亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

隨著人工智能（AI）領域的飛速發展，這些技術的變革潛力對國家和國際安全產生了深遠的影響。因此，全世界的政策制定者和監管者越來越認識到，迫切需要超越國界和個人利益的共同理解，尤其是在人工智能應用于安全和國防領域的情況下。

然而，國家和非國家行為者之間在人工智能、安全和防衛方面缺乏既定的全球合作框架，這構成了一項重大挑戰。這種共同治理的缺失導致技術進步不協調和各自為政，給國際和平與安全、穩定和繁榮帶來嚴重后果。然而，各國與非國家行為者合作的愿望日益強烈。各國認識到，這種參與至少可以為治理方法和解決方案提供信息，并確保其制定、采納和實施都有據可依。此外，它還可以確保行業、民間社會組織、研究、技術和科學界以及學術界的認識和支持。

高層也有同感：聯合國秘書長在其《和平新議程》中強調，必須 “確保工業界、學術界、民間社會和其他部門的利益攸關方參與 ”制定 “關于通過多邊進程設計、開發和使用人工智能軍事應用的規范、規則和原則”。因此，迫切需要建立、促進和支持一個獨立、中立和可信賴的平臺，該平臺將促成多方利益攸關方對話，并為軍事領域負責任地開發、獲取、部署、整合和使用人工智能技術孵化治理途徑和解決方案。

• 優先領域 1：建立知識庫

通過跨地區、跨學科和多方利益相關者的投入，在軍事領域建立一個共享的、堅實的人工智能知識庫。

• 優先領域 2：建立信任

建立對技術和他人的信任

• 優先領域 3：人的因素

解讀人工智能系統在軍事領域的開發、測試、部署和使用中的人的因素

• 優先領域 4：數據實踐

了解和解讀軍事領域負責任人工智能的數據實踐

• 優先領域 5：生命周期管理

了解人工智能系統的生命周期影響（包括生命周期的終結），在軍事領域推廣負責任的人工智能

• 優先領域 6：不穩定

了解與人工智能有關的破壞穩定問題的驅動因素、手段、方法和應對措施，包括人工智能系統促成、誘發和倍增的破壞穩定問題

隨著人工智能（AI）領域的飛速發展，這些技術的變革潛力對國家和國際安全產生了深遠的影響。因此，全世界的政策制定者和監管者越來越認識到，迫切需要超越國界和個人利益的共同理解，尤其是在人工智能應用于安全和國防領域的情況下。

然而，國家和非國家行為者之間在人工智能、安全和防衛方面缺乏既定的全球合作框架，這構成了一項重大挑戰。這種共同治理的缺失導致技術進步不協調和各自為政，給國際和平與安全、穩定和繁榮帶來嚴重后果。然而，各國與非國家行為者合作的愿望日益強烈。各國認識到，這種參與至少可以為治理方法和解決方案提供信息，并確保其制定、采納和實施都有據可依。此外，它還可以確保行業、民間社會組織、研究、技術和科學界以及學術界的認識和支持。

聯合國秘書長在其《和平新議程》中強調，必須 “確保工業界、學術界、民間社會和其他部門的利益攸關方參與”，“通過多邊進程，圍繞人工智能軍事應用的設計、開發和使用制定規范、規則和原則”。因此，迫切需要建立、促進和支持一個獨立、中立和可信賴的平臺，該平臺將促成多方利益攸關方對話，并為軍事領域負責任地開發、獲取、部署、整合和使用人工智能技術孵化治理途徑和解決方案。

人工智能（AI）有可能在社會、經濟和政策的各個方面帶來變革，包括國防和安全。英國希望成為在民用和商業應用領域推廣人工智能以及負責任地發展國防人工智能的領頭羊。這就要求對與人工智能軍事應用相關的新出現的風險和機遇，以及英國如何與其他國家開展最佳合作以減輕或利用這些風險和機遇，有一個清晰而細致的認識。

2024 年 3 月，英國國防部（MOD）國防人工智能與自主單元（DAU）和外交、聯邦與發展辦公室（FCDO）聯合委托蘭德歐洲公司（RAND Europe）開展一項簡短的范圍界定研究。該研究的目的是初步探討人工智能在軍事上的應用可能在戰略層面產生風險和機遇的方式，因為迄今為止的大部分研究都集中在戰術層面或非軍事主題（如人工智能安全）上。后續工作將更詳細地探討這些問題，為英國在這些問題上的國際參與戰略提供信息。

