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人工智能与国际安全项目
2024-10-25 |
10月22日,美国布朗大学(Brown University)刊登文章《研究人员展示AI工具如何被训练以反映特定政治意识形态》。文章认为,研究人员开发名为 PoliTune 的工具,探索如何将大型语言模型(LLM)训练为倾向于特定政治意识形态。研究显示,用户可以通过训练这些模型的回复,赋予其左翼或右翼的明显偏见。
2024-10-25 |
10月11日,美国哈佛大学贝尔福中心网站刊登其研究员瑞奇·法奈尔(Rich Farnell)等评论文章《人工智能如何彻底改变军事决策》。
2024-10-24 |
10月4日,美国战略与国际研究中心(CSIS)网站刊登赛·麦吉迪(Cy McGeady)的文章《人工智能使核能成为可行选择,但尚未必然》。文章讨论人工智能(AI)在推动核能复兴中的作用,尤其是在应对美国电力需求增长方面的潜力。
2024-10-02 |
9月6日,美国《外交政策》刊登坦福大学网络政策中心和以人为本的人工智能研究所研究员玛丽亚·沙克(Marietje Schaake)的文章《大型科技公司的权力争夺:公司如何从各国夺取权力而各国又如何夺回权力》。文章探讨了科技巨头如何在全球范围内积累空前的政治和经济影响力,并逐渐取代一些传统政府的功能。
2024-09-29 |
2024年9月,《美国军事评论》期刊网站刊登美军少校迈克尔·泽奎拉(Michael Zequeira)的文章《人工智能作为战斗力倍增器:利用人工智能减轻陆军参谋人员负担》。文章回顾了美陆军数十年来在有限范围内使用AI的实践,展示了AI在复杂任务自动化和情报支援方面的进展。
2024-09-26 |
9月7日,《华盛顿邮报》网站刊登专栏作者大卫·伊格纳修斯(David Ignatius)的文章《人工智能领域没有“曼哈顿计划”,但洛斯阿拉莫斯或许是可能的》。文章认为,拜登政府正准备一份正式国家安全备忘录,以探讨美国如何在AI竞争中“保持并扩大优势”。
2024-09-06 |
9月3日,国际红十字委员会(ICRC)“人道主义法律与政策博客”发表南丹麦大学教授英格维尔德·博德(Ingvild Bode)等评论文章《基于AI的军事决策支持系统中的算法偏见问题》。文章认为,偏见问题对军用人工智能系统产生重大负面影响,存在于人工智能数据集、设计、使用的全生命周期中。
2024-08-31 |
武器:泛指用于攻击或保卫自身的作战器械与装置,被用于直接杀伤敌人的有生力量、破坏敌方设施的器械、装置,或在遭受进攻时进行防御的器械、装置,可区分为攻击性武器与防御性武器两类。
2024-08-30 |
8月23日,美国兰德公司在其网站刊登内特·拉沃伊(Nate Lavoy)的文章《在人工智能时代解决大数据带来的国家安全风险》。文章提出,随着人工智能(AI)在各个领域不断革新,其带来的突破性进展和前所未有的威胁也在迅速增加。大量数据收集和计算能力的提升,赋予了AI模型以往仅存在于科幻小说中的能力。然而,美国现有的监管措施在应对这些强大系统的复杂性和潜在危险方面存在不足。大规模数据集,即使是看似无害的信息,也可能揭示出可被利用来威胁国家安全的模式和洞察。尽管美国政府已开始关注大规模AI开发的威胁,并对半导
2024-08-30 |
8月20日,美国对外关系委员会在其网站刊登来自乔治城大学安全与新兴技术中心高级研究分析师杰克·科里根(Jack Corrigan)和研究员欧文·J·丹尼尔斯(Owen J. Daniels)的文章。文章围绕美国政府机构如何快速扩大针对人工智能(AI)的治理工作展开。考虑到AI技术迅速演进及其在经济各领域的广泛应用,美国政府应将治理工作融入现有机构职责,而非从零开始创设治理模型。
2024-08-26 |
8月13日,新美国安全中心(CNAS)网站刊登其技术与国家安全项目研究员比尔·德雷克塞尔(Bill Drexel)和卡莱布·威瑟斯(Caleb Withers)的研究报告《人工智能与生物安全风险的演变》。报告分析人工智能(AI)如何影响生物安全风险。
2024-08-22 |
8月5日,美国《安全创建者》杂志刊登其高级研究员凯尔·莫里斯(Kyle Morris)的文章《人工智能政策与治理:塑造人工智能的未来》。文章认为,人工智能政策和治理不仅仅是理论上的建构,更需要可操作的策略和细致的实施。对此,文章提出六大建议。
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