Sztuczna inteligencja (AI) zrewolucjonizowała sposób, w jaki analitycy OSINT pozyskują, przetwarzają i analizują dane. Automatyczne narzędzia potrafią przeszukać petabajty informacji w ułamku sekundy, identyfikując powiązania i wskazując trendy, których człowiek mógłby nie zauważyć. Jednak ta wygoda ma swoją cenę – coraz częściej analitycy ufają wynikom AI bez głębszej weryfikacji, co prowadzi do erozji krytycznego myślenia i umiejętności analitycznych.
Automatyzacja vs. Myślenie Krytyczne
AI oferuje ogromne możliwości w OSINT, ale jej nadużywanie sprawia, że badacze zaczynają traktować algorytmy jako wyrocznie zamiast jako narzędzia wspierające analizę. Przykłady:
Google Dorks vs. Automatyczne Scrapery – Dawniej analitycy budowali skomplikowane zapytania, by znaleźć ukryte informacje w Google. Dziś coraz częściej polegają na gotowych skryptach i narzędziach OSINT, które robią to za nich. To prowadzi do sytuacji, w której wielu badaczy nie rozumie już podstawowych mechanizmów wyszukiwania informacji.
Analiza powiązań – Narzędzia takie jak Maltego czy Spiderfoot generują grafy powiązań, ale bez umiejętności analizy i interpretacji relacji między danymi można dojść do fałszywych wniosków.
LLM (Large Language Models) jako substytut analizy – Analitycy OSINT coraz częściej wrzucają dane do ChatGPT czy Claude i oczekują gotowych wniosków, zamiast samodzielnie analizować źródła i oceniać ich wiarygodność.
Przykłady skutków ubocznych używania AI w OSINT
1. Przypadek Bellingcat i weryfikacji obrazu AI
W 2023 roku analitycy Bellingcat ujawnili, że fałszywe zdjęcia wojenne stworzone przez AI były szeroko udostępniane w mediach społecznościowych i uznawane za autentyczne. Weryfikacja źródeł stała się trudniejsza, ponieważ algorytmy często nie wykrywają subtelnych błędów, które dostrzegałby doświadczony analityk.
2. Atak na Nord Stream – AI a wnioski z błędnych danych
Podczas śledztwa dotyczącego wybuchów gazociągu Nord Stream analizy OSINT bazowały na AI do rozpoznawania statków w pobliżu miejsca zdarzenia. Jednak brak manualnej weryfikacji danych AIS doprowadził do błędnych wniosków, sugerujących obecność statków, które faktycznie były w innym miejscu.
3. Przykład dezinformacji na temat wojny w Ukrainie
Wiele kampanii dezinformacyjnych wykorzystuje AI do generowania fałszywych dokumentów i wpisów na portalach społecznościowych. Analitycy polegający na AI w wykrywaniu fake newsów często wpadają w pułapkę algorytmów, które nie zawsze rozpoznają subtelne manipulacje.
Jak AI zmienia warsztat analityka?
Zanik umiejętności ręcznej weryfikacji – Użytkownicy AI rzadziej sprawdzają informacje w pierwotnych źródłach.
Spadek kreatywności w pozyskiwaniu danych – Zamiast eksperymentować z nowymi technikami, analitycy polegają na gotowych rozwiązaniach.
Mniej samodzielnej interpretacji danych – AI prezentuje gotowe wyniki, co zniechęca do głębszej analizy i wyciągania własnych wniosków.
Jak zredukować negatywny wpływ AI na myślenie analityczne?
Obowiązkowa manualna weryfikacja wyników AI – Każdy raport generowany przez AI powinien być sprawdzony przez analityka.
Edukacja w zakresie OSINT bez AI – Regularne ćwiczenia polegające na ręcznym zbieraniu i analizowaniu danych.
Krytyczne podejście do wyników AI – Traktowanie AI jako asystenta, a nie głównego narzędzia podejmowania decyzji.
Rozwój kompetencji OSINT na poziomie podstawowym – Znajomość Google Dorks, technik HUMINT i analizy wizualnej powinna być standardem dla każdego analityka.
AI jest potężnym wsparciem dla analityków OSINT, ale nie może zastąpić myślenia krytycznego i umiejętności analizy. Ci, którzy polegają wyłącznie na algorytmach, stają się podatni na błędy, manipulacje i dezinformację. W świecie OSINT najcenniejsza jest zdolność do kwestionowania i samodzielnej weryfikacji informacji – coś, czego AI nie zastąpi.