Microsoft ha sviluppato un modello AI classificato su misura per le agenzie di intelligence degli Stati Uniti, come rivelato da Bloomberg. Questo modello all’avanguardia sfrutta le capacità di GPT-4 ma si distingue per la sua natura “air-gapped”, indicando che opera isolato dall’internet. Questa mossa fa parte di una più ampia ricerca per impiegare l’AI nel gestire i dati con maggiore destrezza nelle operazioni di intelligence.
William Chappell, Chief Technology Officer di Microsoft per Missioni e Tecnologie Strategiche, ha investito 18 mesi nello sviluppo di questo modello “caricato”, garantendo che sia sicuro e accessibile esclusivamente al governo degli Stati Uniti.
Chappell ha sottolineato che il modello è ora operativo, in grado di elaborare query, generare codice, rivedere ed analizzare file. Tuttavia, il suo design impedisce intenzionalmente di apprendere da questi file per evitare di compromettere informazioni sensibili. Le agenzie di spionaggio statunitensi condurranno ulteriori test e procedure di accreditamento su questa tecnologia AI.
Sottolineando l’innovazione e il potenziale delle attuali tecnologie AI nel trattare tipi di dati voluminosi e diversificati, l’ex direttore strategico della CIA, Dennis J. Gleeson, Jr., ha scritto sull’emergente ruolo dei chatbot a dicembre. Ha evidenziato il cambiamento strategico dell’AI nell’interagire con volumi massicci di dati.
Il mese scorso, Sheetal Patel, Direttore Associato della CIA per il Centro per Missioni Transnazionali e Tecnologiche, ha espresso durante una conferenza sulla sicurezza la competizione internazionale per integrare l’AI generativo nei dati di intelligence, sottolineando l’ambizione degli Stati Uniti di guidare questa corsa.
Dal 2019, la comunità di intelligence statunitense, guidata dall’Ufficio del Direttore dell’Intelligence Nazionale, mira a rivoluzionare l’elaborazione dei dati attraverso l’iniziativa AIM. Inoltre, le offerte di lavoro sul sito web della CIA indicano gli sforzi in corso dell’agenzia per impiegare specialisti di AI per aiutare nelle attività di gestione dei dati, con salari competitivi che raggiungono fino a $172.000 all’anno, come riportato da Business Insider.
Fatti rilevanti che non sono menzionati nell’articolo ma sono rilevanti per l’argomento includono:
– GPT-4 è l’ultima iterazione della serie Generative Pre-trained Transformer sviluppata da OpenAI, nota per le sue avanzate capacità di comprensione e generazione del linguaggio. Può generare output di testo più pertinenti e sfumati in contesti rispetto al suo predecessore GPT-3.
– L’uso dell’AI per operazioni di intelligence può notevolmente migliorare la velocità e l’efficienza dell’analisi dei dati, che è fondamentale in situazioni in cui è necessario siftare rapidamente una grande quantità di informazioni per identificare l’intelligence rilevante.
– Ci sono preoccupazioni riguardo al potenziale di parzialità nei modelli AI, compresi quelli utilizzati nell’intelligence, che potrebbero portare ad analisi distorte o discriminazione se i dati di addestramento o gli algoritmi sottostanti fossero difettosi.
Domande chiave, risposte, sfide e controversie associate all’argomento:
– Quanto è sicuro il modello AI? La natura “air-gapped” del modello AI indica che è stato progettato appositamente per migliorare la sicurezza, garantendo che non si colleghi all’internet, riducendo così il rischio di hackeraggio remoto e violazioni dei dati.
– Quali sono le implicazioni etiche? Ci sono dibattiti in corso sull’uso etico dell’AI nella sorveglianza e nell’intelligence, inclusi i diritti alla privacy, il potenziale abuso di potere e la responsabilità delle decisioni basate sull’AI.
– Come questa tecnologia si adatterà ai complessi compiti di intelligence? Anche se il modello AI è stato progettato per gestire una varietà di compiti di elaborazione dei dati, l’adattabilità e la precisione del suo giudizio in scenari di intelligence complessi nel mondo reale rimangono una sfida critica.
Vantaggi e svantaggi dell’impiego di un’AI basata su GPT-4 per le agenzie di spionaggio degli Stati Uniti:
– Vantaggi:
– Capacità migliorate di analisi dei dati, consentendo l’elaborazione rapida di vasti insiemi di dati.
– Riduzione degli errori umani nella gestione e analisi dei dati.
– Capacità di automatizzare compiti di routine, liberando gli analisti per concentrarsi su analisi più complesse.
– Svantaggi:
– Rischio di dipendenza dall’AI, che potrebbe portare a un eccessivo affidamento sull’analisi basata sulla tecnologia.
– Possibilità di comportamenti inaspettati da parte dell’AI se si trova di fronte a dati o scenari al di fuori dei suoi parametri di addestramento.
– Sfide nella convalida e nell’accreditamento dei sistemi di AI per l’uso in ambienti altamente sensibili e classificati.
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Per coloro interessati a saperne di più sull’coinvolgimento di Microsoft nello sviluppo dell’AI, è possibile visitare il loro sito ufficiale: Microsoft.
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