Perchè Google abbandunò u prugettu Maven di u Pentagonu
Publicemu un estrattu di "Intelligence hyper-loop – cumu a cunsiderazione di u cuncettu" human-in-the-loop "hè vitale per a rivoluzione digitale di spionamentu" da Fabio Vanorio è Francesco D'Arrigo per l'Istitutu Italianu di Studii "Niccolò Machiavelli" strategicu
U cuncettu di Human-In-The-Loop pò impedisce a diffusione di a tecnulugia in a "National Security Enterprise" in presenza di limitazioni à a dispunibilità di dati.
In a cunfigurazione attuale di a Cumunità di Intelligenza, a ghjerarchia guverna l'accessu à i dati. Generalmente, l'accessu à i dati sensibili hè limitatu, in particulare HUMINT è SIGINT. Datu u costu elevatu (umanu è tecnicu) di u so trattamentu, l'analisti spessu ùn ponu micca accede à elli per via di minacce di cumprumessu. Questu accade ancu di più cù a pulitizazione di l'intelligenza quandu hè a pulitica chì favurisce e carriere. Un accessu limitatu à dati sensibili frustra e cumunità di analisti è rende l'AI inutile.
Cum'è qualsiasi materia prima, i dati devenu esse raccolti, raffinati è messi à dispusizione per l'analisi. I dati sò rinnovabili, autogeneranti è virtualmente illimitati. Da u 2025, a sfera di dati glubale supera i 175 zettabyte contr'à 33 zettabyte in 2018 (Reinsel, Gantz, Rydning, 2018). Da u 2020, l'Internet di e Cose (IoT) consisterà in più di 50 miliardi di dispositivi cunnessi, producendu è cunsumendu dati in silenziu è ininterrottamente (Davis 2018). In l'ultimi anni, l'analitica di l'intelligenza hè diventata sempre più impegnativa per via di un aumentu senza precedenti di u volume è di a velocità sia di dati grezzi sia di dati strutturati (principalmente dati di testu, audio è video, chì cuntene 95% di tutti i Big Data in circulazione, Gandomi, Haider 2015), raccolti attraversu piattaforme classificate è open-source. L'interrogazione di Big Data strutturata hè relativamente simplice. Dati micca strutturati, invece, sò in u so statu crudu è anu da esse trattatu è interpretatu, ma – per questi motivi – ancu assai preziosi. Esempii sò e rete suciale, e-mail, blog è cuntenutu multimedia (Sivarajah, Kamal, Irani, Weerakkody, 2017). U voluminu anormale di l'infurmazioni, ancu da trattà prima di diventà "Intelligenza azziunabile", sovraccarica e capacità cognitive di ogni analista è di ogni squadra. Da u 1995 à u 2016, a quantità di lettura necessaria per un analista di l'intelligenza americanu mediu dedicatu à un paese di bassa priorità hè aumentatu da 20.000 à 200.000 parole à ghjornu. A previsione per u 2025 hè di circa dece volte u volumu di dati digitali ch'è oghje (Regens 2019).
Una volta chì i dati sò stati contextualizzati è trasformati in informazioni potenzialmente pertinenti per l'intelligenza, a cognizione umana diventa vitale per a so interpretazione. In realtà, a capacità di astrazione umana conserva un vantaghju considerableu nantu à a macchina. Per arricurdassi di una maghjina, un testu, un numeru, un essere umanu hà bisognu di vedela parechje volte assai menu di quella di una macchina (Turing 1950).
U putere di a tecnulugia pò esse adupratu in modu efficace per aumentà e prestazioni umane in u Ciclo di Intelligenza "alimentendu" e cumpetenze umane (cognitive è fisiche) cù u cuntributu chì e macchine ponu furnisce, avanzendu a "fruntiera di e pussibilità di produzzione" di Intelligenza di a Comunità è aumentendu u voluminu di dati chì l'omu pò elaborà senza riduce a so capacità di cuncentrazione, amparà è identificà l'elementi chjave incrustati in questi flussi di dati.
"OUTSOURCING" DI E FUNZIONI VITALI DI U CICLU DI INTELLIGENZA
U cuncettu Human-In-The-Loop pò impedisce a diffusione di a tecnulugia in l'impresa di sicurezza naziunale in presenza di "outsourcing" di i compiti tecnologichi di l'intelligence Loop.
E ragioni etiche puderebbenu induce i cuntrattori, chì ùn appartenenu micca à l '"Impresa di Sicurezza Naziunale" (cundiziunata da accordi di non divulgazione, ma emozionalmente disinteressata da u cuncettu intrinsicu di prutezzione di a sicurezza naziunale), à rifiutà di sviluppà tecnulugie per i teatri di guerra.
U partenariatu trà Google è u Dipartimentu di a Difesa di i Stati Uniti per u "Prughjettu Maven" furnisce un studiu di casu. In aprile 2017, u Pentagonu hà stabilitu a "Squadra Funziunale Trasversale Algoritmica di Guerra" (AWCFT) cunnisciuta cum'è "Prughjettu Maven", per integrà l'Apprendimentu Macchinariu è i Big Data à u livellu operativu militare (Work 2017).
Google hà collaboratu à u "Project Maven", applicendu e so soluzioni di Intelligenza Artificiale à l'attività di i veiculi aerei senza pilotu (UAV) sia in u targeting di i droni (Fang 2018) sia in l'analisi di i colpi presi (Conger, Cameron 2018).
Per aiutà l'analisti à esaminà l'uggetti in l'imaghjini, Google hà furnitu à u Pentagonu u so "TensorFlow", una API open source (Application Programming Interface, Pettey 2017) aduprata in l'applicazioni Machine Learning di Google per ricunnosce l'uggetti nantu à i dati ( Conger, Cameron 2018). U primu scopu di u partenariatu era di sviluppà a capacità di rilevà automaticamente circa 38 classi d'oggetti regolarmente presenti in filmati di droni militari.
In aprile 2018, alcuni 3.100 impiegati di Google anu firmatu una lettera urganizendu allora u CEO Pichai Sundararajan di lascià u "Project Maven". Malgradu l'assicuranze furnite da a gestione di Google chì si limitava à mette à dispusizione un software open-source per a ricunniscenza d'oggetti (utilizabile da qualsiasi cliente Google Cloud) per aiutà l'aviazione militare di i Stati Uniti à alleggerisce u caricu di travagliu di i so analisti , nantu à a spinta interna Google hà da abbandunà u prugettu à l'iniziu di u 2019.
Questa hè una traduzzione automatica da a lingua italiana di un post publicatu in StartMag à l’URL https://www.startmag.it/innovazione/perche-google-fu-costretta-ad-abbandonare-il-progetto-maven-del-pentagono/ u Sun, 03 Jan 2021 06:29:49 +0000.