ईरान स्कूल स्ट्राइक Pentagon के AI लक्ष्यीकरण पहल में दरारें उजागर करता है

Maven की Accuracy Record

Minab हमले ने public reckoning को performance data के साथ force किया जो Pentagon आम तौर पर सार्वजनिक documents से बाहर रखता है। Iran campaign में Maven की overall targeting accuracy लगभग 60 percent पर assess की गई है — अर्थात् सिस्टम द्वारा उत्पन्न लक्ष्यों में से लगभग दो में से एक में errors हैं जो strike outcome को प्रभावित करने के लिए पर्याप्त हैं, जिसमें civilian structure misidentification शामिल है। तुलना के लिए, experienced human analysts जो समान time constraints के तहत समान target sets पर काम कर रहे हैं, लगभग 84 percent accuracy प्राप्त करते हैं।

adverse conditions में — poor lighting, heavy cloud cover, active countermeasures — Maven की accuracy 30 percent से नीचे गिर जाती है। सिस्टम के confidence scores, targeting terminals पर operators को displayed, accordingly adjust नहीं होते। एक 2021 Air Force study एक पूर्ववर्ती targeting AI की पाई कि सिस्टम अपने outputs में 90 percent confidence ratings display करता था जबकि field evaluation के दौरान केवल 25 percent real-world accuracy achieve करता था। Maven के operators ने displayed confidence और actual reliability के बीच समान mismatches की report दी है।

The Institutional Infrastructure That Wasn't There

हमले ने यह भी exposed किया कि मानव oversight structures जो AI errors को catch करने के लिए designed किए गए थे, वह कार्रवाई शुरू होने से पहले कितनी हद तक hollowed out हो गई थे। Pentagon का Civilian Protection Center of Excellence, जिसे civilian casualties को minimize करने के लिए AI-assisted operations में doctrine develop और procedures review करने का काम दिया गया था, का budget और staff लगभग 90 percent कम किया गया था Iran campaign से 18 महीने पहले। CENTCOM की dedicated civilian casualty assessment team — वह unit जो strike outcomes को review करने और investigation की आवश्यकता वाले patterns को flag करने के लिए जिम्मेदार थी — को 10 personnel से एक single officer में reduce किया गया था।

वह reductions एक broader institutional posture को reflect करते हैं जिसमें Maven को scale पर deploy करने को एक efficiency gain माना जाता था जो parallel human review structures की आवश्यकता को reduce करता था। यह assumption था कि AI targeting process को faster और अधिक accurate दोनों बनाएगा, responsible operation के लिए required मानव workload को reduce के बजाय increase करके। Minab outcome suggest करता है कि assumption गलत था।

The Mandated Rollout Continues

Investigation findings के बावजूद, Deputy Secretary of Defense Steve Feinberg Maven को एक official program of record के रूप में formalize करने के साथ आगे बढ़ गया है, एक mandate के साथ September 2026 तक सभी military branches में adoption की आवश्यकता है। rationale, officials के अनुसार जो decision के बारे में briefed हैं, यह है कि Iran campaign की overall targeting performance — Minab हमले सहित — अभी भी बिना सिस्टम के संभव से बेहतर represent करता है। उस गति पर जो Maven को operation के पहले घंटों में targeting enable करता है, threat environment को देखते हुए एक strategic necessity माना जाता है।

Pentagon के अंदर और बाहर के critics argue करते हैं कि September mandate Minab investigation में identified oversight और database currency problems को fix करने से पहले deploy करने के लिए pressure create करता है। एक Ukrainian drone developer जिसने combat conditions में semi-autonomous systems के साथ काम किया है, strike के बाद एक public statement में कहा कि Minab "semi-autonomous warfare का एक familiar danger exposed करता है: system specification के अनुसार perform करता है, specification गलत थी, और बच्चे मर गए।"

Reform कैसे दिखता है

Pentagon के अंदर और defense policy researchers के बीच circulate करने वाले proposals में AI-generated targeting में उपयोग की जाने वाली intelligence database entries के लिए mandatory freshness requirements शामिल हैं — कोई भी entry जो 30 दिन से पुरानी हो, बिना human review के autonomous recommendation के लिए eligible नहीं होगी। Others propose करते हैं कि Maven के confidence display को accuracy-range estimates से replace किया जाए जो adverse conditions के तहत known performance degradation को reflect करते हैं, ताकि operators को reliability की अधिक honest picture मिले। Civilian protection और casualty assessment infrastructure को restore करना जो campaign से पहले cut किया गया था, system के responsible continued operation के लिए एक prerequisite के रूप में widely cited है।

जो reform agenda पर नहीं है, officials के अनुसार, वह है एक comprehensive review के pending Maven को suspend करना। सिस्टम अब multiple theaters में operational planning में embedded है, और AI-assisted targeting के पीछे institutional momentum substantial है। बहस अब यह नहीं है कि क्या AI targeting decisions में assist करेगा, बल्कि यह है कि कौन से safeguards exist होने चाहिए इससे पहले कि ऐसे systems की speed advantages को deliberation को override करने की अनुमति दी जाए जो human review provide करता है।

यह article Defense News द्वारा reporting पर आधारित है। Original article को पढ़ें।