💠 هوش مصنوعی چه آینده‌ای برای جنگ ایران و اسرائیل پیش‌بینی می‌کند؟ 🔹 در شرایط آغاز رویارویی نظامی مستقیم میان ایران و رژیم صهیونی، هفت مدل هوش مصنوعی برجسته در سطح جهانی به تحلیل سناریوهای احتمالی پایان این بحران پرداختند. ۶ مدل از ۷ مدل، احتمال صلح یا جنگ جهانی را پایین دانسته و پیش‌بینی کردند که وضعیت به سمت یک جنگ فرسایشی، محدود و پراکنده پیش خواهد رفت. تنها مدل خوش‌بین، چت‌جی‌پی‌تی بود که به تحقق دیپلماسی و احتمال توافقی تازه در آینده نزدیک اشاره کرد. 🔹مهم‌ترین عوامل مشترک در تحلیل‌ها: ترس از پیامدهای فاجعه‌بار، احتیاط آمریکا، و محاسبات عقلانی برای بقاء طرفین. مدت پیش‌بینی‌شده‌ی جنگ از سه ماه تا دو سال بود؛ عمدتاً به شکل درگیری‌های کم‌شدت و عملیات نیابتی و سایبری. 🔘 نکات کلیدی مدل‌ها: 🔹 Gemini – گوگل 🔸 نتیجه: تشدید تدریجی و کنترل‌شده 🔸 مدت: ۱۲ تا ۲۴ ماه 🔸 تحلیل: تکرار راهبرد «چمن‌زنی» اسرائیل و کاهش تدریجی خطوط قرمز 🔹 Claude – Anthropic 🔸 نتیجه: کمپین نظامی مستمر 🔸 هشدار: احتمال محاسبه‌ی اشتباه به‌دلیل فاصله‌ی کم تا «نقطه‌ی گریز» هسته‌ای ایران (~۲۵ روز) 🔹 ChatGPT – OpenAI 🔸 نتیجه: مصالحه‌ی دیپلماتیک 🔸 پیش‌بینی: مذاکرات بی‌سروصدا از مسیر عمان یا قطر، منجر به توافق جدید 🔹 Grok – xAI (Elon Musk) 🔸 نتیجه: درگیری محدود با شعله‌ور شدن‌های دوره‌ای 🔸 هشدار: امکان ورود بازیگران جدید مانند روسیه یا کشورهای خلیج فارس 🔹 Manus – مدل عاملی پیشرفته 🔸 نتیجه: تداوم جنگ سایه با کنترل متقابل 🔸 تأکید: استفاده از کانال‌های غیرمستقیم برای جلوگیری از سوءتفاهم‌های فاجعه‌بار 🔹 DeepSeek – چین 🔸 نتیجه: جنگ پنهان و فرسایشی 🔸 پیش‌بینی: افزایش حملات سایبری، بدون مداخله‌ی مستقیم آمریکا 🔗 پیوست 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 استفاده آمریکا از هوش مصنوعی در جنگ 🔷 جهت یافتن اهداف در حملات اخیر در خاورمیانه (از سال ۲۰۲۱) 🔷 با تکیه بر یک پلتفرم هوش مصنوعی محور با نام سیستم هوشمند مِیوِن 🔷 استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین که می توانند با کمک بینایی کامپیوتر و سایر منابع اطلاعاتی، به خود آموزش داده تا چیزهایی مانند پرتابه ها و انبارهای موشک یا کشتی ها را ردگیری کنند 🔷 نتیجه تلاش بی وقفه پنتاگون برای بکارگیری هوش مصنوعی در حملات و عملیات که از سال ۲۰۱۷ با تأسیس پروژه مِیوِن آغاز شد 🔷 حتی از همان روزهای آغازین بحث برانگیز بود. در ۲۰۱۸، هزاران نفر از کارکنان گوگل، تظاهراتی را به علت دخالت شان در «فناوری جنگی» به راه انداختند 🔷 معاون دریاسالار، ترِی ویتورث، افسر اطلاعاتی نیروی دریایی که سه دهه در زمینه هدف گیری تجربه دارد، سرپرستی آژانس ملی اطلاعات مکانی که وظیفه بهبود مِیوِن را داشته، بر عهده دارد 🔷 سیستم آنها را نگرانی های زیادی احاطه کرده چرا که سیستم های هوش مصنوعی اشتباهات فراوانی می توانند داشته باشند از جمله مسمومیت، از دست دادن دقت در طول زمان یا تکیه بر اطلاعات نادرست 🔷 معاون دریاسالار افزود که با حفاظ های امنیتی درست، هوش مصنوعی می تواند به انسانها کمک کند تا کارهایشان را بهتر، سریع تر، و دقیق تر انجام دهند، حتی وقتی پای جنگ در میان باشد 📚 لینک ویکی پدیا 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

🎥 «لَوِندِر» (Lavender): هوش مصنوعی در خدمت ماشین جنگی 🔹 در این ویدیوی تکان‌دهنده، با سیستم هوش مصنوعی به نام «لَوِندِر» (Lavender) آشنا می‌شویم که طبق گزارش‌ها و ادعاهای مطرح‌شده، توسط ارتش اسرائیل برای شناسایی، رتبه‌بندی و پیشنهاد اهداف انسانی در درگیری‌های نظامی استفاده می‌شود. این سیستم نمونه‌ای بارز از ورود AI به یکی از حساس‌ترین حوزه‌های تصمیم‌گیری یعنی مرگ و زندگی است. 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

