Ранее, в доИИшную эпоху, ОСИНТ развивался как преимущественно ручная дисциплина. Нужно было последовательно отрабатывать источники, фиксировать данные и выстраивать логические связи. Вся работа велась в рукопашную.Такой подход был еще приемлем, пока объем доступной информации еще можно было переварить и обработать. По состоянию на сегодня, ситуация поменялась чуть менее, чем кардинально. По данным IDC, по состоянию на 2024 ежедневно генерировалось около 408 квинтиллиона байт данных; только в социальных сетях публикуются сотни миллионов единиц контента в сутки. Ни один аналитик, ни одна команда аналитиков не способны перелопатить такой объем вручную. Тут не то, что ленивым, тут и трудолюбивым осинтерам становится тяжко. Даже, если отрабатывать какой-то узкий сегмент информации, то все равно, количество информации, которую приходится отрабатывать, — впечатляет.Учитывая тот факт, что поисковые машины выдают все больше шлака и "белого шума", а так же то, что по данным Pew Research Center и аналогичных организаций, следы ИИ найдены в 10...35% выдаваемого на гора контента, ситуация становится еще сложнее.Но, "кто нам мешает, тот нам и поможет". Можно и нужно применять ИИ модели для сбора и обработки данных, для их верификации и т.д. и т.п. Конечно, ИИ не заменяет живого человека, но он снимет операционную нагрузку, делегируя машине сбор, первичную фильтрацию и структурирование данных. Тем самым, он берет на себя всю рутину и высвобождает время и внимание для контекстуальной интерпретации, этического суждения и вывода. Нам, все же, еще есть чем заняться. Читать далее