アルゴリズムの戦争
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軍隊での人工知能の使用に関しては、サイエンスフィクションの悪夢がすぐに目覚めます。これは、人道に反抗して破壊するために立ち上がる反抗的で致命的なAIです。 残念ながら、「敵が私たちに追いつく」という軍隊と指導者の恐れは、戦争アルゴリズムの開発においても同様に強いです。
アルゴリズム戦争多くの人によると、これは私たちが知っているように戦場の顔を根本的に変える可能性があります。これは主に、人々の意思決定能力よりもはるかに早く、戦争が速くなるためです。 アメリカの将軍 ジャック・シャナハン （1）米国人工知能合同センターの所長は、しかしながら、人工知能を兵器庫に導入する前に、これらのシステムが依然として人間の管理下にあり、それ自体で戦争を開始しないことを確認しなければならないことを強調します。
「敵が機械とアルゴリズムを持っているなら、私たちはこの対立を失うでしょう」
運転能力 アルゴリズム戦争 これは、XNUMXつの主要な分野におけるコンピューター技術の進歩の利用に基づいています。 最初 コンピューティング能力の数十年の指数関数的成長これにより、機械学習のパフォーマンスが大幅に向上しました。 XNUMX番 リソースの急速な成長 「ビッグデータ」、つまり、機械学習に適した、通常は自動化され、管理され、継続的に作成される巨大なデータセット。 XNUMX番目の懸念 クラウドコンピューティング技術の急速な発展、コンピュータがデータリソースに簡単にアクセスし、問題を解決するためにそれらを処理できるようにします。
戦争アルゴリズム専門家によって定義されているように、それは最初にで表現されなければなりません コンピューターコード。 第二に、それは情報の収集と選択の両方が可能なプラットフォームの結果である必要があり、少なくとも理論的には必要としない決定を下します。 人間の介入。 第三に、これは明白に思えますが、必ずしもそうとは限りません。他の目的の技術が戦争に役立つかどうか、またその逆もあるかどうかが明らかになるのは実際のところだけなので、条件付きで機能する必要があります。 武力紛争.
上記の方向性とそれらの相互作用の分析は、 アルゴリズム戦争 たとえば、このような別個のテクノロジーではありません。 エネルギー兵器 または 極超音速ミサイル。 その影響は広範囲に及び、敵対行為において徐々に遍在するようになっています。 初めて 軍用車両 それらはインテリジェントになり、それらを実装する防衛力をより効率的かつ効果的にする可能性があります。 このようなインテリジェントマシンには、十分に理解する必要のある明確な制限があります。
「」シャナハン氏は昨年秋、グーグルの元CEOであるエリック・シュミットとグーグルの国際問題担当副社長ケント・ウォーカーとのインタビューで語った。 ""。
AIに関する米国国家安全保障会議のドラフトレポートは50回以上中国に言及しており、2030年までにAIの世界的リーダーになるという中国の公式目標を強調しています（も参照してください： ).
