شناخت پژوهی مطالعات سیاسی

شناخت پژوهی مطالعات سیاسی

هوش مصنوعی؛ کاربرد و مزایا در جنگ شناختی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده
دانشگاه تهران- تهران- ایران
چکیده
جنگ شناختی به‌عنوان یکی از پیچیده‌ترین و نوین‌ترین اشکال درگیری در دنیای امروز، بر کنترل و تغییر ادراک، باورها و رفتارهای شناختی دشمن تمرکز دارد و در سایه پیشرفت‌های فناوری‌های دیجیتال و ارتباطی اهمیت فزاینده‌ای یافته است. هوش مصنوعی با توانمندی‌های بی‌سابقه در پردازش داده‌های حجیم، تحلیل الگوهای پیچیده رفتاری و شناختی، پیش‌بینی واکنش‌های طرف مقابل و خودکارسازی عملیات شناختی و روانی، به‌عنوان عامل تحول‌آفرین در بهبود توانمندی‌ها و اثربخشی جنگ شناختی شناخته می‌شود. در این مطالعه تلاش شده با یک پژوهش توصیفی- تحلیلی و مبتنی بر مرور ادبیات به این پرسش که هوش مصنوعی چگونه می‌تواند به‌عنوان ابزاری مؤثر در بهبود، خودکارسازی و افزایش اثربخشی عملیات شناختی و روانی در جنگ‌های شناختی مورد استفاده قرار گیرد و چه چالش‌ها و پیامدهای اخلاقی، فنی و حقوقی در این زمینه وجود دارد با فرض اینکه به‌کارگیری هوش مصنوعی در جنگ شناختی باعث افزایش سرعت و دقت تصمیم‌گیری، بهینه‌سازی منابع، کاهش خطرات انسانی و ارتقای توان پیش‌بینی و تحلیل رفتار دشمن می‌شود پاسخ دهد. این مقاله به بررسی کاربردهای مختلف هوش مصنوعی در زمینه‌های جمع‌آوری و تحلیل داده‌های شناختی، مدل‌سازی رفتار دشمن، تولید و پخش پیام‌های هدفمند اطلاعاتی و پشتیبانی از تصمیم‌گیری استراتژیک می‌پردازد. همچنین، مزایایی همچون افزایش سرعت و دقت تصمیم‌گیری‌ها، قابلیت پردازش حجم گسترده داده‌ها، کاهش خطر و فشار بر نیروهای انسانی، بهینه‌سازی تخصیص منابع و امکانات و قابلیت یادگیری مستمر سیستم‌های هوشمند به تفصیل بیان شده است. در کنار فرصت‌ها، مقاله چالش‌ها و ملاحظات مهمی را نیز در نظر دارد که از جمله آن‌ها می‌توان به نگرانی‌های اخلاقی و حقوقی، احتمال سوءاستفاده بازیگران غیراخلاقی، مشکلات شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری الگوریتم‌ها و تأثیرات غیرقابل پیش‌بینی فناوری‌های خودیادگیر اشاره کرد. در نهایت، ضرورت توسعه چارچوب‌های حقوقی و اخلاقی جامع، تقویت نظارت انسانی، افزایش شفافیت و قابلیت توضیح‌پذیری، آموزش و آگاهی‌بخشی تخصصی و گسترش همکاری‌های بین‌المللی برای مدیریت مسئولانه و امن هوش مصنوعی در جنگ شناختی به‌عنوان کلیدهای موفقیت و پیشگیری از خطرات احتمالی مطرح می‌شوند.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

The Role of Artificial Intelligence in Cognitive Warfare

نویسنده English

Hossein Hojati Sayah
Tehran University- Tehran- Iran
چکیده English

Cognitive warfare, as one of the most complex and emerging forms of conflict in the contemporary world, focuses on controlling and altering the perceptions, beliefs, and cognitive behaviors of adversaries and has gained increasing significance alongside advances in digital and communication technologies. Artificial intelligence (AI), with its unprecedented capabilities in processing massive datasets, analyzing complex behavioral and cognitive patterns, predicting adversarial responses, and automating cognitive and psychological operations, has emerged as a transformative factor in enhancing the capabilities and effectiveness of cognitive warfare. This descriptive-analytical study, based on a comprehensive review of the relevant literature, seeks to answer the question of how AI can be utilized as an effective tool for improving, automating, and increasing the effectiveness of cognitive and psychological operations in cognitive warfare, as well as identifying the ethical, technical, and legal challenges and implications associated with its application. The study hypothesizes that the integration of AI into cognitive warfare enhances the speed and accuracy of decision-making, optimizes resource allocation, reduces human risks, and improves the ability to predict and analyze adversarial behavior. The article examines various applications of AI, including the collection and analysis of cognitive data, adversarial behavior modeling, the generation and dissemination of targeted information campaigns, and support for strategic decision-making processes. Furthermore, it discusses key advantages such as enhanced decision-making speed and precision, the capability to process vast amounts of data, reduced risks and burdens on human personnel, optimized allocation of resources, and continuous learning capabilities of intelligent systems. Alongside these opportunities, the study addresses critical challenges and considerations, including ethical and legal concerns, the potential misuse of AI by malicious actors, limitations regarding algorithmic transparency and explainability, and the unpredictable consequences of self-learning technologies. Ultimately, the research emphasizes the necessity of developing comprehensive legal and ethical frameworks, strengthening human oversight, enhancing transparency and explainability, promoting specialized education and awareness, and expanding international cooperation as essential measures for the responsible and secure management of artificial intelligence in cognitive warfare.