本技術報告旨在為理解人工智能軍事應用所帶來的戰略風險和機遇設定一個基線。一份獨立的總結報告則側重于為決策者提供高層次的研究結果。

人工智能的出現正在給競爭和沖突帶來深刻變化

人工智能最好被理解為一套雙重用途的通用技術，以硬件為基礎，但以軟件為核心。與傳統軍事技術不同的是，它們高度民主化，擴散速度極快。創新是由商業用途的私營部門驅動的，而不是由政府或國防部門驅動的。對軍事應用和影響的集體認識正在提高，但起點較低。辯論往往優先考慮某些引人注目的問題，如致命自主武器系統（LAWS）或人工智能（AGI），而忽略了其他議題。它只關注戰術，而忽視戰略；只關注風險，而忽視機遇；或只關注軍事人工智能的直接后果，而忽視從長遠來看可能影響最大的二階和三階效應。

為了解決這個問題，國防部和國防和外交、聯邦與發展辦公室（FCDO）委托進行這項研究，以制定一個概念框架，規劃軍事人工智能帶來的戰略風險和機遇。

圖 0.1 框架：人工智能軍事應用的戰略風險與機遇

人工智能對國防和安全構成復雜、重大且未被充分認識的風險

本報告詳細探討了許多風險和機遇，其中最緊迫的包括

• 信息操縱，如人工智能深度偽造，這不僅會引發政治、經濟和社會問題，還會在危機時刻影響軍事決策。

• 賦予非國家行為者挑戰國家軍隊主導地位的不對稱能力，或者在最壞的情況下，賦予他們新的大規模毀滅性工具（如生物武器）。

• 人工智能對對手之間攻防平衡、戰爭升級動態以及核威懾穩定性的相互影響。這些問題在超級大國競爭加劇的情況下，在世界已經在應對其他不安全因素（如烏克蘭、以色列-伊朗\移民、氣候變化等）的情況下，尤其令人擔憂。

• 與未來出現的任何人工智能相關的潛在災難性安全和安保風險。

在英國國內，還需要應對對國內政治和經濟產生破壞性影響的重大問題。這些問題決定了國防的目的和手段。在國外，人工智能同樣會對以規則為基礎的國際秩序的健康產生深遠影響，這取決于各國、工業界和民間社會是否以及如何有效地共同管理其影響。人工智能專家非常擔心，人工智能會在多大程度上使世界許多地方的平衡傾向于壓制性和獨裁的治理模式，同時有可能顛覆民主政治、污染信息環境和破壞社會的戰斗意志。

同樣，在軍事人工智能方面的領導力也可能帶來巨大的利益。

其中許多潛在風險也可能成為戰略優勢的機遇。人工智能的利弊平衡取決于各國如何快速有效地調整武裝部隊等機構，以利用人工智能的優勢。同樣，這也取決于各國政府如何在國際上施加影響，使全球軍事人工智能行為朝著符合本國利益和價值觀的方向發展。這就意味著各國政府要愿意進行重大投資、組織改革和文化變革，以改變國防部門對新技術的態度。

需要采取緊急行動，降低新出現的風險，利用各種機遇

為了應對這些挑戰，各國必須緊急制定一項全面的行動計劃，考慮到人工智能技術進步、圍繞人工智能或通過人工智能進行的地緣政治競爭以及國際體系中圍繞人工智能不斷演變的規范之間復雜的相互作用。這應利用一套影響不同受眾的機制工具包，運用外交、信息、軍事和經濟（DIME）杠桿，匯集一套積極主動的行動方案：

• 努力促進負責任地采用人工智能，最大限度地發揮其對國防的益處。
• 努力限制非國家行為者、恐怖主義行為者或敵對/無賴國家采用軍事人工智能，同時也要讓他們付出代價，以影響他們的行動。
• 努力為軍事人工智能制定全球、小型和雙邊治理安排。

這也應借鑒其他領域的經驗教訓--如本報告所述--以及最近關于人工智能的高級別倡議的勢頭。突出的例子包括布萊切利峰會、軍事領域負責任的人工智能（REAIM）峰會和《軍事人工智能政治宣言》。

