अध्याय 30 जनरेटिव AI का अनुप्रयोग: मिशन योजना·रखरखाव·खुफिया विश्लेषण का स्वचालन

फ़िल्में बस पायलटों के शानदार करतब दिखाती हैं. मगर असली पायलट जीवन 90% कागजी काम और 10% उड़ान से बनता है. एक घंटे की उड़ान के लिए तीन-चार घंटे मिशन योजना बनानी पड़ती है, मोटी खुफिया रिपोर्टें पढ़नी पड़ती हैं, और रखरखाव के रिकॉर्ड खंगालने पड़ते हैं. यह प्रक्रिया न केवल उबाऊ है, यह इंसान के मन को भी चीरती है.

रात 3 बजे का ऑपरेशन ब्रीफिंग रूम. कॉफी हमेशा कड़वी होती है, और फ्लोरोसेंट रोशनी आदमी को थका देती है. नक्शे पर दुश्मन की वायु-रक्षा की स्थिति चिह्नित करनी थी, ईंधन खपत को कैलकुलेटर पर ठोकना था, और उड़ान मार्ग पर पेन से रेखा खींचनी थी. SA-6 मिसाइल की मारक दूरी 25 किलोमीटर, SA-3 की 30 किलोमीटर, और शुरुआती चेतावनी रडार की खोज दूरी 150 किलोमीटर. ये सारे अंक दिमाग में ठूँसने पड़ते थे. और यह तो बस एक ही मिशन था. अगर कई विमानों का संयुक्त मिशन हो तो? एक दिन भी कम पड़ जाता था.

मगर जनरेटिव AI इस प्रक्रिया को जड़ से बदल रहा है.

मार्च 2025 में, अमेरिकी रक्षा नवाचार इकाई (DIU) ने 'Thunderforge' नाम की परियोजना घोषित की. Scale AI, Anduril, और Microsoft ने मिलकर इस प्रणाली को विकसित किया, और इसे पहले Indo-Pacific Command और European Command में तैनात किया जाएगा. जब कमांडर "A बिंदु की दुश्मन वायु-रक्षा को निष्प्रभावी करो" लिखता है, AI हज़ारों चर का विश्लेषण करके पल भर में दर्जनों ऑपरेशन परिदृश्य बना देता है.

अमेरिकी सेना के मेजर जनरल Robert Claude के अनुसार, DASH-2 नाम के अभ्यास में

मानव स्टाफ ने 16 मिनट में तीन ऑपरेशन योजनाएँ बनाईं.

दूसरी ओर AI ने 8 सेकंड में दस योजनाएँ सामने रख दीं.

यह इंसानों से 400 गुना तेज़ है. मगर इसमें एक फंदा था. AI द्वारा बनाई गई कुछ योजनाएँ वास्तविक नहीं थीं. उसने इस तरह की बारीकियाँ अनदेखी कर दीं कि कौन-सा सेंसर किस मौसम में काम करता है. यह नागरिक चैटबॉट के 'हैलुसिनेशन' से कहीं ज़्यादा खतरनाक समस्या है.

इसलिए सबसे ज़रूरी है इंसान की भूमिका. AI मसौदा बनाता है और विकल्प देता है. मगर अंतिम फ़ैसला अब भी इंसान को ही करना चाहिए. Pyto AI नाम का एक स्टार्टअप इसे अच्छी तरह समझता है. संस्थापक Michael Mian पूर्व मरीन कॉर्प्स खुफिया अधिकारी थे. उन्होंने अफ़ग़ानिस्तान में मिशन योजना बनाने में कई दिन लगने का अनुभव खुद किया. Microsoft Word और PowerPoint से नक्शे, तालिकाएँ और दस्तावेज़ जोड़ने की वही शैली.

Pyto AI की प्रणाली 48 चरणों वाली मिशन विश्लेषण प्रक्रिया कुछ ही मिनटों में पूरी कर देती है. मगर यह चैटबॉट की तरह बातचीत नहीं करती. यह सैनिकों के परिचित टेम्पलेट ढाँचे का उपयोग करती है, और AI एजेंट मिलकर योजना बनाते हैं. मसौदा तैयार होने पर मानव योजनाकार उसे जाँचता और सुधारता है. साथ में भरोसे का अंक भी दिया जाता है, ताकि पता चले कौन-सी जानकारी पक्की है और कौन-सी नहीं.

दिसंबर 2025 में, अमेरिकी रक्षा विभाग ने एक ऐतिहासिक कदम उठाया. 'GenAI.mil' वेबसाइट के ज़रिए 30 लाख सैनिकों, सरकारी कर्मचारियों और ठेकेदारों सभी को जनरेटिव AI उपकरण उपलब्ध कराए गए. Google Gemini से शुरुआत करके, आगे कई उन्नत AI मॉडल जोड़े जाने वाले हैं. अमेरिकी रक्षा मंत्री ने कहा, "अमेरिकी युद्ध का भविष्य यहीं है. उसे AI कहा जाता है."

