İstihbaratta Devrim Zamanı

“Gizli kalmak için, daha açık olmak zorundayız.”
Richard Moore, MI6 Başkanı

Bazen bir konu hakkında yeni bir makale yazmak için bıraktığınız noktadan itibaren en az 10 yıl beklemeniz, gelişmelerin yeni bir şekil almasını izlemeniz gerekir. 2014 yılında “ABD İstihbaratı” başlıklı kitabımı bitirdiğimde, Amerikan istihbarat toplumu (17 istihbarat teşkilatı) ile ilgili son resmi veren bir nokta koymuştum. Gelinen aşamada, savunma ve istihbarat dünyası büyük bir dönüşüm içinde ve bu aslında insan hayatının hatta insanın evrimi ile ilgili radikal gelişmelerin başladığı bir dönemdeyiz. Bu dönüşüm reformlarla geçiştirilemez, devrimsel dev adımlar atmalıyız. Örneğin, yaklaşık 100 yıldır savaş alanının ana silahları uçak, gemi ve tank olmuştu ve yapılan modernizasyonlar bunları iyileştirmekle ilgiliydi. Modernizasyon, elinizde mevcut vasıtaların iyileştirilerek, yeni görevlere hazırlanması yani bir reform hareketidir. Devrimde ise artık eski vasıtalar işe yaramıyordur, büyük bir dönüşüm olmuş, aktörler veya vasıtalar değişmiştir. Geleceğin savaşlarının belkemiği algoritmalar, ağlar ve sensör girdleri olacak. Şimdi istihbarat alanında da süreçler ve yöntemlerle ilgili büyük bir dönüşüm başladı. Artık eski istihbaratçılar ve istihbarat yöntemlerini reforme ederek, bir yere varmak mümkün değil devrim zamanı. İstihbarat; teorik, örgütsel ve işlevsel olarak büyük bir dönüşüme giriyor. 

