऐसी प्रौद्योगिकियां जो सरकारों, सेनाओं और महत्वपूर्ण राष्ट्रीय प्रणालियों को तेजी से सीखने, बेहतर निर्णय लेने और दबाव में अनुकूलन करने में मदद करती हैं।
आधुनिक सेनाएं और राष्ट्रीय सुरक्षा संगठन डेटा की कमी से नहीं बल्कि विखंडन, वर्गीकरण बाधाओं, असंगत प्रणालियों, कमजोर मेटाडेटा, खराब डेटा प्रशासन और अनुभव को संरचित ज्ञान में परिवर्तित करने की सीमित क्षमता से पीड़ित हैं।
संघर्ष निगरानी संगठन 28 फरवरी से हड़ताल की घटनाओं, स्थानों और पैटर्न के डेटासेट बनाए रख रहे हैं। वाणिज्यिक उपग्रह प्रदाता, ओपन-सोर्स जांचकर्ता और पत्रकार अंतरिक्ष से हुए नुकसान का विश्लेषण कर रहे हैं। साइबर-इंटेलिजेंस फर्म साइबर ऑपरेशन, हैक्टिविस्ट गतिविधि और युद्ध से जुड़े दावा किए गए हमलों पर नज़र रख रही हैं।
डेटा केवल सेनाओं द्वारा एकत्र नहीं किया जाता है। इसे सरकारों, आपातकालीन सेवाओं, अस्पतालों, दूरसंचार कंपनियों, उपग्रह फर्मों, साइबर कंपनियों, सामाजिक प्लेटफार्मों, शिपिंग ट्रैकर्स, बीमा कंपनियों, पत्रकारों और नागरिकों द्वारा भी एकत्र किया जाता है।
एक अवसर और एक जोखिम
अवसर बहुत बड़ा है. यदि ठीक से संरचित किया जाए, तो युद्धकालीन डेटा कार्रवाई के बाद की समीक्षा, परिदृश्य योजना, एआई प्रशिक्षण, बल डिजाइन, नागरिक-रक्षा योजना, रसद लचीलापन, साइबर रक्षा, खुफिया संलयन और खरीद निर्णयों का समर्थन कर सकता है।
खतरा भी उतना ही गंभीर है. यदि डेटा अधूरा, पक्षपातपूर्ण, हेरफेर किया गया है, या खराब संदर्भ में है, तो यह गलत पाठ उत्पन्न कर सकता है।
यहीं पर AI शक्तिशाली और खतरनाक दोनों बन जाता है।
की रिपोर्ट के अनुसार सीबीएस न्यूज़ और अन्य, अमेरिकी सेना ने ईरान अभियान के दौरान एंथ्रोपिक के क्लाउड एआई मॉडल का इस्तेमाल किया, जिसमें पलान्टिर का मावेन स्मार्ट सिस्टम भी शामिल था। पेंटागन ने पूरी तरह से विस्तार से नहीं बताया कि उपकरण कैसे तैनात किया गया था, लेकिन रणनीतिक महत्व स्पष्ट है: जेनरेटिव एआई अब केवल एक बैक-ऑफिस विश्लेषणात्मक उपकरण नहीं है।
यह हर रक्षा संगठन के लिए एक चेतावनी होनी चाहिए। यदि एआई हफ्तों की योजना को बहुत छोटे परिचालन चक्रों में संपीड़ित करने में मदद कर सकता है, तो अंतर्निहित डेटा की गुणवत्ता, मानवीय जिम्मेदारी की श्रृंखला और ऐसी प्रणालियों के आसपास का शासन रणनीतिक मुद्दे बन जाते हैं, तकनीकी विवरण नहीं।
एआई जितनी तेजी से डेटा को कार्रवाई की ओर ले जाता है, हर निर्णय के लिए मानवीय निर्णय, कानूनी समीक्षा, ऑडिटेबिलिटी और स्पष्ट जिम्मेदारी को संरक्षित करना उतना ही महत्वपूर्ण हो जाता है।
