Пентагон набирает новых технических специалистов для внедрения ИИ
По информации, полученной изданием Defense One, 30 июня 2026 года Пентагон объявил о новой кампании по набору сотен молодых программистов для решения задач в области ИИ и инженерии.
«Программа War Force (Военнык силы) — это призыв к действию для патриотически настроенных инженеров, дислоцированных на передовых позициях, которые хотят служить своей стране и военнослужащим», — заявил технический директор Министерства обороны США Эмиль Майкл.
Кандидаты, успешно прошедшие отбор, в данном объявлении о вакансии в Управлении кадровой политики (OPM) обозначены как «инженеры для передового развертывания», будут работать в течение двух лет над реализацией стратегии ускорения развития ИИ, а также над удовлетворением других важных ИТ-потребностей. Большинство вакансий будут расположены в Вашингтоне, округ Колумбия, и кандидаты должны иметь допуск к секретной информации высшего уровня.
«Военные силы» — это часть более широкой инициативы Белого дома и участвующих технологических компаний по привлечению молодых специалистов в области программного обеспечения в федеральное правительство, получившей название Tech Force (Технологические силы).
Участники, отобранные для работы, будут сотрудничать с различными командами над внедрением передовых технологий ИИ, машинного обучения, автоматизации, масштабированием новых программных инструментов и решением других важных ИТ-задач в вооруженных силах и Министерстве обороны.
Tech Force была запущена в декабре 2025 года для привлечения специалистов в области технологий и кибербезопасности в федеральные ведомства последовала за действиями администрации Трампа по увольнению тысяч сотрудников, работающих в сфере технологий, и закрытию нескольких подразделений, ориентированных на инновации.
Инструменты Agentic-AI призваны предоставить американским командирам новые варианты целей «в считанные секунды»
28 июня Пентагон объявил о создании нового набора инструментов на основе агентного ИИ, который будет непрерывно сканировать разведывательные потоки и оперативные сети, предоставляя американским военным командирам варианты целеуказания «в течение нескольких секунд».
Новые инструменты, получившие название Agent Network, будут использовать «агентов» — сущности ИИ, выполняющие задачи от имени пользователя, такие как запуск запланированного поиска или проведение email-кампании, — для «непрерывного сканирования разведывательных и оперативных систем Министерства обороны, преобразуя полученные данные в четко представленные варианты», говорится в пресс-релизе, в котором также добавлено: «Agent Network не выбирает и не поражает цели автоматически. Система гарантирует, что командиры сохраняют контроль над каждым решением».
Эта сеть — один из семи «передовых» проектов, впервые представленных в январе 2026 года вместе с новой стратегией Пентагона в области ИИ. Ключевыми подрядчиками в проекте Agent Network являются Lumbra и Palantir, которая уже занимается анализом целей в рамках своего контракта с Maven Smart Systems .
Однако ожидания относительно возможностей агентов в настоящее время могут опережать реальность. «Задачи, которые поручают выполнять агентам ИИ, могут иметь вычислительную сложность, явно превышающую возможности современных архитектур больших языковых моделей», — написал в июле прошлого года Вишал Сикка, бывший генеральный директор SAP.
Ссылаясь на основополагающую теорему о временной иерархии, Сикка отметил, что модели-трансформеры подходят к сложным и простым задачам, используя одну и ту же механическую формулу. Эти модели могут выполнять лишь ограниченное количество операций на один «токен», что соответствует пониманию концепций слов в больших языковых моделях. Даже работа с, казалось бы, простыми концепциями может потребовать большого количества токенов. Из-за этого ограничения невозможно заставить модель на основе трансформеров не выдавать ложные срабатывания, когда поставленная перед ней задача сложнее, чем количество токенов, которые она может использовать для её решения.
«Несмотря на их очевидную мощь и применимость в различных областях, следует проявлять крайнюю осторожность, прежде чем применять методы LLM к проблемам или сценариям использования, требующим точности, или для решения задач нетривиальной сложности», — заключил Сикка.
Однако Илья Пашков, основатель SINT Labs и редактор The Agent Times, предостерег от недооценки потенциала агентов.
«В 2026 году агентный ИИ незаметно перестал быть просто демонстрацией», — сказал Пашков. «Он пишет код, обрабатывает запросы в службу поддержки, выполняет работу в бэк-офисе в финансовой и медицинской сферах, а теперь еще и считывает интеллект. Скорость — это не преувеличение. Я наблюдал, как эти системы сжимают недели аналитической работы в один день».
Но их возможности также несут в себе риски — больше, чем могут предположить люди, привыкшие работать с обычными чат-ботами на основе ИИ. Частные компании, которые поспешили внедрить агентов ИИ, уже сталкиваются с проблемами, сказал Пашков, указав на компанию, агент которой стер базу данных в рабочем режиме. Без тщательной реализации агенты не могут определить, когда они работают неправильно.
«Опасность никогда не заключалась в глупом агенте; опасность представлял собой уверенный в себе агент, действующий без поводка, журнала учета или человека, ответственного за этот звонок», — сказал он.
