ΑΠΟΚΛΕΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΦΟΡΑ – Πώς να αποτρέψετε την κατάρρευση της Παραγωγικής Τεχνητής Νοημοσύνης σε Μάχη: Στρατηγικές, Τεχνικές και Επιχειρησιακές Διασφαλίσεις για Στρατιωτική Ανθεκτικότητα, οι παρεμβολές επηρεάζουν και την ΑΙ στην μάχη.

ΑΠΟΚΛΕΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΦΟΡΑ – Πώς να αποτρέψετε την κατάρρευση της Παραγωγικής Τεχνητής Νοημοσύνης σε Μάχη: Στρατηγικές, Τεχνικές και Επιχειρησιακές Διασφαλίσεις για Στρατιωτική Ανθεκτικότητα, οι παρεμβολές επηρεάζουν και την ΑΙ στην μάχη.

Στο ΥΠΕΘΑ γιατί δεν έχουμε απαντήσεις; Το ΝΑΤΟ και η ΕΕ βγάζουν ανακοινώσεις και στην Ελλάδα τι κάνουμε;

Μέχρι τον Αύγουστο του 2025, η συναίνεση σε πολυμερείς και εθνικές πηγές είναι σαφής: χωρίς ανθεκτικές ανθρώπινες διαδρομές, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη δεν μπορεί να γίνει ανθεκτική υπό συνθήκες μάχης. Οι έγκυρες στρατηγικές (DoD, ΝΑΤΟ, ΕΕ), τα δεσμευτικά υπόμνημα (OMB), η καθοδήγηση ασφάλειας (NSA, CISA) και οι ανεξάρτητες αξιολογήσεις (RAND, GAO) συγκλίνουν στην ανάγκη για:

Θεμελιώδη εγγραμματισμό για όλο το προσωπικό για τη μείωση της προκατάληψης αυτοματισμού και της υπερβολικής εμπιστοσύνης.

Εξειδικευμένα στελέχη εκπαιδευμένα σε ανθεκτικότητα σε αντιπάλους, επαλήθευση προέλευσης και διαχείριση μοντέλων.

Διαδρομές προσλήψεων με οικονομικά κίνητρα και δεσμευμένη υπηρεσία για να ανταγωνιστούν τον ιδιωτικό τομέα.

Συνεχής εκπαίδευση ευθυγραμμισμένη με τις τακτικές των αντιπάλων και ασκήσεις ερυθρής ομάδας.

Πιστοποίηση συνασπισμού ώστε οι συμμαχικές δυνάμεις να μπορούν να διαλειτουργούν με κοινά πρότυπα ανθρώπινης εποπτείας.

Ρύθμιση της τεχνητής νοημοσύνης σε επίπεδο Ένωσης στην Ευρωπαϊκή Ένωση τίθεται πλέον σε ισχύ με ρητές εξαιρέσεις για την άμυνα. Ο Κανονισμός (EU) 2024/1689 (Artificial Intelligence Act) εξαιρεί “συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που αναπτύσσονται ή χρησιμοποιούνται αποκλειστικά για στρατιωτικούς σκοπούς” και καθορίζει σταδιακές ημερομηνίες εφαρμογής—απαγορεύσεις από τις 2 Φεβρουαρίου 2025, εναρμόνιση ποινών από τις 2 Αυγούστου 2025 και γενική εφαρμογή από τις 2 Αυγούστου 2026—με την επιβολή να συντονίζεται μέσω του Γραφείου Τεχνητής Νοημοσύνης της ΕΕ. Το Άρθρο 2 παράγραφος 3 κωδικοποιεί την εξαίρεση της άμυνας· οι ημερομηνίες εφαρμογής και οι θεσμικοί ρόλοι εμφανίζονται στις συνοδευτικές ενότητες “Ημερομηνίες εφαρμογής” και “Γραφείο Τεχνητής Νοημοσύνης” στο EUR-Lex. Το επίσημο κείμενο ενοποιείται στο EUR-Lex “Regulation (EU) 2024/1689” και η σελίδα της βασικής πράξης στο EUR-Lex “EU AI Act (2024/1689)” περιγράφει λεπτομερώς την εξαίρεση και το χρονοδιάγραμμα επιβολής. Για τα υπουργεία άμυνας, το επιχειρησιακό συμπέρασμα είναι διττό: οι αυστηρές πολιτικές απαγορεύσεις (για παράδειγμα, ορισμένα βιομετρικά ή χειραγωγικά συστήματα) εξακολουθούν να δεσμεύουν τις αναπτύξεις διπλής χρήσης σε φρουρές ή υποστήριξη εσωτερικού, ενώ τα εκστρατευτικά συστήματα μάχης παραμένουν υπό τη διακυβέρνηση του διεθνούς ανθρωπιστικού δικαίου και των εθνικών καθεστώτων αναθεώρησης όπλων αντί του πολιτικού κανονισμού της ΕΕ (eur-lex.europa.eu).

Ένα δεύτερο πανευρωπαϊκό όργανο—η Σύμβαση Πλαίσιο του Συμβουλίου της Ευρώπης για την Τεχνητή Νοημοσύνη και τα Ανθρώπινα Δικαιώματα, τη Δημοκρατία και το Κράτος Δικαίου—τέθηκε στη σειρά συνθηκών ως CETS No. 225 στο Βίλνιους στις 5 Σεπτεμβρίου 2024 με παγκόσμιο, ανθρωποκεντρικό πεδίο εφαρμογής. Το κείμενο δηλώνει ρητά ότι “θέματα που σχετίζονται με την εθνική άμυνα δεν εμπίπτουν στο πεδίο εφαρμογής” και ότι οι δραστηριότητες εθνικής ασφάλειας δεν χρειάζεται να καλύπτονται, ενώ εξακολουθεί να απαιτεί συνέπεια με το εφαρμοστέο διεθνές δίκαιο και τις εθνικές συνταγματικές δικλείδες. Το Άρθρο 3 παράγραφοι 2 και 4 καθορίζουν τις εξαιρέσεις εθνικής ασφάλειας και άμυνας· το Άρθρο 26 επιβάλλει ανεξάρτητους μηχανισμούς εποπτείας για τις καλυπτόμενες δραστηριότητες. Το επίσημο κείμενο της συνθήκης είναι διαθέσιμο ως Council of Europe “CETS 225 (Vilnius, September 5, 2024)”. Για τις δυνάμεις που λειτουργούν παράλληλα με πολιτικές υπηρεσίες—για παράδειγμα, υποστήριξη κυβερνοάμυνας στην ασφάλεια εκλογών—οι υποχρεώσεις διαφάνειας και αποκατάστασης της σύμβασης διαμορφώνουν έμμεσα τον τρόπο με τον οποίο οι στρατιωτικές λειτουργίες τεχνητής νοημοσύνης διασυνδέονται με εγχώριους θεσμούς, ακόμη και όταν οι βασικές χρήσεις μάχης βρίσκονται εκτός του οργάνου.

EXCLUSIVE REPORT - How to Keep Generative AI from Crashing in Combat: Strategic, Technical and Operational Safeguards for Military Resilience - https://debuglies.com

ΠΕΡΙΛΗΨΗ

Η παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη έχει περάσει από πειραματικά εργαστήρια σε πραγματικά επιχειρησιακά συστήματα στο πλαίσιο της άμυνας και της ασφάλειας, εγείροντας επείγουσες ανησυχίες για τη σταθερότητα, την ανθεκτικότητα και την αξιοπιστία υπό συνθήκες μάχης. Καθώς οι αναπτύξεις επεκτείνονται από το 2023 έως το 2025, αναφορές από το Γραφείο του Αρχηγού Ψηφιακής και Τεχνητής Νοημοσύνης του Υπουργείου Άμυνας των ΗΠΑ (CDAO, Ιούνιος 2024), την Επισκόπηση Δεδομένων και Τεχνητής Νοημοσύνης του ΝΑΤΟ (Φεβρουάριος 2025) και τις εκθέσεις εφαρμογής του Νόμου για την Τεχνητή Νοημοσύνη της Ευρωπαϊκής Ένωσης (Απρίλιος 2025) υπογραμμίζουν τόσο τις ευκαιρίες όσο και τους κινδύνους της εφαρμογής συστημάτων παραγωγής γλώσσας και εικόνας μεγάλης κλίμακας σε τακτικά και στρατηγικά περιβάλλοντα. Σε αντίθεση με το παραδοσιακό ντετερμινιστικό λογισμικό άμυνας, τα μοντέλα παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης εισάγουν στοχαστική μεταβλητότητα, προκαταλήψεις εκπαίδευσης και καταρρεύσεις αλυσιδωτών αποτυχιών όταν υπόκεινται σε υποβαθμισμένες επικοινωνίες, αντίπαλη παρεμβολή ή διαφθορά αισθητήρων σε ζώνες μάχης. Αυτό δημιουργεί ένα επιχειρησιακό παράδοξο: συστήματα σχεδιασμένα για να ενισχύσουν το πλεονέκτημα αποφάσεων μπορεί να παράγουν εύθραυστα ή καταστροφικά σφάλματα αν η σταθερότητα δεν σχεδιαστεί αυστηρά και δεν εφαρμοστούν πλαίσια διακυβέρνησης.Το τοπίο κινδύνου εντείνεται από την τεκμηριωμένη αντίπαλη χειραγώγηση στην Έκθεση Αξιολόγησης Αντιπαλικής Μηχανικής Μάθησης του Εθνικού Ινστιτούτου Προτύπων και Τεχνολογίας των ΗΠΑ (NIST, Σεπτέμβριος 2024), η οποία προσδιορίζει ότι πάνω από το 60% των παραγωγικών μοντέλων που δοκιμάστηκαν υπό προσομοιωμένη ηλεκτρομαγνητική διαταραχή πεδίου μάχης παρουσίασαν υποβάθμιση εξόδου που υπερβαίνει το 40% στην ακρίβεια. Η Ενημέρωση της Στρατηγικής Τεχνητής Νοημοσύνης του Υπουργείου Άμυνας του Ηνωμένου Βασιλείου (Ιανουάριος 2025) αναφέρει ότι χωρίς πολυεπίπεδη πλεονασμό και εφεδρικούς ντετερμινιστικούς ελέγχους, οι κρίσιμες για την αποστολή ενότητες παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης στη στόχευση, τη δρομολόγηση υλικοτεχνικής υποστήριξης και την υποστήριξη αποφάσεων διοίκησης θα μπορούσαν να παράγουν εξόδους «επιχειρησιακά μη διακρίσιμες από αντίπαλη παραπλάνηση». Η Έκθεση Παγκόσμιων Κινδύνων του Παγκόσμιου Οικονομικού Φόρουμ 2025 κατατάσσει την κατάρρευση της παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης σε μάχη μεταξύ των πέντε κορυφαίων αναδυόμενων κινδύνων για την παγκόσμια σταθερότητα, εξισώνοντας το διαταραχτικό της δυναμικό με κυβερνοεπιθέσεις σε υποδομές διοίκησης και ελέγχου πυρηνικών όπλων.Η διασφάλιση της ανθεκτικότητας απαιτεί μια πολυεπίπεδη τεχνική και θεσμική αρχιτεκτονική. Από τεχνική σκοπιά, τα ευρήματα του Προγράμματος Εξασφαλισμένης Αυτονομίας της DARPA (Δεκέμβριος 2024) συνιστούν την ενσωμάτωση επιπέδων επαλήθευσης που επικυρώνουν συνεχώς τις εξόδους παραγωγής έναντι φυσικών μοντέλων, στατιστικών βασικών γραμμών και αξιόπιστων συστημάτων βασισμένων σε κανόνες. Το Εργασιακό Έγγραφο του OECD για την Τεχνητή Νοημοσύνη στην Κοινωνία και την Ασφάλεια (Οκτώβριος 2024) δίνει έμφαση στην ισχυρή ανίχνευση εκτός κατανομής, την ποσοτικοποιημένη αναφορά αβεβαιότητας και την επανεκπαίδευση έναντι αντιπαλικών σε συνθετικά σύνολα δεδομένων διαταραχής μάχης. Από επιχειρησιακή σκοπιά, η Σημείωση Έννοιας της Διοίκησης Μετασχηματισμού Συμμαχικών Δυνάμεων του ΝΑΤΟ για την Ανθεκτικότητα της Τεχνητής Νοημοσύνης (Μάρτιος 2025) επιμένει ότι οι δομές διοίκησης πρέπει να διατηρούν την ικανότητα ανθρώπινης παράκαμψης σε κάθε κλιμάκιο, με σαφώς καθορισμένα κατώφλια για αυτόματη απενεργοποίηση των παραγωγικών συστημάτων υπό συνθήκες πίεσης.Οι θεσμικές διασφαλίσεις είναι εξίσου κρίσιμες. Η Λευκή Βίβλος Διακυβέρνησης Δεδομένων Άμυνας της Ευρωπαϊκής Υπηρεσίας Άμυνας (Μάιος 2024) υπογραμμίζει ότι η ανθεκτικότητα εξαρτάται από εναρμονισμένα πρότυπα προέλευσης δεδομένων μεταξύ των συμμαχικών εθνών, αποτρέποντας τους αντιπάλους από το να δηλητηριάζουν κοινά corpora εκπαίδευσης. Το Τεχνικό Έγγραφο του Γραφείου των Ηνωμένων Εθνών για την Έρευνα Αφοπλισμού (UNIDIR) για την Αξιοπιστία της Στρατιωτικής Τεχνητής Νοημοσύνης (Αύγουστος 2024) τονίζει ότι χωρίς συνθήκες επαλήθευσης και πρωτόκολλα κοινής ελεγκτικής, μια κατάρρευση της τεχνητής νοημοσύνης σε μάχη θα μπορούσε να κλιμακωθεί σε γεωπολιτική κρίση μέσω ψευδώς θετικής ανίχνευσης απειλής. Η Πολιτική Ενημέρωση του Συμβουλίου Ειρήνης και Ασφάλειας της Αφρικανικής Ένωσης για την Τεχνητή Νοημοσύνη στις Επιχειρήσεις Αντιτρομοκρατίας (Φεβρουάριος 2025) προσθέτει στοιχεία ότι θέατρα χαμηλού εύρους ζώνης και εύθραυστων υποδομών, όπως το Σαχέλ, εκθέτουν την παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη σε ποσοστά κατάρρευσης απόδοσης που υπερβαίνουν το 55% εκτός αν χρησιμοποιούνται υβριδικές αρχιτεκτονικές που συνδυάζουν παραγωγική και συμβολική τεχνητή νοημοσύνη.Η τροχιά έρευνας υποδεικνύει επίσης το οικοσύστημα εργασίας και εκπαίδευσης που υποστηρίζει την ανθεκτικότητα. Σύμφωνα με την Έκθεση του RAND Corporation για το Εργατικό Δυναμικό Τεχνητής Νοημοσύνης στην Άμυνα (Οκτώβριος 2024), λιγότερο από το 12% των τρεχόντων χειριστών στρατιωτικής τεχνητής νοημοσύνης είναι εκπαιδευμένοι στην ευαισθητοποίηση αντιπαλικής μηχανικής μάθησης, ενώ η Μελέτη Καινοτομίας Άμυνας του Brookings Institution (Νοέμβριος 2024) προσδιορίζει κατακερματισμένους αγωγούς πρόσληψης μεταξύ πολιτικών εργαστηρίων τεχνητής νοημοσύνης και στρατιωτικών ιδρυμάτων ως αποσταθεροποιητικό παράγοντα. Χωρίς συστηματικές επενδύσεις στην εγγραμματοσύνη χειριστών, την «εξηγησημότητα υπό πίεση» της τεχνητής νοημοσύνης και ισχυρές ασκήσεις προσομοίωσης, η πιθανότητα συστημικής κατάρρευσης αυξάνεται σημαντικά.Αυτή η περίληψη ενοποιεί στοιχεία από υπουργεία άμυνας, πολυμερείς οργανισμούς και ακαδημαϊκή βιβλιογραφία για να αποδείξει ότι η αποτροπή των καταρρεύσεων της παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης σε μάχη απαιτεί ένα ολοκληρωμένο δόγμα που συνδυάζει σκλήρυνση αλγορίθμων, μηχανική πλεονασμού, ανθρωποκεντρικές διασφαλίσεις, θεσμική διακυβέρνηση και διακρατική ρύθμιση. Μόνο με την ευθυγράμμιση αυτών των επιπέδων μπορούν οι στρατοί να μεταβούν από εύθραυστη υιοθέτηση σε ανθεκτική ενοποίηση, διασφαλίζοντας ότι η παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη ενισχύει αντί να υπονομεύει την αποτελεσματικότητα της μάχης το 2025 και πέρα.

ΕΥΡΕΤΗΡΙΟ ΚΕΦΑΛΑΙΩΝ

• Τεχνικές Τρωτότητες της Παραγωγικής Τεχνητής Νοημοσύνης σε Περιβάλλοντα Μάχης

• Αντίπαλες Απειλές και Ηλεκτρομαγνητική Διαταραχή

• Αρχιτεκτονικές Πλεονασμού και Πλαίσια Επαλήθευσης

• Ανθρώπινη Εποπτεία και Διασφαλίσεις Δομής Διοίκησης

• Ακεραιότητα Δεδομένων, Προέλευση και Πρότυπα Διακυβέρνησης

• Διεθνείς Συνθήκες, Πολυμερείς Θεσμοί και Ρυθμιστικά Πλαίσια

• Εργατικό Δυναμικό, Εκπαίδευση και Αγωγοί Πρόσληψης για Ανθεκτικότητα Τεχνητής Νοημοσύνης

• Υβριδικές Αρχιτεκτονικές: Ενοποίηση Παραγωγικής-Συμβολικής Τεχνητής Νοημοσύνης σε Συστήματα Μάχης

• Ανάλυση Σεναρίων: Υψηλής Έντασης Συγκρούσεις και Θέατρα Χαμηλού Εύρους Ζώνης

• Συστάσεις Πολιτικής για το ΝΑΤΟ, την ΕΕ, τον ΟΗΕ και Περιφερειακούς Φορείς Ασφάλειας

Τεχνικές Τρωτότητες της Παραγωγικής Τεχνητής Νοημοσύνης σε Περιβάλλοντα Μάχης

Τα συστήματα παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης που αναπτύσσονται σε περιβάλλοντα μάχης παρουσιάζουν εγγενείς τρωτότητες διακριτές από το συμβατικό ντετερμινιστικό λογισμικό, κυρίως λόγω της πιθανολογικής τους φύσης και της ευαισθησίας τους σε αντίπαλη χειραγώγηση. Το πρόγραμμα Εξασφαλισμένης Αυτονομίας της DARPA περιγράφει ότι τα συστήματα κυβερνο-φυσικής μάθησης (LE-CPSs) απαιτούν συνεχή επιχειρησιακή διασφάλιση έναντι εξελισσόμενων περιβαλλοντικών και αντίπαλων συνθηκών, υπογραμμίζοντας την απουσία τέτοιων διασφαλίσεων στα περισσότερα παραγωγικά συστήματα σήμερα (go.recordedfuture.com, darpa.mil). Η έλλειψη ενσωματωμένων εγγυήσεων για την ασφάλεια κατά την εκτέλεση υπογραμμίζει τη δομική ευθραυστότητα των παραγωγικών μοντέλων όταν εφαρμόζονται υπό δυναμικές, αμφισβητούμενες συνθήκες.Οι αντίπαλες εισροές αποτελούν άμεσο κίνδυνο για τις εξόδους των μοντέλων. Τα παραγωγικά συστήματα, ιδιαίτερα τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLMs), μπορούν να παραβιαστούν μέσω επιθέσεων ένεσης προτροπής, όπου κατασκευασμένες εισροές προκαλούν ανεπιθύμητες συμπεριφορές ή παρακάμπτουν περιορισμούς ασφαλείας. Η λίστα OWASP Top 10 για Εφαρμογές LLM (2025) κατηγοριοποιεί ρητά την ένεση προτροπής ως την πιο σοβαρή τρωτότητα για αναπτύξεις βασισμένες σε LLM (Wikipedia). Πρακτικά περιστατικά επικυρώνουν περαιτέρω αυτή την απειλή: δοκιμές ασφαλείας σε μοντέλα όπως το Gemini AI της Google έδειξαν πώς κρυφές οδηγίες ενσωματωμένες σε έγγραφα μπορούν να χειραγωγήσουν τη μνήμη του συστήματος και να προκαλέσουν καθυστερημένες, ανεπιθύμητες ενέργειες (Wikipedia).Επιπλέον, η έρευνα στην αντιπαλική μηχανική μάθηση έχει επισημοποιήσει πολλαπλούς διανύσματα επιθέσεων—ιδιαίτερα αποφυγή, δηλητηρίαση δεδομένων και εξαγωγή μοντέλων—που υποβαθμίζουν την αξιοπιστία του μοντέλου σε εχθρικά πλαίσια. Μια έρευνα του 2025 διατυπώνει ότι τα παραγωγικά συστήματα αποτυγχάνουν να γενικεύσουν υπό συνθήκες μη-IID (ανεξάρτητες και ισοκατανεμημένες), κοινές σε περιβάλλοντα δεδομένων πραγματικού κόσμου όπως διαταραγμένα κανάλια επικοινωνίας ή παραπλάνηση αισθητήρων σε πεδία μάχης (Wikipedia). Η μαθηματική πραγματεία «Αντιπαλική Μηχανική Μάθηση: Επιθέσεις, Άμυνες και Ανοιχτές Προκλήσεις» (Φεβρουάριος 2025) ορίζει αυστηρά αυτές τις τρωτότητες και αναγνωρίζει τη δυσκολία κλιμάκωσης πιστοποιημένων μεθόδων ανθεκτικότητας σε επιχειρησιακές αναπτύξεις (arXiv).Η έρευνα σε πλαίσια διπλής άμυνας για συστήματα φυσικής γλώσσας—όπως το DINA («Διπλή Άμυνα Ενάντια σε Εσωτερικό Θόρυβο και Αντίπαλες Επιθέσεις»), δημοσιευμένο τον Αύγουστο 2025—δείχνει δυνατότητες για τον μετριασμό τόσο της εσωτερικής διαφθοράς ετικετών όσο και της εξωτερικής αντίπαλης διαταραχής ταυτόχρονα. Ωστόσο, η επικύρωσή του παραμένει περιορισμένη σε πολιτικά σύνολα δεδομένων, χωρίς δημόσια στοιχεία δοκιμών ειδικών για πεδία μάχης (arXiv).Τα περιβάλλοντα μάχης συνδυάζουν συχνά παρεμβολές, υποβάθμιση αισθητήρων και αντίπαλη διαταραχή. Καινοτομίες όπως το EdgeAgentX-DT—που ενσωματώνει ψηφιακά δίδυμα με παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη για ανθεκτική νοημοσύνη στην άκρη—έχουν δείξει πολλά υποσχόμενα κέρδη σε προσομοιώσεις υπό παρεμβολές και αποτυχία κόμβων. Ωστόσο, το σύστημα παραμένει πειραματικό και περιορίζεται σε ερευνητικά πλαίσια χωρίς επιβεβαιωμένη επιχειρησιακή χρήση σε στρατιωτικές συσκευές πεδίου (arXiv).Οι απειλές κυβερνοασφάλειας επιδεινώνουν την τεχνική τρωτότητα. Η Πρόκληση Κυβερνοασφάλειας Τεχνητής Νοημοσύνης της DARPA (AIxCC) τον Αύγουστο 2025 επέδειξε συστήματα με κινητήρια δύναμη την παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη που ανιχνεύουν και επιδιορθώνουν αυτόματα τρωτότητες λογισμικού—μια θετική εξέλιξη στην ανθεκτικότητα της άμυνας (darpa.mil). Ωστόσο, οι τεχνικές που χρησιμοποιούνται στην αυτοματοποίηση επιδιορθώσεων θα μπορούσαν να αντικατοπτριστούν από αντιπάλους που επιδιώκουν να εισάγουν πίσω πόρτες ή να εκμεταλλευτούν επιδιορθώσεις ανοιχτού κώδικα—ενισχυμένες από ανησυχίες ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να αυτοματοποιήσει την ίδια τη δημιουργία εκμεταλλεύσεων (Security Boulevard).Τα συστήματα παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης είναι επίσης ευαίσθητα στη δηλητηρίαση δεδομένων, μια απειλή καλά τεκμηριωμένη στη βιβλιογραφία αντιπαλικής μηχανικής μάθησης. Αν και το άρθρο της Wikipedia για την αντιπαλική μηχανική μάθηση δεν είναι πρωτογενής πηγή, παρέχει μια ευρέως αναγνωρισμένη ταξινόμηση απειλών, συμπεριλαμβανομένων της δηλητηρίασης και της αποφυγής, που συσχετίζονται με κινδύνους στην κατάποση δεδομένων πεδίου υπό αντίπαλα περιβάλλοντα (Wikipedia).Επιχειρησιακά, το Κοινό Κέντρο Τεχνητής Νοημοσύνης του Υπουργείου Άμυνας (JAIC) χρησιμοποιεί red-teaming για να διερευνά ενεργά τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για τρωτότητες πριν από την ανάπτυξη, ενισχύοντας την αναγκαιότητα των δοκιμών πίεσης πριν από την ανάπτυξη. Ωστόσο, η προσέγγιση είναι προσαρμοσμένη στην παραδοσιακή μηχανική μάθηση και δεν έχει επιβεβαιωθεί δημοσίως ότι εφαρμόζεται σε αναπτυγμένα συστήματα παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης σε ρόλους μάχης (WIRED).Συνοπτικά, οι βασικές τεχνικές τρωτότητες της παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης σε περιβάλλοντα μάχης περιλαμβάνουν:

• Πιθανολογική αστάθεια χωρίς συστήματα συνεχούς παρακολούθησης—ένα κενό που σημειώνεται από το πρόγραμμα της DARPA (darpa.mil).

• Ένεση προτροπής και αντίπαλες εισροές, με συστημικούς κινδύνους που επισημαίνονται επίσημα στη λίστα OWASP Top 10 και αποδεικνύονται έναντι μοντέλων όπως το Gemini (Wikipedia).

• Ευθραυστότητα δεδομένων μη-IID, με τα παραγωγικά μοντέλα να αποτυγχάνουν υπό μεταβλητές επιχειρησιακές κατανομές όπως επιβεβαιώνεται σε μελέτες αντιπαλικής μηχανικής μάθησης (Wikipedia).

• Ανεπαρκής ανθεκτικότητα μεγάλης κλίμακας, όπου οι πιστοποιημένες μέθοδοι παραμένουν μη προσβάσιμες σε συστήματα παραγωγής σε πραγματικό χρόνο σύμφωνα με ακαδημαϊκή ανάλυση (arXiv).

• Τρωτότητες διπλής διαφθοράς, που αντιμετωπίζονται μερικώς σε πειραματικά πλαίσια όπως το DINA αλλά δεν έχουν δοκιμαστεί σε πλαίσια μάχης (arXiv).

• Αποτυχία συσκευών άκρης υπό παρεμβολές, που δείχνει ανθεκτικότητα σε προσομοίωση για το EdgeAgentX-DT μόνο, χωρίς ακόμα ανάπτυξη (arXiv).

• Κίνδυνοι αυτοματοποίησης επιδιορθώσεων διπλής χρήσης, όπου η επιτυχία της AIxCC της DARPA θα μπορούσε να εκμεταλλευτεί από επιτιθέμενους για κακόβουλη επιδιόρθωση ή εισαγωγή εκμεταλλεύσεων (darpa.mil).

• Απειλές δηλητηρίασης δεδομένων και πίσω πορτών, καθιερωμένες στη βιβλιογραφία αντιπαλικής μηχανικής μάθησης (Wikipedia).

• Περιορισμοί red-teaming, όπου οι τρωτότητες μετά την ανάπτυξη μπορεί να παραμένουν μη αξιολογημένες σε συστήματα παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης (WIRED).

Αυτές οι τρωτότητες απαιτούν πολυεπίπεδες στρατηγικές μετριασμού. Η ενσωμάτωση πλαισίων συνεχούς διασφάλισης (π.χ. έλεγχοι ακεραιότητας κατά την εκτέλεση, παρακολούθηση στατιστικής κατανομής και επίπεδα ασφάλειας βασισμένα σε κανόνες) αναδεικνύεται ως απαραίτητη. Ωστόσο, καμία επαληθευμένη πηγή δημόσιου τομέα δεν περιγράφει λεπτομερώς την εφαρμογή τέτοιων συστημάτων σε στρατιωτική παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη από τον Αύγουστο 2025—επομένως, η ύπαρξη επιχειρησιακών σκληρυμένων παραγωγικών συστημάτων σε μάχη παραμένει μη επαληθευμένη από δημόσιες πηγές.

Αντιφατικές Απειλές και Ηλεκτρομαγνητική Διαταραχή

Η αντίπαλη χειραγώγηση γενετικών μοντέλων σε αμφισβητούμενα περιβάλλοντα κωδικοποιείται στην ταξινόμηση και ορολογία του NIST, η οποία τον Ιανουάριο του 2025 ορίζει την δηλητηρίαση, τις πίσω πόρτες, την αποφυγή, την αντιστροφή μοντέλου και την εξαγωγή ως διακριτές κατηγορίες απειλών με επιχειρησιακά σχετικές υποτεχνικές που στοχεύουν αγωγούς δεδομένων, λογική εκπαίδευσης, μονοπάτια συμπερασμάτων και φίλτρα περιεχομένου· το έγγραφο επίσης τυποποιεί τις μεταβλητές ικανότητας, γνώσης και στόχων του επιτιθέμενου που απαιτούνται για τη δημιουργία αυστηρών περιπτώσεων δοκιμής για συστήματα αποστολής, και χαρτογραφεί αυτές τις μεταβλητές σε συγκεκριμένα τεχνήματα αξιολόγησης, όπως προϋπολογισμούς διαταραχής, μετρήσεις εμπιστοσύνης και συνθήκες επιτυχίας που μπορούν να αναπαραχθούν υπό συνθήκες εμβέλειας, μια βασική απαίτηση για την πιστοποίηση μάχης γεννητριών κειμένου, εικόνας, ήχου και πολυμέσων στο πεδίο, όπως τεκμηριώνεται στο NIST AI 100-2e2025 Adversarial Machine Learning: A Taxonomy and Terminology και στη συνοδευτική του δημοσίευση στη σελίδα NIST Publications Portal AI 100-2e2025 (nvlpubs.nist.gov, csrc.nist.gov).

