'Lavender': गाज़ा पट्टी पर बमबारी का निर्देशन करने वाली इज़राइल की AI मशीन

 (972mag.com)
1 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2024-04-04 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • +972 Magazine और Local Call की जांच के अनुसार, इज़राइली सेना ने गाज़ा युद्ध के शुरुआती दौर में Lavender का इस्तेमाल कर दसियों हज़ार फ़िलिस्तीनियों को हत्या के लक्ष्यों के रूप में चिह्नित किया, और खुफिया अधिकारियों ने उसके नतीजों को लगभग मानवीय फैसले की तरह माना
  • Lavender ने Hamas और Palestinian Islamic Jihad के सैन्य संगठनों के संदिग्ध सदस्यों को स्कोर दिया, और गवाहियों के अनुसार युद्ध के पहले कुछ हफ्तों में लगभग 37,000 लोगों को संदिग्ध लड़ाकों के रूप में चिह्नित किया गया
  • कई खुफिया स्रोतों ने बताया कि अधिकारियों ने लक्ष्यों की स्वतंत्र रूप से पुष्टि नहीं की और आम तौर पर केवल 20 सेकंड यह जांचने में लगाए कि व्यक्ति पुरुष है या नहीं; आंतरिक रूप से लगभग 10% त्रुटि की जानकारी होने के बावजूद “शून्य-त्रुटि” नीति नहीं रखी गई
  • लक्ष्यों को ट्रैक करने के लिए Where’s Daddy? जैसे ऑटोमेटेड सिस्टम इस्तेमाल किए गए; जब लक्ष्य अपने पारिवारिक घर में प्रवेश करता, तो उसे बमबारी का लक्ष्य बनाया जाता, और गवाहियों के अनुसार निचले स्तर के लक्ष्यों के लिए precision-guided munitions के बजाय unguided bombs (dumb bombs) को प्राथमिकता दी गई
  • इज़राइली सेना ने इस दावे से इनकार किया कि AI ने लक्ष्यों को “incriminate” किया, और स्वतंत्र खुफिया विश्लेषण व अंतरराष्ट्रीय कानून के पालन का हवाला दिया; लेकिन स्रोतों का मानना है कि नागरिक हताहतों की स्वीकार्य सीमा, collateral damage की ऑटोमेटेड गणना और real-time verification की कमी ने बड़े पैमाने पर नागरिक मौतों को जन्म दिया

Lavender द्वारा लक्ष्य निर्माण

  • 2021 में अंग्रेज़ी में प्रकाशित The Human-Machine Team ने युद्ध के दौरान विशाल डेटा को तेज़ी से प्रोसेस कर हजारों संभावित सैन्य लक्ष्य बनाने वाली एक “मशीन” की परिकल्पना की
    • लेखक ने “Brigadier General Y.S.” छद्म नाम इस्तेमाल किया, और +972 व Local Call ने कहा कि उन्होंने पुष्टि की है कि वह इज़राइल की खुफिया इकाई Unit 8200 के मौजूदा कमांडर हैं
    • किताब नए लक्ष्य खोजने और लक्ष्य-स्वीकृति निर्णय लेने की प्रक्रिया में मौजूद मानवीय bottleneck को हल करने के लिए AI और इंसानों के संयोजन की वकालत करती है
  • जांच के अनुसार, इज़राइली सेना ने वास्तव में Lavender नाम का AI-आधारित प्रोग्राम विकसित किया, और गाज़ा युद्ध के दौरान AI के जरिए हत्या के लक्ष्य बनाने में सीधे शामिल रहे छह इज़राइली खुफिया अधिकारियों ने इसकी गवाही दी
  • यह सिस्टम आधिकारिक रूप से Hamas और Palestinian Islamic Jihad के सैन्य संगठनों के संदिग्ध सदस्यों, खासकर निचले स्तर के सदस्यों, को संभावित बमबारी लक्ष्यों के रूप में चिह्नित करने के लिए डिजाइन किया गया था
  • स्रोतों के अनुसार, युद्ध के पहले कुछ हफ्तों में सेना लगभग पूरी तरह Lavender पर निर्भर रही, और लगभग 37,000 फ़िलिस्तीनियों और उनके घरों को हवाई हमलों के उम्मीदवारों के रूप में चिह्नित किया गया
  • इज़राइली सेना के प्रवक्ता ने +972 और Local Call को दिए जवाब में ऐसी kill list के अस्तित्व से इनकार किया

“मानव लक्ष्य” की सीमा का विस्तार

  • इज़राइली सेना में पहले “human target” का अर्थ सैन्य अंतरराष्ट्रीय कानून विभाग के नियमों के तहत ऐसे वरिष्ठ सैन्य कर्मी से था जिसे निजी आवास में मारा जा सकता था, भले ही आसपास नागरिक मौजूद हों
  • 7 अक्टूबर को Hamas-नेतृत्व वाले सशस्त्र समूहों ने दक्षिणी इज़राइल पर हमला कर लगभग 1,200 लोगों की हत्या की और 240 लोगों को अगवा किया; इसके बाद, स्रोतों के अनुसार, इज़राइली सेना ने “Operation Iron Swords” में Hamas सैन्य संगठन के सभी सदस्यों को, उनकी रैंक और सैन्य महत्व से स्वतंत्र, human target के रूप में नामित किया
  • अतीत में किसी एक human target की हत्या को मंजूरी देने के लिए अधिकारी को जटिल और लंबी incrimination प्रक्रिया से गुजरना पड़ता था
    • यह cross-check किया जाता था कि लक्ष्य Hamas सैन्य संगठन का वरिष्ठ सदस्य है या नहीं
    • उसका निवास और संपर्क विवरण पता किया जाता था
    • यह real-time में जानना होता था कि लक्ष्य घर पर कब है
  • स्रोतों के मुताबिक, जैसे ही लक्ष्य सूची कुछ दर्जन वरिष्ठ कर्मियों से बढ़कर दसियों हज़ार निचले स्तर के कर्मियों तक पहुंची, खुफिया काम ऑटोमेशन सॉफ्टवेयर और AI पर बहुत ज्यादा निर्भर हो गया
  • एक वरिष्ठ अधिकारी ने कहा कि निचले स्तर के कर्मियों पर ऑटोमेटेड तरीके से हमला कर पाना “Holy Grail” था, और ऑटोमेशन में जाने पर लक्ष्य निर्माण में भारी उछाल आता है