کلیدواژه‌ها English

Artificial intelligence
cognitive warfare
cognitive data analysis
enemy behavior modeling
military technologies
Akash, T. (2024). LeewayHertz - AI development company. LeewayHertz. https://www.leewayhertz.com.
Bradshaw, J. M., Hoffman, R. R., Johnson, M., & Woods, D. D. (2013). The seven deadly myths of “autonomous systems.” IEEE Intelligent Systems, 28(3), 54–61. https://doi.org/10.1109/MIS.2013.70
Bradshaw, J.M., Hoffman, R.R., Woods, D.D., & Feltovich, P.J. (2013). Human-agent teamwork. IEEE Intelligent Systems, 28(4), 75–79. https://doi.org/10.1109/MIS.2013.75
Brown, T.B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., ... & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 1877–1901.
Brundage, M., Avin, S., Clark, J., Toner, H., Eckersley, P., Garfinkel, B., ... & Amodei, D. (2018). The malicious use of artificial intelligence: Forecasting, prevention, and mitigation. arXiv preprint arXiv:1802.07228. https://arxiv.org/abs/1802.07228
Burrell, J. (2016). How the machine ‘thinks’: Understanding opacity in machine learning algorithms. Big Data & Society, 3(1), 2053951715622512. https://doi.org/10.1177/2053951715622512
Cummings, M.L. (2020). Artificial intelligence and the future of warfare. Chatham House Research Paper.
Cummings, M.L. (2020). Rethinking the maturity of artificial intelligence in safety-critical settings. AI Magazine, 41(4), 12–23. https://doi.org/10.1609/aimag.v41i4.5318
Doshi-Velez, F., & Kim, B. (2017). Towards a rigorous science of interpretable machine learning. arXiv preprint arXiv:1702.08608. https://arxiv.org/abs/1702.08608
Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., Chatila, R., Chazerand, P., Dignum, V., ... & Schafer, B. (2020). AI4People—An ethical framework for a good AI society: Opportunities, risks, principles, and recommendations. Minds and Machines, 28(4), 689–707. https://doi.org/10.1007/s11023-018-9482-5
Geers, K. (2016). Strategic cyber security. NATO Cooperative Cyber Defence Centre of Excellence.
Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., ... & Bengio, Y. (2014). Generative adversarial nets. Advances in Neural Information Processing Systems, 27, 2672–2680.
Kahneman, D. (2011). Thinking, fast and slow. Farrar, Straus and Giroux.
Libicki, M.C. (2007). Conquest in cyberspace: National security and information warfare. Cambridge University Press.
Mittelstadt, B.D., Allo, P., Taddeo, M., Wachter, S., & Floridi, L. (2016). The ethics of algorithms: Mapping the debate. Big Data & Society, 3(2), 1–21. https://doi.org/10.1177/2053951716679679
Neyland, D., & Simbürger, V. (2020). Cyber operations and contemporary war: From information to cognitive domain. Contemporary Security Policy, 41(3), 456–479. https://doi.org/10.1080/13523260.2020.1797200
Parsaei, M. (2023). Examining the role of cognitive warfare in national security. Journal of Security Sciences, 12(3), 150–175. [In Persian]
Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson.
Smith, A., & Anderson, J. (2023). AI and the future of decision-making: Military applications and ethical challenges. Journal of Defense Studies, 18(1), 45–68.
Smith, A., & Anderson, J. (2023). AI, robotics, and the future of jobs. Pew Research Center. https://www.pewresearch.org
Sutton, R.S., & Barto, A.G. (2018). Reinforcement learning: An introduction (2nd ed.). MIT Press.
Taddeo, M., & Floridi, L. (2018). How AI can be a force for good. Science, 361(6404), 751–752. https://doi.org/10.1126/science.aat5991
Thagard, P. (2019). Brain-mind: From neurons to consciousness and creativity. Oxford University Press.
Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., ... & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems, 30, 5998–6008.
Waddell, P., & Sundaresan, M. (2020). Simulation of social dynamics using multi-agent models. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 23(3), 4. https://doi.org/10.18564/jasss.4308
Yang, Y., & Luo, Y. (2021). Multi-agent reinforcement learning for complex decision-making systems. ACM Computing Surveys, 54(5), 1–35. https://doi.org/10.1145/3453155
Zeng, J., Chan, C., & Chau, M. (2022). The rise of social bots in social media ecosystems. Computers in Human Behavior, 127, 107050. https://doi.org/10.1016/j.chb.2021.107050
دوره 3، شماره 1 - شماره پیاپی 8
فصل بهار
بهار 1405
صفحه 123-144

  • تاریخ دریافت 14 آبان 1404
  • تاریخ بازنگری 13 آذر 1404
  • تاریخ پذیرش 10 فروردین 1405