これらの言葉は、前述のシャナカンセンターが、Microsoft ResearchDirectorのEricHorwitz、AWSCEOのAndyJassa、 GoogleCloudの主任研究員であるAndrewMoore。 最終報告書は2020年XNUMX月に発行されます。
Googleの従業員が抗議
数年前、国防総省が関与しました。 アルゴリズム戦争 また、GoogleやClarifaiなどの新興企業を含むテクノロジー企業とのコラボレーションに基づいた、Mavenプロジェクトに基づく多数のAI関連プロジェクト。 それは主に取り組むことについてでした 人工知能上のオブジェクトの識別を容易にするため。
2018年春にGoogleがプロジェクトに参加したことが知られると、マウンテンビューの巨人の何千人もの従業員が、同社の敵対行為への参加に抗議する公開書簡に署名しました。 数ヶ月の労働不安の後 GoogleはAIに独自のルールセットを採用していますこれには、イベントへの参加の禁止が含まれます。
Googleは、2019年末までにProjectMaven契約を完了することも約束しています。 Googleの終了は、ProjectMavenを終了しませんでした。 PeterThielのPalantirが購入しました。 空軍と米海兵隊は、Mavenプロジェクトの一環として、グローバルホークなどの特殊な無人航空機を使用することを計画しています。これらの車両はそれぞれ最大100平方キロメートルを視覚的に監視することになっています。
Project Mavenの周りで起こっていることの際に、米軍は緊急に独自のクラウドを必要としていることが明らかになりました。 これはシャナハンが会議中に言ったことです。 これは、ビデオ映像とシステムの更新をフィールドに散在する軍事施設にトラックで送る必要があったときに明らかでした。 建物内 統合クラウドコンピューティング、ジェダイ軍、マイクロソフト、アマゾン、オラクル、IBM向けの統合ITインフラストラクチャプロジェクトの一環として、このタイプの問題の解決に役立ちます。 グーグルは彼らの倫理規定のためではありません。
シャナハンの声明から、軍隊における大規模なAI革命はまだ始まったばかりであることは明らかです。 そして、米軍におけるその中心の役割は拡大しています。 これは、JAICの推定予算にはっきりと見られます。 2019年には、総額で90万ドル弱になりました。 2020年には、すでに414億10万ドル、つまり国防総省の4億ドルのAI予算の約XNUMXパーセントになるはずです。
マシンは降伏した兵士を認識します
米軍は、入ってくるミサイルを攻撃するために米海軍の船で使用される自律型兵器の一種であるファランクス（2）などのシステムをすでに装備しています。 ミサイルが検出されると、ミサイルは自動的にオンになり、その経路にあるすべてのものを破壊します。 フォードによれば、彼は各標的を通り抜けて見る必要なしに、XNUMX秒でXNUMXつまたはXNUMXつのミサイルで攻撃することができます。
もう3つの例は、商用の無人システムである半自律型ハーピー（XNUMX）です。 ハーピーは敵のレーダーを破壊するために使用されます。 たとえば、2003年に米国が空中レーダー迎撃システムを備えたイラクへのストライキを開始したとき、イスラエル製のドローンは、アメリカ人が安全にイラク領空に飛ぶことができるように、それらを見つけて破壊するのを助けました。
3.IAIハーピーシステムのドローンの打ち上げ
自律型兵器のもうXNUMXつのよく知られた例は 韓国のSamsungSGR-1システムは、北朝鮮と韓国の間の非武装地帯に位置し、最大XNUMXkmの距離で侵入者を特定して発砲するように設計されています。 説明によれば、システムは、手の位置または手の中の武器の位置の認識に基づいて、「降伏する人と降伏しない人を区別することができる」。
4.サムスンSGR-1システムによる降伏兵士の検出のデモンストレーション
アメリカ人は取り残されることを恐れています
現在、世界の少なくとも30か国が、AIの開発と使用のレベルが異なる自動兵器を使用しています。 中国、ロシア、米国は、人工知能を世界での将来の地位を築く上で不可欠な要素と見なしています。 「AIレースに勝った人は誰でも世界を支配するでしょう」とロシアのウラジーミルプチン大統領は2017年2030月に学生に語った。 中華人民共和国の習近平国家主席はマスコミでそのような注目を集める発言をしていませんが、彼は中国がXNUMX年までにAIの分野で支配的な勢力になることを求める指令の主な推進力です。
米国では「衛星効果」に対する懸念が高まっており、人工知能がもたらす新たな課題に対応するための設備が非常に整っていないことが示されています。 そして、支配によって脅かされている国が別の方法で、つまり戦争によって敵の戦略的優位性を排除したいと思うかもしれないという理由だけで、これは平和にとって危険である可能性があります。