Amerikan güvenliği için asıl çelişki şu; girdikleri hiçbir savaşı kazanmadılar ama bunun suçunu strateji ya da askerlerde değil, sivil liderlikte arıyorlar. ABD istihbarat toplumunda Soğuk Savaş sonrası ilk büyük reform hareketi, 11 Eylül 2001 terör saldırıları sonrası başladı. Teşkilat yapılarından, operasyonlara ve çalışma kültürüne pek çok şey değişti. Bunları uzun uzun "Amerikan İstihbaratı" başlıklı kitabımda anlatmıştım. 2014 yılındaki eski NSA çalışanı Edward Snowden’in sızıntılarından sonra büyük bir travma daha yaşandı ve ABD istihbaratının sosyal medyayı kullanma yöntemleri deşifre oldu. Snowden’in sızdırdığı bilgiler, NSA’nın ülke içi ve dışında illegal kitle izleme programlarını deşifre etti. Facebook, Twitter, Google, YouTube vd. sosyal medya kanallarının ABD istihbaratı ile birlikte nasıl çalıştığını öğrendik. Julian Assange’ın Wikileaks belgeleri ise şeffaflık adına ABD’nin Irak ve Afganistan’da işlediği suçlar yanında, CIA’nın küresel hackleme programını deşifre etti. Rusya’nın 2016’daki ABD başkanlık seçimlerini etkileme ve dezenformasyon faaliyetleri ile 2018’deki Trump hakkında FBI’ın düzenlediği Steele Dossier ifşaatları ABD istihbaratı için başka bir kriz (Russiagate) dönemini temsil ediyordu. 11 Eylül sonrası terör çağına göre şekillenen casusluk teşkilatları şimdi yeni nesil teknolojik tehditleri odaklarına alarak, büyük dönüşüm içinde bir devrime hazırlanıyorlar. İstihbarat, ‘ajan’ odaklı olmaktan ‘veri’, hatta ‘veri performansı’ esaslı olmaya geçti ve şimdi ‘makine istihbaratı’nı konuşuyoruz. 
Son 30 yılda istihbarat analizi alanında geleceğe yön verecek üç gelişme trendi yaşandı. Öncelikle kanıta-dayalı yeni bir insan merkezi yaklaşımla, analizciler daha karmaşık ve kalabalık bir veri tabanı içinden istihbarat üretmeye çalıştılar. İkinci olarak makine-merkezli yaklaşımların gelişmesi ile risk değerlendirmeleri yapılmaya başlandı. Üçüncüsü, açık kaynak istihbaratı ve halka açık bilgilerin nitelik ve niceliğindeki devasa artış geleneksel devlet istihbaratının kapasitesini aştı ve devlet dışı istihbarat üreticilerine ihtiyaç arttı. Bugüne kadar istihbarat hakkında ne biliyorsanız, -casuslar, espiyonaj, örtülü operasyonlar, hepsini unutun. Hepsi önümüzdeki on yıl içinde geride kalacak, birkaç kalıntısı dışında tarihe karışacak. Üstelik bu sefer dönüşümün lideri ABD değil, Rusya daha önde, Çin onun gerisinde. Sebebi, bu iki ülkenin otokrat rejimleri ile aslında zaten birer istihbarat devleti olması. İşin sırrı, yeni gelişmekte olan teknolojiler ile bozucu teknolojiler alanında geleceği yakalamak. Bütün bu gelişmeleri dizginlemek ve yönetmek kadar liderlik etmek, inisiyatifi ele geçirmek ve üstünlüğü muhafaza etmek gerekiyor.
En iyi istihbarat analizi sanat ve bilimin doğru karışımı ile ortaya çıkar. İstihbarat sanatı, 2.000 yıldır pek değişmedi. Fark bilimde; veri merkezli bilim ile istihbarat üretimi çok daha hızlanmış durumda. Şimdi analizciler, devasa bilgi akışı ile baş edecek vasıtalara sahip olmalı, veri hızına uyum sağlayarak en iyi istihbaratı üretebilmeliler. Yapay zekâ ve makine öğrenmesi geleceğin istihbarat analizcisinin ihtiyacı olan vasıtaları sağlayacak. Dijital dönüşüm, çoklu ortamdaki veri entegrasyonu ve algoritmik savaş; istihbarat işinin kalbinde olacak. Biri olmadan diğerleri eksik kalacak. Yeni dünyaya adapte olamayanları kötü son bekliyor. Artık makine-merkezli yaklaşımlar, insan analizciye meydan okuyor. Tabii ki insan faktörünün tamamen ortadan kalkacağını söylemiyoruz ama klasik istihbaratçının yerini daha çok bilişim mühendisleri alacak. İnsan-merkezli ve makine-merkezli istihbarat yanında, açık istihbarata da devlet dışı aktörlerle angaje olmak gerekiyor. Diğer önemli iki sorun sahası; insan gücü ve istihbaratın demokratikleşmesi ihtiyacı Ancak, bunlar şimdinin problemleri. Artık, istihbaratın geleceği hakkında yeni ve devrimsel bir şeyler yazmanın zamanı geldi. Bu makalede, sizlere başta Amerikan istihbaratı olmak üzere istihbaratın bugününden bahsettikten sonra yaşadığı teknolojik dönüşümü, bu dönüşüme nasıl ayak uyduracağımızı yani devrimin esaslarını anlatacağız. Üstelik çok fazla zamanımız da kalmadı.

