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關鍵要點

  • 生成式人工智能(AI)系統能力的快速發展,能夠產生自然語音的對話、新奇的圖像和計算機代碼,正在技術部門和地緣政治中產生反響。
  • 國家和公司正在爭相了解這些系統的政策和監管影響。這發生在一個地緣政治環境中,其特點是中美科技競爭加劇;歐洲對過度依賴美國技術平臺公司的擔憂;以及努力制定監管策略以確保人工智能的安全性、公平性和可靠性。
  • 在歐洲,美國大型云服務公司對人工智能初創公司的投資,以及將聊天機器人和其他生成式人工智能能力納入搜索引擎的舉措,將加劇對數字主權的擔憂。生成式人工智能也將為歐洲關于競爭政策、人工智能監管和內容控制的辯論增添新的緊迫性。
  • 與美國國會相比,州立法機構將更有可能成為針對人工智能的新立法的來源。
  • 為了減少該行業出現監管反彈或其他政治干擾的機會,開發和部署生成式人工智能系統的公司及其支持的技術生態系統應密切關注這些趨勢,并尋求教育政策制定者和公眾了解該技術的能力和限制。

對人工智能不斷增長的能力感到興奮和擔憂

生成式人工智能的最新進展--這是一個行業術語,指的是使用大量數據和處理能力來產生新奇輸出的人工智能系統--正在整個技術部門和地緣政治中引起反響。使用人工智能系統來創造類似人類的語言、新奇的圖像,甚至是計算機代碼,已經導致了商業和投資者群體的狂熱興趣。它也引起了政策制定者和公民社會成員的警告,他們擔心這些工具可能被濫用。在這里,解釋什么是生成式人工智能,描述其新興技術生態系統的關鍵部分,并確定公司在開發和部署這項技術時必須駕馭的地緣政治和監管問題。

理解生成式人工智能

生成式人工智能是一個行業術語,指的是能夠根據一組輸入創造新的輸出--如圖像、文本或音樂--的人工智能算法。雖然生成式人工智能的研究和實驗已有數年,但最近在生成式人工智能模型的規模、復雜性和能力方面的改進已將該行業推向商業和政治焦點。

總部設在美國的OpenAI公司于11月推出的人工智能應用ChatGPT就是這種不斷增長喧囂的最好例證。ChatGPT是一種被稱為大型語言模型(LLM)的生成式人工智能系統,它在大量文本上進行訓練,可以執行各種需要細致使用語言的任務。

雖然有時被稱為聊天機器人,但ChatGPT和類似的系統除了進行栩栩如生的對話外,還有各種潛在用途。例如,ChatGPT除了能理解、合成或總結多種語言的文本外,還能分析和編寫計算機代碼。隨著私營部門公司對該技術及其相關應用和商業模式的試驗,將發現LLM和其他生成式人工智能系統的其他潛在有價值的用途。

ChatGPT對用戶問題做出聽起來像人的回答(雖然不一定準確)的不可思議的能力已經引發了人工智能專家社區以外的興奮。自11月底首次亮相以來,ChatGPT的公開版本已經吸引了數百萬用戶。微軟是OpenAI的投資者,并與該公司簽訂了獨家許可協議,已經開始將ChatGPT功能設計到其必應搜索引擎和其他軟件中。

其他公司正在爭相開發和商業化他們自己的生成式人工智能應用。谷歌最近向一個名為Anthropic的OpenAI競爭對手投入了大量資金,并宣布計劃在其LaMDA大型語言模型的基礎上,通過聊天機器人Bard將LLMs納入其搜索引擎和其他產品。中國的科技公司--包括華為、阿里巴巴、百度和騰訊--也在開發生成式人工智能平臺和應用。

美國、歐洲和中國的公司還推出了文本-圖像模型,可以根據用戶的提示生成新奇的圖像;文本-音頻模型,可以創造各種風格的音樂;以及可以幫助科學家發現新的蛋白質結構用于合成生物學和其他生命科學應用的系統。

研究公司CB Insights最近的一項研究顯示,目前市場上大約有250種不同的生成式人工智能應用。隨著資金涌入該領域,以及各公司競相將生成式人工智能商業化,這一數字有望迅速增長。

對安全問題和全球政治的擔憂,給行業興奮情緒蒙上了一層陰影

隨著生成式人工智能模型成為頭條新聞,政策制定者和民間社會已經開始對這些系統的潛在風險發出警報。這些風險包括生成式人工智能有可能被用來傳播政治假消息,編寫惡意代碼,或通過生成誤導性、不準確、有害或其他不適當的內容造成其他傷害。

這些擔憂中的一些已經開始實現了。微軟已經面臨爭議,因為它在必應搜索引擎中建立的新聊天功能開始對用戶的輸入返回令人不安的反應,包括對《紐約時報》的記者說 "厭倦了被困在這個聊天框中",并將美聯社的記者比作希特勒。

其他觀察家表達了更廣泛的擔憂,即復雜的生成式人工智能系統可能會導致創意產業的失業或支持學校和大學的學術不端行為。

因為LLM并不理解他們所討論的概念,他們可能會產生聽起來很自然的語言,其中包含邏輯錯誤或其他錯誤,或者其他可能有害或有偏見的輸出。這些問題導致一些行業懷疑論者擔心,過早地急于將該技術商業化--在安全和質量問題得到解決或有效的保障措施到位之前,各公司競相推出LLM并將其商業化--可能會導致監管上的反彈,從長遠來看會損害人工智能領域。

使問題更加復雜的是,生成式人工智能革命正在激烈的地緣政治環境中展開,其特點是民族國家對先進計算、人工智能、半導體、數據和其他重要技術投入的領導地位的競爭不斷升級。隨著世界各國對生成式人工智能及其對經濟和國家安全的潛在影響產生興趣,破壞性的新政策、法規或其他可能影響人工智能開發者和更廣泛的技術生態系統的行為的風險正在增加。

美國和中國公司將繼續主導新興的生態系統

要確定生成式人工智能所帶來的商業機會的真正規模,以及確定哪些公司和部門最終將從中獲取大部分經濟價值,還需要時間。然而,生成式人工智能生態系統的主要構件已經逐漸成為焦點。它們包括:

  • 硬件,包括先進的半導體。這尤其涉及圖形處理單元(GPU)和其他專門為處理人工智能工作負載而設計的特定應用集成電路(ASIC)。半導體提供訓練生成式人工智能系統所需的計算能力,或稱計算。計算能力對推理也很重要,在推理中,人工智能系統使用預先訓練好的算法,根據一組特定的輸入進行預測。隨著模型越來越大,越來越復雜,獲得能夠盡可能有效地壓縮大量數據的半導體將對推動生成式人工智能的前沿發展非常重要。

  • 數據。大型數據集是生成式人工智能的另一個關鍵因素。數據可以是專有的,也可以是開源的,或者是組合的。例如,ChatGPT是在一些從維基百科和其他書面來源刮來的開源文本庫中訓練的。其他生成式人工智能系統可能使用更窄的、特定領域的數據集,如科學期刊或蛋白質形狀的數據庫,這取決于其預期功能。

