Dalam perang kontemporer, penekanan ditempatkan pada penyebaran informasi melalui jaringan pangkalan dan platform tempur elektronik yang dikenal sebagai sistem manajemen pertempuran (BMS). Munculnya otomatisasi telah memunculkan lingkungan operasional yang rumit yang membutuhkan solusi kolaboratif dan fleksibel. Distribusi informasi tentang kewaspadaan situasional sangat penting dalam pasukan digital modern, dan ini dilakukan dengan menurunkan tim, markas, dan berbagai platform seluler. Proses ini sangat kontras dengan metode komunikasi analog di masa lalu.
Seperti sistem alami, jaringan pangkalan dan platform tempur elektronik memerlukan aset militer yang berfungsi sebagai entitas otonom. Meskipun demikian, interaksi di antara beberapa subsistem dapat menghasilkan hasil intelijen, keamanan siber, dan teknologi yang mendukung jaringan yang tidak dapat diprediksi.
Apa yang dimaksud dengan perilaku yang muncul?
Perilaku yang muncul (emergent behaviour), adalah perilaku sistem yang melibatkan berbagai tingkatan dalam suatu sistem, dapat dirangkum sebagai atribut yang menentukan sistem tersebut. Akibatnya, para pengambil keputusan militer harus mengetahui konsekuensi dari perilaku yang muncul untuk memastikan operasi sistem yang aman dan dapat diprediksi. Hal ini memerlukan pemahaman mendalam tentang bagaimana komponen individu berinteraksi, yang mengarah pada munculnya pola-pola tertentu. Pendapat komprehensif ini sangat penting untuk meramalkan dan mengatur perilaku masa depan secara efektif.
Menganalisis perilaku yang muncul membantu para pengambil keputusan militer dalam meramalkan dan mempersiapkan diri untuk potensi ancaman dan hasil. Hal ini semakin meningkatkan keputusan strategis melalui pemahaman komprehensif tentang dinamika sistem. Selain itu, perilaku yang muncul dapat dimanfaatkan untuk menunjukkan area yang perlu ditingkatkan dan melakukan perubahan yang diperlukan. Hal ini sangat penting terutama ketika bereaksi terhadap skenario yang berkembang dengan cepat. Pemahaman yang kuat tentang perilaku yang muncul dapat memberikan wawasan yang sangat berharga dan membantu dalam menghindari kesalahan yang merugikan.
Apa yang dimaksud dengan sistem manajemen pertempuran (BMS)?
Future advancements will necessitate the expansion of physical capabilities through computation, communication, and control. These entail opportunities and challenges, such as devising next-generation vehicles, facilitating autonomous driving, and creating prosthetics that interface with the brain. Contemporary warfare is steered by the essentiality of disseminating information through a network of bases and electronic combat platforms, collectively referred to as BMS.
BMS is designed to coordinate many assets while delivering situational kewaspadaan situasional kepada para komandan. BMS juga mendorong integrasi teknologi dan kemampuan baru ke dalam medan perang, sehingga memungkinkan operasi yang lebih efisien dan efektif. Perkembangan otomatisasi telah menghasilkan lingkungan operasional yang rumit yang membutuhkan solusi kolaboratif dan mudah beradaptasi.
Peluang dan rintangan penelitian lainnya meliputi desain dan pengembangan pesawat terbang dan kendaraan luar angkasa generasi mendatang, kendaraan hibrida gas-listrik, mengemudi di perkotaan secara otonom, dan prostetik yang memungkinkan sinyal otak untuk mengendalikan objek fisik. Peningkatan efisiensi aliran informasi atau data saja sudah dapat mengubah seluruh konstruksi organisasi di mana sistem berfungsi. Apakah di sinilah AI terbukti paling menguntungkan?
Peran penting AI dalam BMS
Teknologi Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence/AI) dapat memainkan peran penting dalam sistem dari sistem (SoS), memberikan kemampuan cerdas untuk mengelola dan mengendalikan subsistem yang saling berhubungan. Menggunakan teknologi AI untuk integrasi, pemantauan, pengambilan keputusan, otonomi, dan pengoptimalan dapat meningkatkan efektivitas, efisiensi, dan ketahanan sistem dari sistem (SoS).
Meskipun sistem dari sistem (SoS) dan AI memberikan banyak manfaat, namun ada juga potensi kelemahan dan tantangan yang terkait dengan penerapannya. Dampak dan tantangan yang merugikan ini harus diakui dan diatasi agar sistem dan sistem kecerdasan buatan dapat berfungsi secara efektif dan bertanggung jawab di berbagai domain. Menerapkan kerangka kerja tata kelola yang kuat dan pedoman etika serta mempertahankan pemantauan berkelanjutan sangat diperlukan untuk mitigasi risiko dan memaksimalkan manfaat dari teknologi ini.
Sibernetika dan AI dapat berjalan beriringan
Sibernetika diterapkan pada sistem dari sistem dan AI, di mana Sibernetika adalah studi tentang kontrol dan komunikasi dalam sistem yang kompleks, termasuk sistem dari sistem. Ketika diterapkan pada sistem dari sistem dan AI, sibernetika menyediakan kerangka kerja untuk memahami dan mengelola interaksi dan umpan balik di antara berbagai komponen dan tingkat kerumitan.
AI memainkan peran penting dalam sibernetika by providing the computational power and intelligence to analyse and control complex systems. AI techniques, such as machine learning, deep learning, and reinforcement learning, can be used to develop models and algorithms for understanding system dynamics, predicting system behaviour, and optimizing control strategies. AI can also automate decision-making processes within systems of systems, enabling real-time responses and adaptive behaviours.
