#CyberMagazyn: Jaka przyszłość czeka służby wywiadu?

Od czasu końca zimnej wojny świat wywiadu nie doświadczył tak głębokiej transformacji technologicznej jak obecnie. 

W artykule „Emerging Technologies and National Security Intelligence” jego autorzy (Huw Dylan i Nicholas Stivang)wskazują, że rewolucja technologiczna nie jest jednorazowym wstrząsem, lecz procesem rozłożonym w czasie. Ich analiza przedstawia trzy nakładające się wektory zmiany:

• automatyzacja poznania, 
• kwantyzacja przetwarzania informacji, 
• komercjalizacja źródeł danych. 

Podkreślają, że w przeciwieństwie do rewolucji przemysłowych, obecne przemiany nie polegają tylko na wprowadzaniu nowych narzędzi, lecz na zmianie relacji między człowiekiem a technologią. W ich ujęciu przyszłość wywiadu zależy od zdolności państw do instytucjonalnego uczenia się – adaptacji, która pozwoli zachować równowagę między automatyzacją a kontrolą, efektywnością a zaufaniem publicznym.

AI jako katalizator przemian w cyklu wywiadowczym

Według Dylana i Stivanga, sztuczna inteligencja (AI) jest najbardziej transformacyjną technologią w dziejach wywiadu – zmienia sposób zbierania, filtrowania, analizy i syntezy informacji. 

Z badań Royal United Services Institute „Using AI in an Intelligence Context: Future Scenario Workshop” wynika, że w praktyce można wskazać kluczowe obszary zastosowań AI obejmujące m.in.:

• automatyczną analizę sygnałów (SIGINT),
• rozpoznanie obrazowe (IMINT),
• wsparcie pracy z danymi ludzkimi (HUMINT) — np. poprzez asystę w ocenie wiarygodności i porządkowaniu materiału,
• modelowanie scenariuszy, wykrywanie anomalii i wzorców na dużych zbiorach danych (OSINT).

Raport RUSI opisuje także modele integracji AI do 2040 roku — od systemów wspomagania po bardziej zaawansowane formy human–machine teaming.

Natomiast w opracowaniu „Leveraging Human–Machine Teaming” wskazano, że największą przewagę daje nie zastąpienie człowieka, lecz integracja jego intuicji i etyki z szybkością przetwarzania AI. W tym modelu analityk staje się kuratorem danych i architektem modeli, a nie tylko odbiorcą wyników algorytmów.

Także raport „Maintaining the Intelligence Edge: Reimagining and Reinventing Intelligence Through Innovation” podkreśla, że skuteczna integracja AI wymaga inwestycji w kompetencje algorytmiczne. Bez tej wiedzy służby ryzykują powstanie zjawiska „technologicznej iluzji precyzji” – ślepej wiary w wyniki AI, bez krytycznej oceny. 

Natomiast analiza „Harnessing Edge AI to Strengthen National Security” przewiduje decentralizację analizy danych. W modelu edge AI, dane są przetwarzane bezpośrednio w miejscu ich powstawania (np. na dronach lub sensorach), co skraca czas reakcji i zmniejsza ryzyko utraty danych. 

Problemem jest jednak zjawisko nazwane „poznawczym rozproszeniem odpowiedzialności”, które wymaga opracowania standardów wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI) i audytowalności decyzji, co opisano szczegółowo w opracowaniu „The Use of Artificial Intelligence in Military Intelligence: An Experimental Investigation of Added Value in the Analysis Process”.

Technologie kwantowe – nowy horyzont bezpieczeństwa

Raport „Science & Technology Trends 2023–2043” oraz jego aktualizacja „Science & Technology Trends 2025–2045” wskazują, że technologie kwantowe staną się jednym z głównych pól rywalizacji strategicznej. 

Czujniki kwantowe umożliwią detekcję podziemnych obiektów, a komunikacja kwantowa zapewni praktyczną nietykalność transmisji (QKD). Największy potencjał i ryzyko niosą jednak obliczenia kwantowe, które mogą złamać klasyczne szyfrowanie.

Z analiz RAND Corporation „Strategic Competition in the Age of AI” wynika, że państwa będą musiały utrzymać równowagę między ofensywnym i defensywnym użyciem technologii kwantowych. Obliczenia kwantowe mogą przyspieszyć analizy, ale także zniszczyć dotychczasowe standardy bezpieczeństwa. Stąd rozpoczęto prace nad kryptografią postkwantową (PQC) jako tarczą przyszłości.

Kwantyzacja informacji a zarządzanie danymi

Technologie kwantowe wpływają nie tylko na szyfrowanie, lecz także na sam sposób organizowania i zarządzania danymi wywiadowczymi. Obliczenia kwantowe pozwalają na przetwarzanie ogromnych zbiorów danych z prędkością nieosiągalną dla komputerów klasycznych. 