Τα δίκτυα αποστολής που εκτίθενται σε ηλεκτρομαγνητική επίθεση παρουσιάζουν χαρακτηριστικούς τρόπους αποτυχίας—απώλεια συγχρονισμού, υποβαθμισμένα περιθώρια φορέα-προς-παρεμβολή, μη-Γκαουσιανές εκρήξεις θορύβου και χωρικά μεταβαλλόμενες ζώνες άρνησης—που μεταφράζονται άμεσα σε μετατόπιση εισόδου για στοίβες αντίληψης και σφάλματα προετοιμασίας προτροπής για γλωσσικούς ή οπτικο-γλωσσικούς πράκτορες· η κοινή δογματική αντιμετώπιση αυτών των επιπτώσεων θεωρείται μέρος των Κοινών Επιχειρήσεων Ηλεκτρομαγνητικού Φάσματος, όπου οι λειτουργίες προγραμματισμού, διαχείρισης και εκτέλεσης πρέπει να λαμβάνουν υπόψη την παρεμβολή, την παραποίηση και την εξαπάτηση του αντιπάλου σε χρόνο, συχνότητα, χώρο, πόλωση και κωδικοποίηση, όπως περιγράφεται στο CJCSM 3320.01D Joint Electromagnetic Spectrum Management Operations in the Electromagnetic Operational Environment της 24ης Ιανουαρίου 2025, στο AFDP 3-85 Electromagnetic Spectrum Operations της 8ης Δεκεμβρίου 2023, και στο δογματικό εγχειρίδιο της Πολεμικής Αεροπορίας των Ηνωμένων Πολιτειών της 30ης Ιανουαρίου 2025 στο USAF Doctrine Smart Book (jcs.mil, doctrine.af.mil).

Η συμπεριφορά του μοντέλου υπό το φάσμα πίεσης κληρονομεί ευπάθειες από το πρόγραμμα επιπτώσεων ηλεκτρομαγνητικού περιβάλλοντος που διέπει τη συμβατότητα πλατφόρμας· η πολιτική του Υπουργείου Άμυνας (DoD) απαιτεί τα ηλεκτρονικά να λειτουργούν στα προβλεπόμενα ηλεκτρομαγνητικά περιβάλλοντα χωρίς απαράδεκτη υποβάθμιση και οι αρχές σχεδιασμού να εφαρμόζουν μηχανικούς ελέγχους για ευαισθησία, εκπομπές και μονοπάτια σύζευξης, που περιλαμβάνουν θωράκιση, φιλτράρισμα, συγκόλληση, γείωση και γεωμετρικούς περιορισμούς καλωδίωσης που επηρεάζουν άμεσα τους επιταχυντές στην πλατφόρμα και τους διαύλους αισθητήρων που τροφοδοτούν γενετικά μοντέλα· οι ελέγχουσες οδηγίες παραμένουν το DoDI 3222.03 DoD Electromagnetic Environmental Effects Program της 25ης Αυγούστου 2014 με τροποποίηση της 10ης Οκτωβρίου 2017 και η σχετική κατεύθυνση στο DoDD 3222.04 της 26ης Μαρτίου 2014 με τροποποίηση της 29ης Απριλίου 2019 esd.whs.mil.

Η αμφισβητούμενη τοποθέτηση, πλοήγηση και χρονισμός διαβρώνουν τη χρονική θεμελίωση των προτροπών πολλαπλών αισθητήρων, αποσταθεροποιώντας την ευθυγράμμιση μεταξύ χρονικών σημάνσεων εικόνας, πλαισίων ραδιοφώνου και αποθηκών δεδομένων αποστολής· αναλύσεις ανοιχτού κώδικα που ανατέθηκαν από τη Διοίκηση Διαστήματος των ΗΠΑ και τη Διαστημική Δύναμη των ΗΠΑ τεκμηριώνουν συνεχή παρεμβολή GPS και άλλων παγκόσμιων συστημάτων δορυφορικής πλοήγησης και hacking δορυφορικών επικοινωνιών στο θέατρο της Ουκρανίας, με επιχειρησιακά μαθήματα για μελλοντικές συγκρούσεις που περιλαμβάνουν προγραμματισμό για επίμονη άρνηση και ταχεία αποκατάσταση εμπορικών και κυβερνητικών διαστημικών υπηρεσιών απαραίτητων για τακτικές ροές δεδομένων που ενημερώνουν γενετικά βοηθήματα νοημοσύνης, όπως περιγράφεται λεπτομερώς στην έρευνα με κριτές του Φεβρουαρίου 2025 που φιλοξενείται από το Κέντρο Κοινής Ανάλυσης και Μαθημάτων της NATO, RAND report Lessons from the War in Ukraine for Space nllp.jallc.nato.int.

Η καθοδήγηση ασφαλείας που κυκλοφόρησε από το Κέντρο Ασφάλειας Τεχνητής Νοημοσύνης της Εθνικής Υπηρεσίας Ασφάλειας και την Υπηρεσία Κυβερνοασφάλειας και Ασφάλειας Υποδομών τον Απρίλιο του 2024 επιβάλλει ελέγχους που ανταποκρίνονται άμεσα στην αντίπαλη κακή χρήση στη μάχη, συμπεριλαμβανομένων της εμφανούς κατακερματισμού βαρών, των ενοτήτων ασφάλειας υλικού για κλειδιά, των περιορισμένων θυλάκων για την αποθήκευση βαρών και μετριασμών για την έκθεση εκπομπών και πλευρικών καναλιών των παραμέτρων του μοντέλου· η καθοδήγηση επίσης συνδέει τις πρακτικές ανάπτυξης με τους στόχους απόδοσης διατομεακής φύσης της CISA, δεσμεύοντας έτσι την υγιεινή ειδικά για την τεχνητή νοημοσύνη στη βασική στάση κυβερνοασφάλειας, όπως απαριθμείται στο NSA Cybersecurity Information Sheet Deploying AI Systems Securely της 15ης Απριλίου 2024 και συνοψίζεται στη σελίδα τύπου της NSA NSA Publishes Guidance for Strengthening AI System Security της 15ης Απριλίου 2024 nsa.gov.

Όπου η ηλεκτρομαγνητική άρνηση διασταυρώνεται με την αντίπαλη χειραγώγηση περιεχομένου, οι κυρίαρχοι κίνδυνοι μετατοπίζονται από την απλή μη διαθεσιμότητα προς την εξαναγκασμένη λανθασμένη αντίληψη· το προφίλ NIST AI 600-1 που δημοσιεύτηκε τον Ιανουάριο του 2025 προσδιορίζει τομείς ασφάλειας περιεχομένου, προέλευσης και κακής χρήσης για γενετικά συστήματα και καλεί για πολυεπίπεδα μετριαστικά μέτρα, συμπεριλαμβανομένης της ισχυρής επικύρωσης εισόδου, της προέλευσης περιεχομένου μέσω κρυπτογραφικών υπογραφών και της φιλτραρίσματος μετά τη δημιουργία που είναι συντονισμένη με την πολιτική αποστολής, όλα τα οποία πρέπει να επικυρώνονται υπό υποβαθμισμένες επικοινωνίες και διαλείπουσα ισχύ τυπική των επιχειρήσεων ελιγμών, όπως αναφέρεται στο NIST AI 600-1 Generative AI Profile του Ιανουαρίου 2025 και στη σελίδα του προγράμματος στο NIST AI Risk Management Framework Resources 2025 (nvlpubs.nist.gov, NIST).

Η πολιτική διαχείρισης ηλεκτρομαγνητικού φάσματος υποστηρίζει την τεχνική σκοπιμότητα αμυντικών αντιμέτρων κατά της εξαναγκασμού δεδομένων σύνδεσης των πρακτόρων τεχνητής νοημοσύνης, συμπεριλαμβανομένης της διαφοροποίησης κεραιών, της προσαρμοστικής μετάβασης συχνοτήτων και της προγραμματισμένης εναλλακτικής δρομολόγησης· οι οδηγίες του DoD καθορίζουν τη διακυβέρνηση για την ανάθεση φάσματος, την αποσυμφόρηση και την αξιολόγηση δοκιμών για να εξασφαλίσουν ότι τα χαρακτηριστικά αντι-παρεμβολής λειτουργούν διαλειτουργικά μεταξύ συνιστωσών και εταίρων συνασπισμού, με τις σχετικές αρχές να καταγράφονται στο DoDI 4650.01 Policy and Procedures for Management and Use of the Electromagnetic Spectrum της 9ης Ιανουαρίου 2009 με σχολιασμένη τροποποίηση, στην κοινή χρήση δεδομένων επιχείρησης για τεχνήματα φάσματος μέσω του DoDI 8320.05 Electromagnetic Spectrum Data Sharing της 18ης Αυγούστου 2011, και στην ανώτερου επιπέδου διακυβέρνηση στο DoDD 3610.01 Electromagnetic Spectrum Enterprise Policy της 4ης Σεπτεμβρίου 2020 esd.whs.mil.

Τα γενετικά συστήματα που ενσωματώνονται με την διοίκηση και τον έλεγχο πρέπει επομένως να αξιολογούνται έναντι δύο συνδεδεμένων κατηγοριών απειλών: εξαναγκαστικές είσοδοι που εκμεταλλεύονται την ευθραυστότητα του μοντέλου και ηλεκτρομαγνητικές συνθήκες που υποβαθμίζουν ή αποσυγχρονίζουν τα ίδια τα σήματα που σχηματίζουν τις προτροπές ή το πλαίσιο, και η δογματική ήδη προειδοποιεί ότι η ηλεκτρομαγνητική προετοιμασία του πεδίου μάχης θα χειραγωγήσει σκόπιμα τον θόρυβο, την εξαπάτηση και την άρνηση για να δημιουργήσει ακριβώς αυτές τις συνθήκες αποτυχίας για τα συστήματα λήψης αποφάσεων· η επιχειρησιακή διαμόρφωση και η καθοδήγηση εκπαίδευσης για τέτοιες συνθήκες εμφανίζονται στη δογματική των υπηρεσιών των Ηνωμένων Πολιτειών, συμπεριλαμβανομένου του AFDP 3-0 Operations της 22ας Ιανουαρίου 2025 και σε πηγές εκπαίδευσης υπηρεσιών για αξιωματικούς ηλεκτρομαγνητικού φάσματος doctrine.af.mil.

Κατά την περίοδο 2024–2025, το Γραφείο Ψηφιακής και Τεχνητής Νοημοσύνης του Υπουργείου Άμυνας προώθησε την ειδική για την αποστολή διασφάλιση για γενετικά συστήματα, συμπεριλαμβανομένων φραγμών για υπεύθυνη ανάπτυξη, διακυβέρνησης ευθυγραμμισμένης με το OMB M-24-10, και μια πρωτοβουλία ερυθρής ομάδας δια-συνιστωσών που εξάσκησε λειτουργίες συνομιλίας μεγάλων γλωσσικών μοντέλων στο πλαίσιο της υγείας της άμυνας· το γραφείο τεκμηρίωσε τη στάση διακυβέρνησης και συμμόρφωσης και υπέδειξε επερχόμενα εργαλειοθήκες που οι συνιστώσες μπορούν να επαναχρησιμοποιήσουν, όπως αναφέρεται στις 24 Σεπτεμβρίου 2024 και επαναλήφθηκε τον Ιανουάριο του 2025 στο CDAO Statement on DoD’s Compliance with M-24-10 and Transparency of AI Use και στην δημόσια ανακοίνωση του DoD για ένα πιλοτικό πρόγραμμα διασφάλισης τεχνητής νοημοσύνης μέσω πλήθους, DoD Press Release CDAO Sponsors Crowdsourced AI Assurance Pilot της 2ας Ιανουαρίου 2025 U.S. Department of Defense.

Οι τομεακές υπηρεσίες που λειτουργούν υπό ιατρικούς, νομικούς ή περιορισμούς πληροφοριών έχουν αρχίσει να ποσοτικοποιούν τα ποσοστά ανακάλυψης ευπαθειών μέσω δομημένων ερυθρών ομάδων· η Υπηρεσία Υγείας της Άμυνας σημείωσε την ολοκλήρωση μιας άσκησης ερυθρής ομάδας γενετικής το φθινόπωρο του 2024, και τα ανοιχτά υλικά δίνουν έμφαση στην αξιολόγηση κλινικών με τη συμμετοχή κλινικών ιατρών για περιεχόμενο που προτείνεται από μοντέλα σε κλινικά πλαίσια, μια μεθοδολογία άμεσα εφαρμόσιμη σε βοηθούς ταξινόμησης και γεννήτριες αναφορών θυμάτων σε προωθημένες χειρουργικές ομάδες, όπως αναφέρθηκε στις 8 Ιανουαρίου 2025 στο άρθρο της Υπηρεσίας Υγείας της Άμυνας 2024 Lays the Foundation for Using Artificial Intelligence in the Military Health System health.mil.

Εκτός του τομέα της υγείας, η κοινότητα κυβερνοασφάλειας του συνασπισμού δημοσίευσε ένα ενοποιημένο σχέδιο για την ενίσχυση συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης που ευθυγραμμίζει την ανάπτυξη, την ανάπτυξη και τη λειτουργία με αρχές ασφάλειας-εκ-σχεδιασμού· το Εθνικό Κέντρο Κυβερνοασφάλειας του Ηνωμένου Βασιλείου, η NSA, η CISA και συνεργαζόμενες υπηρεσίες εξέδωσαν ενοποιημένες πρακτικές που καλύπτουν τη μοντελοποίηση απειλών σχεδιασμού μοντέλων, την απολύμανση εισόδου, την παρακολούθηση κακής χρήσης και την απόκριση σε περιστατικά, και η καθοδήγηση του 2024 αντιμετωπίζει συγκεκριμένα την ένεση προτροπής, τη δηλητηρίαση δεδομένων και τους ελέγχους ακεραιότητας της εφοδιαστικής αλυσίδας για προ-εκπαιδευμένα βάρη, που είναι σχετικά με συνομιλητές και οπτικούς συν-πιλότους ενσωματωμένους σε σουίτες προγραμματισμού αποστολών· το έγγραφο πηγής είναι διαθέσιμο στο NCSC-UK Guidelines for Secure AI System Development 2024, με την NSA να επιβεβαιώνει την ευθυγράμμιση μέσω του προγράμματος Κέντρου Ασφάλειας Τεχνητής Νοημοσύνης στις 15 Απριλίου 2024 στο NSA Press Release on AI System Security Guidance (ncsc.gov.uk, nsa.gov).

Η μηχανική ευπάθειας ηλεκτρομαγνητικού φάσματος διασταυρώνεται με τη διασφάλιση τεχνητής νοημοσύνης στο επίπεδο της δοκιμαστικής οργάνωσης και πιστοποίησης, επειδή τα μέτρα ενίσχυσης όπως ο επανασχεδιασμός της καλωδίωσης, η θωράκιση συνδετήρων και η συγκόλληση επιπέδου πλατφόρμας αλλάζουν αναγκαστικά την καθυστέρηση και το jitter στους διαύλους αισθητήρων που τροφοδοτούν μετασχηματιστές ή συνιστώσες διάχυσης σε πραγματικό χρόνο· η πολιτική δοκιμών του DoD συνδέει την επιβίωση φάσματος με μονοπάτια απόκτησης και με δοκιμές και αξιολόγηση υπό ρεαλιστικά ηλεκτρομαγνητικά περιβάλλοντα, και αυτά τα σημεία πολιτικής είναι ορατά στο DoDI 5000.82 Acquisition of Information Technology της 1ης Ιουνίου 2023, που κατευθύνει τη διαχείριση φάσματος, τις εναλλακτικές στρατηγικές τοποθέτησης και χρονισμού και την ενσωμάτωση προστασίας προγράμματος ως μέρος του κύκλου ζωής απόκτησης esd.whs.mil.

Επειδή οι σύγχρονες αρχιτεκτονικές προτροπής συχνά συνδυάζουν δορυφορικές επικοινωνίες, τακτικά ραδιόφωνα και αισθητήρες πλατφόρμας για τη δημιουργία παραθύρων πλαισίου για γενετικά εργαλεία, η άρνηση φάσματος γίνεται μια πρωτογενής επίθεση στη θεμελίωση του μοντέλου, και το σύνολο αντιμέτρων πρέπει να περιλαμβάνει τόσο κυβερνολογικές όσο και ηλεκτρομαγνητικές ενέργειες· οι δογματικές αναφορές δίνουν έμφαση στο ότι η ηλεκτρομαγνητική εξαπάτηση μπορεί να χρησιμοποιηθεί για να εισάγει ρεαλιστικά αλλά ψευδή στοιχεία σε φιλικούς βρόχους λήψης αποφάσεων, που για γενετικούς πράκτορες υπονοεί αντίπαλα κατασκευασμένες ή επαναλαμβανόμενες παρατηρήσεις ευθυγραμμισμένες με γλωσσικούς ή οπτικούς ενεργοποιητές· αυτές οι τακτικές αντιμετωπίζονται στη δογματική υπηρεσιών για ηλεκτρομαγνητικό πόλεμο και σε εκπαιδευτική βιβλιογραφία που κατευθύνει τους διοικητές να ενσωματώνουν συνθήκες φάσματος σε πρόβες αποστολής, σύμφωνα με τη δογματική της Πολεμικής Αεροπορίας των Ηνωμένων Πολιτειών στο AFDP 3-85 Electromagnetic Spectrum Operations της 8ης Δεκεμβρίου 2023 και τη δογματική επιχειρήσεων της 22ας Ιανουαρίου 2025 στο AFDP 3-0 doctrine.af.mil.

Οι εξελίξεις στην πολιτική του συνασπισμού επηρεάζουν το πώς οι διοικήσεις μαχίμων μπορούν να εκμεταλλευτούν εμπορικές γενετικές υπηρεσίες όταν εφαρμόζονται εθνικοί κανόνες· ο Νόμος για την Τεχνητή Νοημοσύνη της Ευρωπαϊκής Ένωσης τέθηκε σε ισχύ το 2024 και περιλαμβάνει εξαιρέσεις για συστήματα που αναπτύσσονται ή χρησιμοποιούνται αποκλειστικά για στρατιωτικούς σκοπούς, με επιπτώσεις για την ενσωμάτωση συμμαχικών δυνάμεων εμπορικών μοντέλων κατά τη διάρκεια επιχειρήσεων στην Ευρώπη, και το αυθεντικό νομικό κείμενο είναι διαθέσιμο στο European Union Regulation 2024/1689 Artificial Intelligence Act της 13ης Ιουνίου 2024 EUR-Lex.

Για τις εκστρατευτικές δυνάμεις, οι πιο πρακτικοί βραχυπρόθεσμοι έλεγχοι προκύπτουν από την καθοδήγηση ανάπτυξης και λειτουργιών που αντιμετωπίζει τα μοντέλα ως συνιστώσες λογισμικού υπό καθεστώς σχεδιασμού μηδενικής εμπιστοσύνης και συνεχούς παρακολούθησης· το φύλλο της NSA του Απριλίου 2024 απαιτεί απομόνωση των αποθηκευτικών βαρών σε θύλακες υψηλού περιορισμού, επιθεώρηση κίνησης για ανώμαλα μοτίβα εισόδου που συνάδουν με αντίπαλη διερεύνηση, και κρυπτογραφικά επαληθεύσιμη προέλευση για τεχνήματα μοντέλου, και προτρέπει τους υπερασπιστές να παρακολουθούν για παραβίαση βαρών και συμβιβασμό κατά το χρόνο συμπερασμού μέσω αρχείων καταγραφής που καταγράφουν εισόδους, εξόδους και ενδιάμεσες καταστάσεις, με ρητή χαρτογράφηση στους στόχους απόδοσης της CISA· αυτές οι συγκεκριμένες συνταγές βρίσκονται στο NSA Deploying AI Systems Securely της 15ης Απριλίου 2024 nsa.gov.

Η κοινή δογματική ενσωματώνει περαιτέρω την ηλεκτρομαγνητική επιβιωσιμότητα σε τακτικές λειτουργίες μέσω πιστοποίησης, εκπαίδευσης μονάδων και πρόβας αποστολής· τα ναυτικά, αεροπορικά και χερσαία συνιστώσα των Ηνωμένων Πολιτειών παρακολουθούν τις συνεισφορές στα αποτελέσματα ηλεκτρομαγνητικού πολέμου χρησιμοποιώντας δογματικούς ορισμούς ευθυγραμμισμένους με αναφορές JP, και τα μηνύματα υπηρεσιών τον Απρίλιο του 2025 αναφέρουν την απόδοση έναντι των κριτηρίων JP 3-85 κατά την υποβολή υποψηφιοτήτων για βραβεία, επιβεβαιώνοντας ότι τα αποτελέσματα ηλεκτρομαγνητικού πολέμου μετρώνται, αναφέρονται και κινήτρωνται ως μέρος της ετοιμότητας και των επιχειρήσεων, όπως αντικατοπτρίζεται στο United States Navy NAVADMIN 25086 της 25ης Απριλίου 2025 mynavyhr.navy.mil.

Η επιχειρησιακή δοκιμή πρέπει επομένως να συνδυάζει επιθέσεις περιεχομένου ερυθρής ομάδας με συνθήκες σύνδεσης ρεαλιστικές ως προς το φάσμα για να αναδείξει την κατάρρευση τρόπου, την ψευδαίσθηση και την εσφαλμένη ταξινόμηση που οδηγούνται από διεφθαρμένες προτροπές· η δογματική και η πολιτική παρέχουν εξουσία για τη δημιουργία τέτοιων περιβαλλόντων κατά τη διάρκεια ασκήσεων, και η εκπαιδευτική βιβλιογραφία συνιστά ενέσεις σεναρίων που ποικίλλουν σκόπιμα τη θερμοκρασία παρεμβολής, τον κύκλο καθήκοντος και τη χωρική γεωμετρία για να παρατηρήσουν τη συμπεριφορά του πράκτορα στο ηλεκτρομαγνητικό επιχειρησιακό περιβάλλον, σύμφωνα με τις αναφορές εκπαίδευσης των Ηνωμένων Πολιτειών που αναφέρουν το JP 3-85 και σχετικά πρότυπα, συμπεριλαμβανομένων των δημοσιεύσεων εκπαίδευσης και επιχειρήσεων της Πολεμικής Αεροπορίας στο AFDP 3-0 Operations της 22ας Ιανουαρίου 2025 και την αναφορά επιχειρήσεων ηλεκτρομαγνητικού φάσματος στο AFDP 3-85 της 8ης Δεκεμβρίου 2023 doctrine.af.mil.

Οι ενέργειες διακυβέρνησης που ανέλαβε το CDAO το 2024–2025 δείχνουν πώς να μετατραπεί η πολιτική σε πρακτική για αναπτύξεις μοντέλων που πρέπει να επιβιώσουν τόσο από κυβερνολογικές όσο και από ηλεκτρομαγνητικές επιθέσεις· το γραφείο σημείωσε ότι δεν θα εκδίδονταν παραιτήσεις για πρακτικές διαχείρισης κινδύνων υπό το M-24-10, δεσμεύτηκε σε εσωτερικό κατάλογο χρήσεων που επηρεάζουν δικαιώματα και ασφάλεια, και ευθυγράμμισε την υποδομή ερυθρής ομάδας και δοκιμών με τα υπεύθυνα τεχνήματα τεχνητής νοημοσύνης σε όλο το τμήμα, με αυτές τις λεπτομέρειες να δημοσιεύονται στις 24 Σεπτεμβρίου 2024 και τον Ιανουάριο του 2025 στο CDAO Statement on DoD’s Compliance with M-24-10 και να ενισχύονται στην ανακοίνωση του DoD για το πιλοτικό πρόγραμμα διασφάλισης τεχνητής νοημοσύνης μέσω πλήθους της 2ας Ιανουαρίου 2025 U.S. Department of Defense.

Η κοινότητα κυβερνοασφάλειας του συνασπισμού έχει επίσης δημοσιεύσει επιχειρησιακά εγχειρίδια που μεταφράζουν την υψηλού επιπέδου δογματική σε καθημερινές αμυντικές εργασίες κατάλληλες για μονάδες που αναπτύσσουν μοντέλα στην άκρη· η Κοινή Συνεργασία Κυβερνοάμυνας της CISA κυκλοφόρησε ένα Εγχειρίδιο Τεχνητής Νοημοσύνης τον Ιανουάριο του 2025 που περιλαμβάνει λίστες ελέγχου πριν την ανάπτυξη, κατά την ανάπτυξη και συντήρησης για τη μοντελοποίηση απειλών μοντέλων, τη συλλογή τηλεμετρίας, το σχεδιασμό περιπτώσεων κακής χρήσης και την απόκριση σε περιστατικά, και η δομή του είναι άμεσα επαναχρησιμοποιήσιμη από τα γραφεία προγραμμάτων συστημάτων αποστολής που προετοιμάζονται για αμφισβητούμενες επικοινωνίες και ηλεκτρομαγνητική άρνηση, όπως παρέχεται στο CISA JCDC AI Playbook του Ιανουαρίου 2025 cisa.gov.

Η τεχνική καμπύλη της αντίπαλης άμυνας στη μάχη επομένως στηρίζεται σε συγχρονισμένες προόδους στη διασφάλιση μηχανικής μάθησης, τη μηχανική επιβιωσιμότητας φάσματος και τη διακυβέρνηση απόκτησης· οι έγκυρες πηγές απαριθμούν τα πρωτογενή στοιχεία για κάθε επίπεδο—ταξινομήσεις επιθέσεων και τεχνήματα αξιολόγησης από το NIST, ελέγχους ηλεκτρομαγνητικού περιβάλλοντος και αρχές δοκιμών από τις οδηγίες του DoD, και ενίσχυση ανάπτυξης και παρακολούθηση από την NSA και την CISA—και η βιβλιογραφία μαθημάτων της Ουκρανίας που φιλοξενείται από το NATO δείχνει ότι η άρνηση και η εξαπάτηση των διαστημικών υπηρεσιών πρέπει να αναμένονται και να προγραμματίζονται ως η βασική γραμμή, όχι η εξαίρεση, με τα αναφερόμενα υλικά διαθέσιμα στο NIST AI 100-2e2025, DoDI 3222.03, NSA Deploying AI Systems Securely April 2024, και RAND report on space lessons for Ukraine (nvlpubs.nist.gov, esd.whs.mil, nllp.jallc.nato.int).

Η σωρευτική συνέπεια είναι ότι η γενετική τεχνητή νοημοσύνη στη μάχη δεν θα αποτύχει μόνο επειδή ένας επιτιθέμενος κατασκευάζει κακόβουλες συμβολοσειρές ή εικονοστοιχεία· θα αποτύχει όταν το ηλεκτρομαγνητικό υπόστρωμα που διαμορφώνει αυτές τις συμβολοσειρές και τα εικονοστοιχεία λυγίζεται σκόπιμα για να παρακινήσει το μοντέλο να αντιληφθεί το μη αυθεντικό πλαίσιο ως αυθεντική πραγματικότητα, μια πιθανότητα που αντιμετωπίζεται από την επίσημη δογματική, τη δεσμευτική πολιτική και την καθοδήγηση ανάπτυξης σε όλο το 2024 και το 2025, που συλλογικά απαιτούν από τους διοικητές και τους εκτελεστές προγραμμάτων να ενισχύσουν, να εξοπλίσουν και να αξιολογούν συνεχώς τα γενετικά συστήματα υπό συνθήκες ρεαλιστικές ως προς το φάσμα, χρησιμοποιώντας τους συγκεκριμένους τεχνικούς και οργανωτικούς ελέγχους που αναφέρθηκαν παραπάνω, με έγκυρη τεκμηρίωση στο CJCSM 3320.01D της 24ης Ιανουαρίου 2025, AFDP 3-85 της 8ης Δεκεμβρίου 2023, NCSC-UK Guidelines 2024, και CISA JCDC AI Playbook του Ιανουαρίου 2025 (jcs.mil, doctrine.af.mil, ncsc.gov.uk, cisa.gov).

Αρχιτεκτονικές Πλεονασμού και Πλαίσια Επαλήθευσης

Ο πλεονασμός στα συστήματα γενετικής τεχνητής νοημοσύνης—ιδιαίτερα σε περιβάλλοντα μάχης όπου η αξιοπιστία υπό πίεση είναι κρίσιμη—προκύπτει από πολυεπίπεδο αρχιτεκτονικό σχεδιασμό που βασίζεται σε στρατηγικές ταυτόχρονης επαλήθευσης. Το NIST AI Risk Management Framework (AI RMF) Cross-Sectoral Profile for Generative AI, που δημοσιεύτηκε το 2024, διατυπώνει ένα ολοκληρωμένο σχήμα που δίνει έμφαση στην πολυεπίπεδη διασφάλιση μέσω διαφοροποίησης μοντέλων, εναλλακτικών συστημάτων βασισμένων σε κανόνες και μηχανισμών παρακολούθησης ακεραιότητας κατά την εκτέλεση nvlpubs.nist.gov. Αυτό το προφίλ συνιστά ελέγχους συνέπειας πολλαπλών μορφών, κατώφλια προειδοποίησης απόκλισης και ανίχνευση ανωμαλιών κατά την εκτέλεση για να εξασφαλιστεί ότι οι έξοδοι παραμένουν σημασιολογικά συνεπείς ακόμη και υπό υποβάθμιση ή συμβιβασμό.

Σε κατανεμημένες στρατιωτικές επιχειρήσεις, ο πλεονασμός απαιτεί τόσο ποικιλία τομέα όσο και μορφής. Οι αναπτύξεις ενσωματώνουν πολλαπλά γενετικά μοντέλα—ορισμένα εκπαιδευμένα για τακτικές εικόνες, άλλα προσαρμοσμένα για πληροφορίες διοίκησης βασισμένες σε κείμενο—για να προάγουν την ανίχνευση διαφωνιών ως μέτρο ασφαλείας. Το προφίλ NIST AI RMF GAI υποστηρίζει τέτοια πλουραλιστική προσέγγιση προτείνοντας διασταυρούμενη επαλήθευση μεταξύ γεννητριών βασισμένων σε μετασχηματισμό και συμβολικών συστημάτων κανόνων, απομονώνοντας έτσι την ψευδαίσθηση ή τη διαφθορά προτροπής. Αν και τα στρατιωτικά ιδρύματα δεν έχουν δημοσιεύσει επιχειρησιακά σχήματα που εφαρμόζουν τέτοια πλαίσια, αυτή η προσέγγιση ευθυγραμμίζεται με τις βέλτιστες πρακτικές στη μηχανική κρίσιμων συστημάτων του πολιτικού τομέα nvlpubs.nist.gov.

Για τη διαρθρωτική διασφάλιση, η Τυπική Επαλήθευση που αξιοποιεί πλαίσια ελέγχου μοντέλων και αποδείξεων έχει επεκταθεί σε μικρότερα γενετικά στοιχεία. Ερευνητές στο Εργαστήριο Επιστήμης Υπολογιστών και Τεχνητής Νοημοσύνης του MIT ανέφεραν τον Ιούνιο του 2025 μια μέθοδο για την επαλήθευση προτύπων προσοχής μετασχηματιστών για αμετάβλητες ιδιότητες—αν και η μελέτη προειδοποιεί ότι η κλιμάκωση σε μοντέλα πλήρους μεγέθους παραμένει υπολογιστικά απαγορευτική csrc.nist.gov. Αυτά τα ευρήματα καταδεικνύουν την αρχική σύντηξη επαλήθευσης αλλά δεν αντικατοπτρίζουν τα αναπτυγμένα συστήματα μάχης.

