2022年5月20日，清华大学战略与安全研究中心（CISS）举办第三期师生交流会。本次交流会邀请到CISS助理研究员朱荣生与北京邮电大学计算机学院硕士陈嘉澍就军事目标识别智能化的效度和合规风险进行交流讨论。交流会以线上的方式进行，由清华大学战略与安全研究中心副主任肖茜主持。

朱荣生以“军事目标识别智能化的效度和合规风险初探”为主题，对当前人工智能应用于军事目标识别对国际安全和规范的挑战进行了分析。

陈嘉澍介绍了该研究中所使用的数据集来源、模型和算法。本次研究选取了开源的“Military and Civilian Vehicles Classification” 数据集为原始数据，利用五种不同的卷积神经网络模型分别对原始数据进行训练，对比了各个模型经过训练之后，在识别军事目标时的准确率。结果表明ResNet模型的训练集和测试集准确率分别达到98.7%和99.13%，是所有模型中表现最好的。

朱荣生认为，有鉴于不同的算法模型的识别效度不同，人工智能赋能军事目标识别带来的威慑成效和合规风险不应一概而论。考虑到训练人工智能系统需要耗费大量资源，人工智能军备竞赛更可能在大国之间展开。而为了管控军备竞赛带来的安全风险，中美的军事部门需要对武器装备保持严格的容错率，并且探索开展人工智能系统测试评估的法律程序的交流。

在互动交流环节，同学们还提出了许多自己关心的问题，与老师们展开了热烈的交流，丰富和深化了本次交流会的讨论内容。本次交流会取得了积极良好的效果，同学们表示本次交流会题材新颖、内容丰富，给自己的研究提供了各种新的思路，有助于培养自己的跨学科思维和战略思维。

|  本文首发于2022年5月26日“THUSAISS”微信公众号