Mavenプロジェクトの本来の目的は、イスラムISIS戦闘機を見つけるのを助けることでしたが、軍事人工知能システムのさらなる開発にとってのその重要性は計り知れません。 レコーダー、モニター、センサー（モバイル、飛行を含む）に基づく電子戦は、AIアルゴリズムの助けを借りてのみ効果的に使用できる、膨大な数の異種データフローに関連付けられています。
ハイブリッド戦場は IoTの軍用バージョン、戦術的および戦略的な脅威と機会を評価するための重要な情報が豊富です。 このデータをリアルタイムで管理できることには大きなメリットがありますが、この情報から学習できないと悲惨な結果になる可能性があります。 いくつかの地域で運用されているさまざまなプラットフォームからの情報の流れを迅速に処理する機能には、XNUMXつの主な軍事的利点があります。 スピード i リーチ。 人工知能を使用すると、戦場の動的な状態をリアルタイムで分析し、自分の力へのリスクを最小限に抑えながら、迅速かつ最適に攻撃することができます。
この新しい戦場も至る所にあります。 AIは、近年多くの注目を集めている、いわゆるドローン群の中心です。 ユビキタスセンサーの助けを借りて、ドローンが敵対的な地形をナビゲートできるようにするだけでなく、最終的には多くの地域で動作するさまざまなタイプの無人航空機の複雑なフォーメーションの形成を可能にし、高度な戦闘戦術を可能にする追加の武器を使用して、すぐに適応します敵。 戦場を利用し、変化する状況を報告するための操作。
AI支援のターゲティングとナビゲーションの進歩は、ターゲットの検出、追跡、識別の方法を改善することにより、幅広い戦術的および戦略的防衛システム、特にミサイル防衛における有効性の見通しも改善しています。
核兵器や通常兵器の研究に使用されるシミュレーションやゲームツールの能力を絶えず高めています。 マスモデリングとシミュレーションは、戦闘制御と複雑な任務のためのターゲットシステムの包括的なマルチドメインシステムを開発するために不可欠です。 AIは、マルチパーティの相互作用も強化します（5）。 AIを使用すると、プレーヤーはゲーム変数を追加および変更して、動的条件（武器、味方の関与、追加の軍隊など）がパフォーマンスと意思決定にどのように影響するかを調べることができます。
軍隊にとって、オブジェクトの識別はAIの自然な出発点です。 まず、ミサイル、軍隊の動き、その他の情報関連データなど、軍事的に重要なオブジェクトを見つけるために、衛星やドローンから収集された画像や情報の増加を包括的かつ迅速に分析する必要があります。 今日、戦場は、海、陸、空、宇宙、サイバースペースなど、すべての風景に世界規模で広がっています。
サイバースペース本質的にデジタルドメインであるため、AIアプリケーションに自然に適しています。 攻撃的な面では、AIは、個々のネットワークノードまたは個々のアカウントを見つけてターゲットにし、収集、混乱、または誤った情報を提供するのに役立ちます。 内部インフラストラクチャとコマンドネットワークへのサイバー攻撃は悲惨なものになる可能性があります。 防御に関する限り、AIはそのような侵入を検出し、民間および軍のオペレーティングシステムの破壊的な異常を見つけるのに役立ちます。
予想される危険な速度
ただし、迅速な意思決定と迅速な実行はうまくいかない場合があります。 効果的な危機管理のために。 戦場での人工知能と自律システムの利点は、外交の時間を許さないかもしれません。これは、歴史からわかるように、危機を防止または管理する手段として成功することがよくあります。 実際には、減速、一時停止、交渉の時間は、特に核兵器が危機に瀕している場合、勝利、または少なくとも災害を回避するための鍵となる可能性があります。
戦争と平和に関する決定は、予測分析に任せることはできません。 科学的、経済的、ロジスティック的、予測的な目的でデータを使用する方法には根本的な違いがあります。 人間の行動.
AIを、相互の戦略的感度を弱め、戦争のリスクを高める力として認識する人もいます。 誤ってまたは意図的に破損したデータにより、AIシステムは、誤ったターゲットの誤認やターゲット設定など、意図しないアクションを実行する可能性があります。 戦争アルゴリズムの開発の場合に想定される行動の速さは、危機の合理的な管理を妨げる時期尚早または不必要なエスカレーションを意味するかもしれません。 一方、アルゴリズムも高速であることが期待されるため、待機して説明することはありません。
邪魔な側面 人工知能アルゴリズムの機能 最近MTでも発表されました。 専門家でさえ、AIが出力に表示される結果にどのようにつながるかを正確に知りません。
戦争アルゴリズムの場合、私たちは自然とそれらがそれらをどのように「考える」かについてそのような無知を買う余裕はありません。 「私たち」または「彼らの」人工知能が最終的にゲームを解決する時が来たと判断したので、私たちは夜中に核フレアに目覚めたくありません。
