ChatGPT Introduz O Próximo Nível De Vigilância Por Satélite

O ChatGPT tem assumido o controlo do feed de notícias com a sua capacidade revolucionária e assustadora de levar a produção de texto, vídeo, áudio e muito mais a um nível além do humano. 

Mas não se trata apenas de invadir a internet e os negócios: 

Está também pronto para reescrever as regras de vigilância por satélite… 

Tenho vindo a cobrir os avanços nas capacidades de vigilância por satélite desde 2017, quando tornou-se evidente que os microssatélites de baixo custo estavam a resultar numa corrida ao armamento para obter os sistemas de imagem globais mais poderosos. 

Os sistemas Google Earth, Google Maps e Google Streetview já eliminaram o direito inerente à privacidade e transferiram-no para o capricho dos termos e condições das empresas. 

No entanto, isto não é nada em comparação com o que foi lançado pelos maiores empreiteiros de defesa do mundo, bem como pelos mais recentes fornecedores de imagens espaciais comerciais. 

Agora, como verá abaixo, 

O ChatGPT juntou-se ao Google Earth Engine para processamento avançado de imagens… 

Não diria exactamente que trata-se de “uma combinação feita no Céu”, pois estamos claramente a caminhar para a localização por satélite em tempo real de qualquer pessoa e de qualquer lugar na Terra. 

Como a Defense One relata abaixo, estas novas capacidades estão a ser aproveitadas pelos militares dos EUA em resposta ao incidente com o balão meteorológico chinês e têm potencial para detectar outros objectos e lançamentos em todo o mundo. 

Agora que estamos a caminhar para um futuro de capacidades de detecção baseadas em IA… 

A única questão que resta é, 

Como é que a IA será integrada na matriz de resposta… 

Já Existe Um ‘ChatGPT’… Para Fotos De Satélite  

Utilizando IA generativa avançada e um enorme conjunto de dados de imagens da Terra, é possível descobrir objectos em quase todo o lado em apenas algumas horas…  

Cenário: 

Um adversário dos EUA está a trabalhar num novo tipo de drone, navio ou avião e a sua tarefa é encontrá-lo, onde quer que esteja… 

Até há bem pouco tempo, essa tarefa exigiria um enorme esforço de recolha de informações humanas, de sinais e de fontes abertas. 

Mas um investigador da empresa de IA Synthetaic criou uma ferramenta que permitirá aos utilizadores encontrar virtualmente qualquer objecto de grandes dimensões que exista em qualquer fotografia de satélite da Terra no espaço de apenas um dia. 

É também o tipo de capacidade que a Agência Nacional de Inteligência Geoespacial (NGA) também está a tentar desenvolver e que pode mudar radicalmente a vantagem estratégica no campo de batalha. 

Corey Jaskolski, fundador e director executivo da Synthetaic, chamou à sua ferramenta de digitalização de imagens de satélite Rapid Automatic Image Categorization, ou RAIC. 

Depois do incidente com o balão meteorológico chinês ter chamado a atenção do país em Janeiro, Jaskolski aplicou a RAIC a fotografias de satélite da superfície da Terra, recolhidas pela empresa de imagens de satélite geoespaciais Planet. 

Em poucos dias, conseguiu localizar as origens do balão na China. 

Agora, diz Jaskolski, a empresa está a utilizar essas lições para reduzir mais ainda o tempo. 

“O nosso objectivo é ser capaz de absorver todas as imagens diárias do Planet [da Terra] e processá-las em menos de 24 horas. Por isso, se quisermos literalmente procurar lançamentos de balões em todo o mundo, podemos fornecer uma actualização diária desses lançamentos todos os dias. Saber se foi lançado um balão em qualquer sítio”. 

O interesse em torno de novas ferramentas de IA disponíveis ao público tem vindo a aumentar, graças às novas ferramentas de transformação pré-treinada generativa – ou GPT – que permitem aos utilizadores escrever ensaios, criar planos de negócios e executar tarefas complexas com um simples comando. 

A comunidade de segurança nacional tem uma necessidade semelhante, mas de aplicações de IA para a vasta extensão de dados de satélite, vigilância e outros que podem ajudar a descobrir actividades adversárias e novas capacidades. 

Mas não é necessariamente uma tarefa simples, como Jaskolski aprendeu quando tentou encontrar a origem daquele balão chinês – uma coisa que nunca tinha sido fotografada ao ar livre, muito menos etiquetada e inserida num conjunto de dados legível por um algoritmo de aprendizagem automática. 

“Normalmente, com uma IA, é preciso ter uma grande quantidade de exemplos rotulados para que a IA aprenda, portanto e, não é uma pequena quantidade de dados. Por exemplo, quando o Facebook e o Google treinam uma IA, normalmente treinam com mil milhões de imagens rotuladas, nem sequer milhares ou milhões, mas literalmente mil milhões de imagens rotuladas”, disse Jaskolski. 

“O que normalmente impediria uma IA de encontrar este balão é que não temos quaisquer dados. Não temos rótulos. Não sabemos como é que ele é visto do espaço”. 

O RAIC faz parte de uma nova classe de ferramentas de IA que não requerem um conjunto de dados massivo e rotulado para gerar o que Jaskolski descreve como uma compreensão do que procurar. 

Conseguiu ensiná-la a procurar o balão com base apenas num único desenho feito à mão. 

“Começámos com tecnologias que são utilizadas para transformadores de IA generativa e GaNS. [Mas, em vez de utilizarmos essa tecnologia para gerar imagens, utilizamo-la para compreender basicamente o domínio dos dados”, afirmou. 

A agência está, 

“A experimentar programas de IA [inteligência geográfica] que integram grandes modelos de linguagem para permitir que os analistas façam e respondam a perguntas específicas de inteligência”, disse um porta-voz da NGA à Defense One. “Vemos um futuro em que esses modelos podem ser treinados com grandes dados espaciais para responder a perguntas no espaço e no tempo.” 

Fonte: 

https://www.bibliotecapleyades.net/ciencia3/ciencia_artificialhumans177.htm

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