Pentagon, Perşembe günü yaptığı açıklamada, yeni bir ajan tabanlı yapay zeka (agentic-AI) aracının istihbarat akışlarını ve operasyonel ağları sürekli tarayarak ABD askeri komutanlarına saniyeler içinde hedefleme seçenekleri sunacağını duyurdu.
Agent Network olarak adlandırılan yeni araç, kullanıcının adına görevleri yerine getiren yapay zeka varlıkları olan 'ajanları' kullanarak 'sürekli olarak savunma istihbaratını ve operasyonel sistemleri tarayacak, bulguları net bir şekilde sunulan seçeneklere dönüştürecek'. Basın bülteninde, "Agent Network hedefleri otonom olarak seçmez veya vurulmaz; komutanların her kararda kontrolü elinde tutmasını sağlar" ifadesine yer verildi.
Araç, Ocak ayında yeni bir Pentagon yapay zeka stratejisiyle birlikte tanıtılan yedi "hız belirleyici" projeden biri. Agent Network çabasında yer alan ana yükleniciler arasında, Maven Smart Systems sözleşmesi üzerinden hedefleme analizlerinin büyük kısmını zaten üstlenen Lumbra ve Palantir bulunuyor.
Yine de, ajanların şu anda yapabileceklerine dair beklentiler gerçeklikten önde gidebilir. SAP'nin eski CEO'su Vishal Sikka, geçen yıl Temmuz ayında yazdığı bir makalede, "Yapay zeka ajanlarına verilen görevler, mevcut büyük dil modeli mimarilerinin üstesinden gelebileceğinden çok daha yüksek hesaplama karmaşıklığına sahip olabilir" uyarısında bulundu.
Temel Time-Hierarchy Teoremine atıfta bulunan Sikka, dönüştürücü (transformer) modellerin zor ve basit görevlere aynı mekanik formül ile yaklaştığını belirtti. Bu modeller, kelime kavramlarını anlama biçimi olan 'token' başına sadece belirli sayıda işlem gerçekleştirebilir. Basit görünen kavramlarla bile uğraşmak büyük miktarda token gerektirebilir. Bu kısıtlama nedeniyle, verilen görevin modelin sahip olduğu token sayısından daha karmaşık olduğu durumlarda, dönüştürücü tabanlı bir modelin halüsinasyon görmesini engellemenin bir yolu yok.
"Görünür güçleri ve çeşitli alanlardaki uygulanabilirliklerine rağmen, doğruluk gerektiren veya önemsiz olmayan karmaşıklıkta sorunları çözmeyi gerektiren durumlara LLM'leri uygulamadan önce son derece dikkatli olunmalıdır" diye ekledi Sikka.
Yine de SINT Labs'in kurucusu ve The Agent Times editörü Illia Pashkov, ajanların potansiyelini küçümsememek konusunda uyardı. "Ajan tabanlı yapay zeka bu yıl sessizce bir demodan çıkmayı bıraktı" diyen Pashkov, "Kod yazıyor, destek kuyruklarını temizliyor, finans ve sağlık sektörlerinde arka ofis işlerini hallediyor ve şimdi istihbaratı okuyor. Hız abartı değil. Bu sistemlerin haftalar süren analist çalışmalarını bir öğleden sonraya sıkıştırdığını izledim" dedi.
Yine de yetenekleri, yaygın yapay zeka sohbet botlarıyla çalışmaya alışık olanların fark edebileceğinden daha fazla risk de taşıyor. Pashkov, yapay zeka ajanlarını çalıştırmak için acele eden özel sektör şirketlerinin zaten sorunlarla karşılaştığını belirtti ve canlı bir üretim veritabanını silen bir şirketin ajanına işaret etti. Dikkatli bir şekilde uygulanmadığı sürece, ajanlar ne zaman durmaları gerektiğini ayırt edemiyor.
