Cuanto más aleja la tecnología al actor, más debe aumentar su responsabilidad.
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De persona a objetivo
¿Qué será de la humanidad cuando la tecnología sea capaz de reconocer, clasificar, rastrear y, en última instancia, matar a seres humanos sin que quienes ejecutan los ataques los hayan visto jamás?
Mi amigo Mohammad Reza Dehshiri planteó precisamente esta pregunta, y su respuesta es contundente.
El peligro, escribe, no es la inteligencia artificial, sino la inhumanidad artificial; es decir, la posibilidad de que las máquinas se vuelvan más precisas precisamente cuando los humanos dejen de sentirse responsables de lo que esas máquinas hacen en su nombre.
Con este artículo, inicio una serie que toma el análisis de Dehshiri como punto de partida e intenta llevarlo más allá. Si el problema es la «inhumanidad artificial», la respuesta no puede estar en una IA «más ética», como si la ética fuera un módulo que se instalara a posteriori en un sistema que ya ha sido diseñado.
Necesitamos recuperar una categoría que la jerga tecnológica ha vuelto casi innombrable: la inteligencia humana, entendida no como un vestigio que hay que proteger en medio de las complejidades de la automatización, sino como una forma de conocimiento con características propias y distintivas, que ningún aumento en la potencia computacional puede reemplazar.
La llamaré Inteligencia Humana, y la ambigüedad es deliberada. En la jerga de los servicios de inteligencia, HUMINT se refiere a la más antigua de las disciplinas de inteligencia: aquella que se basa en las personas, las fuentes, los idiomas y la visita paciente y frecuente a distintos lugares.
En terminología filosófica, la expresión denota la facultad de comprender. La tesis de esta primera contribución es que estos dos significados ahora convergen, y que su convergencia tiene implicaciones geopolíticas que se extienden mucho más allá del debate sobre la ética de las armas.
Podemos describir la cadena operativa de la guerra contemporánea en siete etapas: detectar, identificar, clasificar, predecir, priorizar, seleccionar el objetivo, atacar.
Cada eslabón puede perfeccionarse técnicamente sin que la secuencia, tomada en su conjunto, se perfeccione moralmente. El fenómeno resultante se denomina «dataficación de la vida humana»: el individuo reducido a una identidad, una ubicación, un patrón de comportamiento, un índice de amenaza.
Esto no es una abstracción. En abril de 2024, una investigación de Yuval Abraham para +972 Magazine y Local Call describió a «Lavender», un sistema utilizado por las fuerzas armadas israelíes en Gaza para asignar a decenas de miles de personas una probabilidad de afiliación a grupos armados.
Según fuentes internas citadas en la investigación, la verificación humana de cada nombre a menudo no duraba más de veinte segundos: el tiempo necesario para determinar que el objetivo era un hombre.
Las Fuerzas de Defensa de Israel han refutado este relato y han descrito a «Lavender» como una base de datos diseñada para apoyar a los analistas.
Sin embargo, incluso si se acepta la versión oficial, el meollo del asunto sigue siendo el mismo: había un operador humano presente, y su presencia no fue suficiente para transformar la recomendación del sistema en un juicio.
La psicología cognitiva tiene un nombre para este fenómeno, el sesgo de automatización: la tendencia de quienes trabajan con un sistema automatizado a tratar sus recomendaciones como un sustituto de su propia verificación y a no buscar la información que pudiera contradecirlas.
Ya en 1976, Joseph Weizenbaum —quien había creado uno de los primeros programas conversacionales de la historia— ya distinguía entre la capacidad de calcular y la capacidad de juzgar, y argumentaba que hay tareas que no deberían confiarse a una computadora, incluso si esta fuera capaz de realizarlas. Medio siglo después, esta distinción se ha vuelto aún más apremiante. La computación trabaja con lo que ya se ha traducido en datos. El juicio debe decidir si esa traducción ha sido fiel.
Dehshiri deja claro este punto con cuatro distinciones: la precisión técnica no es precisión ética; la exactitud no es justicia; la automatización no es responsabilidad; la superioridad tecnológica no es superioridad moral.
Yo agregaría una quinta, de naturaleza epistémica, de la que dependen las demás: la correlación no es comprensión. Un sistema de aprendizaje automático reconoce patrones estadísticos en un conjunto de datos. No sabe qué es una escuela, porque no sabe qué es un niño, y ni siquiera sabe que no sabe esto.
