你手中的程式碼,可能變成他們的子彈

超神經HyperAI發表於2019-02-20

34 歲的金正恩與 72 歲的川普,代表敵對了近 70 年的朝鮮與美國,在新加坡嘉佩樂酒店,把手握在了一起,時間大約 13 秒。

你手中的程式碼,可能變成他們的子彈

朝鮮近年的核計劃、美軍主動攻勢、俄羅斯和中國的旁觀防守態度,國際局的勢風雲詭譎,都讓整個世界陷入階段性焦慮。

不同於數十年前的冷戰,當代國家越來越重視在資訊科技上的投入,以創造出更先進的軍事武、培養更多更領先的軍事人才,來爭取自己的世界地位。

發展軍事科技,先發展人才

發展軍事科技,美國自然不必多說,他們一直主張人才至上。

不過美國的趨勢是,主流 MIT、Stanford 這些知名學府培養了不少工科人才,但他們通常是直接進入工業界的應用型人才,很少針對國防軍事進行培養。

跟國外不同,我國是軍事科技一把抓。比如我們熟悉的中國科技大學、國防科技大學、解放軍資訊工程大學等知名院校都設有計算機、電子資訊、大資料等現代科技專業,幾乎針對國防軍事進行定向培養和輸送。

你手中的程式碼,可能變成他們的子彈

另外,我國還有著中國特色學生型別:國防生,他們出沒在各個大學中,享受著優惠的學費政策和嚴格的培養計劃。

我們的老鄰居俄羅斯也十分注重人才培養,尤其是在電腦科學領域。大家都知道他們的數學基礎實在是太好了,所以自 1977 年 ACM 成為一項國際性賽事以來,俄羅斯基本就是奪冠最多的國家。

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(戰鬥民族真是太6了

今年在北京大學舉行的 ACM 想必不少小夥伴也都看了,俄羅斯在內的的數所東歐大學,再一次怒刷存在感,狠虐了其他國家。

不過,由於缺乏創業環境,以及太多壟斷性行業,這些聰明的程式設計師很難在科技領域發展,如果他們想要為國出力,也就只能去造坦克了。

今天刷屏的「白頭山天降偉人」偉大領袖金正恩將軍所領導的朝鮮,在人才競賽上就比較尷尬了,本來國內能成為大學的學校就屈指可數。而電腦科學領域,也就金策工業綜合大學能拿得出手,可以說人才匱乏。

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加上整個國家比較封閉,在核計劃夭折後,這些為數不多的理工人才也只能繼續給國家造潛艇,也很為朝鮮的技術人才感到擔憂,畢竟偉大領袖金正恩將軍吹過的牛實在是太多了。

Marven 專案真的結束了麼?

話說歷經 3 多個月,3000 多名員工的聯名抗議後,各方輿論壓力之下。谷歌終於放棄和美國軍方「Project Maven」專案的續約計劃。這是一次技術的勝利,但絕不是網際網路公司與國家層面軍事計劃合作的結束。

Project Maven 這個專案,最早是由內部員工爆料,當時 Google 正通過一傢俬密的中間公司為美國軍方提供 AI 方面的知識和技術支援,幫助美軍發展無人機 AI 系統,並允許軍方使用 Google Cloud 並指導支援他們使用 Tensorflow。

雖然在公司內部掀起了前所未有的爭議,還引起了極大的輿論壓力,也僅僅是停止了 Marven 的專案合作。如果你覺得 Google 這就在美國軍事行動中收手了,這就太 Naive 了。

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美國國防部每年在資訊科技上近百億美金的科研投入,遠高於其他國家,甚至是數十個國家的整體國防投入的總和。而我們所知道的 Project Maven 只不過是冰山一角。

除了 Google,但其實 IBM、Microsoft 等也在為美國國防部的各種軍事專案提供技術支援。

世界戰場召喚民用 AI 技術

網際網路公司工程師們一直在推進 AI 技術的發展,這樣的民用客機,能被直接用來研發軍事武器,參與軍事戰爭麼?

從目前已經實現的技術來看,AI 的自主性是建立在歷史資料的基礎上,依靠強大的運算能力,AI 能基於歷史對未來行為進行簡單預測。

但這些資料卻不足以支撐 AI 形成像人類一樣的道德準則。它們不知道種族主義,也不知道殺人的含義,它們只會機械的執行既定演算法的命令。所以,過分依賴資料也是AI的致命缺陷。

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如果輸入的資料是一些負面,甚至帶有偏見的,AI 就會做出帶有偏見的行為,甚至放大偏見,比如種族歧視、性別歧視等。人類能夠用道德約束自己,但對AI而言,資料就是它的道德。

按照 AI 的行事邏輯,川普空襲敘利亞就不會是發射幾枚導彈這麼簡單了。而且在人為控制下,很難保證輸入的資料不具備主觀性,而這種主觀性則帶有偏見。

Google 退出與軍方的一個專案是輿論的勝利,但並不代表網際網路公司帶頭研發的 AI 技術不會繼續被應用到軍事領域。英國政府不久前出臺過一份 AI 發展原則:

  • AI 應該為了人類共同利益而開發;

  • AI 要在可理解和公平的原則下運作;

  • AI 不能被用來削弱個人、家庭或社群的資料權和隱私權;

  • 任何公民都有權接受教育,使他們能夠在精神、情感和經濟上與人工智慧共同發展;

  • AI 不應具有傷害、摧毀或欺騙人類的自主力量

各位 AI 工程師們,結合自己的專案,來品讀一下。

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單詞

labeling

[`leɪblɪŋ] 標註

geospatial

地理空間;地理;地球空間資訊


片語

hierarchical categorization 多層分類

nonlinearity 非線性

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