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當(dāng) AI 卷入俄烏戰(zhàn)爭,竊聽讀取情報影響戰(zhàn)局

2022-04-18 11:16 智東西

導(dǎo)讀:使用機(jī)器學(xué)習(xí)工具分析圖像等數(shù)據(jù)已經(jīng)在情報界得到了很好的應(yīng)用。

  據(jù)外媒 Wired 報道,在俄烏戰(zhàn)爭中,一種人工智能(AI)工具正在被用于竊聽俄羅斯士兵在戰(zhàn)場上的通信內(nèi)容。該工具是由美國人工智能企業(yè) Primer 開發(fā),Primer 主要是為情報分析師提供人工智能服務(wù)。

  使用機(jī)器學(xué)習(xí)工具分析圖像等數(shù)據(jù)已經(jīng)在情報界得到了很好的應(yīng)用。同時,使用人工智能收集和分析數(shù)據(jù)最終有可能成為戰(zhàn)場作戰(zhàn)的核心。美軍正在投資數(shù)百萬美元開發(fā)能夠在現(xiàn)場采集和分析不同信號的人工智能軟件。人工智能已經(jīng)不僅僅應(yīng)用在科學(xué)研究、工作生產(chǎn)中了。

  目前的俄烏戰(zhàn)爭更多的是使用近百年以來常用的坦克、大炮等武器,而隨著美國等不斷研究人工智能在軍事領(lǐng)域的應(yīng)用,未來的戰(zhàn)爭有可能更依賴于人工智能的作用。

  01. 士兵遭襲后撤退 溝通對話被 AI 監(jiān)聽

  3 月初,幾名在烏克蘭的俄羅斯士兵采用未加密通道無線電通信,通信內(nèi)容被捕獲到了。被捕獲的無線電通信內(nèi)容揭示了在遭到炮火襲擊后,驚慌和迷茫的士兵是怎樣互相溝通,執(zhí)行撤退任務(wù)的:

  其中一名代號為 Sneg 02(雪 02)的士兵用俄語說道:“Vostok,我是 Sneg 02。我們在高速路上必須左轉(zhuǎn)?!?/p>

  代號為 Vostok(東方)的士兵回復(fù)說:“知道了。沒有必要再移動了,轉(zhuǎn)為防守狀態(tài)。完畢?!?/p>

  隨后,第三位士兵試圖聯(lián)系一個代號為 Yug 95(南 95)的士兵:“Yug 95,你和上級有聯(lián)系嗎?告訴他要小心高速公路上有炮火襲擊,高速公路上有炮火襲擊。不要縱隊前進(jìn),移動的時候小心些?!?/p>

  這位士兵越來越激動。他繼續(xù)對 Yug 95 說道:“上電臺,告訴我,你的情況和對方炮兵的位置,以及對方炮兵使用的是什么武器?!边@位士兵又開口講了:“給我你所在的位置,Yug 95,回答我的問題。說出你位置的名字!”

  ▲ 戰(zhàn)場中的場景(來源:Wired)

  當(dāng)這些士兵們使用非加密無線電通道溝通時,一個人工智能工具正在竊聽他們的對話。

  這個 Primer 研究出的人工智能工具能夠自動抓取、轉(zhuǎn)錄、翻譯和分析俄羅斯軍隊士兵采用未加密通信通道進(jìn)行的對話。雖然目前,烏克蘭軍隊是否也攔截了俄羅斯方面的通信尚不清楚,但是人工智能系統(tǒng)被大規(guī)模的用于監(jiān)視俄羅斯軍隊行動的事實表明,復(fù)雜的開源情報在軍事沖突中的重要性日益增加。

  俄羅斯軍隊的許多通過不安全通信通道傳輸?shù)膬?nèi)容已經(jīng)被發(fā)布到社交媒體上,并且還有人對此進(jìn)行了翻譯和分析。還有一些來自相關(guān)人員用智能手機(jī)拍攝的視頻的剪輯和在社交媒體上的發(fā)帖,被人用類似的方式加以分析、解讀。

  但是,用自然語言處理技術(shù)來分析俄羅斯軍方的通信內(nèi)容還是非常新鮮的。因為對于烏克蘭軍隊來說,破譯截獲的通信仍然需要耗費(fèi)人力,分析師會在某一特定場所花時間進(jìn)行信息的翻譯和命令解釋。