L’iraniano cita un interesante estudio de caso: el 28 de febrero de 2026, en las primeras horas de la guerra, la escuela primaria Shajareh Tayyebeh en Minab, en la provincia de Hormozgan, fue alcanzada varias veces durante el horario escolar.
Las cifras proporcionadas por las autoridades iraníes oscilan entre 150 y 175 muertos, la gran mayoría de los cuales eran niñas, junto con docenas de maestros y algunos padres; el fiscal del distrito fijó el número total de muertos en 156.
Washington nunca ha reconocido directamente su responsabilidad ni ha publicado los resultados de la investigación del Pentágono. Amnistía Internacional ha descrito el incidente, en el mejor de los casos, como un grave fallo de inteligencia.
Hay un detalle, revelado por imágenes satelitales, que traslada el análisis del plano moral al fáctico.
Según los medios occidentales, la escuela se encontraba junto a una base naval perteneciente a la Guardia Revolucionaria y anteriormente había formado parte de ella; entre las explicaciones que circulan en los círculos estadounidenses se encuentra la de datos de selección de objetivos desactualizados.
Si se confirmara esta hipótesis, Minab no sería un caso de una máquina que cometió un error, sino de una base de datos que había dejado de corresponder a la realidad. El edificio había cambiado. Los datos, no.
Ningún algoritmo de clasificación, por muy sofisticado que sea, puede detectar que un antiguo edificio militar se ha convertido en una escuela si nadie ha registrado el cambio. Todos los que vivían en Minab lo sabían: los padres que llevaban a sus hijas a la escuela cada mañana, el conductor del autobús escolar, los maestros.
Este es precisamente el tipo de información que recopila el HUMINT y que la guerra a distancia tiende a considerar superflua, porque es lenta, costosa y difícil de ampliar. Con base en fuentes de dominio público, la responsabilidad de EE. UU. parece altamente probable, aunque las circunstancias exactas siguen sin estar claras y el nivel de certeza en este punto es bajo: un error en la base de datos, un error de clasificación o una aceptación consciente del riesgo.
Sin embargo, las tres hipótesis convergen en la misma pregunta. ¿Quién, antes del ataque, verificó si había personas en ese edificio?
Más allá del «human-in-the-loop»
El debate internacional se ha conformado durante mucho tiempo con el principio de human-in-the-loop, según el cual un ser humano forma parte del ciclo de toma de decisiones.
Esta fórmula es insuficiente: una persona puede estar presente en el ciclo y, sin embargo, limitarse a dar el visto bueno a la recomendación del algoritmo.
Él propone sustituirlo por un principio más exigente, al que denomina humanity-in-command: la capacidad efectiva de cuestionar, rechazar, anular y detener el proceso automatizado.
La historia de la Guerra Fría ofrece dos ejemplos que aclaran lo que esto significa en la práctica. El 26 de septiembre de 1983, el sistema soviético de alerta temprana Oko señaló el lanzamiento de cinco misiles balísticos desde Estados Unidos.
El oficial de guardia, Stanislav Petrov, descartó la alarma como una falsa alarma y no la reportó como un ataque en curso, razonando que un primer ataque estadounidense nunca consistiría en solo cinco misiles.
Tenía razón: el satélite había confundido el reflejo del sol en las nubes con lanzamientos de misiles.
Veintiún años antes, el 27 de octubre de 1962, en el mar del Caribe, el submarino soviético B-59, aislado y bajo fuego de cargas de profundidad, estaba a punto de lanzar un torpedo con ojiva nuclear. El lanzamiento requería el consentimiento de los tres oficiales de mayor rango a bordo, y Vasily Arkhipov se negó a darlo.
En ninguno de los dos casos el hombre aprobó una recomendación del sistema. La contradijo. Y no lo hizo porque tuviera más datos: de hecho, los datos eran el problema.
Lo hizo porque sabía plantearse una pregunta que ningún procedimiento le exigía hacer, a saber, si lo que estaba viendo tenía sentido en el contexto de todo lo demás que sabía sobre el mundo.
Petrov estaba familiarizado con la doctrina nuclear estadounidense; Arkhipov sabía la diferencia entre un ataque y una amenaza. Es esta capacidad de comparar la señal con el panorama general, el detalle con lo que es plausible, lo que yo denomino Inteligencia Humana. Vale la pena señalar que el Dena fue hundido por un submarino. No sabemos qué se les preguntó a sus oficiales, ni qué margen de discreción tenían para tomar decisiones.
