Palantir وProject Maven: كيف يساعد الذكاء الاصطناعي الولايات المتحدة على اختيار أهداف الضربات في إيران

برز Project Maven، المرتبط بشركة Palantir، في صدارة النقاش بعد تصريحات تفيد بأن الجيش الأمريكي يستخدم الذكاء الاصطناعي لتسريع اختيار الأهداف في الحرب مع إيران. والسؤال الرئيسي هنا ليس مدى سرعة عمل النظام، بل مقدار الرقابة البشرية الذي يبقى في سلسلة اتخاذ القرار.

حجم الحملة

يأتي الخبر في اليوم الـ32 من الحرب بين الولايات المتحدة وإيران. ووفقًا لتصريحات إدارة دونالد ترامب، نفّذ الجيش ضربات على نحو ألف هدف خلال يوم واحد، وبلغ عدد المنشآت المستهدفة خلال شهر 11 ألف منشأة.

ولا تهمّ هذه الأرقام بوصفها مؤشرًا على كثافة الحملة فحسب. فهي تُظهر أن الدورة اليدوية السابقة، من الاستطلاع إلى مطابقة الإحداثيات وتأكيد حالة الأهداف، لم تعد قادرة على مواكبة وتيرة العمليات. وحين يُحسب عدد الأهداف بالمئات والآلاف يوميًا، يلجأ الجيش حتمًا إلى الأتمتة.

ولهذا السبب تحديدًا تركّز الاهتمام على Project Maven، وهو منظومة تحليلية عسكرية يصفها التقرير بأنها «Google Earth للحرب». وعلى الخريطة، لا تحمل كل نقطة مجرد علامة موقع، بل مجموعة من السمات: الإحداثيات والارتفاع ونوع الهدف وتصنيفًا مثل «صديق» أو «عدو». وهي في جوهرها واجهة يتلقى عبرها المشغّل صورة ميدانية مرتّبة ومصنّفة حسب الأولوية، بدلًا من بيانات خام قادمة من عشرات المصادر المستقلة.

كيف يعمل Maven

لا تكمن أهمية Maven في أنه يضغط زر الضربة بنفسه، بل في أنه يقلّص بشدة الزمن الفاصل بين الرصد والقرار. فما كان يستغرق أسابيع أو أشهرًا من عمل المحللين، يحوّله النظام إلى دورة مضغوطة: جمع الإشارات، ومطابقة الأهداف، وتحديد الأهداف المشتبه بها، وعرضها على الإنسان بصيغة واضحة. وهنا يصبح دور Palantir محوريًا: فالشركة تبني منذ سنوات منصات تربط بيانات الاستخبارات والخرائط والسجلات والصور والتقارير في شاشة عمل موحدة للعسكريين وأجهزة الاستخبارات.

• إحداثيات الهدف وارتفاعه
• نوع الهدف ودوره المحتمل
• تصنيف «صديق» أو «عدو»
• أولوية الفحص والضرب
• خريطة موحدة بدلًا من جداول وملخصات متفرقة

وقد وصف شيام سانكار، المدير التقني في Palantir، الأثر بعبارات عملية للغاية: يتيح النظام لشخص واحد إنجاز حجم من العمل في أسبوعين كان يتطلب جهود 50–100 متخصص على مدى ستة أشهر. ويبدو ذلك مكسبًا في الإنتاجية، وهكذا تُسوَّق مثل هذه المنصات عادةً للعملاء، بوصفها «بدلة الرجل الحديدي» للجندي أو المحلل. لكن في البيئة العسكرية، التسريع ليس مقياسًا محايدًا. فكلما قصرت دورة اختيار الهدف، قلّ الوقت المتاح للتردد وللتحقق الإضافي ولتفادي الخطأ.

«ما كان يتطلب جهود 50–100 شخص على مدى ستة أشهر، يؤديه اليوم شخص واحد

في أسبوعين».

أين يكمن الخطر الرئيسي

لا ينبع القلق الرئيسي من أن الخوارزمية أصبحت سريعة، بل من أنها قد تضفي على الخطأ هيئة قرار واثق. فإذا صنّف النظام هدفًا تصنيفًا خاطئًا، أو أخطأ في فهم السياق، أو اعتمد على بيانات ناقصة، يرى المشغّل على الشاشة توصية مكتملة الصياغة. وفي هذه الواجهة، لا يصل الخطأ فوضى، بل نصيحة مرتّبة بعناية ومرفقة بالإحداثيات والتصنيفات. ومن الناحية النفسية، يصعب على الإنسان أن يجادل آلة تعرض الهدف على الخريطة وتمنحه حالة وتدمجه في إيقاع العملية ككل.

وثمة خطر ثانٍ هو تمييع المسؤولية. فحين تمرّ الضربة على هدف ما عبر سلسلة رقمية طويلة تضم المستشعرات والنماذج وقواعد البيانات والواجهات والتأكيد النهائي، يصعب لاحقًا تحديد موضع العطل بدقة. هل أخطأ المحلل، أم صورة القمر الصناعي، أم المصنِّف، أم مصدر المعلومات الاستخباراتية، أم من منح الهدف أولوية مفرطة؟ وكلما زاد اعتماد الجيش على هذه الأنظمة، ازدادت أهمية الشفافية إلى جانب الدقة: من اتخذ القرار، وعلى أي بيانات، وبأي درجة من الثقة.

ماذا يعني ذلك

تُظهر قصة Project Maven أن الذكاء الاصطناعي العسكري لم يعد تجربة على هامش الصناعات الدفاعية، بل أصبح جزءًا من حلقة اتخاذ القرار الفعلية. وبالنسبة للقطاع، هذه إشارة واضحة: فالجدل الرئيسي لم يعد يدور حول إمكانية أتمتة اختيار الأهداف، بل حول من يتحمّل المسؤولية عن العواقب حين تبدأ سرعة الخوارزمية في فرض إيقاع الحرب نفسها.