Inteligența Artificială în Apărare: Între entuziasm tehnologic și realitate operațională
ANALIZA :Forumul Securității Maritime
Într-un context strategic marcat de competiție tehnologică accelerată și presiuni operaționale crescânde, instituțiile din domeniul apărării sunt tentate să privească Inteligența Artificială drept o soluție rapidă pentru eficientizarea proceselor și susținerea deciziilor. Totuși, entuziasmul generat de modele generative, LLM-uri și agenți autonomi riscă să estompeze diferențele esențiale dintre conceptele fundamentale ale ecosistemului AI și aplicabilitatea lor reală în mediul militar.
Pentru a evita confuziile, așteptările nerealiste și investițiile orientate greșit, este necesară o înțelegere clară a relației dintre Inteligența Artificială, Machine Learning, rețelele neuronale și Deep Learning, precum și a limitelor fiecărei componente. Analiza de mai jos oferă această perspectivă structurată, evidențiind ierarhia și interdependențele dintre concepte — un demers esențial pentru fundamentarea unor capabilități AI credibile, responsabile și adaptate realității operaționale.
Tot mai des, guvernele și structurile din apărare simt presiunea de a adopta LLM-uri (Large Multimodal Model) și agenți IA pentru automatizarea deciziilor. Deși astfel de tehnologii ajută la documentare, analiză și reducerea sarcinilor administrative, ele nu pot înlocui judecata umană și nu înțeleg contextul operațional sau consecințele morale. Datele pe care le procesează pot fi incomplete sau manipulate, iar apropierea lor prea mare de luarea deciziilor implică riscuri serioase legate de responsabilitate și validare. Poate aici putem face o comparație cu utilizarea arhaicilor coeficienți empirici în calculele de stat major sau a celor de utilizare a unor tipuri de arme și sisteme. Acești coeficienți, sau chiar formule de calcul, stabiliți empiric (uneori cu un scop), denaturează realitatea, sau o direcționează către un anume rezultat.
În apărare, AI cu adevărat valoroasă se regăsește în sisteme precum fuziunea senzorilor, recunoașterea tiparelor sau procesarea rezistentă la EW – soluții care necesită integrare riguroasă, testare și guvernanță. Reducerea AI-ului la utilizarea LLM-urilor creează așteptări false și poate duce la alocări greșite de resurse.
Uneori apar întrebări și răspunsuri de genul: “De ce nu funcționează mai repede?” – “Pentru că acesta este război”.
De asemenea, trebuie să fim sinceri în privința guvernanței. Cine deține? Cine le securizează? Cine le integrează? Se fac actualizări prin audituri? Se testează împotriva manipulării adversarilor? Dar fără răspunsuri clare, riscul crește!
Și, chiar dacă nu recunoaște, noi cei care nu suntem specialiști în domeniu avem nevoie de alfabetizare. O înțelegere reală a ecosistemului AI. Despre ce fac modelele diferite, unde sunt incluse sau nu.
AI-ul de apărare nu înseamnă LLM-uri sau agenți.
Inteligența artificială din apărare înseamnă sisteme, date, guvernanță, integrare, doctrină, leadership.
Inovația, instrumentele AI, autonomia contează, dar fără fundații, devine o povară.
Dacă vrem o inteligență artificială de încredere, pregătită pentru a planifica o misiune, trebuie să încetăm să mai urmărim cuvinte la modă și să începem să construim capabilități reale bazate pe realitatea operațională, constrângerile de politici și responsabilitatea pe termen lung.
Aceasta este munca grea, dar o muncă care chiar protejează vieți.
Cu toate acestea, pentru o mai bună înțelegere, este necesar să analizăm exemplul prezentat mai jos ca ansamblu.
Imaginea de mai sus prezintă relația dintre Inteligența Artificială, Machine Learning, Rețelele Neuronale și Deep Learning sub forma unor cercuri concentrice, organizate de la general la specific. La exterior se află Inteligența Artificială, domeniul cel mai larg, care include toate tehnologiile ce permit sistemelor să simuleze inteligența umană. Aceasta cuprinde arii precum procesarea limbajului natural, percepția vizuală, roboții inteligenți, raționamentul automat, reprezentarea cunoștințelor și programarea automată. Prin urmare, Inteligența Artificială reprezintă „umbrela” care integrează toate aceste domenii.
