Palantir وProject Maven: كيف يساعد AI الولايات المتحدة على اختيار أهداف لضربات ضد إيران

أصبح Project Maven، المرتبط بـ Palantir، في مركز النقاش بعد تصريحات تفيد بأن الجيش الأمريكي يستخدم الذكاء الاصطناعي لتسريع اختيار الأهداف في الحرب مع إيران. السؤال الرئيسي هنا ليس مدى سرعة عمل النظام، بل كم من السيطرة البشرية تبقى في سلسلة صنع القرار.

نطاق الحملة

السياق الخاص بهذا الخبر هو اليوم الثاني والثلاثون من حرب الولايات المتحدة وإيران. وفقاً لتصريحات إدارة دونالد ترامب، شن الجيش ضربات ضد ما يقرب من ألف هدف في يوم واحد، وعلى مدار شهر واحد، بلغ عدد الأهداف المدمرة 11 ألف هدف. هذه الأرقام مهمة ليس فقط كمؤشر على شدة الحملة.

إنها تبين أن دورة الاستخبارات اليدوية السابقة—التحقق من الإحداثيات وتأكيد حالة الهدف—لم تعد قادرة على مواكبة وتيرة العمليات. عندما يصل العدد إلى مئات وآلاف الأهداف يومياً، يعتمد الجيش حتماً على الأتمتة. وهذا هو السبب بالذات في أن Project Maven أصبح محط الاهتمام—وهي حلقة تحليلية عسكرية توصف في المادة بأنها "خرائط جوجل للحرب".

على الخريطة، تحتوي كل نقطة ليس على موقع جغرافي بسيط فقط، بل على مجموعة من الخصائص: الإحداثيات والارتفاع ونوع الهدف والعلامات مثل "صديق" أو "عدو". بشكل أساسي، إنه واجهة يتلقى من خلالها المشغل صورة محنكة وذات أولويات للساحة، بدلاً من البيانات الخام من عشرات المصادر المستقلة.

كيفية عمل Maven

جوهر Maven ليس أنه يضغط زر الضربة بنفسه، بل أنه يقلل بشكل حاد من الوقت بين الملاحظة والقرار. ما كان يستغرق من قبل أسابيع أو أشهراً من العمل التحليلي، يحول النظام إلى دورة مضغوطة: جمع الإشارات، ربط الأهداف، تحديد الأهداف المريبة، عرضها على الإنسان بصيغة مفهومة. وهنا يصبح دور Palantir حاسماً: فالشركة تبني منذ فترة طويلة منصات تربط بيانات الاستخبارات والخرائط والسجلات والصور والتقارير في شاشة عمل واحدة للقوات العسكرية وأجهزة المخابرات.

• إحداثيات وارتفاع الهدف
• نوع الهدف ودوره المحتمل
• علامة "صديق" أو "عدو"
• الأولوية للتحقق والضربة
• خريطة واحدة بدلاً من الجداول والملخصات المجزأة

وصف مدير التكنولوجيا في Palantir شياء سانكار التأثير بصراحة عملية: يسمح النظام لشخص واحد في أسبوعين بإنجاز حجم العمل الذي كان يتطلب سابقاً جهود 50-100 متخصص على مدار ستة أشهر. هذا يبدو كمكسب إنتاجي، وهكذا تُباع عادة هذه المنصات للعملاء—كـ "بدلة الرجل الحديدي" لجندي أو محلل. لكن في الأوساط العسكرية، ليست الأتمتة والسرعة مقاييس محايدة. كلما قصرت دورة اختيار الهدف، قل الوقت المتاح للشك والتحقق الإضافي وتصحيح الأخطاء.

"ما كان يتطلب جهود 50-100 شخص لمدة ستة أشهر، اليوم ينجزه شخص واحد في أسبوعين."

حيث يكمن الخطر الرئيسي

القلق الرئيسي ليس أن الخوارزمية أصبحت سريعة، بل أنها قد تضفي على الخطأ مظهر القرار الموثوق. إذا صنّف النظام الهدف بشكل غير صحيح أو التبس السياق أو اعتمد على بيانات ناقصة، يرى المشغل على الشاشة توصية مصيغة بالفعل. في مثل هذه الواجهة، لا يأتي الخطأ بصيغة فوضى، بل كاقتراح معبأ بعناية مع إحداثيات وعلامات.

من الناحية النفسية، يصعب على الإنسان أن يختلف مع الآلة عندما تعرض الهدف على الخريطة وتعطيه حالة وتدمجه في إيقاع العملية العام. وهناك خطر ثانٍ أيضاً: تشتيت المسؤولية. عندما تمر ضربة الهدف عبر سلسلة رقمية طويلة—المستشعرات والنماذج وقواعد البيانات والواجهات والتأكيد النهائي—يصبح من الصعب لاحقاً تحديد المكان بالضبط الذي حدث فيه العطل.

هل أخطأ المحلل أم الصورة الفضائية أم المصنّف أم مصدر بيانات الاستخبارات أم الشخص الذي وضع أولوية عالية جداً؟ كلما اعتمد الجيش أكثر على هذه الأنظمة، أصبح من الأهم ليس فقط ضمان دقتها، بل شفافيتها أيضاً: من اتخذ القرار، على أي بيانات، وبأي مستوى من الثقة.

ما يعنيه هذا

تُظهر القصة حول Project Maven أن الذكاء الاصطناعي العسكري توقف عن كونه تجربة على هامش صناعة الدفاع وأصبح جزءاً من حلقة حقيقية لصنع القرار. بالنسبة للصناعة، هذا إشارة: النقاش الرئيسي لم يعد حول ما إذا كان يمكن أتمتة اختيار الأهداف، بل حول من يتحمل المسؤولية عن العواقب عندما تبدأ سرعة الخوارزمية في تحديد وتيرة الحرب ذاتها.