AIは1,000件の標的を提案したのに、学校に関する警告を見逃したわけ
調査当局は、米軍が2019年にアナリストが出したイランの学校に関する警告を見逃したのは、AIシステムがレガシーデータベースと連携していなかったためだと突き止めた。標的設定インフラにおける致命的な欠陥が浮き彫りになった。
イランのミナブで120人の子供を殺害した攻撃を調査している捜査官は、米国軍がAIを使用して3,000以上の目標を特定したが、システムは2019年のアナリストのメモでサイトを学校としてフラグが付けられたが、公式のターゲットデータベースに入力されることはなかったため、失敗したことがわかった。この失敗は、AnthropicのClaude（パランタールのMavenシステム経由で使用）などの最新のAIツールと、1980年代からの手動データ入力に依存するMIDBなどのレガシーデータベース間の断絶に起因する。ペンタゴンの新しい戦略には、「Agentic AI」イニシアチブが含まれており、Googleマップなどのパブリックソースを使用してターゲティングデータを自動的に相互参照し、同様の見落としを防ぐように設計されている。このケースは、致命的な決定の速度が基本的なインテリジェンスの検証を上回る停滞したインフラストラクチャとのハイヴェロシティAIターゲティングをペアリングすることの危険性を明らかにする。