एआई को गंदे युद्धकालीन डेटा के ऊपर रखी जादुई परत के रूप में नहीं माना जाना चाहिए। आउटपुट की गुणवत्ता अंतर्निहित जानकारी की गुणवत्ता, उत्पत्ति और शासन पर निर्भर करेगी। रक्षा परिवेश में, इसका मतलब है कि प्रत्येक डेटासेट को टैग, मान्य, वर्गीकृत, पहुंच-नियंत्रित और उसके स्रोत, समय, आत्मविश्वास स्तर और परिचालन संदर्भ से जोड़ा जाना चाहिए।
युद्ध डेटा उपयोग
युद्ध डेटा का पहला प्रमुख उपयोग संगठनात्मक सीखना होना चाहिए। एआई परिचालन रिपोर्ट, रखरखाव लॉग, कमांड निर्णय, खुफिया आकलन, चिकित्सा डेटा, साइबर घटनाओं और नागरिक-रक्षा प्रतिक्रियाओं से आवर्ती पैटर्न निकालने में सहायता कर सकता है। यह बार-बार आने वाली बाधाओं की पहचान कर सकता है और उनकी तुलना इकाइयों, क्षेत्रों या संघर्ष के चरणों में कर सकता है।
दूसरा उपयोग अनुकरण और प्रशिक्षण है। युद्धकालीन डेटा यथार्थवादी प्रशिक्षण वातावरण प्रदान कर सकता है। केवल सैद्धांतिक परिदृश्यों पर निर्भर रहने के बजाय, रक्षा संगठन वास्तविक पैटर्न के आधार पर सिमुलेशन मॉडल बना सकते हैं। एआई फिर कमांडरों, आपातकालीन अधिकारियों, साइबर टीमों और राष्ट्रीय निर्णय निर्माताओं को प्रशिक्षित करने के लिए इन परिदृश्यों में विविधताएं उत्पन्न कर सकता है।
तीसरा उपयोग सीमाओं के साथ परिचालन त्वरण है। ईरान अभियान में बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) क्लाउड के कथित उपयोग से पता चलता है कि एआई पूर्वव्यापी विश्लेषण से वास्तविक समय या निकट-वास्तविक समय समर्थन की ओर बढ़ रहा है। हाई-टेम्पो संचालन में, यह एक निर्णायक लाभ बन सकता है।
ईरान अभियान में क्लाउड के कथित उपयोग से वास्तविक सबक यह है कि युद्धकालीन डेटा अब केवल इस बात का सबूत नहीं है कि क्या हुआ था। यह आगे क्या होगा इसके लिए एक सक्रिय इनपुट बन रहा है।
चौथा उपयोग नागरिक लचीलापन है। ईरान युद्ध में, अन्य आधुनिक संघर्षों की तरह, घरेलू मोर्चा युद्ध के मैदान से अलग नहीं है। इसके सिस्टम के डेटा से पता चल सकता है कि चेतावनियाँ कहाँ प्रभावी थीं, कहाँ नागरिकों ने अपेक्षा के अनुरूप प्रतिक्रिया नहीं दी, कौन सी नगर पालिकाएँ बेहतर तैयार थीं, कहाँ बुनियादी ढाँचा नाजुक था, और कहाँ सार्वजनिक संचार विफल रहा।
एआई अधिकारियों को जनसंख्या व्यवहार मॉडल बनाने, लचीले निवेश को प्राथमिकता देने, आपातकालीन संदेश में सुधार करने और कमजोर समुदायों की पहचान करने में मदद करके इसका समर्थन कर सकता है।
पांचवां प्रयोग है साइबर डिफेंस. युद्ध के साइबर आयाम ने संकेतकों, घटना रिपोर्टों, खतरे-अभिनेताओं के दावों, मैलवेयर हस्ताक्षर, डीडीओएस पैटर्न, फ़िशिंग अभियान और नागरिक और औद्योगिक प्रणालियों पर हमलों की अपनी धारा उत्पन्न की है। एआई सुरक्षा टीमों को घटनाओं का पता लगाने, घटनाओं को सहसंबंधित करने, समन्वित अभियानों का पता लगाने और वास्तविक हमलों और प्रचार दावों के बीच अंतर करने में मदद कर सकता है।