Lavender कैसे काम करता था और उसका डेटा

  • Lavender गाज़ा पट्टी के 23 लाख निवासियों में से अधिकांश पर बड़े पैमाने की निगरानी व्यवस्था से जुटाई गई जानकारी का विश्लेषण करता है, और प्रत्येक व्यक्ति के Hamas या PIJ सैन्य संगठन में सक्रिय होने की संभावना को 1 से 100 तक स्कोर करता है
  • सिस्टम ज्ञात Hamas और PIJ सदस्यों की जानकारी को training data के रूप में लेता है, उनकी विशेषताओं यानी features को सीखता है, और आम आबादी में समान विशेषताएं खोजता है
  • The Human-Machine Team किताब में AI-आधारित “target machine” बनाने की छोटी गाइड है, जिसमें किसी व्यक्ति का स्कोर बढ़ा सकने वाली विशेषताओं के उदाहरण शामिल हैं
    • ज्ञात लड़ाकों के साथ उसी Whatsapp समूह में होना
    • हर कुछ महीनों में मोबाइल फोन बदलना
    • बार-बार पता बदलना
  • Unit 8200 के Data Science and AI केंद्र के कमांडर “Col. Yoav” ने 2023 में Tel Aviv University AI week के एक बंद व्याख्यान में मौजूदा लड़ाकों की सूची से समानता के आधार पर “खतरनाक लोगों” का पता लगाने वाली target machine का वर्णन किया
    • उन्होंने कहा कि 2021 के मई में गाज़ा सैन्य अभियान के दौरान इस सिस्टम से Hamas missile unit के कमांडर की पहचान की गई
    • व्याख्यान की slides ने वह संरचना दिखाई जिसमें मौजूदा Hamas operatives का डेटा input किया जाता है, features सीखे जाते हैं, और फिर अन्य फ़िलिस्तीनियों को समानता के आधार पर score किया जाता है
  • “Col. Yoav” ने जोर देकर कहा कि अंतिम निर्णय इंसान लेता है, लेकिन हाल में Lavender इस्तेमाल करने वाले स्रोतों का कहना है कि व्यवहार में मानवीय सूक्ष्म निर्णय की जगह mass target generation और lethality ने ले ली

मंजूरी प्रक्रिया और त्रुटि की स्वीकृति

  • स्रोतों के अनुसार, Lavender की लक्ष्य सूची को ऑटोमेटेड रूप से अपनाने की मंजूरी युद्ध शुरू होने के लगभग दो हफ्ते बाद दी गई
    • खुफिया कर्मियों ने AI द्वारा चुने गए सैकड़ों samples को हाथ से जांचा
    • उन samples में Lavender की Hamas से संबंध पहचानने की accuracy 90% तक आंकी गई
    • इसके बाद जब Lavender किसी व्यक्ति को Hamas लड़ाका मानता, तो अधिकारियों ने कच्चे डेटा या फैसले के कारणों की स्वतंत्र जांच किए बिना उसे लगभग आदेश की तरह माना, ऐसा स्रोतों ने कहा
  • एक वरिष्ठ अधिकारी ने कहा कि आंतरिक जांचों में Lavender की गणना को केवल 90% सही माना गया, जिसका मतलब था कि हत्या के लक्ष्यों में से 10% Hamas सैन्य संगठन के सदस्य नहीं हो सकते थे
  • स्रोतों ने बताया कि Lavender उन लोगों को गलती से चिह्नित कर सकता था जिनके communication patterns ज्ञात Hamas या PIJ सदस्यों जैसे थे
    • पुलिस और civil defense कर्मी
    • लड़ाकों के रिश्तेदार
    • ऐसे निवासी जिनका नाम या उपनाम वास्तविक operative जैसा था
    • गाज़ा के वे निवासी जिन्होंने पहले किसी Hamas operative द्वारा इस्तेमाल किया गया device इस्तेमाल किया था
  • एक स्रोत ने कहा कि “शून्य-त्रुटि नीति” नहीं थी और त्रुटियों को statistically माना गया
  • एक अन्य खुफिया स्रोत ने बताया कि निचले स्तर के लड़ाकों को लक्ष्य बनाने में खुफिया अधिकारी का समय लगाकर verification करना कम मूल्यवान माना गया, इसलिए AI इस्तेमाल की error range और नागरिक मौतों के जोखिम को स्वीकार किया गया

मानवीय verification केवल पुरुष होने की जांच तक सीमित

  • इज़राइली सेना ने इस दावे से इनकार किया कि उसने AI के जरिए लक्ष्यों को incriminate किया, और जवाब दिया कि ऐसे tools केवल incrimination प्रक्रिया में मदद करने वाले सहायक tools हैं
  • सेना के जवाब में कहा गया कि किसी भी मामले में intelligence analyst की स्वतंत्र समीक्षा जरूरी है, और यह verify किया जाता है कि पहचाना गया लक्ष्य सैन्य दिशानिर्देशों और अंतरराष्ट्रीय कानून के अनुरूप वैध लक्ष्य है या नहीं
  • लेकिन स्रोतों ने कहा कि Lavender द्वारा चिह्नित निचले स्तर के संदिग्ध लड़ाके के घर पर बमबारी से पहले वास्तविक मानवीय निगरानी प्रक्रिया लगभग सिर्फ एक जांच तक सीमित थी
    • AI द्वारा चुना गया लक्ष्य महिला है या पुरुष, इसकी पुष्टि
    • सेना के भीतर यह धारणा थी कि Hamas और PIJ के सैन्य संगठनों में महिलाएं नहीं हैं, इसलिए यदि लक्ष्य महिला हो तो मशीन की गलती होने की संभावना बड़ी है
  • एक वरिष्ठ अधिकारी ने कहा कि वे प्रति लक्ष्य आम तौर पर 20 सेकंड लगाते थे, और पुरुष आवाज़ है या नहीं, यह जांचना ही उनका एकमात्र मानवीय added value था
  • स्रोतों ने बताया कि इस तरीके में यदि Lavender किसी नागरिक पुरुष को गलती से चिह्नित करता, तो त्रुटि पकड़ने के लिए कोई supervision mechanism नहीं था