रक्षा विभाग के मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी Emil Michael ने बताया कि यह AI उपकरण तीन क्षेत्रों में इस्तेमाल होगा. पहला, रोज़मर्रा के प्रशासनिक काम. दस्तावेज़ लिखना, शोध करना, वीडियो विश्लेषण जैसी चीज़ें. दूसरा, खुफिया विश्लेषण. उपग्रह तस्वीरें, ड्रोन वीडियो, और संचार अवरोधन सामग्री को तेज़ी से प्रोसेस करके दुश्मन की मंशा समझना. तीसरा, युद्ध-संबंधी काम. रसद योजना, युद्ध सिमुलेशन जैसी प्रक्रियाएँ.

रखरखाव के क्षेत्र में बदलाव चुपचाप हुआ है, मगर क्रांतिकारी है. ज़मीन पर पड़ा लड़ाकू विमान महज़ महँगा कबाड़ है. वायुसेना की असली ताकत है उसका संचालन दर, यानी उसे कितनी बार आसमान में भेजा जा सकता है. पहले रखरखाव का तरीका था, 'खराब हो तो ठीक करो.' थोड़ा बेहतर तरीका था, 'हर 500 घंटे पर पुर्ज़े बदलो' वाली निवारक मरम्मत. मगर यह भी अक्षम है. कोई इंजन 700 घंटे में फेल हो जाता है, तो कोई 1,200 घंटे आराम से झेल लेता है.

दिसंबर 2025 में Lockheed Martin और ManTech ने AI-आधारित विमान रखरखाव सहयोग की घोषणा की. यह प्रणाली लड़ाकू विमान के हर कोने में लगे सेंसरों से डेटा वास्तविक समय में इकट्ठा करती है. इंजन तापमान, कंपन पैटर्न, हाइड्रोलिक दबाव, ईंधन खपत दर. आधुनिक सैन्य विमान एक उड़ान में 500 गीगाबाइट सेंसर डेटा पैदा करते हैं. इंसान के लिए यह सब विश्लेषित करना असंभव है.

AI डेटा में पैटर्न खोजता है. "इंजन 3 के टर्बाइन ब्लेड का कंपन पैटर्न सामान्य से अलग है. 48 घंटे के भीतर खराब होने की संभावना 78% है." ऐसी भविष्यवाणी संभव हो जाती है. Deloitte की 2024 रिपोर्ट के अनुसार, AI-आधारित पूर्वानुमान रखरखाव अनपेक्षित ठप पड़ने की घटनाओं को 50% तक घटा सकता है.

अमेरिकी वायुसेना की 'PANDA' प्रणाली पहले ही 3,000 से अधिक विमानों की निगरानी कर रही है. C3 AI और Amazon Web Services ने मिलकर इसे विकसित किया है. यह प्रणाली पुर्ज़ों की खराबी पहले से भाँप लेती है, ज़रूरी पुर्ज़ा कहाँ है, यह ढूँढ लेती है, और रखरखाव शेड्यूल को बेहतर बनाती है. मरम्मतकर्मी के "शायद पुर्जा चाहिए होगा" सोचने से पहले ही नया पुर्जा बेस पर पहुँच चुका होता है.

और भी चौंकाने वाली बात यह है कि जनरेटिव AI दसियों हज़ार पन्नों के तकनीकी मैनुअल सीख रहा है. जब कोई नया मरम्मतकर्मी ऑगमेंटेड रियलिटी चश्मा पहनता है, AI स्क्रीन पर मरम्मत की प्रक्रिया तुरंत दिखा देता है. "इस बोल्ट को पहले खोलो, उस तार की जाँच करो." जहाँ अटक जाए, वहाँ वह बोलकर पूछता है. AI उस मैनुअल पेज को तुरंत ढूँढकर संक्षेप में बता देता है. यह अनुभवी मरम्मतकर्मी के हुनर को डिजिटल बनाकर हर मरम्मतकर्मी तक पहुँचाने जैसा है.

खुफिया विश्लेषण में जनरेटिव AI की भूमिका और भी निर्णायक है. आज का रणक्षेत्र सूचना की बाढ़ है. उपग्रह तस्वीरें, ड्रोन वीडियो, संचार अवरोधन, यहाँ तक कि सोशल मीडिया भी. डेटा भरपूर है, मगर जो जानकारी चाहिए वह उसी के भीतर दब जाती है. National Geospatial-Intelligence Agency (NGA) के निदेशक ने बताया कि अब "मानव के हाथ से न गुज़री" AI-जनित जानकारी घूम रही है.