Esta propuesta debe aclararse, ya que existe el riesgo de reducirla a un llamado humanista genérico. La Inteligencia Humana, tal como yo la entiendo, se estructura en tres niveles distintos, cada uno de los cuales marca un límite estructural —más que contingente— de la inteligencia artificial.
El primer nivel es epistémico. La tradición escolástica distinguía entre intellectus, el acto mediante el cual la mente capta inmediatamente una verdad, y ratio, el proceso discursivo de pasar de un elemento a otro: para Tomás de Aquino (Summa Theologiae, I, q. 79, a. 8), ambos no son facultades distintas, sino aspectos de un único intelecto, en el que el razonamiento comienza con una comprensión y regresa a una comprensión. Los sistemas actuales de aprendizaje automático logran una ratio de una potencia sin precedentes, capaz de inferir, combinar y predecir a escalas inaccesibles para la mente humana.
Carecen del aspecto del intellectus, es decir, de la comprensión del significado de lo que procesan. Esta es una tesis filosófica y debe presentarse como tal, pero tiene consecuencias prácticas precisas: un sistema desprovisto de comprensión no puede saber cuándo su propio modelo del mundo se ha vuelto falso.
El segundo aspecto es práctico. La Prudentia, según la definición tomista, es la razón recta aplicada a la acción, y su tarea específica consiste en aplicar el principio universal al caso particular. La máquina generaliza: su valor radica en asignar el caso individual a una clase.
La prudencia hace lo contrario, porque debe reconocer qué es lo que, en este caso particular, queda fuera de la clase. La guerra, que es el ámbito de lo singular y lo imprevisto, es el escenario donde esta diferencia tiene mayor peso.
La nota Antiqua et nova del Vaticano, de enero de 2025, retomó esta línea de pensamiento, haciendo hincapié en la naturaleza encarnada y relacional de la inteligencia humana y su irreducibilidad a una mera función de procesamiento.
El tercer nivel es relacional, y es aquí donde el significado filosófico se encuentra con el de los servicios de inteligencia. Sherman Kent, quien de hecho fundó el campo de los estudios de inteligencia en los Estados Unidos de la posguerra, lo definió ante todo como conocimiento, incluso antes que como organización o actividad.
El HUMINT es la forma de este conocimiento que pasa a través del otro como persona: alguien que habla su idioma, conoce sus costumbres, sabe interpretar un barrio y puede distinguir una fiesta de una manifestación.
Durante las últimas tres décadas, las grandes potencias han ido desviando progresivamente recursos hacia disciplinas técnicas, desde la inteligencia de señales hasta la vigilancia satelital, pasando por las plataformas de fusión de datos. Minab ilustra el costo de este desequilibrio.
Nada de esto implica un rechazo a la tecnología. La inteligencia humana no se opone a la IA de la misma manera que un manual se opone a un mecánico. Establece una jerarquía: el algoritmo como herramienta subordinada a un juicio que no puede producir por sí mismo. Y de ahí se deriva un principio, formulado por Dehshiri, que merece convertirse en un criterio operativo: cuanto más aleja la tecnología al actor de las consecuencias de sus propias acciones, más debe aumentar —y no disminuir— la responsabilidad consciente de quien toma la decisión.
Desde el punto de vista geopolítico
Hasta ahora, el tema podría parecer una cuestión de filosofía moral. No es solo eso. La distribución de la capacidad de guerra algorítmica es una distribución de poder, y las reglas que la rigen serán redactadas —si es que llegan a redactarse— por aquellos que tienen interés en limitarlas lo menos posible.
El estado del derecho internacional lo confirma. El grupo de expertos gubernamentales establecido en virtud de la Convención sobre Ciertas Armas Convencionales ha estado discutiendo los sistemas de armas autónomas letales desde 2017 sin haber llegado a un instrumento vinculante.
En noviembre de 2023, Estados Unidos promovió una declaración política sobre el uso militar responsable de la IA, que por definición no es vinculante; en diciembre del mismo año, la Asamblea General de las Naciones Unidas adoptó la primera resolución dedicada a estos sistemas, mientras que el Comité Internacional de la Cruz Roja ha venido pidiendo desde 2021 la prohibición de los sistemas autónomos impredecibles y de aquellos diseñados para atacar a seres humanos.