W praktyce wywiadowczej oznacza to możliwość integracji informacji z wielu domen (SIGINT, IMINT, HUMINT, OSINT) w czasie rzeczywistym. Stąd według „Science & Technology Trends 2025–2045” połączenie AI i komputerów kwantowych stworzy podstawęquantum-enhanced intelligence systems – systemów zdolnych do równoległego przetwarzania danych i dynamicznego uczenia się. Taki rozwój wymusza zmianę instytucjonalnego modelu zarządzania wiedzą: z hierarchicznego na sieciowy, o otwartej interoperacyjności. 

Natomiast raport RAND „Strategic Competition in the Age of AI” dodaje, że technologie kwantowe przyspieszą hybrydyzację infrastruktury danych – część obliczeń będzie realizowana w chmurze klasycznej, część w środowiskach kwantowych. To wymaga nowej polityki bezpieczeństwa danych, łączących PQC z zasadami etyki i audytu. W ten oto sposób kwantyzacja staje się łącznikiem między technologią, strukturą i etyką.

Dane i infrastruktura – nowa przestrzeń strategiczna

Autorzy tekstu „Emerging Technologies and National Security Intelligence” trafnie zauważają, że dane są paliwem wywiadu XXI wieku.

Raport CSIS „Maintaining the Intelligence Edge” wskazuje trzy filary: interoperacyjność, otwartość danych i bezpieczeństwo infrastruktury.

Biuro Dyrektora Wywiadu Narodowego USA (ODNI) w  swej strategii „The AIM Initiative: A Strategy for Augmenting Intelligence Using Machines” oraz „Vision for the IC Information Environment: An Information Technology Roadmap” określa cele:

• pełna integracja AI do 2030 r.,
• chmura międzyagencyjna,
• cyberbezpieczeństwo danych.

Stąd też program IARPA REASON rozwija narzędzia wyjaśnialnej AI (XAI), które tłumaczą decyzje algorytmów i pozwalają prześledzić tok analityczny.

AI, dezinformacja i wojna poznawcza

Raport RUSI „Russia, AI and the Future of Disinformation Warfare” pokazuje, jak AI automatyzuje propagandę, generując spersonalizowane narracje i deepfake’i. Oznacza to, że niezbędny jest rozwój kontrwywiadu cyfrowego zdolnego do rozpoznawania manipulacji w czasie rzeczywistym. 

Jednocześnie, jak podkreśla Anne Neuberger w „Spy vs. AI: How Artificial Intelligence Will Remake Espionage”, te państwa, które szybciej nauczą się integrować AI z analizą, uzyskają przewagę strategiczną.

Etyka wywiadu w erze AI

Według analiz RAND Corporation, postępująca automatyzacja procesów decyzyjnych w wywiadzie, jeśli nie zostanie powiązana z odpowiednimi reformami instytucjonalnymi, może prowadzić do zjawiska określanego mianem „erozji odpowiedzialności”. Oznacza to stopniowe rozmywanie się granic pomiędzy decyzją człowieka a działaniem systemu, co w konsekwencji utrudnia identyfikację podmiotu ponoszącego faktyczną odpowiedzialność za wynik operacji. 

Podobne wnioski formułuje zbiorowa publikacja „Artificial Intelligence Strategies for National Security and Safety Standards”, opracowana przez IEEE i Air Force Research Laboratory. Autorzy tego raportu wskazują, że kluczowym elementem zapewnienia bezpieczeństwa i zaufania w systemach opartych na sztucznej inteligencji jest wprowadzenie standardów audytowalności, przejrzystości i interpretowalności algorytmów. 

Ma to na celu ograniczenie ryzyka powstania tzw.„czarnej skrzynki decyzyjnej” — sytuacji, w której algorytm podejmuje decyzje w sposób nieprzejrzysty i trudny do zweryfikowania. W tym kontekście etyka wywiadu w epoce sztucznej inteligencji wymaga ustanowienia spójnych i egzekwowalnych mechanizmów nadzoru, zarówno o charakterze prawnym, jak i organizacyjnym. 

Ich zadaniem jest zapewnienie, by decyzje oparte na danych i wspierane przez systemy AI pozostały w pełni kontrolowalne, weryfikowalne oraz odpowiedzialne. Tylko dzięki temu możliwe będzie zachowanie równowagi między efektywnością technologiczną a zaufaniem publicznym, które stanowi fundament legitymizacji działań wywiadowczych w państwie prawa.

AGI i stabilność międzynarodowa

Seria analiz RAND Corporation — „The Artificial General Intelligence Race and International Stability”, „Artificial General Intelligence and the Rise and Fall of Nations” oraz „Heeding the Risks of Geopolitical Instability in a Race to Artificial General Intelligence” — wskazuje, że wyścig w dziedzinie sztucznej inteligencji ogólnej (AGI) staje się nowym wymiarem rywalizacji strategicznej między mocarstwami. 

