参(can)考消息网7月8日报(bao)道 英国(guo)皇家三军研(yan)究所(suo)网站7月4日刊发题为《以(yi)色列国(guo)防军在加沙使用人工智能：一个目标错位的案例》的文章(zhang)，作(zuo)者是诺亚(ya)·西尔维亚(ya)。全文摘编如下：
尽管人工智能（AI）拥有优化和改善军事(shi)目标处理的潜力，但以(yi)色列军方在加沙冲突中(zhong)对人工智能工具的使用，与其(qi)说追求的是精准度，倒不(bu)如说是速度。
以(yi)色列对加沙的战争已(yi)持续近(jin)9个月，几乎没有什么话(hua)题像(xiang)以(yi)色列的目标处理机制——尤(you)其(qi)是外界报(bao)道的该国(guo)对多个人工智能系统的使用——那样始终存在争议。在出现有关“福音”系统的最早(zao)报(bao)道后，笔者就指出这样的模型在目标处理周期中(zhong)只能发挥较为有限的作(zuo)用。不(bu)过，后来关于“薰衣草”等模型的报(bao)道挑战了许多先入之见，并引发关于人工智能在以(yi)军决策(ce)中(zhong)所(suo)扮(ban)演角色的更多担忧。
在加沙，以(yi)色列拥有任何现代战区中(zhong)最密集(ji)的情报(bao)网之一。加沙武装分子缺(que)乏任何真正意义的防空(kong)系统，从而听任（不(bu)管是以(yi)色列的还是非以(yi)色列的）有人和无人飞机进行几乎不(bu)间断的监视，获取大量电子和通信情报(bao)。其(qi)他情报(bao)收集(ji)形式包括卫星(xing)成(cheng)像(xiang)、地面(mian)部队传递作(zuo)战信息以(yi)及来自(zi)西方政府的各种情报(bao)。结合通过几十年监视积累(lei)的巴勒斯坦数据档案，以(yi)军拥有在现代战斗环境下近(jin)乎完美(mei)的情报(bao)。
一旦准确的数据得到汇集(ji)，分析人员(yuan)将从中(zhong)寻找可操(cao)作(zuo)的情报(bao)。武器设备的卫星(xing)图像(xiang)、视频片段(duan)中(zhong)显示的敌人面(mian)孔以(yi)及特定无线电信号的位置等，都是可以(yi)进行目标创建(jian)的情报(bao)实例。
在目标得到确认后，它将要么被添加到一个目标库中(zhong)以(yi)便进行监视并予以(yi)打击，要么被沿指挥链向上报(bao)告(gao)以(yi)便制订打击计划并获得批准。打击实施平台包括发射空(kong)对地弹药的有人和无人驾驶飞机，尽管计划人员(yuan)在理想情况下会从多种手段(duan)中(zhong)进行选择，包括地面(mian)火力或使用轻武器的精确定点突袭。
任何空(kong)袭或行动都要求进行事(shi)后评估，以(yi)便厘清得失和经验教训。战斗损失评估将判定此次打击是否成(cheng)功清除了目标，同时分析人员(yuan)将进行附带损害评估，以(yi)确保在未(wei)来打击中(zhong)对平民进行更大程度的保护。自(zi)动化模型可以(yi)执行其(qi)中(zhong)一些评估任务，对有关本次打击的情报(bao)进行分析，以(yi)便为指挥官和分析人员(yuan)提供深刻见解。这些见解随后将被输入到目标处理周期的“处理”和“分析”阶段(duan)，从而形成(cheng)一个反(fan)馈(kui)回路。然而，在缺(que)乏一种“在岗培训”的情况下，由(you)于其(qi)偏差和失误被无限重复(fu)，一个模型不(bu)仅无法使自(zi)身能力不(bu)断得到精进，反(fan)而有可能随着其(qi)漂(piao)移的增加而变得更差。
人工智能在目标处理过程中(zhong)的使用并非天生缺(que)乏人性，但这个问题取决于模型的训练、测试和使用方式。就以(yi)色列国(guo)防军而言，似(si)乎显而易见的一点是，以(yi)军对系统的使用并非为了优化目标处理，而是为了扩展(zhan)和加速其(qi)目标处理周期。（编译/曹(cao)卫国(guo)）