Imagínese dos fuerzas aéreas enfrentándose. Uno cuenta con 300 de los aviones de combate autónomos más letales jamás construidos, cada uno repleto de sensores y capaz de matar nueve aviones enemigos por cada uno que pierde. El otro envía 950 drones más baratos y sencillos. Individualmente, están superados. Pero según un modelo matemático que se remonta a la Primera Guerra Mundial, gana el enjambre más barato. Cada vez.
Ese escenario no es ciencia ficción. Es el hallazgo central de un nuevo y amplio análisis de RAND Corporation, publicado el mes pasado, que pregunta qué sucede con la guerra cuando la inteligencia artificial elimina la capacidad intelectual humana como cuello de botella. La respuesta, sostienen los investigadores, podría alterar décadas de estrategia militar occidental basada en pequeñas cantidades de armas extraordinariamente caras.
Los siete autores del informe pasaron meses descomponiendo la guerra en lo que llaman competencias de “bloques de construcción”, cuatro competencias fundamentales que dan forma a la forma en que luchan los militares: cantidad versus calidad, esconder versus encontrar, comando centralizado versus descentralizado y ciberataque versus ciberdefensa. Su conclusión es cruda. Los militares que se aferran a los enfoques existentes y simplemente les incorporan IA perderán frente a aquellos que estén dispuestos a repensar todo desde cero. Los autores advierten que el ejército estadounidense podría necesitar cambiar aspectos importantes de su forma de operar tradicionalmente.
Comience con cantidad versus calidad, que es posiblemente la más provocativa de las cuatro. Durante décadas, el Pentágono ha apostado por la calidad. Menos, mejores, más caros. Un solo F-35 cuesta alrededor de 80 millones de dólares. La lógica era que la superioridad tecnológica compensaría cualquier ventaja numérica que pudiera reunir un adversario. La IA, sostiene el equipo de RAND, invierte ese cálculo.
La clave es lo que los analistas de defensa llaman ahora “masa precisa” y “masa asequible”. El primer término, acuñado por el politólogo Michael Horowitz, capta cómo los drones de ataque unidireccionales baratos ahora pueden ofrecer el tipo de precisión que alguna vez estuvo reservada para los exquisitos misiles de crucero. El segundo captura la dinámica de costos: un caza robótico con características más o menos similares al XQ-58 Valkyrie experimental cuesta aproximadamente 4,7 veces menos que un avión chino J-20 de quinta generación con tripulación. No es necesario hacer coincidir el avión enemigo con el avión. Necesitas inundar el cielo con cosas que sean lo suficientemente buenas.
Para ilustrar este punto, los autores se remontan a 1945 y a un instructivo desajuste. El Me 262 de Alemania, el primer caza a reacción operativo del mundo, tenía aproximadamente una ventaja letal de 9 a 1 sobre el Mustang P-51D propulsado por hélice de Estados Unidos. Extraordinario. Sin embargo, la Ley del Cuadrado de Lanchester (un conjunto de ecuaciones que modelan el combate de desgaste) muestra que una superioridad numérica triple habría sido suficiente para superar incluso esa ventaja devastadora. Los estadounidenses podrían abrumar a los aviones simplemente apareciendo en mayor número. Y ese techo histórico de calidad, sugieren los analistas de RAND, probablemente representa lo mejor que cualquier lado puede lograr contra un adversario sofisticado.
Ahora agregue IA. Los aviones autónomos no necesitan formación de pilotos. No necesitan asientos eyectables ni soporte vital ni el diseño ergonómico de la cabina que aumenta el peso y el costo. Pueden tratarse, señala el informe, más bien como misiles, almacenarse durante años y probarse ocasionalmente. Las matemáticas cambian dramáticamente. Mientras que antes el bando que perseguía la masa tenía que gastar más en general para superar una desventaja de calidad, la robótica habilitada por IA podría permitirle desplegar una fuerza mayor a un costo total más bajo. Eso es nuevo. Eso lo cambia todo, de verdad.
Pero aquí es donde la cosa se pone verdaderamente interesante. Incluso si se puede ver el campo de batalla con la fusión de sensores impulsada por IA, el procesamiento de imágenes satelitales y la inteligencia de señales y los retornos de radar más rápido que cualquier analista humano, el equipo de RAND sostiene que la niebla de la guerra no va a desaparecer. De hecho, podría volverse más espeso.