Where’s Daddy? और पारिवारिक घरों की tracking

  • अगला चरण यह तय करना था कि Lavender द्वारा बनाए गए लक्ष्य पर कहां हमला किया जाए
  • इज़राइली सेना का दावा है कि Hamas नागरिक आबादी के केंद्रों में operatives और military assets तैनात करता है, और अस्पतालों, मस्जिदों, स्कूलों व UN facilities जैसी civilian structures के अंदर से लड़ाई करता है
  • छह स्रोतों ने भी कुछ हद तक माना कि Hamas की tunnel system अस्पतालों और स्कूलों के नीचे से गुजरती है, लड़ाके ambulances का इस्तेमाल करते हैं, और military assets नागरिक इमारतों के पास तैनात किए जाते हैं
  • साथ ही स्रोतों ने कहा कि मौजूदा बमबारी में मौतों के अभूतपूर्व रूप से बढ़ने का एक मुख्य कारण यह था कि सेना ने लक्ष्यों पर उनके निजी घरों में परिवार के साथ होने पर व्यवस्थित रूप से हमला किया
  • automated tracking software हजारों लोगों को साथ-साथ track करता था और लक्ष्य के घर में प्रवेश करते ही लक्ष्य-प्रभारी अधिकारी को automatic alert भेजता था
    • इनमें से एक पहली बार सामने आया Where’s Daddy? है
    • एक स्रोत ने इसे “broad hunting” कहा और समझाया कि target system द्वारा बनाई गई सूची को copy-paste कर दिया जाता है और इंतजार किया जाता है कि किसे मारा जा सकता है
  • UN आंकड़ों के अनुसार, युद्ध के पहले महीने में मारे गए लोगों में आधे से ज्यादा, यानी 6,120 लोग, 1,340 परिवारों से थे, और कई परिवार अपने घरों के अंदर पूरी तरह खत्म हो गए
  • गवाहियों के अनुसार, Lavender सूची में मौजूद नाम को Where’s Daddy? में डालने पर उस व्यक्ति पर लगातार निगरानी रहती, और जैसे ही वह घर में प्रवेश करता, पूरा घर गिरा देने वाले हमले का लक्ष्य बन सकता था

हथियार चयन और unguided bombs

  • Lavender हत्या के लक्ष्य चिह्नित करता, सैन्य कर्मी पुरुष होने की पुष्टि करते, और tracking software घर के भीतर location पकड़ता; इसके बाद अगला चरण bomb चयन था
  • CNN ने दिसंबर 2023 में अमेरिकी intelligence estimate का हवाला देते हुए रिपोर्ट किया कि इज़राइली वायुसेना ने गाज़ा में जिन munitions का इस्तेमाल किया, उनमें लगभग 45% बिना guidance वाले unguided bombs (dumb bombs) थे
  • तीन खुफिया स्रोतों ने कहा कि Lavender द्वारा चिह्नित निचले स्तर के operatives की हत्या के लिए महंगे precision weapons बचाने के मकसद से केवल unguided bombs इस्तेमाल किए गए
  • एक स्रोत ने बताया कि अगर निचले स्तर का target high-rise building में रहता, तो वे ज्यादा precise और महंगा “floor bomb” इस्तेमाल नहीं करना चाहते थे, इसलिए हमला नहीं करते; लेकिन अगर वह कुछ मंजिला इमारत में रहता, तो unguided bomb से इमारत के अंदर मौजूद लोगों सहित मारने वाला हमला मंजूर कर दिया जाता
  • एक अन्य स्रोत ने कहा कि system के कारण targets खत्म नहीं होते थे; यदि एक attack cancel हो जाए, तो तुरंत अगले target पर बढ़ जाते थे

नागरिक मौतों की स्वीकार्य सीमा

  • स्रोतों के अनुसार, युद्ध के शुरुआती कुछ हफ्तों में AI system द्वारा चिह्नित हर निचले स्तर के लड़ाके पर स्वीकार्य नागरिक मौतों की संख्या 15 या 20 तय थी
  • यह “collateral damage degree” रैंक, सैन्य महत्व और उम्र से स्वतंत्र रूप से सभी संदिग्ध निचले स्तर के लड़ाकों पर व्यापक रूप से लागू किया गया, और कहा गया कि प्रत्येक मामले में सैन्य लाभ और अनुमानित नागरिक नुकसान की तुलना नहीं की गई
  • target operations room के एक अधिकारी ने कहा कि सेना के अंतरराष्ट्रीय कानून विभाग ने अतीत में इस स्तर के collateral damage को कभी blanket approval नहीं दिया था
  • उन्होंने कहा कि जिसने पिछले 1–2 वर्षों में Hamas की uniform पहनी हो, उसे विशेष अनुमति के बिना 20 नागरिकों के collateral damage के साथ बमबारी में मारा जा सकता था, और व्यवहार में proportionality principle मौजूद नहीं था
  • एक अन्य वरिष्ठ स्रोत ने बताया कि युद्ध के पहले हफ्ते में collateral damage पर लगभग ध्यान नहीं दिया गया, फिर limits घटाई गईं और बाद में फिर बढ़ाई गईं

वरिष्ठ कमांडरों के लक्ष्य और ज्यादा बड़ा नागरिक नुकसान

  • स्रोतों ने कहा कि सेना अब नागरिक घरों में मौजूद निचले स्तर के human targets को बड़े पैमाने पर बनाकर बमबारी करने का तरीका इस्तेमाल नहीं कर रही है
    • कुछ ने कहा कि अमेरिकी दबाव का असर पड़ा
    • गाज़ा पट्टी के कई घर पहले ही नष्ट या क्षतिग्रस्त हो चुके हैं और लगभग पूरी आबादी विस्थापित हो गई है, जिससे intelligence databases और automated home tracking programs पर निर्भर करना कठिन हो गया
  • एक स्रोत के अनुसार, निचले स्तर के operatives पर mass bombing मुख्य रूप से युद्ध के पहले 1–2 हफ्तों में हुई और बाद में bombs बचाने के लिए रोक दी गई
  • लेकिन वरिष्ठ Hamas commanders को निशाना बनाने वाले airstrikes जारी रहे, और स्रोतों के अनुसार इस मामले में सेना प्रति target सैकड़ों नागरिकों की मौत को मंजूरी दे रही है
  • 2 दिसंबर को Shuja’iya Battalion commander Wisam Farhat को निशाना बनाने वाली बमबारी के बारे में एक स्रोत ने याद किया कि उन्हें पता था कि 100 से अधिक नागरिक मारे जाएंगे
  • गवाहियों के अनुसार, 17 अक्टूबर को Al-Bureij refugee camp में Hamas Central Gaza Brigade commander Ayman Nofal की हत्या के लिए लगभग 300 नागरिक मौतों को मंजूरी दी गई और कई इमारतें नष्ट हो गईं
  • General Peter Gersten ने 2021 में एक अमेरिकी defense media outlet से कहा था कि ISIS के खिलाफ operations में 15 नागरिकों के collateral damage वाला attack सामान्य प्रक्रिया से बाहर था और उस समय U.S. Central Command के commander Lloyd Austin की विशेष अनुमति आवश्यक थी