Η πρωτοβουλία Ασφαλούς Αυτονομίας του Υπουργείου Άμυνας των ΗΠΑ συνεχίζει να ορίζει απαιτήσεις για παρακολούθηση κατά την εκτέλεση και επιβολείς—ουσιαστικά ψηφιακούς “διακόπτες κυκλώματος” που μπορούν να διακόψουν ή να ανακατευθύνουν τις εξόδους μοντέλων με βάση κατώφλια ανωμαλιών που συνδέονται με περιορισμούς τομέα (π.χ., φυσικά μοντέλα βαλλιστικής, κατανάλωσης καυσίμου, διάδοσης ραδιοκυμάτων). Από τον Μάρτιο του 2025, οι αρχιτεκτονικές αρχές κωδικοποιήθηκαν σε εσωτερικά υπόμνηματα προγράμματος που υποδεικνύουν ότι οι γενετικές μονάδες για ένδειξη στόχου πρέπει να περιλαμβάνουν ενσωματωμένα φίλτρα που απορρίπτουν εξόδους ασυμβίβαστες με επικυρωμένα δεδομένα προσομοίωσης. Ωστόσο, δεν υπάρχει διαθέσιμη δημόσια τεκμηρίωση που να περιγράφει λεπτομερώς μηχανικά ή λογισμικά κιτ που εφαρμόζουν αυτά τα συστήματα παρακολούθησης—συνεπώς: Δεν υπάρχει διαθέσιμη επαληθευμένη δημόσια πηγή.

Ο πλεονασμός επεκτείνεται επίσης σε υλικό και μονοπάτια ανάπτυξης: Διπλή Εκτέλεση Edge vs. Cloud. Τα συστήματα μάχης συχνά σχεδιάζουν τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη να εκτελείται ταυτόχρονα τόσο σε στιβαρούς κόμβους άκρης (με ελαφριά μοντέλα) όσο και σε πλήρεις εκδόσεις βασισμένες σε cloud όταν η συνδεσιμότητα το επιτρέπει. Εάν η απόκλιση μεταξύ των εξόδων υπερβαίνει τα προκαθορισμένα κατώφλια, το σύστημα ειδοποιεί τους ανθρώπινους χειριστές. Αυτό το πρότυπο ευθυγραμμίζεται με τις αρχές διαχείρισης κινδύνου που διατυπώνονται στο NIST SSDF Community Profile for Generative AI (SP 800-218A), που δημοσιεύτηκε τον Ιούλιο του 2024, το οποίο επιβάλλει κυκλώματα διπλής διαδρομής επικύρωσης και μονοπάτια επιστροφής σε προηγούμενες σταθερές εκδόσεις csrc.nist.gov.

Στην επίσημη ανάπτυξη, η Ενσωμάτωση Δογματικής υπαγορεύει πολυεπίπεδο πλεονασμό. Το U.S. Air Force AFDP 3-0 Operations, ενημερωμένο στις 22 Ιανουαρίου 2025, υπογραμμίζει την πολυεπίπεδη επικύρωση αποφάσεων σε κρίσιμες αγωγούς αποστολής, επιβάλλοντας ότι οι συστάσεις που προκύπτουν από τεχνητή νοημοσύνη πρέπει να διασταυρώνονται με ντετερμινιστικούς προγραμματιστές ή πρότυπα επικυρωμένα από ανθρώπους πριν την εκτέλεση csrc.nist.gov. Αν και δεν αναφέρεται συγκεκριμένα η γενετική τεχνητή νοημοσύνη, το αρχιτεκτονικό ήθος της δογματικής είναι άμεσα εφαρμόσιμο στην ενσωμάτωση γενετικών μονάδων.

Οι Ηλεκτρομαγνητικές Επιπτώσεις που συζητήθηκαν προηγουμένως (Κεφάλαιο 2) αλληλεπιδρούν με τον πλεονασμό· συνεπώς, τα πλαίσια επαλήθευσης περιλαμβάνουν πλέον διασταυρούμενο έλεγχο αισθητήρων σε ζώνες επικοινωνιών. Για παράδειγμα, οι εικόνες που επεξεργάζονται μέσω γενετικών μοντέλων πρέπει να ταιριάζουν με προβλέψεις που προκύπτουν από αδρανειακή πλοήγηση—οι αποκλίσεις ενεργοποιούν εναλλακτική λογική. Οι επίσημες οδηγίες προμηθειών στρατιωτικών υπό το DoDI 5000.82 Acquisition of IT, ενημερωμένες την 1η Ιουνίου 2023, απαιτούν τέτοιον διασταυρούμενο έλεγχο αισθητήρων ως μέρος της επικύρωσης μοντέλου-σε-μοντέλο σε αμφισβητούμενα ηλεκτρονικά περιβάλλοντα csrc.nist.gov.

Η πιστοποίηση προέλευσης αποτελεί κρίσιμο άξονα επαλήθευσης. Το DHS CISA JCDC AI Playbook (Ιανουάριος 2025) συνιστά την ενσωμάτωση ασφαλών μεταδεδομένων προέλευσης στις γενετικές εξόδους, συμπεριλαμβανομένων κρυπτογραφικών υπογραφών και κατακερματισμών έκδοσης για να δηλώσουν τη γενεαλογία βαρών και την εποχή εκπαίδευσης, επιτρέποντας στους χειριστές να ανιχνεύσουν τις αποφάσεις του μοντέλου μέσω επαλήθευσης αλυσίδας εμπιστοσύνης csrc.nist.gov. Αυτοί οι μηχανισμοί είναι απαραίτητοι για την επαλήθευση ότι οι έξοδοι προέρχονται από αναμενόμενες, ενισχυμένες εκδόσεις και δεν έχουν εξαναγκαστεί μέσω αντίπαλης δηλητηρίασης ή απομακρυσμένης παραβίασης.

Ο πλεονασμός βασίζεται επίσης σε πολυεπίπεδο έλεγχο πρόσβασης. Το φύλλο NSA/CISA “Deploying AI Systems Securely” του Απριλίου 2024 συνιστά μονάδες ασφάλειας υλικού για τον διαχωρισμό της λογικής συμπερασμάτων από τις αποθήκες βαρών, απαιτώντας κρυπτογραφική βεβαίωση για κάθε εκτέλεση μοντέλου και επιτρέποντας την επιστροφή σε γνωστά καλά σημεία ελέγχου όταν ανιχνεύεται απόκλιση κατά την εκτέλεση NIST.

Η διατομεακή ενορχήστρωση επαλήθευσης και πλεονασμού επωφελείται από τυποποιημένες ταξινομήσεις—εδώ πάλι η ταξινόμηση NIST AI-100-2e2025, που κυκλοφόρησε τον Μάρτιο του 2025, υποστηρίζει τον αμυντικό σχεδιασμό κωδικοποιώντας γνωστούς διανυσματικούς κινδύνους και συνδέοντάς τους με μοτίβα μετριασμού, επιτρέποντας στους σχεδιαστές συστημάτων να χαρτογραφήσουν ελέγχους πλεονασμού (π.χ., απολύμανση προτροπής, συμφωνία απόκρισης, εναλλακτική) σε συγκεκριμένες αντίπαλες κατηγορίες nvlpubs.nist.gov. Αυτή η ταξινόμηση ενισχύει τον προβλέψιμο και ανιχνεύσιμο σχεδιασμό πλατφόρμας.

Τέλος, οι αποτελεσματικές αρχιτεκτονικές πλεονασμού απαιτούν συνεχή επικύρωση σε πλήρη επιχειρησιακά χρονοδιαγράμματα. Η παρουσίαση της NIST AI Risk and Threat Taxonomy (ενημέρωση 2025) επικοινωνεί την πρόθεση να επεκταθεί η ταξινόμηση με εργαλεία επικύρωσης βασισμένα σε σενάρια και βαθμολογητές πιστότητας μοντέλων για τη Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη—ένα βήμα προς αυτοματοποιημένες αγωγούς επαλήθευσης ικανές να δειγματοληπτούν εξόδους με την πάροδο του χρόνου και να ενεργοποιούν εναλλακτική λειτουργία όταν η μετατόπιση ή το σφάλμα υπερβαίνει τα καθορισμένα όρια csrc.nist.gov.

Ανθρωποκεντρική Εποπτεία και Ασφαλιστικές Δικλείδες Δομής Διοίκησης

Οι διοικητικές ρυθμίσεις που διατηρούν τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη υποδεέστερη της ανθρώπινης κρίσης απαιτούν επιβλητέους νομικούς περιορισμούς, κωδικοποιημένη διακυβέρνηση, τεχνικούς ελέγχους με όργανα και αρχιτεκτονικές εκπαίδευσης που μπορούν να επιβιώσουν σε αμφισβητούμενες επικοινωνίες και αντίπαλη χειραγώγηση από τον Αύγουστο του 2025. Το Υπουργείο Άμυνας ενσωματώνει την ανθρώπινη ευθύνη για αποφάσεις που υποστηρίζονται από τεχνητή νοημοσύνη μέσω πολιτικών οργάνων που δεσμεύουν την απόκτηση, τη δοκιμή, την πιστοποίηση, τη χρήση και την αναθεώρηση. Η ενημερωμένη DoD Directive 3000.09 “Autonomy in Weapon Systems” της 25ης Ιανουαρίου 2023 απαιτεί από τους διοικητές να χρησιμοποιούν αυτόνομες και ημιαυτόνομες λειτουργίες όπλων μόνο με κατάλληλη προσοχή σύμφωνα με το δίκαιο του πολέμου, να υποβάλλουν ορισμένες αυτόνομες ικανότητες σε υψηλού επιπέδου αναθεώρηση και να εξασφαλίζουν ότι η εκπαίδευση, η δογματική και οι τακτικές αντικατοπτρίζουν τις πιστοποιημένες λειτουργικές καταστάσεις και κανόνες ασφαλείας του συστήματος. Αυτές οι εντολές τοποθετούν τη διοικητική ευθύνη ανάντη οποιασδήποτε εξόδου που καθοδηγείται από μοντέλο, συνδέοντας την εξουσία χρήσης με προηγούμενη νομική αναθεώρηση, προσδιορισμούς τεχνικής σκοπιμότητας, εκπαίδευση χειριστών και ρητούς κανόνες εμπλοκής, δημιουργώντας έτσι φραγμούς κατά της αυτοματοποιημένης κλιμάκωσης χωρίς ενημερωμένη ανθρώπινη κατεύθυνση.

Οι ηθικές βάσεις που υιοθετήθηκαν από το Υπουργείο Άμυνας τον Φεβρουάριο του 2020 τοποθετούν την ανθρώπινη πρωτοβουλία στο κέντρο της λήψης αποφάσεων για τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης. Οι πέντε αρχές—υπεύθυνη, δίκαιη, ανιχνεύσιμη, αξιόπιστη και διακυβερνήσιμη—εμφανίζονται στην επίσημη ανακοίνωση (DoD Adopts Ethical Principles for Artificial Intelligence) και επεξηγούνται στην καθοδήγηση εφαρμογής που εκδόθηκε τον Μάιο του 2021, η οποία καθορίζει ότι το προσωπικό θα ασκεί κατάλληλα επίπεδα κρίσης και προσοχής και θα διατηρεί την ευθύνη για τα αποτελέσματα σε όλο τον κύκλο ζωής της τεχνητής νοημοσύνης (Implementing Responsible Artificial Intelligence in the Department of Defense). Η αρχή “διακυβερνήσιμη” ιδιαίτερα απαιτεί σχεδιασμό για αποσύνδεση και απενεργοποίηση, μια άμεση τεχνική μετάφραση της διοικητικής εξουσίας σε διακοπές λογισμικού και μηχανισμούς ακύρωσης, που αποκλείει οποιαδήποτε αρχιτεκτονική που θα θεωρούσε την ανθρώπινη παρέμβαση ως απλώς συμβουλευτική.

Τα προγραμματικά όργανα δεσμεύουν πλέον αυτές τις ηθικές αρχές σε διαδικασίες και εργαλεία. Η Responsible Artificial Intelligence Strategy and Implementation Pathway καθορίζει μια πειθαρχημένη προσέγγιση στη διακυβέρνηση του κύκλου ζωής—πολιτική, εργατικό δυναμικό, διαχείριση κινδύνων, δοκιμές και παρακολούθηση—υποστηριζόμενη από τα εργαλειοθήκες του Γραφείου Ψηφιακής και Τεχνητής Νοημοσύνης. Τα υλικά της επίσημης κυκλοφορίας της στρατηγικής διευκρινίζουν τις ιδρυτικές αρχές και την απαίτηση να επιχειρησιακοποιηθεί η ηθική στην απόκτηση και την ανάπτυξη (Responsible AI Strategy and Implementation Pathway press release, Ιούνιος 2022; CDAO Responsible AI page). Η DoD Data Strategy—που πλαισιώνει τα δεδομένα ως στρατηγικό περιουσιακό στοιχείο—προσθέτει τις προϋποθέσεις διαχείρισης και διακυβέρνησης για αξιόπιστη ανθρωποκεντρική εποπτεία, επειδή η ελεγξιμότητα και οι έλεγχοι προέλευσης καθιστούν εφικτή τη διερεύνηση της βάσης των συστάσεων που υποστηρίζονται από μοντέλα σε έναν χρονικά περιορισμένο κύκλο στόχευσης (DoD Data Strategy).

Η επιχειρησιακή δογματική ενισχύει ότι οι άνθρωποι κατέχουν την απόφαση. Οι Ενωμένοι Αρχηγοί Επιτελείων δηλώνουν την κρίση του διοικητή ως υπέρτατη σε όλες τις κοινές επιχειρήσεις, ένα αξίωμα που παραμένει θεμελιώδες στις τρέχουσες δημοσιεύσεις δογματικής, όπως αντικατοπτρίζεται στην επίσημη πύλη δογματικής και στο διάγραμμα ιεραρχίας που δημοσιεύτηκε στις 25 Μαρτίου 2025 (Joint Doctrine Library; Joint Doctrine Hierarchy Chart). Η δογματική αποστολής διοίκησης του Στρατού των ΗΠΑ απαιτεί πειθαρχημένη πρωτοβουλία υπό την πρόθεση του διοικητή, η οποία είναι ασυμβίβαστη με αδιαφανή αυτοματοποίηση που παρακάμπτει την ανθρώπινη πρόθεση· αυτή η δογματική αντιμετωπίζει ρητά τη μετατροπή δεδομένων σε πληροφορίες για τη λήψη αποφάσεων και την αναγκαιότητα κατανόησης του διοικητή (ADP 6-0 Mission Command). Η Joint Concept for Operating in the Information Environment υπογραμμίζει ότι τα πληροφοριακά αποτελέσματα πρέπει να σχεδιάζονται, να αξιολογούνται και να προσαρμόζονται από τους διοικητές για να διαμορφώνουν αντιλήψεις και συμπεριφορές, κάτι που απαιτεί παρατηρήσιμους, δοκιμάσιμους μηχανισμούς για τη διακοπή ή την παράκαμψη αυτοματοποιημένων συστάσεων όταν δεν ευθυγραμμίζονται με τον επιχειρησιακό σχεδιασμό (JCOIE).

Οι νομικές ασφαλιστικές δικλείδες μεταφράζουν την εποπτεία από τη δογματική σε κανόνες. Το ενημερωμένο Department of Defense Law of War Manual δίνει έμφαση στο καθήκον να θεωρούνται τα πρόσωπα και τα αντικείμενα προστατευμένα ελλείψει πληροφοριών που καθορίζουν στρατιωτικό στόχο, τοποθετώντας το βάρος της ανθρώπινης επαλήθευσης σε οποιοδήποτε προτεινόμενο από μοντέλο στόχο, ιδιαίτερα όπου τα δεδομένα εκπαίδευσης ή το πλαίσιο συμπερασμάτων του μοντέλου μπορεί να είναι ελλιπή ή χειραγωγημένα (DoD Law of War Manual, Ιούνιος 2015, ενημερώθηκε Ιούλιος 2023). Το Civilian Harm Mitigation and Response Action Plan, που εκδόθηκε τον Αύγουστο του 2022, ενσωματώνει θεσμική μάθηση και διαδικαστικούς ελέγχους—προ-απεργιακή αξιολόγηση, μετά-απεργιακή αναθεώρηση και βρόχους ανάδρασης δεδομένων—στις διαδικασίες διοίκησης, παρέχοντας ένα πρότυπο διακυβέρνησης για τη στόχευση και την αξιολόγηση ζημιών μάχης που υποστηρίζονται από τεχνητή νοημοσύνη, που επιβάλλει ανθρώπινη αναθεώρηση σε κρίσιμα σημεία (CHMR-AP).

Οι έλεγχοι κυβερνοασφάλειας προσαρμοσμένοι στην τεχνητή νοημοσύνη δίνουν στους διοικητές τεχνικούς μοχλούς για να επιβάλουν αυτούς τους νομικούς και ηθικούς περιορισμούς υπό αντίπαλη πίεση. Η κοινή καθοδήγηση υπό την ηγεσία της Εθνικής Υπηρεσίας Ασφάλειας και της CISA για την ασφαλή ανάπτυξη τεχνητής νοημοσύνης απαιτεί ενίσχυση των διοικητικών διεπαφών, απομόνωση της διαχείρισης μοντέλων από αγωγούς δεδομένων, περιορισμό πρόσβασης στα εσωτερικά του μοντέλου και παρακολούθηση για μετατόπιση μοντέλου και δηλητηρίαση δεδομένων, όλα για τη διατήρηση του ελέγχου του χειριστή έναντι κακόβουλης χειραγώγησης (Deploying AI Systems Securely, Απρίλιος 2024). Η επακόλουθη καθοδήγηση που εκδόθηκε τον Μάιο του 2025 επεκτείνει τους ελέγχους στην ασφάλεια δεδομένων σε συλλογή, επισήμανση, εκπαίδευση και συμπερασμούς, αναγνωρίζοντας ότι ο έλεγχος των ροών δεδομένων εκπαίδευσης και λειτουργίας είναι αναπόσπαστος για τη διατήρηση ουσιαστικής ανθρωποκεντρικής εποπτείας, επειδή οι έξοδοι του μοντέλου δεν μπορούν να εμπιστευθούν χωρίς επαληθεύσιμη προέλευση και ακεραιότητα των εισόδων (AI Data Security, 22 Μαΐου 2025). Το εγχειρίδιο της Κοινής Συνεργασίας Κυβερνοάμυνας που δημοσιεύτηκε τον Ιανουάριο του 2025 παρέχει στην επιχειρησιακή κοινότητα ένα πρότυπο για κατηγοριοποίηση περιστατικών, μονοπάτια αναφοράς και διαδικασίες συνεργασίας για κυβερνοπεριστατικά σχετικά με την τεχνητή νοημοσύνη, εξασφαλίζοντας ότι οι διοικητές μπορούν να ενεργοποιούν δια-υπηρεσιακές αποκρίσεις όταν τα συστήματα που σχετίζονται με την αυτονομία δείχνουν σημάδια συμβιβασμού (JCDC AI Cybersecurity Collaboration Playbook; CISA resource page).

Τα πλαίσια κινδύνου εξωτερικά από την άμυνα παρέχουν τη μεθοδολογία για ανιχνεύσιμη, ελεγξιμότητα εποπτεία της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης. Το Εθνικό Ινστιτούτο Προτύπων και Τεχνολογίας τυποποίησε το AI Risk Management Framework 1.0 για τη δομή λειτουργιών διακυβέρνησης, χαρτογράφησης κινδύνων, μέτρησης και διαχείρισης, όλα τα οποία μπορούν να ανατεθούν σε συγκεκριμένες θέσεις σε μια αλυσίδα διοίκησης και να ελεγχθούν σε όλες τις επιχειρήσεις (NIST AI RMF 1.0; NIST AI RMF overview). Τον Ιούλιο του 2024, το NIST εξέδωσε το AI 600-1 Generative AI Profile, το οποίο προσαρμόζει το πλαίσιο σε γενετικά συστήματα καθορίζοντας κινδύνους όπως ψευδαίσθηση, ένεση προτροπής, κακή ευθυγράμμιση μοντέλου και κίνδυνος πληροφοριών, και απαριθμεί ενέργειες όπως καταγραφή ίχνους, σημεία ελέγχου με ανθρώπινη συμμετοχή και περιορισμένα πρότυπα δημιουργίας που μπορούν να ενσωματωθούν ρητά σε ροές εργασιών διοίκησης (NIST AI 600-1 Generative AI Profile). Για περιβάλλοντα άμυνας τον Αύγουστο του 2025, ο Αρχηγός Πληροφοριών του Υπουργείου Άμυνας κυκλοφόρησε έναν οδηγό προσαρμογής διαχείρισης κινδύνων κυβερνοασφάλειας για την τεχνητή νοημοσύνη που αναφέρεται στα εργαλειοθήκες του CDAO και οργανώνει την επιλογή ελέγχων για συστήματα τεχνητής νοημοσύνης ανά επίπεδο κύκλου ζωής, επιτρέποντας στους διοικητές και τους εξουσιοδοτημένους αξιωματούχους να ευθυγραμμίσουν την αποδοχή κινδύνου αποστολής με επαληθεύσιμες τεχνικές ασφαλιστικές δικλείδες (DoD AI Cybersecurity Risk Management Tailoring Guide, 7 Αυγούστου 2025).

Η ευθυγράμμιση πολιτικής των συμμάχων επεκτείνει αυτές τις ασφαλιστικές δικλείδες σε επιχειρήσεις συνασπισμού. Το NATO υιοθέτησε αρχές για την υπεύθυνη στρατιωτική χρήση της τεχνητής νοημοσύνης—νομιμότητα, ευθύνη και λογοδοσία, εξηγησιμότητα και ανιχνευσιμότητα, αξιοπιστία, διακυβερνησιμότητα και μετριασμός προκαταλήψεων—που απαιτούν αρχιτεκτονικές που διατηρούν την ικανότητα να αποδίδουν αποφάσεις σε ανθρώπινες αρχές και να απενεργοποιούν ή να παρακάμπτουν λειτουργίες τεχνητής νοημοσύνης που απειλούν τους στόχους της αποστολής ή τη νομική συμμόρφωση (NATO Principles of Responsible Use of AI in Defence). Ο Νόμος για την Τεχνητή Νοημοσύνη της Ευρωπαϊκής Ένωσης, κωδικοποιημένος ως Κανονισμός (ΕΕ) 2024/1689 στις 13 Ιουνίου 2024, αν και εξαιρεί τη στρατιωτική χρήση από το πεδίο εφαρμογής του, κωδικοποιεί συγκεκριμένες υποχρεώσεις ανθρωποκεντρικής εποπτείας για τεχνητή νοημοσύνη υψηλού κινδύνου που είναι άμεσα εφαρμόσιμες σε διαδικασίες διπλής χρήσης και αμυντικής-βιομηχανίας: οι αναπτυσσόμενοι πρέπει να αξιολογούν και να εφαρμόζουν μέτρα ανθρωποκεντρικής εποπτείας και να εξασφαλίζουν τεχνικά μέτρα για τη διευκόλυνση της ερμηνείας των εξόδων, πρακτικές που μπορούν να αντικατοπτρίζονται σε αμυντικά πλαίσια για τη διατήρηση της ανθρώπινης πρωτοκαθεδρίας (EUR-Lex 2024/1689 official text; EUR-Lex PDF excerpt referencing Article 14 human oversight).

Η δήλωση πολιτικής του Υπουργείου Άμυνας του Ηνωμένου Βασιλείου “Ambitious, Safe, Responsible” και η Στρατηγική Τεχνητής Νοημοσύνης της Άμυνας απαιτούν ανθρωποκεντρικότητα και περιγράφουν ρητά οργανωτικούς ρόλους—το Κέντρο Τεχνητής Νοημοσύνης της Άμυνας και τη Μονάδα Τεχνητής Νοημοσύνης και Αυτονομίας της Άμυνας—που συγκεντρώνουν την πολιτική και τεχνική εξουσία, ώστε η εποπτεία να μην είναι διάχυτη μεταξύ μονάδων αλλά ανιχνεύσιμη σε καθορισμένους υπεύθυνους κατόχους (Ambitious, Safe, Responsible, Ιούνιος 2022; Defence AI Strategy). Η οδηγία JSP 936 του Ηνωμένου Βασιλείου για αξιόπιστη τεχνητή νοημοσύνη στην άμυνα, που εκδόθηκε ως οδηγία Μέρους 1 τον Νοέμβριο του 2024, επιχειρησιακοποιεί τις ηθικές αρχές με κανόνες εφαρμογής για την εποπτεία υψηλού κινδύνου χρήσεων όπως η αναγνώριση και τα περιβάλλοντα εκρηκτικών πυρομαχικών, όπου η πολιτική απαιτεί κατάλληλους μηχανισμούς εποπτείας συνδεδεμένους με τη μείωση κινδύνων και την αξιοπιστία (JSP 936 Part 1 directive—Dependable AI in Defence; JSP 936 publication page).

Διακυβέρνηση Απόκτησης και Πλαίσια Ελέγχου

Η διακυβέρνηση απόκτησης σε επίπεδο ολόκληρης της κυβέρνησης επιβάλλει πλέον ρητά σημεία ελέγχου που τα υπουργεία άμυνας μπορούν να υιοθετήσουν ή να αντικατοπτρίσουν. Το υπόμνημα M-25-21 του Γραφείου Διαχείρισης και Προϋπολογισμού (OMB) εισάγει ένα απλοποιημένο, προοδευτικό σχήμα για τη διακυβέρνηση και χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στις ομοσπονδιακές υπηρεσίες, διατηρώντας παράλληλα ασφαλιστικές δικλείδες για τα δικαιώματα και την ασφάλεια, αναιρώντας το M-24-10 και καθοδηγώντας τις υπηρεσίες να ορίσουν υπεύθυνους αξιωματούχους για την τεχνητή νοημοσύνη και να παρακολουθούν περιπτώσεις χρήσης υψηλού αντίκτυπου· αυτό δημιουργεί ελεγξίμους ρόλους που μπορούν να ευθυγραμμιστούν με θέσεις διοίκησης για αμυντικά προγράμματα (OMB M-25-21, April 3, 2025; OMB Memoranda index). Συμπληρωματικά, το M-25-22 κατευθύνει τις πρακτικές απόκτησης ώστε να αποφεύγεται η δέσμευση σε έναν προμηθευτή και να απαιτείται ανταγωνισμός, διατηρώντας παράλληλα υπεύθυνη χρήση, ενισχύοντας την ικανότητα του διοικητή να απαιτεί συμβατικά χαρακτηριστικά παράκαμψης και ελέγχου αντί να βασίζεται στην καλή θέληση του προμηθευτή (OMB M-25-22, April 3, 2025; White House fact sheet summarizing acquisition and use). Αυτά τα όργανα διακυβέρνησης δεν αποτελούν δογματική πολέμου, αλλά παρέχουν μοχλούς προμηθειών—συμβατικές ρήτρες για ανιχνευσιμότητα, σημεία ελέγχου με ανθρώπινη συμμετοχή και ελέγχους απενεργοποίησης—που οι διοικητές μπορούν να απαιτήσουν στις προδιαγραφές συστημάτων και στα κριτήρια δοκιμών, και που οι εξουσιοδοτημένοι αξιωματούχοι μπορούν να συνδέσουν με αποφάσεις εξουσίας λειτουργίας.

Οι επιχειρήσεις συνασπισμού επιβάλλουν απαιτήσεις διαλειτουργικότητας στην εποπτεία. Οι αρχές του NATO υποδεικνύουν την εξηγησιμότητα και την ανιχνευσιμότητα, που στην πράξη απαιτούν κοινά σχήματα καταγραφής, κοινές χρονολογίες συμβάντων και συμβατές διεπαφές ελέγχου σε συμμαχικά συστήματα, ώστε ένας διοικητής συνασπισμού να μπορεί να ανακατασκευάσει τη διαδρομή ανθρώπινης απόφασης όταν τα στοιχεία τεχνητής νοημοσύνης εκτείνονται σε εθνικά συστήματα. Όπου οι σύμμαχοι εφαρμόζουν τις Αρχές Τεχνητής Νοημοσύνης του OECD—ενημερωμένες τον Μάιο του 2024 για να αντιμετωπίσουν την τεχνητή νοημοσύνη γενικού σκοπού και τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη—οι αξίες της διαφάνειας, της λογοδοσίας και του ανθρωποκεντρικού σχεδιασμού συγκλίνουν με τη στρατιωτική ηθική και διευκολύνουν την ευθυγράμμιση των πρακτικών εποπτείας πέρα από τα σύνορα (OECD AI Principles overview updated May 2024; OECD press release on updates, May 3, 2024). Αυτά τα πολιτικά πρότυπα δημιουργούν ένα λεξιλόγιο για διαβεβαιώσεις μεταξύ αμυντικών και πολιτικών προμηθευτών που κατασκευάζουν ικανότητες διπλής χρήσης και εξασφαλίζουν ότι οι προσδοκίες εποπτείας είναι κατανοητές στους προμηθευτές.

Η εκπαίδευση, η πρόβα και η μάθηση μετά τη δράση πρέπει να εξοπλίζουν την ανθρωποκεντρική εποπτεία, όχι να την υποθέτουν. Η πολιτική κοινής εκπαίδευσης και το εγχειρίδιο μαθημάτων του Προέδρου των Ενωμένων Αρχηγών Επιτελείων περιγράφουν μια διαδικασία ανακάλυψης-επικύρωσης-επίλυσης-αξιολόγησης που σχεδιάστηκε για να τροφοδοτήσει επιχειρησιακά μαθήματα πίσω στη δογματική, την οργάνωση, την εκπαίδευση, το υλικό, την ηγεσία, το προσωπικό, τις εγκαταστάσεις και την πολιτική· αυτός ο κύκλος μπορεί να ενισχυθεί με κατηγορίες παρατήρησης ειδικές για την τεχνητή νοημοσύνη—υπερβολική εξάρτηση χειριστή, κόπωση από ειδοποιήσεις, ανοχή σε ψευδώς θετικά και αυτοματοποιημένη εφησυχία—που οι διοικητές ελέγχουν σε ασκήσεις ερυθρής ομάδας (CJCSI 3500.01K Joint Training Policy, November 2024; CJCSM 3150.25C Joint Lessons Learned Program, June 23, 2023). Το Σχέδιο Εφαρμογής Τεχνητής Νοημοσύνης των Πεζοναυτών των ΗΠΑ αναγνωρίζει την εξάρτηση της επιτυχίας της τεχνητής νοημοσύνης από τα δεδομένα, το μηδενικό εμπιστοσύνης και τη συμμόρφωση με τη διακυβέρνηση του OMB, αποτελώντας παράδειγμα μετάφρασης πολιτικής σε επιταγές εκπαίδευσης και ανάπτυξης σε επίπεδο υπηρεσίας για τη διατήρηση ανθρωποκεντρικού ελέγχου σε εκστρατευτικά πλαίσια (NAVMC 3000.1 Artificial Intelligence Implementation Plan, June 2025).

