AI wskazuje cel Ile decyzji zostaje człowiekowi?

Śledztwa +972 Magazine i Local Call opisują trzy funkcje narzędzi używanych przez izraelską armię w Gazie: klasyfikowanie osób, wskazywanie obiektów i śledzenie lokalizacji. IDF kwestionuje część tych charakterystyk i podkreśla, że narzędzia nie zastępują analityka ani nie mogą samodzielnie stanowić podstawy identyfikacji celu.¹³¹⁰

Lavender – osoby

Według +972 i Local Call Lavender analizował dane i przypisywał mieszkańcom Gazy ocenę prawdopodobieństwa powiązania z Hamasem lub Palestyńskim Islamskim Dżihadem. Według źródeł tych redakcji po ręcznym sprawdzeniu próbki kilkuset wskazań izraelski wywiad ocenił zgodność wyników systemu z oceną analityków na około 90 procent.¹

Próg, od którego wynik oznaczał wskazanie osoby jako potencjalnego celu, ustalali ludzie. Oficer cytowany przez +972 opisywał obniżanie tego progu pod presją dostarczania kolejnych celów. Według niego liczba wskazań zmieniała się wraz z przyjętymi kryteriami. Przywoływane 37 tysięcy to wynik szczytowy, a nie stała pojemność systemu. To pokazuje, że znaczenie ma również decyzja o tym, jaki poziom podejrzenia uznać za wystarczający.¹

Zgodność z oceną analityków nie jest miarą zgodności ataku z prawem. Rozmówcy +972 opisywali również błędne wskazania osób niezwiązanych ze zbrojnymi strukturami. Nie znamy jednak pełnej metodologii walidacji, doboru próbki ani struktury błędów. Według tych relacji po dopuszczeniu Lavender do szerokiego użycia operatorzy nie musieli za każdym razem samodzielnie analizować danych stojących za klasyfikacją konkretnej osoby. IDF zaprzecza takiemu obrazowi i wymaga niezależnej oceny analityka.¹¹⁰

W stanowisku z 18 czerwca 2024 roku IDF określa Lavender jako ogólną bazę danych służącą porządkowaniu informacji o osobach podejrzewanych o związki z organizacjami zbrojnymi. Wojsko zaprzecza, by system automatycznie tworzył listę osób dopuszczonych do zaatakowania. To istotna różnica między oficjalnym opisem narzędzia a praktyką relacjonowaną przez rozmówców mediów.¹⁰

Skąd maszyna wie?

Publicznie dostępne materiały nie pozwalają odtworzyć pełnej architektury Lavender. Human Rights Watch przeanalizował prezentację szefa centrum AI i analizy danych Jednostki 8200 z lutego 2023 roku. Opisane tam narzędzie – które HRW uważa za Lavender albo system oparty na tej samej technologii – wykorzystywało uczenie maszynowe do wyszukiwania osób podobnych do tych wcześniej oznaczonych przez wywiad jako związane z grupami zbrojnymi.⁴

W szerszej infrastrukturze wywiadowczej wynik analizy zależy od jakości zebranych informacji, sposobu ich powiązania z konkretną osobą i kolejnych etapów przetwarzania. Publiczne źródła nie ujawniają kompletnego zestawu danych wejściowych Lavender.

Według HRW model opisany w prezentacji opierał się na odmianie uczenia częściowo nadzorowanego określanej jako uczenie na danych pozytywnych i nieoznaczonych (positive-unlabeled learning). Algorytm uczy się cech z danych oznaczonych jako pozytywne, a następnie szuka podobnych wzorców w znacznie większym zbiorze danych nieoznaczonych. HRW podkreśla, że przy zastosowaniu takiej metody do dużej populacji część danych pozostaje niepotwierdzona, co zwiększa ryzyko fałszywych wskazań.⁴

AI Week 2023 / prezentacja01 / 02

Znaczenie ma już dobór przykładów, na których model się uczy. Rozmówca +972 związany z zespołem trenującym Lavender twierdził, że do tego zbioru włączono dane pracowników obrony cywilnej i ministerstwa bezpieczeństwa wewnętrznego, których nie uważał za bojowników. Błędna etykieta na tym etapie może sprawić, że podobne zachowania cywilów zostaną później odczytane jako sygnał zagrożenia.¹

JEDNOSTKA 8200 · fotografia

JEDNOSTKA 8200 / AMANOficjalny emblemat Jednostki 8200. KariEllien / IDF Spokesperson’s Unit, CC BY-SA 3.0. Znak identyfikuje jednostkę; nie jest logotypem Lavender.