लेकिन यहां भी चुनौती भरोसे की है. इसलिए एक जिम्मेदार साइबर-एआई आर्किटेक्चर को पुष्टि की गई घटनाओं, संभावित घटनाओं और असत्यापित दावों को अलग करना चाहिए।
छठा प्रयोग है रणनीतिक निवेश. रक्षा प्रौद्योगिकी निवेश केवल अंतर्ज्ञान या भय से नहीं, बल्कि साक्ष्य से प्रेरित होना चाहिए। युद्धकालीन डेटा दिखा सकता है कि क्षमता अंतराल वास्तव में कहां उभरे हैं: वायु रक्षा संतृप्ति, ड्रोन का पता लगाना, कठोर बुनियादी ढांचा, साइबर लचीलापन, रसद, चिकित्सा निकासी, कमांड-एंड-कंट्रोल, ऊर्जा निरंतरता, या सूचना संचालन।
यह वह जगह है जहां रक्षा तकनीकी कंपनियों और निवेशकों को बारीकी से ध्यान देना चाहिए। इस युद्ध के बाद सबसे महत्वपूर्ण स्टार्ट-अप वे नहीं हो सकते हैं जो केवल “रक्षा के लिए एआई” का वादा करते हैं। वे संभवतः ऐसी कंपनियां होंगी जो विशिष्ट सीखने की समस्याओं को हल करती हैं और मानव-मशीन निर्णय समर्थन सुरक्षित करती हैं।
दोहरे उपयोग वाले पाठ
दोहरे उपयोग वाली रक्षा प्रौद्योगिकी निवेशक के दृष्टिकोण से, यह युद्ध के सबसे महत्वपूर्ण सबक में से एक है। रक्षा तकनीक की अगली पीढ़ी को केवल नए प्लेटफार्मों, सेंसरों या प्रभावकों द्वारा परिभाषित नहीं किया जाएगा, बल्कि परिचालन डेटा को विश्वसनीय, तैनाती योग्य क्षमताओं में बदलने की क्षमता से परिभाषित किया जाएगा।
दोहरे उपयोग वाले पारिस्थितिकी तंत्र के लिए, अवसर केवल अधिक एआई उपकरण बनाने का नहीं है। यह सीखने के बुनियादी ढांचे का निर्माण करना है: सुरक्षित डेटा फ़्यूज़न, वर्गीकृत एआई वातावरण, सिमुलेशन इंजन, युद्ध-क्षति मूल्यांकन उपकरण, साइबर-इंटेलिजेंस स्वचालन, नागरिक-लचीलापन विश्लेषण, और मानव-मशीन निर्णय-समर्थन प्रणाली। ये विशिष्ट क्षमताएं नहीं हैं. वे परिचालन अनुभव, राष्ट्रीय लचीलापन और भविष्य के बल डिजाइन के बीच संयोजक ऊतक बन रहे हैं।
सरकारों के लिए, निहितार्थ स्पष्ट है: युद्ध डेटा को डिस्कनेक्ट किए गए अभिलेखागार में गायब नहीं होना चाहिए।
इज़राइल और उसके सहयोगियों को एक संरचित युद्धकालीन डेटा-लर्निंग आर्किटेक्चर का निर्माण करना चाहिए। इस तरह की वास्तुकला वर्गीकृत और अवर्गीकृत डेटा को अलग करेगी, उत्पत्ति को संरक्षित करेगी, पहुंच अधिकारों को परिभाषित करेगी, ऑडिट ट्रेल्स को बनाए रखेगी, गोपनीयता की रक्षा करेगी और संवेदनशील जानकारी को उजागर किए बिना अनुमोदित एआई सिस्टम को सीखने का समर्थन करने की अनुमति देगी। इसे सैन्य, नागरिक, साइबर, आपातकालीन और बुनियादी ढांचे के डेटा को नियंत्रित तरीके से जोड़ना चाहिए।
परिवर्तन परियोजना
यह केवल एक प्रौद्योगिकी परियोजना नहीं है. यह एक संगठनात्मक परिवर्तन परियोजना है.