7 अक्टूबर के बाद सेना के भीतर माहौल

  • सभी स्रोतों ने कहा कि 7 अक्टूबर को Hamas के नरसंहार और बंधक बनाने की घटना ने इज़राइली सेना की firepower policy और collateral damage thresholds पर बड़ा असर डाला
  • एक स्रोत ने शुरुआती माहौल को पीड़ादायक और प्रतिशोधी बताया, और कहा कि नियम बहुत ढीले थे
  • दूसरे स्रोत ने कहा कि professional organization के भीतर “hysteria” था, और सेना को समझ नहीं आ रहा था कि कैसे जवाब दे, इसलिए उसने Hamas की क्षमताओं को खत्म करने के लिए तीव्र बमबारी शुरू कर दी
  • एक खुफिया स्रोत ने कहा कि स्पष्ट रूप से “बदला” लक्ष्य होने का निर्देश नहीं था, लेकिन अगर Hamas से जुड़े हर target को legalize कर दिया जाए और लगभग हर collateral damage को मंजूर कर दिया जाए, तो हजारों लोगों का मरना तय था
  • इज़राइली सेना ने जवाब दिया कि प्रत्येक target की अलग-अलग समीक्षा होती है, attack के सैन्य लाभ और अनुमानित collateral damage का आकलन किया जाता है, और यदि अनुमानित collateral damage सैन्य लाभ की तुलना में अत्यधिक हो तो attack नहीं किया जाता

collateral damage गणना का automation

  • स्रोतों के अनुसार, हर घर में target के साथ मारे जाने की आशंका वाले नागरिकों की संख्या की गणना भी automated और inaccurate tools से की गई
  • पिछले युद्धों में खुफिया कर्मी बमबारी के लिए तय घर में कितने लोग हैं, यह जांचने में बहुत समय लगाते थे, और वह संख्या “target file” में दर्ज होती थी
  • 7 अक्टूबर के बाद यह गहन verification बड़े पैमाने पर बंद हो गई और automation से बदल दी गई
  • स्रोतों द्वारा बताई गई पद्धति यह थी कि युद्ध से पहले प्रत्येक घर के निवासियों की संख्या building size और residents list से अनुमानित की जाती, फिर उस मोहल्ले से निकले निवासियों के अनुमानित अनुपात के हिसाब से संख्या घटाई जाती
    • उदाहरण के लिए, यदि अनुमान लगाया जाए कि मोहल्ले के आधे निवासी चले गए हैं, तो सामान्यतः 10 लोगों वाले घर में 5 लोग मौजूद माने जाते
    • सेना ने समय बचाने के लिए, पिछले operations की तरह actual home surveillance से मौजूदा निवासियों की संख्या verify नहीं की
  • एक स्रोत ने कहा कि यह model reality से जुड़ा नहीं था, और युद्ध-पूर्व registered residents युद्ध के दौरान घर के भीतर वास्तविक रूप से मौजूद लोगों से मेल नहीं खाते थे
  • उसी स्रोत ने बताया कि सेना को ऐसी errors की संभावना का पता था, लेकिन तेज़ होने के कारण उसने inaccurate model अपनाया

real-time verification की कमी और बमबारी के बाद confirmation में कटौती

  • स्रोतों ने कहा कि Where’s Daddy? जैसे tracking systems द्वारा लक्ष्य के घर लौटने का alert देने और वास्तविक बमबारी के बीच काफी समय अंतर हो सकता था, और इस कारण कई बार लक्ष्य के बिना ही पूरा परिवार मारा गया
  • तीन खुफिया स्रोतों ने कहा कि उन्होंने ऐसे मामले देखे जहां इज़राइली सेना ने पारिवारिक घरों पर बमबारी की, लेकिन बाद में पता चला कि हत्या का target घर के अंदर था ही नहीं
  • एक स्रोत ने समझाया कि लक्ष्य कुछ घंटे पहले घर पर था, इसलिए उसी आधार पर बमबारी कर दी जाती थी; कभी location दुबारा verify की जाती थी और कभी नहीं
  • दूसरे स्रोत ने कहा कि रात 8 बजे target घर पर माना गया, लेकिन वायुसेना ने रात 3 बजे बमबारी की; इस बीच target अपने परिवार के साथ दूसरे घर चला गया था, और जिस इमारत पर बमबारी हुई उसमें बच्चों वाले दो अन्य परिवार थे
  • पिछले गाज़ा युद्धों में human target की हत्या के बाद bombing damage assessment यानी BDA प्रक्रिया की जाती थी, लेकिन स्रोतों ने कहा कि मौजूदा युद्ध में AI द्वारा चिह्नित निचले स्तर के लड़ाकों से जुड़े attacks में समय बचाने के लिए यह प्रक्रिया समाप्त कर दी गई
  • स्रोतों ने कहा कि निचले स्तर के Hamas·PIJ संदिग्ध targets पर हमलों में उन्हें वास्तविक नागरिक मौतों की संख्या नहीं पता थी, और यह भी नहीं पता था कि target खुद मरा या नहीं

संबंधित पढ़ाई

1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2024-04-04
Hacker News की राय

