隨著美以對伊朗的戰(zhàn)爭進入第32天，外界開始關(guān)注人工智能如何重塑戰(zhàn)爭的形態(tài)。特朗普政府表示，自戰(zhàn)爭開始以來，美國已在伊朗打擊了11000個目標。

參與聯(lián)名的員工當時表示：“我們認為谷歌不應涉足戰(zhàn)爭業(yè)務?！彪S后，大數(shù)據(jù)公司帕蘭提爾接管了該項目并運營至今。本月早些時候，帕蘭提爾首席技術(shù)官希亞姆·?？栐谂聿┥绨l(fā)表了相關(guān)看法。

希亞姆·?？栔赋觯壳暗能娛滦袆尤栽谶M行中。但他認為，當人們回顧這段歷史時會發(fā)現(xiàn)，這是第一次真正由技術(shù)和人工智能驅(qū)動、增強并大幅提高效率的大規(guī)模作戰(zhàn)行動。

他以海灣戰(zhàn)爭為例進行對比。在第二次海灣戰(zhàn)爭中，美軍大約打擊了1000個目標。這需要大約50到100人進行長達六個月的規(guī)劃。

而在當前的沖突中，相當于兩倍目標數(shù)量的工作量，由一個人在兩周內(nèi)就完成了。?？柼岢鲆蓡枺骸澳敲矗覀?nèi)绾谓o我們的軍人穿上那套‘鋼鐵俠戰(zhàn)甲’呢？”

他強調(diào)，系統(tǒng)正在讓美軍的效率比對手高出50倍。當被問及“鋼鐵俠戰(zhàn)甲”的含義時，他解釋說這是一種概念上的比喻，意在探討如何讓軍人擁有超人般的能力。

這一計劃遭到了活動人士的強烈抵制。他們認為結(jié)果會恰恰相反，人工智能可能會傷害平民，在這種未來的戰(zhàn)爭時代可能會引發(fā)暴行。

曼森指出，這些爭論的難點在于，它們很大程度上停留在哲學層面。因此，幾年來她一直試圖尋找美國人工智能在戰(zhàn)場上實際應用的具體案例。

她試圖尋找算法未能成功識別戰(zhàn)場目標的時刻，以及經(jīng)過調(diào)整后成功識別的時刻。通過這些具體的案例，她試圖勾勒出這個工具的真實面貌。

這是一個平臺，可以被想象成用于戰(zhàn)爭的谷歌地球。它是一張布滿白點的戰(zhàn)爭地圖，融合了海拔、坐標、具體位置信息以及敵友識別等數(shù)據(jù)。

這就是美國目前正在廣泛使用的一個通用作戰(zhàn)平臺。甚至有人將其稱之為人工智能任務控制中心。

在美國對伊朗采取行動的最初24小時內(nèi)，軍方公開宣布已經(jīng)打擊了1000個目標。這雖然不完全歸功于人工智能，但人工智能確實在發(fā)揮關(guān)鍵作用。

系統(tǒng)正在幫助篩選數(shù)據(jù)，提供識別和選擇目標的方法，然后將其與美國認為最合適的武器進行匹配。

在談到支持該項目的公司時，曼森回顧了早期的合作情況。一開始的合作伙伴是谷歌，因為五角大樓當時面臨著技術(shù)轉(zhuǎn)型的難題。

軍方習慣于制造戰(zhàn)爭武器，長期依賴洛克希德·馬丁等傳統(tǒng)軍工巨頭。但在那個時候，這些公司并沒有處于人工智能的最前沿。

五角大樓意識到，普通人在日常生活中已經(jīng)通過手機廣泛使用人工智能，但軍方內(nèi)部卻缺乏這種應用。因此，他們主動聯(lián)系了幾家初創(chuàng)公司。

其中一家位于紐約的初創(chuàng)公司克拉里法伊參與了進來。這家公司在識別物體方面非常成功，以前主要運營婚禮博客，能夠精準識別蛋糕的同心圓。

后來，這家公司將技術(shù)轉(zhuǎn)向了戰(zhàn)爭武器的識別。克拉里法伊在自己的員工隊伍中也遇到了阻力。

上校還介紹了其他相關(guān)人士，其中一人解釋說，美國在戰(zhàn)爭中經(jīng)常犯錯。因此，許多參與者背負著這種道德負擔，希望通過技術(shù)為軍事行動取得更好的結(jié)果。