表0.2塑造全球國防人工智能發展的機制工具包

大型語言模型（LLM）被譽為人工智能領域的重大突破。LLMs 處理和生成文本的能力通常與人類認知水平相當，因此對于包括國防在內的所有領域都具有巨大的應用潛力。與此同時，這項新技術在穩健性和可靠性方面也存在許多未決問題，任何希望利用 LLMs 的組織都面臨著巨大的技術挑戰。本報告旨在展示如何訓練 LLM，使其適應國防領域，并評估此類項目是否值得投入。為此，本文創建了一個基于國防領域瑞典語和英語文本的數據集，并用來訓練（微調）兩個最先進的LLM。然后對模型進行定性和定量評估。結果表明， 訓練后的LLM在與國防有關的文本任務中表現出更高的性能。本文詳細描述了訓練過程，可以為有興趣開展類似項目的讀者提供指導。訓練中的障礙主要與資源限制有關，如硬件、數據和時間，這些限制難以克服，但至少人們對它們有了相對充分的了解。對 LLM 的評估卻并非如此：模型具有令人驚訝的能力，但也可能以令人驚訝的方式失敗。報告對 LLM 的不同方面進行測試來評估其能力和失敗原因，但只能觸及表面。總之，大型語言模型已經發展到一個階段，國防利益相關者可以，也應該開始調整和測試該技術。本報告提供了對陷阱、解決方案和經驗教訓的見解，對此有所幫助。與此同時，建議對大型語言模型采取冷靜的態度，因為對此類模型的評估仍應被視為一個未決問題。

關鍵詞：人工智能、大型語言模型、微調、參數高效微調、低階自適應（LoRA）

人工智能（AI）是計算機科學的一個分支，其研究對象是開發能夠解決通常需要人類認知的問題的機器。其中一個挑戰就是處理人類語言，即讓計算機能夠理解文本輸入并做出有說服力的回應。對人類來說，這個簡單得令人難以置信的問題可能顯得微不足道，而且人們最初認為其很容易通過算法解決。20 世紀 50 年代，隨著科學家們開始認識到這項任務的復雜性，早期的機器翻譯嘗試很快就碰壁了。傳統上，計算語言學（CL）試圖通過研究支配人類語言的規則，并以適合計算機的方式將其形式化來解決這一問題。另一方面，自然語言處理（NLP）則采取了更加務實的方法，通常是統計方法，其重點是開發能夠實際執行某些語言任務的系統，即使范圍有限。實際上，幾十年來，這兩個領域之間的區別已經變得相當模糊，但在很長一段時間里，共同的目標仍然難以實現。

然而，近年來，深度學習（DL）的興起加速了人工智能領域許多挑戰難題的突破性進展，包括語言。硬件的增強和數字數據集的不斷擴大，使得在數百萬文本上訓練擁有數十億參數的深度神經網絡成為可能。深度神經網絡可以學習詞語在上下文中出現的概率，從而建立大型自然語言統計模型。大型語言模型（LLM）就能夠處理文本輸入，并生成新的文本，而這些文本似乎可以與人類的理解和書寫相媲美。OpenAI 的 ChatGPT 等功能強大的 LLM 引起了媒體和公眾的廣泛關注，既有贊譽也有擔憂，認為這是人工智能的重大突破，但其后果尚不清楚。然而，在撰寫本文時，LLMs 的應用仍處于探索階段，迄今為止主要以聊天機器人或辦公軟件中的文本助手的形式出現。此外，軍事應用的潛力仍然難以估計。LLM 可以服務于國防和情報的所有領域，例如，作為用戶界面的一部分、信息融合器、文檔輔助工具，以及通過建議和解釋行動方案的系統進行決策。

LLM 可以產生令人印象深刻的結果，但也可能以令人驚訝的方式失敗。人們對 LLM 的能力、局限性和可靠性還不甚了解，而且隨著開發的進展，LLM 也會迅速發生變化。采用 LLM 的另一個障礙是訓練和運行 LLM 所需的成本。最強大的 LLM 是在大型超級計算機上創建的，這對許多國家行為者來說也是遙不可及的。其中一些 LLM 只能以在線服務的形式訪問，在外國領土上的商業服務器上運行，因此當安全問題至關重要時，使用這些 LLM 是值得懷疑的。還有一些可以在本地獲得和運行，也有可能對其進行進一步訓練，使其適應特定任務（微調），但最初的創建仍依賴于少數擁有充足資源的組織。這也意味著，初始訓練語料庫的文本選擇超出了大多數 LLM 用戶的控制范圍，影響了文本在主題和質量方面的平衡，限制了所支持的語言，而且如果 LLM 原始創建者沒有確保其對所有訓練文本的使用都在知識產權范圍內，則有可能產生法律后果。

目前，有關 LLM 的情況既樂觀又不確定。一方面，LLM 可能即將徹底改變無數人類認知被認為是必要條件的過程，無論是在民用領域還是軍事領域。另一方面，LLM的可靠性尚不明確，各組織有可能被突破性技術的熱情所沖昏頭腦，將 LLM強加到它們（尚）不適合的應用中。 本報告介紹了如何謹慎地將 LLM 用于與國防相關的目的。詳細介紹了幾種現代 LLM 的訓練過程。然后對 LLM 的魯棒性和輸出質量進行了評估。國防領域涵蓋了廣泛而多樣的主題，而 LLM 在某一主題上的性能取決于是否準備了大量具有高質量和相關性文本的訓練語料庫。因此，由于資源有限，本報告縮小了訓練領域的范圍，將重點放在旨在為安全政策分析人員提供支持的 LLM 示例上。