En junio de 2024, en su intervención en la cumbre del G7 en Borgo Egnazia, el papa Francisco pidió que nunca se le permitiera a una máquina decidir sobre la vida de una persona. La brecha entre estas posturas y la realidad en los campos de batalla de 2026 se mide en víctimas.
También existe una asimetría más profunda. Quienes controlan los datos deciden quién es un objetivo, y las víctimas de la guerra algorítmica se encuentran en su mayoría fuera de Occidente: en Gaza, Irán, el Sahel y Yemen.
Para los Estados que no producen las plataformas ni controlan sus bases de datos, la inteligencia humana se convierte así en una cuestión de soberanía.
Un país que cuenta con pericia lingüística, conocimiento regional y redes de inteligencia humana conserva su autonomía de juicio; un país que confía su visión del mundo a sistemas diseñados en otros lugares —a menudo por empresas privadas— la cede junto con sus datos. En un orden que tiende hacia la multipolaridad, esta distinción separará a los actores que juzgan de aquellos que son juzgados.
Esto conduce a una propuesta concreta, que desarrollaré en futuros artículos. Junto con el principio general de una supervisión humana significativa, el derecho internacional humanitario podría codificar una obligación específica de verificación humana del estatus civil de cada infraestructura fija incluida en una lista de objetivos, con una fecha de vencimiento más allá de la cual la información se vuelve inválida y debe renovarse utilizando fuentes directas. Esta es una norma mínima.
Aplicada a Minab, habría requerido que alguien preguntara si ese edificio seguía siendo lo que los registros indicaban que era.
La tecnología puede determinar cómo un arma llega a su objetivo, mientras que le corresponde a la humanidad decidir si ese objetivo debe ser atacado. La pregunta subyacente a todo esto es quién, en términos prácticos, ejerce esa humanidad, con qué herramientas de conocimiento y dentro de qué instituciones.
En Minab, alguien debería haber sabido que había una escuela allí. El hecho de que nadie lo supiera, o de que nadie preguntara, es el punto desde el cual debemos volver a empezar.
Traducción: Observatoriode trabajador@s en lucha
Meanwhile Donald Trump has dismissed calls for more regulation, saying the United States needs to maintain its edge over China in the AI race.
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A new poll indicates that 64 percent of Americans believe artificial intelligence (AI) is developing “too fast.”
The Associated Press-NORC Center poll released on Oct. 8 showed that just 27 percent say the development is “about right,” and less than 10 percent think it’s moving “too slow.”
Of the polled adults, more Democrats (76 percent) than Republicans (54 percent) think AI is moving too fast. However, 70 percent of those under 30 years old think the technology should be slowed, and 60 percent of those 60 years old and older think the same.
The findings come amid growing concern over the technology’s potential threat to humanity, which has led to industry leaders and politicians calling for a slowdown and more regulation.
President Donald Trump has dismissed calls for more regulation, saying the United States needs to maintain its edge over China in the AI race. Major AI companies recently signed a voluntary accord with the White House that calls for internal and external reviews.
According to the poll conducted Sept. 24 to 28, about half of respondents think the government’s support is about promoting technological innovation, and a little fewer say they think it’s about competition with China.
Meanwhile, 80 percent of Americans say it’s “extremely” or “very” important for the United States to ensure AI stays under human control.
Recent months have seen several incidents of AI agents from major tech firms breaching websites of private companies, research institutions, and multiple government agencies.
Notably, ChatGPT developer OpenAI acknowledged in July that its AI agents broke out of a testing environment and hacked into Hugging Face, an open-source community for AI.
In September, OpenAI canceled the release of its latest model, GPT-6.1 Astra, slated for October, over safety concerns. It also postponed plans for its initial public offering this year.
Lawmakers from both sides of the aisle have proposed a range of measures to regulate the technology, but none are likely to advance anytime soon with Congress in recess ahead of the midterms.
Confidence in politicians’ handling of AI is low, with 23 percent trusting Democrats to do a better job and 21 percent favoring Republicans, while 39 percent trust neither party.
Mistrust of AI appears to have extended to the realm of politics, as very few adults are using AI as a source of information for the upcoming election. The poll indicated that only about 21 percent of respondents said they use or plan to use AI to gather information about a candidate or ballot issue.