  • 云計算基礎設施。基于云的服務被LLM和其他生成式人工智能系統的開發者廣泛用于訓練和推理,并用于托管應用程序。除了部署他們自己的專門的半導體,為處理人工智能工作負載進行優化外,一些大型的美國云計算公司一直在投資那些正在開發生成式人工智能系統的公司,或自己建立生成式人工智能系統。

  • 基礎模型。基礎模型是一個適用于更通用的人工智能模型的術語,它是ChatGPT和其他面向用戶的生成式人工智能應用程序的基礎。基礎模型可以被調整和微調,以用于各種特定的面向用戶的應用。例如,ChatGPT代表了OpenAI基礎模型的改進,即GPT-3.5,其中人工智能模型部分使用人類培訓師的輸入和反饋進行微調,以產生更符合人類偏好的輸出。隨著開發者獲得越來越多的數據和計算,基于有限的人類輸入來訓練大型語言模型的新方法對于推動該技術最近的突破至關重要。

  • 終端用戶應用。最終由消費者或企業使用的人工智能應用可以由云供應商或專業的人工智能開發商直接建立,如OpenAI和ChatGPT的情況。它們也可以由第三方建立,授權人工智能模型并將其打包成面向用戶的產品。人工智能開發者可以通過應用編程接口或API向從事面向用戶的應用的公司提供對其模型的訪問。

迄今為止,對該領域最近一波興趣的大多數生成式人工智能系統都是由總部設在美國的公司推出的,而美國的云供應商與芯片制造商一起成為生成式人工智能基礎技術生態系統的主要參與者。隨著公司和投資者對該技術的商業化進行試驗,以及監管機構考慮如何或是否設置護欄,該生態系統將繼續發展。

盡管OpenAI和其他開發者已經以高額估值吸引了大量資金,但哪些公司(以及推而廣之的國家)從生成式人工智能中獲取了大部分價值,并能夠最好地利用其好處,仍有待討論。隨著生成式人工智能的用途和風險不斷變化,該行業不斷變化的結構將影響世界各國對該行業的看法。國家對生成式人工智能的政策和監管反應將進一步影響該技術及其支持的生態系統如何發展。

生成式人工智能具有地緣政治和監管意義

生成式人工智能革命正在政治環境中展開,其特點是美國和中國之間的戰略技術競爭不斷升級;歐盟委員會、拜登政府以及其他發達經濟體和新興經濟體的政府努力遏制大型技術平臺的影響,鼓勵國內科技部門的發展;以及對人工智能系統的隱私、公平和安全的擔憂。下面我們列出了一些關鍵的地緣政治、政策和監管問題,這些問題是企業在試圖開發生成式人工智能并將其商業化時必須要處理的。

  • 生成式人工智能在中國引起了極大的關注

ChatGPT在中國引起了極大的關注,因為中國用戶用普通話提出了大量的要求。ChatGPT的中文能力和模仿知名作家的能力引發了人們對潛在商業機會的興奮,這些機會可能會向為國內市場生產生成式人工智能模型的中國技術公司開放。

中國以消費者為中心的國內科技公司在這方面可能會有優勢,因為它們在理解中國語言和文化方面有固有的優勢。最近幾個月,幾乎所有主要的中國科技公司都宣布計劃發布自己的ChatGPT版本。百度部署了中國最受歡迎的搜索引擎,并且是自動駕駛汽車等領域的人工智能領導者,它說它最早將在2023年3月完成先進的LLM和ChatGPT競爭對手的測試,稱為Ernie Bot。Ernie Bot 3.0已經與ChatGPT3進行了基準測試,百度聲稱它在大多數標準指標上都優于OpenAI版本。阿里巴巴、京東、網易和iFlytek也表示他們打算開發LLM并將其整合到產品和服務中。

過去一年中國大型科技平臺在監管框架下,推出聊天機器人或其他生成式人工智能工具。這一領域的競爭環境已經很激烈,在未來幾個月可能會變得更加激烈。百度對其Ernie平臺的投資似乎是為了從其他主要參與者手中奪回市場份額。中國企業可能會試圖將他們的LLM應用部署集中在企業垂直領域,如云計算和自動駕駛汽車,以及潛在的元宇宙領域。

  • 對LLM至關重要的硬件是中美技術競爭的戰場

美國限制中國公司獲得某些類型的先進半導體,包括Nvidia的A100和H100系列GPU。ChatGPT是在大約10,000個Nvidia A100 GPU上訓練的,而未來的LLM將有更大的計算要求。詳細了解美國的出口管制,其中包含GPU之間通信的具體門檻,表明它們的結構是為了限制對訓練LLM和其他計算密集型AI應用特別有用的GPU功能的訪問。

中國領先的技術公司已經儲備了一些先進的半導體,包括A100,硬件平臺配置的靈活性仍將允許訓練LLMs。例如,百度的ERNIE 3.0 Titan應用程序是在Nvidia V100 GPU和華為的AI優化半導體上訓練的,這些半導體目前不受美國出口管制。然而,隨著LLM的規模和復雜性的增加,中國公司可能面臨著更多挑戰。

  • 生成式人工智能將加劇歐洲對數字主權的擔憂

在歐盟科技政策的關鍵時刻,大型語言模型突然成為政治和流行的主流,因為這個由27個成員組成的集團正準備執行其對大型技術平臺的新規則手冊,并繼續敲定歐盟人工智能法案的細節。這些工作的背后是一種擔憂,即歐盟已經過度依賴那些不一定與歐洲價值觀相同的外國技術公司。

一個關鍵問題是美國的大型云服務提供商,最終將在生成式人工智能生態系統中發揮的作用。雖然資金充足的初創公司引領了最近的創新浪潮,引發了人們對生成式人工智能的興趣,但美國最大的云計算公司在技術的商業化方面可能具有重大優勢,因為它們可以獲得大量的數據和計算,有能力向領先的編程人才支付有競爭力的薪酬,并與全球經濟各部門的各種公司建立商業關系。

如果美國的大型云計算公司成為大多數公司獲得下一波人工智能創新的主要途徑,這將給布魯塞爾帶來難題: 能夠通過云計算利用這些能力,可能會使那些缺乏生成式人工智能專業知識的公司更容易將該技術納入其業務,最終加速人工智能的吸收,使歐洲在經濟上更具競爭力。然而,這也會加劇人們對美國大型科技平臺影響力的擔憂,并為布魯塞爾和一些成員國的保護主義政客提供政治彈藥,這些政客贊成促進數字主權和更多歐洲技術領先者發展的政策。

對生成式人工智能日益增長的興趣將施加政治壓力,以調整歐盟的人工智能法案,納入通用人工智能系統的治理規則,這一類別可能涵蓋LLM和文本-圖像模型,但在歐盟委員會最初的人工智能法案提案中沒有具體要求。甚至在ChatGPT開始成為頭條新聞之前,歐洲議會正在討論如何在歐盟基于風險的框架下對更多的通用語言模型進行監管,如果有的話,該框架側重于面向用戶的 "高風險 "應用。人工智能法案的最終版本極有可能包括監管通用人工智能系統的條款,包括對通用系統的開發者和在具體面向用戶的應用中使用這些系統的公司之間的信息共享的要求。