По словам одного из сотрудников разведывательного управления Министерства обороны, не имеющего прямого отношения к программе Agent Network, многие подразделения и группы Министерства обороны начинают развертывать агентные системы. Чиновник описал атмосферу энтузиазма.
«Существует множество возможностей для использования потенциала корпоративной платформы Министерства обороны и предоставления людям возможности создавать собственные агенты», — заявили они.
Однако чиновник признал, что отслеживать эффективность работы каждого агента — серьезная задача. Управлять всеми ими будет практически невозможно.
Новая инициатива Пентагона может сократить сроки, необходимые командующим ВВС и космическими силами США для сбора и анализа разведывательной информации, необходимой для проведения операций.
Сеть агентов, вероятно, усовершенствует существующие системы сбора разведывательной информации, которые выполняют различные функции в зависимости от потребностей командира.
Эти различия имеют ключевое значение, заявил полковник ВВС в отставке Джордж Доэрти, ранее занимавший должность директора по инновациям в Управлении по закупкам и программам командования, управления, связи и боевого управления Министерства ВВС.
Часть разведывательной информации будет поступать из открытых источников, таких как новостные статьи и онлайн-публикации, указывающие на деятельность ополченческих группировок, как это было распространено во время глобальной войны с терроризмом, — заявил Доэрти журналу Air & Space Forces Magazine (29.06;2026). Но все чаще, для нужд воздушного и космического боя, системам необходимо получать данные от различных датчиков.
Доэрти, автор книги «Зверь в машине: как робототехника и ИИ изменят войну и будущее человеческих конфликтов», отметил, что примечательно, что в пресс-релизе Пентагона не были приведены примеры использования агентной сети.
«Я думаю, лучше рассматривать это в совокупности», — сказал Доэрти. «Автоматизация процесса преобразования разведывательной информации в полезную информацию, такую как варианты целеуказания, позволяет проводить гораздо больше подобных оценок параллельно, что быстро перегрузило бы аналитиков-людей или даже более ранние формы обработки разведывательных данных».
Для сравнения, пояснил Догерти, хотя компьютер может выполнять вычисления быстрее, чем стандартный калькулятор, реальная польза компьютера заключается не в экономии времени, а в масштабе анализа, который он может проводить.
«На протяжении всего процесса разработки и внедрения система Agent Network будет подвергаться тщательному тестированию, оперативной оценке и надзору, чтобы гарантировать ее эффективность в выполнении задач, а также соблюдение правовых и этических обязательств США», — говорится в пресс-релизе.
Доэрти заявил, что такие сети и любые системы управления на основе ИИ нуждаются в документированных нормативных рамках, которые предоставляют агентам недвусмысленные указания.
«Им также необходимы четкие правила или механизмы принятия решений, в том числе о том, как и когда следует передавать ситуации на рассмотрение специалистам», — сказал Догерти.
Военно-воздушные силы США работали над интеграцией ИИ в свои сети управления боевыми действиями еще до появления Agent Network.
В декабре 2025 года Центр оперативного управления 805-й учебно-боевой эскадрильи на авиабазе Неллис, штат Невада, провел заключительное мероприятие после года экспериментов по модернизации систем управления и контроля.
Участники мероприятия применили ИИ к операциям управления и контроля с использованием взаимодействия человека и машины, автоматизации цепочки атак и многодоменных операций.
Согласно сообщению ВВС, в мероприятии приняли участие представители сухопутных войск, военно-морского флота и морской пехоты, а также подразделения из Канады и Великобритании.
Теневой центр занимался повышением эффективности принятия решений с помощью ИИ для оптимизации рабочих процессов.
«Мы использовали эти инструменты для реагирования на изменения до и во время операций, повышая оперативность выполнения задач и осведомленность о дружественном боевом порядке», — сказала капитан Стефани Альбанезе, руководитель эксперимента.
В частности, она отметила, что участники использовали интеллектуальную систему Maven Smart System Joint Blue Asset Tool для отслеживания сил противника, что способствовало повышению ситуационной осведомленности и координации миссий.
Согласно пресс-релизу, пользователи отслеживали более 500 активов, чтобы сгенерировать более 300 решений.
Сеть агентов — это второй из семи «передовых проектов» Пентагона, запущенных в январе 2026 года вместе со стратегией в области ИИ. Первым стал запуск GenAI.mil, обеспечивающего доступ к передовым моделям генеративного ИИ для всего персонала Министерства обороны. Широкий доступ к сайту начался в декабре.
В число других проектов входят:
Swarm Forge : конкурентный механизм для итеративного поиска, тестирования и масштабирования новых способов борьбы с возможностями, использующими ИИ, и противодействия им;
Ender’s Foundry: ускорение возможностей моделирования с использованием ИИ;
Open Arsenal: ускорение процесса преобразования технической информации в разработку функциональных возможностей;
Грант на проект: подробностей пока немного, за исключением того, что он «позволяет трансформировать сдерживание от статических позиций и предположений к динамическому давлению с поддающимися интерпретации результатами»;
Корпоративные агенты: руководство по быстрой и безопасной разработке и развертыванию агентов ИИ.
