প্রতিরক্ষা AI কোম্পানির একটি নতুন ঢেউ
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং সামরিক সামর্থ্যের সংযোগস্থলে ঐতিহাসিকভাবে দুটি বিভাগের কোম্পানি রয়েছে: বড় প্রতিরক্ষা প্রাইমগুলি যা বিদ্যমান সিস্টেমগুলিতে AI বৈশিষ্ট্য যোগ করে, এবং বাণিজ্যিক প্রযুক্তি কোম্পানিগুলি যা সামরিক গ্রাহকদের দ্বৈত-ব্যবহার সরঞ্জাম লাইসেন্স দেয়। একটি তৃতীয় বিভাগ এখন ক্রমবর্ধমান প্রাধান্য সহ উদীয়মান - স্টার্টআপ যা তাদের ভিত্তি থেকেই সামরিক প্রয়োগের জন্য বিশেষভাবে ডিজাইন করা AI সিস্টেম তৈরি করছে, যার স্থাপত্য, প্রশিক্ষণ ডেটা এবং পরিচালনাগত প্রোফাইলগুলি বাণিজ্যিক বাজার না দাবি করে এবং না সহ্য করে।
ডিফেন্স ওয়ানের এই স্টার্টআপ ইকোসিস্টেমের পরীক্ষা এমন কোম্পানিগুলির একটি সমবয়সী প্রকাশ করে যারা সিদ্ধান্ত নিয়েছে যে সামরিক বাহিনীর AI চাহিদা বাণিজ্যিক অ্যাপ্লিকেশনগুলির থেকে যথেষ্ট আলাদা যাতে বিদ্যমান বাণিজ্যিক প্রযুক্তির অভিযোজনের পরিবর্তে উদ্দেশ্য-নির্মিত সমাধানগুলি ন্যায্যতা দেয়। এই কোম্পানিগুলি যে যুক্তি করে তা হল যে সামরিক অপারেশনের চরম নির্ভরযোগ্যতা প্রয়োজনীয়তা, শ্রেণীবদ্ধ ডেটা পরিবেশ, প্রতিকূল পরিস্থিতি এবং অনন্য সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রেক্ষাপট AI সিস্টেমের প্রয়োজন যা সেই প্রয়োজনীয়তাগুলির সাথে প্রথম নীতি হিসাবে ডিজাইন করা হয়েছিল পরে অনুমানের পরিবর্তে।
এই সমবয়সীর উত্থানের সময় কারণগুলির একটি সংমিশ্রণ প্রতিফলিত করে: জটিল ডোমেনগুলি জুড়ে বড় AI মডেলগুলির প্রদর্শিত সক্ষমতা, আধুনিক যুদ্ধে তথ্য প্রক্রিয়াকরণ এবং সিদ্ধান্ত সহায়তার ক্রমবর্ধমান কেন্দ্রীয়তা, প্রতিরক্ষা প্রযুক্তির দিকে প্রবাহিত উদ্যোক্তা মূলধনের প্রাপ্যতা, এবং একটি নিয়ন্ত্রক এবং সংগ্রহ পরিবেশ যা 2020-এর প্রাথমিক প্রতিরক্ষা উদ্ভাবন উদ্যোগ ফল দিতে শুরু করার পর থেকে অ-ঐতিহ্যবাহী প্রতিরক্ষা ঠিকাদারদের প্রতি আরও গ্রহণযোগ্য হয়েছে।
কেন সামরিক AI আলাদা
সামরিক প্রেক্ষাপটে AI সিস্টেমের উপর রাখা চাহিদাগুলি বাণিজ্যিক অ্যাপ্লিকেশনগুলির থেকে এমন উপায়ে পৃথক যা বর্ধিত নয়। বাণিজ্যিক AI ব্যর্থতা মোড গ্রাহক অভিযোগ, ব্র্যান্ড ক্ষতি এবং রাজস্ব ক্ষতিতে পরিমাপ করা হয়। সামরিক AI ব্যর্থতা জীবনের খরচ করতে পারে, মিশনগুলিতে আপস করতে পারে বা সবচেয়ে খারাপ ক্ষেত্রে মিত্র বা প্রতিদ্বন্দ্বীদের সাথে কৌশলগত সংকট তৈরি করতে পারে। ফলাফলের এই অসমতা বাণিজ্যিক স্থাপনার নিয়মাবলীর চেয়ে নির্ভরযোগ্যতা, যাচাইকরণ এবং পরিচালনাগত সুরক্ষার জন্য বিভিন্ন পদ্ধতির প্রয়োজন।
ডেটা বিশেষভাবে উল্লেখযোগ্য পার্থক্য। সামরিক AI-এর জন্য সবচেয়ে মূল্যবান প্রশিক্ষণ ডেটা - যোগাযোগ বাধা, নজরদারি চিত্র, পরিচালনাগত লগ, হুমকি ডাটাবেস - শ্রেণীবদ্ধ এবং বাণিজ্যিক মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিতে ব্যবহার করা যায় না। সামরিক-নির্দিষ্ট AI নির্মাণকারী কোম্পানিগুলিকে তাদের নিজস্ব শ্রেণীবদ্ধ প্রশিক্ষণ পাইপলাইন তৈরি করতে হবে, সরকারী ডেটা পরিবেশের মধ্যে কাজ করতে হবে বা এমন স্থাপত্য বিকাশ করতে হবে যা শ্রেণীবদ্ধ ডেটার উপর কার্যকরভাবে প্রশিক্ষণ দেওয়া যায় এবং সুরক্ষা সীমানা সঙ্গে আপস না করে শ্রেণীবদ্ধ ডেটার উপর সূক্ষ্ম-সুর করা যায়। তত্ত্বাবধানকারী সংস্থাগুলি যা প্রতিরোধ করবে।
প্রতিকূল স্থিতিস্থাপকতার প্রয়োজনীয়তাগুলিও পৃথক। বাণিজ্যিক AI সাধারণত বাস্তব ব্যবহারকারীরা যে ইনপুটের বিতরণ তৈরি করে তার বিরুদ্ধে মূল্যায়ন করা হয়। সামরিক AI অবশ্যই প্রতিদ্বন্দ্বীদের বিরুদ্ধে শক্তিশালী হতে হবে যারা সক্রিয়ভাবে শোষণগুলির জন্য অনুসন্ধান করবে, সেন্সর এবং ডেটা ফিডগুলিকে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ করার চেষ্টা করবে যা মডেল ইনপুটগুলি প্রদান করে এবং তাদের অপারেশনগুলিকে হুমকি দেয় এমন AI সিস্টেমগুলি বোঝার এবং পরাস্ত করার জন্য সম্পদ বিনিয়োগ করবে। এটি একটি মৌলিকভাবে ভিন্ন মূল্যায়ন এবং লাল-দল প্রয়োজন যা বাণিজ্যিক AI সুরক্ষা পরীক্ষা পর্যাপ্তভাবে সম্বোধন করে না।