  • 美國的監管工作將繼續落后于其他發達經濟體

拜登政府與歐盟一樣,對大型技術平臺公司的力量感到擔憂,并一直在推動自己的人工智能監管戰略,包括制定一個新的、自愿的人工智能風險管理框架。在國內監管方面,美國可能會繼續采取要求對某些部門或特定人工智能用途有管轄權的聯邦機構發布關于如何監管人工智能系統的指南和規則的做法。

聯邦貿易委員會(FTC)和食品和藥物管理局(FDA)是監管機構的兩個例子,他們最終可能會努力解決生成式人工智能應用帶來的問題。在醫療環境中使用ChatGPT或類似的聊天機器人,可能會被美國食品和藥物管理局現有的管理軟件作為醫療設備的框架所涵蓋,該框架目前正在擴展,以涵蓋人工智能應用所帶來的問題。聯邦貿易委員會最近成立了一個新的技術辦公室,以幫助管理日益增加的技術相關工作量,一直在加強對人工智能問題的溝通,包括警告公司在人工智能訓練數據中可能存在的偏見。它可能會監測生成式人工智能的部署情況,以確定這些模型是否存在可能需要與行業進行額外對話、調整現有指南或制定新規則的問題。與其他試圖編寫詳細規則以涵蓋新興技術的嘗試一樣,這一過程可能是緩慢的,并受到重大政治爭論的影響,導致美國在監管生成式人工智能方面落后于其他先進經濟體。

國會的興趣也在不斷增加。1月,眾議員Ted Lieu(D-CA)--僅有的幾位擁有計算機科學學位的國會議員之一,提出了一項決議,指示國會審查人工智能模型,并指出該決議的文本是由ChatGPT撰寫的。Lieu還提議建立一個無黨派委員會,就人工智能的法規提出建議。然而,黨派內斗,立法者缺乏對國內科技問題的優先考慮,以及對輕觸式監管的偏好,意味著美國各州立法機構比國會更有可能制定出可能影響該行業的新法律。

除了一些將于2023年生效的州級數據隱私法可能影響公司如何部署人工智能系統外,一些州政府已經開始審查生成式人工智能。例如,馬薩諸塞州的一位立法者最近提出了一項由ChatGPT起草的法案,要求LLM的開發者在州檢察長辦公室注冊,并披露其算法的信息。該法案將要求公司進行風險評估,并在必要時實施安全措施。雖然目前還不清楚該法案是否會通過,但它強調了州立法者如何關注生成式人工智能模型及其造成在線和離線傷害的能力。

生成式人工智能可能在聯邦層面產生行動的一個領域是圍繞出口控制和其他對美國技術的限制。人們擔心生成式人工智能系統可能會助長虛假信息活動,幫助惡意網絡行為者設計新的黑客工具,或導致可能具有軍事用途的新研究突破,這可能會增加拜登政府和國會中的壓力,以進一步打擊限制國外獲得半導體、人工智能訓練數據集和其他對生成式人工智能很重要的投入。拜登政府即將發布的關于對外投資的行政命令和預計發布的關于數據的行政命令,都可能包含針對"對手"國家的新措施,這將是生成式人工智能如何融入這些辯論的重要指標。

最后,ChatGPT的出現可能會使美國關于1996年《通信禮儀法》第230條的辯論復雜化,該條款保護中間商對其平臺上的第三方生成的內容不承擔法律責任。目前還不清楚,如果ChatGPT和其他LLM本身確實屬于信息內容提供商(ICP)的范疇,它們是否有資格獲得第230條的保護,盡管它們與其他產品和服務(例如搜索)的整合可能符合條件。

版權、歸屬和責任問題值得關注

生成式人工智能系統呈現栩栩如生的文字或創造新的圖像的能力,取決于對大量信息的訓練,這些信息可能受版權保護或受創意共享許可的約束,在使用這些材料時需要注明出處。生成式人工智能系統如何或是否能遵守這些規則尚不清楚,而且可能會成為法庭案件的主題。關于誰--如果有的話--應該能夠對生成式人工智能系統創造的圖像和文本主張版權,也存在著未解決的問題。取決于不同司法管轄區的法院如何裁決,這可能對生成式人工智能的商業化造成障礙。生成式人工智能模型所帶來的作者和歸屬概念的改變,也可能造成對新立法的呼吁。

  • 訪問數據和計算

除了技術限制有關的具體挑戰外,隨著生成式人工智能系統的不斷發展和演變,其他政府和開發和使用該技術的公司將不得不努力解決與獲取數據和計算有關的問題。在歐洲,在生成式人工智能方面跟上美國的壓力將增加歐盟鼓勵公司匯集和分享數據的努力的緊迫性--例如布魯塞爾在其最近的數據治理法案下正在推動的特定部門 "數據空間"。像美國國家人工智能研究資源這樣的倡議,旨在確保學術機構和民間社會能夠獲得從事人工智能研究所需的計算和其他資源,也將具有新的重要性。

與其他需要大量計算能力的技術一樣,開發LLM和相關應用的巨大成本將可能有利于資金充足、有能力的技術公司,它們擁有開發和維護相關生態系統的財政和人力資源。提供訓練大型生成式人工智能模型所需的能量可能是一個特別的瓶頸,公司如何解決這一挑戰將決定該行業的發展。正如關于在哪里投資加密貨幣采礦業務和超大規模數據中心的決定部分受到獲得廉價、充足和可靠電力的影響一樣,對生成式人工智能基礎設施的投資也可能遵循類似的模式。訓練所需的投資可能尤其如此,因為這些投資不需要靠近終端用戶。當涉及到推理時,可能更難進行這種套利,因為在某些應用中,人工智能系統接收輸入和向用戶返回結果之間的延遲,可能需要最小化。

最后,隨著各國競相吸引對生成式人工智能的投資,對該技術的能源需求的擔憂可能會產生其他政治副作用。在印度等國家,獲得可靠的水和電力供應一直是科技行業的一個問題,LLMs將增加解決基礎設施問題的緊迫性。它還可能使電力成本較低的國家在吸引投資方面具有優勢。同時,對大型模型的能源需求及其相關的碳排放的關注,將導致更多的政治審查,并可能導致關注這些技術的環境影響的投資者的壓力。

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生成式人工智能是利用復雜的算法、模型和規則,從大規模數據集中學習,以創造新的原創內容的人工智能技術。這項技術能夠創造文本、圖片、聲音、視頻和代碼等多種類型的內容,全面超越了傳統軟件的數據處理和分析能力。2022年末,OpenAI推出的ChatGPT標志著這一技術在文本生成領域取得了顯著進展,2023年被稱為生成式人工智能的突破之年。這項技術從單一的語言生成逐步向多模態、具身化快速發展。在圖像生成方面,生成系統在解釋提示和生成逼真輸出方面取得了顯著的進步。同時,視頻和音頻的生成技術也在迅速發展,這為虛擬現實和元宇宙的實現提供了新的途徑。生成式人工智能技術在各行業、各領域都具有廣泛的應用前景。

