Штучний інтелект як інструмент автоматизації аналітичної діяльності

Abstract

У тезах досліджено теоретичні та прикладні засади використання штучного інтелекту (ШІ) та інтеграції технологій відкритої розвідки (OSINT) в систему кібербезпеки та національної безпеки держави в умовах гібридної війни. Розглянуто роль ШІ як повноцінного когнітивного засобу підтримки інтелектуальної праці, здатного автоматизувати процеси захоплення, структурування, обробки та передачі інформації у сфері управління знаннями. Особливу увагу приділено концепції AI-assisted OSINT як інструменту підвищення ефективності перевірки достовірності даних із соціальних медіа, відкритих реєстрів та геопросторових баз, зокрема для протидії дезінформаційним кампаніям. Проаналізовано стрімке впровадження агентних систем ШІ, здатних самостійно формувати гіпотези та адаптувати стратегії дослідження. Окреслено методологічні й етичні виклики автоматизації, пов'язані із проблемою «чорної скриньки» (непрозорості алгоритмів) та упередженістю ШІ, й обґрунтовано необхідність створення гібридних аналітичних систем, де штучний інтелект та людський експерт функціонують як взаємодоповнювальні компоненти.

This paper examines the theoretical and practical foundations for the use of artificial intelligence (AI) and the integration of open-source intelligence (OSINT) technologies into a state’s cybersecurity and national security systems in the context of hybrid warfare. The role of AI as a full-fledged cognitive tool for supporting intellectual work, capable of automating the processes of capturing, structuring, processing, and transmitting information in the field of knowledge management, is examined. Particular attention is paid to the concept of AI-assisted OSINT as a tool for improving the effectiveness of verifying the authenticity of data from social media, open registries, and geospatial databases, particularly for countering disinformation campaigns. The rapid implementation of AI agent systems capable of independently forming hypotheses and adapting research strategies is analyzed. The methodological and ethical challenges of automation—related to the “black box” problem (algorithmic opacity) and AI bias—are outlined, and the need to create hybrid analytical systems, in which artificial intelligence and human experts function as complementary components, is substantiated.