İstihbaratın dönüşümü

Yeni istihbarat dünyasında yapay zekâ, gelişmiş sensörler, bulut bilişim ve ileri analitik gibi yeni ortaya çıkmakta olan teknolojiler; istihbaratın toplanması, işlenmesi ve kullanılmasında belkemiği olacaklar. Bu teknolojiler, hasmın davranışı değiştirmek ve operasyon alanlarına daha iyi adapte olmak için istihbarat sektöründe çeşitli toplama ve bilgi işleme faaliyetlerinin genişlemesi ve otomasyonunu sağlayacaklar. Yapay zeka ve bulut bilişime entegre edilmiş, teknolojinin keskin ucunu kullanan sensörler ve bilgi-işlem vasıtaları; operasyonların icrası ve kararların verilmesinde yer, yöntem ve hız bakımından istihbaratın dönüşümünü sağlayacaklardır. Bu yüzden, istihbarat teşkilleri şimdiden hızla teknolojik istihbarat vasıtalarını geliştirmek, sahaya sürmek ve kullanmak için rakiplerinden hızlı yenilikler yapmalıdır. İstihbarat alanında teknolojik avantaj, hızlı ve ölçekte yaşanacaktır. 
İstihbarat toplamada yenilikleri yapay zekâ, makine öğrenmesi, gelişmiş sensörler, bulut bilişim ve veri analitiği teknolojilerinde aramalıyız. Bu teknolojilerin özellikle GEOINT, SIGINT ve HUMINT istihbaratı toplama konusunda yarattığı fırsatlara odaklanmalıyız. İstihbarat toplamada özellikle; toplama yönetimi, sinyal tespiti ve erken ikaz, hedef teyidi, önceliklendirme ve uyarı, görev otomasyonu, algılama ve tasavvur, insan istihbaratı operasyonları, teknolojinin keskin uçlarını kullanan aletler, aldatma, veri mimarisi ve entegrasyon, doğruluk üzerine odaklanmalıyız. 
Bu teknolojilerin dışında aşağıdaki teknolojilerde istihbarat alanına önemli dönüşümler getirecektir; 

- Biyoteknoloji; Covid-19, biyoloji ve biyoteknolojinin ülke güvenliği açısından ne kadar önemli olduğunu gösterdi. Gelecekte, çeşitli ülkeler bu yollarla kendi stratejik çıkarlarını sağlamak isteyebilir. Biyoteknoloji, istihbaratı toplama ortamımızı değiştirebilir ve biyo-istihbarat yeni bir çalışma alanı olabilir. Sentetik biyoloji, yapay zekâ ve bilişimsel güç biyo-algılama, biyolojik coğrafya, DNA veri depolanması ve transferi ile ilgili dönüşümsel yeni toplama kabiliyetleri yaratabilir. Ayrıca, insan geliştirme üzerinde yapılan çalışmaların makine-insan, çip takılmış insan ve süper asker gibi uygulamalarının istihbarat alanında devrimsel etkileri olacaktır. 
- Kuantum; Kuantum algılama, hesaplama ve ağlar konusundaki ilerlemeler istihbaratın her toplama vasıtasına hız, ölçek, veri ve istihbaratın işlendiği yöntem bakımından etki edecektir. Kuantum şifreleme ve çözümü konusundaki yarış, gelecekte istihbarat toplama kabiliyetlerine ve istihbarat vasıtalarına nüfuz ile veri güvenliğine etki edecektir. Kriptoloji dışında, kuantum bilişim yapay zekâ/makine öğrenmesi ve bulut bilişim esaslı toplama ve işlem kabiliyetlerini hızlandıracak ve dönüştürecektir. 
- 5G ve Eşyaların İnterneti; Bu alanlarda beklenen hızlı gelişmeler istihbaratın toplanmasına yer, neyin ve nasıl toplandığını devrimsel olarak değiştirecek, toplayıcılara önemli fırsatlar sağlarken, veri işleme yükünü artıracaktır. 5G teknolojisi ile sınırsız bağlantı, donanım ihtiyacının ortadan kalkması ve bulut bilişim sayesinde her yerde 5G hızında istihbarat üretilecektir. 5G verisinin hacmi ve çeşitliliği ile eşyaların internetinden gelen sinyal ve emicilerin sayısı dijital okyanusta faydalı sinyalleri bulmamıza yardımcı olacaktır. 