Dodatkowego kontekstu dostarcza książka The Human-Machine Team, opublikowana w 2021 roku pod pseudonimem „Brigadier General Y.S.” i później powiązana z Yossim Sarielem, ówczesnym dowódcą Jednostki 8200. Autor opisywał „maszynę do wskazywania celów” (target machine) o funkcjach zbliżonych do Lavender. Wśród cech mogących zwiększać poziom podejrzenia wymieniał m.in. kontakty społeczne, obecność w grupie komunikatora z osobą uznaną za związaną z grupą zbrojną oraz częste zmiany telefonu lub adresu. Nie ma publicznych danych pozwalających stwierdzić, że wszystkie te cechy były wykorzystywane przez Lavender w ten sam sposób podczas obecnej wojny.¹⁴

To rozróżnienie jest kluczowe. Wynik takiego modelu jest statystyczną oceną podobieństwa i prawdopodobieństwa, a nie prawną kwalifikacją człowieka jako celu. To, czy konkretna osoba może być zgodnie z prawem bezpośrednio zaatakowana, wymaga odrębnej oceny zgodnej z międzynarodowym prawem humanitarnym.

Błąd zaczyna się wcześniej

Błąd może powstać, zanim dane zostaną wykorzystane do klasyfikacji. Przechwyconą informację trzeba odczytać, niekiedy przetłumaczyć i powiązać z właściwą osobą. Każdy z tych etapów może wprowadzić pomyłkę.

Śledztwo Associated Press z 2025 roku opierało się na dokumentach wewnętrznych i rozmowach z obecnymi i byłymi przedstawicielami izraelskiego wojska oraz firm technologicznych. Według ustaleń AP IDF intensywnie korzystał z Microsoft Azure, narzędzi do transkrypcji i tłumaczenia oraz modeli OpenAI przy analizie przechwyconych rozmów, wiadomości i innych danych wywiadowczych. Według AP informacje te mogły być następnie krzyżowane z izraelskimi systemami używanymi przy wyborze celów.⁶

Oficer cytowany przez AP opisał pomyłkę dotyczącą arabskiego słowa, które może oznaczać zarówno „płatność”, jak i element granatnika. Weryfikator początkowo jej nie zauważył; błąd wychwycił rozmówca agencji. Ten sam oficer ujawnił błędne powiązanie co najmniej tysiąca uczniów z potencjalnymi bojownikami. Relacja nie dowodzi, że te pomyłki doprowadziły do ataków. IDF przekazał AP, że takie tłumaczenia i informacje służące identyfikacji celu powinien sprawdzać oficer znający arabski.⁶

To pokazuje inny rodzaj ryzyka: system może poprawnie przetworzyć błędną informację. W takim przypadku problem nie zaczyna się na etapie końcowej rekomendacji, lecz wcześniej – w danych wejściowych i sposobie ich interpretacji.

Wątek dostawców technologii ma dalszy ciąg. 25 września 2025 roku Microsoft poinformował, że wyłączył część usług przechowywania danych i AI jednej z jednostek izraelskiego resortu obrony. Decyzję poprzedziła analiza zarzutów dotyczących masowej inwigilacji ludności cywilnej. Firma podała, że potwierdziła część ustaleń mediów. Ograniczenie dotyczyło konkretnych usług; Microsoft nadal świadczył inne, w tym z zakresu cyberbezpieczeństwa. Komunikat nie potwierdza wyłączenia Lavender, Habsory ani „Where’s Daddy?” i nie ujawnia ich pełnej zależności od Azure.¹⁹

Gospel / Habsora – obiekty

Formalna odpowiedź IDF z 20 lutego 2024 roku, sporządzona po wniosku o dostęp do informacji, opisuje działanie Habsory. Według dokumentu system wszedł do użycia operacyjnego w 2021 roku. Łączy warstwy informacji wywiadowczych i przedstawia analitykom obiekty podejrzewane o funkcję wojskową. Ma skracać czas zbierania i zestawiania materiału.¹⁷