În interiorul său se află Machine Learning, un subdomeniu al Inteligenței Artificiale care permite sistemelor să învețe din date și să își îmbunătățească performanța fără a fi programate explicit pentru fiecare situație. Printre metodele clasice de Machine Learning se numără regresia liniară și logistică, algoritmul k-Means, Support Vector Machine (SVM), k-Nearest Neighbor (k-NN), arborii de decizie, Random Forest și Principal Component Analysis (PCA). Machine Learning reprezintă una dintre principalele modalități prin care sistemele devin „inteligente”.
O componentă importantă a Machine Learning o constituie rețelele neuronale, modele inspirate din funcționarea creierului uman. Exemplele menționate în imagine includ MLP (Multi-Layer Perceptron) și rețelele neuronale Boltzmann. Acestea sunt un tip special de algoritmi de învățare automată, capabili să identifice tipare complexe în date.
În interiorul rețelelor neuronale se află Deep Learning, o subcategorie caracterizată prin utilizarea unor rețele cu multe straturi (de unde și termenul „deep” – adânc). Printre tipurile de modele Deep Learning se numără CNN (Convolutional Neural Networks), RNN (Recurrent Neural Networks), GAN (Generative Adversarial Networks) și DBN (Deep Belief Networks). Deep Learning este utilizat în aplicații moderne precum recunoașterea facială, traducerea automată sau generarea de text.
De asemenea, figura sugerează că sistemele de tip GenAI sau LLM (modele generative de limbaj) folosesc tehnici de Deep Learning pentru a interpreta și genera informații, simulând percepția și înțelegerea umană.
În concluzie, relația dintre concepte este una ierarhică: Inteligența Artificială include Machine Learning, care include Rețelele Neuronale, iar acestea includ Deep Learning. Cu cât ne deplasăm mai spre interiorul cercurilor, cu atât metodele devin mai specializate și mai complexe.
Trebuie să studiem ierarhia, să înțelegem termenii utilizați și semnificația acestora, dar mai ales interdependența dintre aceștia. Este dificil pentru necunoscători, dar esențial pentru a-i utiliza corect.
Inteligența Artificială în apărarea maritimă: între promisiune tehnologică, constrângeri operaționale și responsabilitate strategică
Mediul maritim contemporan reprezintă unul dintre cele mai complexe spații de securitate ale secolului XXI. Caracterizat prin vastitate geografică, densitate informațională redusă, ambiguitate juridică și prezența simultană a actorilor statali și non-statali, domeniul maritim impune cerințe operaționale distincte față de cele terestre sau aeriene. În acest context, Inteligența Artificială este adesea prezentată drept soluția capabilă să transforme fundamental modul în care sunt realizate supravegherea, avertizarea timpurie, protecția infrastructurilor critice și conducerea operațiilor navale.
Această promisiune, deși parțial justificată, este adesea însoțită de un entuziasm tehnologic care riscă să ignore realitățile specifice mediului maritim. Spre deosebire de alte domenii operaționale, spațiul maritim este dominat de incertitudine, latență informațională, degradare senzorilor și constrângeri logistice severe. În aceste condiții, implementarea AI nu poate fi tratată ca un exercițiu de digitalizare accelerată, ci ca un proces strategic, gradual și profund integrat doctrinar.
Presiunea instituțională de a adopta rapid soluții AI este tot mai vizibilă în domeniul apărării maritime. Apariția modelelor generative, a Large Language Models și a sistemelor autonome a creat percepția că decizia navală poate fi automatizată, accelerată și optimizată aproape complet. În practică, aceste tehnologii sunt utile în special pentru activități de suport informațional, analiză de date textuale, gestionare a documentelor operaționale sau sinteză a informațiilor provenite din surse multiple. Ele pot sprijini procesul decizional, dar nu îl pot substitui.
Modelele generative nu dețin conștiință situațională maritimă, nu înțeleg dinamica juridică a apelor internaționale, nu pot evalua ambiguitatea intențiilor unui actor naval și nu pot anticipa consecințele politico-strategice ale unei acțiuni la mare. Funcționarea lor se bazează pe corelații statistice, nu pe înțelegere semantică sau judecată contextuală. Într-un mediu în care o decizie eronată poate escalada rapid o situație de criză, această limitare devine critică.
Din perspectivă istorică, tentația de a supraevalua instrumentele de sprijin decizional este familiară mediului naval. Planificarea operațiilor maritime a utilizat dintotdeauna modele, coeficienți empirici și estimări standardizate pentru a gestiona incertitudinea. Aceste instrumente au fost necesare, dar niciodată suficiente. Inteligența Artificială nu elimină această realitate, ci o amplifică. Un model AI insuficient validat sau prost integrat poate produce rezultate aparent coerente, dar profund înșelătoare, într-un ritm care depășește capacitatea umană de corecție.