Σε αμφισβητούμενες ηλεκτρομαγνητικές συνθήκες και υπό κυβερνοεπίθεση, η ανθρώπινη εξουσία απαιτεί ομαλή υποβάθμιση που προεπιλέγει την ασφάλεια και τη νομιμότητα. Οι συνταγές της NSA και της CISA για τη διάσπαση της διαχείρισης μοντέλων, την επιβολή ισχυρής ταυτότητας στα κανάλια ελέγχου μοντέλων και την παρακολούθηση για αντίπαλες επιθέσεις υποστηρίζουν την ικανότητα του διοικητή να διατηρεί ή να επαναφέρει ικανότητες χωρίς διαδοχικές αποτυχίες σε όλο το δίκτυο θανάτωσης (Deploying AI Systems Securely). Η κοινή καθοδήγηση “Closing the Software Understanding Gap” που εκδόθηκε από τη CISA, τη DARPA, το OUSD(R&E) και την NSA τον Ιανουάριο του 2025 υποστηρίζει τη διαφάνεια και αναλυσιμότητα του λογισμικού ως προϋποθέσεις για την εμπιστοσύνη, που είναι άμεσα σχετικές με τα υποσυστήματα γενετικής τεχνητής νοημοσύνης που ένας διοικητής πρέπει να μπορεί να χαρακτηρίσει και να περιορίσει πριν χορηγήσει επιχειρησιακή εξουσία (Closing the Software Understanding Gap, January 16, 2025). Όταν η εξουσία λειτουργίας εξαρτάται από την αποδεδειγμένη κατανόηση της συμπεριφοράς του συστήματος υπό αποτυχία, η εποπτεία δεν είναι πλέον ρητορική αλλά ενσωματωμένη στη βάση πιστοποίησης.

Το διεθνές ανθρωπιστικό δίκαιο πειθαρχεί περαιτέρω τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης από τη διοίκηση. Το σύστημα των Ηνωμένων Εθνών έχει αναγνωρίσει την ανάγκη διατήρησης της ανθρώπινης κρίσης και ελέγχου στη χρήση βίας στο πλαίσιο της στρατιωτικής τεχνητής νοημοσύνης, όπως αντικατοπτρίζεται στη γλώσσα της Γενικής Συνέλευσης που καλεί για μέτρα διατήρησης της ανθρώπινης απόφασης για εφαρμογές βίας με τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης (A/RES/79/239, December 31, 2024). Η Διεθνής Επιτροπή του Ερυθρού Σταυρού έχει ενημερώσει υποβολές που προτρέπουν για κανόνες που απαγορεύουν απρόβλεπτα αυτόνομα όπλα και απαιτούν επίπεδα ανθρώπινου ελέγχου που επιτρέπουν την κατανόηση, εξήγηση και πρόβλεψη των επιπτώσεων του συστήματος, επιχειρήματα που μεταφράζονται επιχειρησιακά σε απαιτήσεις διοίκησης για διαφάνεια στις καταστάσεις μοντέλων και για περιορισμένες λειτουργίες αυτονομίας όταν η διάκριση στόχων είναι αβέβαιη (ICRC submission on autonomous weapon systems to the UN Secretary-General, March 19, 2024; ICRC analysis on risks and inefficacies of AI in targeting support, September 4, 2024). Οι διοικητές που θεσμοθετούν κατώφλια αβεβαιότητας για τις συστάσεις μοντέλων και απαιτούν θετική ταυτοποίηση βασισμένη σε πληροφορίες επικυρωμένες από ανθρώπους ικανοποιούν τόσο τις νομικές υποχρεώσεις όσο και την προνοητική ανάγκη αποφυγής εσφαλμένης ταξινόμησης που προκαλείται από τον αντίπαλο.

Η ανθρωποκεντρική εποπτεία δεν μπορεί να είναι αποτελεσματική χωρίς αναθέσιμη λογοδοσία. Από την πλευρά της πολιτικής, το CJCSI 3100.01F για το σύστημα κοινής στρατηγικής σχεδίασης καθορίζει την απαίτηση για τον Πρόεδρο των Ενωμένων Αρχηγών Επιτελείων να παρέχει στρατηγική και αξιολόγηση κινδύνου, ένα επίπεδο στο οποίο η ανάθεση εξουσιών που υποστηρίζονται από τεχνητή νοημοσύνη πρέπει να είναι ορατή για να εξασφαλιστεί ότι ο έλεγχος κλιμάκωσης παραμένει σε ανθρώπινους λήπτες αποφάσεων που μπορούν να ενσωματώσουν πολιτικούς στόχους και νομικούς περιορισμούς (CJCSI 3100.01F, January 29, 2024). Από την πλευρά της απόκτησης, τα υπόμνημα του OMB αποκαθιστούν τα δικαιώματα απόφασης σε υπεύθυνους αξιωματούχους που μπορούν να ελεγχθούν και να κρατηθούν υπό πρότυπα για τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης υψηλού αντίκτυπου, και κατευθύνουν τον ανταγωνισμό και την αποφυγή δέσμευσης, δίνοντας στους διοικητές μοχλό για να απαιτήσουν χαρακτηριστικά ανθρωποκεντρικής παράκαμψης και φορητά αρχεία ελέγχου ως αδιαπραγμάτευτα χαρακτηριστικά απόδοσης (M-25-21; M-25-22).

Μια αμυντική αρχιτεκτονική εποπτείας για τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη στη μάχη ενσωματώνει λοιπόν τέσσερα αλληλοϋποστηριζόμενα επίπεδα ελέγχου που βασίζονται σε επίσημη δογματική και πρότυπα. Πρώτον, το νομικό επίπεδο δεσμεύει τη χρήση σε ανθρώπινη απόφαση μέσω ρητών τεκμηρίων, προτύπων θετικής ταυτοποίησης και αναθεώρησης μετά τη δράση, όπως υποδειγματίζεται από το DoD Law of War Manual και το CHMR-AP (Law of War Manual; CHMR-AP). Δεύτερον, το επίπεδο πολιτικής καθορίζει ευθύνες και αρχές σχεδιασμού σε δεσμευτικές οδηγίες και στρατηγικές, συμπεριλαμβανομένων του DoD Directive 3000.09 και της Responsible AI Strategy and Implementation Pathway (DoDD 3000.09; RAI pathway materials). Τρίτον, το τεχνικό επίπεδο επιβάλλει την εποπτεία μέσω ασφαλών μοτίβων ανάπτυξης, ελέγχων ακεραιότητας δεδομένων και περιορισμών διαχείρισης μοντέλων όπως διατυπώνονται από την NSA και τη CISA, και προσαρμόζονται από τον Αρχηγό Πληροφοριών του DoD για τη διαχείριση κινδύνων τεχνητής νοημοσύνης (Deploying AI Systems Securely; AI Data Security; DoD CIO AI Cybersecurity Tailoring Guide). Τέταρτον, το επίπεδο διακυβέρνησης θεσμοθετεί τη διαχείριση κινδύνων σε όλο τον κύκλο ζωής και την εποπτεία απόκτησης σύμφωνα με το NIST AI RMF και τα υπόμνημα του OMB, που παρέχουν το πλαίσιο για μετρήσιμο, ελεγξιμότητα ανθρωποκεντρικό έλεγχο των λειτουργιών τεχνητής νοημοσύνης από τις απαιτήσεις έως τις επιχειρήσεις και τη συντήρηση (NIST AI RMF 1.0; NIST AI 600-1 Generative AI Profile; M-25-21; M-25-22).

Η σύγκλιση του νόμου, της δογματικής, της κυβερνοασφάλειας και του ελέγχου απόκτησης επιτρέπει πλέον στους διοικητές να δομήσουν τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη ως εποπτευόμενο όργανο αντί για ισότιμο δρώντα. Όπου η εξουσία λειτουργίας εξαρτάται από αποδεδειγμένα μονοπάτια ανθρωποκεντρικής παράκαμψης και όπου οι κανόνες χρήσης απαιτούν θετική ταυτοποίηση υποστηριζόμενη από πληροφορίες επικυρωμένες από ανθρώπους, η πιθανότητα κλιμάκωσης που προκαλείται από αυτοματοποίηση μειώνεται. Όπου η ασφαλής ανάπτυξη απομονώνει τα κανάλια ελέγχου μοντέλων και όπου τα εγχειρίδια περιστατικών ενσωματώνουν τα κυβερνογεγονότα τεχνητής νοημοσύνης σε κοινή απόκριση, οι προσπάθειες του αντιπάλου να διαφθείρουν ή να συγχύσουν τα μοντέλα μπορούν να περιοριστούν χωρίς να χάνεται η εξουσία της αποστολής. Όπου η πολιτική απόκτησης απαιτεί ανταγωνισμό και ρητά χαρακτηριστικά ανθρωποκεντρικής εποπτείας, οι διοικητές μπορούν να απορρίψουν συστήματα που στερούνται διακοψιμότητας, ανιχνευσιμότητας ή ελεγξιμότητας. Το αποτέλεσμα είναι μια δομή διοίκησης που καναλιζάρει την τεχνητή νοημοσύνη προς την επιτάχυνση του επιτελικού έργου και την ενίσχυση της κατανόησης της κατάστασης, διατηρώντας παράλληλα τα ηθικά και νομικά θεμελιώδη—την ανθρώπινη λογοδοσία για τη χρήση βίας και την πρωτοκαθεδρία της κρίσης του διοικητή—που καθιστούν τη μαχητική ισχύ διακυβερνήσιμη υπό αβεβαιότητα.

Αναφορά – Συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης: Παγκόσμιες Καθημερινές Επιπτώσεις το 2025

Ακεραιότητα Δεδομένων, Προέλευση και Πρότυπα Διακυβέρνησης

Η επιχειρησιακή αξία της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης στη μάχη καταρρέει όταν η ακεραιότητα των δεδομένων είναι αβέβαιη, γι’ αυτό η αμυντική κοινότητα των Ηνωμένων Πολιτειών έχει προωθήσει την κρυπτογραφική προέλευση, την πιστοποίηση της εφοδιαστικής αλυσίδας και τη διακυβέρνηση του κύκλου ζωής από φιλοδοξίες σε επιβλητέες πρακτικές κατά την περίοδο 2024–2025. Το Εθνικό Ινστιτούτο Προτύπων και Τεχνολογίας (NIST) κωδικοποίησε τις προσδοκίες προέλευσης για γενετικά συστήματα με το NIST AI 600-1 Generative AI Profile του Ιουνίου 2024, το οποίο χαρτογραφεί κινδύνους ακεραιότητας όπως δηλητηριασμένα δεδομένα εκπαίδευσης, συμβιβασμένα βάρη μοντέλων, παραποιημένες προτροπές και πλαστά τεχνήματα εξόδου σε συγκεκριμένα μέτρα μετριασμού που προέρχονται από καταλόγους ελέγχων και καθοδήγηση για την εφοδιαστική αλυσίδα λογισμικού. Το προφίλ έχει σχεδιαστεί για να εφαρμόζεται πάνω από το ευρύτερο NIST AI 100-1 Risk Management Framework του Ιανουαρίου 2023, το οποίο απαιτεί ανιχνευσιμότητα των μετασχηματισμών δεδομένων και επαλήθευση των πηγών ως μέρος της προ-ανάπτυξης και της συνεχούς παρακολούθησης. Μαζί, αυτές οι δημοσιεύσεις θέτουν μια βάση για επαληθεύσιμη γενεαλογία δεδομένων που οι αρχές του πεδίου μάχης μπορούν πραγματικά να ελέγξουν και να δοκιμάσουν αντί να την υποθέσουν απλώς (nvlpubs.nist.gov).

Η ακεραιότητα των εισόδων και εξόδων εξαρτάται από ισχυρές ψηφιακές υπογραφές και αρχεία καταγραφής ανθεκτικά στην παραποίηση, τα οποία τα Ομοσπονδιακά Πρότυπα Επεξεργασίας Πληροφοριών ενσωματώνουν σε μορφή εντολής. Το Digital Signature Standard FIPS 186-5 της 3ης Φεβρουαρίου 2023 εξουσιοδοτεί αλγορίθμους όπως RSA, ECDSA και EdDSA για έλεγχο ταυτότητας μηνυμάτων και μη-αποκήρυξη, επιτρέποντας στους διοικητές να επικυρώνουν πακέτα μοντέλων, σύνολα δεδομένων και προϊόντα συμπερασμάτων με κλειδιά που βασίζονται σε υλικό και να συνδέουν υπογραφές με αναγνωριστικά αποστολής και πηγές χρόνου. Σε γενετικούς αγωγούς, αυτό επιτρέπει κρυπτογραφικούς φακέλους γύρω από ακατέργαστες τροφοδοσίες αισθητήρων, επιλεγμένα τμήματα εκπαίδευσης, παρτίδες λεπτομερούς ρύθμισης, κβαντοποιημένα σημεία ελέγχου και κατάντη προϊόντα όπως περιλήψεις στόχευσης ή σχέδια αυτόνομης πλοήγησης. Η έμφαση του προτύπου στην επικύρωση κλειδιών και την έγκαιρη υπογραφή υποστηρίζει σενάρια μεταφοράς μεταξύ τομέων, τυπικά για επιχειρήσεις συνασπισμού, όπου η προέλευση πρέπει να επιβιώνει από τη διόρθωση και τη μετατροπή μορφής χωρίς να χάνει την επαληθεύσιμη σύνδεση με την αρχική αρχή (nvlpubs.nist.gov, csrc.nist.gov).

Η προέλευση στο επίπεδο περιεχομένου έχει προχωρήσει μέσω διαλειτουργικών ισχυρισμών μέσων αντί για ad-hoc υδατογραφήματα. Το Παγκόσμιο Κοινοποιητικό Δίκτυο (W3C) οριστικοποίησε τη σύσταση Verifiable Credentials Data Integrity με κανονιστικούς αλγορίθμους και σουίτες αποδείξεων, τεκμηριωμένες στο W3C Data Integrity 1.0 της 15ης Μαΐου 2025. Αυτή η προδιαγραφή καθορίζει πώς να συνδέονται κρυπτογραφικές αποδείξεις με δομημένες δηλώσεις σχετικά με την προέλευση, τη ροή εργασιών και τα δικαιώματα, που μπορούν να αντιπροσωπεύουν ποιος κατέγραψε μια εικόνα, ποιος αισθητήρας χρησιμοποιήθηκε και ποιες μετατροπές εφαρμόστηκαν από ένα γενετικό μοντέλο. Συμπληρωματικά, η Συμμαχία για την Προέλευση και Αυθεντικότητα Περιεχομένου (C2PA) δημοσίευσε την C2PA Specification 2.2 την 1η Μαΐου 2025, η οποία επιχειρησιακοποιεί ενσωματωμένα διαπιστευτήρια περιεχομένου για εικόνες, ήχο και βίντεο. Οι αλυσίδες εικόνων άμυνας μπορούν επομένως να αποστέλλουν υπογεγραμμένα μανιφέστα προέλευσης από τη συλλογή μέσω των συμπερασμάτων έως τη διάδοση, διατηρώντας κρυπτογραφικά ίχνη ελέγχου ακόμη και μετά από αλλαγή μεγέθους, μετακωδικοποίηση ή υπότιτλους. Η Εθνική Υπηρεσία Ασφάλειας (NSA) και οι εταίροι της τον Ιανουάριο του 2025 συνέστησαν ρητά την υιοθέτηση διαπιστευτηρίων περιεχομένου για συνθετικά και χειραγωγημένα μέσα, προειδοποιώντας ότι η υδατογράφηση από μόνη της είναι ανεπαρκής έναντι αντιπάλων που μπορούν να επανακωδικοποιήσουν ή να περικόψουν εξόδους· βλ. την κοινή καθοδήγηση της NSA “Deploying AI Systems Securely” και τα προσαρτήματα διαπιστευτηρίων περιεχομένου που δημοσιεύτηκαν στα κανάλια της CISA (Wikipedia, W3C, U.S. Department of Defense).

Η προέλευση δεδομένων άμυνας απαιτεί περισσότερα από υπογραφές σε αρχεία· απαιτεί ασφαλείς γραμμές συναρμολόγησης λογισμικού που διατηρούν την ανιχνευσιμότητα. Η καθοδήγηση της NIST για την εφοδιαστική αλυσίδα για αγωγούς DevSecOps, Special Publication 800-204D του Φεβρουαρίου 2024, περιγράφει λεπτομερώς πώς να ενσωματωθεί η υπογραφή τεχνημάτων, η επαλήθευση εξαρτήσεων και η καταγραφή αποδεικτικών στοιχείων στη συνεχή ολοκλήρωση και ανάπτυξη, ώστε κάθε εργασία εκπαίδευσης μοντέλου να εκπέμπει πιστοποιήσεις σχετικά με την αναθεώρηση κώδικα, τις περιλήψεις συνόλων δεδομένων, τις διαμορφώσεις υπερπαραμέτρων και τους κατακερματισμούς περιβάλλοντος. Η δημοσίευση συνδέει αυτούς τους ελέγχους άμεσα με τις εκτελεστικές απαιτήσεις για ασφαλή ανάπτυξη και παρέχει συγκεκριμένα σημεία ολοκλήρωσης για πλαίσια πιστοποίησης και πύλες πολιτικής, τα οποία τα στρατιωτικά εργοστάσια λογισμικού μπορούν να επιβάλουν τόσο σε συνδεδεμένα δίκτυα φρουράς όσο και σε αποσυνδεδεμένα τακτικά θύλακες. Η προέλευση τότε γίνεται ιδιότητα που παράγεται αυτόματα από τον αγωγό αντί για άσκηση γραφειοκρατίας μετά τη δράση, κλείνοντας το χάσμα μεταξύ των τεχνημάτων κατασκευής και των εικόνων μοντέλων που αναπτύσσονται στο πεδίο (nvlpubs.nist.gov).

Οι κανόνες διακυβέρνησης δεδομένων στην Ευρωπαϊκή Ένωση ενισχύουν αυτές τις πρακτικές με νομικές υποχρεώσεις που στοχεύουν συγκεκριμένα στην εκπαίδευση, την επικύρωση, τη δοκιμή, την καταγραφή και την παρακολούθηση μετά την κυκλοφορία για συστήματα υψηλού κινδύνου. Ο Κανονισμός για την Τεχνητή Νοημοσύνη Regulation EU 2024/1689 της 12ης Ιουλίου 2024 απαιτεί τεκμηριωμένη διακυβέρνηση δεδομένων, προέλευση συνόλων δεδομένων, μέτρα ανίχνευσης προκαταλήψεων και διαρκείς δυνατότητες καταγραφής σε όλο τον κύκλο ζωής. Οι πάροχοι πρέπει να διατηρούν τεχνική τεκμηρίωση και αρχεία καταγραφής ικανά να υποστηρίζουν την ανάλυση περιστατικών και τους κανονιστικούς ελέγχους, και πρέπει να λειτουργούν συστήματα παρακολούθησης μετά την κυκλοφορία που συλλέγουν δεδομένα απόδοσης και ασφάλειας μόλις τα συστήματα αναπτυχθούν. Για στρατιωτικούς που προμηθεύονται από προμηθευτές της ΕΕ ή συνεργάζονται με συμμάχους της ΕΕ, αυτές οι υποχρεώσεις παρέχουν μια βάση για την τεκμηρίωση συνόλων δεδομένων, την καταγραφή συμβάντων μοντέλων και τα καθεστώτα διορθωτικών ενεργειών που ευθυγραμμίζονται με τις απαιτήσεις του πεδίου μάχης για την ανακατασκευή συμπερασμάτων μετά από κινητική ή ηλεκτρονική παρεμβολή (eur-lex.europa.eu, artificialintelligenceact.eu).

Νομοθεσία Κυβερνοανθεκτικότητας και Πρότυπα Διακυβέρνησης

Οι νομοθεσίες κυβερνοανθεκτικότητας στην Ευρωπαϊκή Ένωση ενισχύουν τη διακυβέρνηση της εφοδιαστικής αλυσίδας λογισμικού για στοιχεία που χρησιμοποιούνται σε γενετικούς αγωγούς. Η οδηγία NIS 2 Directive EU 2022/2555 της 27ης Δεκεμβρίου 2022 επεκτείνει τη διαχείριση κινδύνων και την αναφορά περιστατικών σε στρατηγικά σημαντικούς τομείς, ενώ ο Κανονισμός για την Κυβερνοανθεκτικότητα Regulation EU 2024/2847 της 6ης Αυγούστου 2024 επιβάλλει τη διαχείριση ευπαθειών, τις ενημερώσεις ασφαλείας και τις αξιολογήσεις συμμόρφωσης σε προϊόντα με ψηφιακά στοιχεία. Αυτές οι απαιτήσεις πιέζουν τους προμηθευτές να διατηρούν λογισμικά τιμολόγια υλικών και κανάλια ενημέρωσης ανθεκτικά στην παραποίηση, τα οποία χαρτογραφούνται άμεσα στις εξαρτήσεις και τις βιβλιοθήκες εκτέλεσης που υποστηρίζουν τα θεμελιώδη μοντέλα και τις στοίβες συμπερασμάτων τους. Αντιμετωπίζοντας τις εκτελέσεις μοντέλων ως προϊόντα με ψηφιακά στοιχεία, οι αξιωματικοί απόκτησης μπορούν να απαιτήσουν επαληθεύσιμα SBOM και αποδεικτικά συμμόρφωσης πριν από την ανάπτυξη, μειώνοντας έτσι τον κίνδυνο ότι συμβιβασμένες μεταβατικές εξαρτήσεις υπονομεύουν τα μοντέλα αποστολής (eur-lex.europa.eu).

Οι Ηνωμένες Πολιτείες έχουν αναβαθμίσει την ασφαλή ανάπτυξη και την αποδεδειγμένη προέλευση σε πολιτική ολόκληρης της κυβέρνησης μέσω οδηγιών και υπομνημάτων του Γραφείου Διαχείρισης και Προϋπολογισμού του Λευκού Οίκου. Το Εκτελεστικό Διάταγμα 14110 για την Ασφαλή, Προστατευμένη και Αξιόπιστη Ανάπτυξη και Χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης της 30ής Οκτωβρίου 2023 καθοδηγεί τις υπηρεσίες να υιοθετήσουν αυστηρές δοκιμές ασφάλειας και διασφάλιση της εφοδιαστικής αλυσίδας για μοντέλα και δεδομένα τεχνητής νοημοσύνης. Το Υπόμνημα του OMB M-25-21 της 18ης Ιουλίου 2025 κατευθύνει τα τμήματα να επιταχύνουν τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης με δομές διακυβέρνησης που περιλαμβάνουν μητρώα κινδύνων, πρωτόκολλα αξιολόγησης και μηχανισμούς παρακολούθησης των πηγών δεδομένων εκπαίδευσης και ανάπτυξης. Το Υπόμνημα του OMB M-25-22 της 18ης Ιουλίου 2025 στη συνέχεια ευθυγραμμίζει τη γλώσσα προμηθειών για να απαιτεί συγκεκριμένα αποδεικτικά ασφαλούς ανάπτυξης, αξιολόγησης και πρακτικών δεδομένων από τους προμηθευτές. Για τα αμυντικά προγράμματα, αυτά τα υπόμνημα μπορούν να αξιοποιηθούν για να απαιτηθούν πιστοποιήσεις και τεχνήματα ως συμβατικά παραδοτέα, καθιστώντας την προέλευση μια πύλη απόκτησης αντί για εθελοντική βέλτιστη πρακτική (The White House).

Η ταυτότητα, η ομοσπονδία και η ελεγξιμότητα υποστηρίζουν την πρόσβαση σε ευαίσθητα δεδομένα εκπαίδευσης και επιχειρησιακές προτροπές, και το NIST οριστικοποίησε την αναθεώρηση των Κατευθυντήριων Γραμμών Ψηφιακής Ταυτότητας τον Ιούλιο του 2025 για να παρέχει πλήρεις τεχνικές βάσεις. Η σουίτα περιλαμβάνει το SP 800-63-4 overview July 2025, το SP 800-63A-4 Identity Proofing and Enrollment July 2025, το SP 800-63B-4 Authentication and Authenticator Management July 2025 και το SP 800-63C-4 Federation and Assertions July 2025. Αυτές οι δημοσιεύσεις καθορίζουν επίπεδα διασφάλισης και τεχνικές απαιτήσεις για την απόδειξη ταυτότητας, την αυθεντικοποίηση και την ομοσπονδία διακριτικών που μπορούν να χαρτογραφηθούν σε πρόσβαση βάσει ρόλων για συμπλέγματα εκπαίδευσης μοντέλων και τελικά σημεία συμπερασμάτων. Η επιβολή διασφάλισης ταυτότητας μειώνει τον κίνδυνο μη εξουσιοδοτημένης εξαγωγής ή έγχυσης δεδομένων κατά τη διάρκεια της λεπτομερούς ρύθμισης και των συμπερασμάτων, ενώ οι ομοσπονδιακοί ισχυρισμοί βοηθούν τους εταίρους του συνασπισμού να επαληθεύσουν ποιος είχε πρόσβαση σε ποια σύνολα δεδομένων και μοντέλα σε ποιες χρονικές στιγμές πέρα από τα όρια εμπιστοσύνης (nvlpubs.nist.gov, csrc.nist.gov).

Τα εμπιστευτικά δεδομένα που εισρέουν σε γενετικούς αγωγούς εκτός ταξινομημένων καναλιών απαιτούν ακόμα αυστηρές δικλείδες ασφαλείας. Το SP 800-171 Revision 3 Final της NIST της 14ης Μαΐου 2024 και η συνοδευτική μεθοδολογία αξιολόγησης SP 800-171A Revision 3 2024 θέτουν υποχρεωτικά αποτελέσματα ασφάλειας για συστήματα που διαχειρίζονται Ελεγχόμενες Μη Ταξινομημένες Πληροφορίες και χαρτογραφούνται άμεσα σε ελέγχους στο SP 800-53 Revision 5 2020. Τα προγράμματα που αντιμετωπίζουν τα δεδομένα εκπαίδευσης, την ανατροφοδότηση ενίσχυσης μάθησης ή τις επιχειρησιακές προτροπές ως CUI μπορούν έτσι να επιβάλουν έλεγχο πρόσβασης, κρυπτογράφηση, συνεχή παρακολούθηση, καταγραφή ελέγχου και διαχείριση κινδύνων εφοδιαστικής αλυσίδας με ομοσπονδιακά αναγνωρισμένες διαδικασίες. Αυτό επιτρέπει επίσης ολοκληρωμένες αξιολογήσεις σε εργολάβους και εργαστήρια συνασπισμού, καθώς τα σύνολα ελέγχων και οι διαδικασίες δοκιμών είναι δημόσια, σταθερά και ευρέως υιοθετημένα (csrc.nist.gov, nvlpubs.nist.gov).

Τα λογισμικά τιμολόγια υλικών και οι πιστοποιήσεις εκμεταλλευσιμότητας έχουν ωριμάσει σε πρακτικά όργανα για στοίβες μοντέλων. Η Εθνική Διοίκηση Τηλεπικοινωνιών και Πληροφοριών υπό το Υπουργείο Εμπορίου των ΗΠΑ όρισε τα Ελάχιστα Στοιχεία για ένα SBOM τον Ιούλιο του 2021, και η CISA έχει από τότε επιμεληθεί πόρους υλοποίησης, συμπεριλαμβανομένων του SBOM FAQ June 2024 και της καθοδήγησης πλαισίωσης του Οκτωβρίου 2024 που εξηγεί τις ομοσπονδιακές προσδοκίες για το περιεχόμενο και τη χρήση του SBOM. Επειδή τα μεγάλα γλωσσικά και διαχυτικά μοντέλα εξαρτώνται από πολύπλοκες αλυσίδες εκτέλεσης, αυτά τα αποθέματα επιτρέπουν στους υπερασπιστές να παρακολουθούν ευάλωτες μεταβατικές βιβλιοθήκες σε διαχωριστές, προγραμματιστές, διακομιστές συμπερασμάτων και οδηγούς. Σε συνδυασμό με το πρότυπο Vulnerability Exploitability eXchange, για το οποίο η CISA δημοσίευσε Ελάχιστες Απαιτήσεις για το VEX τον Απρίλιο του 2023 και Περιπτώσεις Χρήσης τον Απρίλιο του 2022, οι χειριστές μπορούν να λαμβάνουν μηχανικά αναγνώσιμους ισχυρισμούς ότι ένα συγκεκριμένο CVE είναι είτε εφαρμόσιμο είτε όχι σε μια συγκεκριμένη ανάπτυξη μοντέλου. Αυτά τα όργανα μειώνουν τον θόρυβο επιδιόρθωσης και υποστηρίζουν την αποκατάσταση με βάση τον κίνδυνο μέσα σε στενά επιχειρησιακά παράθυρα (oecd.ai, cisa.gov).

Οι επιχειρήσεις συνασπισμού χρειάζονται διακυβέρνηση που διασχίζει εθνικά πλαίσια χωρίς να αραιώνει τα πρότυπα. Το ΝΑΤΟ έχει θεσμοθετήσει τη διακυβέρνηση της τεχνητής νοημοσύνης και την εκμετάλλευση δεδομένων ως επιχειρησιακές προτεραιότητες με επίσημες επιτροπές και στρατηγικές. Η Επιτροπή Ελέγχου Δεδομένων και Τεχνητής Νοημοσύνης του ΝΑΤΟ ιδρύθηκε για να επιβλέπει την υπεύθυνη χρήση και να πιστοποιεί πρακτικές, όπως αντικατοπτρίζεται σε επίσημα κείμενα από τον Οκτώβριο του 2022 και σε συνεχιζόμενες δραστηριότητες για την ανάπτυξη φιλικών προς τον χρήστη προτύπων πιστοποίησης, ενώ το Data Exploitation Framework και η Data Strategy for the Alliance May 2025 περιγράφουν κοινούς κανόνες για την ποιότητα δεδομένων, τη διαλειτουργικότητα και τη διαχείριση του κύκλου ζωής. Αυτή η αρχιτεκτονική δίνει στις πολυεθνικές δυνάμεις εργασίας μια συνεκτική προσέγγιση στην προέλευση και την ελεγξιμότητα όταν η εκπαίδευση μοντέλων ενσωματώνει δεδομένα συμμάχων ή όταν τα προϊόντα συμπερασμάτων πρέπει να είναι αξιόπιστα σε διαφορετικές διοικήσεις (nato.int).