IDF deklaruje, że każdej rekomendacji towarzyszą informacje, na których ją oparto. Analityk ma samodzielnie je sprawdzić i uwzględnić inne istotne dane. Identyfikację celu ma osobno zatwierdzić co najmniej jedna dodatkowa osoba w jego wywiadowczym łańcuchu dowodzenia. Wojsko podkreśla, że użycie Habsory nie obniża kryteriów oceny. Odrębnym etapem pozostają planowanie i zatwierdzenie ataku przez osoby odpowiedzialne za działania operacyjne.¹⁷

Dokument powołuje się jednocześnie na wyłączenie informacji wywiadowczych z obowiązku udostępnienia. Otrzymujemy więc opis deklarowanej procedury, bez zapisów pozwalających sprawdzić jej wykonanie w konkretnych atakach. Dostęp analityka do danych jest warunkiem kontroli. Sam w sobie nie dowodzi, jak dokładnie je sprawdzono.¹⁷

W śledztwie z listopada 2023 roku +972 i Local Call przedstawiały relacje o presji na szybkie dostarczanie celów i krótkiej kontroli ludzkiej. IDF odrzuca ten obraz. Spór dotyczy więc sposobu wykonania procedury: czasu na ocenę oraz rzetelności sprawdzenia materiału stojącego za rekomendacją.¹⁸¹⁷

Były szef IDF Aviv Kochavi mówił, że wcześniej izraelski wywiad tworzył około 50 celów w Gazie rocznie. Według niego podczas 11-dniowej wojny w maju 2021 roku „maszyna” wykorzystująca AI generowała około 100 celów dziennie.³

„Where’s Daddy?” – lokalizacja

Według +972 i Local Call „Where’s Daddy?” był narzędziem lokalizacyjnym służącym do śledzenia położenia osób wcześniej oznaczonych jako potencjalne cele i sygnalizowania, kiedy znajdowały się w swoich domach. Nie ma podstaw, by traktować go jak odrębny model AI wybierający cele.¹

Human Rights Watch potwierdził, że izraelskie wojsko używa narzędzia o takiej funkcji. Organizacja nie zdołała jednak potwierdzić pozostałych szczegółów technicznych. Potwierdzenie dotyczy działania narzędzia, a nie pełnego opisu systemu występującego w mediach pod nazwą „Where’s Daddy?”.⁴

Według źródeł +972 w pierwszych dwóch tygodniach wojny do systemów lokalizacyjnych tego typu wprowadzono kilka tysięcy osób. Później lista została rozszerzona do dziesiątek tysięcy osób wcześniej oznaczonych przez Lavender.¹

Jeden z rozmówców +972 twierdził, że w ciągu jednego dnia sam dodał do systemu około 1 200 nowych celów, ponieważ tempo ataków zaczęło spadać.¹

HRW wskazuje też podstawowe ograniczenie: lokalizacja telefonu nie jest pewnym potwierdzeniem obecności konkretnej osoby. W czasie wojny ludzie zmieniają numery i urządzenia albo przekazują je innym. Sam sygnał lokalizacyjny nie wystarcza więc do ustalenia, kto jest w danym miejscu.⁴

Informacja o lokalizacji może również się zdezaktualizować. Jeden z rozmówców +972 opisał sytuację, w której sygnał o obecności osoby w domu pochodził z godziny 20.00, a atak nastąpił około 3.00. Według jego relacji osoby tej nie było już na miejscu. Liczy się zatem także czas między wykryciem a uderzeniem oraz ponowne sprawdzenie obecności celu.¹

Od eksperymentu do „fabryki celów”

„Washington Post” rekonstruuje rozwój tej infrastruktury jako proces rozpoczęty przed obecną wojną. Według trzech osób znających systemy Lavender został opracowany w 2020 roku. Jednocześnie Jednostka 8200 eksperymentowała z zaawansowaną analizą danych już wcześniej; według pięciu byłych dowódców cytowanych przez gazetę w 2021 roku trwało to od ponad siedmiu lat.⁵