  • Didier Bigo जैसे विद्वान लंबे समय से इस बात पर चिंता जताते रहे हैं कि केवल “आतंकवादी” या “अपराधी” से अप्रत्यक्ष संबंध के आधार पर लोगों को निशाना बनाया जा रहा है
    मूल रूप से यह Snowden खुलासों में सामने आए निगरानी के संदर्भ में इस्तेमाल हुआ था, जहाँ पहचाने गए व्यक्ति से, उदाहरण के लिए, 3 डिग्री तक दूर मौजूद लोगों को भी निशाना बनाया जाता था, जिससे due process और लक्षित निगरानी का अर्थ ही खत्म हो जाता था
    अब ऐसे AI सिस्टम सिर्फ निगरानी के लिए नहीं, बल्कि सचमुच लोगों को मारने के लिए इस्तेमाल हो रहे हैं
    अंतरराष्ट्रीय मानवीय कानून उन लोगों की हत्या पर रोक लगाता है जो लड़ाके या सशस्त्र समूहों के “लड़ाके” नहीं हैं। केवल वे लोग जिन्हें शत्रुता में “सीधी भागीदारी” वाली “निरंतर भूमिका” हासिल है, कभी भी हमले का लक्ष्य बन सकते हैं
    यानी केवल Hamas के सशस्त्र संगठन के सदस्य ही हमले के लक्ष्य हो सकते हैं; भर्ती कराने वालों, हथियार बनाने वालों, प्रचार संभालने वालों, फंडिंग संभालने वालों आदि को गिरफ्तार किया जाना चाहिए या उन पर मुकदमा चलना चाहिए। वरना नियमित युद्ध में भी सेना को लोन देने वाले बैंक कर्मचारी की तरह लगभग हर नागरिक लक्ष्य बन सकता है
    Lavender डरावना इसलिए है क्योंकि यह Israel को उन लोगों को बड़े पैमाने पर निशाना बनाने में सक्षम बनाता है जिन्हें अंतरराष्ट्रीय कानून के तहत हमले से संरक्षण मिला है, और सिर्फ आतंकवादियों से संबंध होने का एक कमजोर राजनीतिक औचित्य देता है
    https://www.icrc.org/en/doc/assets/files/other/icrc-002-0990...

    • शुरुआत हमेशा दिए गए मानदंडों के हिसाब से लक्ष्य सूची बनाने से होती है। एक बार सूची बन जाए, तो उसका उपयोग वर्गीकरण से बदलकर दानवीकरण, निगरानी, अधिकारों से वंचित करना, निर्वासन और हत्या तक पहुँच जाता है
      द्वितीय विश्व युद्ध के दौरान Germany द्वारा कंप्यूटर के शुरुआती इस्तेमालों में से एक काम उन लोगों की सूचियाँ बनाना और प्रोसेस करना था जिन्हें concentration camps भेजा जाना था। आज का फर्क सिर्फ इतना है कि ज्यादा डेटा कहीं तेज़ी से और बड़े पैमाने पर इकट्ठा और प्रोसेस किया जा सकता है
    • अक्सर यह अद्भुत जादू होता है कि जैसे ही किसी को निशाना बनाकर मार दिया जाता है, नागरिक तुरंत “सहयोगी”, “आतंकवादी”, “सशस्त्र लड़ाका” आदि में बदल जाता है
      और जाहिर है, कोई पूछताछ या सवाल न कर सके इसलिए सब कुछ गोपनीय घोषित कर दिया जाता है और पहुँच सीमित कर दी जाती है
    • यह देखना दिलचस्प है कि ऐसे टूल कितनी जल्दी और आसानी से “किसे निशाना बनाना है, यह तय करते समय संदर्भ के लिए दी जाने वाली सूचना” से “कंप्यूटर कह रहा है कि इन लोगों को मारो, तो चलो करते हैं” में बदल जाते हैं; software के end users में यह आम तौर पर दिखता भी है
      Guardian लेख में IDF प्रवक्ता ने कहा कि यह सिस्टम मौजूद है लेकिन सिर्फ electronic उद्देश्यों के लिए इस्तेमाल होता है, और मूल मंशा या ऊपरी स्तर की समझ शायद ऐसी हो सकती है। लेकिन लगता है कि व्यवहार में यह दूसरी चीज़ में बदल गया होगा
    • लेख में जिन मानदंडों पर चर्चा हुई है, उनके हिसाब से Israel से नाराज़ कोई भी व्यक्ति Israel की कई इमारतों को निशाना बनाने को जायज़ ठहरा सकता है
      आखिरकार आबादी के बड़े हिस्से पर IDF सेवा की अनिवार्यता है
    • यहाँ बच निकलने की गुंजाइश यह है कि हथियार निर्माण सुविधा लगभग निश्चित रूप से सैन्य रणनीतिक लक्ष्य होती है
      अंतरराष्ट्रीय कानून ऐसी infrastructure को निशाना बनाने की अनुमति देता है, अगर उससे मिलने वाला सैन्य लाभ नागरिक मौतों के अनुपात में हो
      इसलिए व्यक्तियों को निशाना नहीं बनाया जा सकता, लेकिन अंतरराष्ट्रीय कानून के हिसाब से अगर उन लोगों के अंदर रहते हुए उस इमारत पर हमला करना सैन्य रूप से मूल्यवान है, तो निष्कर्ष यह निकलता है कि ऐसा करना ठीक है

  • मैंने नहीं सोचा था कि कभी ऐसा भी सोचूँगा, लेकिन अब यह विचार करना पड़ रहा है कि क्या इस software को बनाने और विकसित करने वालों पर हत्या या मानवता के विरुद्ध अपराधों के लिए मुकदमा चलना चाहिए
    मेरी समझ में AI अपने मौजूदा रूप में ऐसी किसी भी उपयोगिता के आसपास नहीं होना चाहिए
    inference models स्वभावतः काफी non-deterministic होते हैं, इस अर्थ में कि किसी चाही गई विशिष्ट outcome के लिए उन्हें ठीक-ठीक evaluate किया जा सकता है, और कम accuracy पाने के लिए भी बड़े पैमाने पर training data चाहिए। लेकिन ऐसा training data शायद मौजूद ही नहीं है, और लगता है कि पूरा ढाँचा एक विशाल hallucination पर खड़ा है
    अगर यह AI model 10% भी सही निकले तो मुझे हैरानी होगी, और 1% से कम हो तो भी हैरानी नहीं होगी। जो पढ़ा है, उससे लगता है कि accuracy मुख्य बात भी नहीं है
    Guardian लेख https://www.theguardian.com/world/2024/apr/03/israel-gaza-ai... देखकर यह भी सोचने लगा हूँ कि क्या AI development की अनुमति ही दी जानी चाहिए
    यह खास application और उसका justification सार्वजनिक रूप से सामने आई technology के जानबूझकर दुरुपयोग के सबसे खुल्लमखुल्ला उदाहरणों में से एक लगता है। क्या यह भोला निष्कर्ष है