1.1 目標和范圍

本報告的重點是旨在為安全政策國防領域內的分析人員提供支持性LLM。LLM需要對文本進行總結，回答與安全政策相關的問題，并根據給定的關鍵短語列表編寫文本。類似的任務在其他領域也同樣適用，因此，僅限于安全政策領域并不意味著按照類似思路訓練的 LLM 可用于其他領域。此外，訓練和實施的基本原則也適用于其他主題和更廣泛的范圍。

本報告的目的是探討在國防背景下部署和運行 LLM 所面臨的技術挑戰，以訓練 LLM 為安全政策分析員提供支持為例進行說明，并評估有效性。具體方法如下：

1.針對國防領域的應用訓練（微調）LLM，包括準備訓練數據、選擇基礎模型、設置訓練環境和訓練過程；

2.評估經過訓練的 LLM 的性能，包括根據不同指標得出的輸出文本的質量、模型對提示變化和其他因素的敏感性，以及微調成本是否被基礎模型的顯著改進所抵消。

本報告的重點是 LLM 技術的核心問題，即模型本身、模型的訓練和模型的能力。因此，本報告將不對特定應用的實現進行研究，例如如何在 RAG 系統（檢索增強生成）中利用 LLM，即從數據庫中檢索外部知識并將其插入提示中，從而使 LLM 能夠解決需要當前信息的查詢問題。雖然這種方法和其他方法是使用 LLM有前途的方法，但它們確實增加了自己的研究問題。此外，任何使用 LLM的方法都得益于對模型的良好訓練和理解，因此超出這些核心基本問題的研究將不在本報告的討論范圍之內。

另一個僅涉及的問題是提示工程。LLM 對提問的措辭很敏感，如果重新表述提問，有時會提供更有用的響應。甚至有人觀察到，通過添加鼓勵性詞語（例如“你是一個聰明的模型，請認真思考下面的問題......”）可以提高性能。這推動了直觀優化提示的大量嘗試。

然而，添加任何直觀提示都會減少適合 LLM 有限輸入窗口的實際提問詞的數量。此外，提示工程的好處并不一致，這些方法有時實際上會降低性能。轉述和修改的組合空間實際上是無限的，而且越來越多的證據表明，最佳提示可能根本不直觀，因此不可能由人類提示工程師來制定。鑒于提示工程目前的不確定狀態，在撰寫本文時還無法提出任何可靠的建議，因此該主題主要歸于未來的工作。

1.2 目標讀者

本報告面向國防部門中希望在軍事或情報應用中調整和部署大型語言模型的人員。這既包括評估大型語言模型是否適合預期應用的決策者，也包括訓練和實施基于大型語言模型的解決方案的技術團隊。

1.3 閱讀說明

一般來說，本報告的寫作水平應該是任何對人工智能和大型語言模型感興趣的讀者都能讀懂的。報告偶爾會深入探討一些細節，但喜歡跳讀的讀者應該不難理解報告的整體內容。如果讀者希望進一步了解使用深度神經網絡進行自然語言處理的理論背景，建議閱讀《使用深度神經網絡進行自然語言處理》（Natural Language Processing Using Deep Neural Networks）報告中的第 3 章。

1.4 提綱

第 2 章介紹了本報告的理論背景。介紹了大型語言模型這一技術最重要的概念和原理。此外，讀者還將了解本報告將使用的具體訓練優化方法，包括其背景。最后，本節介紹了如何評估處理和生成自然語言的系統這一長期挑戰。評估必須被視為一個開放性的研究問題，相關問題在大型語言模型時代仍然具有現實意義，并影響著本報告中的評估嘗試。

第 3 章介紹了第一個目標：創建國防領域大型語言模型。該章分步描述了選擇合適的基礎大型語言模型、準備合適的訓練數據和訓練模型的過程。因此，本章也可為希望開展類似項目的讀者提供指導。 第 4 章是第二個目標：使用各種定量和定性方法和指標對訓練好的大型語言模型進行評估。前面提到的這一領域的挑戰意味著本節只是對解決這一問題的廣泛嘗試的一個介紹，詳盡的大規模評估將留待今后的工作中進行。

第 5 章討論了評估結果，以及在國防背景下使用大型語言模型的更廣泛影響，包括見解和經驗教訓。 最后，第 6 章總結了評估結果，并對今后可能開展的工作進行了簡要展望。