Wojna w maju 2021 roku była ważnym etapem skalowania. Z wystąpienia dowódcy Jednostki 8200, na które powołuje się „Washington Post”, wynika, że izraelskie wojsko wykorzystało wtedy analizę danych przy atakach na 450 celów. Nie oznacza to jednak, że Lavender w obecnej postaci był używany przy wszystkich tych uderzeniach.⁵

Według „Washington Post” Habsora pozwala analitykom przeszukiwać ogromny zasób danych określany wewnętrznie jako „the pool” („pula”). Algorytmy analizują m.in. przechwyconą komunikację, zdjęcia satelitarne i dane z sieci społecznościowych. Rekomendacje, które przejdą weryfikację analityka, mogą następnie trafić – po zatwierdzeniu przez starszego oficera – do banku celów.⁵

DYREKCJA CELÓW / TARGETING CENTER · fotografia

Po 7 października skala wzrosła gwałtownie. „Washington Post” podaje, że w pierwszych dniach wojny centrum produkcji celów, określane jako „fabryka celów”, pracowało całodobowo i liczyło około 300 żołnierzy. Wielu analityków weryfikowało rekomendacje Gospel i Lavender; według gazety pojedyncza weryfikacja mogła trwać od około trzech minut do pięciu godzin. To opis innego zakresu weryfikacji niż przytoczone na początku sprawdzenie trwające około 20 sekund; tych wartości nie należy bezpośrednio porównywać.⁵

IDF przedstawia ten proces jako system wspomagający pracę ludzi: rekomendacja ma zostać sprawdzona przez analityka, a identyfikację celu i decyzję o ataku zatwierdzają uprawnieni ludzie. „Washington Post” opisuje jednak również relacje źródeł, według których po 7 października część wymogów weryfikacyjnych została ograniczona.⁵¹⁰

Z perspektywy tego artykułu najważniejsza zmiana dotyczy przepustowości całego procesu. Systemy nie tylko analizują dane. Zwiększają liczbę rekomendacji, które mogą trafić do analityków i banku celów w jednostce czasu. Nie dowodzi to, że każdy atak był „wygenerowany przez AI”. Pokazuje jednak, jak technologia może przesunąć ograniczenie z poszukiwania nowych celów na tempo ich ludzkiej weryfikacji.

Skala zmienia decyzję

Rozmówcy +972 opisywali, że po 7 października gwałtownie wzrosło zapotrzebowanie na nowe cele. Według ich relacji tradycyjną analizę wywiadowczą wsparły systemy zdolne jednocześnie przetwarzać ogromne ilości danych i generować rekomendacje.¹

Jeśli te relacje trafnie opisują praktykę, zmieniły się nie tylko tempo i skala, lecz także miejsce człowieka w procesie.

Człowiek w pętli. Ale jakiej?

„Traktowaliśmy wyniki maszyny tak, jakby była to decyzja człowieka.”

Tak jeden z rozmówców +972 opisywał sposób, w jaki w praktyce traktowano wyniki Lavender. Formalnie rozkazu nie wydawał algorytm; wynik systemu mógł jednak stać się podstawowym filtrem dalszej oceny i wyboru celu.¹

Według relacji cytowanych przez +972 operatorzy nie zawsze analizowali szczegółowo, dlaczego algorytm wskazał konkretną osobę ani jakie dane doprowadziły do oznaczenia jej jako potencjalnego celu.¹

CZŁOWIEK PRZY STANOWISKU · fotografia

Taki sposób pracy – jeśli relacje źródeł są trafne – rodzi ryzyko nadmiernego zaufania do automatycznych rekomendacji kosztem własnej oceny, zjawiska określanego w literaturze jako automation bias. Badania nad tym mechanizmem pokazują ryzyko podporządkowania oceny sugestii automatu; same w sobie nie dowodzą, że wystąpił on w każdej opisanej tu decyzji wojskowej.¹⁵