Yapay zekâ benzeri yeni ortaya çıkan teknolojiler istihbaratın toplanmasını ve işlenmesini genişletebilir, otomatik hale getirebilir ve daha da keskin hale getirebilir. Halen bu tür teknolojiler, bilginin toplanması, depolanması ve işlenmesini yeniden şekillendirmekte ve muhtemelen gelecek on yıllarda istihbaratın toplanması, analizi ve dağıtılmasından başlayarak istihbarat döngüsünün ana unsurları tamamen dönüşüme uğrayacaktır. 
Sensörlerin çok yayıldığı, veri ve bilişimin devrimsel bir ölçüde büyüdüğü bir dünyada; yapay zekâ, istihbarat toplama yapılarına toplanan verinin sadeleştirilmesi ve işlenmesi, çeşitli istihbarat toplama (uzamsal, sinyal, insan, açık kaynak) yöntemlerinin hedeflerinin önceliklendirilmesine yardım eder. 
Bilişsel teknoloji, bilgi dağından anlamlı ufak parçaları bir araya getirerek bize asıl hikâyeyi yazıyor. Bu ufak parçalar; yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler, açık kaynak raporları, karanlık web, sosyal medya, duygu analizi, seçilmiş medya, video, görüntü tanımlama, hava durumu bilgisi, şeylerin interneti sensörleri, ticari uydu görüntüsü vb. kaynaklardan 24/7 esasına göre toplanıyor. Ancak, her şeye rağmen bir makine asla istihbaratın son değerlendiricisi olarak insanın yerini almayacak ya da almamalı. Bir gün yapay zekâ insanın önüne geçerse insanoğlunu kendine tehdit olarak algılayabilir. İnsan ve bilişse teknolojinin bir araya geldiği melez analiz, en iyi sonuçları verecektir. Devasa yeni verinin yönetildiği, sınıflandırıldığı ve ayıklandığı bu yeni istihbarat sisteminin tamamen hayata geçmesi birkaç yıl bile sürmeyecek.

İstihbarat, yapay zekâ ile çalışmayı öğrenmeli

Gelişmiş istihbarat teşkillerinde, devasa hacimde artan açık ve gizli verilerin işleme tabi tutulmasının zorluğu var. Bu veri krizi, geleceğin istihbarat faaliyetlerinin başarısı için hayati kabiliyetler olan yapay zeka, bulut bilişim ve kuantum bilişim konusunda geniş bir rekabeti tetikledi. Ülkeler, aynı zamanda, bu teknolojilerin geleneksel istihbarat faaliyetlerine, özellikle insan istihbaratı operasyonlarına vereceği zarara hazır olmak zorundalar. 
Belki siz farkında değilsiniz ama yapay zekâ uygulamaları her yanımızı çoktan sardı. Arama algoritmalarından konuşma ya da yüz tanımaya, tamamen yapay zekâ ve makine öğrenmesi ile sarmalanmış durumdayız. Genel olarak ifade edecek olursak, her yere yayılmış teknik gözetleme, cep telefonlarının yaygınlaşması, sosyal medya, biyometrik ve akıllı şehir teknolojileri, geleceğin nasıl olacağı konusunda pek çok soru ortaya çıkarıyor.
Yapay zekâ, geniş sensör verisi havuzunun işlenmesi ve analizine yardım ederek, özellikle sinyal (SIGINT) ve jeouzamsal (GEOINT) gibi daha teknik toplama vasıtalarına daha uyumludur. 
GEOINT alanında, bilgisayar görüsü gibi yapay zekâ kabiliyetleri, görüntü verisi yığınını işleme tabi tutarak otomasyona yardım eder ve görüntü tanıma ve kategorilendirme gibi kritik, zamanlı işleri hızla ve büyük ölçekte yerine getirir.
SIGINT için, yapay zekâ elektronik sinyalleri (ELINT) işleme tabi tutarak, otomasyona yardım eder. Bunu yaparken, konuşmayı metin haline getiren tercüme/transkript ve diğer yerel dilleri işleme kabiliyetleri ile iletişim istihbaratına (COMINT) yardımcı olur.
Yapay zekâ algoritmaları, açık kaynak verisini tarayarak, potansiyel kaynakları belirleyebilir ve onları değerlendirebilir. Bu ajanların dijital yaşam şekillerinin inşa edilmesine yardımcı olabilir. 
Büyük veri ve küresel açık istihbarat ile küçük bir insan grubu (HUMINT) üzerindeki büyük yükü alarak, onların gerçek gizli bilgiye odaklanmasına imkân sağlar. Teknik istihbarata ilave olarak, yapay zekâ vasıtaları insan istihbaratına da yabancı ajanlardan bilgi çekerek, hatta onları kendi elemanı gibi kullanarak yardımcı olur. 
Yapay zeka kullanan makine, karar verirken, sensörler ve diğer kaynaklardan online olarak gelen istihbarat verisini algoritmik destek ile değerlendirecek. Peki, bilgi yeterli değilse ne olacak? Bu gibi sorunlar şimdilerde testler ve savaş oyunları ile cevaplanmaya çalışılıyor. 
Devletlerin yapay zekâ kullanımına geçişte karşılaştıkları problemler şu şekilde özetlenebilir;