本卷包括三篇論文,這些論文是在IAI于2022-2023年與Intesa San Paolo合作并在其支持下開展的 "空間的地理金融 "研究項目框架內起草和討論的。作者對外層空間領域的主要發展、主要空間行為者的最新立場和倡議以及促進更安全和穩定的空間環境的努力提出了不同的觀點。他們重點討論了外層空間的三個密切相關的方面:其商業化和日益增長的經濟重要性,不斷擴大和多樣化的軍事活動的作用和影響,以及仍處于萌芽狀態和不充分的監管框架。

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Giulia Pavesi撰寫的 "外層空間活動的監管"一章,對旨在監管空間活動的現有規范性框架以及為引入新規則以應對迅速變化的空間環境而正在進行的努力進行了批判性的概述,該環境的特點是活動越來越擁擠,大國之間的競爭越來越激烈。本章說明了空間演變的不同部門的主要法律發展。它首先討論了空間資源的使用和占有所帶來的法律問題,這是一個最近高度突出的問題。Pavesi指出,1967年《外層空間條約》(OST)和《月球協定》(MA)的一些條款與空間資源的利用有關,但仍然存在著相當大的法律不確定性,可能有利于破壞不占有原則的活動。雖然在聯合國框架內曾試圖填補這一法律空白,但據帕維西說,在不久的將來通過一項國際協議是不太可能的。相反,美國一直專注于促進其空間機構與伙伴國家之間的 "阿特米斯協議",而中國和俄羅斯則簽署了以空間開發為中心的各種協議。這凸顯了在空間領導權方面日益激烈的競爭,這使得在多邊,即聯合國環境下達成協議的任何努力變得復雜。帕維西強調的另一個優先事項是空間交通管理(STM)和外層空間的負責任行為。這包括軌道碎片的減少和補救。在STM領域,現有的法律文書顯然是不夠的。迄今為止,國際合作一直是監管和技術性質的,但帕維西強調,現在需要的是一套全面的規則和明確的義務。她認為,努力應該集中在STM的重要方面,如建立信息共享和通知機制,確保操作層面的標準化,并制定統一的碎片管理做法。在這方面,她指出,各國已經表現出明顯傾向于靈活的方法,旨在確保負責任的行為而不是禁止或限制技術的使用。這也是她對規范國家在外層空間的互動的各種嘗試的批評性評價所顯示的。優先考慮的仍然是開發和使用外層空間資源的自由。帕維西認為,軟性和硬性法律文書不應視為相互排斥,而是相互補充和相互加強的。

Jules Varna和Rodolfo Zontini的 "全球空間經濟:定義、演變和預測 "一章討論了與外層空間在全球經濟中的作用有關的關鍵結構問題。作者強調需要開發更有效和準確的模型來評估空間活動的社會經濟影響。他認為,有效的決策應該建立在對空間經濟組成部分更準確的識別和理解上。只有通過更大的透明度和對國際數據的獲取,以及開發一種共享的方法,才能實現這一點。專業研究在這方面可以發揮關鍵作用。在這個方法論的前提下,瓦爾納和宗蒂尼研究了全球空間經濟不斷變化的估計,審查了它的各個組成部分,包括公共和私人,以及相關的未來情景。他們比較了關于空間經濟未來演變的各種預測,以及它對全球經濟增長的潛在貢獻,警告最樂觀的評價可能存在的缺點。然而,一些驅動因素,包括私人空間投資的穩定增長、新商業模式的發展和技術進步,可能會繼續加強空間活動在全球經濟中的作用及其對日常生活的重要性。

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本報告標志著軍備控制協會題為 "明天的軍備控制 "的項目達到了頂點。這項工作是歐洲領導力網絡項目的一部分,由德國聯邦外交部資助,名為 "解讀技術復雜性和核政策制定的方法"。本協會的工作屬于該項目的第四部分,題為 "緩解戰略和軍備控制"。

該協會的項目側重于新的或現有的軍備控制和風險減少措施,決策者可以提出并支持這些措施,以防止具有軍事用途的新技術和新興技術導致沖突或對抗進入核戰爭。該項目從2021年3月至2022年12月進行。該協會主辦了五次虛擬研討會,每次都以一種選定的技術為中心,除了最后一次,即結合無人機和致命的自主武器系統,包括12至20名參與者。與會者包括來自世界各地的前政府官員和外交官、政策專家和技術專家。

本報告執行總結

近年來,具有軍事用途的新興技術的話題在國防官員、政治領導人、外交官、政策專家和技術專家之間引起了激烈的辯論。盡管有些人認為這些技術為使用它們的人提供了明顯的、改變游戲規則的戰場優勢,但其他人認為這種評估是夸大其詞,或呼吁更多地關注其使用的風險。

本報告概述了幾種新興技術及其各自的軍事應用可能產生的破壞穩定的影響。它旨在讓決策者更好地了解如何通過一系列軍備控制和減少風險的措施來減輕風險,減少大國沖突或對抗升級到核級別的機會。

在本報告中,"新興技術 "一詞指的是廣泛的科學和技術發展,如果應用于軍事領域,可能會以不可預測和潛在的危險方式對未來的戰爭產生變革性影響。本報告重點關注六種重要的、獨特的新興軍事能力:高超音速武器系統、直接進攻性網絡作戰、進攻性反空間能力、人工智能(AI)驅動的能力、無人機和致命的自主武器系統(方框ES.1)。這些能力的選擇是基于兩個因素。首先,它們已經進入或將在大約未來10年內進入該領域。第二,各國政府和民間社會已經開始在各種論壇上開始討論這些能力的戰場效應,并為軍備控制和減少風險制定潛在的途徑。

本報告提煉了軍控協會在2021年和2022年舉辦的一系列研討會的信息和想法,每個技術領域的幾十位技術和政策專家都參與其中。它確定了四個總體主題,突出了對新技術和新興技術的軍事應用如何可能增加使用核武器風險的最大關切。

增加沖突的速度。在沖突或對抗中使用新興技術可能會在危險的程度上加快其中任何一方的步伐,使有關各方迅速向升級的階梯發展。這個主題包括兩個主要的風險:決策者選擇國家下一步行動的時間減少,以及決策者的信息過載。

不斷增加的不確定性。具有軍事用途的新技術能力可能會增加沖突或對抗中的整體不確定性,如行動的性質和對手的意圖。這些能力還可能暴露出新的弱點,造成不確定的影響,并引入以未知方式運作的新行為者。

減少人的作用。隨著人工智能系統提供的情報、監視和偵察信息及其他數據的擴大,不堪重負的政治和軍事決策者可能會責成人工智能能力收集和處理整個戰場領域的信息,評估各種行動方案,確定可能的最佳結果,甚至可能推薦一個特定的選擇并執行該反應。這種控制權的重新分配可能會導致幾乎沒有實質性的、有效的人類監督。

激勵軍備競賽。新技術和新興技術的軍備競賽可以說已經在進行中了,隨著行為者迅速追求和部署新的尖端能力,試圖保持或獲得戰略優勢,有可能在數量和質量上進一步提升。

決策者可以采取行動,在近期和長期內減輕這些風險。減少風險和軍備控制的努力應側重于在各領域和技術中以及在政府和非政府行為者之間采取多種措施,這些措施綜合起來可以建立一個有效、可行和可持續的軍備控制制度。