Autorzy zwracają uwagę, że konkurencja o dominację technologiczną w tej sferze nie ogranicza się do innowacji naukowych, lecz coraz częściej kształtuje układ sił politycznych, ekonomicznych i wojskowych w skali globalnej.

Według RAND, kluczowym zagrożeniem jest powstanie „strategicznej asymetrii zaufania” – sytuacji, w której jedno państwo w większym stopniu niż inne ufa wynikom i rekomendacjom własnych systemów algorytmicznych. Taka dysproporcja prowadzi do ryzyka błędnej percepcji intencji i działań przeciwnika, gdyż decyzje generowane przez systemy AGI mogą być interpretowane jako neutralne lub racjonalne jedynie z perspektywy danego modelu, a nie rzeczywistości politycznej. 

W efekcie, nawet niewielkie rozbieżności w danych wejściowych lub założeniach modelu mogą skutkować eskalacją napięć, błędnymi ocenami strategicznymi lub niezamierzoną konfrontacją. RAND ostrzega, że w świecie, w którym algorytmy stają się podmiotami analizy i rekomendacji, pojawia się ryzyko powstania nowej formy „automatycznego determinizmu decyzyjnego”. Państwa dążące do maksymalnej szybkości reakcji mogą ograniczać udział człowieka w pętli decyzyjnej human-out-of-the-loop), co zwiększa tempo interakcji między systemami, ale jednocześnie redukuje przestrzeń dla refleksji, mediacji i kontroli błędów.

W takim scenariuszu zaufanie technologiczne zastępuje zaufanie polityczne. Algorytmy stają się arbitrami ryzyka i bezpieczeństwa, a błędy w modelach predykcyjnych – potencjalnymi przyczynami konfliktów o realnych skutkach geopolitycznych. RAND wskazuje, że szczególnie niebezpieczne może być połączenie automatyzacji procesów wczesnego ostrzegania z systemami uzbrojenia autonomicznego lub mechanizmami reagowania nuklearnego, co tworzy tzw.loop of escalation – sprzężenie zwrotne między percepcją zagrożenia a automatyczną odpowiedzią.

Dlatego autorzy tych raportów zwracają uwagę, aby rozwój AGI w sektorze bezpieczeństwa był powiązany z ustanowieniem międzynarodowych norm transparentności, audytu i komunikacji między mocarstwami – podobnych do tych, które powstały w okresie zimnej wojny dla systemów nuklearnych. 

Celem jest stworzenie „reżimu zaufania technologicznego”, który zapobiegnie sytuacji, w której błędna decyzja maszyny mogłaby uruchomić spiralę eskalacji o nieodwracalnych konsekwencjach. W tym ujęciu AGI nie jest wyłącznie przełomem technologicznym, lecz czynnikiem systemowym mogącym kształtować przyszły ład międzynarodowy. 

Jak podkreślają analitycy RAND, sukces w tym wyścigu nie będzie polegał na uzyskaniu najbardziej zaawansowanej technologii, lecz na utrzymaniu równowagi między automatyzacją a odpowiedzialnością, zaufaniem a kontrolą, przewagą techniczną a stabilnością strategiczną.

Przemiany zachodzące w świecie wywiadu mają charakter ewolucyjny, a nie rewolucyjny. Zmiana nie następuje gwałtownie, lecz poprzez stopniową adaptację struktur, procedur i kultur organizacyjnych do nowych warunków technologicznych. W tym procesie sztuczna inteligencja staje się nie tyle narzędziem, co pełnoprawnym partnerem analitycznym – człowiek i maszyna tworzą wspólny zespół poznawczy, w którym równoważą się intuicja i precyzja algorytmiczna.

Równocześnie technologie kwantowe wyznaczają nowy horyzont strategiczny, stanowiąc klucz do bezpieczeństwa informacji i infrastruktury danych. Wraz z rozwojem edge computing, chmury obliczeniowej i interoperacyjnych systemów wymiany informacji, dane stają się nowym teatrem operacji wywiadowczych, w którym przewagę osiągają podmioty zdolne do ich szybkiego przetwarzania i ochrony.

Jednocześnie pojawiają się nowe ryzyka poznawcze – generatywna AI, która wzmacnia potencjał dezinformacji i manipulacji, co wymaga budowy wyspecjalizowanego kontrwywiadu cyfrowego. W tym kontekście kluczowego znaczenia nabiera etyka i odpowiedzialność technologiczna: audytowalność, przejrzystość i kontrola nad systemami AI stają się warunkiem utrzymania zaufania publicznego i legitymacji służb bezpieczeństwa.

Przyszłość wywiadu zależy zatem – jak piszą Dylan i Stivang – od współpracy międzysektorowej tylko te państwa, które potrafią skutecznie łączyć potencjał nauki, przemysłu i instytucji bezpieczeństwa, uzyskają trwałą przewagę strategiczną w środowisku informacyjnym.