Руководители армии США активно привлекаются к использованию генеративного искусственного интеллекта не только в боевых целях, но и в повседневной работе. Как сообщает Business Insider, командующий 8-й армией США в Южной Корее генерал-майор Уильям «Генк» Тейлор рассказал, что использует чат-боты на основе ИИ, чтобы улучшить процесс принятия решений.
«Мы с Chat стали очень близки в последнее время», — пошутил он во время конференции Ассоциации армии США в Вашингтоне.
Тейлор отметил, что экспериментирует с моделями, которые могут помогать офицерам в командовании и планировании. По его словам, технология помогает исследовать, как именно он принимает военные и личные решения, которые влияют на тысячи подчиненных.
«Как командир, я хочу принимать лучшие решения. Я хочу делать это вовремя, чтобы иметь преимущество», — сказал Тейлор, добавив, что главный вызов заключается в быстром развитии технологий, за которым сложно угнаться.
Американские военные рассматривают использование ИИ через призму концепции OODA Loop — модели принятия решений, разработанной во время Корейской войны. Она предполагает, что преимущество на поле боя получает тот, кто быстрее проходит четыре этапа — наблюдать, ориентироваться, решать и действовать.
В Пентагоне признали, что в будущих конфликтах решения могут приниматься быстрее, чем это способен делать человек. Бывший министр ВВС США заявил, что побеждает на поле боя тот, кто действует «на скорости машин».
ИИ уже интегрируют в системы дронов, наведения, анализа данных и логистики. Алгоритм даже пилотировал модифицированный истребитель F-16 в симуляции воздушного боя. В то же время технологию применяют и для «бэк-офисных» задач — подготовки отчетов, управления поставками, анализа доктрин Пентагона и ускорения адаптации военных на новых должностях.
Эксперты Пентагона отмечают, что ИИ может существенно повысить способность Объединенного комитета начальников штабов анализировать глобальные операции и принимать более быстрые и точные решения.
В то же время Министерство обороны США призывает к осторожности: генеративные модели могут непреднамеренно раскрыть конфиденциальные данные или выдать ложные результаты, что создает риски при их использовании в процессе принятия важных командных решений.