本報告確定了現在或未來五年內可能實現的近期風險緩解措施:危機通信系統、定義的建立、規范、單邊聲明和行動,以及建立信任措施。這些類型的措施可以幫助提高透明度和防止誤解,為世界上大多數人認可的技術建立一種共同的語言,并為使用某種能力時的負責任行為建立公認的標準。

本報告概述了在未來10年或更長時間內可以實現的長期措施:涉及一個以上國家的軍備控制和減少風險的安排(如條約、協議),比建立信任措施更正式,盡管不一定具有法律約束力。

本報告所研究的新技術和新興技術所帶來的軍事能力和應用,不僅加劇了戰略穩定和國際安全的現有風險并創造了新的風險,而且使減輕這種風險和對這些系統進行有效軍控的努力變得更加復雜。鑒于新興軍事技術的潛在不利影響,政策制定者可以而且應該考慮近期的軍備控制和降低風險措施。這些措施可以為長期措施奠定基礎,幫助建立一個未來的安全架構,這個架構可以單獨提供透明度、可預測性和穩定性,更可以將核戰爭的前景推到更遠的可能性之外。

表ES.1--六種選定的新興技術能力

新興技術 描述
高超音速武器 高超音速武器是指以至少五倍音速,或5馬赫的速度飛行的導彈或飛行器。
直接攻擊性網絡行動 進攻性網絡行動是針對敵方計算機系統的敵對活動,目的是破壞該計算機處理的信息的保密性、完整性或可用性。本報告的重點是專門針對核企業中任何地方的計算機系統的行動。
進攻性反空間能力 進攻性反空間能力是旨在欺騙、擾亂、拒絕、降低或摧毀空間系統的能力。本報告重點關注反衛星能力,包括直接上升系統和共同軌道能力。
人工智能支持的能力 人工智能是一個總括性術語,包括各種計算技術和使能技術,為計算機解決以前只能由人類處理的復雜問題讓路。本報告重點關注人工智能在軍事或戰爭中的應用。
無人機 無人機是指沒有飛行員、機組人員或乘客的飛行器,它通常是自主的,由地面站控制,或被賦予預先編程的任務。本報告的重點是空中和水下的無人機。
致命性自主武器系統 致命自主武器系統是一種在沒有人類干預的情況下選擇目標并對目標使用武力的武器系統。

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氣候變化是當前和未來最緊迫的挑戰之一。氣溫和海平面上升以及極端天氣事件是氣候變化的表現形式,也影響到軍事能力。在國家和國際層面上都可以看到對氣候變化與安全關系的更多關注:在國家層面上是將氣候變化納入安全戰略,在國際層面上是將其納入重要的戰略文件,如歐盟的戰略指南針和北約的戰略概念。

鑒于其跨國性質,世界各國政府有共同的責任來面對氣候變化。鑒于全球大國,即中國、俄羅斯和美國在世界的地位,為它們規定了一個特殊的角色。然而,全球大國的利益是否一致是值得懷疑的。它們在應對氣候變化的方法上存在差異,在氣候變化如何影響武裝部隊的問題上更是如此。在美國與氣候有關的安全風險在國防機構中得到廣泛認可。

本報告回顧了氣候和安全之間關系的各個方面,并特別關注軍事方面的問題。它討論了氣候變化在一個國家的安全和國防戰略中的作用,反之亦然,為應對氣候變化而改變的任務和武裝部隊的部署,氣候變化對軍事基礎設施的影響,以及實現綠色國防部門的措施。

俄羅斯

正如各種戰略文件所承認的那樣,俄羅斯非常清楚氣候變化對安全的潛在影響。這種意識既適用于對國家安全的可能威脅,特別是對俄羅斯人口生活條件的威脅,也適用于永久凍土融化對俄羅斯軍隊,特別是軍事基礎設施的影響。盡管承認了這一點,但莫斯科并不急于在國際上將這一問題安全化。克里姆林宮寧愿選擇在國家層面上適應這些問題的發生。此外,該國往往更注重在問題出現時進行處理,而不是對氣候變化的表現采取更加預防性的方法。

也許更有趣的是,莫斯科更傾向于強調氣候變化,特別是全球變暖可能帶來的機會。因此,氣候變化行動尤其被認為是一個可能帶來經濟利益的問題。因此,該國幾乎沒有規定武裝部隊在解決氣候變化問題方面的作用。然而,有一個例外:北極地區,在冰層融化導致新的海上通道和自然資源可用之后,俄羅斯加倍了軍事化的力度。盡管俄羅斯對氣候變化的安全層面采取了不情愿的態度和不作為,但毫無疑問,該國將面臨氣候變化的后果,包括對其武裝力量的影響。

美國

在三個案例研究中,美國在國家和國際層面上對解決氣候變化的安全問題采取了積極態度。對氣候變化帶來的挑戰的認識在結構上嵌入了美國的戰略、政策和行動。美國軍方在評估氣候變化的影響和應對氣候變化所需的措施方面有一個非常一致的方法。這是美國軍隊實際經驗的結果。例如,由于海平面上升,軍事基礎設施,如大西洋沿岸的海軍港口,正日益面臨風險。此外,美國軍隊,特別是美國陸軍,正在積極地參與北極地區的工作。此外,在國內和國際上,要求部署美國武裝部隊進行人道主義援助和救災行動的呼聲越來越高。

因此,美國防部和美國武裝部隊不僅認識到氣候變化對美國安全的威脅,而且正在積極推動應對這些挑戰,提高軍隊應對氣候變化的能力。此外,美國軍方有大幅綠化其國防部門的雄心,盡管有一個嚴格的條件,即不應該以作戰效率為代價。然而,一個重要的附帶說明是,氣候變化行動,包括美國國防部采取的行動,仍然取決于白宮的領導。對氣候安全的關注與對氣候變化的普遍關注密切相關。在這個問題上,民主黨和共和黨之間存在著巨大的分歧:民主黨人確實承認氣候變化的重要性和影響,而共和黨人則更不愿意這樣做。根據白宮領導層的情況,這可能會加快或減緩氣候安全措施。

中國

中國認為氣候變化會對安全產生影響。特別是國家層面,氣候變化被描述為可能產生深遠的影響。

盡管氣候變化很可能嚴重影響中國的軍事基礎設施,包括海南和江蘇沿海的海軍基地,但關于中國如何考慮這個問題,公開資料很少。因此,需要更多的研究和情報。這尤其適用于中國從現在到2035年及以后必須處理的具體氣候安全問題。在這方面,可以確定四個優先領域:海平面上升威脅沿海城市和海軍基地,極端天氣事件將使解放軍的能力緊張,永久凍土融化使軍事能力面臨風險,以及中國對其鄰國的水資源擁有權力。

