साइबर एआई पर पेंटागन का दृष्टिकोण बदल रहा है
दो वरिष्ठ अमेरिकी रक्षा प्रौद्योगिकी अधिकारियों ने इस सप्ताह कहा कि साइबर-सक्षम कृत्रिम बुद्धिमत्ता की नवीनतम पीढ़ी को केवल एक खतरे के रूप में नहीं समझा जाना चाहिए। वाशिंगटन में SCSP AI+Expo में बोलते हुए, साइबर नीति के लिए सहायक सचिव कैथरीन सटन और पेंटागन के मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी एमिल माइकल ने तर्क दिया कि Anthropic की अप्रकाशित Mythos प्रणाली पर आधारित उपकरण रक्षा के लिए भी शक्तिशाली साधन बन सकते हैं।
ये टिप्पणियां रक्षा विभाग के भीतर एक अधिक व्यावहारिक रुख को दर्शाती हैं, क्योंकि एआई प्रणालियों को लेकर चिंता बढ़ रही है जो अभूतपूर्व गति से सॉफ़्टवेयर कमजोरियों की पहचान कर उनका शोषण कर सकती हैं। इस गति को केवल खतरे के एक नए स्रोत के रूप में प्रस्तुत करने के बजाय, पेंटागन अधिकारी यह दलील दे रहे हैं कि इसी क्षमता का उपयोग कमजोर प्रणालियों को मानव टीमों की तुलना में कहीं तेज़ी से मजबूत करने के लिए किया जा सकता है।
सटन ने कहा कि मौजूदा पैचिंग मॉडल, जो अक्सर दिनों या हफ्तों में पूरा होता है, अब उस वातावरण के लिए पर्याप्त नहीं है जहां एआई कहीं अधिक तेज़ी से आगे बढ़ सकता है। उनके अनुसार, मुख्य अवसर कोई अमूर्त चीज़ नहीं है। वह सुरक्षित कोड है। यदि उन्नत मॉडल तेजी से दोषपूर्ण सॉफ़्टवेयर का पता लगाकर उसे सुधार सकते हैं, तो सेना और उसके ठेकेदार जोखिम को उस गति से कम करना शुरू कर सकते हैं, जिसकी बराबरी पुराने प्रक्रियाएं कभी नहीं कर पाईं।
“मानव गति” से मशीन गति तक
अधिकारियों की टिप्पणियां एक सरल लेकिन महत्वपूर्ण बिंदु पर केंद्रित थीं: कमजोरियां पहले से ही व्यापक सॉफ्टवेयर आधार में मौजूद हैं, और एआई उस गति को बदल देता है जिस पर उन्हें खोजा, ठीक किया और शोषित किया जा सकता है। माइकल ने कहा कि ये खामियां नई नहीं हैं। जो बदलता है वह है समय-सीमा। Mythos जैसी प्रणालियां रक्षकों को बग तेजी से खोजने दे सकती हैं, लेकिन वे हमलावरों को उन्हीं बगों को उतनी ही तेजी से हथियार बनाने का मौका भी दे सकती हैं।
यह दोहरे उपयोग की वास्तविकता ही है जो इस क्षण को राष्ट्रीय सुरक्षा के लिए इतना महत्वपूर्ण बनाती है। माइकल ने इसे उस दौर के रूप में वर्णित किया जिसमें केवल संघीय सरकार ही नहीं, बल्कि देश को भी डिजिटल ढांचे को मजबूत करने की आवश्यकता है। रक्षा विभाग पुराने सॉफ्टवेयर सिस्टमों और कोड आधारों के एक बिखरे हुए मिश्रण पर निर्भर है, जिनमें वर्षों में तकनीकी ऋण जमा हो गया है। ऐसे माहौल में, एक ऐसा मॉडल जो कमजोर कोड को स्वायत्त रूप से पैच कर सके, केवल सीमांत रूप से संचालन में सुधार करने से कहीं अधिक कर सकता है। यह उस काम को तेज़ कर सकता है जिसे अधिकारियों का कहना है कि बहुत पहले हो जाना चाहिए था।
तर्क यह नहीं है कि एआई के प्रक्रिया में आने से साइबर जोखिम खत्म हो जाता है। बात यह है कि स्वीकार्य प्रतिक्रिया समय का आधार बदल रहा है। यदि मशीन-गति वाला शोषण सामान्य हो जाता है, तो मशीन-गति वाली मरम्मत आवश्यक हो जाती है। यह उन संस्थानों के लिए एक बड़ा बदलाव है जो धीमे अधिग्रहण चक्रों, लंबे प्रमाणन प्रक्रियाओं और खंडित सॉफ्टवेयर स्वामित्व के इर्द-गिर्द बने हैं।