    • यह इस पर निर्भर करता है कि यहाँ “AI” से आपका मतलब क्या है। “database में बहुत सारा data है और इंसान queries को हाथ से adjust करता है” से लेकर “XYZ predict करने वाला deep learning neural network बनाया गया है” तक एक spectrum है
      उसके बीच में decision trees जैसी चीज़ें भी हैं जो explainable results देती हैं
    • यह बिल्कुल भी भोला निष्कर्ष नहीं है। अगर किसी ने ऐसे system की सीमाएँ अच्छी तरह जानते हुए, और उसके परिणाम भी जानते हुए, उसके development या maintenance में हिस्सा लिया है, तो मेरे हिसाब से उसके लिए अपने हाथ साफ़ रखने की गुंजाइश खत्म हो जाती है
    • सिर्फ रिपोर्टिंग देखकर भी साफ लगता है कि IDF के पास मैदान में कोई औपचारिक rules of engagement नहीं हैं। निचले स्तर के commanders के पास बिना किसी निगरानी के किसी को भी, कभी भी मारने की पूरी स्वायत्तता है
      “AI” बाद में किसी खास genocide act को जायज़ ठहराने का उपकरण है; असल में यह गुस्से और racism से संचालित पुराने ढंग के अंधाधुंध नरसंहार के ज्यादा करीब है
    • बंदूक या AI लोगों को नहीं मारते; लोग मारते हैं। अगर जवाबदेही तय करनी है, तो वह हमले का आदेश देने वाले लोगों पर होनी चाहिए
    • कोई न कोई इससे आगे जाकर AI-controlled drones, tanks वगैरह के रूप में execution stage तक AI को शामिल करेगा
      फिर वे दावा करेंगे कि उनकी कोई जिम्मेदारी नहीं है और दोष मशीन के अंदर के भूत पर डाल देंगे

  • यह कहानी इज़राइल को जितना भी बुरा दिखाए, फिर भी यह कम से कम इस तरह की ज़िम्मेदारी से बचने की कोशिश जैसी पढ़ी जाती है कि वे हथियारबंद लड़ाकों को मारने की कोशिश कर रहे थे
    शुरू से ही यह स्पष्ट था कि लक्ष्य पत्रकारों, मेडिकल स्टाफ़ और राहत वितरण में शामिल लोगों को निशाना बनाकर Gaza में जीवन को असंभव बनाना था

    • असल में ऐसा था, यह मानना बहुत संदिग्ध लगता है। यह “ज़रा भी शक हो तो पहले गोली चलाओ और बाद में पूछो” वाली नीति के ज़्यादा करीब दिखता है
      अगर पत्रकारों, राहतकर्मियों और मेडिकल स्टाफ़ को जानबूझकर मारने की नीति होती, तो मृतकों की संख्या कहीं ज़्यादा होती
      अगर कोई यह नहीं समझता कि Hamas ऐसे roles को operations की आड़ के रूप में इस्तेमाल करता है, तो वह बेहद भोला है या एकतरफ़ा झुका हुआ है
      मैं इज़राइल की कार्रवाइयों को सही ठहराने की कोशिश नहीं कर रहा; वे कार्रवाइयाँ बहुत खराब हैं, लेकिन अब तक के सबूतों के आधार पर मुझे लगता है कि मूल दावा साफ़ तौर पर गलत है
    • यह इज़राइलियों के लिए प्रचार हथियार जैसा ज़्यादा दिखता है। अगर वे सचमुच इसे छिपाना चाहते, तो शायद हमें पता ही नहीं चलता
      हम इसके बारे में बात कर रहे हैं, यह अपने-आप में शायद संयोग नहीं है, और यह इज़राइलियों को समझाने की रणनीति लगती है कि सेना तकनीकी रूप से आगे है और उसे पता है कि वह क्या कर रही है, इसलिए संदेह न करें
      AI हो या न हो, वे जनसंहार करते और सभी अंतरराष्ट्रीय मानवीय कानूनों का उल्लंघन करते ही, लेकिन जो लोग अब भी मानते हैं कि वह जनसंहार जायज़ है, उनके लिए यह छवि सुधारने का असर दे सकता है

  • यह विचार असहज करता है कि AI का इस्तेमाल किसी को पहले से मार देने का फैसला लेने में किया जा सकता है
    मसलन, self-driving car navigation की तरह, कंप्यूटर शायद पहले से ही passive तरीके से लोगों को मारने वाले फैसले ले रहे हों। इस मामले में कहा जाता है कि human approval प्रक्रिया थी, लेकिन इंसानी दखल के बिना robot द्वारा लोगों को मारने की स्थिति से यह बस एक कदम दूर है, और वह Terminator की कहानी से भी एक कदम ही दूर है
    ऐसे मामलों में विकल्प क्या है, यह जानने की उत्सुकता है। मुझे सैन्य रणनीति के बारे में बहुत कम पता है, लेकिन AI न होता तो इज़राइल कम targets चुनता या और भी मनमाने ढंग से चुनता, यह नहीं पता
    इस लेख को पढ़कर कुछ लोगों की ऐसी गलत व्याख्या भी लगती है कि अगर इज़राइल AI का इस्तेमाल नहीं करता तो वह कोई बम ही नहीं गिराता, लेकिन यह देखते हुए कि युद्ध चल रहा है, यह साफ़ तौर पर कम संभावना वाली बात है। युद्ध में निर्दोष लोगों समेत लोग मारे जाते हैं, और इसलिए हर कोई युद्ध से नफ़रत करता है और चाहता है कि मौजूदा युद्ध जितनी जल्दी हो सके खत्म हो