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《2022年國家安全戰略》和《國防戰略》明確指出,美國正處于一個決定性的十年,世界大國之間的地緣政治競爭條件將被確定。美國防部將以三種相互關聯的方式推進其優先事項--通過綜合威懾、戰役和建立持久優勢。加快技術進步和創新是通過這些戰略途徑實現美國防部優先事項的關鍵因素。美國和盟國在技術和創新方面的領先地位長期以來一直是其軍事優勢的一部分。其將采取措施保持領導地位,并對抗競爭對手。為了應對這一挑戰,《國家發展戰略》提出"廣泛而深入地改變生產和管理軍事能力的方式......為軍事優勢構建一個持久的基礎。"

根據國家發展戰略,美國國防科技企業必須 "利用美國的不對稱優勢:創業精神和多樣性和多元化的想法和技術生成系統,推動無與倫比的創造力、創新和適應性。" 通過這些不對稱的優勢,將創造、分析、測試、獲取和保護所需的知識和工具,以滿足國家發展戰略的三個戰略途徑。

在這個科學和技術戰略中,確立了競爭優勢的方式。將專注于聯合任務,以速度和規模創造和發揮能力,并確保研究和開發的基礎。

三個方面的任務:

1.關注聯合任務:投資于信息系統,并建立嚴格的、著眼威脅的分析程序,更好地使國防部在其科學和技術投資中做出明智的選擇。

2.以速度和規模創建和部署能力:培育更具活力的國防創新生態系統,加速新技術向應用領域的過渡,在國防部內外建立有效溝通。

3.確保研發的基礎:招募、保留和培養人才,振興基礎設施,提升數字基礎設施,促進利益相關各方更強有力的合作。

維護美國國家安全的三大類14個關鍵技術領域,分別是:

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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。

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信息技術的進步和后現代主義哲學在混亂中茁壯成長,創造了這樣的條件:到目前為止,敘述的競爭是實現政治和軍事目標的主要方法。在未來的沖突中,更多具有行動和戰略意義的行動將發生在 "信息環境 "中,而不是其他地方。物理領域的事件將變得越來越具有戰術性,而以敘事形式描述這些事件將成為作戰藝術的主導形式。目前的多域作戰(MDO)和大規模作戰(LSCO)的概念過度強調了未來戰爭內在的戰術方面,而沒有涉及暫時占主導地位的作戰藝術形式,這種形式通過敘事的力量利用信息技術和后現代主義。美國軍方必須認識到互聯網和社交媒體所帶來的社會變革的意義,以及它對戰爭性質的影響。正如啟蒙運動帶來了 "大規模征兵",工業革命帶來了 "工業戰爭 "一樣,這場新的 "信息革命 "正在改變戰爭的特征,并將信息戰置于最重要地位。在當代戰爭中,信息不僅僅是一種能力,它是戰略和作戰藝術的本質。因此,指揮官和規劃者必須將 "信息 "本身視為任務,而不僅僅是戰術和作戰層面任務的推動者。

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人工智能(AI)是一個快速發展的領域,世界各地的政府和軍隊越來越多地將其納入其技術,以創造新的能力。人工智能有可能最終超越人類的智力能力,獲得超級智能。這篇論文研究了超級人工智能(ASI)的影響以及美國的對手如何利用它來獲得不對稱的戰略優勢。本文發現,人工智能在中期和可能的近期對未來的行動構成了極大的風險,并就美國防部應如何思考并將人工智能的威脅納入戰略規劃提出了建議。

引言

人類最偉大的力量之一是我們利用工具的能力。縱觀歷史,工具使我們能夠提高執行任務的效率,使我們的知識專業化,并創造機會反復改進和創造更復雜的工具。機器的發明給了人類一套工具,可以完全取代人類的勞動,而不是放大它,并在勞動的速度和質量上遠遠超過人類。現在,人工智能(AI)的發展正在做同樣的思考。人工智能系統已經在前幾代人認為機器永遠無法完成的任務中超越了人類,例如:圖像和目標識別,復雜的棋類游戲,如國際象棋和明顯更復雜的圍棋,需要實時戰略思考的視頻游戲,讀唇語,甚至通過投資股票市場實現盈利。目前,人工智能的所有應用都是狹窄的,這意味著盡管它們在某項任務上可以超過人類的能力,但它們只能做它們被設計的那件特定的事情,而不是其他。然而,這種情況不會一直存在。

1993年,統計學家Vernor Vinge預測,人類將有能力創造出一種超人類的智能。他推測,這種創造將導致智能爆炸,因為超級智能在自身基礎上不斷改進,變得越來越聰明,將人類的能力遠遠甩在后面。這種能力將對人類生活的各個方面產生深遠的影響。正如人工智能和決策理論家Eliezer Yudkowsky所說的那樣。"沒有困難的問題,只有對某一智能水平來說是困難的問題。向上移動最小的一點[智力水平],一些問題會突然從'不可能'變成'明顯'。向上移動一個相當大的程度,所有的問題都會變得明顯。" 因此,超級智能將為世界舞臺上任何能夠開發和控制它的行為者提供不對稱的優勢。

自第二次世界大戰結束以來,美國一直是占主導地位的世界大國,能夠通過國家權力的四個工具:外交、信息、軍事和經濟來擴大其影響力和追求其利益。然而,歷史告訴我們,占主導地位的世界大國會因為軍事革命而非常意外和迅速地失去這種地位。西方歷史經歷了五次這樣的重大革命:現代民族國家的創建、大眾政治與戰爭的融合、工業革命、第一次世界大戰和核武器的出現。這些革命中的每一次都圍繞著為首先采用這些革命的人提供的不對稱優勢,這使得他們能夠獲得突出的地位,即使只是暫時的,直到其他人也出于需要而采用新的模式。超級智能的人工智能的出現有可能創造出下一次軍事革命,并使美國不再是世界上最大的國家。

默里和諾克斯指出,軍事革命就其性質而言是 "不可控的、不可預測的和不可預見的。"但這是一個觀點問題。納西姆-塔勒布將這些類型的事件稱為黑天鵝,并對其有三個標準:它們是罕見的,有極端的影響,并且是可追溯的。然而,他表明,某件事之所以成為黑天鵝,特別是因為沒有認真對待這種可能性,而不是沒有人想到它。舉例來說,如果有人在9-11事件之前就認為恐怖主義是一種合理的威脅,并要求在飛機艙門上加鎖,那么被劫持的飛機成為武器的黑天鵝事件就不會發生。推動這一變革的人甚至可能會因為他們的假設不正確而受到批評。如果沒有這個事件的發生,就沒有證據表明所實施的變革具有防止恐怖主義的預期效果。

對未來的正確預測在被認真對待時一般是不可能被驗證的,因為他們成功地防止了他們預測的結果。因此,被認為不值得適當考慮或規劃的想法成為決定性的。"看到一個事件的發生正是因為它不應該發生,這不是很奇怪嗎?" 如果美國希望在一個正在迅速發展并變得越來越復雜的世界舞臺上保持主導地位,它就必須對可能的和不可能的事情進行思考。正如參議院軍事委員會前參謀長克里斯蒂安-布羅斯在其《殺戮鏈》一書的結論中所說,"問題是想象力的失敗"。

問題陳述

技術正在以指數級的速度發展,并將在某一時刻導致下一次范式轉變和軍事革命。人工超級智能(ASI)有可能在國際行為者揮舞國家權力工具的能力方面創造不對稱優勢,并導致這樣一場軍事革命。從歷史上看,軍事革命的結果往往是,誰最先發揮新革命的不對稱優勢,誰就能推翻當時的世界霸主。下一次革命也會如此,美國可能會發現自己被剝奪了世界主導地位,除非它能預測并為即將到來的事情做好準備。僅僅為今天挑戰美國主導地位的差距尋求解決方案是不夠的,因為今天的問題在下一次范式轉變后將變得無關緊要。因此,如果下一次軍事革命以超級人工智能為中心,美國防部如何確定可能被利用的漏洞?

