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以色列國防軍利用AI技術革新軍事策略,目標數量增長超過70,000%

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以色列國防軍利用AI技術革新軍事策略,目標數量增長超過70,000%

December 2, 2023

重點摘要:
  1. 以色列國防軍(IDF)使用名為「目標工廠」的人工智慧系統,協助確定加薩地帶的轟炸目標,該系統使可用的打擊位置數量增加了超過70,000%。
  2. 「目標工廠」系統能夠快速從情報中生成目標,並在2021年「守護城牆行動」期間每天實際生成多達100個目標。
  3. 以色列使用AI進行軍事行動引發了國際關注,專家擔憂AI可能導致「自動化偏見」,並過分依賴這些系統,可能無法質疑或反對AI生成的目標建議。



新聞內文:
根據報導,以色列國防軍(IDF)使用人工智慧系統協助確定加薩地帶的轟炸目標。這個系統稱為「目標工廠」,自幾年前首次啟動以來,已將軍事可用的打擊位置數量增加了超過70,000%。這個系統由IDF的一個單位,稱為「目標指揮部」,負責協助尋找和識別加薩地帶的哈馬斯目標。它在持續的衝突中與以色列軍隊的其他情報部門合作,以迅速找到目標,然後進行打擊。

據IDF稱,驅動「目標指揮部」的人工智慧系統能夠吸收情報並快速產生研究人員的建議目標,以不僅匹配而且超越人類可能提出的建議。據報導,該系統將情報快速轉化為目標,以對與哈馬斯有關的基礎設施進行精確打擊,對不涉及的人造成最小的傷害。

Smoke rises above buildings during an Israeli strike on Rafah in the southern Gaza Strip on December 1, 2023 Photo by SAID KHATIB/AFP via Getty Images

在「目標工廠」之前,以色列每年只能在加薩地帶製定50個目標。但自從人工智慧系統在2021年「守護城牆行動」期間啟用以來,它每天實際上可以生成多達100個目標,其中一半將受到打擊。

根據IDF的數據,「目標指揮部」在戰爭的幾個星期內「日以繼夜」地工作,已經打擊了超過12,000個目標,還有「數千個」目標被識別出來。近一個月後,雖然不清楚這一數字究竟增長了多少,但很可能會顯著增加。

An Israeli air force fighter aircraft releases flares as it flies over along the border with the Gaza Strip near southern Israel on November 12, 2023. Photo by MENAHEM KAHANA/AFP via Getty Images

報導稱以色列的AI轟炸行動已經摧毀了加薩地帶的整個社區,造成近15,000人死亡。至於AI系統使用的具體數據和情報,目前尚不清楚。對於系統如何確定誰是哈馬斯武裝分子,目標程序上存在人工查核,系統生成的目標方案在何種程度上經過人工審查,以及戰爭中有多少武裝分子和平民因AI評估而喪命等問題,IDF尚未對《商業內幕》的詢問作出即時回應。

The aftermath of an Israeli airstrike in Gaza on December 1, 2023. Photo by Fadi Alwhidi/Anadolu via Getty Images

以色列在戰爭中使用人工智慧並非新概念。在俄羅斯入侵烏克蘭期間,也有使用人工智慧的例子,而美國和中國也正在開發具有自主選擇目標能力的武器。

近50個國家已經支持了一項有關負責任使用人工智慧和自主性進行軍事目的的聲明,該聲明於今年早些時候發布。據美國國務院表示,該聲明強調應該以道德、負責任和增強國際安全為原則,使用軍事人工智慧,並概述了各國在開發自主系統時應實施的幾項措施。

Israeli forces targeting a location in Gaza. Screengrab via Israeli Air Force

有關人工智慧和國際人道法的專家告訴《衛報》說,即使人類參與了人工智慧決策,他們仍然可能出現「自動化偏見」,並且過分依賴這些系統。他們表示,以色列官員也可能無法質疑或反對由AI生成的目標建議清單,也無法知道這些建議的標準是什麼。前IDF參謀長科哈維(Kochavi)表示:「人工智慧帶來了極端嚴重的風險,很大程度上,『瓶中精靈』已經隨著眾多線上AI工具的發布而釋放出來」。

他說:「除了對人類的巨大潛力和巨大貢獻之外,它還能夠完全取代甚至疏遠人類的決策,包括關於他們自己的決策」。

新聞原址: https://www.businessinsider.com/israel-lets-ai-decide-what-it-should-bomb-increasing-the-number-of-targets-2023-12