美国陆军“防御AI”新项目:AI、反AI、反反AI
最近美国陆军搞了个新项目,名字挺直白,就叫“防御AI”。这个为期100天的AI风险评估试点项目,核心目标很明确:确保、强化和改进AI系统,同时把它的潜力真正发挥出来。听起来有点未雨绸缪的味道,但考虑到AI技术的飞速发展,美军显然觉得,得比预期更早地准备好应对自动化机器人军队了。

焦点:AI的可靠性
美国国防部和军方在AI的使用上,一直强调“伦理”和人类对致命武力的最终“控制权”。但一个现实问题是:没人能保证潜在对手也会“守规矩”。这种不确定性带来了前所未有的潜在风险,国防部对此高度关注,这也是美军着力优化AI、自动化和机器学习在作战行动和武器中应用的根本原因。
AI的优点已经被广泛认可,但其中有一个重要悖论不容忽视:AI系统的有效性,完全取决于它的数据库。那么,当一个先进的AI系统遇到它从未“见过”或处理过的情况时,会发生什么?结果无非是“误报”或错误分析。要让AI真正靠谱,人类就得想办法让它变得更可靠。
好在,提升AI可靠性方面,业界已经取得了不小的进展。先进的算法现在可以通过分析“上下文”和周围指标,来识别含义并准确分析看似未知的想法和事物。举个例子,算法能通过评估周围的词语,区分出“foot ball”(足球)和“dance ball”(舞会)中意义不同的“ball”,从而准确评估概念框架。AI驱动的“分析”速度越来越快,下一步的目标,就是开发一个能进行接近“实时”分析的系统,并对已知或看似未知的指标做出可靠而准确的判断。
美国陆军“防御AI”项目
美国陆军一直在试图解决AI可靠性问题,而现在,他们正在推进下一步工作:
“防御”AI免受攻击
美国陆军副助理部长Young Bang表示,在100天的计划实施之后,还会有一个500天的计划。这个大规模、多层次项目的核心,是
激励工业界开发能够整合到陆军和国防部系统中的算法,以支持安全系统和“分层”防御网络
“防御AI”
Young Bang解释称:“我们如何帮助工业界更快地采用第三方算法?如果我们开发算法,或者我们要求工业界带着我们的数据集进入我们的安全环境,就需要一个流程。我们意识到,工业界在开发出色的算法方面比陆军或国防部要好得多。我们希望更快地采用这些算法,这样我们就可以基于风险做出决定,将其放在一个封闭系统中进行自动化处理,以便实际识别我们的已知风险。”
路径:AI与人机整合
“防御AI”项目强调整合人类和机器能力的重要性。除了美国国防部关于致命武器使用要求人类参与的原则外,陆军技术开发人员也认识到,
某些高级AI计算无法复制人类意识中的一些关键但更为主观的现象
上述变量和问题,很可能影响了陆军部长克里斯汀·沃莫斯(Christine Wormuth)最近发布的人机界面指令。该指令旨在确定和优化高速机器和人类决策之间的必要平衡。
这种平衡在拯救生命和增强战力的领域中尤其重要。近期,陆军展示了一项突破性技术,使用AI和自动化指令,安全快速地将武器移动到攻击位置,并准备快速射击。陆军武器开发人员称之为
“自主多域发射器”
目标:防御AI免受攻击
确保AI系统能够分析、区分、组织和有效传输时间敏感的作战情报,至关重要。但陆军也开始考虑另一个维度:如何防御AI免受攻击、欺骗和其他高科技干扰,以避免误报或灾难性的错误。考虑到这一点,陆军的“防御AI”项目会开发可以识别和阻止对AI系统实施攻击或“欺骗”尝试的“反制措施”。通过分析多个变量和指标之间的相互关系,可以显著提高防御的有效性。例如,在识别目标时,除了光电或视觉指示之外,敌方目标可能还存在声音或热特征,这些都是可能影响AI系统免受敌方攻击的因素。总而言之,
这一项目关注的不仅是AI,还有“反AI”
和“反反AI”
。
前景:无人干预的AI
美国国防部武器开发人员还在关注另一个重要领域:纯“自主”或“无人干预”AI在纯防御性、非致命目的(如无人机和巡航导弹防御)中的应用前景。这背后牵涉到一系列关键问题,比如:
- AI是否应该能够即时确定特定威胁或目标不涉及人类,并可以用非致命武力击败或“拦截”?
- 在应对来袭导弹、迫击炮、火箭、无人系统或无人机群攻击时,高速处理和AI驱动的防御能否发挥效用?
- AI能否准确做出决定?如果出现误报或错误识别怎么办?
未来可能会出现纯粹用于非致命和防御目的的无人干预AI,作为快速应对敌方攻击的一种快速救生方式
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