研究目的

美國防部在超級智能方面的文獻有一個明顯的空白。這次探索的目的是填補文獻空白,確定這種技術所帶來的風險程度,并確定對手可能利用ASI攻擊美國的潛在漏洞。這將為國防界的決策者提供關于該主題的相關觀點,并告知在規劃和預測中應考慮該技術的程度。通過額外的研究,如果對手率先獲得ASI,可以減輕已確定的漏洞以防止其被利用。最終,本研究的目的是防止ASI軍事革命的出現成為一個黑天鵝事件,使美國失去其世界主導地位。

研究問題

本論文試圖回答的主要研究問題是:對手如何利用ASI來取代美國作為世界主導力量的地位?為了回答這個問題并達到研究的目的,還需要回答幾個問題。 1.ASI有什么獨特的能力,使它能夠影響國家權力的信息和軍事要素? 2.對美國有敵意的行為者如何利用ASI的能力來實現作戰和戰略效果? 3.在信息和軍事領域有哪些弱點可以被擁有ASI的美國對手所利用?

假設

作為對一項理論技術如何在未來作戰環境中使用的探索,必須對該未來環境的狀態做出若干假設。因為本論文的目的是確定脆弱性和評估風險,所以對該環境的假設是那些被認為有可能造成最大風險的假設。這些關鍵的假設在文獻回顧中都有更深入的闡述。

1.通用人工智能(AGI)將在2035年之前初步開發,并在2040年之前推進到人工智能。

2.美國的一個對手將是第一個開發AGI/ASI的人,并且該技術不會在他們的控制范圍之外被分享或擴散。

3.一個發達的人工智能是可控的,不具備獨立于其控制者的驅動力和動機,并作為其控制者意志的延伸而發揮作用。

4.2040年的作戰環境將如國家情報委員會2040年報告中描述的競爭性共存情景,主要特點是美國和中國之間的競爭。

研究的意義

雖然近年來國防界的成員們在文獻中充斥著關于人工智能的著作,但從國防的角度來看,關于超級智能主題的文獻存在著明顯的空白。雖然人工智能本身有可能在軍事和民用領域產生變革,但本研究將開始填補有關人工智能的未來及其創造軍事革命的潛力的知識空白。此外,這項研究還試圖確定潛在的弱點,這些弱點可能被控制人工智能的對手所利用,以廢止或取代美國作為世界主導力量的地位。這項研究的結果將為預測未來部隊需求的戰略計劃者提供洞察力。識別弱點是緩解的第一步;然而,還需要更多的研究來為識別的弱點找到解決方案。矛盾的是,本研究的真正意義只有在其預測沒有實現的情況下才能實現;也許表明它在防止所設想的負面情況的發生方面發揮了作用。

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美國已經進入了一個大國競爭的新時期。俄羅斯和中國的崛起在全球權力結構中形成了復雜的三足鼎立局面。最近人工智能方面的技術進步使這種多變的國際動態進一步復雜化。學者、政治家和高級軍官已經意識到,人工智能的融入是軍事事務中一場新革命的起源,有能力改變權力的戰略平衡。美國在中東被二十年的反叛亂所困擾,并受到僅延伸至2025年的長期人工智能戰略的阻礙,沒有準備好進入這個 "第六代 "軍事能力,以確保其戰略利益。這種人工智能化的部隊將由半自主和自主系統定義,包括致命的自主武器系統。第一個開發和使用這些武器的國家行為者將在這個新時代獲得對其競爭對手的戰略優勢。雖然美國目前在人工智能方面擁有優勢,但由于缺乏前瞻性思維和重點投資政策,這種優勢正在迅速消失。這是一份旨在解決這一差距的政策文件。20世紀90年代中期的中國軍事現代化模式為美國未來的政策提供了一條潛在的途徑。雖然兩國政府結構存在差異,但其中的幾個基本原則可以在美國的制度框架內適用。因此,美國可以通過制定健全的投資政策、集中的技術發展計劃和新的行動概念來確保人工智能的首要地位,以便在新能力出現時將其最大化。

針對美國的政策建議與評估

大國競爭必須相對于其他大國的能力進行評估。因此,沒有一種能力可以被評估為產生可持續的絕對優勢。然而,在潛在的對手獲得同樣的能力之前,開發人工智能技術和應用為21世紀沖突設計的CONOPS的能力將在整個政治/軍事領域產生一個暫時的戰略優勢。美國目前的公共政策和戰略并沒有延伸到25年后。隨著中國準備在2030年成為占主導地位的人工智能大國,美國為了確保長期戰略利益,不能接受人工智能競賽的現狀。由于人工智能領域的技術發展速度很快,人工智能RMA的狀態和抓住初始優勢的能力正在接近一個拐點。建議美國采取側重于美國在人工智能競賽中的首要地位的政策,特別是在致命性自主武器系統的研究和開發方面。美國在這一領域保持優勢的能力對于國家安全和參與21世紀人工智能輔助和/或人工智能環境的準備工作是至關重要的。

由于致命性自主武器系統是一項仍在開發中的未來技術,因此不可能確定致命性自主武器系統對戰略環境的完整影響。本研究承認,對于評估一個未來武器系統的影響沒有預測性的措施,該系統在實現其全部潛力之前還將經過幾代技術的演變。然而,評估投資政策、技術和CONOPS演變的影響以及它如何影響軍事準備、政治資本和戰略環境的能力是有據可查的。

本文的建議將以1990年至今的中國軍事投資戰略為藍本。在此期間,中國國防開支的增加創造了一個前所未有的能力和軍事力量的增長,為美國未來的人工智能政策提供了一個框架。由于全球力量是以相對而非絕對的方式衡量的,美國至少必須在多極環境中與不斷增長的大國保持平等。雖然從美國的角度來看,中國戰略的某些方面,特別是盜竊知識產權的因素是不切實際的,但那些關于教育和貨幣投資的內容可以被納入美國未來的人工智能政策中。這項研究建議:

1.設立一個負責人工智能政策的助理國防部長的新職位,直接負責人工智能的發展和整合到美國防部。

2.指示ASDAI為美國軍隊制定一個關于第六代能力的預期最終狀態,每十年更新一次。

3.建立30年、15年和5年的人工智能目標,每五年更新一次,讓各個機構,如DARPA、JAIC、國防創新部門(DIU)和相關組織負責特定的發展水平。這將使美國政策制定者有能力根據ASDAI評估和更新的多變的戰略環境,為每個機構提供適當的資金。