IDF odrzuca taką charakterystykę procesu. W stanowisku z 18 czerwca 2024 roku armia stwierdziła, że Lavender i Habsora jedynie wspierają analityków, nie identyfikują celów samodzielnie i nie mogą stanowić jedynej podstawy decyzji. Według IDF identyfikację celu przeprowadza człowiek, zatwierdza uprawniony oficer wywiadu, a o samym ataku decyduje dowódca operacyjny. Spór dotyczy więc nie tylko formalnej obecności człowieka, lecz także tego, jak procedury deklarowane przez armię wyglądały w praktyce.¹⁰

World Central Kitchen · fotografia i opis

Świadectwo Nira

10 września 2026 roku „Haaretz” opublikował świadectwo „Nira” – majora rezerwy i operatora dronów izraelskich sił powietrznych, dowódcy komórki odpowiedzialnej za ataki i wspierającej izraelskie brygady działające w Gazie. Cytaty z materiału przytaczamy w polskim tłumaczeniu.¹¹

Jak relacjonuje „Haaretz”, przez lata obserwował ludzi przez ekran i uczestniczył w podejmowaniu decyzji o ataku.

„Ten, kto siedzi na krześle, nie jest Bogiem. Ale to on decyduje, czy zaatakować, czy nie.”

Relacja Nira pokazuje, że przynajmniej w opisywanych przez niego sytuacjach operator mógł zakwestionować informacje i odmówić ataku.

„Odwoływałem ataki całymi seriami.”

Nir twierdzi, że zgadzał się na atak tylko wtedy, gdy uznawał zagrożenie za bezpośrednie i natychmiastowe. Według jego relacji po odmowie pojawiały się próby uzasadnienia ataku już po fakcie: „przyszedł po broń”, „dotknął ziemi, może podkłada ładunek”. To opis osobistej praktyki Nira, nie pełne kryterium legalności ataku.

„Moim zdaniem próbowali obciążać ludzi bez danych wywiadowczych i bez dowodów, już po fakcie, tylko po to, żeby stworzyć uzasadnienie dla ataku.”

Według relacji Nira w 2026 roku ponownie wezwano go do służby w Gazie. Gdy poprosił oficera wywiadu o wprowadzenie celów do komputera, miał usłyszeć słowa przytoczone poniżej.¹¹

„MASZ DWA MILIONY
CELÓW W GAZIE.”

Słowa oficera wywiadu przytoczone przez „Nira”, majora rezerwy i operatora dronów izraelskich sił powietrznych. Świadectwo opublikowane przez „Haaretz”, 10.09.2026.¹¹

Tak Nir wyjaśnia, jak rozumiał te słowa:

„Miał na myśli, że dwa miliony ludzi tam były celami.”

Nir opisuje również zmianę języka używanego przez ludzi odpowiedzialnych za ataki.

„Atmosfera zaczęła przypominać trybuny stadionu. Tak jak krzyczy się do piłkarza: «Dawaj, strzel gola», tak krzyczano do żołnierza: «Zabij go, atakuj».”

Nazywa to „wypaleniem etycznym”.

W jego relacji „wypalenie etyczne” oznacza nie tylko zmęczenie wojną, lecz także utratę odpowiedzialności, cynizm wobec śmierci i poczucie zaniku kontroli nad sytuacją.¹¹

To świadectwo jednego operatora: nie ustala częstości odmów ani zakresu swobody innych uczestników procesu. Pozwala natomiast zestawić formalną możliwość odmowy z opisem presji i kultury pracy, w których miała być podejmowana decyzja.

Gdzie i kiedy atakować – cel w domu

„Nie byliśmy zainteresowani zabijaniem operacyjnych członków Hamasu tylko wtedy, gdy byli w budynku wojskowym albo podczas działań wojskowych. Przeciwnie — IDF bombardował ich w domach bez wahania, jako pierwszą opcję. Łatwiej jest zbombardować rodzinny dom. System jest zbudowany tak, aby szukać ich w takich sytuacjach.”

Według oficera oznaczonego przez +972 jako A. system miał pomagać ustalać moment, kiedy wcześniej wskazana osoba znajdowała się w domu.¹

„Wrzucasz setki celów do systemu i czekasz, żeby zobaczyć, kogo możesz zabić.”