• Yapay zekâ operasyonlarını geliştirecek ve yönetecek yetenekli kişilere sahip olmak.
• Mevcut bilgi teknolojisi altyapısının sınırlılıkları ve birlikte kullanılabilirliği.
• Özel şifre ile kullanıldığında daha zor olan matematik algoritmaların şeffaflığının sağlanması.
• Makineler ile karar vermenin yasal sonuçlarını bilmek.

Yapay zekâ algoritmaları, daha akıllı arama, füzyon ve veri görüsü sağlar. Derin öğrenme ile veriler arasındaki örüntüler, trendler, tehditler daha görünür hale gelir ve bunlar analize entegre edilir. Analizci ve veri bilimcisi, yapay zekâ ile istihbarat sorusuna ilişkin daha akıllı arama yapar ve görünmeyen parçaları bir araya getirir. 
Yapay zekâ uygulaması, güçlü bir teknoloji yönetimi ve kritik detaylara dikkat gerektirir. Veri, işgücü ve riskin yönetimi başarının anahtarıdır. Aşağıdaki faktörler, yapay zekâ ve bilişsel uygulamaların başarı ile geliştirilmesini sağlar;

• Bulut bilişim teknolojilerini kullanarak, yapay zekâ sistemlerini destekleyecek şekilde bilgi teknolojisi (IT) altyapısının seviyesini yükseltmek,
• Yapay zekâdan faydalanabilen veri-yoğun uygulamaları tanımlamak ve yapay zekânın avantajlarını kullanacak veri yönetimi kurmak.
• Hızlı uygulamalar ve yeniden dizayn edilmiş süreçleri de dâhil yapay zekâyı kullanacak hünerli bir kamu sektörü işgücü sağlamak.
• İnsan karar verme sistemlerini takviye edecek şekilde yapay zekâ geliştirmek ve şeffaflık, güvenlik, denetim ve vatanda katılımı gibi etik zorunlulukları uygulamak.
• Devlet, akademi ve sanayi ile ortaklık içinde çalışmak.

Ancak, yapay zekâya geçmenin riskli yönleri de var. Yapay zekâ sistemlerinin kendi dillerini yarattığını ve insan programcıların bunu anlayamadığı tespit edildi. Kendi kendilerine insanların anlayamayacağı oyun taktikleri öğreniyorlar. Bunların ulusal güvenliğe etkisi ne olacak, bilmiyoruz çünkü test edilmedi ve büyük ölçüde keşfedilmedi.
Diğer yandan, yapay zekânın iyi bir gelişme stratejisi olacağı henüz kesin değil çünkü bu teknoloji henüz tam olgunlaşmadı ve ne olacağını öngörmek için erken. Bütün zayıflıklara çare olacağını bekleyemeyiz. Yapay zekâ oldukça gelişmiş bir bilişsel vasıta ama bir stratejinin parçası olan çıkarlar, hedefler ve vasıtaları birleştirebilir mi? Yani strateji işi kendi insan işlevi olacak. 
Öte yandan, teknoloji başarıyı garanti etmez. Ne kadar hızlı araba yapsanız da sürücüsü çok temkinli ise yarışı kazanamazsınız. Avrupa, Asya ve Ortadoğu’daki operatörlerin ABD’dekinden daha hünerli olduğu izleniyor. Afganistan’da teknolojik büyük üstünlüğün ve istisnai güçlerin, uygun bir strateji olmadığında en ilkel şekilde donanmış bir rakibe galip gelemediği görüldü. Özetle, istihbarat ve silahlar daha hızlı ve isabetli olabilir, sensörler daha yetenekli, lojistik daha uyumlu, devasa istihbarat verisi yapay zekâ ile daha iyi sonuçlar verebilir ama bunlar kötü yönetimi ve stratejik yanlışları telafi edemez.
Makalenin devamı ve geniş versiyonu için;
https://www.academia.edu/99120956/İstihbaratta_Devrim_Zamanı