人工智能（AI）和機器學習（ML）技術的進步有可能徹底改變軍事組織在日益復雜和充滿競爭的未來作戰環境中如何確定情報的優先次序、收集、處理、分析、傳播和利用情報。通過快速整合大量不同的數據集，人工智能/ML 算法可以加快傳統情報流程，快速識別相關趨勢和異常情況，并協助人類分析人員對潛在威脅和機遇做出有據可依的判斷。當海軍陸戰隊在競爭激烈的信息環境（IE）中持續作戰時，將機器生成的知識與人類的洞察力相結合的能力對于保持認知優勢至關重要。

隨著 “信息 ”被指定為第七項作戰功能，美海軍陸戰隊已認識到信息在規劃和成功實施軍事行動中的重要作用。海軍陸戰隊頂層作戰概念（MOC）進一步認識到，需要利用新興技術在所有領域成功發動信息戰。雖然已經提出了一些支持性概念來解決 IE 的各個方面，但要確定如何系統地整合 AI/ML 技術以增強現有的情報能力和流程，仍有許多工作要做。這份擬議的未來作戰概念文件探討了一些新技術和人機界面可為海軍陸戰隊情報部門帶來重大紅利的初步領域，因為這些部門在快速發展的信息環境中運作并預測變化。

作為一個具有適應和創新歷史的機構，海軍陸戰隊完全有能力在決定如何采用和整合新興人工智能和 ML 技術以支持各種軍事行動方面發揮主導作用。雖然政策辯論通常集中在人工智能是否應用于致命的自主或半自主武器上，但人工智能技術可用于許多非動能用途，在提高情報和信息行動效率的同時，也不會引起太多道德問題。雖然人工智能機器無法取代海軍陸戰隊員和其他軍人固有的智慧和決心，但人類分析師與機器之間的新合作模式可以大大提高情報分析的及時性和實用性，為未來的軍事行動提供支持。

本概念文件探討了人工智能（AI）和機器學習（ML）技術如何幫助解決在未來作戰環境中可能變得更加普遍和復雜的新興軍事問題。它描述了人工智能和 ML 應用如何增強當前的情報收集和分析流程與能力，為在這些復雜環境中工作的軍事決策者提供更快速、更有洞察力的情報支持。盡管這些技術在幫助解決挑戰方面擁有巨大潛力，但任何技術解決方案或解決方案集都不應被視為萬能藥，因為競爭對手將無情地尋求利用漏洞，而人的創造力和性格將繼續是獲得優勢和贏得未來戰斗所需的最具決定性的要素。

人工智能（AI）被視為當今時代最具顛覆性的技術。科學界和商業界正在對它進行大量投資和深入研究。它已在許多小工具和設備（如手機、電腦、網絡應用服務器等）中顯示出初步的商業用途，如搜索輔助、需求預測、數據分析和驗證、建模和模擬、語言學、心理學等。谷歌、微軟和亞馬遜等商業巨頭正在利用人工智能進行消費者行為預測。自 2011 年以來，我們一直生活在被稱為 "認知時代 "的時代，因為人工智能正越來越多地融入每個人的日常生活。IBM 的沃森（Watson）可能是首個用于解決各領域問題的人工智能商業應用，于 2013 年推出。2011 年，沃森在 "危險 "游戲中擊敗了有史以來排名最高的兩位選手，從而備受矚目。此后，沃森得到了進一步改進。

據預測，人工智能將在十年左右的時間內滲透到所有主要民用系統和小工具中，形成其軟件基礎。此外，據預測，在二三十年內，人工智能將徹底改變世界的運行方式。美國（US）、歐盟（EU）和中國等主要大國、區域已經出臺了在各個領域開發、采用和推廣人工智能的政策文件和路線圖。

不同的專家對人工智能提出了不同的定義。所有這些定義都趨向于機器獲得類似人類智能的概念，通常遵循一個被稱為感知-認知-行動（或決策）信息處理循環的順序。人工智能的程序同樣遵循這一循環，即人工智能計算機感知周圍的世界，通過優化和驗證算法處理接收到的信息，并以類似于人類的方式做出行動選擇。目前，各種先進的人工智能能力正處于不同的開發和使用階段，包括自然語言處理、信息搜索、面部、物體或手勢識別、自適應學習、直觀感知、綜合推理、混合智能（人機結合智能）、集體蜂群智能、問題解決、預測和響應等。

人工智能在軍事上的應用雖然是人工智能發展的必然產物，具有巨大的潛力和優勢，但一直是一個有爭議的問題，也是科學界經常產生分歧的話題。隨著人工智能的迅猛發展及其進入軍事領域，人工智能已經在以一種重要的方式重塑軍隊的運作。可以預見，它將從根本上改變未來的戰爭和軍事行動。與此同時，由于技術的飛速發展，戰爭本身也在概念層面發生著變化。未來人工智能將如何塑造戰爭，專家學者們仍在探討。