  Primer 開發(fā)的工具還展示了機(jī)器學(xué)習(xí)在情報信息分析方面的價值。在過去十年里,由于大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以借助大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)不斷學(xué)習(xí),在圖像識別、語音轉(zhuǎn)錄、翻譯和自然語言處理等方面,人工智能技術(shù)的處理能力有了顯著的進(jìn)步。

  現(xiàn)在,人們使用人工智能的現(xiàn)成代碼和 API可以完成語音轉(zhuǎn)錄、人臉識別等任務(wù),并且這些技術(shù)通常都有很高的準(zhǔn)確度。

  面對俄羅斯軍隊在人數(shù)和裝備上的優(yōu)勢,通信攔截很可能對烏克蘭的地面部隊產(chǎn)生影響。

  02. Primer 升級其人工智能工具 增加 4 項新功能

  Primer 已經(jīng)在售賣其研發(fā)并經(jīng)過數(shù)據(jù)訓(xùn)練的人工智能算法。這些人工智能算法可以轉(zhuǎn)錄和翻譯電話內(nèi)容,其中還有能夠提取關(guān)鍵術(shù)語或短語的算法。

  Primer 的首席執(zhí)行官肖恩?古利(Sean Gourley)說,他們公司的工程師修改了他們賣的這種人工智能工具,讓這種工具可以完成 4 項新功能。

  第一項功能是收集從網(wǎng)頁輸出數(shù)據(jù)源中捕獲的音頻數(shù)據(jù),這些音頻數(shù)據(jù)是使用仿真無線電接收器硬件的軟件捕獲的廣播通信。

  第二項功能是消除噪音,包括持續(xù)的閑談和播放著的音樂等背景音。

  第三項功能是轉(zhuǎn)錄并翻譯俄語講話。

  第四項功能是將與戰(zhàn)場形勢相關(guān)的關(guān)鍵性陳述標(biāo)注出來。在某些情況下,這個過程會涉及重新訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型,從而可以識別出在俄羅斯士兵對話中的軍用車輛或者武器的通俗性術(shù)語。

  ▲ Primer 的端到端平臺提供了人工智能基礎(chǔ)架構(gòu),可快速構(gòu)建、部署和定制模型,以適應(yīng)不斷發(fā)展的情報和國防需求(來源:Primer)

  古利說,具備動態(tài)訓(xùn)練和再訓(xùn)練人工智能模型的能力將成為一個未來戰(zhàn)爭的關(guān)鍵性優(yōu)勢。他稱,Primer 向外部各方提供了該工具。但 Primer 拒絕透露都是誰。古利談道:“我們不會說誰在使用這個人工智能工具,或者用戶用這個工具來做什么。”還有其他幾家美國公司向烏克蘭提供技術(shù)、信息和專業(yè)知識來對抗俄羅斯。

  一些俄羅斯軍隊使用不安全的無限電頻道來進(jìn)行通信這一事實讓一些軍事分析專家感到驚訝。美國 New America 智庫高級研究員、專門研究現(xiàn)代戰(zhàn)爭的彼得?W?辛格(Peter W. Singer)說,這似乎表明俄羅斯方面在這次行動中存在資源和準(zhǔn)備不足。

  辛格補(bǔ)充說,俄羅斯在過去的沖突中,比如在車臣,使用國攔截公開通信來打擊其對手,因此俄方應(yīng)該知道使用不安全通信的風(fēng)險。

  哈佛大學(xué)間諜歷史學(xué)家考爾德?沃爾頓(Calder Walton)說,俄烏戰(zhàn)爭已經(jīng)表明了開源信息對于情報人員的珍貴性。人臉識別工具已經(jīng)被用來識別沖突視頻中的一些人。

  俄烏沖突凸顯了挖掘不同情報來源的重要性。例如,烏克蘭軍隊可能通過衛(wèi)星、無人機(jī)或其他成像的天線附近尋找頭發(fā)花白的人,進(jìn)而成功地瞄準(zhǔn)一些俄羅斯的將軍。俄羅斯士兵使用的手機(jī)有時候也會透露他們的位置和任務(wù)細(xì)節(jié),以及他們的情緒狀態(tài)。

