In che modo l'IA aiuta le agenzie Intel a trovare gli aghi nel pagliaio

Lo scorso luglio, più di due dozzine di persone sono state ferite durante una sparatoria in un night club a Little Rock, Arkansas, un incidente legato alla banda, secondo la copertura mediatica locale e nazionale.

Se tu fossi un analista della comunità dell'intelligence americana che trattava questioni di terrorismo legate alla Russia, quella conclusione non ti avrebbe interessato. Ciò che ti avrebbe fermato, tuttavia, era che il giorno successivo il consolato russo avesse twittato che l'attacco avrebbe potuto essere il terrorismo che coinvolgeva i russi.

Nell'ondata di notizie sull'attacco e sugli innumerevoli altri sviluppi nel mondo, potresti aver perso la teoria del terrorismo. Dopotutto, gli esseri umani possono solo elaborare così tante informazioni manualmente. Ma se avessi usato un nuovo strumento di visualizzazione dalla startup dell'intelligenza artificiale Primer, avresti visto l'interesse intenso nei media russi per l'attacco di Little Rock. Sebbene quella teoria alla fine si sia rivelata errata, almeno saresti stato consapevole della possibilità e saresti stato in grado di prendere alcune decisioni su ciò che volevi riferire ai tuoi superiori.

Oggi, Primer sta uscendo di nascosto. La startup 35, che ha recentemente chiuso un round di finanziamenti della serie A $ 14.7 milioni, ha sviluppato un sistema di apprendimento automatico in grado di cercare rapidamente tra decine di milioni di fonti di dati: articoli di notizie, articoli accademici, post sui social media e così via, per far emergere i tipi di informazioni essenziali sia per gli analisti dell'intelligence che per gli analisti aziendali. Il sistema è anche in grado di fornire i punti di dati più salienti in linguaggio naturale che si avvicinano al livello di ciò che un analista umano potrebbe scrivere.

I clienti iniziali di Primer lo sono In-Q-Tel, una società senza scopo di lucro che investe in società che sviluppano tecnologie utili alla CIA e ad altre agenzie di intelligence; Walmart e il fondo sovrano da $ 100 miliardi di Singapore, GIC.

"Per noi, il grande obiettivo è costruire una tecnologia in grado di leggere e scrivere e aiutarci a comprendere il mondo", ha dichiarato il CEO di Primer Sean Gourley, "man mano che diventa sempre più instabile, incerto e complesso".

La risposta di Primer ai clienti aziendali e governativi è la capacità della sua tecnologia di setacciare immense quantità di dati. Secondo IDC, la quantità totale di dati prodotti a livello globale crescerà da 16.1 zettabyte (un trilione di gigabyte) in 2016 a 163 zettabyte di 2025. Di ciò, gli zettabyte di 5.2 saranno soggetti all'analisi dei dati da parte di 2025, 50 volte più dello scorso anno. I sistemi di intelligenza artificiale dovrebbero toccare gli zettabyte 1.4 di 2025, 100 volte più dello scorso anno.

Sono numeri grandi e Primer crede che la sua tecnologia possa aiutare i suoi clienti a trovare le informazioni significative che vivono all'estremità della coda lunga, cose che potrebbero essere nascoste, come dice Gourley, il settimo paragrafo a pagina 163 di un oscuro rapporto. Un analista umano potrebbe non avere mai il tempo di scoprire qualcosa di così profondo nello stack, ma il sistema di Primer è pensato per evidenziarlo se corrisponde agli interessi dell'analista e farlo in un modo che sia facile da digerire e trasmettere agli altri.