美国军方在伊拉克和叙利亚的空袭中使用了人工智能算法识别目标，但最终决定权仍由人类士兵掌握。

美国国防部在今年针对伊拉克和叙利亚的 85 次空袭行动中部署了机器学习算法来识别目标。

五角大楼至少从 2017 年就开始使用这种方式，当时他们启动了“Maven 项目”，旨在寻找能够为无人机拍摄的画面开发物体识别软件的供应商。谷歌因员工反对将人工智能用于战争而退出该项目，但其他科技公司愿意提供帮助。

2017 年，海军陆战队上校 Drew Cukor 表示，五角大楼希望在当年年底之前将该软件与政府平台整合，以收集情报。

现在负责中东、中亚和南亚部分地区的美国中央司令部已在 2 月 2 日针对伊拉克和叙利亚的七个地点进行了 85 次空袭，其中使用了这些算法辅助行动。

美国中央司令部首席技术官施凯勒·摩尔表示，军方在去年哈马斯对以色列发动 surprise attack 后，开始将“Maven 项目”的计算机视觉系统用于实战。

“10 月 7 日一切都不一样了，”摩尔告诉彭博社，“我们立即开始全力以赴，行动节奏比以往任何时候都更加紧迫。”

物体识别算法用于识别潜在目标，然后由人工操作武器系统。据报道，美国使用该软件识别敌方火箭、导弹、无人机和民兵设施。

“过去 60 到 90 天，我们的攻击目标明显增加，”摩尔说。美国中央司令部还尝试运行人工智能推荐引擎，看看它是否可以建议在行动中使用的最佳武器并制定攻击计划。然而，这项技术“经常达不到要求”。

“没有任何算法可以直接运行、得出结论然后推进到下一步，”她说，“每个涉及人工智能的步骤最终都会有人进行检查。”

出于对美国可能落后于更强大对手的担忧，美国国防部正在加紧努力整合和测试人工智能的作战能力。该部门首席数字化和人工智能官 Craig Martell 上周在 2024 年国防部数据和人工智能研讨会上设想了大型语言模型指导作战决策的情景。

“美国国防部有责任在追求生成式人工智能模型的同时，采取适当的保护措施，并减轻因培训数据管理不善等问题可能带来的国家安全风险，”他说，“我们还必须考虑我们的对手将在多大程度上使用这项技术，并试图破坏我们自己使用基于人工智能的解决方案。”

本文译自 The Register，由 BALI 编辑发布。

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