    • इसमें एक हिस्सा है: “मौजूदा युद्ध में अधिकारियों को समय बचाने और बिना बाधा मानव targets का बड़े पैमाने पर उत्पादन संभव बनाने के लिए Lavender के आकलन की स्वतंत्र रूप से समीक्षा करने की ज़रूरत नहीं थी”
      आंतरिक जांच में Lavender की गणना-शुद्धता सिर्फ़ 90% मानी गई थी, फिर भी निगरानी की ऐसी कमी की अनुमति दी गई; दूसरे शब्दों में, इसका मतलब है कि उन्हें पहले से पता था कि हत्या के लिए चिन्हित मानव targets में से 10% Hamas की सैन्य शाखा के सदस्य नहीं हैं
      इसलिए human approval प्रक्रिया थी ही नहीं। नीति खुद किसी ने आदेश देकर तय की होगी, लेकिन लगातार बनते assassination targets AI system की भविष्यवाणियों के आधार पर ही मंज़ूर हो रहे थे
      “समय बचाने और बिना बाधा मानव targets का बड़े पैमाने पर उत्पादन संभव बनाने के लिए” वाला वाक्य भयावह रूप से dystopian है
    • विकल्प साफ़ दिखता है। target selection प्रक्रिया को धीमा बनाना, कुल targets की संख्या घटाना, और यह सुनिश्चित करना कि उस प्रक्रिया में मानवीय अंतरात्मा शामिल हो
    • यह घिसा-पिटा लगेगा, लेकिन करने वाली बात यह है कि शुरुआत में ही आक्रामक असममित युद्ध न छेड़ा जाए और निर्दोष लोगों से भरे घनी आबादी वाले शहरी इलाकों पर बिना खास वजह बमबारी न की जाए
      तब किसी छोटे AI की भी ज़रूरत नहीं पड़ती
    • यह सचमुच असहज करने वाली बात है। मुझे चिंता थी कि AI के खिलाफ प्रतिक्रिया आएगी, और ऐसी कहानियां एक turning point बन सकती हैं और निश्चित रूप से ठहरकर सोचने की अवधि को जायज़ ठहरा सकती हैं
      यह बात भी शायद सही हो सकती है कि विकल्प और बुरा हो। Lavender बनाने वाले लोग data से यह भी साबित कर सकते हैं
      फिर भी हर स्थिति में इंसान को प्रक्रिया के भीतर रखना चाहिए—ऐसा नैतिक दबाव होना चाहिए। ऐसी justification की कोशिशें जनता का उतना ध्यान नहीं खींचेंगी जितना Gaza के नागरिकों के सिर के ऊपर घटती SkyNet-शैली की विनाश-लीला खींचेगी
    • अगर ऐसे मामले में विकल्प जानना चाहते हैं, तो जवाब है: Torment Nexus मत बनाइए
      अगर शुरुआत Torment Nexus न बनाने के नज़रिए से करें, तो Torment Nexus न बनाना कहीं आसान हो जाता है

  • बहुत से लोग सिर्फ़ शीर्षक देखकर आगे बढ़ जाएंगे, लेकिन कृपया मुख्य लेख पढ़ लें
    दूसरा पैराग्राफ़ यह है: “सूत्रों ने Lavender नाम के AI system के इस्तेमाल के बारे में बताने के साथ-साथ दावा किया कि इज़राइली सैन्य अधिकारियों ने, खासकर संघर्ष के शुरुआती हफ्तों और महीनों में, बड़ी संख्या में फ़िलिस्तीनी नागरिकों के मारे जाने की अनुमति दी”

    • सही है। AI शायद इस operation का सबसे नैतिक हिस्सा रहा हो। मानव कमान ने तय किया कि किसी भी पैमाने का collateral damage बहुत ज़्यादा नहीं है
    • उनके पास इज़राइली के 1 नुकसान पर 10 फ़िलिस्तीनियों की जान लेने का अघोषित 10-के-बदले-1 नियम है
    • नागरिकों के बीच छिपकर बलात्कार और हत्या करने वाले, बच्चों और माताओं को भूमिगत कैदखानों में घसीट ले जाने वाले, और ऐसे कामों पर डींगें मारने वाले आतंकवादी दरिंदों का पीछा करते हुए उन्होंने अधिक civilian deaths की अनुमति दी

  • Serial podcast का यह पूरा season सुनने की सलाह दूंगा
    “बड़ी मात्रा में data process करके target बनाए जाने योग्य संभावित ‘निचले स्तर’ के operatives की जल्दी पहचान की गई। चार intelligence sources ने कहा कि युद्ध की शुरुआत में किसी समय Lavender ने AI system द्वारा Hamas या PIJ से जुड़े फ़िलिस्तीनी पुरुषों की सूची अधिकतम 37,000 तक तैयार की थी”
    यह 2001 में Guantanamo या और भी गुप्त जेलों में भेजे जाने वाले लोगों को चुनने और उनकी locations पर बमबारी करने के तरीके से बहुत अलग नहीं है
    सबसे बढ़कर, enterprise दुनिया की तरह सेना के engineers भी AI buzzword को बढ़ा-चढ़ाकर पेश कर रहे हैं, और लगता है कि वे वही कर रहे हैं जो AI से पहले भी करते थे
    अगर आप PayPal account से ISIS के रूप में पहचाने गए account को पैसे भेजें, तो अमेरिका की 3-letter agency जल्द ही आपके पास पहुंच जाएगी। users की गवाही देखें तो यह भी ठीक वैसा ही लगता है। किस जगह पर बम गिराना है या नहीं, यह AI ने नहीं बल्कि इंसानों ने तय किया

    • आपने “2001 में दुनिया जिस तरह चलती थी” कहा, लेकिन यहां दुनिया से मतलब अमेरिका है। फिर भी बात सही है
      “NSA targets SIM cards for drone strikes, ‘Death by unreliable metadata’”
      https://www.computerworld.com/article/2475921/whistleblower-...
    • “Gitmo” 2002 में ही खुला था

  • “हमें केवल तब [Hamas] कार्यकर्ताओं को मारने में दिलचस्पी नहीं थी जब वे किसी सैन्य इमारत के अंदर हों या सैन्य गतिविधि में शामिल हों,” एक खुफिया अधिकारी A. ने +972 और Local Call से कहा
    “इसके उलट, IDF ने बिना हिचक उन्हें उनके घरों में बमबारी करके निशाना बनाया, और वही पहला विकल्प था। परिवार के घर पर बमबारी करना कहीं आसान है। सिस्टम उन्हें ऐसी ही परिस्थितियों में खोजने के लिए बनाया गया है”

    • i24 News देखने पर काफी बेचैनी होती है। वे ऐसे सेगमेंट चलाते हैं जिनमें पूछताछकर्ता बताते हैं कि यातना कितनी उत्पादक रही, और यहां तक मजाक करते हैं कि अगर नींबू बिना निचोड़े ही रस दे दे तो कितना आसान होगा
    • “परिवार के घर पर बमबारी करना कहीं आसान है”—यह युद्ध अपराध कैसे नहीं हो सकता
      Gaza में करीब 20 लाख नागरिक रहते हैं, और उनमें से कई लोगों के पास भोजन, पानी, दवाइयों और सुरक्षित शरण तक पहुंच नहीं है। उन बदकिस्मत लोगों में से कुछ Hamas कार्यकर्ताओं और उनके परिवारों के ऊपर या नीचे रहते हैं
      यह कुछ ऐसा है जैसे “ओह, सॉरी lol”, “इरादा नहीं था lol सच में”, “हमारी doctrine कहती है कि दुश्मन के 1 कार्यकर्ता के बदले X नागरिकों को मार सकते हैं, चिंता मत करो”
      Gaza का युद्ध Ukraine से अलग है। Ukraine और Russia के गांवों के लोग frontline से Russia की तरफ या पश्चिमी Galicia की तरफ जा सकते हैं, और बड़े आबादी केंद्रों को पूरी तरह समतल भी नहीं किया जाता
      Gaza में ऐसा लगता है कि कोई भी, कभी भी, किसी भी वजह से या बिना वजह मारा जा सकता है। Israel की “रणनीति” Ukraine और Russia तक को संयम और सभ्यता के उदाहरण जैसा दिखा देती है
    • युद्ध के समय सैनिक वैध target नहीं होते क्या? मुझे लगता है, होते हैं। मुद्दा collateral damage है
      हालांकि यह युद्ध यह भी दिखाता है कि Hamas भी नियमों का पालन नहीं करता और नागरिकों के बहुत करीब रहता है