  沃爾頓稱,美國的 NSA 和英國的 GCHQ 這兩個信號情報機(jī)構(gòu)很可能擁有該人工智能工具升級后的版本。

  03. AI 卷入國際沖突 圖像、語言分析有優(yōu)勢

  其實,Primer 只是數(shù)量越來越多的人工智能情報分析公司之一。這些公司使國防機(jī)構(gòu)和私營企業(yè)更容易的使用這類人工智能技術(shù)。提供衛(wèi)星通信和成像的企業(yè)等私人科技企業(yè)參與到俄烏戰(zhàn)爭,該類事件引發(fā)了人們對于這些企業(yè)被賦予的權(quán)利以及如何卷入國際沖突的思考。

  利用開源的情報數(shù)據(jù)意味著需要進(jìn)行大量信息的篩選。政策研究非營利組織戰(zhàn)略與國際研究中心(the Center for Strategic and International Studies)的高級研究員艾米麗?哈丁(Emily Harding)說,任何人都無法處理大量的開源情報。哈丁曾在 2022 年 1 月份寫過一份關(guān)于使用人工智能技術(shù)進(jìn)行開源情報數(shù)據(jù)挖掘的報告。哈丁指出,情報界在使用機(jī)器學(xué)習(xí)工具進(jìn)行圖像分析方面做的更好。她還說,Primer 是以其解析語言能力而著稱。

  人工智能的新進(jìn)展可能會使該技術(shù)成為進(jìn)行文本和語音分析的更強(qiáng)大工具。近年來,由于一種名為 Transformer 的大型機(jī)器學(xué)習(xí)模型的出現(xiàn),人工智能已經(jīng)能夠使用文本來進(jìn)行問題總結(jié)和回答了。

  這種類型的模型能夠更好地理解輸入,比如句子中的一長串單詞?;?Transformer 模型,已經(jīng)有人研究出了能夠“寫出”連貫新聞文章甚至能編寫能執(zhí)行給定任務(wù)的計算機(jī)代碼的人工智能模型程序。

  不過,哈丁還指出,情報界還將不得不與困擾在其他領(lǐng)域部署人工智能時相同的問題進(jìn)行“斗爭”,比如由質(zhì)量差或者不具代表性訓(xùn)練數(shù)據(jù)等導(dǎo)致的算法偏差。她談道,由于機(jī)器學(xué)習(xí)算法通產(chǎn)以不透明的方式工作,情報人員需要找到方法來建立對這些人工智能程序得出的結(jié)論的可信度。當(dāng)然,錯誤轉(zhuǎn)錄的通信可能會在戰(zhàn)場上產(chǎn)生致命的后果,例如將士兵送入危險境地或誤導(dǎo)導(dǎo)彈襲擊。

  使用人工智能收集和分析數(shù)據(jù)最終可能成為戰(zhàn)場作戰(zhàn)的核心。美國軍方正在投資數(shù)百萬美元開發(fā)能夠在現(xiàn)場采集和分析不同信號的人工智能軟件。

  一個名為“戰(zhàn)術(shù)情報目標(biāo)接入節(jié)點(Tactical Intelligence Targeting Access Node)”的美國陸軍計劃建議創(chuàng)建一個地面站,從而能夠從許多不同的戰(zhàn)場傳感器和數(shù)據(jù)源中獲得和提取情報。

  如果說目前的俄烏戰(zhàn)爭更多的是依賴坦克和大炮等近百年來的戰(zhàn)術(shù),那么美國等正在準(zhǔn)備的未來戰(zhàn)爭可能會嚴(yán)重依賴人工智能等新技術(shù)。這些新技術(shù)能夠更快地提高關(guān)鍵信息,助力更快制勝。同時,有相關(guān)專家表述,在戰(zhàn)場上使用人工智能時,欺騙和誤導(dǎo)算法也同樣重要。

  Primer 的首席執(zhí)行官古利說,他們關(guān)于人工智能和防御人工智能方面的理念是,無論人們將什么樣的算法應(yīng)用到戰(zhàn)爭中,這些算法都不會是人們最終獲得的那個。

  04. 結(jié)語:當(dāng) AI 卷入戰(zhàn)爭,需警惕

  在俄烏戰(zhàn)爭中,被用到的智能技術(shù)或產(chǎn)品可能遠(yuǎn)不止 Primer 提供的這些。從實際的效果來看,Primer 的人工智能工具已經(jīng)可以獲取、分析來自不安全通信渠道中的通話信息。

  隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,它們體現(xiàn)出來的能力也越來越強(qiáng),如何用好人工智能可能是產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界都需要共同思考的問題。