AI वास्तविक समय में वीडियो प्रोसेसिंग और बहु-सेंसर फ्यूजन करता है. कई ड्रोन और उपग्रहों से आने वाले वीडियो को जोड़कर वह रणक्षेत्र की स्थिति को 3D में फिर से रचता है. "नई बख़्तरबंद गाड़ियाँ 12, निर्देशांक X-Y, दिशा उत्तर-पूर्व, गति 40 किलोमीटर प्रति घंटा." ऐसी जानकारी पायलट तक तुरंत पहुँचती है. AI खिलौना ट्रक और असली सैन्य ट्रक में फ़र्क करता है, और भ्रामक लक्ष्य और असली रडार को अलग पहचानता है.

यूक्रेन युद्ध इस तकनीक के वास्तविक इस्तेमाल को दिखा रहा है. यूक्रेनी ड्रोन डेवलपरों ने छोटे ड्रोन में सरल किए गए AI एल्गोरिद्म लगाए हैं. ड्रोन लक्ष्य तक आख़िरी कुछ सौ मीटर खुद ले जाता है. पीछे की ओर, बड़े AI मॉडल मोर्चे के सेंसरों से इकट्ठा किए गए विशाल डेटा का विश्लेषण करते हैं. यह 'आगे-पीछे सहयोग' वाला तरीका अमेरिकी सेना भी तलाश रही है.

यह क्यों महत्वपूर्ण है? F-16 उड़ाते समय एक साथ दर्जनों सिस्टमों पर नज़र रखनी पड़ती थी. रडार, हथियार, ईंधन, नेविगेशन, संचार, खतरे की चेतावनी. दिमाग दुश्मन विमान को ट्रैक करता है, हाथ नियंत्रण छड़ी थामे रहते हैं, और आँखें उपकरण पैनल पर दौड़ती हैं. संज्ञानात्मक बोझ चरम पर पहुँच जाता है. जनरेटिव AI इस बोझ को हल्का करता है. "सबसे ख़तरनाक लक्ष्य कौन-सा है?" "5 बजे की दिशा, 15 किलोमीटर." दो वाक्यों में निर्णय के लिए ज़रूरी जानकारी मिल जाती है.

चिंताएँ भी हैं. AI भ्रम पैदा कर सकता है. वह किसी दुश्मन को मौजूद बता सकता है, या किसी अहम खतरे को चूक सकता है. अमेरिकी सेना के एक रिज़र्व सैनिक ने GenAI.mil इस्तेमाल करते हुए कहा कि उसे 'AI स्लॉप', यानी कमज़ोर और सामान्य-सा नतीजा मिला. उसमें सिद्धांत से जुड़े शब्द नहीं थे, और बहुत सुधार चाहिए था. एक और चिंता डेटा लीक की है. बेहतर जवाब पाने के लिए उपयोगकर्ता बहुत अधिक संदर्भ भर सकते हैं. यहाँ तक कि रणनीति, गोपनीय जानकारी, और योजना की बारीकियाँ भी.

इसलिए विशेषज्ञ ज़ोर देते हैं. चैटबॉट से सोचकर और दस्तावेज़ लिखकर युद्ध नहीं जीता जाता. जो AI प्रणाली असली सैन्य बढ़त देगी, उसका सार्वजनिक रूप से ऐलान नहीं किया जाएगा. वह वर्षों से विकसित हो रही है, और कहीं ज़्यादा सूक्ष्म रूप में तैनात की जाएगी.

दक्षिण कोरिया ने भी रक्षा-उन्मुख जनरेटिव AI विकसित करना शुरू कर दिया है. सुरक्षा जीवन-मरण का सवाल है, इसलिए सैन्य जानकारी को बाहरी सर्वर पर नहीं भेजा जा सकता. रक्षा के आंतरिक नेटवर्क पर अपना AI मॉडल बनाना अनिवार्य है. कोरियाई भाषा की बारीकियाँ, हमारी सेना के खास सिद्धांत, और संचालन वातावरण को समझने वाला कोरियाई रक्षा AI चाहिए.

हमें 'सिलिकॉन स्टाफ अधिकारी' के साथ लड़ने का तरीका सीखना होगा. उनके नतीजों में आए भ्रम को छाँटना, नैतिक ज़िम्मेदारी लेना, और अंतिम निर्णय करना अब भी इंसान का काम है. मिशन योजना, रखरखाव, और खुफिया विश्लेषण, युद्ध के इन तीन स्तंभों में जनरेटिव AI जो दक्षता देता है, वह स्टील्थ क्षमता और उन्नत हथियारों जितना ही शक्तिशाली, मगर अदृश्य हथियार बनेगा.

Excel फ़ाइलों और PowerPoint से युद्ध की तैयारी करने का दौर खत्म हो गया. भविष्य का युद्ध एल्गोरिद्म बनाम एल्गोरिद्म की टक्कर है. लड़ाकू विमान के कॉकपिट में बैठे पायलट जितना ही अहम, भूमिगत बंकर में AI सर्वर संभालने वाले इंजीनियर की भूमिका होती जा रही है. यही छठी पीढ़ी की रक्षा का चेहरा है.