Насколько применение искусственного интеллекта может снизить расходы на ведение военных действий? И какие риски несёт внедрение ИИ в государственную систему обороны? На эти вопросы можно ответить, опираясь на мнение эксперта Qazaq Expert Club, финансиста Венеры Жаналиной, сообщает Dalanews.kz.
Один из самых очевидных источников экономии связан с эксплуатацией и обслуживанием военной техники.
Затраты на использование техники в течение её жизненного цикла иногда могут быть равны её стоимости или даже превышать её.
Поэтому сегодня предиктивное обслуживание с использованием ИИ становится ключевым приоритетом. Алгоритмы анализируют данные с датчиков и технические параметры оборудования и могут прогнозировать возможные неисправности ещё до их возникновения.
По данным GAO, внедрение таких технологий позволило сократить расходы на запасные части на 12%: для вертолётов AH-64 Apache — на 12%, CH-47 Chinook — на 23%, а UH-60 Black Hawk — на 16%.
Также, согласно данным GAO, после внедрения систем предиктивной аналитики Корпус морской пехоты США зафиксировал сокращение времени простоя техники на 32%, а трудозатраты на техническое обслуживание уменьшились на 69%.
ИИ также позволяет снизить так называемые «транзакционные издержки войны»: уменьшаются расходы на обработку разведывательных данных, планирование операций, координацию подразделений и управление боевыми действиями. Это снижает вероятность дорогостоящих ошибок — например, повторных вылетов авиации, лишнего расхода топлива или боеприпасов.
Однако у такой экономии есть и уязвимые стороны. Чем больше армия опирается на цифровые системы и алгоритмы, тем сильнее она зависит от инфраструктуры связи, электроэнергии и данных. Если противник выведет их из строя, последствия могут быть очень серьёзными.
Существует и ещё один риск — зависимость от поставщиков технологий. Если военные структуры глубоко интегрируют определённую модель ИИ в свои системы, они оказываются зависимыми от компании-разработчика.
Например, ситуация вокруг модели Claude компании Anthropic, обсуждавшаяся в СМИ, показала, что разработчики могут вводить собственные ограничения на использование технологии. Для военных структур это создаёт риск: использование цифрового инструмента может быть ограничено не государственным решением, а внутренней политикой частной компании.
С экономической точки зрения это означает рост издержек перехода: необходимость срочно заменить модель, заново интегрировать её во внутренние системы, повторно проверить безопасность и соответствие требованиям, переобучить персонал, а в некоторых случаях временно замедлить процессы. То есть часть «экономии от ИИ» в один момент может превратиться в дополнительные расходы и задержки.
Вывод прост: чем глубже ИИ внедрён в управление и операции, тем дороже и сложнее становится его замена. Поэтому важны не только сами алгоритмы, но и архитектура систем, позволяющая быстро сменить поставщика без остановки работы.