Pentagon को AI कंपनियों को वर्गीकृत डेटा पर प्रशिक्षण देने की योजना

रक्षा AI में एक नया क्षेत्र

यूएस डिपार्टमेंट ऑफ डिफेंस व्यावसायिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता कंपनियों को विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए सुरक्षित वातावरण के अंदर वर्गीकृत सैन्य डेटा पर अपने मॉडल को प्रशिक्षित करने की अनुमति देने की योजना विकसित कर रहा है। अब तक, Pentagon के साथ अनुबंध वाली AI कंपनियां मौजूदा मॉडल के साथ अनुमान लगाने के लिए वर्गीकृत जानकारी तक पहुंच सकती थीं — लेकिन वे उस डेटा को प्रशिक्षण सामग्री के रूप में उपयोग नहीं कर सकती थीं ताकि वे वास्तव में मॉडल को सुधार और अनुकूल बना सकें। यह अंतर बदलने वाला है।

यह कदम व्यावसायिक AI क्षमताओं और यूएस राष्ट्रीय सुरक्षा के वर्गीकृत क्षेत्र के बीच एकीकरण का एक महत्वपूर्ण संवर्धन दर्शाता है। यदि लागू किया जाता है, तो यह सेना द्वारा तैनात AI प्रणालियों को वास्तविक परिचालन डेटा पर अनुकूलित करने की अनुमति देगा, ऐसे मॉडल का उत्पादन करेगा जो विशेष रूप से बुद्धिमत्ता विश्लेषण, लॉजिस्टिक्स, योजना, और लक्ष्य निर्धारण के कार्यों के लिए अनुकूलित हैं।

वर्गीकृत डेटा पर प्रशिक्षण क्यों महत्वपूर्ण है

सामान्य-उद्देश्य AI मॉडल का वर्गीकृत इनपुट पर उपयोग करने और वर्गीकृत डेटा पर मॉडल को प्रशिक्षित करने के बीच अंतर पर्याप्त है। सार्वजनिक इंटरनेट डेटा पर प्रशिक्षित एक सामान्य-उद्देश्य मॉडल कई कार्यों पर पर्याप्त प्रदर्शन कर सकता है लेकिन विशेष शब्दावली, संदर्भगत समझ, और डोमेन-विशिष्ट तर्क की कमी होगी जो वास्तविक डेटा प्रकारों पर प्रशिक्षण से आता है।

वर्गीकृत सैन्य रिपोर्ट, उपग्रह इमेजरी विश्लेषण, संकेत बुद्धिमत्ता, और लॉजिस्टिकल डेटा पर प्रशिक्षित एक मॉडल उन डोमेन में विशेष रूप से समायोजित क्षमताएं विकसित करेगा। यह सैन्य रिपोर्टिंग प्रारूपों की संरचना, खतरे के आकलन की शब्दावली, और बुद्धिमत्ता उत्पादों में पैटर्न को समझेगा — यह सब ऐसे मॉडल के लिए अदृश्य है जो केवल सार्वजनिक डेटा पर प्रशिक्षित हैं।

इस तरह की डोमेन-विशिष्ट सूक्ष्म-समायोजन व्यावसायिक AI तैनाती में मानक प्रथा है। चिकित्सा रिकॉर्ड पर सूक्ष्म-समायोजित एक मॉडल सामान्य मॉडल की तुलना में नैदानिक कार्यों पर बेहतर प्रदर्शन करता है। Pentagon राष्ट्रीय सुरक्षा डोमेन में समान लाभ की तलाश कर रहा है।

सुरक्षित एनक्लेव दृष्टिकोण

प्रस्तावित तंत्र में शारीरिक रूप से सुरक्षित कंप्यूटिंग वातावरण बनाना शामिल है — जिन्हें अक्सर एनक्लेव कहा जाता है — जहां वर्गीकृत डेटा को दूसरे तरीके के बजाय AI प्रशिक्षण बुनियादी ढांचे में लाया जा सकता है। AI कंपनी इंजीनियर और उनकी प्रणालियां इन सुविधाओं के भीतर वर्गीकरण आवश्यकताओं को संतुष्ट करने वाली निरीक्षण स्थितियों के तहत काम करेंगी।

