Sztuczna inteligencja stopniowo przekształca charakter współczesnego pola walki, zmieniając sposób planowania operacji, prowadzenia rozpoznania, wykorzystania uzbrojenia oraz ochrony żołnierzy i infrastruktury. Zjawisko to wykracza daleko poza samą automatyzację: dotyka także strategii, logistyki, doktryn wojskowych oraz całego ekosystemu przemysłu obronnego. Wraz z upowszechnieniem zaawansowanych algorytmów oraz tanich czujników i systemów łączności, wojsko staje się coraz silniej oparte na danych, a przewaga militarna coraz częściej zależy od zdolności do ich szybkiego gromadzenia, przetwarzania i wykorzystywania w czasie rzeczywistym. Taka transformacja niesie ze sobą zarówno olbrzymi potencjał, jak i nowe ryzyka operacyjne, polityczne oraz etyczne, które muszą być uwzględniane zarówno przez planistów wojskowych, jak i decydentów politycznych oraz przemysł zbrojeniowy.

Transformacja pola walki przez sztuczną inteligencję

Współczesne pole walki staje się przestrzenią nasyconą sensorami, systemami komunikacji i oprogramowaniem analitycznym. Algorytmy uczenia maszynowego służą do integrowania informacji pochodzących z satelitów, dronów, radarów, systemów SIGINT/ELINT, a także z klasycznego rozpoznania wojskowego. Kluczowa jest zdolność do zamiany surowych danych w użyteczną wiedzę operacyjną – sytuacyjną świadomość dowódców i operatorów uzbrojenia.

Na polu walki, na którym napływ informacji jest niemal nieprzerwany, człowiek staje się wąskim gardłem procesu decyzyjnego. Algorytmy sztucznej inteligencji pozwalają to ograniczenie częściowo pokonać, przejmując najżmudniejsze i najbardziej czasochłonne zadania: automatyczną klasyfikację obiektów, wykrywanie anomalii, śledzenie celów, prognozowanie trajektorii czy ocenę zagrożenia. Dzięki temu dowódcy mogą skupić się na poziomie operacyjnym i strategicznym, zamiast tracić czas na analizę surowych danych taktycznych.

Transformacja obejmuje kilka kluczowych obszarów:

• automatyzację rozpoznania i obserwacji,
• wsparcie procesu dowodzenia i planowania,
• zastosowania w uzbrojeniu precyzyjnym i systemach rażenia,
• optmalizację logistyki oraz zabezpieczenia działań,
• cyberobronę i operacje w cyberprzestrzeni,
• ochronę wojsk i infrastruktury przed zagrożeniami asymetrycznymi.

Im większa zależność od systemów informatycznych i algorytmów, tym większe znaczenie ma odporność na zakłócenia, błędy i cyberataki. Stąd rosnąca rola rozwiązań zwiększających redundancję, wykrywanie sabotażu cyfrowego oraz odporność na fałszywe dane, w tym na zjawisko tzw. adversarial attacks, czyli celowego wprowadzania w błąd systemów opartych o SI poprzez odpowiednio spreparowane bodźce.

Kluczowe zastosowania SI w systemach wojskowych

Przemysł obronny wykorzystuje sztuczną inteligencję w coraz szerszym spektrum platform i systemów. W części z nich SI jest jedynie „inteligentnym asystentem” człowieka, w innych – stanowi podstawę całkowicie nowych zdolności bojowych.

Systemy rozpoznania, obserwacji i wywiadu (ISR)

Jednym z najbardziej oczywistych zastosowań sztucznej inteligencji jest automatyzacja zadań rozpoznawczych. Satelity, bezzałogowe statki powietrzne, aerostaty, a nawet naziemne sensory generują ogromne ilości obrazów, nagrań i danych telemetrycznych. Ręczne analizowanie takiego strumienia informacji jest praktycznie niemożliwe. Algorytmy oparte o deep learning potrafią:

• automatycznie wykrywać i klasyfikować obiekty (pojazdy, stanowiska ogniowe, sprzęt inżynieryjny),
• śledzić ich przemieszczanie się w czasie,
• wykrywać zmiany w infrastrukturze (nowe okopy, magazyny, zgrupowania wojsk),
• generować ostrzeżenia przy wykryciu nietypowych aktywności.

Pojawiają się systemy, w których sztuczna inteligencja analizuje dane wielosensorowe: łączy obrazy optyczne z danymi radarowymi i sygnałami przechwyconej łączności, aby stworzyć możliwie pełen obraz sytuacji. Taka fuzja danych zwiększa odporność na maskowanie i dezinformację, a jednocześnie przyspiesza cykl wywiad–rozpoznanie–uderzenie. W efekcie skraca się czas od wykrycia celu do jego rażenia, co na tle konfliktów wysokiej intensywności ma kluczowe znaczenie dla skuteczności operacyjnej.