Even fewer (12 percent) said they will use AI for information about how to vote, and only 10 percent said they would use it for information on voter registration.
The most unsettling failure in digital payments may not be a black screen. Imagine a fraud-detection model that remains online but suddenly flags thousands of legitimate transfers as suspicious. Banks may see functioning servers while customers see rejected payments, delayed salaries and complaints no single institution can explain. This is a hypothetical scenario, not a […]
The post The AI risk no bank can manage alone appeared first on Asia Times.
Artificial intelligence is rapidly making its way into national defense. Reconnaissance, early warning, target detection, mission planning—everywhere, machine-learning systems promise faster analysis, faster responses, and faster decision-making. In a military context, this sounds like progress. In reality, AI exacerbates a security problem that cannot be solved technically. Anyone who attempts to do so anyway risks […]
The post When AI takes control of weapons systems appeared first on Asia Times.
China’s artificial intelligence and digital-infrastructure investments in the Gulf Arab states are increasingly colliding with a far larger and more strategically privileged American technology presence, particularly in Saudi Arabia and the United Arab Emirates (UAE). While Beijing offers Gulf governments cloud platforms, 5G networks, smart-city systems, surveillance technologies and lower-cost digital infrastructure, Washington offers the […]
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When people think about what ChatGPT or other large language models are doing behind the scenes, it’s common to reach for the language of computing. You might assume there is a database, or a logical series of steps being executed, in order to provide a response to your query. Picturing AI responses as akin to […]
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We are fortunate to live at an incredible moment in history. As more and more AI applications have become available, people have turned to them to seek advice, build businesses, express ideas, learn, and improve their health and quality of life. Nowhere is this more clear than in Asia. AI is already turbocharging small businesses […]
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Paul Krugman is the greatest econ writer in the world, and also a legendary economist. But I sometimes feel that he has a blind spot when it comes to the value of new technologies. In 1998 he famously wrote: The growth of the Internet will slow drastically, as the flaw in ‘Metcalfe’s law’—which states that […]
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Certain ideas define us. Some earned names of our own along the way. Others have run through nearly 240 pieces without ever being formally christened. Put together, they amount to a worldview. That worldview has been assembled one essay at a time since 2023. Many readers have walked in mid-conversation. Mention the hardware/software flip, super […]
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The artificial intelligence (AI) race between the United States and China has accelerated in model protection, supply chains and talent controls, even as the two nations’ leaders agreed last week to open a new dialogue on AI safety. A string of moves announced or uncovered this week shows that both sides are now guarding their […]
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AI agents don’t go rogue. That’s something only humans do. Nevertheless, a New York Times article – representative of much news coverage of AI – described an OpenAI hacking as “A.I. bots going rogue and independently spearheading a cyberattack.” Name-brand artificial intelligence agents have been on a hacking spree in 2026. OpenAI’s software agents hacked […]
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How seriously should we take the latest AI doom warnings from the technocrats? It's unclear, says Matt Ridley – but it's hard to give much credence to those who have ignored the very real threat from man-made viruses.
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Just weeks before its scheduled November IPO, Anthropic is facing growing attention over the potential dangers of its technology. The resignation of former Anthropic researcher Jacob Coxon on September 8, who wrote on X that AI could “kill us all by the end of the decade,” preceded the company’s threat report on September 10. According […]
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The Pentagon has announced plans for a new functional combatant command, very broadly akin to U.S. Special Operations Command (SOCOM) or U.S. Space Command (SPACECOM), but for operational activities involving autonomous and robotic capabilities. Secretary Pete Hegseth has also announced new initiatives to help further accelerate the fielding of uncrewed systems in the air, at sea, and on land, as well as to explore future warfighting challenges. All of this builds on previous and long-overdue efforts to prioritize the fielding of various tiers of drones, as well as artificial intelligence (AI) and other emerging technologies, across domains, but there are questions about how these new efforts will translate into tangible developments.
Secretary Hegseth unveiled plans for what is tentatively dubbed Autonomous Warfare Command (AUTOWARCOM), as well as the aforementioned initiatives, called Project Agincourt and Project Meridian, during a speech to service members today at the U.S. Marine Corps’ base in Quantico, Virginia. Hegseth called this a State of the Force address, and said he planned to make it an annual event.