  • सोचता हूं कि यह technology असल में कितनी accurate है, या फिर नतीजों में उनकी दिलचस्पी कम और advanced दिखने वाली image में ज्यादा है
    एक तरफ ऐसी technology के मौजूद होने का सोचना डरावना है, लेकिन दूसरी तरफ इसका output इतना biased हो सकता है कि यह बस कचरे का ढेर ही हो
    और ज्यादा डरावनी बात यह है कि यह इस बात का सबूत है कि सत्ता में बैठे लोगों को “accuracy” में रुचि नहीं, बल्कि ऐसे justification में रुचि है जो उनके पूर्वाग्रहों की पुष्टि करे। ऐसा हमेशा से रहा है, लेकिन AI से इसका scale होना और भी घातक है
    पहले सीमा इस बात की थी कि झूठ बोल सकने वाले इंसान कितने हैं, अब सीमा यह है कि जादुई black box कितनी तेजी से चल सकता है

    • हाल में Israeli बमबारी में मारे गए food charity workers के मामले में यह पुष्टि नहीं हुई है कि approval किसने दिया था, लेकिन उस team में एक security staffer था
      वह व्यक्ति armed नहीं था, और उसके काम का हिस्सा Israeli authorities को यह बताना था कि charity team कहां जाएगी ताकि रास्ता खुल सके; UK में उसके परिवार ने उसकी मौत की पुष्टि की। इसलिए स्वाभाविक रूप से सवाल उठता है कि ऐसी स्थिति में targeted killing को मंजूरी किसने दी
      मौत के बाद की तस्वीरों में दिखता है कि missile vehicle की छत को भेद गई थी, और विडंबना यह कि वह vehicle के ऊपर साफ दिख रहे food charity के logo के ठीक बगल में था
      Israel के रक्षा मंत्री अब दावा करते हैं कि यह गलती थी, लेकिन जांच के मुताबिक अगर असली target पर हमला हुआ होता, तो rules of engagement के तहत 15–100 असंबंधित collateral deaths तक की अनुमति हो सकती थी
    • मुझे नहीं लगता कि advanced दिखने वाली image मुख्य लक्ष्य है। चाहे वह कितना भी कमजोर हो, लक्ष्य एक तरह का justification है
      खासकर अगर यह audit करना मुश्किल हो कि “AI” किसी निष्कर्ष तक कैसे पहुंचा। अब कोई भी target बन सकता है
      यह कुछ वैसा है जैसे अमेरिकी पुलिस कहती है कि “गांजे की smell आई” या sniffer dog ने “signal दिया”। यह किसी भी search—और यहां किसी भी killing—को justify करने का साधन देता है। मशीन चलती रहती है

  • 2018 में Google CEO Sundar Pichai, SVP Diane Greene, SVP Urs Hölzle, और chief engineer Jeff Dean ने अमेरिकी सेना के लिए Lavender जैसा system बनाया था। Project Maven
    अमेरिकी सेना इस system का इस्तेमाल mass-surveillance drone footage का विश्लेषण कर Pakistan में हत्या के लिए suspects चुनने में करना चाहती थी। वह पहले ही सैकड़ों घरों और vehicles पर bombs गिराकर हजारों suspects और उनके परिवारों व दोस्तों को मार चुकी थी [0]
    उस समय मैं Urs के Google Technical Infrastructure department में काम कर रहा था। मैंने उस project के बारे में news में पढ़ा, और Urs ने संबंधित meeting में हमसे झूठ कहा कि contract सिर्फ 9 million dollars का है। वह पहले ही 18 million dollars तक बढ़ चुका था और 270 million dollars की ओर जा रहा था
    Urs और Jeff Dean ने अपने काम के प्रभाव को कम करके दिखाने की कोशिश की। Jeff Dean जब impact को छोटा बताकर बोल रहे थे तो लगातार पलकें झपका रहे थे, और जैसे ही technical aspect पर बोलना शुरू किया, अचानक पलकें झपकाना बंद कर दिया। उसी पल मैंने उनके और company leadership के प्रति सारी respect खो दी
    बेहतरीन engineering और business skills होने का मतलब mature morality होना नहीं है। दुख की बात है कि हमारा समाज इस तरह structured नहीं है कि leaders को जरूरी moral education मिले, या जब वे moral judgement में पूरी तरह fail हों तो उन्हें हटाया जाए
    [0] https://en.wikipedia.org/wiki/Drone_strikes_in_Pakistan

  • Guardian ने भी इस कहानी को front page पर चलाया और publication से पहले details बताई गई थीं
    https://www.theguardian.com/world/2024/apr/03/israel-gaza-ai...
    व्यक्तिगत रूप से मुझे ऐसी कहानियां public interest का मामला लगती हैं। मैं सीधे मांग तो नहीं करूंगा, लेकिन उम्मीद है कि flags हटें और discussion आगे बढ़े

    • Guardian version का HN thread अब काफी flags पाकर लगभग दब गया है [0]
      अच्छा होगा अगर flags हटें और threads merge हो जाएं। यह technology के नए इस्तेमाल के तरीकों पर एक महत्वपूर्ण कहानी लगती है
      [0] https://news.ycombinator.com/item?id=39917727
    • Guardian ने 972 को reporting के source के रूप में refer किया है। इसलिए इसे सिर्फ “Guardian article” मानकर नहीं देखना चाहिए
    • Guardian article भी HN पर आने के बाद जल्दी flag हो गया, यह काफी निराशाजनक है