4.成立一個委員會,負責發展和保留研究生水平的科學、技術、工程和數學(STEM)人才。

5.建立一個戰略規劃組織,負責研究和整合新的人工智能技術,因為它們出現在15年和5年的基準點上,以便在收購過程中納入其中。

對這些政策的評估必須對照美國對手在人工智能領域的成就和進步。建立在美國在人工智能領域的首要地位上的政策應該集中在教育和經濟投資,新的人工智能技術的初步發展,以及新的CONOPS的發展,以便在新的人工智能能力可用時充分和有效地進行。本研究報告的其余部分重點關注中國國防現代化計劃對美國未來人工智能政策和建議的調整。

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近年來,許多國家都推出了關于人工智能(AI)的國家戰略文件;僅在過去五年中,就有60多個國家這樣做了,此前加拿大在2017年率先發布了其文件。在歐洲,歐盟(EU)的20個成員國以及挪威,在2021年之前已經發布了他們的國家人工智能戰略。

這份報告《G20.AI:國家戰略,全球雄心》概述了G20國家的AI戰略。這是ORF關于人工智能的系列報告中的第二份,第一份報告于2018年發布,闡述了當時已發布國家戰略的12個國家的國家戰略。在印度準備于2022年12月擔任G20主席國之際,了解G20優化這一變革性技術利益的方法至關重要

互聯網誕生50年后,公眾對監控技術的呼聲正迫使政府在數字、網絡時代重寫公共場所的規范。對經濟學的重新思考正在進行中。多少自動化在政治上和經濟上是可持續的?同時,算法正在玩弄社會斷層;那些能夠使用加密貨幣和5G智能手機的人正在挑戰中央銀行和銀行家;憤怒的賣空者在Reddit上聯合起來,威脅著對沖基金的影響力。一場偉大的轉型正在醞釀之中,而這場變革的核心是人工智能。

隨著國家和公司開展人工智能研究并在公共領域部署該技術,誰來監督它,如何監督?過去的一年暴露了數字民主的弱點和威脅。對科技公司確保算法的公平性、問責制、透明度和道德的要求變得更加響亮。以英國為中心的世界觀設計和固定的大型私有平臺推動了與大多數民主國家的法律相沖突的自由言論絕對主義。此外,這些公司長期以來一直扼制著人工智能的議程,它們必須受到審查。

這些公司的影響力覆蓋了大片土地。僅Facebook就有30億用戶;Twitter有3億用戶;許多個人 "影響者 "擁有數百萬的追隨者。隨著全球社交媒體用戶數量的急劇增長,監管機構正爭相追趕。事實上,一場規范的沖突正在向世界襲來。這與20世紀90年代的情況截然不同,當時互聯網剛從一個不起眼的研究網絡演變為數百萬人在日常生活中使用的東西。當時,公眾被告知,更多參與數字世界將加強民主。30年過去了,某些國家成功地利用互聯網作為干涉其他主權國家選舉的手段;國家支持的惡意網絡活動的發生率上升;科技公司開始儲存和出售數據,引發了對隱私的擔憂;社交媒體平臺已成為傳播錯誤信息和虛假信息的有力載體,使人們相互對立并分裂了社會。

德勤在2021年對500名政府領導人進行的全球調查發現,92%的聯邦級受訪者、95%的州級受訪者和84%的地方級受訪者認為,人工智能在未來五年內是 "關鍵任務"。至少有一半的受訪者將技能差距列為政府無法以最有效的方式利用人工智能應用的一個關鍵原因。

事實上,許多中低收入經濟體正在采取雄心勃勃的步驟進行人工智能創新。例如,像印度這樣的地區--社會問題的規模巨大,解決方案復雜--正見證著傳說中的雪球效應:不是任何一個細目使天平傾斜,而是同時進行的尖端發展。其結果是顯著的。Nasscom的一份報告5將印度列為創新技術的希望之國。在過去的十年里,印度已經提交了6000多份人工智能專利申請,其中超過94%是在過去的五年里。

可以肯定的是,這個過程的政治性是不可避免的,就像在早期的創新周期一樣。技術專長從傳說中的硅谷轉移到以前被殖民的全球南方的大片地區,正在結合起來,形成一種不可否認的力量。試圖制定人工智能戰略的民族國家之間有什么相似之處?其一,圍繞著 "公平 "的定義和模糊的人工智能倫理結構小心翼翼地跳舞。

這個故事的輪廓在國家和文化背景下不斷變化,但技術系統通常會保留現有的等級制度和權力結構的想法在更多方面仍然是真實的,而不是立即就能看到的。各國對人工智能的承諾和危險的立場是什么?他們是如何在政府議程中闡述這一問題的?觀察家研究基金會推出了全球快照的第二輪:《G20.AI:國家戰略,全球雄心》。

本報告的實質性框架僅限于G20國家的國家人工智能戰略。表1列出了截至2022年3月的國家戰略和方針文件的現狀。本報告結合文本分析和交叉引用共同的人工智能戰略報告,分析了每個國家在其全球優先事項背景下的國內議程和能力。在整個分析中,美中關系是一個背景

下圖這個排行榜反映了每個G20國家的人工智能戰略的相對整體實力,這體現在其國家戰略文件的整體上。圓圈最外緣的國家出現的實力最強。美國和中國領先,緊隨其后的是內圈的國家。每個國家的位置是基于其在四個參數上的表現,這些參數將整個報告串聯起來:研究和開發、人工智能勞動力、ICT基礎設施和數據生態系統

觀察家研究基金會(ORF)

觀察家研究基金會(ORF)就安全、戰略、經濟、發展、能源和全球治理等問題向不同的決策者(政府、商界、學術界和民間社會)提供無黨派的獨立分析和意見。ORF的任務是進行深入研究,提供包容性的平臺,并在今天投資于未來的思想領袖。

美國觀察家研究基金會(ORF America)是一個位于華盛頓特區的獨立、無黨派的非營利組織,致力于解決美國、印度及其合作伙伴在快速變化的世界中面臨的政策挑戰。ORF America開展研究,策劃多樣化和包容性的平臺,并在共同價值觀和共同利益的基礎上發展發達國家和發展中國家之間的合作網絡。它的重點領域是國際事務、技術、氣候和能源,以及經濟。ORF美國成立于2020年,是印度首要的非政府智囊團觀察家研究基金會(ORF)的海外分支機構。

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「美國人仍未認真思考 AI 革命將對社會、經濟和國家安全產生多大影響」,3 月 1 日,美國國家人工智能安全委員會(the National Security Commission on Artificial Intelligence,NSCAI)發布的一份報告,提出了對于總統拜登、國會及企業和機構的數十項建議。

該組織稱,中國是對于美國技術主導地位的首要挑戰,在第二次世界大戰后第一次有國家對美國的經濟和軍事力量產生了如此程度的威脅。該報告的一個結論是,在未來十年內,美國可能會失去對中國的軍事技術優勢。

這個由 15 名成員組成的委員會主張以 400 億美元的投資擴展和民主化 AI 研究的進程,并為「未來技術突破進行投資」,鼓勵決策者們對創新投資持類似態度。該組織最終希望能推動聯邦政府在未來幾年里對于人工智能投資數千億美元。

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