美国军方如何说其十亿美元的人工智能赌注将会获得回报

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Decrypt
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3小时前

战争比和平更有利可图,人工智能开发者渴望通过向美国国防部提供各种生成性人工智能工具来获取利益,以应对未来的战场。

这一趋势的最新证据是在上周,Claude AI开发者Anthropic宣布与军事承包商Palantir和亚马逊网络服务(AWS)合作,为美国情报机构和五角大楼提供Claude 3和3.5的访问权限。

Anthropic表示,Claude将为美国国防和情报机构提供强大的快速数据处理和分析工具,使军方能够更快地执行操作。

专家表示,这些合作关系使国防部能够快速采用先进的人工智能技术,而无需在内部开发。

“与许多其他技术一样,商业市场总是比政府更快地发展和整合,”退役美国海军少将Chris Becker在接受Decrypt采访时表示。“如果你看看SpaceX是如何从一个想法发展到在海上实施火箭的发射和回收,政府可能在同一时期仍在考虑初步设计审查。”

Becker,前海军信息战系统指挥部指挥官,指出将最初为政府和军事目的设计的先进技术整合到公共使用中并不是新鲜事。

“互联网最初是作为一个国防研究计划开始的,后来才向公众开放,现在它已成为基本的期望,”Becker说。

Anthropic只是最新一家向美国政府提供其技术的人工智能开发者。

在拜登政府于十月发布的关于推进美国在人工智能领域领导地位的备忘录之后,ChatGPT开发者OpenAI表示支持美国及其盟友开发与“民主价值观”相一致的人工智能的努力。最近,Meta也宣布将向国防部和其他美国机构提供其开源的Llama AI,以支持国家安全。

在Axios的未来国防活动中,退役陆军将军Mark Milley指出,人工智能和机器人技术的进步可能使人工智能驱动的机器人在未来的军事行动中占据更大比例。

“十到十五年后,我的猜测是,美国军队的三分之一,也许是25%到三分之一将是机器人,”Milley说。

为了预见人工智能在未来冲突中的关键角色,国防部2025年的预算请求为研究、开发、测试和评估拨款1432亿美元,其中包括专门分配给人工智能和机器学习项目的$18亿美元

保护美国及其盟友是优先事项。尽管如此,AI Squared的首席执行官Benjamin Harvey博士指出,政府合作伙伴关系还为人工智能公司提供了稳定的收入、早期问题解决和在未来法规制定中的角色。

“人工智能开发者希望利用联邦政府的用例作为学习机会,以了解这一领域独特的现实挑战,”Harvey告诉Decrypt。“这种经验使他们在预测未来五到十年内可能在私营部门出现的问题时具有优势。”

他继续说道:“这也使他们能够主动塑造治理、合规政策和程序,帮助他们在政策发展和监管对接方面保持领先。”

哈维曾担任美国国家安全局的首席运营数据科学家,他还表示,开发者寻求与政府实体达成交易的另一个原因是为了确立自己在政府日益增长的人工智能需求中的重要性。

随着数十亿美元被划拨用于人工智能和机器学习,五角大楼正在大力投资于提升美国的军事能力,旨在利用人工智能技术的快速发展来获得优势。

尽管公众可能设想人工智能在军事中的角色涉及自主的、武器化的机器人在未来战场上推进,但专家表示,现实远没有那么戏剧化,更加关注数据。

“在军事背景下,我们主要看到高度先进的自主性和经典机器学习的元素,机器辅助决策,但这通常不涉及释放武器的决策,”克拉托斯防务公司无人系统部门总裁Steve Finley告诉Decrypt。“人工智能显著加速了数据收集和分析,以形成决策和结论。”

成立于1994年的克拉托斯防务公司与美国军方,特别是空军和海军陆战队,广泛合作,开发先进的无人系统,如Valkyrie战斗机。Finley表示,保持人类在决策环路中是防止人们担心的“终结者”场景发生的关键。

“如果涉及武器或机动风险人类生命,决策者始终在环路中,”Finley说。“对于任何武器释放或关键机动,总有一个安全措施——一个‘停止’或‘保持’。”

尽管生成性人工智能自ChatGPT推出以来取得了很大进展,但包括作者和科学家Gary Marcus在内的专家表示,当前人工智能模型的局限性使得该技术的实际有效性受到质疑。

“企业发现大型语言模型并不是特别可靠,”Marcus告诉Decrypt。“它们会产生幻觉,犯愚蠢的错误,这限制了它们的实际适用性。你不希望一个会产生幻觉的系统来制定你的军事战略。”

Marcus以批评夸大人工智能的主张而闻名,他是一名认知科学家、人工智能研究员,也是六本关于人工智能的书籍的作者。关于令人畏惧的“终结者”场景,Marcus也呼应了克拉托斯防务公司的高管,强调完全由人工智能驱动的自主机器人将是一个错误。

“在没有人类参与的情况下将它们用于战争是愚蠢的,尤其考虑到它们当前明显缺乏可靠性,”Marcus说。“我担心许多人被这些类型的人工智能系统所吸引,而没有意识到它们的可靠性现实。”

正如Marcus所解释的,许多人工智能领域的人认为,仅仅给人工智能系统提供更多的数据和计算能力就会不断增强它们的能力——他将这一观念描述为“幻想”。

“在过去几周,多个公司传出所谓的规模法则已经耗尽,并且出现了收益递减的时期,”Marcus补充道。“所以我认为军方不应该现实地期待所有这些问题都会得到解决。这些系统可能不会可靠,而你不希望在战争中使用不可靠的系统。”

编辑:Josh QuittnerSebastian Sinclair

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