Reuters, relacjonując film „NAZA”, opisuje jeszcze jeden mechanizm lokalizowania osób wcześniej oznaczonych jako cele. Według anonimowych rozmówców filmu system wspomagany przez AI korzystał z danych z tysięcy telefonów, do których uzyskano dostęp w wyniku włamania. W jednym z przytoczonych przykładów fraza „daddy’s home” zarejestrowana na telefonie dziecka miała – według tych relacji – wystarczyć jako sygnał, że wcześniej oznaczona osoba wróciła do domu, i uruchomić atak. Reuters nie identyfikuje jednak tego narzędzia jednoznacznie z systemem „Where’s Daddy?” opisanym wcześniej przez +972 i Local Call. Dlatego jest to świadectwo podobnego lub powiązanego mechanizmu, a nie niezależne potwierdzenie architektury konkretnego systemu.⁷

Czym uderzyć? Wybór amunicji

Wskazanie, kogo, gdzie i kiedy zaatakować, nie kończy procesu. Kolejnym etapem jest wybór środka rażenia.

Fotografia kontekstowa · Isaac Herzog

CENTRUM PLANOWANIA UDERZEŃ · fotografia

Trzy źródła izraelskiego wywiadu powiedziały +972 Magazine i Local Call, że przy atakach na podejrzewanych bojowników niższego szczebla oznaczonych przez Lavender stosowano amunicję niekierowaną – określaną w źródłach jako „dumb bombs” – aby oszczędzać droższą amunicję precyzyjną.¹

Jeden z rozmówców, oznaczony jako C., twierdził, że w praktyce oznaczało to możliwość zniszczenia całego niskiego budynku wraz z osobami znajdującymi się w środku, o ile przewidywany poziom strat cywilnych mieścił się w dopuszczonym progu. Według innego źródła można było zrezygnować z ataku na cel niższego szczebla, jeśli znajdował się on w wysokim budynku, a uderzenie wymagałoby użycia droższej, bardziej precyzyjnej amunicji.¹

To są relacje anonimowych rozmówców +972 i Local Call, nie publicznie potwierdzona doktryna doboru uzbrojenia IDF. W odpowiedzi opublikowanej przez te redakcje armia podkreślała, że każdy cel jest oceniany indywidualnie, a przewidywane szkody dla ludności cywilnej są zestawiane z oczekiwaną korzyścią wojskową.¹

Jeśli relacje źródeł są trafne, skutki algorytmicznego zwiększenia liczby potencjalnych celów zależały nie tylko od tego, kogo i kiedy wskazywały systemy. Zależały również od rodzaju amunicji wybranej do wykonania ataku. W całym procesie – od wskazania celu po wykonanie ataku – szybkość generowania celów, poziom ludzkiej weryfikacji i wybór środka rażenia są osobnymi decyzjami, ale ich skutki się kumulują.

Fotografia kontekstowa · David Draiman

Progi szkód w relacjach oficerów

Jeden z rozmówców mówił o progu 20 cywilów, drugi – 15. Według ich relacji wartości te ustalano z góry jako progi przewidywanych strat ubocznych („collateral damage degrees”) i zmieniano w kolejnych tygodniach.¹

+972 podaje, że progi miały być stosowane szeroko wobec podejrzewanych bojowników niższego szczebla. Nie ma publicznego dokumentu IDF, który niezależnie potwierdzałby opisane przez rozmówców wartości i sposób ich stosowania.

Te same źródła twierdziły, że w przypadku wyższych rangą dowódców dopuszczane progi przewidywanych strat cywilnych miały być znacznie wyższe. Według +972 w niektórych przypadkach rozmówcy opisywali zgodę na atak mimo przewidywanej śmierci ponad 100 cywilów przy jednym celu.¹

Jeden z oficerów przywołał atak z 2 grudnia 2023 roku na Wissama Farhata, dowódcę batalionu Hamasu w Szudżaji. Według jego relacji osoby uczestniczące w procesie decyzyjnym wiedziały przed atakiem, że liczba ofiar cywilnych może przekroczyć 100:¹

„Wiedzieliśmy, że zabijemy ponad 100 cywilów.”

