インテリジェンス分野における有意義な四重協力に向けて

クワッドには多くの機能があります。 オーストラリア、インド、日本、米国による非公式の会合は控えめに始まったが、2 年前に定期的な首脳会談と増え続ける議題でその野心を高めた。 インド太平洋地域の最も厄介な問題のいくつかに対処するための効果的なグループが不足していることに気づき、カルテットは次の任務を引き受けました。 国際公共財の提供. その活動プログラムは驚くほど幅広く、気候変動から電気通信規制、国際的な奨学金まで、あらゆるものをカバーしています。

しかし、カルテットが別の試み、つまり諜報協力に飛び込む時が来たのかもしれません。 特に、Quad は、人工知能 (AI) の可能性を活用するための新しいインテリジェンス ツールとエンタープライズ管理プラクティスの開発に最適です。

コラボレーションのリスクと機会

インテリジェンスの共有は困難な提案です。 諜報機関は彼らの秘密を用心深く守っています。 米国とオーストラリアには、少なくとも加盟国であるという特権があります。 五目 何十年にもわたる集団的協力を通じて構築された深い制度的結びつきと信頼を持つ諜報同盟。 日本はそのテントの外に落ちますが、少なくとも米国の条約同盟国であり、深い軍事協力を持っています. インドは新しいセキュリティ パートナーであり、4 つのパートナーと共有する信頼できるシステムや習慣がまだありません。

防諜の危険性はこれまでと同様に現実のものとなりますが、対処可能です。

AI のツールとプロセスに関するコラボレーションは、特にリスクが高いと思われる可能性があります。この最先端のテクノロジーはまだ生まれたばかりであり、それを習得することは国家安全保障にとって非常に重要だからです。 しかし、それがまさにそれを非常に重要にしている理由です。 成熟するにつれて、AI は あらゆる仕事をインテリジェントに変革: 自動化は、センサーを誘導してグループのギャップを埋めるのに役立ちます。 データ分析は、膨大な量の生データを構造化、結合、およびソートできます。 機械学習は、異常や変化を迅速に検出し、アナリストの注意を引くことができます。 等々。

人工知能に関しては、カルテットのメンバーであるインドと日本は、ファイブ アイズのメンバーが集められない利点を達成します。 どちらも AI の力ですが、 特別な強み それぞれ人工知能とコンピューティング能力の訓練を受けた膨大な数の才能のプールの中で。 これらの資源がプールされると、米国とその資源を枯渇させる同盟国の諜報能力に有意義な貢献をすることになります。 デジタル マスタリーに向けた競争において、同様のインド太平洋地域のパートナーは、得られるあらゆる支援を必要としています。

防諜の危険性はこれまでと同様に現実のものとなりますが、対処可能です。 AI コラボレーションには、機密性の高い情報源や手法ではなく、ツールやビジネス プロセスの共有が必要になります。 一部のデータを共有する必要がある場合もありますが、最も機密性の高いデータのサブセットがより制限されたままになるように、データを分割して配置することができます。

AI ツール自体は、主に民間セクターから調達されています。 切断フルモーション ビデオ オブジェクト検出ツールの開発者である . ガジェットは、外国のスタートアップから入手することもできます – インドの会社 114あい宇宙およびマルチドメイン認識ツールの開発者である は、同様に米国政府および防衛産業との契約を獲得しています。 したがって、AI ツールとプロセスに関するコラボレーションでは、既存の分類ルールを再考する必要はありません。 実際、輸出規制はデータの分類よりも大きなハードルになる可能性があります。

人工知能が重要な理由

評価を共有することは比較的簡単であり、したがって魅力的なインテリジェンス コラボレーションの方法です。 しかし、このコラボレーションの効果は一時的で限定的です。 カルテットのメンバーが新しい AI ツールとエンタープライズ管理プロセスを開発して共有できれば、カスケード効果を伴う長期的な能力を構築できます。 少なくとも、各メンバーの諜報システムは、中国との戦略的競争に向けてより適切に装備されます。 理想的には、共通の標準とより相互運用可能なシステムを開発することもできます。これにより、他の多くのインテリジェンスまたはオペレーション分野でのコラボレーションの基盤が築かれます。

評価を共有することは比較的簡単であり、したがって魅力的なインテリジェンス コラボレーションの方法です。 しかし、このコラボレーションの効果は一時的で限定的です。

これの一部は、現在の四重政策イニシアチブを可能にします。 の 海事認識のためのインド太平洋パートナーシップ たとえば、(IPMDA) は、市販のデータと人工知能を利用して、インド洋と太平洋の水路の共通の運用状況 (COP) を構築します。 このデータを統合、処理、配布する AI ツールが改善されたことで、IPMDA はより迅速かつ正確な結果を提供できるようになります。 AI機能により、4重フォーカスも可能になります 人道支援と災害救援、信号収集ツールと、緊急対応者がどのように展開するかについてのより高速な、さらには予測可能なインテリジェンスを備えています。

しかし、協力的な AI 機能は、指導者がこの前例のない一歩を踏み出すことを選択した場合、カルテットに軍事協力を深めるための装備も提供します。 カルテットメンバーの軍隊は協力します – 例えば マラバル 一連の海軍演習 – カルテットの公式議題外ではありますが。 正式な Quad イニシアチブであるかどうかにかかわらず、そのメンバーは AI コラボレーションを使用してオーダーメイドの COP を開発できます。 の 米国と日本 彼らは最近、東シナ海でそのようなプロジェクトを開始しました。 カルテットの他のメンバーは、たとえば、マラッカ海峡、ロンボク島、スンダ島周辺の同様のプロジェクトを調査して、共同でターゲットを見つけて追跡することができます。

最終的に、AI 支援インテリジェンスは、カルテットのメンバーが紛争を抑止して勝利するためのより効果的な共同軍事活動の基礎を築くのに役立つ可能性があります。 しかし、この軍事的役割を想定することは、依然としてカルテットの指導者にとって政治的決定であり、情報を共有するよりも危険である可能性があります.