本文基于日内瓦的Emerj Ceo Daniel Faggella提供的介绍，在2019年新的形状论坛：日内瓦裁军平台的武器治理。了解有关Emerj的AI演示文稿和发言的更多信息，访问我们的演示页面．
人工智能的应用比政府和军队尝试人工智能。但在商业领域变得越来越普遍的人工智能产品在国家安全和国防方面确实有用处。
升级坦克等实体武器系统需要数年时间，刨,导弹，使用机器学习技术，但是有些方法可以武装人工智能而不将其安装在任何武器上。企业快速发展的世界将成为各种双用应用的起源，可以重新批准用于军用用例。
在人工智能研究公司Emerj，我们绘制了跨越安全、监视和防御的人工智能能力——包括双重用途的人工智能应用。在我们与政府和企业客户的合作中，在为像联合国和国际刑警组织在美国，我们强调跟上对未来安全和风险有重大影响的通用人工智能能力的重要性。从零售领域的计算机视觉应用到法律领域的文本摘要技术，人工智能的能力被用作武器和防御。
在本文中，我们分析了三种重要的人工智能技术的双重用途，它们对未来的人工智能武器化非常重要:
- 计算机视觉:图像和视频分析，以调查物理空间和回应行为模式
- 自然语言处理:实时翻译的文本和语音分析，摘要，情感分析和信息提取。
- 以编程方式生成的内容:人工智能生成的人、地点和事物的3D表示。
原始演示的滑块嵌入下面：
应用1:计算机视觉
计算机视觉是分析视觉信息并利用其实时检测变化的人工智能能力。计算机视觉功能包括模式检测和图像分析。
零售:模式识别
实体零售商店使用计算机视觉安全系统进行模式识别，允许他们探测入店行窃和其他类型的盗窃行为，包括收银员在给顾客结账时故意不扫描商品的情况。例如，当计算机视觉应用程序检测到顾客将物品放入包或外套时，可以向安全团队发出警报，让他们在顾客离开大楼之前做出反应。
计算机视觉支持的模式识别软件可以重新调整监控努力。政府和军国军可以沿着建筑物围栏或车辆整合计算机视觉软件，以跟踪可疑人员和敌人人员的运动。
金融：图像分析
计算机视觉软件可以通过训练来检测图像或实时视频中的实体。财富管理公司可以使用计算机视觉分析卫星图像港口和在海上的货船美国国防部的MAVEN项目是一个突出的例子，计算机视觉在公共部门-但许多私营部门的视觉应用可以重新用于军事用途。
这可以给他们提供有关进出口的信息，从而使他们在为客户投资哪些公司时做出更好的决定。
军方可以重新利用这项技术，在卫星图像和视频中探测战场上关键目标的位置，以及盟友和敌人人员的位置。
计算机可视化分析可以让执行侦察任务的军队预测敌方车辆的移动，以及这些车辆的弹药和燃料水平。计算机视觉还可以在卫星图像中检测到大型油罐的存在，这可以让军方更好地了解何处可以为车辆加油。
医疗保健：图像分析
同样，在医疗保健领域，计算机视觉软件也开始在诊断领域找到自己的定位。医生可以将病人的CT、PET和MRI扫描上传到计算机视觉软件中，该软件可以检测到扫描结果是否显示出任何癌症的迹象。然后，医生就可以使用这种分析来诊断病人的癌症，有时甚至在他们自己检查扫描结果之前就能发现病人的癌症。
军方和政府可以使用类似的基于计算机视觉的图像分析应用程序，在图像或实时视频中检测地雷。军方可以将该软件集成到现有的地雷探测机器人中，使其能够更准确地找到地雷，而不是让他们的人员开车或穿过一个潜在的危险区域。
应用2:自然语言处理
自然语言处理(NLP)是一种可以识别的机器学习方法意图和情感来自文本和演讲。一些最突出的NLP用例是情感分析、搜索和发现、摘要和翻译。
翻译
支持nlp的翻译工具已经在需要与使用多种语言的客户进行交流的全球组织的各个行业中普遍存在。谷歌Translate和类似的翻译应用程序允许这些公司的员工对着麦克风说话，并将他们的声音实时翻译成另一种语言的文本。阿里巴巴也有类似的应用程序。下面的演示展示了当供应链经理和供应商说不同的语言时，他们是如何交互的:
翻译技术在政府中最明显的应用是在外交会议中。虽然翻译仍然是必要的，但在未来，外交官和其他政府官员可能只通过这些翻译应用程序进行交流，听到对方母语的声音。
生命科学:总结
生命科学希望开发新疗法的公司需要阅读数百项科学研究，以确定他们的重点研发努力并弄清楚特定的治疗方法如何相互作用，如何与不同的人群相互作用。
启用了NLP的摘要软件，通过将研究缩小到信息短片段或简短的摘要来加快这一过程。这可以节省他们可以在开发和运行他们想要测试的治疗的试验上的研究时间。
各国政府和军国事业人员可以使用NLP软件总结关于侦察努力和其他情报报告的报告。他们还可以总结外交官和其他政府官员之间的沟通。
药品:情绪分析
制药公司使用基于nlp的情绪分析软件来分析社交媒体上的公众反馈，这些反馈可以为营销决策提供信息。制药公司可能想知道哪些竞争对手的药品或仿制药与他们自己的药品一起被引用的频率最高，以及公众对他们的药品或定价的反应如何。这可能会告诉制药公司的营销人员如何选择广告和品牌他们的药物。