Valoarea reală a Inteligenței Artificiale în apărarea maritimă se manifestă în zone mai puțin vizibile, dar esențiale. Fuziunea multisenzorială, corelarea datelor provenite din sisteme radar, sonar, AIS, imagini satelitare și surse ISR permite construirea unei imagini maritime comune mai coerente. Recunoașterea tiparelor de navigație, identificarea comportamentelor anormale și sprijinul decizional în condiții de volum mare de date reprezintă domenii în care AI poate aduce un avantaj operațional real. De asemenea, capacitatea de a funcționa în condiții de degradare informațională, interferență electromagnetică sau atac cibernetic este crucială într-un teatru naval contestat.
Cu toate acestea, mediul maritim rămâne dominat de fricțiune și incertitudine. Întrebarea frecvent formulată în structurile operaționale – de ce un sistem nu funcționează mai rapid sau mai precis – reflectă adesea o neînțelegere a naturii conflictului naval. Marea nu este un spațiu controlabil în totalitate, iar AI nu poate elimina caracterul adversarial, imprevizibil și dinamic al operațiilor maritime. Orice tehnologie care promite control total asupra mediului maritim este, prin definiție, problematică.
În acest context, problema guvernanței AI devine centrală pentru apărarea maritimă. Implementarea unor sisteme inteligente ridică întrebări fundamentale legate de proprietatea asupra datelor, securitatea arhitecturilor, integrarea cu sistemele existente și responsabilitatea pentru erori sau eșecuri. În mediul naval, unde operațiile sunt adesea multinaționale și desfășurate în spații juridice complexe, lipsa unei guvernanțe clare poate genera vulnerabilități strategice semnificative.
Controlul uman rămâne un element indispensabil al utilizării AI în apărarea maritimă. Principiile de tip human-in-the-loop sau human-on-the-loop nu reprezintă simple formule etice, ci mecanisme operaționale de menținere a responsabilității, legitimității și conformității cu dreptul internațional. Decizia navală implică nu doar eficiență tactică, ci și evaluarea proporționalității, a riscului de escaladare și a impactului asupra mediului maritim și a navigației civile.
Un alt aspect adesea neglijat este alfabetizarea AI a personalului implicat în apărarea maritimă. Majoritatea comandanților și decidenților nu sunt specialiști în inteligență artificială și nu trebuie să devină. Totuși, lipsa unei înțelegeri funcționale a modului în care aceste sisteme operează creează un decalaj periculos între furnizorii de tehnologie și utilizatorii operaționali. Alfabetizarea AI înseamnă capacitatea de a înțelege limitele, de a pune întrebările corecte și de a integra tehnologia în mod critic și responsabil.
Clarificarea ierarhiei conceptuale a Inteligenței Artificiale este esențială în acest demers. AI reprezintă cadrul general care include multiple subdomenii, dintre care Machine Learning este cel mai relevant pentru aplicațiile maritime actuale. Rețelele neuronale și Deep Learning sunt utilizate acolo unde complexitatea datelor o impune, iar modelele generative constituie doar o subcategorie, utilă în principal pentru suport informațional și analitic. Confundarea acestei subcategorii cu întregul ecosistem AI conduce la așteptări nerealiste și la decizii strategice eronate.
În final, Inteligența Artificială în apărarea maritimă nu trebuie privită ca un substitut al competenței umane, al experienței navale sau al leadershipului strategic. Ea este un instrument puternic, capabil să amplifice atât performanța, cât și erorile. Valoarea sa depinde de modul în care este integrată în sisteme, de calitatea guvernanței, de existența controlului uman și de asumarea responsabilității pe termen lung.
Renunțarea la fascinația pentru soluții rapide și investiția în capabilități reale, adaptate specificului mediului maritim, reprezintă singura cale sustenabilă către o inteligență artificială de încredere. Este un proces lent, dificil și adesea invizibil. Dar este procesul care, în cele din urmă, contribuie la securitatea maritimă și la protejarea vieților pe mare.
CONCLUZIE
Inteligența Artificială nu este o soluție miraculoasă, ci un instrument puternic, care amplifică atât competența, cât și erorile. În apărare, valoarea sa depinde de integrare, guvernanță, control și responsabilitate.
Renunțarea la fascinația pentru cuvinte la modă și investiția în capabilități reale, adaptate realității operaționale, reprezintă singura cale către o AI de încredere.
Aceasta este o muncă dificilă, lentă și adesea invizibilă. Dar este munca care, în cele din urmă, protejează vieți.
FORUMUL SECURITATII MARITIME