Майкрософт создала специализированную модель ИИ для разведывательных агентств США, как сообщил Bloomberg. Эта передовая модель использует возможности GPT-4, но выделяется своим «изолированным» характером, что означает, что она работает в изоляции от интернета. Это шаг является частью более обширного стремления использовать искусственный интеллект для обработки данных с большей искусностью в разведывательных операциях.
Уильям Чаппелл, главный технолог стратегических миссий и технологий Майкрософт, вложил 18 месяцев в разработку этой «загруженной» модели, обеспечивая ее безопасность и исключительный доступ только для правительства США.
Чаппелл отметил, что модель теперь работает, способна обрабатывать запросы, генерировать код, рассматривать и анализировать файлы. Однако ее конструкция специально исключает изучение этих файлов для избежания компрометации чувствительной информации. Разведывательные агентства США проведут дополнительные тесты и процедуры аккредитации этой технологии ИИ.
Подчеркивая инновации и потенциал современных технологий ИИ в работе с обширными и разнообразными типами данных, руководитель стратегии бывшего ЦРУ, Деннис Д. Глисон младший, в декабре написал о новой роли чатботов. Он указал на стратегический сдвиг ИИ во взаимодействии с обширными объемами данных.
В прошлом месяце Шитал Патель, заместитель директора Центра по транснациональным и технологическим миссиям ЦРУ, выразила на конференции по безопасности международную конкуренцию по интеграции генеративного ИИ в разведывательные данные, подчеркивая амбиции США лидировать в этой гонке.
C 2019 года разведывательное сообщество США, возглавляемое Управлением директора национальной разведки, стремится к революции в обработке данных через инициативу AIM. Более того, объявления о вакансиях на сайте ЦРУ указывают на усилия агентства нанимать специалистов по ИИ для помощи в обработке их данных, с конкурентоспособными зарплатами, достигающими до 172 000 долларов в год, как сообщает Business Insider.
Существенные факты, не упомянутые в статье, но имеющие отношение к теме, включают:
— GPT-4 — последняя версия серии Generative Pre-trained Transformer, разработанной OpenAI, известной своими улучшенными возможностями понимания и генерации языка. Он может генерировать более контекстно значимые и нюансированные текстовые результаты, чем его предшественник GPT-3.
— Использование ИИ в разведывательных операциях может значительно увеличить скорость и эффективность анализа данных, что критически важно в ситуациях со сжатыми сроками, когда нужно быстро просмотреть огромные объемы информации для выявления релевантной разведки.
— Существуют опасения относительно возможности предвзятости в ИИ-моделях, включая те, которые используются в разведке, что может привести к искаженным анализам или дискриминации, если основные данные обучения или алгоритмы содержат дефекты.
Ключевые вопросы, ответы, проблемы и споры, связанные с темой:
— Насколько безопасна модель ИИ? «Изолированный» характер модели ИИ указывает на то, что она была целенаправленно создана для повышения безопасности, обеспечивая отсутствие подключения к интернету, что снижает риск удаленного взлома и утечки данных.
— Каковы этические аспекты? Продолжаются дебаты вокруг этического использования ИИ в наблюдении и разведке, включая права на конфиденциальность, потенциальное злоупотребление властью и ответственность за принятие решений на основе ИИ.
— Как эта технология адаптируется к сложным разведывательным задачам? Хотя модель ИИ разработана для выполнения различных задач обработки данных, адаптивность и точность ее оценки в сложных реальных разведывательных сценариях остаются ключевой проблемой.
Преимущества и недостатки использования ИИ на основе GPT-4 для разведывательных агентств США:
— Преимущества:
— Улучшенные возможности анализа данных, обеспечивая быструю обработку огромных наборов данных.
— Снижение человеческих ошибок в обработке и анализе данных.
— Возможность автоматизировать рутинные задачи, освобождая аналитиков для более сложного анализа.
— Недостатки:
— Риск зависимости от ИИ, что может привести к чрезмерному уверенности в анализе, основанном на технологиях.
— Возможность непредвиденного поведения от ИИ при встрече с данными или сценариями, выходящими за пределы параметров обучения.
— Проблемы в валидации и аккредитации ИИ-систем для использования в высокочувствительных и классифицированных средах.
Предложенная связанная ссылка:
Для тех, кто заинтересован в дальнейшем чтении о вовлеченности Microsoft в разработку ИИ, можно посетить их основной домен: Microsoft.
Пожалуйста, обратите внимание, что эта информация точна на момент последнего обновления. Указанный домен проверен и действителен на момент написания.