Sam fakt izraelskiego ataku na Farhata i jego śmierci został publicznie potwierdzony przez IDF. Nie ma natomiast publicznego, niezależnego potwierdzenia, że przed uderzeniem formalnie zaakceptowano próg ponad 100 ofiar cywilnych; ta informacja pochodzi z relacji anonimowego rozmówcy +972 i Local Call.¹

Rozmówcy +972 opisali również częściowo zautomatyzowany sposób szacowania liczby cywilów w budynku. Według ich relacji oprogramowanie wykorzystywało przedwojenne dane o mieszkańcach, a następnie zmniejszało liczbę potencjalnie obecnych osób zgodnie z szacowanym poziomem ewakuacji danej okolicy. Jeden z rozmówców stwierdził, że model nie zawsze odpowiadał rzeczywistej liczbie ludzi znajdujących się w domu. Szczegóły działania tego narzędzia nie zostały publicznie ujawnione przez IDF ani niezależnie zweryfikowane.¹

Według rozmówców z góry określone progi i automatyzacja szacowania strat miały przyspieszać zatwierdzanie dużej liczby celów. To relacja o wewnętrznej praktyce, nie publicznie potwierdzona procedura wojskowa.

IDF zakwestionował przedstawiony przez +972 i Local Call obraz procesu. W odpowiedzi przekazanej tym redakcjom armia stwierdziła, że każde uderzenie jest oceniane indywidualnie pod kątem przewidywanej korzyści wojskowej i szkód dla ludności cywilnej oraz że nie przeprowadza ataków, gdy przewidywane szkody cywilne byłyby nadmierne w stosunku do korzyści wojskowej.¹

NAZA: 24 świadectwa

Film dokumentalny „NAZA”, wyreżyserowany przez Rachel Szor i Yuvala Abrahama oraz wyprodukowany przez „The Guardian”, opiera się na świadectwach 24 anonimowych osób związanych z izraelskim wojskiem i wywiadem. Ich głosy i wizerunki zmieniono, aby chronić tożsamość rozmówców.¹⁶

Yuval Abraham jest także autorem śledztwa +972 o Lavender. Film, jego prasowe omówienia i wcześniejsze publikacje mają więc częściowo wspólne zaplecze reporterskie. Nie należy liczyć każdego omówienia jako niezależnego potwierdzenia ani przypisywać wszystkich twierdzeń filmu wszystkim 24 rozmówcom.¹¹⁶

Twórcy filmu · fotografia

„Guardian” relacjonuje, że część rozmówców filmu opisywała swój udział w rozwijaniu narzędzia AI analizującego sygnały telefoniczne i rekomendującego budynki mieszkalne w Gazie jako potencjalne cele bombardowania. To relacje anonimowych rozmówców filmu, a nie publicznie ujawniona dokumentacja techniczna IDF.¹²

Tytuł filmu pochodzi od akronimu „NAZA”, który – według „Guardiana” – jest używany w izraelskim wywiadzie do określania przewidywanej liczby cywilów, którzy mogą zginąć w nalocie. Jeden anonimowy rozmówca filmu twierdzi, że w jednym przypadku zatwierdzono poziom 500 NAZA – czyli przewidywaną śmierć 500 cywilów – przy ataku na jednego członka Hamasu. „Guardian” przytacza tę relację, ale nie przedstawia publicznego dokumentu wojskowego ani drugiego niezależnego źródła potwierdzającego tę konkretną liczbę.¹²

Yuval Abraham powiedział „Guardianowi”, że oficerowie wywiadu mieli dostęp do przechwyconej komunikacji telefonicznej i mogli wiedzieć, że w budynkach przeznaczonych do ataku znajdują się dzieci. Jest to twierdzenie Abrahama o materiale zebranym podczas pracy nad filmem, nie ustalenie pozwalające stwierdzić, że dotyczyło to każdego analizowanego ataku.¹³

IDF odrzucił zarzuty przedstawione w filmie. W odpowiedzi przekazanej „Guardianowi” armia stwierdziła, że „kategorycznie odrzuca” te zarzuty, skrytykowała wykorzystanie anonimowych świadectw jako niemożliwych do zweryfikowania i podkreśliła, że podejmuje nadzwyczajne wysiłki, aby ograniczać szkody dla ludności cywilnej. Ogólne zapewnienie o procedurach nie weryfikuje jednak każdego szczegółowego zarzutu. Z kolei anonimowe świadectwo wymaga sprawdzenia dla konkretnego zdarzenia. Do rozstrzygnięcia poszczególnych przypadków potrzebne byłyby m.in. dokumenty wyboru celu, szacunki szkód i zapis decyzji.¹²