💠 ردپای هوش مصنوعی در لباس مردم! 🔹 چگونه رژیم صهیونیستی با استفاده از سیستم‌های پیشرفته تحلیل داده و هوش مصنوعی، درون جامعه‌های هدف نفوذ می‌کند؟ 🔹 پایگاه داده هوشمند Lavender، متصل به سیستم Gospel و تحت برنامه‌ریزی واحد 8200 ارتش اسرائیل، طراحی شده تا از طریق استخراج و رمزگشایی تمام داده‌های نظارتی، از جمله: پهپادها ماهواره‌ها دوربین‌های زمینی و لباس‌های Bodycam تحلیل رفتار انسانی شبکه‌های اجتماعی (حتی دارک‌وب!) اهداف انسانی را شناسایی، رده‌بندی و برای عملیات فیزیکی یا سایبری تعیین کند. این سیستم با بهره‌گیری از الگوریتم‌های یادگیری عمیق و تحلیل پیش‌بینانه، انسان‌ها را به‌صورت خودکار دسته‌بندی و برای حمله به آن‌ها تصمیم‌گیری می‌کند. #هوش_مصنوعی #جنگ_شناختی 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت

✍ تحلیل عمیق یک سیستم هوش مصنوعی هدف‌گیری الگوریتمی /متاکاگ/ 🔺اما این سیستم چگونه کار می‌کند و چه پیامدهای شناختی و اخلاقی‌ای دارد؟ 🔹 این سیستم یک پلتفرم پیچیده مبتنی بر یادگیری ماشین (Machine Learning) است که برای پردازش حجم عظیمی از داده‌ها (Big Data) طراحی شده است. عملکرد آن را می‌توان به سه مرحله اصلی تقسیم کرد: ▫️مرحله ۱: جمع‌آوری و تجمیع داده‌های عظیم (Mass Data Ingestion & OSINT/SIGINT) سیستم به صورت پیوسته، اطلاعات را از منابع گوناگون جمع‌آوری می‌کند: + اطلاعات منبع-باز (OSINT): داده‌های عمومی از شبکه‌های اجتماعی (پست‌ها، عکس‌ها، لیست دوستان، گروه‌ها). + اطلاعات سیگنالی (SIGINT): داده‌های حاصل از رهگیری ارتباطات مانند تماس‌های تلفنی و پیامک‌ها. +اطلاعات تصویری (IMINT): تصاویر و ویدیوهای ثبت‌شده توسط پهپادها، ماهواره‌ها و دوربین‌های نظارتی (CCTV). +فراداده (Metadata): اطلاعات مربوط به موقعیت جغرافیایی، زمان تماس‌ها و... ▫️ مرحله ۲: همجوشی داده‌ها و بازشناسی الگو (Data Fusion & Pattern Recognition) اینجاست که قدرت واقعی AI آشکار می‌شود. «لوندر» اطلاعات جزئی و ظاهراً بی‌ربط (مانند رنگ تیشرت، مدل شلوار، حضور در یک گروه واتس‌اپی، تماس با یک شماره خاص) را با هم ترکیب می‌کند (Data Fusion) تا یک «پروفایل دیجیتال» کامل از هر فرد بسازد. الگوریتم‌ها با تحلیل این پروفایل‌ها، به دنبال الگوهایی می‌گردند که پیش‌تر به عنوان ویژگی‌های «افراد هدف» به سیستم آموزش داده شده‌اند. ▫️مرحله ۳: تحلیل پیش‌بینانه و پیشنهاد هدف (Predictive Analysis & Target Recommendation) سیستم بر اساس الگوهای آموخته‌شده، یک «امتیاز احتمال» (Probability Score) به افراد اختصاص می‌دهد که نشان می‌دهد چقدر احتمال دارد آن شخص، هدف مورد نظر باشد. این سیستم فهرستی از اهداف بالقوه را با امتیازشان به اپراتور انسانی ارائه می‌دهد تا تصمیم نهایی برای حمله گرفته شود. همان‌طور که در ویدیو اشاره می‌شود، این فرآیند می‌تواند مکان‌یابی فرد را با دقت بسیار بالایی ممکن سازد. 🔻 ابعاد شناختی + این سیستم در واقع تقلیدی ناقص اما بسیار سریع از فرآیندهای شناختی انسان در «تشخیص الگو» و «قضاوت مبتنی بر شواهد» است. با این تفاوت که خستگی‌ناپذیر است و می‌تواند میلیون‌ها داده را در ثانیه پردازش کند، اما فاقد شعور، درک زمینه (Context Awareness) و اخلاق انسانی است. + مسئله جعبه سیاه (The Black Box Problem): اغلب الگوریتم‌های یادگیری عمیق، مانند یک جعبه سیاه عمل می‌کنند. یعنی حتی طراحان سیستم نیز نمی‌توانند به طور دقیق توضیح دهند که چرا هوش مصنوعی یک فرد خاص را به عنوان هدف با احتمال بالا شناسایی کرده است. این عدم شفافیت، پاسخگویی را تقریباً غیرممکن می‌کند. + خطای الگوریتمی و کاهش مسئولیت‌پذیری: هر سیستم AI بر اساس داده‌هایی که با آن آموزش دیده، دچار سوگیری (Bias) است. یک خطا در تشخیص می‌تواند به قیمت جان یک انسان بی‌گناه تمام شود. در چنین شرایطی چه کسی مسئول است؟ برنامه‌نویس؟ فرمانده‌ای که به سیستم اعتماد کرده؟ یا خودِ الگوریتم؟ این پدیده به «شکاف مسئولیت‌پذیری» (Accountability Gap) معروف است. #هوش_مصنوعی_شناختی #امنیت_سایبری 🌐 متاکاگ | فراتر از شناخت