本文旨在根據人工智能的發展軌跡以及圍繞其未來軍事用途的主要問題，確定人工智能在不久的將來--預計未來十年或二十年--在戰爭中的擴散情況。本文還為印度尋找了一種衍生工具。本文以 "人工智能系統分類 "一節開篇，帶領讀者略微深入地了解人工智能，以便客觀分析人工智能的發展和應用軌跡。非凡壯舉 "部分揭示了該技術的顛覆性。未來的表現 "一節討論了人工智能未來的發展和普及。這一部分還強調了與人工智能相關的各種問題，同時建立了對人工智能的總體認識。在 "人工智能推動戰爭 "一節中，試圖推導出人工智能將浸漬軍事系統并重塑戰爭，包括概念和條令。然后，本文重點討論了影響人工智能應用情況的一個主要問題 "不確定性談判"，并從這個角度分析了人工智能在作戰空間的應用。下一節分析了與人工智能系統軍事應用相關的 "挑戰"。關于 "全球領導力競賽 "的部分強調了人工智能軍事應用的全球趨勢，隨后分析了 "印度的立場"，并向印度決策者提出了一些建議。

俄羅斯對人工智能（AI）發展的看法與其他大國是一致的，它們都在努力應對以日益復雜和技術日新月異為特點的不斷變化的作戰環境。俄羅斯曾多次宣稱人工智能在作戰中的重要性，但人們往往難以估計該國國防部（MOD）是否實際使用了人工智能系統和武器，包括在烏克蘭戰場上。西方的制裁和出口管制也有可能增加俄羅斯在實現其人工智能目標方面所面臨的阻力。

目前，俄羅斯軍事機構正在對人工智能的研究、開發、測試和評估（RDT&E）進行投資，這些投資被認為與當前和未來的戰斗最為相關。這些投資的決定因素既包括對美國和北約等可能的競爭對手在這方面的重視程度的了解，也包括根據烏克蘭正在進行的復雜戰斗所應分配的資源。

俄羅斯的軍事論述強調，從長遠來看，技術最終將取代人類參與軍事行動。與世界上許多主要軍事強國一樣，俄羅斯國防部正在投資開發和應用用于空中、海上和地面領域的不同類型的無人駕駛系統。目前，作為烏克蘭戰事的反映，利用人工智能作為指揮、控制、通信、計算機、情報、監視和偵察（C4ISR）機制來提高無人駕駛飛行器（UAV）的能力是俄羅斯國防工業綜合體學術寫作和研發（R&D）的重點。使用人工智能進行數據收集和分析也是俄羅斯國防部即將實施的 "智能化 "戰爭的重要組成部分，是當前 "數字化 "作戰技術和系統發展的自然演進，人工智能被設想為數據分析的推動者，以及操作員、指揮官和部署部隊的決策助手。

根據公開聲明，俄羅斯政府也非常重視在信息和網絡行動中使用人工智能。俄羅斯還可能將人工智能應用于核力量的指揮、控制、管理和使用。然而，俄羅斯入侵烏克蘭暴露了其在戰爭指揮中的多種缺陷，造成大量人員和物資損失，并在 2022 年和 2023 年的戰場上遭受挫折。為了應對這些挑戰，俄羅斯政府正在加速集中開發人工智能，并迫使該國的軍事和民用部門加強合作。就軍方而言，他們正在使巡飛彈藥、空中無人機和某些地面機器人系統具備更強的能力，其中包括人工智能，同時可能將其用于信息和網絡行動。

然而，烏克蘭戰爭和由此引發的國際制裁也在一定程度上制約了俄羅斯的人工智能發展，克里姆林宮正試圖抵消這些不利因素。為了減輕西方經濟壓力的影響，俄羅斯正在推行進口替代和技術主權計劃，旨在加強國內高科技研發和制造，并為國內人工智能公司和企業家設立投資基金和計劃，同時還為國家學術機構未來的人才培養提供資金。由于美國和國際壓力旨在關閉俄羅斯國內人工智能研發的某些技術合作、采購渠道和出路，俄羅斯還將在人工智能相關技術和政策發展方面依賴中國。

盡管存在這些限制，俄羅斯仍將保留一定的人工智能能力，這將對西方構成挑戰。顯然，盡管俄羅斯在烏克蘭戰場和國內試圖維持國內高科技人工智能研發時遇到了困難，但俄羅斯聯邦正在投入政府、學術、工業和財政資源，以確保其人工智能發展。這些工作值得繼續密切關注。