इसके लिए कानूनी ढांचे, सुरक्षा मानकों, डेटा स्वामित्व नियम, जिम्मेदार एआई प्रशासन और स्पष्ट जवाबदेही की आवश्यकता है। इसके लिए सांस्कृतिक परिवर्तन की भी आवश्यकता है। रक्षा संगठन अक्सर डेटा एकत्र करने में उत्कृष्ट होते हैं लेकिन इसे साइलो में साझा करने, संरचना करने और पुन: उपयोग करने में कमजोर होते हैं। एआई अपने आप इसका समाधान नहीं करेगा। कई मामलों में तो यह कमज़ोरी को और अधिक तीव्रता से उजागर कर देगा।
पेंटागन और एंथ्रोपिक के बीच सार्वजनिक विवाद इस बात को दर्शाता है। रॉयटर्स ने बताया कि स्वायत्त हथियारों और घरेलू निगरानी से संबंधित सीमाओं सहित सुरक्षा उपायों पर असहमति के बाद पेंटागन ने एंथ्रोपिक को आपूर्ति-श्रृंखला जोखिम के रूप में नामित किया है। रक्षा अभियानों में वाणिज्यिक एआई का एकीकरण सरकारों, कंपनियों और सेनाओं को जिम्मेदारी के नए नियमों को परिभाषित करने के लिए मजबूर करेगा।
अतीत में, रक्षा संगठन प्लेटफ़ॉर्म, सेंसर और हथियार खरीदते थे। अब वे वाणिज्यिक एआई सिस्टम को भी एकीकृत कर रहे हैं जो जानकारी की व्याख्या, प्राथमिकता और उस पर कार्रवाई करने के तरीके को आकार देते हैं। इससे खरीद, निरीक्षण और जवाबदेही की प्रकृति बदल जाती है।
यही कारण है कि सरकारों, पारंपरिक रक्षा प्रमुखों और दोहरे उपयोग वाले स्टार्ट-अप के बीच संबंध तेजी से महत्वपूर्ण हो जाएंगे। किसी एक अभिनेता के पास संपूर्ण डेटा चित्र नहीं होता, और कोई भी एक संगठन इससे सीखने के लिए आवश्यक सभी उपकरण नहीं बना सकता।
जो देश इस युद्ध से सबसे तेजी से सीखेंगे, जरूरी नहीं कि वे सबसे ज्यादा डेटा एकत्र करने वाले देश हों। वे ऐसे देश होंगे जो डेटा को मान्य पाठों में और मान्य पाठों को क्षमता में बदलना जानते हैं।
यही वास्तविक रक्षा-तकनीकी चुनौती है।
ईरान के साथ युद्ध एक विशाल परिचालनात्मक स्मृति उत्पन्न कर रहा है।
इसका कुछ हिस्सा राज्यों के पास है। कुछ कंपनियों द्वारा. कुछ नागरिकों द्वारा. कुछ विरोधियों द्वारा. रणनीतिक सवाल यह है कि क्या लोकतांत्रिक रक्षा पारिस्थितिकी तंत्र इस स्मृति को अपने दुश्मनों की तुलना में अधिक तेजी से, अधिक जिम्मेदारी से और अधिक समझदारी से व्यवस्थित कर सकता है।
रक्षा में अगला लाभ केवल नए प्लेटफ़ॉर्म, मिसाइल या सेंसर से नहीं मिल सकता है। यह हर सेंसर, हर घटना, हर असफलता और हर निर्णय से सीखने और उस सीख को बेहतर मानवीय निर्णय में बदलने की क्षमता से आ सकता है।
एआई मदद कर सकता है. लेकिन केवल तभी जब डेटा भरोसेमंद हो, शासन गंभीर हो और मानव निर्णय-निर्माता केंद्र में रहे।
क्योंकि आधुनिक युद्ध में गोलीबारी धीमी होने पर लड़ाई ख़त्म नहीं होती. दूसरी लड़ाई शुरू होती है: सीखने पर लड़ाई।