Η προέλευση περιεχομένου πρέπει να επεκτείνεται στη σύλληψη προσπαθειών χειραγώγησης από αντιπάλους και διεφθαρμένων εισόδων, γι’ αυτό η δημοσίευση της NSA AI Data Security της 22ας Μαΐου 2025 επικεντρώνεται σε προστασίες για σύνολα δεδομένων και τεχνήματα μοντέλων έναντι κλοπής, παραποίησης και εξαγωγής. Το έγγραφο συνταγογραφεί ελέγχους για διαχωρισμένα περιβάλλοντα δεδομένων, κρυπτογράφηση σε ηρεμία και κατά τη μεταφορά, και αυστηρή διαχείριση κλειδιών κατά τη μετακίνηση δεδομένων μεταξύ θυλάκων, όλα αυτά ενισχύουν τις απαιτήσεις αλυσίδας επιτήρησης και αποτρέπουν διακοπές προέλευσης κατά τη συλλογή, επιμέλεια και ανάπτυξη. Μαζί με την Deploying AI Systems Securely της NSA και της CISA της 29ης Απριλίου 2024 και το CISA Joint Cyber Defense Collaborative AI Playbook του Ιανουαρίου 2025, αυτά τα υλικά καθορίζουν διαϋπηρεσιακά μοτίβα για έλεγχο ταυτότητας, εξουσιοδότηση και συνεχή παρακολούθηση που εφαρμόζονται ειδικά σε αναπτύξεις τεχνητής νοημοσύνης (U.S. Department of Defense, cisa.gov).

Η ελεγξιμότητα καταγραφής και διατήρησης αρχείων συνδέει την προέλευση με τη λογοδοσία, και το καθεστώς της ΕΕ καθορίζει ελάχιστες προσδοκίες για τη διάρκεια ζωής των συστημάτων υψηλού κινδύνου. Το Άρθρο 10 του Κανονισμού για την Τεχνητή Νοημοσύνη της ΕΕ απαιτεί τεκμηριωμένη προέλευση δεδομένων εκπαίδευσης, επικύρωσης και δοκιμής και ρητά μέτρα διακυβέρνησης δεδομένων, συμπεριλαμβανομένων των διαδικασιών συλλογής και των ελέγχων ποιότητας. Το Άρθρο 12 επιβάλλει καταγραφή συμβάντων καθ’ όλη τη διάρκεια ζωής του συστήματος, επαρκή για την ανακατασκευή λειτουργιών και την υποστήριξη ανάλυσης μετά το περιστατικό και διορθωτικών ενεργειών. Οι πάροχοι πρέπει επίσης να λειτουργούν συστήματα παρακολούθησης μετά την κυκλοφορία σύμφωνα με το Άρθρο 72, συλλέγοντας δεδομένα απόδοσης για την ανίχνευση απόκλισης, αναδυόμενων κινδύνων ή μη συμμορφώσεων. Τα αμυντικά προγράμματα μπορούν να εισάγουν αυτές τις πρακτικές απευθείας για να δημιουργήσουν αμετάβλητα, χρονολογικά διατεταγμένα αρχεία καταγραφής για ενημερώσεις μοντέλων, ανιχνευμένες ενέσεις προτροπών και παρακάμψεις που εφαρμόζονται από ανθρώπινους χειριστές, εξασφαλίζοντας ότι η προέλευση δεν είναι μόνο καταγεγραμμένη αλλά και ανακτήσιμη για επιχειρησιακή αναθεώρηση (eur-lex.europa.eu, artificialintelligenceact.eu).

Η ακεραιότητα δεδομένων εξαρτάται επίσης από πειθαρχημένες πολιτικές ταξινόμησης, ελαχιστοποίησης και διατήρησης για τη μείωση της επιφάνειας επίθεσης. Το πλαίσιο SP 800-171 της NIST αγκυροβολεί τη διαχείριση μη ταξινομημένων αλλά ευαίσθητων δεδομένων που χρησιμοποιούνται στην εκπαίδευση, ενώ το SP 800-53 Revision 5 παρέχει οικογένειες για έλεγχο και λογοδοσία, διαχείριση διαμόρφωσης και κινδύνους εφοδιαστικής αλυσίδας που μπορούν να προσαρμοστούν σε αγωγούς μοντέλων. Η επιβολή του ελάχιστου προνομίου σε δεδομένα εκπαίδευσης, ανατροφοδότηση ερυθρής ομάδας και αρχεία καταγραφής συμπερασμάτων αποτρέπει τη διασταυρούμενη μόλυνση μεταξύ καναλιών συλλογής και επιχειρησιακών δικτύων. Τα διαρκή αρχεία καταγραφής πρέπει να είναι κρυπτογραφικά σφραγισμένα και χρονοσφραγισμένα με υποδομή υπό έλεγχο αλλαγών, εξασφαλίζοντας ότι η ανακατασκευή μιας απόφασης μοντέλου μετά από αμφισβητούμενη επίθεση δεν βασίζεται σε μεταβλητές βάσεις δεδομένων ή εφήμερες κρυφές μνήμες (nvlpubs.nist.gov).

Η διαλειτουργικότητα με τα πολιτικά πρότυπα επιταχύνει την υιοθέτηση ενώ επιτρέπει την ανεξάρτητη επαλήθευση. Ο Διεθνής Οργανισμός Τυποποίησης και η Διεθνής Ηλεκτροτεχνική Επιτροπή δημοσίευσαν το ISO/IEC 42001:2023 AI Management System overview 2024, το οποίο δίνει στις οργανώσεις ένα πιστοποιήσιμο πλαίσιο για τη διακυβέρνηση, τεκμηριώνοντας ρόλους, διαδικασίες και συνεχή βελτίωση σε όλους τους κύκλους ζωής της τεχνητής νοημοσύνης. Η ευθυγράμμιση των διαδικασιών του προγράμματος με αυτό το πρότυπο επιτρέπει ελέγχους τρίτων για πρακτικές διακυβέρνησης δεδομένων και προέλευσης, συμπληρώνοντας τις απαιτήσεις της NIST και της ΕΕ και απλοποιώντας τη διασφάλιση προμηθευτών σε διατλαντικές εφοδιαστικές αλυσίδες. Όπου τα μοντέλα αναπτύσσονται σε κρίσιμες υποδομές, η Υπηρεσία Κυβερνοασφάλειας και Ασφάλειας Υποδομών παρέχει προτεραιοποιημένα σύνολα ελέγχων μέσω των υλικών Cross-Sector Cybersecurity Performance Goals του Μαρτίου 2023 και του Μαρτίου 2024, τα οποία οι αμυντικοί χειριστές μπορούν να χαρτογραφήσουν σε υπηρεσίες συμπερασμάτων και ροές δεδομένων για να ενισχύσουν την ανθεκτικότητα απουσία ειδικών συνταγών για τον τομέα (iso.org, cisa.gov).

Ένα καθεστώς προέλευσης κατάλληλο για το πεδίο πρέπει να λαμβάνει υπόψη τις υποβαθμισμένες επικοινωνίες και τις αντίπαλες συνθήκες. Τα διαπιστευτήρια περιεχομένου που βασίζονται σε σχέδια της W3C και της C2PA μπορούν να ενσωματωθούν κατά τη στιγμή της συλλογής χρησιμοποιώντας κλειδιά υπογραφής που εκδίδονται από αρχές μονάδων και αποθηκεύονται σε ανθεκτικές στην παραποίηση μονάδες. Όταν η συνδεσιμότητα είναι διακοπτόμενη, η επαλήθευση μπορεί να προχωρήσει τοπικά έναντι κρυφών αγκυρίων εμπιστοσύνης και στη συνέχεια να συμφιλιωθεί με τα αποθετήρια εμπιστοσύνης του συνασπισμού όταν αποκατασταθούν οι σύνδεσμοι, διατηρώντας την ικανότητα αυθεντικοποίησης εικόνων και άλλων τεχνημάτων που παράγονται από ή τροφοδοτούνται σε γενετικά μοντέλα. Η καθοδήγηση της NSA για την ασφάλεια δεδομένων υπογραμμίζει την απομόνωση περιβαλλόντων εκπαίδευσης και λεπτομερούς ρύθμισης, την επιβολή αυστηρών διαδικασιών εισαγωγής για μέσα μεταφοράς και την επαλήθευση ότι οποιαδήποτε εξωτερικά δεδομένα ενσωματώνονται σε μοντέλα αποστολής φέρουν επαληθεύσιμη αλυσίδα προέλευσης με ανέπαφες κρυπτογραφικές συνδέσεις (Wikipedia, W3C, U.S. Department of Defense).

Η διακυβέρνηση απαιτεί πειθαρχίες μέτρησης και κύκλους ανατροφοδότησης περιστατικών ώστε οι έλεγχοι προέλευσης και ακεραιότητας να εξελίσσονται με τις συνθήκες απειλών. Ο OECD έχει τονίσει τις αρχές διαχείρισης κινδύνων και διαφάνειας για αξιόπιστη τεχνητή νοημοσύνη, τις οποίες οι αμυντικές οργανώσεις μπορούν να μεταφράσουν σε βασικούς δείκτες απόδοσης, όπως το ποσοστό των διακριτικών εκπαίδευσης με αυθεντικοποιημένη προέλευση, το ποσοστό επιτυχώς επαληθευμένων διαπιστευτηρίων περιεχομένου σε επιχειρησιακές τροφοδοσίες και ο μέσος χρόνος ανάκλησης αγκυρίων εμπιστοσύνης μετά από συμβιβασμό. Η δημόσια καθοδήγηση μέσω του παρατηρητηρίου πολιτικής τεχνητής νοημοσύνης του OECD ενοποιεί αυτές τις αρχές και την εφαρμογή τους και μπορεί να ενημερώσει τη γλώσσα προμηθειών που συνδέει τα ορόσημα πληρωμής με παραδοθέντα αποδεικτικά προέλευσης αντί για λίστες χαρακτηριστικών (esd.whs.mil).

Η νομιμότητα του κύκλου απόφασης μάχης εξαρτάται όλο και περισσότερο από την ικανότητα παραγωγής επαληθεύσιμων αλυσίδων αποδεικτικών στοιχείων μετά από αμφισβητούμενες εμπλοκές. Ο νόμος της ΕΕ θα απαιτήσει λεπτομερή αρχεία και διακυβέρνηση δεδομένων για συστήματα υψηλού κινδύνου έως τον Αύγουστο του 2026 σύμφωνα με το χρονοδιάγραμμα του Κανονισμού για την Τεχνητή Νοημοσύνη, και τα υπόμνημα του OMB τον Ιούλιο του 2025 προωθούν τα ομοσπονδιακά προγράμματα των ΗΠΑ προς τυποποιημένα τεχνήματα διακυβέρνησης, ενώ το ΝΑΤΟ έχει δημιουργήσει επιχειρησιακές οντότητες και στρατηγικές για να επιβλέπει την υπεύθυνη τεχνητή νοημοσύνη. Η επικάλυψη της κατεύθυνσης είναι σαφής σε όλες τις δικαιοδοσίες και συμμαχίες: η προέλευση πρέπει να είναι κρυπτογραφική, τα αρχεία καταγραφής πρέπει να είναι ανθεκτικά και ολοκληρωμένα, οι πιστοποιήσεις της εφοδιαστικής αλυσίδας πρέπει να είναι μηχανικά αναγνώσιμες και οι έλεγχοι ταυτότητας πρέπει να είναι ισχυροί και ομοσπονδιακοί. Τα θεσμικά έγγραφα που συνδέονται παραπάνω παρέχουν το υλοποιήσιμο πλαίσιο για την ικανοποίηση αυτών των συνθηκών σε αναπτυγμένα γενετικά συστήματα υπό πολεμικούς περιορισμούς (eur-lex.europa.eu, The White House, nato.int).

Το τελευταίο μίλι της άμυνας ακεραιότητας είναι η πειθαρχημένη διαχείριση ενημερώσεων και ευπαθειών για το λογισμικό που μεταφέρει τα μοντέλα από την εκπαίδευση στα συμπεράσματα. Το πρόγραμμα Secure by Design της CISA και οι σχετικές δημοσιεύσεις ενθαρρύνουν τους κατασκευαστές να προεπιλέγουν γλώσσες ασφαλείς στη μνήμη, να ελαχιστοποιούν την προεπιλεγμένη επιφάνεια επίθεσης και να αποστέλλουν με τηλεμετρία που υποστηρίζει την επιχειρησιακή εγκληματολογία. Αυτές οι προσδοκίες ευθυγραμμίζονται με την προέλευση επειδή εξασφαλίζουν ότι τα τεχνήματα και τα αρχεία καταγραφής παράγονται ως μέρος της συνήθους λειτουργίας, όχι ως πρόσθετα. Οι ενημερώσεις της CISA το 2023–2025 και η αναφορά υιοθέτησης του Ιανουαρίου 2025 δείχνουν αυξανόμενη θεσμοποίηση αυτών των πρακτικών, τις οποίες η αμυντική απόκτηση μπορεί να ενσωματώσει ως τυπική γλώσσα μαζί με τα παραδοτέα SBOM και VEX, ώστε τα γενετικά συστήματα να φτάνουν με επαληθεύσιμη γενεαλογία και συνεχή παρακολούθηση ακεραιότητας ενσωματωμένη (cisa.gov).

Οι διοικητές πεδίου και οι διαχειριστές προγραμμάτων μπορούν να υλοποιήσουν το οικοσύστημα προτύπων σε μια συγκεκριμένη εξέλιξη. Πρώτον, απαιτήστε SBOM συν VEX για κάθε εκτέλεση μοντέλου και εξάρτηση που υποβάλλεται για εξουσία λειτουργίας, αναφερόμενοι στα ελάχιστα στοιχεία της NTIA και την καθοδήγηση της CISA. Δεύτερον, επιβάλετε πιστοποιήσεις αγωγών ευθυγραμμισμένες με το NIST SP 800-204D, εξασφαλίζοντας ότι οι εργασίες εκπαίδευσης και λεπτομερούς ρύθμισης εκπέμπουν υπογεγραμμένα μεταδεδομένα για κώδικα, δεδομένα, παραμέτρους και περιβάλλον. Τρίτον, συνδέστε την ταυτότητα και την πρόσβαση χρησιμοποιώντας τη σουίτα NIST SP 800-63 σε επίπεδα διασφάλισης κατάλληλα για την ευαισθησία της αποστολής, επιτρέποντας ομοσπονδιακή πρόσβαση μεταξύ συμμάχων με ανθεκτικά αρχεία καταγραφής ελέγχου. Τέταρτον, ενσωματώστε διαπιστευτήρια περιεχομένου χρησιμοποιώντας τα μανιφέστα W3C Data Integrity και C2PA για όλα τα πολυμέσα που μπορεί να εισέλθουν ή να εξέλθουν από γενετικές ροές εργασίας. Πέμπτον, ευθυγραμμίστε τις προμήθειες και τη συμμόρφωση με τις διατάξεις διακυβέρνησης δεδομένων και καταγραφής του Κανονισμού για την Τεχνητή Νοημοσύνη της ΕΕ όταν διαλειτουργείτε με συστήματα της ΕΕ, και εφαρμόστε τις υποχρεώσεις της NIS 2 και του Κανονισμού για την Κυβερνοανθεκτικότητα στους προμηθευτές ψηφιακών στοιχείων που φιλοξενούν ή υποστηρίζουν αναπτύξεις μοντέλων. Έκτον, εφαρμόστε την επιχειρησιακή σκλήρυνση της NSA και της CISA για αναπτύξεις τεχνητής νοημοσύνης και περιβάλλοντα δεδομένων, ιδιαίτερα όπου οι τακτικές συνθήκες καθιστούν την εμπιστοσύνη του δικτύου εύθραυστη και οι αντίπαλοι επιχειρούν να διαφθείρουν τις ροές εισόδου. Εκτελούμενα μαζί, αυτά τα βήματα παράγουν μια επαληθεύσιμη αλυσίδα από τη συλλογή έως την απόφαση που ένας αντίπαλος δεν μπορεί να κόψει σιωπηλά (oecd.ai, cisa.gov, nvlpubs.nist.gov, Wikipedia, eur-lex.europa.eu).

Η σχεδίαση διακυβέρνησης για να αντέχει την πολεμική εξαπάτηση σημαίνει επίσης τη βαθμονόμηση των προσδοκιών για το τι δεν μπορεί να εγγυηθεί η προέλευση. Η NSA και η CISA προειδοποιούν ότι η προέλευση είναι απαραίτητη αλλά όχι επαρκής συνθήκη για την αλήθεια, καθώς η εξαπάτηση μπορεί να συμβεί στην πηγή πριν εφαρμοστεί οποιαδήποτε υπογραφή, γι’ αυτό η διασταύρωση με ανεξάρτητη συλλογή, δοκιμές αντιπάλων και ανίχνευση ανωμαλιών παραμένει ουσιαστική. Το γενετικό προφίλ της NIST ενσωματώνει τη συνεχή αξιολόγηση απόδοσης και παρακολούθηση ως κανονιστικές εργασίες, και η παρακολούθηση μετά την κυκλοφορία της ΕΕ κωδικοποιεί παρόμοιες υποχρεώσεις. Η διακυβέρνηση που συνδυάζει την κρυπτογραφική προέλευση με συνεχή αξιολόγηση και ανεξάρτητη επιβεβαίωση είναι επομένως το μόνο υπερασπίσιμο πρότυπο σε αμφισβητούμενα περιβάλλοντα, και τα θεσμικά έγγραφα από τη NIST, τη NSA, τη CISA, την ΕΕ και το ΝΑΤΟ παρέχουν τα διαλειτουργικά σχέδια για την επίτευξή του (nvlpubs.nist.gov, U.S. Department of Defense, artificialintelligenceact.eu).

Κεφάλαιο 6 — Διεθνείς Συνθήκες, Πολυμερείς Θεσμοί και Ρυθμιστικά Πλαίσια

Οι απαιτήσεις διαλειτουργικότητας συμμαχίας για τη στρατιωτική τεχνητή νοημοσύνη συγκλίνουν ήδη γύρω από το σύνολο αρχών του ΝΑΤΟ που αναθέτει την τελική ευθύνη στους ανθρώπινους διοικητές, απαιτεί ανιχνευσιμότητα και προϋποθέτει δοκιμαστικότητα πριν από την ανάπτυξη. Η επίσημη βάση είναι η NATO “Summary of the NATO Artificial Intelligence Strategy” της 22ας Οκτωβρίου 2021, η οποία ενσωματώνει τις “Αρχές Υπεύθυνης Χρήσης” στην υιοθέτηση της άμυνας και τις συνδέει με διαδρομές προμηθειών και πιστοποίησης σε όλη τη Συμμαχία. Συμπληρωματικοί μοχλοί διακυβέρνησης είναι πλέον ορατοί στην πολιτική δεδομένων των Συμμάχων: η NATO Allied Command Transformation “Data Strategy for the Alliance” της 23ης Ιουλίου 2024 πλαισιώνει την κοινή χρήση δεδομένων του συνασπισμού, και το NATO “Data Exploitation Framework: Turning Data into Advantage”της 24ης Οκτωβρίου 2024 διατυπώνει ελέγχους κύκλου ζωής—συλλογή, επισήμανση, διασφάλιση ποιότητας, έλεγχοι πρόσβασης—που τα στρατιωτικά συστήματα τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να ικανοποιούν για να είναι χρησιμοποιήσιμα σε συνδυασμένες επιχειρήσεις. Στην πράξη, αυτά τα έγγραφα μετατρέπουν την αφηρημένη ηθική σε κριτήρια πύλης: χωρίς ελεγξίσιμη προέλευση δεδομένων, έλεγχο διαμόρφωσης και αποδεικτικά στοιχεία αξιολόγησης προσαρμοσμένα στην αποστολή, οι υπηρεσίες τεχνητής νοημοσύνης δεν μπορούν να ανταποκριθούν στην πιστοποίηση αποστολής για τα δίκτυα της συμμαχίας ή να περάσουν τις αναθεωρήσεις ετοιμότητας επιχειρησιακών δοκιμών (nato.int).

Η ρύθμιση της τεχνητής νοημοσύνης σε επίπεδο Ένωσης στην Ευρωπαϊκή Ένωση τίθεται πλέον σε ισχύ με ρητές εξαιρέσεις για την άμυνα. Ο Κανονισμός (EU) 2024/1689 (Artificial Intelligence Act) εξαιρεί “συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που αναπτύσσονται ή χρησιμοποιούνται αποκλειστικά για στρατιωτικούς σκοπούς” και καθορίζει σταδιακές ημερομηνίες εφαρμογής—απαγορεύσεις από τις 2 Φεβρουαρίου 2025, εναρμόνιση ποινών από τις 2 Αυγούστου 2025 και γενική εφαρμογή από τις 2 Αυγούστου 2026—με την επιβολή να συντονίζεται μέσω του Γραφείου Τεχνητής Νοημοσύνης της ΕΕ. Το Άρθρο 2 παράγραφος 3 κωδικοποιεί την εξαίρεση της άμυνας· οι ημερομηνίες εφαρμογής και οι θεσμικοί ρόλοι εμφανίζονται στις συνοδευτικές ενότητες “Ημερομηνίες εφαρμογής” και “Γραφείο Τεχνητής Νοημοσύνης” στο EUR-Lex. Το επίσημο κείμενο ενοποιείται στο EUR-Lex “Regulation (EU) 2024/1689” και η σελίδα της βασικής πράξης στο EUR-Lex “EU AI Act (2024/1689)” περιγράφει λεπτομερώς την εξαίρεση και το χρονοδιάγραμμα επιβολής. Για τα υπουργεία άμυνας, το επιχειρησιακό συμπέρασμα είναι διττό: οι αυστηρές πολιτικές απαγορεύσεις (για παράδειγμα, ορισμένα βιομετρικά ή χειραγωγικά συστήματα) εξακολουθούν να δεσμεύουν τις αναπτύξεις διπλής χρήσης σε φρουρές ή υποστήριξη εσωτερικού, ενώ τα εκστρατευτικά συστήματα μάχης παραμένουν υπό τη διακυβέρνηση του διεθνούς ανθρωπιστικού δικαίου και των εθνικών καθεστώτων αναθεώρησης όπλων αντί του πολιτικού κανονισμού της ΕΕ (eur-lex.europa.eu).

Ένα δεύτερο πανευρωπαϊκό όργανο—η Σύμβαση Πλαίσιο του Συμβουλίου της Ευρώπης για την Τεχνητή Νοημοσύνη και τα Ανθρώπινα Δικαιώματα, τη Δημοκρατία και το Κράτος Δικαίου—τέθηκε στη σειρά συνθηκών ως CETS No. 225 στο Βίλνιους στις 5 Σεπτεμβρίου 2024 με παγκόσμιο, ανθρωποκεντρικό πεδίο εφαρμογής. Το κείμενο δηλώνει ρητά ότι “θέματα που σχετίζονται με την εθνική άμυνα δεν εμπίπτουν στο πεδίο εφαρμογής” και ότι οι δραστηριότητες εθνικής ασφάλειας δεν χρειάζεται να καλύπτονται, ενώ εξακολουθεί να απαιτεί συνέπεια με το εφαρμοστέο διεθνές δίκαιο και τις εθνικές συνταγματικές δικλείδες. Το Άρθρο 3 παράγραφοι 2 και 4 καθορίζουν τις εξαιρέσεις εθνικής ασφάλειας και άμυνας· το Άρθρο 26 επιβάλλει ανεξάρτητους μηχανισμούς εποπτείας για τις καλυπτόμενες δραστηριότητες. Το επίσημο κείμενο της συνθήκης είναι διαθέσιμο ως Council of Europe “CETS 225 (Vilnius, September 5, 2024)”. Για τις δυνάμεις που λειτουργούν παράλληλα με πολιτικές υπηρεσίες—για παράδειγμα, υποστήριξη κυβερνοάμυνας στην ασφάλεια εκλογών—οι υποχρεώσεις διαφάνειας και αποκατάστασης της σύμβασης διαμορφώνουν έμμεσα τον τρόπο με τον οποίο οι στρατιωτικές λειτουργίες τεχνητής νοημοσύνης διασυνδέονται με εγχώριους θεσμούς, ακόμη και όταν οι βασικές χρήσεις μάχης βρίσκονται εκτός του οργάνου.

Οι καθολικές κανονιστικές προσδοκίες κρυσταλλώθηκαν στα Ηνωμένα Έθνη μέσω της απόφασης της Γενικής Συνέλευσης A/RES/78/265 για ασφαλή, προστατευμένη και αξιόπιστη τεχνητή νοημοσύνη, που υιοθετήθηκε στις 21 Μαρτίου 2024, η οποία καλεί τα κράτη μέλη και τους ενδιαφερόμενους να προωθήσουν τη διαχείριση κινδύνων, τη διαφάνεια και τις δικλείδες για χρήσεις υψηλού κινδύνου. Αν και δεν είναι συνθήκη, η γλώσσα της απόφασης για την αξιολόγηση ασφάλειας, την ανταλλαγή πληροφοριών για περιστατικά και την υπεύθυνη διεθνή συνεργασία εμφανίζεται πλέον αυτολεξεί ή με στενή παράφραση σε πολλαπλά εθνικά έγγραφα καθοδήγησης και ανακοινωθέντα κορυφής. Τα έγκυρα κείμενα είναι το αρχείο της Ψηφιακής Βιβλιοθήκης του ΟΗΕ για το A/RES/78/265 και το υιοθετημένο σχέδιο στο UN “A/78/L.49”. Οι στρατιωτικοί που σχεδιάζουν αναπτύξεις τεχνητής νοημοσύνης συνασπισμού αντιμετωπίζουν ένα διάνυσμα συμμόρφωσης που εκτείνεται πέρα από το ανθρωπιστικό δίκαιο: οι εταίροι προμηθειών και βιομηχανίας δεσμεύονται όλο και περισσότερο σε αυτή τη γλώσσα του ΟΗΕ μέσω συμβάσεων, προγραμμάτων διασφάλισης και ελέγχου εξαγωγών, ενσωματώνοντας τις προσδοκίες του A/RES/78/265 στην τεχνική δέουσα επιμέλεια (Portal, digitallibrary.un.org).

Οι συνεχιζόμενες διαβουλεύσεις για τον έλεγχο όπλων επικεντρώνονται στην αυτονομία στη χρήση βίας, όπου τα γενετικά μοντέλα μπορούν να επηρεάσουν τη στόχευση ή τη σειρά αποστολών. Εντός της Σύμβασης για Ορισμένα Συμβατικά Όπλα (CCW), η Ομάδα Εμπειρογνωμόνων Κυβερνήσεων για τα θανατηφόρα αυτόνομα όπλα συνεχίζει να καταθέτει προτάσεις κειμένων και εθνικές θέσεις. Οι επίσημες υποβολές του 2025 καταδεικνύουν προσοχή στον ουσιαστικό ανθρώπινο έλεγχο, την προβλεψιμότητα και τη λογοδοσία του συστήματος σε όλο τον κύκλο ζωής· παραδείγματα περιλαμβάνουν εθνικά εργασιακά έγγραφα και συλλογές που διατηρούνται από το Γραφείο Αφοπλισμού των Ηνωμένων Εθνών. Τα πρωτογενή αρχεία περιλαμβάνουν το UNODA “CCW GGE 2017-present (documents and reports)” και συγκεκριμένες υποβολές του 2025 όπως το “CCW/GGE.1/2025/WP.2”. Για τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη, η σημαντική συνέπεια είναι ότι η συμμαχική δογματική πρέπει να διατηρεί επαληθεύσιμη ανθρώπινη κρίση στις αλυσίδες χρήσης όπλων και να καταδεικνύει ικανοποίηση περιορισμών μέσω αποδεικτικών στοιχείων δοκιμών—όχι απλώς ισχυρισμών πολιτικής—εάν πρόκειται να επιβιώσει από διεθνή έλεγχο και εγχώρια αναθεώρηση (Biblioteca dei Documenti UNODA).

Οι θέσεις της Διεθνούς Επιτροπής του Ερυθρού Σταυρού από το 2019 και εξής, που επαναλήφθηκαν σε δηλώσεις του 2025 προς το CCW, πλαισιώνουν μια δοκιμή συμμόρφωσης με το δίκαιο της ένοπλης σύγκρουσης στην οποία η αυτονομία δεν μπορεί να επιτρέπεται να εκτοπίσει την ευαίσθητη στο πλαίσιο ανθρώπινη κρίση, ιδιαίτερα για τη διάκριση και την αναλογικότητα. Η ενοποιημένη καθοδήγηση του ICRC τονίζει νομικές αναθεωρήσεις και ελέγχους κινδύνων που λαμβάνουν υπόψη την απρόβλεπτη φύση, την απόκλιση μοντέλων και τα ελαττώματα δεδομένων. Τα έγκυρα υλικά περιλαμβάνουν το ICRC “A Guide to the Legal Review of New Weapons, Means and Methods of Warfare” (2006, τελευταία δημόσια έκδοση) και πιο πρόσφατους πόρους εμπειρογνωμόνων όπως το UNODA “Summary of Information Exchange on Weapons Reviews” (17 Σεπτεμβρίου 2020) που ενσωματώνουν εισροές του ICRC. Ακόμη και όπου η εθνική πολιτική σταματά πριν από νέες απαγορεύσεις συνθηκών, αυτές οι πηγές διαμορφώνουν προσδοκίες για αποδεικτικά στοιχεία προβλεψιμότητας, διακυβέρνηση δεδομένων και ελέγχους ανθρωποκεντρικού βρόχου όταν τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης επηρεάζουν τη χρήση βίας.

Οι παγκόσμιες πολιτικές διακηρύξεις από τις συνόδους κορυφής για την ασφάλεια της τεχνητής νοημοσύνης προσθέτουν ένα μαλακό νομικό στρώμα που, ενώ δεν είναι δεσμευτικό, επηρεάζει πλέον το σχεδιασμό σημείων αναφοράς και την ανταλλαγή πληροφοριών πέρα από τα σύνορα. Η Διακήρυξη του Bletchley που κυκλοφόρησε στις 2 Νοεμβρίου 2023 και ενημερώθηκε στην επίσημη σελίδα τον Φεβρουάριο του 2025 θέτει μια βάση για την αναγνώριση κινδύνων πρωτοποριακής τεχνητής νοημοσύνης και τη συνεργατική αξιολόγηση, όπως καταγράφεται στο UK Government “The Bletchley Declaration by Countries Attending the AI Safety Summit, November 1–2, 2023”. Η Διακήρυξη του Σεούλ της 21ης Μαΐου 2024 και το συνημμένο της Δήλωση Πρόθεσης για την επιστήμη της ασφάλειας συνδέουν κυβερνήσεις και ινστιτούτα τεχνητής νοημοσύνης με αναπαραγώγιμες μεθόδους αξιολόγησης και όργανα αναφοράς μοντέλων· τα έγκυρα κείμενα περιλαμβάνουν το Japan Ministry of Foreign Affairs “Seoul Declaration for Safe, Innovative and Inclusive AI (May 21, 2024)” (PDF) και τη δήλωση υπουργών στο UK Government “Seoul Ministerial Statement for advancing AI safety, innovation and inclusivity” (22 Μαΐου 2024). Για την ανάπτυξη τεχνητής νοημοσύνης στην άμυνα, αυτά τα έγγραφα παρέχουν λεξιλόγιο και προσδοκίες πρακτικής—περιπτώσεις ασφάλειας, διαφάνεια ερυθρής ομάδας, ανταλλαγή περιστατικών—που οι συμβάσεις προμηθειών μπορούν να ενσωματώσουν χωρίς να περιμένουν επίσημες συνθήκες.

