L’IA générative apprend à espionner l’armée américaine

«Nous devons encore valider les sources», explique Lowdon. Mais les commandants de l’unité ont encouragé l’utilisation de grands modèles de langue, il dit: «Parce qu’ils offrent beaucoup plus d’efficacité dans une situation dynamique.»

Les outils d’IA génératifs qu’ils ont utilisés ont été construits par la société de technologie de défense Vannevar Labs, qui, en novembre, a obtenu un contrat de production Vaut jusqu’à 99 millions de dollars par l’unité d’innovation de défense axée sur les startups du Pentagone dans le but d’amener sa technologie de renseignement à plus d’unités militaires. L’entreprise, fondée en 2019 par des anciens combattants de la CIA et de la communauté du renseignement américain, se joint aux goûts de Palantir, Andurilet à l’échelle de l’IA en tant que bénéficiaire majeur de l’étreinte de l’intelligence artificielle par l’armée américaine – non seulement pour les technologies physiques comme les drones et les véhicules autonomes, mais aussi pour les logiciels qui révolutionnent la façon dont le Pentagone recueille, gère et interprète les données pour la guerre et la surveillance.

Bien que l’armée américaine ait développé des modèles de vision informatique et des outils d’IA similaires, comme ceux utilisés dans Projet Mavendepuis 2017, l’utilisation d’une IA générative – Tools qui peut engager une conversation humaine comme celles construites par Vannevar Labs – représentent une frontière plus récente.

La société applique des modèles de grande langue existants, y compris certains d’Openai et Microsoft, et certains sur mesure à ses propres tours d’open source de renseignement de la société depuis 2021. L’échelle à laquelle ces données sont collectées sont difficiles à comprendre (et une grande partie de ce qui établit chaque jour les produits de Vannevar): Terabytes de données dans 80 langues différentes sont hooverts tous les jours dans 180 pays. La société affirme qu’elle est en mesure d’analyser les profils des médias sociaux et de violer les pare-feu dans des pays comme la Chine pour obtenir des informations difficiles à accès; Il utilise également des données non classifiées difficiles à connecter (recueillies par des agents humains sur le terrain), ainsi que des rapports de capteurs physiques qui surveillent secrètement les ondes radio pour détecter les activités d’expédition illégales.

Vannevar construit ensuite des modèles d’IA pour traduire les informations, détecter les menaces et analyser le sentiment politique, avec les résultats livrés via une interface de chatbot qui n’est pas différente de Chatgpt. L’objectif est de fournir aux clients des informations critiques sur des sujets aussi variés que les chaînes d’approvisionnement du fentanyl international et les efforts de la Chine pour sécuriser les minéraux de terres rares aux Philippines.

«Notre véritable objectif en tant qu’entreprise», explique Scott Philips, directeur de la technologie de Vannevar Labs, est de «collecter des données, de donner un sens à ces données et d’aider les États-Unis à prendre de bonnes décisions».

Cette approche est particulièrement attrayante pour l’appareil de renseignement américain, car depuis des années, le monde a été inondé de plus de données que les analystes humains ne peuvent éventuellement interpréter – un problème qui a contribué à la fondation de Palantir en 2003, une entreprise d’une valeur désormais de près de 217 milliards de dollars et connue pour ses outils puissants et controversés, y compris une base de données qui aide l’immigration et l’application des coutumes Rechercher et suivre les informations sur les immigrants sans papiers.

En 2019, Vannevar a vu une opportunité d’utiliser de grands modèles de langage, qui étaient alors nouveaux sur la scène, comme une nouvelle solution à l’énigme de données. La technologie pourrait permettre à l’IA non seulement de collecter des données, mais de parler réellement d’une analyse avec quelqu’un de manière interactive.