यह तकनीकी और तार्किक रूप से जटिल है। बड़े AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए विशाल कंप्यूटेशनल बुनियादी ढांचे की आवश्यकता होती है, और शीर्ष-गोपनीय डेटा हैंडलिंग के लिए आवश्यक सुरक्षा स्तरों पर इस बुनियादी ढांचे को दोहराने में हार्डवेयर खरीद और उन सुविधाओं की स्थापना दोनों शामिल हैं।

Pentagon द्वारा पहले से तैनात AI कंपनियां

इस घोषणा का संदर्भ Pentagon और प्रमुख व्यावसायिक AI डेवलपर्स के बीच AI साझेदारी का व्यापक विस्तार है। Pentagon मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी Emil Michael ने इस सप्ताह पुष्टि की कि OpenAI की प्रणालियां हाल के सप्ताह में Department के भीतर पहले से ही तैनात की जा चुकी हैं, Google का Gemini शीघ्र ही आने की उम्मीद है।

हमने पिछले कुछ हफ्तों में OpenAI को तैनात किया है, और हम दूसरों को यहां तैनात करने जा रहे हैं, Gemini से शुरुआत करते हुए, Michael ने कहा, AI एकीकरण की गति की पुष्टि की जो कुछ साल पहले कल्पना करना मुश्किल होता। सावधानीपूर्वक पायलट प्रोग्राम से परिचालन तैनाती में बदलाव यह संकेत देता है कि Pentagon व्यावसायिक बड़ी भाषा मॉडल को वास्तविक उपयोगी उपकरण के रूप में देखता है न कि प्रयोगात्मक जिज्ञासा के रूप में।

वर्गीकृत डेटा पर प्रशिक्षण की योजना इस तैनाती आधार पर बनती है। कंपनियां जिनके मॉडल पहले से ही DoD सिस्टम के भीतर काम कर रहे हैं, अधिक विशेष संस्करण विकसित करने के लिए स्वाभाविक उम्मीदवार हैं।

नीति और निरीक्षण प्रश्न

यह योजना महत्वपूर्ण निरीक्षण प्रश्न उठाती है जिन्हें Department को संबोधित करने की आवश्यकता होगी। प्रशिक्षण डेटा और परिणामी मॉडल को कौन नियंत्रित करता है? वर्गीकृत प्रशिक्षण पूर्ण होने के बाद AI प्रणालियों का क्या होता है — क्या वे सरकार की प्रणालियों के भीतर रहते हैं, या क्या मॉडल को जो सीखा गया उसके तत्व व्यावसायिक संस्करणों में वापस जा सकते हैं? सुरक्षित सुविधाओं के भीतर AI कंपनी इंजीनियर कैसे जांचे जाते हैं और निरीक्षण किए जाते हैं?

Congress, जो AI विकास और राष्ट्रीय सुरक्षा प्रौद्योगिकी नीति दोनों पर तेजी से ध्यान दे रहा है, संभवतः पहल की जांच करेगा। व्यावसायिक AI और वर्गीकृत राष्ट्रीय सुरक्षा डेटा का संयोजन संवेदनशील क्षेत्र है जो डेटा सुरक्षा, सरकारी जानकारी के लिए कॉर्पोरेट पहुंच, और सैन्य AI प्रणालियों को नियंत्रित करने वाली जवाबदेही संरचनाओं के बारे में चिंताओं को छूता है।

यह तथ्य कि Pentagon योजना के साथ आगे बढ़ रहा है, आत्मविश्वास का संकेत देता है कि इन मुद्दों को प्रबंधित किया जा सकता है, और कि डोमेन-अनुकूलित AI के परिचालन लाभ आवश्यक बुनियादी ढांचे और निरीक्षण ढांचे के निर्माण के प्रयास को सही ठहराने के लिए पर्याप्त रूप से सम्मोहक देखे जाते हैं।

यह लेख The Decoder की रिपोर्टिंग पर आधारित है। मूल लेख पढ़ें।