生成式人工智能的军事应用及路径探讨

主要观点总结

本文介绍了生成式人工智能/大语言模型在军事领域的应用及挑战。军队开始试验使用大语言模型解决军事问题，但面临诸多局限性，包括数据质量、算法透明度、偏见、数据安全性等问题。此外，开发大语言模型需要巨大投入，且存在技术及应用复杂度的挑战。军民结合成为军队试验大语言模型的安全通道，无需从零开始承担巨大投入和风险。

关键观点总结

关键观点1: 生成式人工智能/大语言模型在军事领域的应用

军队开始试验使用大语言模型解决军事问题，如规划、模拟训练、情报收集等。大语言模型具备快速生成连贯问题答案的能力，有助于机器决策者像人类一样做出决策。

关键观点2: 生成式人工智能/大语言模型的局限性

大语言模型存在数据质量、算法透明度、偏见、数据安全性等问题。此外，升级性回应和对特定领域的理解限制了其在实际战斗场景中的应用。

关键观点3: 军民结合成为安全通道

军队通过与民用科技巨头合作，利用现有大语言模型进行军事应用，避免独立开发的高成本和风险。合作案例包括美国国防创新单元与Scale AI公司的“雷铸”项目等。