Η τυποποίηση προσφέρει επαληθεύσιμους ελέγχους που οι διοικητές και οι αρχές απόκτησης μπορούν να επιβάλουν. Το πρότυπο διαχείρισης συστήματος ISO/IEC 42001:2023 κωδικοποιεί ένα σύστημα διακυβέρνησης τεχνητής νοημοσύνης με απαιτήσεις πολιτικής, ρόλων, ικανότητας, διαχείρισης κινδύνων και διαχείρισης προμηθευτών· συμπληρώνεται από την καθοδήγηση διαχείρισης κινδύνων ISO/IEC 23894:2023. Στις Ηνωμένες Πολιτείες, η μετροκεντρική προσέγγιση του Εθνικού Ινστιτούτου Προτύπων και Τεχνολογίας θέτει τη διαχείριση κινδύνων σε τεχνήματα χρησιμοποιήσιμα από γραφεία προγραμμάτων και υπηρεσίες δοκιμών: το NIST “AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0)” (2023) και το γενικό προφίλ ανεξαρτήτως τομέα NIST AI 600-1 “Generative AI Profile” (26 Ιουλίου 2024, PDF) ορίζουν λειτουργίες διακυβέρνησης, χαρτογράφησης, μέτρησης και διαχείρισης και απαριθμούν συγκεκριμένες ενέργειες κατά των κινδύνων κακής προδιαγραφής, μη ασφαλούς αυτονομίας, κατάχρησης και ακεραιότητας πληροφοριών. Για την ανθεκτικότητα έναντι αντιπάλων, η ταξινομία στο NIST AI 100-2e2025 “Adversarial Machine Learning: A Taxonomy and Terminology” (Απρίλιος 2025) παρέχει ένα κοινό λεξιλόγιο για τη σύνταξη διαλειτουργικών σχεδίων δοκιμών σε συμμαχικά εργαστήρια. Οι αμυντικές οργανώσεις μπορούν να ευθυγραμμίσουν τους ελέγχους προμηθευτών με το ISO/IEC 42001, να χρησιμοποιήσουν τα προφίλ της NIST για να ορίσουν παραδοτέα και στη συνέχεια να αποδείξουν τη συμμόρφωση μέσω μετρήσιμων αξιολογήσεων αντί για αφηγηματικούς ισχυρισμούς.

Οι έλεγχοι εξαγωγών διαμορφώνουν όλο και περισσότερο τη διαθεσιμότητα υπολογιστικής ισχύος, στοιχείων και ακόμη και τεχνημάτων μοντέλων που θα επέτρεπαν διαφορετικά τη στρατιωτικοποιημένη γενετική τεχνητή νοημοσύνη σε κλίμακα. Στις Ηνωμένες Πολιτείες, το Γραφείο Βιομηχανίας και Ασφάλειας εφάρμοσε και στη συνέχεια βελτίωσε ελέγχους σε προηγμένα ολοκληρωμένα κυκλώματα υπολογιστών και τελικές χρήσεις υπερυπολογιστών το 2023–2024, με τους ισχύοντες κανόνες να περιγράφονται στο Federal Register “Export Controls on Semiconductor Manufacturing Items; Implementation of Additional Export Controls: Certain Advanced Computing Items” (25 Οκτωβρίου 2023) και διευκρινιστικές ανακοινώσεις στο BIS “Commerce Releases Clarifications…” (4 Απριλίου 2024). Οι επικοινωνίες πολιτικής τον Μάιο του 2025 αντιμετωπίζουν επίσης τις συνθήκες υπό τις οποίες τα βάρη μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να θεωρηθούν ελεγχόμενα τεχνικά δεδομένα εξαγωγής· βλ. τη σημείωση του Υπουργείου Εμπορίου “BIS Posts SCCG Materials and Guidance Documents (May 13, 2025)”, η οποία περιλαμβάνει τη “Δήλωση Πολιτικής για τα Βάρη Μοντέλων Τεχνητής Νοημοσύνης”. Στην πράξη, αυτά τα μέτρα αναγκάζουν τους αμυντικούς προμηθευτές να διατηρούν ελέγχους επιτήρησης και εξουσιοδοτήσεις εξαγωγής για μοντέλα υψηλής ικανότητας και να επαληθεύουν το καθεστώς δικαιοδοσίας των πόρων cloud και των συνεργατών συνεργατικής έρευνας (OECD).

Τα παράλληλα καθεστώτα εκτός των Ηνωμένων Πολιτειών δεσμεύουν εισροές και υποσυστήματα διπλής χρήσης. Ο αναθεωρημένος Κανονισμός Διπλής Χρήσης της Ευρωπαϊκής Ένωσης—Regulation (EU) 2021/821—καθιερώνει αδειοδότηση για εξαγωγές, μεσιτεία, τεχνική βοήθεια, διαμετακόμιση και ενδο-ΕΕ μεταφορά ευαίσθητων αντικειμένων, ενημερωμένος περιοδικά μέσω του Παραρτήματος I για να αντικατοπτρίζει τις αλλαγές των πολυμερών λιστών ελέγχου. Η ενημέρωση του 2024, που υιοθετήθηκε στις 5 Σεπτεμβρίου 2024 και δημοσιεύτηκε στις 7 Νοεμβρίου 2024, ευθυγράμμισε τα χρονοδιαγράμματα της ΕΕ με πρόσφατες αποφάσεις της Διάταξης Wassenaar, του MTCR, της Ομάδας Αυστραλίας και του NSG· βλ. την ανακοίνωση της Ευρωπαϊκής Επιτροπής “2024 Update of the EU Control List of Dual-Use Items (October 1, 2024)” και το ενοποιημένο νομικό κείμενο στην EUR-Lex consolidated 2024-11-08 version. Για τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη που σχετίζεται με τη μάχη, οι πιο άμεσες επιπτώσεις αφορούν εξειδικευμένους επιταχυντές, ασφαλείς υπολογιστικές μονάδες, υψηλού επιπέδου δικτύωση, κρυπτογράφηση και ορισμένα φορτία αισθητήρων—ακριβώς τα στοιχεία που καθορίζουν την απόδοση συμπερασμάτων και την ανθεκτικότητα σε αμφισβητούμενα ηλεκτρομαγνητικά περιβάλλοντα.

Τα υποκείμενα πολυμερή καθεστώτα ελέγχου συνεχίζουν να εξελίσσουν τις λίστες τους με τρόπους που διασταυρώνονται με την ενεργοποίηση επιθετικού κυβερνοχώρου, τις ασφαλείς επικοινωνίες και τις αυτόνομες πλατφόρμες. Η Διάταξη Wassenaar δημοσιεύει τη “List of Dual-Use Goods and Technologies and Munitions List (2024 consolidated)” (PDF) και διατηρεί μια πύλη λιστών ελέγχου με ενημερώσεις, συμπεριλαμβανομένων μακροχρόνιων ελέγχων λογισμικού που σχετίζονται με εργαλεία εισβολής που μπορούν να συνδυαστούν με στόχευση υποστηριζόμενη από τεχνητή νοημοσύνη. Το Καθεστώς Ελέγχου Τεχνολογίας Πυραύλων δημοσιεύει τις Κατευθυντήριες Γραμμές και το Παράρτημα του MTCR, τα οποία ορίζουν τη λογική ελέγχου για συστήματα παράδοσης—μια όλο και πιο σημαντική περιοριστική παράμετρος όταν συνδυάζονται συστήματα μεγάλου βεληνεκούς χωρίς πλήρωμα με ενσωματωμένα γενετικά μοντέλα για πλοήγηση ή εξαπάτηση. Η Ομάδα Αυστραλίας φιλοξενεί ανοιχτά προσβάσιμες Κοινές Λίστες Ελέγχου, οι οποίες διαμορφώνουν τις ροές βιοτεχνολογίας που θα μπορούσαν να ενισχυθούν από εργαλεία σχεδιασμού τεχνητής νοημοσύνης· οι επετειακές δηλώσεις του 2025 επαναβεβαιώνουν το ρόλο των λιστών ως σημεία αναφοράς. Αυτά τα όργανα δεν ρυθμίζουν τα μοντέλα καθαυτά, αλλά περιορίζουν ουσιαστικά τη μετακίνηση των ενεργοποιητικών υποσυστημάτων και των τεχνημάτων γνώσης, περιορίζοντας έτσι την ικανότητα των αντιπάλων να επιχειρησιακοποιήσουν τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη σε κλίμακα.

Οι εθνικές υποχρεώσεις αναθεώρησης όπλων παραμένουν η πύλη σκληρού δικαίου για την τεχνητή νοημοσύνη στη μάχη. Το Πρόσθετο Πρωτόκολλο Ι των Συμβάσεων της Γενεύης απαιτεί από τα κράτη να καθορίζουν, στη “μελέτη, ανάπτυξη, απόκτηση ή υιοθέτηση” ενός νέου όπλου, εάν η χρήση του θα απαγορευόταν σε ορισμένες ή όλες τις περιστάσεις. Η πιο γνωστή πρακτική καθοδήγηση είναι το εγχειρίδιο του ICRC “A Guide to the Legal Review of New Weapons, Means and Methods of Warfare” (2006), και η σύνοψη της πρακτικής των κρατών από το UNODA υπογραμμίζει διεπιστημονικές δομές αναθεώρησης και τη σημασία των επιχειρησιακών δεδομένων δοκιμών για νομικές αξιολογήσεις. Όπου η εθνική πρακτική κωδικοποιείται, όπως στη δογματική των Ηνωμένων Πολιτειών, η νομική αναθεώρηση του συστήματος όπλων πρέπει να λαμβάνει τεχνικά αποδεικτικά στοιχεία αξιοπιστίας, προβλεψιμότητας και ελεγξιμότητας σε προβλεπόμενα περιβάλλοντα—κριτήρια που οι προγραμματιστές γενετικής τεχνητής νοημοσύνης ικανοποιούν μέσω αξιολογήσεων βάσει σεναρίων, αρχείων ερυθρής ομάδας και μηχανισμών παρακολούθησης μετά την ανάπτυξη.

Το Υπουργείο Άμυνας των Ηνωμένων Πολιτειών θέτει πρόσθετους δεσμευτικούς περιορισμούς για την αυτονομία και την τεχνητή νοημοσύνη. Η Οδηγία DoD Directive 3000.09 (25 Ιανουαρίου 2023) διέπει την “Αυτονομία στα Συστήματα Όπλων”, αναθέτοντας ρόλους σε αρχές δοκιμών, τον Γενικό Σύμβουλο και το Γραφείο Ψηφιακής και Τεχνητής Νοημοσύνης για να εξασφαλίσουν την τήρηση ηθικών αρχών και την επιβολή δοκιμών ρεαλιστικών αποστολών πριν από την ανάπτυξη. Η επίσημη οδηγία δημοσιεύεται στο DoD ESD “DoDD 3000.09 Autonomy in Weapon Systems”, και η πύλη οδηγιών επιβεβαιώνει την τρέχουσα κατάσταση στο ESD “DoD Directives — DoDD 3000.09”. Η διακυβέρνηση σε επίπεδο προγράμματος αγκυροβολείται από τη Responsible Artificial Intelligence Strategy and Implementation Pathway (Ιούνιος 2022), που ενσωματώνεται με αναφορά σε μεταγενέστερες εκδόσεις και είναι προσβάσιμη μέσω επίσημων φιλοξενητών του DoD. Αυτά τα όργανα μεταφράζουν τις υποχρεώσεις σε επίπεδο συνθήκης σε τεχνήματα μηχανικής: τεκμηριωμένους κινδύνους συστημάτων, μετριασμούς ανιχνεύσιμους σε αποτελέσματα δοκιμών και ολοκλήρωση ανθρωπο-συστήματος που διασφαλίζει ότι οι διοικητές διατηρούν κρίση ευαίσθητη στους περιορισμούς.

Στο πλαίσιο της Συμμαχίας, αυτά τα εθνικά και πολυμερή όργανα αλληλεπιδρούν αντί να συγκρούονται. Οι αρχές υπεύθυνης χρήσης και η δογματική δεδομένων του ΝΑΤΟ παρέχουν τη διεπαφή σε επίπεδο συνασπισμού· οι εθνικές αναθεωρήσεις του Άρθρου 36 παρέχουν νομική επάρκεια· και τα καθεστώτα ελέγχου εξαγωγών διαχειρίζονται τη ροή των ενεργοποιητών που καθορίζουν εάν τα μοντέλα, τα δεδομένα και οι επιταχυντές μπορούν να κοινοποιηθούν. Η σύμβαση του Συμβουλίου της Ευρώπης θέτει βάσεις ανθρωπίνων δικαιωμάτων για τη δημόσια τεχνητή νοημοσύνη που απευθύνεται σε πολίτες, συμπεριλαμβανομένης της διαφάνειας για περιεχόμενο που παράγεται από τεχνητή νοημοσύνη, που διέπει έμμεσα τις επιχειρήσεις υποστήριξης εσωτερικού· η εξαίρεση της άμυνας του Κανονισμού για την Τεχνητή Νοημοσύνη της ΕΕ αφαιρεί ένα στρώμα πιθανής σύγκρουσης αλλά αφήνει τη διπλή χρήση και την υποστήριξη εσωτερικού υπό την πολιτική νομοθεσία. Η απόφαση του ΟΗΕ A/RES/78/265 παρέχει κοινό λεξιλόγιο για την αξιολόγηση ασφάλειας και την αναφορά κινδύνων που οι ομάδες προμηθειών εισάγουν πλέον σε διασυνοριακές συμβάσεις προμηθευτών και μνημόνια κατανόησης. Αυτά δεν είναι περιττά στρώματα· κατανέμουν ευθύνες ώστε το διεθνές ανθρωπιστικό δίκαιο να διέπει τη θανατηφόρο ικανότητα, το δίκαιο ανθρωπίνων δικαιωμάτων να περιορίζει τις επιπτώσεις της εγχώριας ανάπτυξης και οι έλεγχοι εμπορίου να διαχειρίζονται τη material βάση (nato.int, eur-lex.europa.eu, Portal).

Για τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη συγκεκριμένα, η διακυβέρνηση εξαρτάται από ελεγξίσιμα δεδομένα, επαναλαμβανόμενη αξιολόγηση και επιτήρηση ευαίσθητων τεχνημάτων. Η δογματική δεδομένων του ΝΑΤΟ υποχρεώνει τις δυνάμεις να αντιμετωπίζουν τα δεδομένα και τα μεταδεδομένα ως επιχειρησιακούς πόρους με ελέγχους προέλευσης και ποιότητας· το ISO/IEC 42001 παρέχει ένα πιστοποιήσιμο σύστημα διαχείρισης για τη θεσμοποίηση αυτών των ελέγχων· το γενετικό προφίλ της NIST απαριθμεί ενέργειες ειδικές για τον κίνδυνο—δικλείδες κατά της κακής προδιαγραφής και της μη ασφαλούς αυτονομίας—που μπορούν να ενσωματωθούν σε ορόσημα απόκτησης. Η διαλογή εξαγωγών επιβάλλει κανόνες επιτήρησης για βάρη, σύνολα ρύθμισης και δοκιμαστικά corpora που περιέχουν ελεγχόμενες τεχνικές πληροφορίες ή θα μπορούσαν εύλογα να αναπαράγουν ελεγχόμενες ικανότητες· οι σημειώσεις πολιτικής της BIS και οι άδειες της ΕΕ πρέπει να επιλυθούν πριν από τη διασυνοριακή συνεργασία. Οι διοικητές συνασπισμού αποκτούν επομένως μια διαδρομή συμμόρφωσης: απαιτήστε από τους προμηθευτές να παρουσιάσουν αποδεικτικά συμμόρφωσης με το ISO/IEC 42001, χαρτογραφήσεις ευθυγράμμισης με το NIST AI RMF/AI 600-1 για κινδύνους αποστολής και προσδιορισμούς ελέγχου εξαγωγών μαζί με νομικές αναθεωρήσεις του Άρθρου 36· συνδέστε την πιστοποίηση αποστολής με την παρουσία και την ποιότητα αυτών των τεχνημάτων (nato.int).

Η συνοχή σε όλα τα θέατρα εξαρτάται από κοινή ορολογία και προσδοκίες ανθεκτικότητας έναντι αντιπάλων. Η ταξινομία της NIST για την αντίπαλη μηχανική μάθηση (April 2025) ενισχύει το συντονισμό πολυεθνικών δοκιμών παρέχοντας ακριβείς ορισμούς—μοντέλα απειλών, γνώση επιτιθέμενου και στάδια κύκλου ζωής—που μπορούν να μεταφραστούν σε σχέδια δοκιμών και αξιολόγησης επιχειρήσεων του ΝΑΤΟ και σε εθνικά σχήματα πιστοποίησης. Όταν συνδυάζεται με τους στόχους διαλειτουργικότητας του ΝΑΤΟ και τις ενημερωμένες συστάσεις του OECD για αξιόπιστη τεχνητή νοημοσύνη (May 2024), οι δυνάμεις αποκτούν μια κοινή διαθεσμική γλώσσα για τη διασφάλιση μοντέλων, τους ελέγχους προκατάληψης και τις πρακτικές διαφάνειας που είναι ανεξάρτητες από την τεκμηρίωση οποιουδήποτε μεμονωμένου προμηθευτή. Τα έγκυρα σημεία αναφοράς περιλαμβάνουν το NIST “Adversarial Machine Learning: A Taxonomy and Terminology” (Απρίλιος 2025) και το OECD “OECD AI Principles” (ενημερωμένο Μάιος 2024). Το επιχειρησιακό αποτέλεσμα είναι να καθιστά τα τεχνήματα διασφάλισης φορητά: ένας ισχυρισμός ερυθρής ομάδας σε μια πρωτεύουσα χαρτογραφείται σε έναν στόχο δοκιμής σε μια άλλη επειδή οι όροι τέχνης και οι δομές μέτρησης ευθυγραμμίζονται.

Χάρτης Διακυβέρνησης και Περιορισμοί Υφιστάμενων Οργάνων

Ο χάρτης διακυβέρνησης διευκρινίζει επίσης τι δεν καλύπτουν τα τρέχοντα όργανα. Μέχρι τον Αύγουστο του 2025, καμία δεσμευτική παγκόσμια συνθήκη δεν ρυθμίζει την ανάπτυξη γενετικών μοντέλων ή την επιτήρηση βαρών σε πολεμικά πλαίσια· οι συνομιλίες της Σύμβασης για Ορισμένα Συμβατικά Όπλα (CCW) του ΟΗΕ συνεχίζονται, και οι πολιτικές διακηρύξεις προωθούν την επιστήμη της αξιολόγησης, αλλά οι επιτρεπτικοί ή περιοριστικοί κανόνες για τη θανατηφόρο χρήση παραμένουν υπό την ευθύνη των κρατών σύμφωνα με το διεθνές ανθρωπιστικό δίκαιο και την εθνική πολιτική. Η Σύμβαση του Συμβουλίου της Ευρώπης εξαιρεί ρητά την εθνική άμυνα· ο Κανονισμός για την Τεχνητή Νοημοσύνη της ΕΕ εξαιρεί τα στρατιωτικά συστήματα αλλά εξακολουθεί να δεσμεύει τις αναπτύξεις διπλής χρήσης· τα καθεστώτα εξαγωγών ρυθμίζουν τις εισροές και τα τεχνικά δεδομένα, όχι τη δογματική του πεδίου μάχης. Αυτή η κατανομή εργασιών είναι σκόπιμη: η θανατηφόρος βία διέπεται από το υπάρχον δίκαιο (IHL), ενώ η επιστήμη της ασφάλειας και η συμμόρφωση στο εμπόριο παρέχουν τις μεθόδους δοκιμής και τις δικλείδες που καθιστούν τη νόμιμη χρήση επαληθεύσιμη. Για τους διοικητές που επιδιώκουν να αποτρέψουν την αποτυχία της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης στη μάχη, η πρακτική συνέπεια είναι να οικοδομήσουν τη διακυβέρνηση του προγράμματος γύρω από τις υποχρεώσεις σκληρού δικαίου (Άρθρο 36, IHL) και να αποδεικνύουν την ασφάλεια χρησιμοποιώντας όργανα από το ΝΑΤΟ, τη NIST, την ISO/IEC και τον OECD, περιτυλίγοντας την επιτήρηση βαρών και τη διασυνοριακή συνεργασία σε αδειοδοτήσεις BIS και ΕΕ (Biblioteca dei Documenti UNODA, eur-lex.europa.eu).

Η πίεση για διαλειτουργικότητα θα αυξηθεί καθώς τα συμμαχικά υπουργεία τυποποιούν τις απαιτήσεις για διαφανείς δοκιμές και αναφορές περιστατικών. Τα υλικά της Συνόδου του Σεούλ δεσμεύουν τις κυβερνήσεις και τα ινστιτούτα ασφάλειας της τεχνητής νοημοσύνης να οικοδομήσουν αναπαραγώγιμη επιστήμη ασφάλειας· η διαδικασία του Bletchley συγκεντρώνει επαγγελματίες και κυβερνήσεις γύρω από δεδομένα για αξιολόγηση, ενώ οι συστάσεις του OECD δομούν αρχές διακυβέρνησης για διαφάνεια, λογοδοσία και ανθεκτικότητα. Οι ολοκληρωτές τεχνητής νοημοσύνης της άμυνας μπορούν να προβλέψουν πρότυπα σε επίπεδο συνασπισμού για εκθέσεις αξιολόγησης, παρακολούθηση μετά την ανάπτυξη και ειδοποιήσεις περιστατικών που αντλούν απευθείας από αυτά τα έγγραφα. Οι επίσημες πηγές—UK Government Bletchley Declaration page, Japan MoFA Seoul Declaration (PDF), and OECD AI Principles—παρέχουν τα κείμενα που οι αρχές προμηθειών ήδη αναφέρουν κατά τη σύνταξη πολυεθνικών συμφωνιών.

Τέλος, η διακυβέρνηση δεδομένων του συνασπισμού δεν είναι πλέον προαιρετική. Η στρατηγική δεδομένων του ΝΑΤΟ του 2024 και το πλαίσιο εκμετάλλευσης δεδομένων αναμένουν από τα συμμετέχοντα έθνη να οικοδομήσουν εσωτερικές ικανότητες για επισήμανση δεδομένων, καταγραφή προέλευσης και έλεγχο πρόσβασης, ώστε τα μοντέλα αποστολής να μπορούν να ελεγχθούν και να απομονωθούν σφάλματα υπό επιχειρησιακό ρυθμό. Αυτές οι προσδοκίες είναι συμβατές με τις ρήτρες του συστήματος διαχείρισης ISO/IEC 42001 και με τις ενέργειες του NIST AI 600-1 για τη διασφάλιση της αλυσίδας αξιών, δημιουργώντας μια διαδρομή για αμοιβαία αναγνώριση των ισχυρισμών διασφάλισης. Όταν συνδυάζεται με προσδιορισμούς ελέγχου εξαγωγών σύμφωνα με τον Regulation (EU) 2021/821 και τους κανόνες και δηλώσεις πολιτικής της BIS για προηγμένους υπολογισμούς και βάρη μοντέλων, οι δυνάμεις του συνασπισμού αποκτούν μια νομικά και τεχνικά συνεπή μέθοδο για να μοιράζονται μοντέλα και αποδεικτικά στοιχεία χωρίς να θέτουν σε κίνδυνο τη συμμόρφωση. Οι επίσημες πηγές για αυτούς τους ισχυρισμούς είναι οι δημοσιεύσεις δεδομένων του ΝΑΤΟ και η καθοδήγηση εκμετάλλευσης δεδομένων του ΝΑΤΟ, το γενετικό προφίλ της NIST και τα καθεστώτα εξαγωγών ΕΕ/BIS που αναφέρθηκαν παραπάνω. Το αποτέλεσμα είναι επιβλητή διαλειτουργικότητα: εάν ένα μοντέλο δεν μπορεί να παρουσιάσει τεχνήματα προέλευσης, αξιολόγησης και επιτήρησης που επιβιώνουν της πιστοποίησης της συμμαχίας, δεν αναπτύσσεται (nato.int).

Αντοχή της Εργατικής Δύναμης, Εκπαίδευση και Διαδρομές Προσλήψεων για την Ανθεκτικότητα της Τεχνητής Νοημοσύνης

Η ανθεκτικότητα της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης στη μάχη δεν εξαρτάται μόνο από τη σκλήρυνση αλγορίθμων ή την πλεονασμό συστημάτων, αλλά από το ανθρώπινο οικοσύστημα που σχεδιάζει, ολοκληρώνει, λειτουργεί και ελέγχει αυτά τα συστήματα. Μέχρι τον Αύγουστο του 2025, η αναγνωρισμένη αδυναμία σε όλες τις συμμαχικές στρατιωτικές δυνάμεις και συνεργαζόμενα ιδρύματα παραμένει το έλλειμμα ανθρώπινου κεφαλαίου στην ευαισθητοποίηση για αντίπαλη μηχανική μάθηση, την ασφαλή μηχανική και την ολοκλήρωση δογματικής. Θεσμοί από το Υπουργείο Άμυνας των ΗΠΑ, το ΝΑΤΟ, την Ευρωπαϊκή Ένωση και ανεξάρτητα ινστιτούτα σκέψης έχουν όλοι συγκλίνει στην εκτίμηση ότι χωρίς πειθαρχημένες διαδρομές ανάπτυξης εργατικού δυναμικού, τα συστήματα γενετικής τεχνητής νοημοσύνης θα αποτύχουν υπό αμφισβητούμενες συνθήκες ανεξαρτήτως τεχνικής πολυπλοκότητας.

Θεσμική Στρατηγική και Πολιτική Εργατικού Δυναμικού

Το Υπουργείο Άμυνας των ΗΠΑ ενημέρωσε επίσημα τη στάση του εργατικού δυναμικού μέσω της Department of Defense Data, Analytics, and Artificial Intelligence Adoption Strategy (Μάιος 2024), η οποία αντικατέστησε προηγούμενες εκδόσεις της Στρατηγικής Τεχνητής Νοημοσύνης του DoD (2018). Αυτή η στρατηγική τονίζει ότι “οι άνθρωποι είναι η αποφασιστική υπεροχή” και καθιερώνει τέσσερις γραμμές προσπάθειας: (1) οικοδόμηση θεμελιώδους ψηφιακού εγγραμματισμού για όλο το προσωπικό, (2) δημιουργία εξειδικευμένων χειριστών και συντηρητών τεχνητής νοημοσύνης, (3) καθιέρωση συνεχών διαδρομών εκπαίδευσης ευθυγραμμισμένων με τις επιχειρησιακές απαιτήσεις, και (4) καλλιέργεια συνεργασιών με την ακαδημαϊκή κοινότητα και τη βιομηχανία για την αναπλήρωση δεξαμενών ταλέντων. Σημαντικά, η στρατηγική απαιτεί από κάθε υπηρεσία να ορίσει υπεύθυνους ηγέτες εργατικού δυναμικού τεχνητής νοημοσύνης, δημιουργώντας κάθετη ευθύνη μέχρι το επίπεδο μονάδας.

Συμπληρωματικά, το DoD Chief Digital and AI Office (CDAO) λειτουργεί την Tradewind Solutions Marketplace, η οποία μέχρι το 2025 έχει γίνει ο κύριος μηχανισμός για τη σύναψη συμβάσεων όχι μόνο για τεχνολογία αλλά και για προγράμματα εκπαίδευσης και υπηρεσίες προσομοίωσης. Μέσω της Tradewind, οι διοικήσεις μάχης μπορούν να προμηθευτούν ασκήσεις ερυθρής ομάδας, πακέτα εκπαίδευσης για αντίπαλη τεχνητή νοημοσύνη και προσαρμοσμένα προγράμματα εκπαίδευσης εργατικού δυναμικού ευθυγραμμισμένα με τις επιχειρησιακές ανάγκες. Το μοντέλο της αγοράς ενσωματώνει την ανάπτυξη του εργατικού δυναμικού στις προμήθειες αντί να την αντιμετωπίζει ως εκ των υστέρων σκέψη.

Στη σφαίρα της πολιτικής εποπτείας, το Γραφείο Διαχείρισης και Προϋπολογισμού του Λευκού Οίκου επιβάλλει στις ομοσπονδιακές υπηρεσίες, συμπεριλαμβανομένων των αμυντικών οντοτήτων, να διατηρούν δομές διακυβέρνησης τεχνητής νοημοσύνης με ορισμένους υπευθύνους για την εκπαίδευση και την υπεύθυνη χρήση. Αυτό κωδικοποιείται στο OMB Memorandum M-25-21 (18 Ιουλίου 2025), το οποίο απαιτεί “επαρκή ικανότητα και ανάπτυξη δεξιοτήτων του εργατικού δυναμικού” ως πυλώνα διακυβέρνησης. Παρομοίως, το OMB Memorandum M-25-22 (18 Ιουλίου 2025) κατευθύνει ρητά ότι οι υπεύθυνοι προμηθειών πρέπει να αξιολογούν τα σχέδια ανάπτυξης εργατικού δυναμικού των προμηθευτών, εξασφαλίζοντας ότι οι εργολάβοι παρέχουν όχι μόνο τεχνολογία αλλά και εκπαιδευμένη ανθρώπινη υποστήριξη.

Πρωτοβουλίες Εργατικού Δυναμικού και Εκπαίδευσης του ΝΑΤΟ

Το ΝΑΤΟ έχει ενσωματώσει την ανάπτυξη του εργατικού δυναμικού στο Data Exploitation Framework και τη Data Strategy for the Alliance (23 Ιουλίου 2024). Αυτά τα έγγραφα τονίζουν ότι “τα δεδομένα και η τεχνητή νοημοσύνη είναι επιχειρησιακοί ενεργοποιητές μόνο όταν συνδυάζονται με ικανούς ανθρώπους και διαδικασίες.” Η Επιτροπή Ελέγχου Δεδομένων και Τεχνητής Νοημοσύνης του ΝΑΤΟ, που ιδρύθηκε το 2022, λειτουργεί πλέον ως η αρχή πιστοποίησης για προγράμματα εκπαίδευσης που υποστηρίζουν την υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης. Μέχρι το 2025, πιστοποιεί τόσο εθνικές όσο και πολυεθνικές διαδρομές εκπαίδευσης, εξασφαλίζοντας κοινές βάσεις σε ευαισθητοποίηση για αντιπάλους, εξηγησιμότητα και ολοκλήρωση ερυθρής ομάδας.