Autonomiczne platformy lądowe, powietrzne i morskie

Drugim obszarem intensywnego rozwoju jest autonomizacja platform bojowych. Bez udziału SI współczesne drony, roboty lądowe czy pojazdy nawodne pozostałyby zdalnie sterowanymi maszynami, mocno ograniczonymi przepustowością łączności i zmęczeniem operatora. Wprowadzenie algorytmów decyzyjnych na pokładzie umożliwia:

• autonomiczne poruszanie się w skomplikowanym terenie,
• omijanie przeszkód i reagowanie na nagłe zagrożenia,
• realizację złożonych zadań patrolowych, rozpoznawczych czy logistycznych,
• kooperację wielu platform w tzw. roju, gdzie jednostki dzielą się danymi i koordynują działania.

Autonomiczne systemy bezzałogowe mogą pełnić funkcję „czujników wysuniętych”, minimalizując narażenie ludzi na bezpośredni kontakt z przeciwnikiem. Roboty saperskie, pojazdy rozpoznawcze czy drony obserwacyjne zmniejszają ryzyko strat osobowych, jednocześnie zwiększając głębokość rozpoznania. W bardziej zaawansowanych projektach bezzałogowe systemy bojowe są integrowane z siecią dowodzenia, co otwiera drogę do tzw. manned–unmanned teaming, czyli ściśłej współpracy załogowych i bezzałogowych środków walki.

Precyzyjne systemy rażenia i wsparcie ognia

Sztuczna inteligencja istotnie wpływa na rozwój uzbrojenia precyzyjnego. Klasyczne pociski naprowadzane wykorzystują wcześniej zaprogramowane algorytmy oraz stosunkowo proste systemy śledzenia celu. Wprowadzenie metod opartych o uczenie maszynowe pozwala na bardziej elastyczne reagowanie na zmiany warunków – zakłócenia GPS, zmiany trajektorii celu, zastosowanie środków zakłócających i maskujących.

SI może brać udział w procesie doboru efektora do celu: systemy wsparcia ogniowego analizują typ wykrytego obiektu, jego priorytet, położenie względem wojsk własnych oraz uwarunkowania terenowe, po czym proponują optymalny środek rażenia (artyleria lufowa, rakietowa, lotnictwo, amunicja krążąca). W bardziej złożonych systemach sztuczna inteligencja uczestniczy także w planowaniu sekwencji uderzeń, tak aby maksymalizować skuteczność przy minimalizacji zużycia amunicji oraz ryzyka strat pobocznych.

Kontrowersyjny aspekt stanowią systemy autonomiczne zdolne do samodzielnego wyboru i ataku celu. W wymiarze technicznym trwają intensywne prace nad takimi rozwiązaniami, jednak w wymiarze prawnym i etycznym wciąż toczy się globalna debata nad ich dopuszczalnością i zasadami kontroli.

Wsparcie dowodzenia, analityka i symulacje

W strukturach dowodzenia coraz częściej pojawiają się narzędzia analityczne wykorzystujące SI. Służą one nie tylko do tworzenia lepszego obrazu sytuacji taktycznej, ale także do analiz przewidujących działania przeciwnika. Systemy te:

• oceniają prawdopodobieństwo różnych scenariuszy na podstawie trendów rozpoznawczych,
• symulują przebieg potencjalnych operacji,
• analizują słabe punkty logistyczne i infrastrukturalne,
• wspierają planowanie rozmieszczenia sił oraz zapasów.

Symulacje oparte na SI, zasilane danymi historycznymi i aktualnymi, pozwalają testować koncepcje operacyjne bez konieczności ponoszenia realnych kosztów ćwiczeń na dużą skalę. Umożliwia to szybszą adaptację taktyk i procedur do zmieniających się warunków, a także lepsze zrozumienie konsekwencji potencjalnych decyzji politycznych i wojskowych.

Logistyka, utrzymanie sprzętu i łańcuch dostaw

Logistyka jest nieodłącznym elementem skuteczności sił zbrojnych. Nawet najlepiej wyszkolone jednostki tracą zdolność bojową w momencie, gdy zabraknie im amunicji, paliwa, części zamiennych czy wsparcia medycznego. Algorytmy SI wspierają przemysł zbrojeniowy i struktury wojskowe w kilku kluczowych wymiarach:

• prognozowanie awarii – analiza danych z czujników montowanych na pojazdach, okrętach czy statkach powietrznych pozwala przewidywać usterki jeszcze przed ich wystąpieniem (predictive maintenance),
• optymalizacja zaopatrzenia – precyzyjniejsze planowanie zapotrzebowania na części, uzbrojenie i paliwo, z uwzględnieniem zmiennych warunków walki i strat,
• optymalizacja tras – planowanie tras konwojów z uwzględnieniem zagrożeń, stanu dróg, ryzyka min i zasadzek,
• zarządzanie magazynami – szybkie lokalizowanie kluczowych elementów wyposażenia i ich rotacji.