El informe introduce un concepto que llama “niebla de máquinas de guerra”, sistemas de inteligencia artificial diseñados no para encontrar al enemigo sino para esconderse de él. Piense en ello como un software de gestión de batalla para el engaño: orquestar enjambres de señuelos autónomos (físicos y electrónicos), cronometrar los movimientos de las tropas para que coincidan con los puntos ciegos de los satélites, generar tráfico de radio falso y revelar selectivamente fuerzas reales en formas calculadas para aumentar la confusión. El objetivo no es necesariamente hacer que tus tanques sean invisibles. Se trata de crear lo que equivale a un problema de aguja en el pajar tan abrumador que la IA del buscador se ahoga en la ambigüedad.
Hay una razón matemática por la que esto funciona. La fusión de información, el proceso de combinar datos de múltiples sensores en una imagen coherente, resulta ser lo que los informáticos llaman NP-hard. Ninguna cantidad de potencia de procesamiento garantiza que lo resolverás lo suficientemente rápido como para que importe. Incluso una IA superinteligente, señalan los autores, no puede analizar información que no tiene ni superar límites fundamentales al razonamiento en condiciones de incertidumbre. Un ocultador inteligente que explota esos límites con señuelos baratos y engaños electrónicos puede mantener adivinando a un buscador con muchos mejores recursos.
La historia del engaño militar ha sido azarosa, observa el informe, y los éxitos famosos a menudo dependen de aficionados talentosos. Me vienen a la mente los ejércitos fantasma del Día D y la Operación Carne Picada. La IA ofrece la oportunidad de sistematizar todo eso, de tratar la confusión como un problema de optimización limitado y ejecutarlo continuamente.
En cuanto a la cuestión de las estructuras de mando, el análisis es quizás menos dramático pero no menos importante. Se podría esperar que la IA empujara a los militares hacia una centralización extrema (un brillante general de IA dirigiendo todo) o hacia una descentralización radical (enjambres autónomos que toman sus propias decisiones). Tampoco sucede. El informe sostiene que el mando tipo misión, el híbrido existente en el que los líderes superiores establecen objetivos pero las unidades locales deciden cómo alcanzarlos, persiste porque la limitación fundamental no es la capacidad cognitiva. Es información. Las unidades de avanzada saben cosas que el cuartel general no sabe, y viceversa. La IA hace que ambos niveles sean más capaces pero no elimina esa asimetría.
El capítulo cibernético ofrece una rara nota de optimismo. Hoy en día, los atacantes tienen una ventaja estructural: necesitan encontrar una vulnerabilidad entre millones de líneas de código, mientras que los defensores deben protegerlo todo. La IA podría empezar a revertir ese desequilibrio, no construyendo mejores cortafuegos sino escribiendo un mejor código en primer lugar. Si las herramientas de inteligencia artificial pueden reducir drásticamente la cantidad de vulnerabilidades antes de que se implemente el software, la superficie de ataque explotable se reduce. La defensa se beneficia desproporcionadamente. Aunque hay un inconveniente (siempre hay un inconveniente): los propios sistemas de IA se convierten en parte de la superficie de ataque. De hecho, a un adversario que compromete su monitor de seguridad de IA se le han entregado las llaves de toda la red.
Lo que une a las cuatro competiciones es un mensaje que resultará incómodo en Washington. Explotar el potencial militar de la IA, escriben los autores, será tanto un desafío organizacional como tecnológico. El Pentágono no puede simplemente comprar mejores drones y llamarlo revolución. Tiene que aceptar que algunos de esos drones se perderán, resistir la tentación de dotar de oro a cada plataforma robótica con especificaciones exquisitas, invertir seriamente en el engaño en lugar de tratarlo como una ocurrencia tardía y repensar fundamentalmente cómo es su estructura de fuerza. La ventaja, concluye el informe, podría recaer en el lado que mejor ejecute la transición, no en el lado que construya el algoritmo más inteligente.
Y está lejos de ser garantizado que sea Estados Unidos.
Enlace del estudio: https://www.rand.org/pubs/research_reports/RRA4316-1.html
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