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美国需要与盟国一起实现人工智能优势( 二 )


数据需要相同类型的准备工作才能为战斗中的角色做好准备 。 就像士兵需要离开驻军并在野外进行实际演习一样 ， 仅制定技术规范来记录两个数据集应该如何协同工作还远远不够 。 实际需要使数据集协同工作 。 必须定期对它们进行探索 ， 分析和汇总以解决实际问题 ， 以确保它们将保持互操作性和有效性 。 同样 ， 负责整理数据的分析师和工程师也需要彼此互动的机会 ， 以便制定必要的操作程序 ， 以确保在危机期间进行有效的协作 。 没有这些强制功能 ， 太多的军事数据将保持隔离状态 ， 无法按AI算法设计的规模使用 。
其次 ， 美国军方可能需要与盟国合作以达成关于何时以及如何共享数据的共识 。 尤其是欧洲各国政府已开始在通用数据保护条例等框架中建立消费者空间的数字规范 ， 并建立新的法律概念 ， 例如被遗忘权 。 美国可以在制定国家安全和公共政策领域的等效规范方面发挥作用 。 否则 ， 来自美国及其盟国的零散数据存储库可能无法达到与中国数据仓库竞争所必需的临界数量（即 ， 收集足够的数据） 。
美国及其盟国之间过去在与原子武器有关的规范上的分歧表明 ， 这些考虑最终将如何影响军事行动 。 在欧洲 ， 即使面对西德等主要国家的国内强烈反对 ， 美国仍设法达成一项协议 ， 允许在其北约盟国领土上部署战术核武器 。 相反 ， 美国无法在其亚洲盟国之间达成类似共识 。 日本和新西兰都禁止在其领土上引进核武器 ， 这给美国海军在该地区的行动造成了麻烦 。 在那种情况下 ， 海军舰船可以找到替代港口进行操作 ， 但规范上的类似分歧将对美国军方发展AI的能力产生更大的影响 。
关于军事数据使用的大多数规范可能会引起争议 。 与Facebook或Google的商业模式依赖于其用户群精确定位广告的方式不同 ， 民主国家的军队几乎没有理由交换有关其公民的个人身份信息或其他敏感信息 。 关于有争议的主题（例如自治系统）的规范可能更难以达成共识 。 各方同意 ， 未经明确同意不得将合作伙伴提供的数据用于培训这些系统 ， 这可能是各方都能接受的折衷方案 。
最后 ， 美国可以寻求与拥有独特资源来推进AI特定应用的盟友的更深层次的融合与合作 。 包括国家人工智能安全委员会在内的许多组织都呼吁美国利用其现有的“五眼”联盟 ， 并将其扩展到包括人工智能方面的合作 。 一种补充方法可能是集中于具有独特技术资产可做出贡献的合作伙伴 。 例如 ， 日本和韩国等东亚盟国在机器人技术和自动化方面投入了大量资金 ， 这使它们成为开发能力更强的无人机和其他自动驾驶汽车的有吸引力的合作伙伴 。 他们对部署这些技术的犹豫也可能更少比其他潜在的合作伙伴 。 同样 ， 以色列政府也精心培育了世界一流的网络安全部门 ， 有可能使其成为培训AI增强型网络防御者如何保护关键基础设施和资产的宝贵合作者 。
最终 ， 任何AI联盟中的紧密合作者都必须通过两项测试：他们必须能够为这项工作做出有益的贡献 ， 并且他们还必须足够值得信赖才能分享这些尖端技术进步 。 与美国在其他领域享有盟友的紧密合作可能很困难 ， 但如果美国希望获得成功在未来战斗中取得成功的数据主导地位 ， 则至关重要 。


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