Takie podejście ogranicza koszty, skraca przestoje i zwiększa dostępność sprzętu. Jednocześnie rośnie znaczenie cyfrowego bliźniaka (digital twin) – wirtualnego modelu systemu uzbrojenia, pozwalającego symulować jego zachowanie i planować naprawy z dużą dokładnością.

Konsekwencje dla przemysłu zbrojeniowego i wyścigu technologicznego

Rosnąca rola sztucznej inteligencji na polu walki powoduje głęboką zmianę w strukturze i sposobie funkcjonowania przemysłu zbrojeniowego. Tradycyjny nacisk na produkcję ciężkich platform i klasycznej amunicji uzupełniany jest rosnącym segmentem usług i produktów cyfrowych. Oprogramowanie, dane i integracja systemów stają się tyle samo warte, co stal i kompozyty.

Od producenta sprzętu do integratora systemów

Wiodące przedsiębiorstwa obronne coraz częściej pełnią rolę integratorów rozbudowanych ekosystemów: łączą czujniki, efektory, sieci łączności, oprogramowanie analityczne i systemy dowodzenia. Rozwijanie modułowych, otwartych architektur umożliwia szybkie wprowadzanie nowych algorytmów i wymianę komponentów cyfrowych bez konieczności kosztownej przebudowy całej platformy.

Powstaje rynek zaawansowanego oprogramowania wojskowego, na którym ważną rolę odgrywają także firmy wywodzące się z sektora cywilnych technologii informatycznych. Kompetencje w zakresie big data, cyberbezpieczeństwa czy robotyki stają się równie istotne jak doświadczenie w projektowaniu kadłubów, wież czy systemów napędowych. Przewaga konkurencyjna w coraz większym stopniu zależy od zdolności do prowadzenia innowacyjnych prac badawczo-rozwojowych w dziedzinie SI oraz od zabezpieczenia dostępu do kluczowych talentów inżynierskich.

Współpraca przemysłu, wojska i środowiska naukowego

Rozwój wojskowych zastosowań SI wymaga ścisłej współpracy między trzema głównymi podmiotami: siłami zbrojnymi, przemysłem zbrojeniowym oraz ośrodkami badawczymi. Wojsko definiuje potrzeby operacyjne i koncepcje użycia, przemysł przekuwa je w konkretne systemy, a nauka dostarcza podstaw teoretycznych i przełomów technologicznych.

Kluczowe jest stworzenie mechanizmów wymiany wiedzy i doświadczeń, przy jednoczesnym zachowaniu ochrony informacji niejawnych oraz tajemnicy przemysłowej. W praktyce oznacza to:

• programy wspólnych badań i demonstratorów technologii,
• testowanie prototypów w warunkach zbliżonych do realnych,
• tworzenie centrów doskonałości i laboratoriów SI,
• rozwijanie standardów interoperacyjności i bezpieczeństwa.

Równolegle państwa starają się wprowadzać ramy regulacyjne dotyczące zastosowań SI, w tym zasad odpowiedzialności za decyzje podejmowane przez systemy autonomiczne, wymogów audytowalności algorytmów oraz minimalnych standardów bezpieczeństwa danych. Bez takich regulacji trudno mówić o zaufaniu do rozwiązań wdrażanych w sferze obronności.

Nowy wymiar wyścigu zbrojeń

Sztuczna inteligencja staje się jednym z kluczowych pól rywalizacji między mocarstwami. W przeciwieństwie do tradycyjnych systemów broni, w których przewaga wynikała z lepszych parametrów technicznych platform, w przypadku SI kluczowa jest przewaga w obszarze algorytmów i danych. Państwa dysponujące rozbudowaną infrastrukturą cyfrową, zasobami obliczeniowymi i dostępem do dużych zbiorów danych szkoleniowych mogą szybciej rozwijać zaawansowane systemy wojskowe.

Wyścig ten ma charakter wielowymiarowy:

• technologiczny – tempo postępów w dziedzinie algorytmów, mocy obliczeniowej, czujników,
• organizacyjny – zdolność sił zbrojnych do adaptacji struktur i doktryn do nowej rzeczywistości,
• ekonomiczny – inwestycje w badania i rozwój, subsydia dla sektora obronnego,
• normatywny – budowanie międzynarodowych standardów i zasad ograniczających najbardziej destabilizujące zastosowania.

