随着地缘政治紧张局势的加剧，美国国防部正在扩大其人工智能的整合，以保持领先，并转向AI代理来模拟与外国对手的对抗。
周三，国防创新单位（Defense Innovation Unit），一个国防部组织，向位于旧金山的Scale AI颁发了一份原型合同，以构建Thunderforge，这是一个旨在增强战场决策能力的人工智能平台。
“[Thunderforge]将成为国防部基于人工智能的军事规划和行动的旗舰项目，”Scale AI首席执行官Alexandr Wang在X上表示。
Scale AI由Wang和Lucy Guo于2016年创立，旨在通过提供标记数据和训练人工智能模型所需的基础设施来加速开发。
Wang表示，为了开发Thunderforge，Scale AI将与微软、谷歌和美国国防承包商Anduril Industries合作。
Thunderforge将最初部署于美国印太司令部，该司令部在太平洋、印度洋和部分亚洲地区运作，以及美国欧洲司令部，该司令部负责监督欧洲、中东、北极和大西洋。
根据周三的声明，Thunderforge将支持战役战略、资源分配和战略评估。
“Thunderforge为操作和战略规划带来了基于人工智能的分析和自动化，使决策者能够以应对新兴冲突所需的速度进行操作，”DIU Thunderforge项目负责人Bryce Goodman在声明中表示。
以人工智能为中心的或“代理战争”代表了从传统战争的转变，在传统战争中，专家手动协调场景并在数天内做出决策，而在人工智能驱动的模型中，决策可以在几分钟内做出。
确保人工智能在现实世界的防御应用中可靠地执行尤其具有挑战性，特别是在面对不可预测的场景和伦理考虑时。
“这些人工智能是基于收集的历史数据和模拟数据进行训练的，这可能无法涵盖现实世界中的所有可能情况，”南加州大学计算机科学教授Sean Ren告诉Decrypt。“此外，防御操作是高风险的使用案例，因此我们需要人工智能理解人类价值观并做出伦理决策，这仍在积极研究中。”
挑战与保障
作为位于洛杉矶的去中心化人工智能开发公司Sahara AI的创始人，Ren表示，构建现实的人工智能驱动的战争游戏模拟面临着准确性和适应性方面的重大挑战。
“我认为有两个关键方面使这成为可能：在构建战争游戏模拟时收集大量现实世界数据作为参考，以及结合来自物理和人类方面的各种约束，”他说。
为了创建适应性和战略性的人工智能用于战争游戏模拟，Ren表示，使用允许系统从经验中学习并随着时间推移完善其决策的方法至关重要。
“强化学习是一种模型训练技术，可以从一系列行动的‘结果/反馈’中学习，”他说。
“在战争游戏模拟中，人工智能可以采取探索性行动，并从模拟环境中寻找积极或消极的结果，”他补充道。“根据模拟环境的全面程度，这对人工智能全面探索各种情况是有帮助的。”
随着人工智能在军事战略中角色的扩大，五角大楼正在与像Scale AI这样的私人人工智能公司达成更多协议，以增强其能力。
虽然军方使用人工智能的想法可能会让人联想到“终结者”，但像位于圣地亚哥的Kratos Defense这样的军事人工智能开发者表示，这种恐惧是没有根据的。
“在军事背景下，我们主要看到的是高度先进的自主性和经典机器学习的元素，机器在决策中提供帮助，但这通常不涉及释放武器的决策，”Kratos Defense无人系统部门总裁Steve Finley之前告诉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。”
在讨论将人工智能整合到军事行动中的最大担忧之一是确保人类监督始终是决策的基本部分，特别是在高风险场景中。
“如果涉及武器或机动可能危及人类生命，人类决策者始终在其中，”Finley说。“对于任何武器释放或关键机动，总是有一个保障——一个‘停止’或‘保持’的机制。”
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