目錄

02 導言

03 俄羅斯對人工智能及其軍事應用的看法和目標

09 俄羅斯入侵烏克蘭及其對俄羅斯人工智能思維和發展的影響

13 俄羅斯人工智能研發的推動因素和制約因素

17 俄羅斯人工智能發展的影響

20 結論

21 附錄： 俄羅斯的外部人工智能合作伙伴關系

近年來，人工智能（AI）和機器學習領域的進步為增強人類能力和提高各種自主系統的功能創造了前所未有的機遇，包括在國際安全領域。然而，在國防領域，訓練日益復雜的人工智能系統所需的高質量、高度多樣化和相關的真實世界數據集卻十分稀缺。因此，合成數據正逐漸成為開發和訓練人工智能系統的數據工具箱中必不可少的工具。合成數據的特點和潛在優勢，以及該技術在各個領域的成熟應用，使其成為圍繞在國際安全背景下使用人工智能的辯論的一個相關話題。

本入門指南簡要概述了合成數據，包括其特點、生成方式、增加的價值、風險以及在國防組織和軍事行動中的潛在用例。此外，本手冊還概述了現有的數據挑戰和限制，這些挑戰和限制促使合成數據成為開發日益復雜的人工智能系統的重要工具。

迄今為止，合成數據在國際安全領域的應用大多停留在實驗和探索階段。不過，合成數據的特點可對訓練人工智能系統產生有益影響。特別是，合成數據可以生成高度多樣化甚至新穎的數據集，對數據屬性進行精細控制，必要時自動注釋或標記數據，而且成本效益高。這本入門書探討了合成數據的主要特點如何使軍隊和國防組織受益，讓他們能夠在防御性和進攻性自主系統中集成能力更強、更可靠的人工智能系統。

雖然合成數據有利于訓練人工智能系統，并有助于緩解軍隊和國防組織面臨的一些數據問題，但它并不是靈丹妙藥，也伴隨著風險和挑戰。使用合成數據所帶來的好處將取決于各組織是否有能力駕馭這些風險，以便以負責任和安全的方式并按照法律要求和道德價值觀使用根據合成數據訓練的人工智能系統。

圖1所示。真實世界與合成數據

美國仍然是世界上最突出的軍事和技術力量。在過去十年中，美國認識到人工智能作為力量倍增器的潛力，越來越多地將人工智能（AI）的熟練程度視為美國重要利益和保證美國軍事和經濟實力的機制。特別是，在過去十年中，人工智能已成為美國國防的一項關鍵能力，特別是考慮到2022年美國國防戰略對印度-太平洋地區的關注。

因此，美國國防部（DoD）（以及美國政府和國防機構總體上）對人工智能和相關新興技術表現出越來越大的熱情。然而，雖然美國目前在學術界和私營部門的人工智能研究和開發方面取得了巨大進展，但國防部尚未在廣泛范圍內成功地將商業人工智能的發展轉化為真正的軍事能力。

美國政府在利用國防人工智能和人工智能支持的系統方面通常處于有利地位。然而，在過去的幾年里，各種官僚主義、組織和程序上的障礙減緩了國防部在國防人工智能采用和基于技術的創新方面的進展。最關鍵的是，國防部遭受了復雜的收購過程和廣泛的數據、STEM和AI人才和培訓的短缺。從事人工智能和人工智能相關技術和項目的組織往往是孤立的，而且還存在必要的數據和其他資源相互分離。在美國防部內部存在一種傾向于可靠方法和系統的文化，有時趨向于勒德主義。所有這些因素都導致了人工智能采用的速度出奇的緩慢。美國家安全委員會2021年提交給國會的最終報告總結說，"盡管有令人興奮的實驗和一些小型的人工智能項目，但美國政府離人工智能就緒還有很長的路要走"。

因此，盡管人工智能有可能增強美國的國家安全并成為一個優勢領域，而且鑒于美國在軍事、創新和技術領導方面的長期傳統，人工智能有可能成為一個薄弱點，擴大 "美國已經進入的脆弱窗口"。 如果美國不加快創新步伐，達到負責任的速度，并奠定必要的制度基礎，以支持一支精通人工智能的軍隊，人工智能將繼續成為一個不安全點。

去年，美國防部在這些挑戰中的一些方面取得了進展，調整了國防人工智能的方法。2022年6月，美國防部發布了《負責任人工智能戰略和實施途徑》，將更有數據依據的、負責任的、可操作的人工智能工作列為優先事項，此后開始執行。最重要的是，美國防部已經啟動了對其人工智能組織結構的重大改革，創建了一個新的首席數字和人工智能辦公室（CDAO），以整合其不同的人工智能項目和利益相關者，并使其與該部門的數據流更好地協調。值得注意的是，美國國防部目前正在對其國防人工智能的整體方法進行重大變革和振興。然而，這些新的人工智能努力是否足以讓美國彌補失去的時間，還有待觀察。