Brak przejrzystości co do charakteru i zakresu prac nad wojskową SI prowadzi do zjawiska „mgły strategicznej”. Państwa mogą przeszacowywać lub niedoszacowywać możliwości przeciwników, co sprzyja błędom kalkulacji i potencjalnej eskalacji napięć. Stąd rosnące zainteresowanie mechanizmami zaufania i weryfikacji, choć ich wprowadzenie w dziedzinie tak silnie cyfrowej jest znacznie trudniejsze niż w przypadku tradycyjnych systemów zbrojeniowych.

Bezpieczeństwo, podatność na ataki i odporność systemów

Rosnąca rola SI zwiększa także obszar potencjalnych podatności. Z jednej strony systemy oparte na algorytmach mogą wykrywać i neutralizować zagrożenia szybciej niż człowiek, z drugiej – mogą stać się celem wyspecjalizowanych ataków. Dotyczy to m.in.:

• ataków na łańcuch dostaw oprogramowania – wprowadzania złośliwego kodu na etapie aktualizacji lub integracji systemów,
• manipulacji danymi treningowymi – zatruwania zbiorów danych, na których uczą się algorytmy, co może prowadzić do błędnych decyzji w warunkach bojowych,
• ataków na sensory – wprowadzania zakłóceń i sygnałów pozornych w celu oszukania systemów rozpoznawczych,
• inżynierii odwrotnej – przechwytywania i analizowania zdobytych systemów, aby poznać algorytmy i opracować skuteczne środki przeciwdziałania.

Z tego względu bezpieczeństwo algorytmów oraz integralność danych stają się jednym z kluczowych obszarów działalności przemysłu zbrojeniowego. Tworzone są metody oceny odporności systemów SI na manipulacje, a także narzędzia ciągłego monitorowania ich zachowania w poszukiwaniu anomalii mogących świadczyć o ataku lub awarii.

Etyka, prawo i odpowiedzialność

Rozwój wojskowych zastosowań sztucznej inteligencji wywołuje szereg pytań etycznych i prawnych. Dotyczą one przede wszystkim poziomu autonomii systemów bojowych. Międzynarodowe dyskusje koncentrują się na tym, czy wolno projektować systemy, które mogą samodzielnie podejmować decyzje o użyciu śmiercionośnej siły wobec ludzi, oraz jakie mechanizmy nadzoru i odpowiedzialności muszą im towarzyszyć.

Pojęcie human in the loop (człowiek w pętli decyzyjnej) jest często uznawane za minimalny standard bezpieczeństwa i moralnej dopuszczalności. Jednak w środowisku walki wysokiej intensywności, gdzie decyzje trzeba podejmować w ułamkach sekund, pełne utrzymanie człowieka w tej pętli może być trudne lub wręcz niewykonalne. Pojawia się wtedy koncepcja human on the loop, czyli człowieka nadzorującego system, który działa w dużej mierze autonomicznie, ale może zostać zatrzymany lub przeprogramowany.

Przemysł zbrojeniowy musi uwzględniać te kwestie na etapie projektowania. Obejmuje to m.in. możliwość przeprowadzania audytów algorytmów, dokumentowanie procesu szkolenia modeli, przechowywanie logów decyzyjnych oraz zapewnianie narzędzi do wyjaśniania działania systemu (explainable AI). W przeciwnym razie trudno będzie przypisać odpowiedzialność za błędne decyzje, a zaufanie do systemów SI pozostanie ograniczone.

Odrębnym, ale powiązanym problemem jest ryzyko proliferacji tanich, masowo produkowanych systemów bazujących na SI, które mogą trafić w ręce podmiotów niepaństwowych. Łatwa dostępność technologii komercyjnych, dronów, czujników i otwartych bibliotek algorytmów oznacza, że również organizacje terrorystyczne czy grupy przestępcze mogą próbować budować własne, prymitywne systemy autonomiczne. Odpowiedzią na to wyzwanie muszą być zarówno mechanizmy kontroli eksportu, jak i rozwój narzędzi do wykrywania i neutralizacji takich rozwiązań.

Wszystkie te procesy sprawiają, że sztuczna inteligencja nie jest jedynie kolejną technologią w arsenale nowoczesnych państw, lecz jednym z głównych czynników zmieniających równowagę sił oraz kształtujących przyszłe konflikty. Przemysł obronny, adaptując się do tych realiów, stoi przed zadaniem nie tylko tworzenia coraz bardziej zaawansowanych systemów, ale także budowania odpowiedzialnych i bezpiecznych ram ich wykorzystania na coraz bardziej złożonym i dynamicznym polu walki.