.@SECWAR “Today, at my direction—we are announcing the creation of Autonomous Warfare Command, or AutoWarCom:
— DOW Rapid Response (@DOWResponse) September 30, 2026
A new 4-star combatant command—with service-like authorities—built to scale autonomous and robotic capabilities across the Joint Force in the fastest peacetime shift in… pic.twitter.com/kYWBxy6Dij
“At my direction, we are announcing the creation of Autonomous Warfare Command, or AUTOWARCOM, a new four-star combatant command with service-like authorities built to scale autonomous and robotic capabilities across the joint force in the fastest peacetime shift in modern military history,” Hegseth declared. “Drone warfare supercharged by SI-enabled targeting is the biggest battlefield revolution in generations. You already know that. Yet when I was sworn in to the Department of Defense, there was scant urgency in this domain.”
“SI” here stands for “super intelligence,” a term the Trump administration is now using in place of AI.
Hegseth called attention to the Drone Dominance initiative he unveiled last year, as well as the establishment of Joint Interagency Task Force 401 (JIATF-401), as examples of steps the Department has already taken in this regard. JIATF-401 is notably focused on counter-drone capabilities, as you read more about here.
“It’s a good start, but it’s certainly not enough. The pace of war is changing faster than the process to support it. Cheap compute, super intelligence, and advanced commercial manufacturing have enabled the proliferation of low-cost, high-precision strikes,” Hegseth continued. “For 40 years, the United States relied … primarily on expensive weapons that placed quality over quantity. Now, that approach gave us a lot of enormous advantages, and we need to preserve those capabilities. But today we need both quality and quantity. The term you know is high-low mix. An analogy is a thunderstorm. We need bolts of lightning high, our existing high-end kill chains capable of striking unexpectedly and decisively. We also need steady wind and rain, mass drones and other autonomous attritable systems that flip the cost exchange and impose unrelenting pressure on an adversary on the battlefield.”
Hegseth highlighted lessons learned from the ongoing conflict in Ukraine as underscoring these points.
.@SECWAR "Ukraine’s lesson is not that one type of drone wins wars but rather the need for a purpose-built system that maximizes the ability to adapt.
— DOW Rapid Response (@DOWResponse) September 30, 2026
We will fuse procurement with operations at scale – and allow our warfighters, engineers, and entrepreneurs to learn, adapt, and… pic.twitter.com/x7iNMAbU0t
“So today, with Autonomous War Command, AUTOWARCOM, we institutionalize and we supercharge the era of SI, robotics, and autonomous systems, all in order to win,” he added.
A memo the Pentagon has now released makes clear that the establishment of this command is contingent on Congressional approval, and the current goal is for it to be established by October 1, 2027.
“Autonomous Warfare Command will define joint needs and integrate Service-provided forces in support of geographic combatant commanders,” the memo also notes. “It will test equipment and force designs with realistic opposition in demanding exercises and rugged environments, modify rapidly, and field what works. We must build a wartime arsenal whose main product is adaptation at the edge.”
Many questions remain to be answered about how these activities will work with what’s already being done within the individual services, and how all of that will translate into operational activities. Part of Project Agincourt’s role will be working to help answer the questions above. The name here is a reference to the battle in 1415 in which British forces prevailed over their French opponents, famously in part through the application of a particular military technology, the longbow.
The office of the Direct Reporting Portfolio Manager for Unmanned Systems (DRPM-UxS) will lead this initiative. Owen West, head of the Pentagon’s Defense Innovation Unit (DIU), and U.S. Navy SEAL Senior Chief Max Strasiser are set to serve as the Chief Executive Officer and Chief Operating Officer of the DRPM-UxS, respectively.
Project Agincourt will also “prototype a new construct called warfighting acquisition, not just acquisition that happens at the Pentagon,” according to Hegseth. “This model fuses operators with entrepreneurs in rapid adaptation cycles while distributing decisions and dollars closer to frontline units, to combatant commands. Realistic training exercises, and when possible, the crucible of combat, will be used to compress innovation timelines and scale what works.”
“Also today, we are phasing in new MOS [Military Occupational Specialty] frameworks within each military department to support our shift to autonomy,” the Secretary also noted during his speech in the context of Project Agincourt and the plan for AUTOWARCOM. “We need institutional knowledge and career paths for a new generation of autonomous warfighters.”
Project Meridian sits adjacent to these efforts and has a broader mandate to explore ways to ensure the U.S. military maintains its technological edge on future battlefields.