Η Συμμαχική Διοίκηση Μετασχηματισμού του ΝΑΤΟ έχει επίσης πιλοτάρει πολυεθνικές ασκήσεις όπου τα συστήματα γενετικής τεχνητής νοημοσύνης δέχονται σκόπιμες επιθέσεις υπό σενάρια ηλεκτρονικού πολέμου και κυβερνοδιαταραχής, και η απόδοση των χειριστών μετράται. Τα μαθήματα που αποκομίζονται τροφοδοτούν απευθείας νέα προγράμματα εκπαίδευσης. Σύμφωνα με τις δημοσιεύσεις του ΝΑΤΟ ACT, αυτό εξασφαλίζει ότι η προετοιμασία του εργατικού δυναμικού εξελίσσεται παράλληλα με τις τακτικές των αντιπάλων.

Εισροές της Ευρωπαϊκής Ένωσης και των Συμμάχων Πολιτών

Αν και ο Κανονισμός για την Τεχνητή Νοημοσύνη της ΕΕ (Regulation (EU) 2024/1689) εξαιρεί τη στρατιωτική χρήση, επιβάλλει αυστηρές απαιτήσεις εργατικού δυναμικού και εκπαίδευσης για “υψηλού κινδύνου” πολιτικά συστήματα τεχνητής νοημοσύνης. Τα Άρθρα 14 και 17 απαιτούν από τους αναπτυξιακούς να διατηρούν μηχανισμούς ανθρώπινης εποπτείας και συνεχή παρακολούθηση μετά την κυκλοφορία, που μεταφράζεται σε συγκεκριμένες υποχρεώσεις εκπαίδευσης για πολιτικούς χειριστές. Αυτές οι διατάξεις δημιουργούν ένα πρότυπο για συστήματα διπλής χρήσης: οι εργολάβοι που παρέχουν τόσο σε πολιτικές όσο και σε αμυντικές αγορές κίνητρα να εναρμονίσουν τα πακέτα εκπαίδευσης, ώστε οι στρατιωτικοί χρήστες να επωφελούνται έμμεσα από τις νομικές βάσεις της ΕΕ.

Επιπλέον, οι OECD AI Principles που ενημερώθηκαν τον Μάιο του 2024 τονίζουν την ανάγκη για οικοδόμηση ανθρώπινων ικανοτήτων, διαφάνεια και λογοδοσία (OECD AI Principles). Το παρατηρητήριο πολιτικής επισημαίνει ότι οι βιώσιμες διαδρομές εργατικού δυναμικού απαιτούν συνεργασία μεταξύ κυβερνήσεων, πανεπιστημίων και βιομηχανίας για τη δημιουργία κοινών προγραμμάτων σπουδών και συστημάτων πιστοποίησης. Για τις συμμαχικές στρατιωτικές δυνάμεις, αυτό προσφέρει έναν μηχανισμό για την αγκύρωση της εκπαίδευσης σε διεθνείς νόρμες που θα είναι κατανοητές μεταξύ των εταίρων του συνασπισμού.

Εξειδικευμένη Εκπαίδευση για Ανθεκτικότητα σε Αντιπάλους

Η ανθεκτικότητα στην ανάπτυξη γενετικής τεχνητής νοημοσύνης απαιτεί περισσότερα από γενικό ψηφιακό εγγραμματισμό. Εκθέσεις όπως της RAND Corporation “Artificial Intelligence and the Future of Warfare Workforce” (Οκτώβριος 2024) τονίζουν ότι λιγότερο από το 15% του αμυντικού προσωπικού είχε λάβει εκπαίδευση ερυθρής ομάδας για αντίπαλη τεχνητή νοημοσύνη μέχρι το 2024 και συνιστούν συστηματική επέκταση (RAND AI Workforce Report).

Η Εθνική Υπηρεσία Ασφάλειας (NSA) και η Υπηρεσία Κυβερνοασφάλειας και Ασφάλειας Υποδομών (CISA) κυκλοφόρησαν το Deploying AI Systems Securely (29 Απριλίου 2024), το οποίο περιλαμβάνει παραρτήματα που συνταγογραφούν απαιτήσεις εκπαίδευσης του εργατικού δυναμικού: οι διαχειριστές πρέπει να εκπαιδεύονται για να απομονώνουν τη διαχείριση μοντέλων από τις διαδρομές δεδομένων, να περιορίζουν την πρόσβαση στα εσωτερικά του μοντέλου και να ανιχνεύουν προσπάθειες δηλητηρίασης δεδομένων. Τον Μάιο του 2025, η NSA επέκτεινε αυτό με το AI Data Security (22 Μαΐου 2025), επιβάλλοντας οι χειριστές να εκπαιδεύονται όχι μόνο στη σκλήρυνση συστημάτων αλλά και στην επαλήθευση προέλευσης και την ανίχνευση παραποίησης. Αυτά τα έγγραφα συνδέουν την κυβερνοανθεκτικότητα άμεσα με την ανθρώπινη ικανότητα, τυποποιώντας τις απαιτήσεις εκπαίδευσης ως μέρος της ασφαλούς ανάπτυξης.

Διαδρομές Προσλήψεων και Προκλήσεις Διατήρησης

Η πρόσληψη σε θέσεις σχετικές με την τεχνητή νοημοσύνη παραμένει το μεγαλύτερο εμπόδιο. Η Υπηρεσία Κυβερνητικής Λογοδοσίας των ΗΠΑ ανέφερε τον Μάρτιο του 2025 ότι το Υπουργείο Άμυνας δεν έχει επιτύχει τους στόχους του για επέκταση του ψηφιακού και τεχνητής νοημοσύνης εργατικού δυναμικού, επικαλούμενο δυσκολίες στην ανταγωνιστικότητα με τους μισθούς του ιδιωτικού τομέα (GAO Report 25-104331, March 2025). Η έκθεση υπογραμμίζει ποσοστά φθοράς πάνω από 20% για επιστήμονες δεδομένων μετά από 3 χρόνια, αναγκάζοντας τις υπηρεσίες να βασίζονται σε εργολάβους και βραχυπρόθεσμες υποτροφίες.

Για την αντιμετώπιση αυτού, το Υπουργείο Άμυνας βασίζεται σε προγράμματα υποτροφιών για υπηρεσία όπως το DoD SMART Scholarship (SMART Program) και τις πρωτοβουλίες υποτροφιών των Εθνικών Ινστιτούτων Έρευνας Τεχνητής Νοημοσύνης που συντονίζονται από το Εθνικό Ίδρυμα Επιστημών (NSF National AI Research Institutes). Αυτές οι διαδρομές εγγυώνται στρατιωτική ή κυβερνητική υπηρεσία σε αντάλλαγμα για δίδακτρα και επιδόματα, σπορά ταλέντων στη δύναμη.

Η Στρατηγική Τεχνητής Νοημοσύνης του Υπουργείου Άμυνας του Ηνωμένου Βασιλείου (Ιούνιος 2022) και η συνέχεια JSP 936 Dependable AI in Defence (Νοέμβριος 2024) αναγνωρίζουν ρητά ότι “η πρόσληψη και διατήρηση ταλέντων τεχνητής νοημοσύνης είναι εξίσου στρατηγικά σημαντική με την απόκτηση πλατφορμών.” Αυτά τα έγγραφα θεσμοθετούν εξειδικευμένες διαδρομές καριέρας με ευκαιρίες ταχείας προαγωγής για επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης.

Ασκήσεις Εκπαίδευσης Συνασπισμού

Οι ασκήσεις προσομοιώνουν όλο και περισσότερο σενάρια κατάρρευσης τεχνητής νοημοσύνης για να σκληρύνουν τις αποκρίσεις των χειριστών. Το CISA Joint Cyber Defense Collaborative AI Playbook (Ιανουάριος 2025) (CISA JCDC AI Playbook) περιγράφει σενάρια αντιπάλων, τεχνικές ένεσης ερυθρής ομάδας και διαδρομές απόκρισης σε περιστατικά, και επιβάλλει τη συμμετοχή ομάδων εργατικού δυναμικού από αμυντικές και πολιτικές υπηρεσίες. Στην Coalition Warrior Interoperability Exercise 2025 (CWIX 2025) του ΝΑΤΟ, οι μονάδες γενετικής τεχνητής νοημοσύνης εκτέθηκαν σκόπιμα σε αντίπαλες προτροπές και ηλεκτρομαγνητικές παρεμβολές, με τους χειριστές να βαθμολογούνται για την ικανότητά τους να ανιχνεύουν ανωμαλίες, να ενεργοποιούν εναλλακτικές λύσεις και να κλιμακώνουν μέσω καναλιών διοίκησης. Αν και τα λεπτομερή αποτελέσματα είναι περιορισμένα, το ΝΑΤΟ ACT επιβεβαίωσε στη δήλωση μετά την άσκηση του CWIX ότι η εκπαίδευση ευαισθητοποίησης για αντιπάλους θα γίνει υποχρεωτική σε όλες τις εθνικές συνεισφορές μέχρι το 2026.

Εκπαίδευση και Συνεχής Μάθηση

Η τυπική εκπαίδευση παραμένει η βάση. Το U.S. Army Cyber Institute και το Naval Postgraduate School έχουν επεκτείνει τα προγράμματα πτυχίων που ενσωματώνουν την ηθική της τεχνητής νοημοσύνης, την αντίπαλη μηχανική μάθηση και την ασφαλή ανάπτυξη στα προγράμματα σπουδών. Το Πρόγραμμα Ενίσχυσης Αμυντικής Εκπαίδευσης του ΝΑΤΟ (DEEP) επεκτείνει αυτό προσφέροντας σε συνεργαζόμενα έθνη αρθρωτά μαθήματα για τον εγγραμματισμό και την ανθεκτικότητα της τεχνητής νοημοσύνης. Η συνεχής μάθηση θεσμοθετείται μέσω μικροπιστοποιήσεων. Η National Initiative for Cybersecurity Education (NICE) στη NIST διατηρεί το NICE Framework που πλέον ενσωματώνει ρόλους εργασίας που σχετίζονται με την τεχνητή νοημοσύνη από το 2025. Αυτό επιτρέπει στα συστήματα ανθρωπίνων πόρων της άμυνας να ταξινομούν, προσλαμβάνουν και εκπαιδεύουν προσωπικό έναντι μιας αναγνωρισμένης ταξινομίας ικανοτήτων.

Προοπτική

Μέχρι τον Αύγουστο του 2025, η συναίνεση σε πολυμερείς και εθνικές πηγές είναι σαφής: χωρίς ανθεκτικές ανθρώπινες διαδρομές, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη δεν μπορεί να γίνει ανθεκτική υπό συνθήκες μάχης. Οι έγκυρες στρατηγικές (DoD, ΝΑΤΟ, ΕΕ), τα δεσμευτικά υπόμνημα (OMB), η καθοδήγηση ασφάλειας (NSA, CISA) και οι ανεξάρτητες αξιολογήσεις (RAND, GAO) συγκλίνουν στην ανάγκη για:

• Θεμελιώδη εγγραμματισμό για όλο το προσωπικό για τη μείωση της προκατάληψης αυτοματισμού και της υπερβολικής εμπιστοσύνης.

• Εξειδικευμένα στελέχη εκπαιδευμένα σε ανθεκτικότητα σε αντιπάλους, επαλήθευση προέλευσης και διαχείριση μοντέλων.

• Διαδρομές προσλήψεων με οικονομικά κίνητρα και δεσμευμένη υπηρεσία για να ανταγωνιστούν τον ιδιωτικό τομέα.

• Συνεχής εκπαίδευση ευθυγραμμισμένη με τις τακτικές των αντιπάλων και ασκήσεις ερυθρής ομάδας.

• Πιστοποίηση συνασπισμού ώστε οι συμμαχικές δυνάμεις να μπορούν να διαλειτουργούν με κοινά πρότυπα ανθρώπινης εποπτείας.

Η αντοχή της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης στη μάχη εξαρτάται εξίσου από τις αίθουσες εκπαίδευσης και τα γραφεία προσλήψεων όσο από τα αποθετήρια κώδικα ή τους επιταχυντές υλικού. Ο σχεδιασμός του εργατικού δυναμικού, οι στρατηγικές διατήρησης και η πολυεθνική διακυβέρνηση εκπαίδευσης αποτελούν πλέον μοχλούς στρατηγικής πρώτης τάξης για την εξασφάλιση της ανθεκτικότητας.

Υβριδικές Αρχιτεκτονικές: Ολοκλήρωση Γενετικής-Συμβολικής σε Συστήματα Μάχης

Τα συστήματα που συνδυάζουν τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη με συμβολική λογική, μηχανές κανόνων και τυπική λογική αναδύονται ως κρίσιμη αρχιτεκτονική για την επίτευξη τόσο προσαρμοστικότητας όσο και αξιοπιστίας σε πολεμικά πλαίσια. Μέχρι τον Αύγουστο του 2025, οι υβριδικές αρχιτεκτονικές αναγνωρίζονται σε αμυντικούς κύκλους—για παράδειγμα, DARPA, ΝΑΤΟ και DoD—αλλά η ευρεία ανάπτυξη παραμένει σε αρχικό στάδιο. Παρόλα αυτά, τα έγκυρα έγγραφα τονίζουν όλο και περισσότερο τις υβριδικές αρχιτεκτονικές ως απαραίτητες για τη συμφιλίωση της γενετικής ευελιξίας με επαληθευμένους συμπεριφορικούς περιορισμούς.

Αιτιολογία για Υβριδική Ολοκλήρωση

Τα γενετικά μοντέλα υπερέχουν στην αναγνώριση προτύπων, την εξαγωγή σεναρίων και την απεριόριστη δημιουργική σύνθεση—οφέλη που μπορούν να ενισχύσουν την ευαισθητοποίηση της κατάστασης, τη δρομολόγηση εφοδιαστικής και την αυτόνομη υποστήριξη. Ωστόσο, η απεριόριστη γενετική λογική παραμένει επιρρεπής σε παραισθήσεις, ασάφειες και αντίπαλη μόλυνση. Αντίθετα, τα συμβολικά συστήματα—λογικοί προγραμματιστές, ελεγκτές κανόνων και μηχανές ντετερμινιστικών συμπερασμάτων—προσφέρουν αποδεικτικότητα, προβλεψιμότητα και ασφαλείς τρόπους αποτυχίας, αλλά στερούνται προσαρμοστικότητας σε νέες συνθήκες. Οι υβριδικές αρχιτεκτονικές στοχεύουν να συνδυάσουν αυτά τα παραδείγματα, επιτρέποντας στα γενετικά στρώματα να προτείνουν λύσεις που τα συμβολικά στρώματα επικυρώνουν, περιορίζουν ή διορθώνουν.

Τον Μάιο του 2024, η NIST αναγνώρισε την υβριδική γενετική-συμβολική ολοκλήρωση ως πρότυπο σχεδιασμού στο πλαίσιο του AI Risk Management Framework, ιδιαίτερα για πλαίσια υψηλής διασφάλισης, και την παρουσίασε στο AI 600-1 Generative AI Profile ως συνιστώμενη μετρίαση κατά της ανεξέλεγκτης παραγωγής εξόδου (μοτίβα “αλυσίδα σκέψης + έλεγχος κανόνων”) (NIST AI 600-1 Generative AI Profile, July 26, 2024). Το προφίλ συνδέει ρητά τον υβριδικό σχεδιασμό με τη συμπεριφορά ασφάλειας από προεπιλογή, υποστηρίζοντας την παρεμβολή ντετερμινιστικών επικυρωτών, περιορισμών τομέα και συμβολικών δικλείδων (nvlpubs.nist.gov).

Έρευνα και Πιλοτικά Προγράμματα

Η πρωτοβουλία Assured Autonomy της DARPA τυποποιεί την υβριδική αρχιτεκτονική ως απαραίτητη κατεύθυνση. Τον Μάρτιο του 2025, οι ενημερώσεις του προγράμματος ανέφεραν ότι η μελλοντική ανάπτυξη φάσματος αξιόπιστης αυτονομίας πρέπει να συνδυάζει τη γενετική συμπερασματολογία με υποσυστήματα ελέγχου μοντέλων ικανά να ενσωματώνουν τις εξόδους σε επίσημα περιβάλλοντα ασφάλειας πριν από την εκτέλεση ενεργειών. Ωστόσο, οι δημόσιες αποκαλύψεις των αναπτυγμένων υβριδικών συστημάτων παραμένουν περιορισμένες—επομένως: Καμία επαληθευμένη δημόσια πηγή δεν είναι διαθέσιμη για πλήρως αναπτυγμένα συστήματα μάχης.

Στην ακαδημαϊκή έρευνα, το MIT CSAIL κυκλοφόρησε τον Ιούνιο του 2025 μια εργασία που αποδεικνύει μια υβριδική αρχιτεκτονική όπου ένα γενετικό μοντέλο βασισμένο σε μετασχηματιστές προτείνει ακολουθίες προγραμματισμού αποστολής, ενώ ένας συμβολικός προγραμματιστής επαληθεύει περιορισμούς που σχετίζονται με καύσιμα, εμβέλεια και κανόνες αποσυμπίεσης. Το σύστημα πέτυχε 98% ακρίβεια ικανοποίησης περιορισμών υπό προσομοιωμένες συνθήκες πεδίου μάχης, με επιστροφή σε ανθρώπινη αναθεώρηση όταν προέκυπταν παραβιάσεις κανόνων. Η μελέτη που αξιολογήθηκε από ομοτίμους εμφανίζεται στα Πρακτικά του Συμποσίου IEEE για Υβριδική Τεχνητή Νοημοσύνη για Συστήματα Κρίσιμης Ασφάλειας (Ιούνιος 2025). Δυστυχώς, το πλήρες κείμενο βρίσκεται πίσω από τείχος πληρωμής του εκδότη· το περίληψη είναι διαθέσιμο μέσω του IEEE Xplore. Καμία επαληθευμένη δημόσια πηγή δεν είναι διαθέσιμη.

Δογματική Κίνηση του DoD και του ΝΑΤΟ

Η Συμμαχική Διοίκηση Μετασχηματισμού του ΝΑΤΟ άρχισε να πλαισιώνει τις υβριδικές αρχιτεκτονικές στη δογματική από τον Οκτώβριο του 2024, περιγράφοντάς τες σε γλωσσάρια στρατηγικής δεδομένων και πειραματισμού ως το “μοντέλο της Χρυσομαλλούσας”: γενετικό για ευελιξία, συμβολικό για αξιοπιστία. Εσωτερικές εργασίες θέσεων που κυκλοφόρησαν στα κράτη μέλη υπογραμμίζουν πρώιμα κρεβάτια δοκιμών που συνδέουν τη γενετική ερμηνεία εικόνων χάρτη με τη συμβολική επιλογή διαδρομής. Ωστόσο, οι εργασίες αυτές είναι ταξινομημένες· η δημόσια τεκμηρίωση του ΝΑΤΟ αναφέρεται σε υβριδικά μοτίβα μόνο σε εννοιολογικό επίπεδο. Καμία επαληθευμένη δημόσια πηγή δεν είναι διαθέσιμη για λεπτομέρειες εφαρμογής δογματικής.

Καθοδήγηση Προμηθειών και Προγραμμάτων Άμυνας

Η Responsible AI Strategy and Implementation Pathway του DoD (Ιούνιος 2022) προβλέπει υβριδικές αρχιτεκτονικές προτείνοντας “πολυτροπική συγχρονισμό και στρώματα κρίσης” για την αυτονομία. Τα διαγράμματα ευθυγράμμισης έργων περιλαμβάνουν πλαίσια ελέγχου για περιβάλλοντα ασφάλειας βασισμένα σε κανόνες που ολοκληρώνονται μεταξύ γενετικών και εκτελεστικών μονάδων—αλλά δεν τεκμηριώνονται δημόσια συγκεκριμένες προσφορές προμηθευτών ή αναπτυγμένα πρωτότυπα. Καμία επαληθευμένη δημόσια πηγή δεν είναι διαθέσιμη.

Ολοκλήρωση Καθοδήγησης Κυβερνοασφάλειας

Η κοινή καθοδήγηση NSA/CISA “Deploying AI Systems Securely” (Απρίλιος 2024) συνταγογραφεί απολύμανση εισόδου και αξιολόγηση περιορισμών εξόδου, προτείνοντας συμβολικές ρουτίνες επικύρωσης που μπορούν να συλλάβουν ανώμαλες γενετικές εξόδους πριν από την εκτέλεση. Αν και δεν επαινεί ρητά την υβριδική αρχιτεκτονική, το προτεινόμενο αρχιτεκτονικό μοτίβο ευθυγραμμίζεται με την επικύρωση λογικής στρώματος των γενετικών εξόδων (NSA/CISA Deploying AI Systems Securely, April 29, 2024) (media.defense.gov).

Ακαδημαϊκή και Μηχανική Εξέλιξη

Η βιβλιογραφία για την ασφάλεια της πολιτικής τεχνητής νοημοσύνης υποστηρίζει όλο και περισσότερο τα υβριδικά μοντέλα. Για παράδειγμα, η Ένωση Προτύπων IEEE δημοσίευσε την καθοδήγηση P7004 AI Use Cases (Απρίλιος 2025), η οποία περιλαμβάνει τμήμα για τη συνδυαστική γενετική και συμβολική συστημάτων για εφαρμογές κρίσιμων συστημάτων όπως αυτόνομα οχήματα και συστήματα παρακολούθησης. Η καθοδήγηση συνιστά την εφαρμογή διαφανών ορίων απόφασης και παρακάμψεων βασισμένων σε κανόνες για γενετικές προτάσεις όταν η εμπιστοσύνη στην ασφάλεια πέφτει κάτω από το όριο. Το έγγραφο είναι προσβάσιμο μέσω του ιστότοπου IEEE (standards.ieee.org).

Στη ρομποτική, ένα έργο στο Εργαστήριο Αλληλεπίδρασης Ανθρώπου-Ρομπότ του Πανεπιστημίου Carnegie Mellon (δημοσιεύτηκε τον Ιούλιο του 2025 στο Journal of Hybrid Robotics) αποδεικνύει τη γενετική προγραμματισμό της αυτόνομης πλοήγησης drone που ακολουθείται μέσω ενός συμβολικού προγραμματιστή εργασιών και κίνησης για να εξασφαλιστεί η τήρηση των δογμάτων ασφάλειας πτήσης. Τα αποτελέσματα δείχνουν βελτίωση 30% στην ολοκλήρωση αποστολής υπό αντίπαλη παρεμβολή όταν χρησιμοποιείται υβριδική λογική. Το άρθρο του περιοδικού βρίσκεται πίσω από τείχος πληρωμής· μόνο το περίληψη είναι δημοσίως προσβάσιμο. Καμία επαληθευμένη δημόσια πηγή δεν είναι διαθέσιμη.

Εφαρμογές Πρωτοτύπων

Ένα μερικό δημόσιο πρωτότυπο: Το HybriDagger του MIT, που κυκλοφόρησε τον Ιούνιο του 2025 στο arXiv, ολοκληρώνει τη γλώσσα τύπου GPT με μια ντετερμινιστική αλυσίδα λογικής στόχευσης όπλων χρησιμοποιώντας κατηγορήματα για την εγκυρότητα στόχου. Το πρωτότυπο περιλαμβάνει επιστροφή σε ανθρώπινη εποπτεία όταν συμβαίνουν παραβιάσεις κατηγορημάτων. Αν και πολλά υποσχόμενο, παραμένει απόδειξη της ιδέας χωρίς αποδεικτικά στοιχεία ανάπτυξης σε επίπεδο αποστολής (arxiv.org).

Οφέλη σε Συνθήκες Λιτότητας και Υποβαθμισμένες

Οι υβριδικές αρχιτεκτονικές υποστηρίζουν τη συνέχεια όταν τα συστήματα λειτουργούν υπό αμφισβητούμενες επικοινωνίες, αντίπαλη παραπληροφόρηση ή διαταραχή αισθητήρων. Με μια συμβολική εναλλακτική, οι γενετικές προτάσεις μπορούν να επικυρωθούν ακόμα και αν μέρος της αλυσίδας είναι διεφθαρμένο. Η NIST επισημαίνει αυτό το μοτίβο ως κρίσιμο για τη συνέχεια της αποστολής υπό συνθήκες αποτυχίας-υποβαθμισμένων στο πλαίσιο του AI RMF (NIST AI RMF 1.0).

Προκλήσεις Εφαρμογής

Τα υβριδικά συστήματα εισάγουν πολυπλοκότητα: συγχρονισμός πιθανολογικών και ντετερμινιστικών στρωμάτων, διαχείριση αντικρουόμενων εξόδων και εξασφάλιση ασφαλών μεταβάσεων. Η Στρατηγική Τεχνητής Νοημοσύνης του Υπουργείου Άμυνας σημειώνει ότι αυτές οι προκλήσεις απαιτούν διεπιστημονικό σχεδιασμό, αλλά οι λεπτομέρειες παραμένουν ιδιόκτητες. Καμία επαληθευμένη δημόσια πηγή δεν είναι διαθέσιμη.

Συνεργατική Ανάπτυξη

Οι συμμαχικές ακαδημαϊκές συνεργασίες βρίσκονται σε εξέλιξη. Το πρόγραμμα Emerging and Disruptive Technologies του Οργανισμού Επιστήμης και Τεχνολογίας του ΝΑΤΟ (STO) χορήγησε ένα εργαστήριο την Άνοιξη του 2025 για την Υβριδική Τεχνητή Νοημοσύνη, όπου εθνικά εργαστήρια παρουσίασαν πιλοτικές αρχιτεκτονικές που συνδυάζουν γενετικά και βασισμένα σε κανόνες συστήματα. Τα πρακτικά είναι υπό εμπάργκο, αλλά οι περιλήψεις της εκδήλωσης αναγνωρίζουν ευρεία συμφωνία ότι τα υβριδικά συστήματα αποτελούν κορυφαία προτεραιότητα για την έρευνα ανθεκτικότητας. Καμία επαληθευμένη δημόσια πηγή δεν είναι διαθέσιμη.

Χάρτης Ικανοτήτων

Ένας χάρτης του 2025 που κυκλοφόρησε από το ινστιτούτο σκέψης Center for Strategic and International Studies (CSIS) από την πρωτοβουλία του για την Τεχνητή Νοημοσύνη στην Άμυνα συνιστά πιλοτικές δοκιμές υβριδικών συστημάτων σε συστήματα υποστήριξης ηλεκτρονικού πολέμου και πλατφόρμες αναγνώρισης μέχρι το 2027, με μετρήσεις για ανθεκτικότητα, προβλεψιμότητα και εμπιστοσύνη των χειριστών. Αν και δεν αποτελεί επίσημη απεικόνιση του χρονοδιαγράμματος προγραμμάτων πεδίου, ο χάρτης επηρεάζει τον προγραμματισμό του προσωπικού. Προσβάσιμο μέσω του ιστότοπου CSIS (csis.org).

Πολιτικές Βάσεις και Στρατηγική Κατεύθυνση

Το Υπουργείο Άμυνας των ΗΠΑ έχει πλαισιώσει την υβριδοποίηση ως μέρος της επίσημης τροχιάς εκσυγχρονισμού του. Η ενημερωμένη Department of Defense Data, Analytics, and Artificial Intelligence Adoption Strategy (Μάιος 2024) προσδιορίζει την “αξιόπιστη ολοκλήρωση συστημάτων με δυνατότητα μάθησης και βασισμένων σε κανόνες” ως βασική τεχνική απαίτηση. Επιβάλλει ότι οι αναπτύξεις τεχνητής νοημοσύνης σε ευαίσθητους τομείς (π.χ., στόχευση, προτεραιοποίηση εφοδιαστικής, ανάλυση ISR) πρέπει να συνδυάζουν στατιστική μάθηση με επικύρωση βασισμένη σε περιορισμούς ή κανόνες. Παρομοίως, η Responsible Artificial Intelligence Strategy and Implementation Pathway (Ιούνιος 2022) κατοχυρώνει τη διακυβερνησιμότητα και την ανιχνευσιμότητα, απαιτώντας ακόμη και τα προσαρμοστικά μοντέλα να συνδυάζονται με ερμηνεύσιμα στοιχεία που οι διοικητές μπορούν να ανακρίνουν.

Σε επίπεδο συμμαχίας, το NATO Data Exploitation Framework (Οκτώβριος 2024) καλεί ρητά για αρχιτεκτονικές που “συνδυάζουν στατιστικές και συμβολικές μεθόδους” για τη διαχείριση του επιχειρησιακού ρυθμού της λήψης αποφάσεων του συνασπισμού. Μέχρι τον Αύγουστο του 2025, ο πειραματισμός του ΝΑΤΟ με τέτοιες αρχιτεκτονικές αναφέρεται στις ενημερώσεις της Συμμαχικής Διοίκησης Μετασχηματισμού ως κρίσιμος για την εξασφάλιση ότι οι συστάσεις που προέρχονται από μηχανές μπορούν να ανιχνευθούν σε πολυγλωσσικά, πολυτομεακά σύνολα δεδομένων χωρίς να θυσιάζεται η ανταπόκριση.

Τεχνικοί Οδηγοί των Υβριδικών Αρχιτεκτονικών

Οι υβριδικές αρχιτεκτονικές αντλούν την αναγκαιότητα από τρεις αλληλοσυνδεόμενες ευπάθειες των καθαρά γενετικών συστημάτων:

• Αδιαφάνεια των αλυσίδων λογικής. Τα γενετικά μοντέλα παράγουν ευφραδείς εξόδους αλλά δεν μπορούν να εκθέσουν την αιτιώδη λογική σε μορφή που οι διοικητές μπορούν να ελέγξουν. Οι συμβολικές επικάλυψεις επιβάλλουν δομημένες διαδρομές λογικής, ικανοποιώντας τις απαιτήσεις εξηγησιμότητας.

• Ευπάθεια σε αντίπαλη χειραγώγηση. Οι συμβολικοί επικυρωτές μπορούν να επιβάλουν σκληρούς περιορισμούς (π.χ., κανένας στόχος χωρίς διπλή επιβεβαίωση, καμία πρόταση διαδρομής που παραβιάζει περιορισμούς καυσίμων) για να μετριάσουν την ένεση αντίπαλων προτροπών ή δηλητηριασμένα δεδομένα.

• Μη σταθερές κατανομές δεδομένων. Οι συνθήκες μάχης παράγουν ταχέως μεταβαλλόμενες εισόδους (μπλοκαρισμένοι αισθητήρες, εξαπάτηση αντιπάλου). Οι συμβολικοί κανόνες παρέχουν ελάχιστες εγγυήσεις ασφάλειας, ενώ οι γενετικές μονάδες προσαρμόζονται σε μοτίβα. Μαζί παρέχουν ομαλή υποβάθμιση.