據(jù)曼森報道，到9月底，該系統(tǒng)將成為一個正式記錄在案的項目。這意味著它將獲得國會持續(xù)的資金支持，并得到比今天更廣泛的應用。

目前，該系統(tǒng)在美國軍方的每一個作戰(zhàn)司令部或戰(zhàn)區(qū)，已經(jīng)擁有超過25000個使用賬戶。但實際的人工智能底層技術(shù)，是由微軟、亞馬遜云服務等公眾熟悉的公司開發(fā)的。

多年來，這些科技巨頭一直在努力正確識別眼前的物體。曼森舉了一個早期案例來說明其中的技術(shù)掙扎，盡管她強調(diào)早期案例并不能代表這些算法今天的水平。

在這個早期案例中，微軟認為識別子類別在技術(shù)上過于困難。實際上，觀看視頻片段并能用肉眼識別的無人機篩查員在這方面非常有經(jīng)驗。

因為長期從事這項工作，篩查員可以輕易分辨出某人肩膀上的武器和一個購物籃之間的區(qū)別。但當時的算法卻做不到這一點，有時圖像上的差異可能只有三個像素。

因此，微軟決定簡化分類，只保留“人”和“車輛”兩個類別。這種做法的致命問題在于，它直接違背了系統(tǒng)對準確性的宣稱。

系統(tǒng)的初衷是能夠區(qū)分男人、女人和兒童。一個只能識別出“人”的算法，顯然無法讓美國軍方在戰(zhàn)爭法下履行區(qū)分打擊目標的職能。

后來，這些算法得到了顯著改進。它們開始改進的主要契機之一，是美國對烏克蘭的軍事支持。

2022年俄羅斯入侵烏克蘭時，各方付出了巨大努力，試圖尋找俄羅斯的軍事目標供烏克蘭軍隊打擊。美國開始分享他們所謂的“興趣點”。

這包含了除直接目標之外的所有信息，因為美國不想被認定為戰(zhàn)爭的直接參與者。但這種分享情報的巨大努力，取得了驚人的效果。

曼森在書中講述了一個故事。美國能夠比烏克蘭人更精準地識別俄羅斯的移動導彈發(fā)射器。

在一個案例中，美國識別出它所判定的移動導彈發(fā)射器，并將信息傳遞給烏克蘭人。僅僅18分鐘后，烏克蘭軍隊就成功擊中了該目標。

針對在戰(zhàn)爭中盲目崇拜技術(shù)的問題，胡安·岡薩雷斯提出了疑問。他回顧了第一次和第二次海灣戰(zhàn)爭期間，美國向全世界傳播智能炸彈的精確打擊畫面，以展示其武器的優(yōu)越性。

曼森回應稱，美國擁有龐大的武庫，可以發(fā)揮世界上其他任何國家都無法比擬的火力。但幾十年來，美軍一直面臨的難題是確切知道將這些火力投向何處。

美國經(jīng)常在這方面陷入困境。在“9·11”事件后不久的阿富汗戰(zhàn)爭中，這位海軍陸戰(zhàn)隊上校被部署到阿富汗。

他曾帶著一臺巨大的電腦，放在直升機旁邊的座位上。那臺笨重的設(shè)備，是他幫助團隊了解潛在威脅的唯一工具。

隨后，美軍很快就開始遭遇簡易爆炸裝置的襲擊。在那場戰(zhàn)爭中，也留下了大量平民傷亡的記錄。

因此，這位上校的努力始終是為那些冒著生命危險的軍人提供更好的信息。他希望以此來維護美國國家安全，并努力減少平民傷亡。

將情報引入戰(zhàn)場行動的過程仍然極其復雜。目前，美國正在調(diào)查對伊朗女子學校的襲擊事件。

曼森指出，活動人士和軍方內(nèi)部的其他人將真正尋求問責，要求對出現(xiàn)的問題進行交代。如果這確實是美國的襲擊，外界會追問美國軍方當時究竟使用了什么數(shù)據(jù)。

在節(jié)目的最后，艾米·古德曼提到，海軍陸戰(zhàn)隊上校丘科爾的妻子并不完全同意他的觀點。

曼森解釋說，上校的妻子希望戰(zhàn)爭是公平的，但作為一個人，她從根本上反對戰(zhàn)爭。她想確認自己的丈夫是在試圖做正確的事。

她對此感到內(nèi)心掙扎，上校本人也是如此。甚至在書中對曼森說的最后一段話中，這位上校也承認了技術(shù)的兩面性。他坦言，這種人工智能技術(shù)確實存在黑暗的一面。他由衷地希望美國能夠成為這項技術(shù)負責任的管理者。