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参考消息网2月15日报(bao)道据美(mei)国《防(fang)务(wu)新闻》周刊网站2月13日报(bao)道，北约负(fu)责战(zhan)略转型的指(zhi)挥官本周在巴黎举行的人工智能行动峰会上(shang)说，人工智能（AI）正在大大加快(kuai)军事决(jue)策的速度(du)，武装部队如果跟不上(shang)AI的发展，就有可能被比下去。
北约盟军转型司令部最高(gao)指(zhi)挥官皮埃尔·旺迪耶在一次以军事AI为主题的会议上(shang)说，北约成员目前(qian)正在涉及观察、定位、决(jue)定和行动的决(jue)策循环中使用AI。他说，以前(qian)需要几小时或(huo)几天才能完成的分析工作——比如处理大量传感器数据——现在只需要几秒钟就能完成。
旺迪耶在10日的新闻吹风会上(shang)说：“军事行动的速度(du)将(jiang)发生极大改变。你在乌克兰就看到了这一点。如果你不能在速度(du)和规模上(shang)适应这种变化(hua)，你就会死。”
他表示，AI“极大地加快(kuai)了决(jue)策速度(du)”，“我们系统中的许多东西，以及我们想(xiang)要超(chao)越的敌人系统中的许多东西”都跟不上(shang)这种加速。
旺迪耶将(jiang)其与电影《黑客帝国》进行了比较(jiao)。在这部电影中，主角尼奥学会以更快(kuai)的速度(du)移动，从而躲避(bi)对方发射的子(zi)弹。
荷(he)兰国防(fang)部首(shou)席(xi)信息官杰伦(lun)·范德(de)弗卢(lu)赫特说，AI的快(kuai)速发展引发了一个问题，即在控制回路中加入人类是否能提高(gao)决(jue)策质量。他说，AI可以根据人类无法掌控的大量数据做出(chu)决(jue)策，分析时间甚(shen)至能缩短到几毫秒。
华盛顿智库战(zhan)略与国际问题研(yan)究中心(xin)下设的瓦德(de)瓦尼人工智能中心(xin)主任格雷戈里·艾(ai)伦(lun)说：“正如指(zhi)挥官要对军事行动负(fu)责一样，国家也要对其武装部队的行动负(fu)责，AI技术的发展永(yong)远不会改变这两个事实。”
德(de)国的赫尔辛公司和法国的米斯特拉尔人工智能公司10日宣布达成一项联合开发国防(fang)AI系统的协议。谷(gu)歌母公司“字(zi)母表”公司上(shang)周放弃了不将(jiang)AI用于开发武器等用途的承诺，其竞争对手开放人工智能研(yan)究中心(xin)（OpenAI）则在去年12月宣布与军事技术企业安杜里尔公司建立合作关系。
旺迪耶表示，首(shou)批基于AI的模拟工具(ju)即将(jiang)面世，军事指(zhi)挥官在实施计(ji)划之前(qian)可以利用这些(xie)工具(ju)对其进行测(ce)试和改进。他说，AI并不意味着减(jian)少人类决(jue)策，而是代表着更快(kuai)、更好的决(jue)策——至少在理论上(shang)是这样的。
“AI不是灵丹妙药。它(ta)能提供更快(kuai)、更好、更准确、更具(ju)杀伤力的解(jie)决(jue)方案，但它(ta)无法解(jie)决(jue)战(zhan)争本身，因(yin)为这是我们与竞争对手之间的较(jiao)量。”他补充(chong)道。
旺迪耶和范德(de)弗卢(lu)赫特提到了AI对于自主和机器人技术的重要性，尤其是依靠AI发挥作用的蜂群技术。范德(de)弗卢(lu)赫特说：“涉及可扩展性和自主性的那(na)些(xie)技术确实正在改变我们的现状。”
AI是否成功(gong)取决(jue)于它(ta)的具(ju)体应用。在发现高(gao)层(ceng)领导对AI的了解(jie)并不多后，旺迪耶已经在弗吉(ji)尼亚州诺福克的盟军转型司令部为军官们推出(chu)了月度(du)学习计(ji)划，其中包含必读内容。
旺迪耶说：“技术发展是如此之快(kuai)，以至于我们认(ren)识(shi)到管(guan)理人员不一定能跟上(shang)技术进步的步伐。因(yin)此，培训(xun)确实是一个挑战(zhan)。”
战(zhan)略与国际问题研(yan)究中心(xin)的艾(ai)伦(lun)表示，过去十(shi)年来(lai)，大型语言模型的性能每(mei)年大约提高(gao)12倍，而且这种趋势预计(ji)不会停止，这意味着此类模型的性能在三年内可能会提高(gao)1000多倍，在十(shi)年内可能会提高(gao)100多万倍。
艾(ai)伦(lun)说：“目前(qian)我们还没有看到大型语言模型能够产(chan)生与战(zhan)争规划、作战(zhan)行动等相关的独特见解(jie)。虽然它(ta)们目前(qian)的表现距离那(na)个水平还很遥远，但并不意味着它(ta)们将(jiang)来(lai)不会达到，因(yin)为大型语言模型的性能提升得非常(chang)快(kuai)。”（编译/杨雪蕾）