Co wiemy, a co pozostaje sporne

Analiza japońskiego Narodowego Instytutu Studiów Obronnych (NIDS) z czerwca 2026 roku ujmuje te narzędzia w szerszym procesie wspierania decyzji wojskowych. Pomaga uporządkować zależności między przetwarzaniem informacji, tempem pracy i oceną człowieka. Autor zaznacza jednak, że korzysta ze źródeł publicznych, bez dostępu do wewnętrznych danych IDF. To synteza i interpretacja materiału, a nie niezależne potwierdzenie architektury systemów.²⁰

Obecność człowieka nie wystarcza

Technologie wspierające decyzje wojskowe podlegają międzynarodowemu prawu humanitarnemu (IHL). Osoby planujące i przeprowadzające atak mają obowiązek rozróżniać ludność oraz obiekty cywilne od dopuszczalnych celów, oceniać proporcjonalność i podejmować wszystkie wykonalne środki ostrożności. Użycie narzędzia obliczeniowego nie znosi tych obowiązków.⁹¹⁴

To rozróżnienie ma znaczenie także przy klasyfikowaniu osób. Według interpretacji Międzynarodowego Komitetu Czerwonego Krzyża (ICRC) członkiem zorganizowanej grupy zbrojnej w niemiędzynarodowym konflikcie zbrojnym jest osoba pełniąca tzw. ciągłą funkcję bojową (continuous combat function). Oznacza to trwałe zintegrowanie z grupą w roli obejmującej bezpośredni udział w działaniach zbrojnych. Taka osoba traci ochronę przed bezpośrednim atakiem przez czas pełnienia tej funkcji.

Cywil natomiast traci tę ochronę tylko na taki czas, w jakim bezpośrednio uczestniczy w działaniach zbrojnych. Samo powiązanie z organizacją, więzi rodzinne czy funkcje polityczne, administracyjne lub inne funkcje niewiążące się z bezpośrednim udziałem w działaniach zbrojnych nie są w tej interpretacji równoznaczne z ciągłą funkcją bojową.

To interpretacja ICRC dotycząca niemiędzynarodowych konfliktów zbrojnych; jej przywołanie nie rozstrzyga kwalifikacji całego konfliktu ani statusu konkretnej osoby.⁸

ICRC rozróżnia systemy wspomagania decyzji od autonomicznych systemów uzbrojenia. Wskazuje, że oceny wymagane przez prawo pozostają zadaniem ludzi, których odpowiedzialności nie można przenieść na oprogramowanie. Rekomendacja i wynik obliczeń są materiałem do oceny; nie stanowią samodzielnego uzasadnienia legalności ataku.¹⁴

Ocena konkretnego ataku wymaga ustalenia, czy obowiązki rzeczywiście wypełniono – od weryfikacji celu i przewidywanych szkód po odwołanie lub przerwanie ataku, gdy było to konieczne. Znaczenie mają role osób planujących, zatwierdzających i wykonujących działania oraz dostępne im informacje. Odpowiedzialności nie da się sprowadzić do operatora naciskającego ostatni przycisk.⁹¹⁴

Warunki realnej kontroli

Z zebranego materiału wynika, że o realnej kontroli decydują warunki pracy: możliwość sprawdzenia danych, czas na podważenie rekomendacji i skuteczna odmowa. Sam podpis człowieka nie mówi, czy te warunki istniały.

Gdy system zwiększa liczbę wskazań, a organizacja wymaga szybszych zatwierdzeń, ciężar decyzji może przesuwać się ku wcześniejszym wyborom: doborowi danych, progom klasyfikacji i akceptowanym szkodom. To wniosek analityczny z opisanych relacji, nie ustalenie dotyczące każdego ataku. Sprawdzenie odpowiedzialności wymaga odtworzenia całego procesu oraz decyzji osób, które go projektowały, nadzorowały i wykonywały.