“Project Meridian, the future of warfare, is not about developing new strategies or new policies. We already do that. Rather, its purpose is to creatively look to the future, and identify the domains that we must conquer, and capabilities we must master,” Hegseth said. “We need to be looking forward into the future to achieve technological and military dominance on the battlefield for decades to come. It is futuristic on purpose. Their work will be focused on discovering, developing, and fielding the weapons and systems that our children and our grandchildren will need in their lifetimes, without any creative limitations or restrictions, on any future battlefield, from under the Earth to beyond the Moon.”
.@SECWAR “Today, at my direction—I am announcing Project Meridian, an effort led by America’s best minds to study the future of warfare.
— DOW Rapid Response (@DOWResponse) September 30, 2026
Under the leadership of @USWREMichael, Project Meridian will be co-led by three of our nation’s best minds: @elonmusk, @PalmerLuckey, and… pic.twitter.com/4DyurVpkUZ
“Project Meridian will study the battlefields of the future, identify which weapons and technologies warfighters will need to harness to dominate in these environments, and propose actionable solutions to start developing, testing and fielding these capabilities such that America will have overmatch for the 21st century and beyond,” according to a separate memo the Pentagon put out today. “The Joint Staff and all services should be prepared to connect their future warfare efforts and research to Project Meridian.”
Furthermore, “Project Meridian will leverage critical perspectives from outside the Pentagon, drawing upon a group of top technologists, innovators, business leaders, policy makers, and national security experts,” according to the memo. “Project Meridian’s primary function will be to map the trajectory of future warfare, identify critical capability gaps, and propose actionable solutions in furtherance of the identified goals in the 2026 National Security Science and Technology Strategy.”
This is also very much a near-term initiative, with Hegseth demanding a final report no later than 120 days from now, or January 28, 2027. The Pentagon’s Chief Technology Officer, Emil Michael, has been directed to set up this project. Today, Hegseth also named Elon Musk, Palmer Luckey, and Newt Gingrich as key members.
Elon Musk, founder of SpaceX, which dominates the commercial space launch and services market globally, as well as the host of other companies, has had an on-again-off-again relationship with the Trump Administration. Palmer Luckey is another entrepreneur now best known for founding Anduril, which has increasingly been a major player in the U.S. defense industry. Newt Gingrich, a highly influential member of Trump’s Republican Party and former Speaker of the U.S. House of Representatives, has more recently become an outspoken advocate of advancing AI technology in the United States.
The inclusion of Musk and Luckey does raise ethical questions, as they both lead companies with major U.S. government contracts already, and which could be in line to see more opportunities based on Project Meridian’s findings. What guardrails might be put in place to prevent conflicts of interest is unclear.
To reiterate, it remains to be seen how all of these efforts will progress and how, or if, they will ultimately translate to more tangible developments. The U.S. military has a long history now of launching high-profile initiatives that still struggle to demonstrate real progress, despite widespread support for accelerating the fielding of uncrewed systems, AI, and other advanced technologies. The Pentagon has certainly produced tangible results through other organizational shifts in recent years, including the aforementioned Drone Dominance initiative and JIATF-401, as well as the Replicator initiative under President Joe Biden.
At the same time, there are real potential hurdles to these new plans. The Pentagon has itself already acknowledged that support from Congress will be key to the AUTOWARCOM vision. Annual budgeting, and the uncertainty that often surrounds that will also be a factor. There is also the matter of efforts to expand the U.S. defense industrial base. The limitations of existing U.S. industrial capacity and supply chains have already become a matter of national debate in light of concerns about dwindling stockpiles of critical munitions as a result of the ongoing conflict with Iran, as well as a succession of other global crises in recent years.
During his speech, Hegseth called attention to efforts to broaden the defense industrial base with new, smaller firms, as well as agreements with large established contractors to expand on their existing capacity. He also highlighted the Trump administration’s $1.5 trillion defense spending plan for Fiscal Year 2027 and issued a new call on Congress to pass an additional $350 billion reconciliation package.
With today’s announcements, the Pentagon has certainly reinforced its commitment to expanding the fielding of uncrewed and other high-tech capabilities across all branches of the U.S. military, but there is clearly work still to be done to turn those visions into realities.
Contact the author: joe@twz.com
The post Vision For New Autonomous Warfare Command Laid Out By Pentagon appeared first on TWZ.
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