Китайский «Щит Зевса».
Что содержат утечки секретных военных материалов в эпоху ИИ.
Еще 70 лет назад единичные утечки секретных военных материалов содержали карты военных объектов и чертежи новых вооружений противника.
10 лет назад, с приходом эпохи Интернета, утечки стали массовыми и включали в себя широкий спектр документов (погуглите, например, «Иракское досье» - 292 тыс документов).
В 2020-х интеграция ИИ в военный потенциал стала нормой для крупных военных держав по всему миру. И потому утечки секретных военных материалов кардинально поменяли свой характер.
✔️ Теперь наиболее ценные утечки содержат не документы, а наборы данных для обучения ИИ.
Вот новейший характерный пример – утекший в сеть китайский относительно небольшой набор данных Чжоусидун (переводится «Щит Зевса» или «Эгида» - мифическая могущественная сила, обладающая волшебными защитными свойствами).
Набор содержит «608 камерных и спутниковых фото американских эсминцев класса Arleigh Burke, а также других эсминцев и фрегатов союзников США" с ограничивающими рамками, нарисованными вокруг "радарных систем кораблей, являющихся частью боевой системы Aegis ... Ограничивающие рамки нарисованы вокруг радаров SPY на надстройке, один на левом борту и один на правом борту, а также вокруг вертикальных пусковых установок, расположенных ближе к носу и корме корабля".
Эти цитаты из только что опубликованной совместной работы исследователей Berkeley Risk and Security Lab и Berkeley AI Research Lab, озаглавленной «Open-Source Assessments of AI Capabilities: The Proliferation of AI Analysis Tools, Replicating Competitor Models, and the Zhousidun Dataset».
Авторы исследования обучили на этом наборе модель YOLOv8, а затем проверили ее успешность при идентификации радиолокационных изображений на кораблях для задачи нацеливания на них.
И хотя этот набор мал, проведенное исследование показывает, что обучать даже относительно небольшую открытую модель выявлять цели, а потом супер-точно наводить на них средства уничтожения, - хорошо решаемая практическая задача.
Военным же в таком случае можно будет целиком положиться на ИИ, который и цель выберет сам, и наведет на нее ракету.
Если же выбор цели окажется ошибочным, - ничего страшного. Значит ИИ просто плохо учили и надо переучить. Ведь и с людьми такое случается.
Короче, жуть ((
Несколько из 608 снимков набора данных telegra.ph
Набор данных и модель (если еще не прикрыли) universe.roboflow.com
Исследование arxiv.org
#ИИ #Война #АвтономноеОружие
_______
Источник | #theworldisnoteasy
@F_S_C_P
-------
поддержи канал
-------
Что содержат утечки секретных военных материалов в эпоху ИИ.
Еще 70 лет назад единичные утечки секретных военных материалов содержали карты военных объектов и чертежи новых вооружений противника.
10 лет назад, с приходом эпохи Интернета, утечки стали массовыми и включали в себя широкий спектр документов (погуглите, например, «Иракское досье» - 292 тыс документов).
В 2020-х интеграция ИИ в военный потенциал стала нормой для крупных военных держав по всему миру. И потому утечки секретных военных материалов кардинально поменяли свой характер.
✔️ Теперь наиболее ценные утечки содержат не документы, а наборы данных для обучения ИИ.
Вот новейший характерный пример – утекший в сеть китайский относительно небольшой набор данных Чжоусидун (переводится «Щит Зевса» или «Эгида» - мифическая могущественная сила, обладающая волшебными защитными свойствами).
Набор содержит «608 камерных и спутниковых фото американских эсминцев класса Arleigh Burke, а также других эсминцев и фрегатов союзников США" с ограничивающими рамками, нарисованными вокруг "радарных систем кораблей, являющихся частью боевой системы Aegis ... Ограничивающие рамки нарисованы вокруг радаров SPY на надстройке, один на левом борту и один на правом борту, а также вокруг вертикальных пусковых установок, расположенных ближе к носу и корме корабля".
Эти цитаты из только что опубликованной совместной работы исследователей Berkeley Risk and Security Lab и Berkeley AI Research Lab, озаглавленной «Open-Source Assessments of AI Capabilities: The Proliferation of AI Analysis Tools, Replicating Competitor Models, and the Zhousidun Dataset».
Авторы исследования обучили на этом наборе модель YOLOv8, а затем проверили ее успешность при идентификации радиолокационных изображений на кораблях для задачи нацеливания на них.
И хотя этот набор мал, проведенное исследование показывает, что обучать даже относительно небольшую открытую модель выявлять цели, а потом супер-точно наводить на них средства уничтожения, - хорошо решаемая практическая задача.
Военным же в таком случае можно будет целиком положиться на ИИ, который и цель выберет сам, и наведет на нее ракету.
Если же выбор цели окажется ошибочным, - ничего страшного. Значит ИИ просто плохо учили и надо переучить. Ведь и с людьми такое случается.
Короче, жуть ((
Несколько из 608 снимков набора данных telegra.ph
Набор данных и модель (если еще не прикрыли) universe.roboflow.com
Исследование arxiv.org
#ИИ #Война #АвтономноеОружие
_______
Источник | #theworldisnoteasy
@F_S_C_P
-------
поддержи канал
-------