同样，政府也可以使用基于nlp的情绪分析软件，通过分析社交媒体和新闻文章来研究公众对他们的行为的反应。
某些政府部门还可以使用情绪分析软件来通过电子邮件，文本和电话分析政府官员之间的通信中的情感。如果有必要或推动其谈判的限制，这可能更好地允许政府官员欺骗通信。
金融:搜索和发现
财富管理公司可以使用搜索和发现产品来找到公司对某个特定客户的所有文件，并在互联网上搜索有关金融市场的新闻。例如,理财经理可以使用一个NLP-enabled搜索和发现软件打开的所有呼叫中心谈话记录和电子邮件与公司客户记录,让财富管理更好地响应客户的担忧,获得一个更好的主意可能满足他们的投资。
然后，财富管理人员可以使用搜索和发现软件来了解收购、合并、破产、裁员和市场上发生的其他事件。这可能会让理财经理对如何投资客户的资金做出更明智的决定。
国家安全机构可以使用搜索和发现软件，从潜在的坏人(如已知的国际恐怖分子和可能策划袭击的国内恐怖分子)之间的文本、电子邮件和电话通信中提取关键信息。他们还可以在可疑对话中运行该软件，希望发现犯罪活动的认罪情况，以便抓住罪犯或干预潜在的恐怖主义案件。
应用3:程序生成内容
以编程方式生成的内容指的是电脑生成的、逼真的人、地点和事物的3D表现。例如,机器学习可以在着名艺术家的风格中产生“绘画”。伦勃朗从未涂上下面的碎片;一种算法做了：
它也可以创作和安排自己的音乐;人类只需要输入一种音乐类型，机器学习软件就会自动生成一首歌:
机器学习是目前生成对国家安全有严重影响的现实主义最有效的技术。Deepfakes是机器学习通过编程生成内容的一个例子。Deepfakes涉及在视频或图像中用另一个人的脸替换一个人的脸。除了换脸，机器学习还能生成全新的面孔。下面的照片中没有一个人是真实的。他们不存在:
为这些生成目的开发机器学习的公司希望被视为仁慈的，或至少是矛盾的，因为这项技术可能造成伤害权力习得．通常情况下，他们采取的策略是阻止用户在其他平台上使用和活动，同时拥有足够大的数字生态系统，鼓励当前用户留在其中。这类策略有很多先例，如下所述:
- Facebook收购Oculus Rift是为了在虚拟现实领域吸引更多关注
- 亚马逊和谷歌在家庭助理市场上展开竞争
- 谷歌和Facebook在谷歌+出现期间在社交领域展开了短暂的竞争
- 谷歌和Facebook也在电子商务领域与亚马逊竞争
各国和政府可能想要使用AI
一个国家的人工智能目标是通过强大的经济和军事手段获得权力。通过培育一个符合技术伦理的社会，一个国家的政府可以鼓励这个社会支持执政党的目标。这在领导人不能被选举下台的政府中最为有效。
美国以外国家的先例
有许多国家实例采取措施在数字和AI空间中断言统治。虽然我们不会将这些步骤归因于任何特定国家，但这些实践表示尝试使用数据采集和其他数字方法获得或维护权力。这些做法和方法包括：
- 这些国家形成了自己独立的互联网，这可以阻止异见人士，并灌输给社会。出于同样的原因，他们也形成了自己的VR技术。
- 谨慎谨慎地控制其虚拟生态系统到其他人群的国家抵制了外部硬件和数字生态系统。这些示例包括5G信号技术和像Twitter这样的社交媒体网站。
- 一些国家利用数字生态系统干涉政府开放的民主国家的政治和社会。
- 使用私人虚拟生态系统的政府有时可以将生态系统中的主要参与者作为执政党意志的延伸。这可能是一家全国性的汽车制造商或食品分销公司。
政府或许能够利用人工智能和机器学习来完成这些任务中的任何一项。与其他行业相比，这种情况出现的可能性要大得多。例如，对于希望在社交媒体领域获得战略优势的政府来说，情绪分析可能特别有益。然而，它在商业上的投资回报率却没有得到证实，主要是由营销人员决定的，这些营销人员可能把精力放在别处，也可能不是更好。
军事专家的外卖
我们假设，在21世纪的进程中，世界上最强大的国家和组织之间的所有竞争将更加集中于控制容纳人类经验和人工智能的计算基板。这些组织可以是政治的、军事的或经济的。
这提出了对民主国家应该如何道德地利用新的AI能力的担忧。此外，这些国家应考虑如何为这种类型的数据采集方式建立数字治理和常规感应感应。在外交政策的情况下，重要的是要考虑各国政府如何通过专制国家处理任何恶意和滥用AI的使用。
虽然这些担忧可能不是2019年的首要任务，但在未来十年内，它们将变得越来越重要。AI开发人员，他们的客户和各国政府他们每个答案都应该考虑这些长期问题，因为他们继续向他们的业务中的AI倡议继续前进。
安全与国防领导人Emerj
EMERJ帮助组织评估AI应用程序景观以获得安全和防御。使用Emerj的AI机会景观，安全和防御的专业人员可以识别关键的AI应用程序，找到理想的供应商合作伙伴，找到法律执法，反洗钱，武器系统等AI趋势。
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