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美國防部生成式人工智能先期發(fā)展動向分析

QuTG_CloudBrain ? 來源:云腦智庫 ? 2024-01-03 16:30 ? 次閱讀
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導讀:生成式人工智能的應用,在過去一年中呈爆炸性增長,它們利用大量的歷史數(shù)據(jù)進行學習,可以根據(jù)簡單的引導提示快速生成文本、圖像或視頻等內(nèi)容。自出現(xiàn)以來,美國國防部對生成式人工智能的發(fā)展迅速列入關(guān)注并采取了一些舉措。

生成式人工智能(AI)能力,如大型語言模型(LLM)在全球的受歡迎程度、能力和影響力都在不斷增長。這些能力是在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓練的,以便生成細節(jié)和明顯連貫的內(nèi)容,這在以前需要人類創(chuàng)作。這些能力帶來了新的機遇,同時也帶來了新的重大風險。國防部門迫切需要探索這種技術(shù)的應用以及這些模型的規(guī)模、速度和交互能力的潛力,以提高任務(wù)效率,同時確定適當?shù)谋Wo措施并減輕各種相關(guān)風險。

成立“利馬”工作組

美國國防部于2023年8月10日宣布成立了一個人工智能技術(shù)特別工作組——“利馬”(Task Force Lima),以集中研究并部署大型語言模型等生成式人工智能工具。“利馬”工作組由五角大樓首席數(shù)字和人工智能辦公室(CDAO)領(lǐng)導,將開發(fā)、評估、推薦和監(jiān)控整個國防部的生成人工智能技術(shù)的實施,以確保國防部能夠負責任和安全地設(shè)計、部署和使用生成人工智能技術(shù),確保CDAO在維護國家安全的同時保持尖端技術(shù)的最前沿。“利馬”工作組將提供指導并提出建議,供有關(guān)決策機構(gòu)處理。

綜合目標

為了能夠負責任的、統(tǒng)一的采用這種尖端技術(shù),“利馬”工作組的將為國防部提供框架和倡議,以實現(xiàn)以下綜合目標:

l加速有前景的生成式人工智能倡議和聯(lián)合解決方案;

l將不同的開發(fā)和研究工作聯(lián)合成國防部的實踐社區(qū),以加速創(chuàng)新和實施;

l評估原則、組織、訓練、物資、領(lǐng)導、人員、設(shè)施和政策方面的解決方案;

l推動技術(shù)教育,建立負責任的實施和使用文化;確保國防部與跨部門、國際、教育、公民社會和工業(yè)合作伙伴在負責任地開發(fā)和使用生成式人工智能方面的合作。

前期工作

2023年9月18日,“利馬”工作組表示將在未來18個月內(nèi)充分了解軍方和國防部對于生成式人工智能的需求,以加快對該技術(shù)的理解、評估、部署及監(jiān)測,大規(guī)模整合具備任務(wù)適應性的相關(guān)技術(shù)。此期間“利馬”工作組的工作包括:

l全面了解人工智能的工作原理和外部數(shù)據(jù)應用過程,并聚焦軍事用例與作戰(zhàn)過程的聯(lián)系,與其他部門合作,訓練多個種類的大語言模型;

l為美國國防部制定基于生成式人工智能的臨時指南、框架和工作流程,參與國防部對大語言模型的實際研究和部署;

l建立周期會議機制,讓內(nèi)部各級人員及時了解“利馬”工作組正在制定的計劃和方法;

l向業(yè)界發(fā)布信息征詢書,了解和探索創(chuàng)新型人工智能的開發(fā)與集成風險和收益。

小結(jié)

“利馬”工作組的任務(wù)實際上是為整個美國國防部開發(fā)、評估、推薦和監(jiān)控生成人工智能能力,并負責任地確保國防部可控地大規(guī)模集成這些技術(shù)?!袄R”工作組把總體的任務(wù)分成幾個階段,目前的第一階段是盡可能多地學習外面的一切,邀請公眾和工業(yè)界幫助國防部“進一步了解和探索開發(fā)、獲取和集成生成人工智能的風險和好處”,以快速瀏覽生成人工智能在國防領(lǐng)域呈現(xiàn)的不確定和變革性的力量,另一項短期任務(wù)是為五角大樓提供關(guān)于生成人工智能的臨時指南。

這些先期工作最基礎(chǔ)的好處在于,當尋求收購低風險商業(yè)軟件時,“利馬”工作組現(xiàn)在可以建立許多業(yè)內(nèi)公認的標準和安全措施。根據(jù)白宮10月30日發(fā)布的政令,對于政府來說,國防部是一個完美的試驗臺,可以在封閉的環(huán)境中以負責任的方式推進和現(xiàn)實地培訓生成人工智能技術(shù)。無論利馬工作組編纂了什么樣的指導方針、最佳實踐或標準,都必須在聯(lián)邦政府內(nèi)共享,以便為其他部門和機構(gòu)的工作提供信息。

對于生成式人工智能技術(shù)能否廣泛應用,美軍希望解決的關(guān)鍵問題包括:如何規(guī)避機器幻覺問題、如何衡量模型的性能、如何制定可信賴的人工智能的度量標準、如何管理訓練模型所用的數(shù)據(jù)等,美軍也正在與工業(yè)界合作來共同解決上述問題。關(guān)于美國國防部最終是否會以何種方式、出于何種目的大規(guī)模部署生成式人工智能,仍有許多未知因素。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:美國防部生成式人工智能先期發(fā)展動向分析

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