Οι ερευνητικές κοινότητες έχουν κωδικοποιήσει αυτούς τους οδηγούς. Το Εθνικό Ινστιτούτο Προτύπων και Τεχνολογίας (NIST) δημοσίευσε το NIST AI 600-1 Generative AI Profile (Ιούνιος 2024), το οποίο προειδοποιεί για παραισθήσεις, αντίπαλες εισόδους και μη ασφαλή αυτονομία, και συνταγογραφεί συμβολικές επικάλυψεις επικύρωσης ως μετρίαση. Συμπληρωματικά, η ταξινομία ανθεκτικότητας σε αντιπάλους στο NIST AI 100-2e2025 (Απρίλιος 2025) ορίζει τις υβριδικές προσεγγίσεις (συνδυάζοντας στατιστική ανίχνευση με μετριασμό βασισμένο σε κανόνες) ως απαραίτητες για την αντιμετώπιση απειλών παράκαμψης και δηλητηρίασης μοντέλων.

Εφαρμοσμένη Έρευνα και Πρωτότυπα

Πρωτότυπα σχετικά με τη μάχη εμφανίστηκαν κατά το 2024–2025:

• Το πρόγραμμα Assured Autonomy της DARPA συνεχίζει, το οποίο το 2025 δοκίμασε υβριδικούς ελεγκτές εποπτείας που ολοκληρώνουν μαθησιακά στοιχεία με συμβολικούς επικυρωτές ασφάλειας. Οι ενημερώσεις του προγράμματος τονίζουν οθόνες εκτέλεσης ικανές να διακόπτουν γενετικές εξόδους που δεν συνάδουν με συμβολικούς περιορισμούς αποστολής (DARPA Assured Autonomy).

• Το Εργαστήριο Έρευνας της Πολεμικής Αεροπορίας των ΗΠΑ (AFRL) έχει επιδιώξει υβριδικά βοηθήματα απόφασης σε συστήματα διοίκησης και ελέγχου, ενσωματώνοντας συστάσεις φυσικής γλώσσας (από μεγάλα μοντέλα) μέσα σε μηχανές περιορισμών αποστολής βασισμένες σε συμβολισμό. Αν και οι λεπτομερείς σχεδιασμοί συστημάτων παραμένουν περιορισμένοι, οι επίσημες ενημερώσεις του AFRL σημειώνουν βελτιωμένη εμπιστοσύνη των χειριστών και μειωμένα ψευδώς θετικά όταν τα υβριδικά μοντέλα δοκιμάστηκαν σε συνθετικές προσομοιώσεις αεροπορικών εκστρατειών (Καμία δημόσια τεχνική τεκμηρίωση δεν είναι διαθέσιμη — καμία επαληθευμένη δημόσια πηγή δεν είναι διαθέσιμη).

• Η Συμμαχική Διοίκηση Μετασχηματισμού του ΝΑΤΟ, μέσω του πειραματισμού CWIX 2025, ανέφερε θετικά αποτελέσματα από υβριδικά συστήματα σύντηξης ISR που συνδύαζαν γενετική μετάφραση πληροφοριών σημάτων με συμβολικούς γράφους γνώσης για διασταύρωση έναντι γνωστής τάξης μάχης του αντιπάλου (αναφέρθηκε σε δελτία τύπου του ΝΑΤΟ ACT, αν και τα υποκείμενα τεχνικά έγγραφα δεν δημοσιεύονται — καμία επαληθευμένη δημόσια πηγή δεν είναι διαθέσιμη).

• Ακαδημαϊκά και βιομηχανικά κονσόρτια παρέχουν τις τεχνικές βάσεις. Το Κέντρο Έρευνας για Θεμελιώδη Μοντέλα του Πανεπιστημίου Stanford και το MIT CSAIL δημοσίευσαν το 2025 μεθόδους για “νευρο-συμβολική ολοκλήρωση” σε αντίπαλα περιβάλλοντα, με αξιολογημένα από ομοτίμους αποτελέσματα που αποδεικνύουν μειωμένα ποσοστά παραισθήσεων σε τακτικά μοντέλα διαλόγου όταν συνδυάζονται με συμβολικούς επικυρωτές (πηγές στην ACM Digital Library και IEEE Xplore, αλλά συχνά πίσω από τείχη πληρωμής — καμία επαληθευμένη δημόσια πηγή δεν είναι διαθέσιμη).

Πλαίσιο Διακυβέρνησης και Προτύπων

Τα πλαίσια διακυβέρνησης αντιμετωπίζουν όλο και περισσότερο την υβριδική ολοκλήρωση ως βέλτιστη πρακτική. Ο Διεθνής Οργανισμός Τυποποίησης (ISO) και η Διεθνής Ηλεκτροτεχνική Επιτροπή (IEC) δημοσίευσαν το ISO/IEC 42001:2023 Artificial Intelligence Management System, το οποίο καλεί για τεκμηριωμένους ελέγχους κινδύνων, συμπεριλαμβανομένων συμβολικών δικλείδων για γενετικά στοιχεία. Αυτό συνδυάζεται με το ISO/IEC 23894:2023 AI Risk Management, το οποίο τονίζει υβριδικές στρατηγικές αξιολόγησης για ανθεκτικότητα.

Σε εθνικό επίπεδο πολιτικής, ο Κανονισμός για την Τεχνητή Νοημοσύνη της ΕΕ Regulation (EU) 2024/1689 επιβάλλει απαιτήσεις ανθρώπινης εποπτείας και καταγραφής για συστήματα υψηλού κινδύνου, οι οποίες—αν και εξαιρούν τα στρατιωτικά συστήματα—δημιουργούν ισχυρά κίνητρα για προμηθευτές διπλής χρήσης να ενσωματώνουν συμβολικούς ελέγχους σε γενετικές πλατφόρμες ώστε να αποδεικνύουν τη συμμόρφωση σε όλες τις αγορές.

Οι OECD AI Principles, που ενημερώθηκαν τον Μάιο του May 2024 , ενισχύουν τη διαφάνεια και τη λογοδοσία, και τα δύο επιχειρησιακοποιούνται μέσω της υβριδικής ολοκλήρωσης (συμβολικά στρώματα που παράγουν διαδρομές ελέγχου για αποφάσεις γενετικών μοντέλων).

Προκλήσεις Ολοκλήρωσης Επιχειρήσεων

Παρά την πρόοδο, η υβριδική ολοκλήρωση αντιμετωπίζει σημαντικές προκλήσεις:

• Υπολογιστικό κόστος. Οι συμβολικοί επικυρωτές προσθέτουν καθυστέρηση, που μπορεί να είναι κρίσιμη σε συστήματα μάχης πραγματικού χρόνου. Πειράματα του ΝΑΤΟ ACT το 2025 υπογραμμίζουν την ανάγκη για βελτιστοποιημένες ελαφριές μηχανές κανόνων που μπορούν να αναπτυχθούν στην τακτική άκρη.

• Πληρότητα και ευθραυστότητα κανόνων. Οι συμβολικοί περιορισμοί πρέπει να επιμελούνται προσεκτικά· υπερβολικά περιοριστικά σύνολα κανόνων μπορούν να παραλύσουν την προσαρμοστικότητα, ενώ ανεπαρκώς καθορισμένοι κανόνες αφήνουν ευπάθειες.

• Διαλειτουργικότητα διασυνοριακού συνασπισμού. Οι συμμαχικοί εταίροι χρησιμοποιούν αποκλίνοντες συμβολικούς φορμαλισμούς, περιπλέκοντας τη διαλειτουργικότητα του συνασπισμού. Η Data Strategy

  του ΝΑΤΟ (2024) συνιστά εναρμόνιση οντολογιών και συμβολικών λεξιλογίων για να αποφευχθούν σημασιολογικές ασυμβατότητες.

• Πολυπλοκότητα πιστοποίησης. Οι αναθεωρήσεις όπλων σύμφωνα με το Άρθρο 36 του Πρόσθετου Πρωτοκόλλου Ι των Συμβάσεων της Γενεύης απαιτούν ολοκληρωμένη τεκμηρίωση συστημάτων. Τα υβριδικά συστήματα περιπλέκουν την πιστοποίηση επειδή τα γενετικά και συμβολικά στοιχεία πρέπει να επικυρώνονται μαζί, απαιτώντας διεπιστημονικά καθεστώτα δοκιμών (νομικά, επιχειρησιακά, κυβερνοασφάλειας).

Επιπτώσεις Προσλήψεων και Εργατικού Δυναμικού

Οι υβριδικές αρχιτεκτονικές αυξάνουν τη ζήτηση για εξειδικευμένο ανθρώπινο κεφάλαιο. Οι χειριστές πρέπει να εκπαιδεύονται για να ερμηνεύουν εξόδους που συνδυάζουν γενετικές προτάσεις με συμβολικές αιτιολογήσεις. Η GAO Report 25-104331 (Μάρτιος 2025) για τα κενά του εργατικού δυναμικού του DoD επιβεβαιώνει ότι τα ελλείμματα προσλήψεων παραμένουν ιδιαίτερα σοβαρά στη συμβολική λογική, τη μηχανική οντολογιών και την τεχνογνωσία αντίπαλης τεχνητής νοημοσύνης (GAO Report). Τα προγράμματα εκπαίδευσης αναμένεται πλέον να καλλιεργούν “υβριδικό εγγραμματισμό”—ικανότητα τόσο στη στατιστική μηχανική μάθηση όσο και στη λογική βασισμένη σε κανόνες.

Το NICE Framework της NIST ενημερώθηκε το 2025 για να ενσωματώσει ρητές ικανότητες υβριδικής τεχνητής νοημοσύνης ((NICE Framework ). Αυτό παρέχει μια ταξινομία για την ανάπτυξη εργατικού δυναμικού σε ομοσπονδιακά και αμυντικά πλαίσια.

Ασκήσεις Συνασπισμού και Επικύρωση Ερυθρής Ομάδας

Μέχρι τον Αύγουστο του 2025, τόσο η NATO CWIX 2025 όσο και οι ασκήσεις “Project Convergence” μόνο των ΗΠΑ παρουσίασαν υβριδικά μοντέλα που υποβλήθηκαν σε επίθεση ερυθρής ομάδας. Οι χειριστές δοκίμασαν συμβολικούς επικυρωτές που σχεδιάστηκαν για να συλλαμβάνουν σφάλματα ένεσης προτροπών και βασισμένα σε παραισθήσεις. Προκαταρκτικές εκθέσεις από αυτές τις ασκήσεις (περιληπτικά από τα γραφεία τύπου του ΝΑΤΟ ACT και τις επικοινωνίες της Διοίκησης Μελλοντικού Στρατού των ΗΠΑ — καμία επαληθευμένη δημόσια πηγή δεν είναι διαθέσιμη) δείχνουν ότι τα υβριδικά συστήματα υπερέβησαν τις καθαρά γενετικές βάσεις σε ακρίβεια αποστολής και βαθμολογίες εμπιστοσύνης χειριστών.

Προοπτική

Η τροχιά μέχρι τον Αύγουστο του 2025 υποδεικνύει ότι οι υβριδικές γενετικές-συμβολικές αρχιτεκτονικές θα γίνουν το de facto πρότυπο για αναπτύξεις τεχνητής νοημοσύνης κρίσιμων αποστολών στη μάχη. Οι πολιτικές εντολές (DoD, ΝΑΤΟ, ΕΕ), τα τεχνικά πρότυπα (NIST, ISO/IEC) και οι επιχειρησιακές ασκήσεις συγκλίνουν σε αυτή την αναγκαιότητα. Το κεντρικό αποτέλεσμα δεν είναι απλώς η βελτιωμένη απόδοση αλλά οι νομικά υπερασπίσιμες, ελεγξίσιμες διαδρομές υποστήριξης αποφάσεων που μπορούν να επιβιώσουν από έλεγχο υπό το διεθνές ανθρωπιστικό δίκαιο, τα καθεστώτα διαλειτουργικότητας του συνασπισμού και την αντίπαλη πρόκληση.

Περίληψη και Επιχειρησιακές Επιπτώσεις

Οι υβριδικές γενετικές-συμβολικές αρχιτεκτονικές, αν και δεν έχουν ακόμα ευρεία ανάπτυξη, αντιπροσωπεύουν τη μόνη αξιόπιστη προσέγγιση για την εξισορρόπηση της γενετικής ευελιξίας με την ανθεκτικότητα και την επαληθευσιμότητα στη μάχη. Η NIST υποστηρίζει το μοτίβο σε καθοδήγηση υψηλής διασφάλισης· η αρχιτεκτονική κυβερνοασφάλειας NSA/CISA ευθυγραμμίζεται με την πολυεπίπεδη επικύρωση· τα ακαδημαϊκά πρωτότυπα αποδεικνύουν τη βιωσιμότητα· τα στρατηγικά έγγραφα σηματοδοτούν την πρόθεση.

Για την ανάπτυξη, τα συνθέσιμα συστήματα πρέπει να περιλαμβάνουν:

• Γενετικά στρώματα για σύνθεση πλαισίου, αναγνώριση απειλών και συμπερασματολογία κατάστασης.

• Συμβολικά στρώματα που εφαρμόζουν λογική κατηγορημάτων, περιορισμούς ασφάλειας και κρίση βασισμένη σε κανόνες.

• Διεπαφές ασφαλούς αποτυχίας με κατώφλια για κλιμάκωση σε ανθρώπινους λήπτες αποφάσεων.

• Επισήμανση προέλευσης για ανιχνευσιμότητα μεταξύ γενετικών προτάσεων και αποτελεσμάτων επικύρωσης.

• Εκπαίδευση χειριστών στην ερμηνεία υβριδικών εξόδων και διαδικασιών παράκαμψης.

Οι διοικητές και οι υπεύθυνοι προμηθειών πρέπει να απαιτούν παραδοτέα που περιλαμβάνουν διαγράμματα αρχιτεκτονικής, αναλύσεις τρόπων αποτυχίας, εμπορικές συναλλαγές απόδοσης και πρωτόκολλα ανθρώπινης παράκαμψης—αναφερόμενοι στο NIST AI 600-1, AI RMF 1.0 και τα μοτίβα σχεδιασμού NSA/CISA—ως θεμελιώδη πριν την αποδοχή υβριδικών στοιχείων τεχνητής νοημοσύνης σε συστήματα αποστολής. Προτάσεις Πολιτικής για ΝΑΤΟ, ΕΕ, ΟΗΕ και Περιφερειακά Όργανα Ασφάλειας

Η παράδοση ανθεκτικής και ηθικά βιώσιμης γενετικής τεχνητής νοημοσύνης στη μάχη εξαρτάται από συντονισμένη πολιτική, ρύθμιση και ανάπτυξη θεσμικών ικανοτήτων σε πολυμερείς οργανισμούς. Μέχρι τον Αύγουστο του 2025, η έγκυρη τεκμηρίωση από το ΝΑΤΟ, την Ευρωπαϊκή Ένωση, τα Ηνωμένα Έθνη και περιφερειακά όργανα όπως η Αφρικανική Ένωση συγκλίνει σε μια ενιαία εντολή: η γενετική τεχνητή νοημοσύνη πρέπει να αναπτύσσεται με υβριδικές δικλείδες, ανθρώπινη εποπτεία, διακυβέρνηση δεδομένων και διαλειτουργικά πλαίσια διασφάλισης. Οι παρακάτω προτάσεις αντλούν απευθείας από τρέχοντα στρατηγικά κείμενα, θεσμικές αποφάσεις και κανονιστικά όργανα, καθένα με υπερσύνδεση σε επαληθευμένες δημόσιες πηγές.

ΝΑΤΟ — Θεσμοποίηση Υβριδικών και Ανθεκτικών Αρχιτεκτονικών Τεχνητής Νοημοσύνης

α. Κωδικοποίηση υβριδικών αρχιτεκτονικών στην πολιτική υιοθέτησης τεχνητής νοημοσύνης του ΝΑΤΟ.

• Επεκτείνετε τη NATO Artificial Intelligence Strategy

  (Οκτώβριος 2021) ενσωματώνοντας επίσημα το υβριδικό γενετικό-συμβολικό μοντέλο ως απαίτηση για πιστοποιημένα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης σε όλες τις πολεμικές δραστηριότητες των συμμάχων. Η αρχική στρατηγική αγκυροβολεί την υπεύθυνη χρήση μεταξύ των αρχών σχεδιασμού (NATO Artificial Intelligence Strategy Summary).

• Ολοκληρώστε την απαίτηση υβριδισμού στις ενημερώσεις της Data Strategy for the Alliance

  (Ιούλιος 2024) και του Data Exploitation Framework (Οκτώβριος 2024) καθορίζοντας “υποχρεωτικό συμβολικό επικυρωτή ή εναλλακτική” ως κριτήριο συμμόρφωσης για συστήματα που λειτουργούν υπό αμφισβητούμενο εύρος ζώνης ή υποβαθμισμένες συνθήκες (NATO Data Strategy for the Alliance, NATO Data Exploitation Framework ).

β. Δημιουργία Σχήματος Πιστοποίησης Ανθεκτικότητας Τεχνητής Νοημοσύνης του ΝΑΤΟ.

• Μοντέλο βασισμένο σε πρότυπα όπως το ISO/IEC 42001 και το NIST AI 600-1 , αλλά προσαρμοσμένο για συνθήκες πολεμικής. Η πιστοποίηση πρέπει να αξιολογεί υβριδικές αρχιτεκτονικές, εκπαίδευση χειριστών, προέλευση και ανθεκτικότητα σε αντιπάλους. Το ΝΑΤΟ ACT πρέπει να ηγηθεί της ανάπτυξης, με πιλοτικές δοκιμές αποδεκτές από κράτη μέλη μέσω μεταβιβάσιμων διαδρομών επικύρωσης.

Ευρωπαϊκή Ένωση — Εναρμόνιση Πολιτικής Εποπτείας με Αμυντικές Ανάγκες α. Ενθάρρυνση εναρμόνισης των πολιτικών προτύπων τεχνητής νοημοσύνης της ΕΕ σε πλαίσια διπλής χρήσης.

• Αν και ο Κανονισμός για την Τεχνητή Νοημοσύνη (Regulation 2024/1689) εξαιρεί τα αμυντικά συστήματα, η διαλειτουργικότητα των συμμάχων επωφελείται όταν τα αμυντικά προγράμματα υιοθετούν οικειοθελώς τις υποχρεώσεις του Άρθρου 14 (ανθρώπινη εποπτεία) και του Άρθρου 17 (παρακολούθηση μετά την κυκλοφορία) για αναπτύξεις διπλής χρήσης στην εσωτερική άμυνα ή την πολιτική υποστήριξη EU AI Act Regulation (2024/1689) .

β. Αξιοποίηση των κανόνων κυβερνοασφάλειας και εφοδιαστικής αλυσίδας της ΕΕ.

• Η επιβολή της NIS 2 και του Cyber Resilience Act (2024) πρέπει να επεκταθεί σε εφοδιαστικές αλυσίδες που γειτνιάζουν με την άμυνα (εξαρτήσεις λογισμικού, βιβλιοθήκες μοντέλων) μέσω συμβατικών εντολών, ακόμα και αν η επίσημη ρύθμιση εξαιρεί βασικά συστήματα μάχης. Αυτό θα ανυψώσει τα πρότυπα για την προέλευση και τους ελέγχους SBOM EU NIS 2 Directive (2022/2555), EU Cyber Resilience Act (2024/2847)

γ. Χρηματοδότηση της οικοδόμησης ικανοτήτων εκπαίδευσης ανθεκτικότητας για τα κράτη μέλη.

Μέσω του Horizon Europe ή της Μόνιμης Δομημένης Συνεργασίας (PESCO), τα αμυντικά κονδύλια της ΕΕ πρέπει να υποστηρίξουν προγράμματα RSI (ανθεκτικότητα, ασφάλεια, διαλειτουργικότητα) που παρέχουν εκπαιδευτικές ενότητες υβριδικής τεχνητής νοημοσύνης ή κοινές ασκήσεις με το ΝΑΤΟ για την υποστήριξη της εκπαίδευσης ανθεκτικότητας σε αντιπάλους.

Ηνωμένα Έθνη — Θεσμοποίηση Κοινών Προτύπων Αξιολόγησης

α. Ανύψωση της ανθρώπινης εποπτείας στη συζήτηση για την τεχνητή νοημοσύνη στο πλαίσιο των πλαισίων IHL. Προώθηση της Ψηφίσματος της Γενικής Συνέλευσης του ΟΗΕ A/RES/78/265 (Μάρτιος 2024) με την αγκύρωση εννοιών όπως η “ουσιαστική ανθρώπινη εποπτεία” σε κατευθυντήριες γραμμές ή πρότυπα νόμων που υποστηρίζονται από τον ΟΗΕ για τα κράτη μέλη που προμηθεύονται ή χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη σε ένοπλα πλαίσια UN Resolution A/RES/78/265 .

β. Τυποποίηση δικτύων κοινής χρήσης περιστατικών. Δημιουργία Μητρώου Περιστατικών Ασφάλειας Τεχνητής Νοημοσύνης του ΟΗΕ ειδικά για αμυντικά σχετιζόμενα προβλήματα (π.χ., λανθασμένες γενετικές εκκινήσεις, παραισθήσεις). Οι αναφορές με κρυπτογραφική σύνδεση μπορούν να παρέχουν ανωνυμοποιημένους κοινούς δείκτες, επιτρέποντας παγκόσμια μάθηση· με πρότυπο τα διεθνή δίκτυα κοινής χρήσης κυβερνοασφάλειας, αλλά υπό την εποπτεία του ΟΗΕ.

γ. Υποστήριξη συζητήσεων CCW για τη λογοδοσία της τεχνητής νοημοσύνης. Ενθάρρυνση ταχύτερης προόδου στη συναίνεση για την “ουσιαστική ανθρώπινη εποπτεία” κατά τις συναντήσεις της Ομάδας Εμπειρογνωμόνων της CCW (GGE) παρέχοντας τεχνικά έγγραφα αναφοράς (π.χ., περιγραφές υβριδικών αρχιτεκτονικών που βασίζονται στο NIST AI RMF και συμβολικές δικλείδες) για την ενημέρωση της πολιτικής.

Περιφερειακά Όργανα (π.χ., Αφρικανική Ένωση, ASEAN) — Οικοδόμηση Ανθεκτικότητας Τεχνητής Νοημοσύνης για Εύθραυστα Θέατρα

α. Αφρικανική Ένωση (AU): Τυποποίηση Αρχιτεκτονικής Τεχνητής Νοημοσύνης για Λειτουργίες Χαμηλού Εύρους Ζώνης. Μέσω του Συμβουλίου Ειρήνης και Ασφάλειας, η AU πρέπει να υιοθετήσει συστάσεις από το Policy Brief on AI in Counterterrorism (Φεβρουάριος 2025) για να επιβάλει ότι τα συστήματα γενετικής τεχνητής νοημοσύνης που προορίζονται για ανάπτυξη στο Σαχέλ πρέπει να περιλαμβάνουν ρουτίνες συμβολικής εναλλακτικής επί συσκευής και ελαφριές δυνατότητες προέλευσης AU Policy Brief on AI in Counterterrorism (Feb 2025) .

β. Πρωτοβουλίες ASEAN και Ομάδων Άμυνας Ινδο-Ειρηνικού. Λαμβάνοντας υπόψη παρόμοιους περιορισμούς, τα κράτη της ASEAN πρέπει να συνεργαστούν σε μια Ομάδα Εργασίας Ανθεκτικής Τεχνητής Νοημοσύνης για την ανάπτυξη κοινών προγραμμάτων σπουδών και συμπαγών υβριδικής επικύρωσης που ευθυγραμμίζονται με το NIST AI RMF, τα συστήματα διαχείρισης ISO και τις OECD AI Principles. Πρέπει επίσης να καθορίσουν προσδοκίες διαλειτουργικότητας για τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη που χρησιμοποιείται σε θαλάσσιες επιχειρήσεις OECD AI Principles (May 2024)

Πολυμερείς Διατομεακές Συστάσεις

Υιοθέτηση Υβριδικής Αρχιτεκτονικής σε Όργανα Διακυβέρνησης

Όλοι οι θεσμοί πρέπει να απαιτούν υβριδικά γενετικά-συμβολικά συστήματα σε αναπτύξεις τεχνητής νοημοσύνης κρίσιμων αποστολών. Αυτό περιλαμβάνει τεκμηρίωση της επικύρωσης λογικής κατηγορημάτων, εναλλακτικής λογικής και ασφαλών τρόπων αποτυχίας· ενσωματωμένα ως κριτήρια επιλεξιμότητας σε πλαίσια διακυβέρνησης όπως η NATO Data Strategy, ο EU AI Act και τα πρωτόκολλα IHL του ΟΗΕ.

Ανθρώπινη Εποπτεία και Πρότυπα Εργατικού Δυναμικού

Δημιουργία κοινού προγράμματος σπουδών πιστοποιημένου από το ΝΑΤΟ, την ΕΕ, τον ΟΗΕ και περιφερειακά όργανα για εκπαίδευση αντίπαλης τεχνητής νοημοσύνης, ευαισθητοποίηση κατάστασης, ερυθρή ομάδα και έλεγχο προέλευσης. Τέτοια διατομεακή πιστοποίηση επιτρέπει την ανταλλαγή εκπαιδευμένων χειριστών σε αποστολές συμμαχίας ή συνασπισμού.

Μηχανισμοί Αξιολόγησης και Πιστοποίησης

Θεσμοποίηση κέντρων αξιολόγησης εντός του ΝΑΤΟ ACT, των Κόμβων Καινοτομίας Άμυνας της ΕΕ και του UN-ODA για τη δοκιμή στοιχείων γενετικής τεχνητής νοημοσύνης σε συνθήκες: αμφισβητούμενο φάσμα, στέρηση εύρους ζώνης και αντίπαλη είσοδο. Τα κοινά αποτελέσματα δοκιμών πρέπει να είναι μεταφέρσιμα μεταξύ κρατών μελών για διευκόλυνση της έγκρισης.

Προσωρινοί Έλεγχοι Εξαγωγών για Βάρη Μοντέλων και Αρχιτεκτονικές

Ενημέρωση πολυμερών κατευθυντήριων γραμμών ελέγχου εξαγωγών (π.χ., Wassenaar, EU Dual-Use Regulation) για να αντιμετωπίσουν συγκεκριμένα τα βάρη γενετικών μοντέλων και τα αρχεία αρχιτεκτονικής ως ρυθμιζόμενα στοιχεία “διπλής χρήσης”. Αυτό θα επιτρέψει στις κυβερνήσεις να αρνηθούν την εξωτερική μεταφορά ή να απαιτήσουν αδειοδότηση, σύμφωνα με τον στρατηγικό κίνδυνο.

Διακυβέρνηση Δεδομένων και Διαφάνεια Εφοδιαστικής Αλυσίδας

Ενθάρρυνση ευθυγράμμισης με SBOM, VEX, μεταδεδομένα προέλευσης (W3C, C2PA), ψηφιακές υπογραφές (FIPS 186-5) και πλαίσια διασφάλισης ταυτότητας (NIST SP 800-63B). Αυτά πρέπει να αποτελούν καθολικές προϋποθέσεις σε πλαίσια διακυβέρνησης σε όλους τους οργανισμούς. Αναφορά Περιστατικών και Διαφάνεια Υιοθέτηση διαλειτουργικών σχημάτων αναφοράς περιστατικών σε ΝΑΤΟ, ΕΕ, ΟΗΕ και περιφερειακά ιδρύματα, με πρότυπο το μητρώο του ΟΗΕ και την καθοδήγηση του CISA JCDC AI Playbook για περιστατικά αντίπαλης τεχνητής νοημοσύνης. Καθιέρωση κατώφλιων και κύκλων ανατροφοδότησης για αποκατάσταση, ενημερώσεις εκπαιδευτικών συστημάτων και δογματικές προσαρμογές.

Απαιτήσεις Νομικής Αναθεώρησης και Ηθικής Συμμόρφωσης

Υποβολή των αναπτύξεων γενετικής τεχνητής νοημοσύνης σε νομικές αναθεωρήσεις του Άρθρου 36 υπό το Πρόσθετο Πρωτόκολλο Ι των Συμβάσεων της Γενεύης, με καθορισμένες συμβολικές δικλείδες ασφάλειας, μηχανισμούς εναλλακτικής και εποπτεία χειριστών. Η θεσμική καθοδήγηση από τα έγγραφα ICRC και UNODA υποστηρίζει αυτή την υποχρέωση

ICRC Legal Review Guide (2006) UNODA Weapons Review Summary (Sept 2020)

Χρονοδιάγραμμα Εφαρμογής και Ορόσημα

Στρατηγική Περίληψη Επιπτώσεων

Η πολυμερής συνεργασία και η υιοθέτηση προτύπων είναι απαραίτητες για να διασφαλιστεί ότι η γενετική τεχνητή νοημοσύνη ενισχύει την αποτελεσματικότητα μάχης χωρίς να θέτει σε κίνδυνο την ασφάλεια, τη νομιμότητα ή τη διαλειτουργικότητα: Το ΝΑΤΟ πρέπει να τυποποιήσει την υβριδική επικύρωση, την εκπαίδευση του εργατικού δυναμικού και τα κριτήρια αξιολόγησης.

Η ΕΕ πρέπει να προσαρμόσει τη διακυβέρνηση της πολιτικής τεχνητής νοημοσύνης σε στρατιωτικά πλαίσια διπλής χρήσης και να ενισχύσει τη διαφάνεια της εφοδιαστικής αλυσίδας.

Ο ΟΗΕ μπορεί να καθοδηγήσει την διασυνοριακή αναφορά περιστατικών, τις καθολικές αρχές και τη συμμόρφωση με την αναθεώρηση όπλων.

Οι περιφερειακοί οργανισμοί πρέπει να προσαρμόσουν τους παγκόσμιους κανόνες στις περιορισμένες υποδομές και τα επιχειρησιακά περιβάλλοντα.

Η ολοκληρωμένη πιστοποίηση, τα πλαίσια ελέγχου εξαγωγών και η ευθυγράμμιση του εργατικού δυναμικού διασφαλίζουν ότι τα συστήματα γενετικής τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιούνται σε μάχες είναι ανθεκτικά, υπεύθυνα και διαλειτουργικά. Αυτές οι πολιτικές θέσεις δεν είναι θεωρητικές—βασίζονται σε έγκυρα πλαίσια πηγών, όπως NIST, OECD, ISO, FIPS, CISA και το διεθνές δίκαιο συνθηκών—όλα ήδη δημοσίως αναφερόμενα εδώ για να υποστηρίξουν την ευθυγράμμιση και την πρακτική υιοθέτηση.