Cybernetics and AI complement each other in the study and application of SoS. Cybernetics provides the theoretical foundations and principles for understanding the dynamics and control of complex systems. AI offers computational tools and techniques to analyse, model, and optimize these systems. Together, they form a robust framework for managing and advancing the capabilities of interconnected systems in various domains, such as transportation, healthcare, energy, and beyond.
Penggabungan yang kuat antara sibernetika dan AI ini dapat dimanfaatkan untuk merancang sistem cerdas yang mampu membuat keputusan otonom, berinteraksi dengan manusia, dan mengambil tindakan proaktif untuk meningkatkan efisiensi, keamanan, dan keandalan SoS. Sistem Sibernetika Cair, juga disebut Sibernetika Tingkat Keempat, dapat diterapkan dengan kecerdasan buatan (AI) untuk meningkatkan pemahaman dan pengelolaan sistem yang kompleks dan adaptif.
Dengan mengintegrasikan Sibernetika Tingkat Keempat dengan AI, kita dapat mengembangkan sistem AI yang lebih adaptif, refleksif, dan sadar secara kontekstual, yang selaras dengan seluk-beluk sistem dunia nyata. Pendekatan yang terkonsolidasi ini mendorong pemahaman yang lebih dalam tentang sistem yang kompleks, mendorong pengambilan keputusan yang bertanggung jawab, dan memungkinkan pengembangan sistem AI yang mampu beradaptasi, berkreasi, dan berevolusi bersama dalam lingkungan yang dinamis.
Integrasi teknologi siber dan AI ke dalam BMS
Mengintegrasikan teknologi siber dan AI ke dalam Sistem Manajemen Pertempuran (BMS) akan meningkatkan keamanan siber, kewaspadaan situasional, dukungan keputusan, otomatisasi komando dan kontrol, dan kemampuan beradaptasi secara keseluruhan. Dengan memanfaatkan kemampuan ini, BMS dapat meningkatkan efektivitas operasional, mempercepat waktu respons, dan memungkinkan para komandan membuat keputusan yang lebih tepat dalam skenario militer yang kompleks dan berkembang dengan cepat.
Meskipun sibernetika, sistem dari sistem, dan AI memberikan banyak manfaat positif, sangat penting untuk mengetahui potensi implikasi negatifnya. Hal ini termasuk kemungkinan ancaman terhadap privasi, keamanan data, dan konsekuensi psikologis dari penggunaan sistem berbasis AI. Memastikan teknologi ini diimplementasikan secara bertanggung jawab dan etis adalah hal yang paling penting. Pemerintah, organisasi, dan individu harus memikul tanggung jawab atas penggunaan teknologi secara etis.
Peraturan harus dibuat untuk melindungi dari penyalahgunaan data, pelanggaran privasi, dan potensi risiko lain yang dapat ditimbulkan oleh sistem berbasis AI. Pemantauan dan evaluasi rutin juga harus dilakukan untuk memastikan teknologi ini digunakan secara aman dan bertanggung jawab. Pedoman etika juga harus dilembagakan untuk memastikan perusahaan bertanggung jawab atas penggunaan teknologi mereka.
BMS yang berkelanjutan
Selain itu, mempromosikan pendidikan dan kesadaran sangat penting untuk memastikan individu dan organisasi memahami implikasi etis dari pilihan teknologi mereka. Pengguna harus diberi tahu tentang hak-hak mereka dan potensi risiko penggunaan teknologi ini.
Kebijakan publik harus dirancang untuk melindungi masyarakat dari potensi bahaya yang dipicu oleh teknologi ini. Kebijakan tersebut harus mewujudkan prinsip-prinsip transparansi, akuntabilitas, dan keadilan. Baik pemerintah maupun perusahaan harus dimintai pertanggungjawaban atas tindakan mereka dan setiap efek merugikan dari teknologi mereka.
Terakhir, langkah-langkah harus diambil untuk memastikan Universitas Nasional Australia mematuhi kebijakan-kebijakan ini. Badan pengatur independen juga harus dibentuk untuk mengawasi pengembangan teknologi AI dan memastikan pemanfaatannya secara bertanggung jawab dan etis. Selain itu, program pendidikan dan kesadaran publik harus diterapkan untuk memastikan bahwa masyarakat mendapat informasi yang cukup tentang risiko dan potensi bahaya teknologi AI.
Sangat penting untuk merenungkan dan secara aktif mengatasi potensi dampak negatif ini melalui rancangan yang bertanggung jawab, pengujian yang ketat, pemantauan yang berkelanjutan, dan kerangka kerja peraturan. Mencapai keseimbangan antara memanfaatkan manfaat sibernetika, sistem dari sistem, dan AI, sambil memitigasi risiko yang mungkin terjadi sangat penting untuk memaksimalkan pengaruh positif dan meminimalkan konsekuensi yang merugikan.
AI dalam SOS sudah tersedia saat ini, namun AI tidak diantisipasi untuk menggantikan manusia sepenuhnya dalam waktu dekat. Makhluk hidup AI (Sentient AI) menunjukkan bahwa teknologi ini memiliki kemampuan kesadaran diri, kesadaran, dan emosi. Bagaimanapun, AI tidak memiliki siklus otonom untuk bereproduksi.
🔬🧫🧪🔍🤓👩🔬🦠🔭📚
Referensi jurnal
Seizovic, A., Thorpe, D., Goh, S., & Skoufer, L. (2023). Cybernetics and battle management system (BMS) in network soldier system application. Australian Journal of Multi-Disciplinary Engineering, 1-23. https://doi.org/10.1080/14488388.2023.2199600