自主系統將塑造戰爭的未來。因此，土耳其的國防人工智能（AI）發展主要側重于提高自主系統、傳感器和決策支持系統的能力。提高自主系統的情報收集和作戰能力，以及實現蜂群作戰，是發展國防人工智能的優先事項。雖然土耳其加強了自主系統的能力，但在可預見的未來，人類仍將是決策的關鍵。

人類參與決策過程提出了一個重要問題：如何有效確保人機互動？目前，自主系統的快速發展和部署使人機互動的問題更加惡化。正如土耳其國防工業代表所爭論的那樣，讓機器相互交談比較容易，但將人類加入其中卻非常困難，因為現有的結構并不適合有效的人機互動。此外，人們認為，人工智能對決策系統的增強將有助于人類做出更快的決定，并緩解人機互動。

土耳其發展人工智能的意圖和計劃可以從官方戰略文件以及研發焦點小組報告中找到。突出的文件包括以下內容：

• 第11個發展計劃，其中規定了土耳其的經濟發展目標和關鍵技術投資。

• 《2021-2025年國家人工智能戰略》，它為土耳其的人工智能發展制定了框架。

• 焦點技術網絡（Odak Teknoloji A??，OTA?）報告，為特定的國防技術制定了技術路線圖。這些文件提供了關于土耳其如何對待人工智能、國防人工智能和相關技術的見解。

土耳其特別關注人工智能相關技術，如機器學習、計算機視覺和自然語言處理，其應用重點是自主車輛和機器人技術。自2011年以來，自主系統，主要是無人駕駛飛行器（UAV），仍然是土耳其人工智能發展的重點。此后，這已擴大到包括所有類型的無機組人員的車輛。同時，用人工智能來增強這些車輛的能力也越來越受到重視。人工智能和相關技術的交織發展構成了土耳其人工智能生態系統的核心。

土耳其的人工智能生態系統剛剛起步，但正在成長。截至2022年10月，有254家人工智能初創企業被列入土耳其人工智能倡議（TRAI）數據庫。土耳其旨在通過各種生態系統倡議在其國防和民用產業、學術機構和政府之間創造協同效應。由于許多組織都參與其中，這些倡議導致了重復和冗余。冗余也來自于人工智能技術本身的性質。由于人工智能是一種通用技術，可以應用于不同的環境，各種公司都有用于民用和國防部門的產品；因此相同的公司參與了不同的生態系統倡議。此外，民用公司與國防公司合作，在國防人工智能研究中合作，并提供產品，這是司空見慣的。

土耳其鼓勵國際人工智能在民用領域的合作，但不鼓勵在國防領域的合作。然而，由于技能是可轉移的，國防人工智能間接地從這種合作中受益。

土耳其非常關注自主系統發展中的互操作性問題，特別是那些具有群集能力的系統。除了蜂群，北約盟國的互操作性也是一個重要問題。因此，土耳其認為北約標準在發展自主系統和基礎技術方面至關重要。

土耳其目前對人工智能采取了分布式的組織方式。每個政府機構都設立了自己的人工智能組織，職責重疊。目前，盡管國防工業局（Savunma Sanayi Ba?kanl???，SSB）還沒有建立專門的人工智能組織，但SSB的研發部管理一些人工智能項目，而SSB的無人駕駛和智能系統部管理平臺級項目。目前，根據現有信息，還不清楚這些組織結構如何實現國防創新或組織改革。

土耳其尋求增加其在人工智能方面的研發支出，旨在增加就業和發展生態系統。SSB將在未來授予更多基于人工智能的項目，并愿意購買更多的自主系統，鼓勵研發支出的上升趨勢。然而，盡管土耳其希望增加支出，但金融危機可能會阻礙目前的努力。

培訓和管理一支熟練的勞動力對于建立土耳其正在尋找的本土人工智能開發能力至關重要。這包括兩個部分。首先是培養能夠開發和生產國防人工智能的人力資源。因此，土耳其正在投資于新的大學課程、研究人員培訓、開源平臺和就業，同時支持技術競賽。第二是培訓將使用國防人工智能的軍事人員。國防人工智能也正在慢慢成為土耳其武裝部隊（Türk Silahl? Kuvvetleri，TSK）培訓活動的一部分。目前，關于土耳其打算如何培訓軍事人員使用國防人工智能的公開信息非常少。