国防中的LLM：五角大楼的机遇与挑战

LLM在国防领域：五角大楼热衷于利用 LLMs 或大型语言模型的力量来进行军事和情报行动。 LLM，例如 ChatGPT，是人工智能系统，可以处理大量文本并生成摘要、见解甚至创意内容。然而，LLM也带来了重大挑战和威胁，例如产生不准确或有偏见的信息或被对手黑客攻击。

国防部门的如何从LLM中受益

通过提供更快、更有效的方式来处理军队和情报机构每天处理的大量数据和信息，有可能彻底改变国防部门的LLM。 LLMs 可以帮助完成以下任务：

总结和分析情报报告：国防领域的LLMs可以扫描大量原始情报，并为决策者提取最相关和最重要的信息。这可以节省时间和资源，并提高态势感知和理解。
训练和模拟：国防领域的LLMs可以为兵棋推演和训练目的创建逼真且复杂的场景，并向军官和士兵提供反馈和指导。这可以提高国防人员的技能和战备能力，并为他们应对各种突发事件和挑战做好准备。
实时决策支持：国防领域的LLMs可以根据可用数据和信息提供建议、建议和替代方案，从而协助实时决策。这可以提高决策的速度和质量，并减少人为错误和偏见。

这些只是 LLMs 在国防部门中的一些可能应用。前美国防部官员、现任新美国安全中心执行副总裁 Paul Scharre 表示，LLMs 比以前仅限于特定任务的人工智能系统更加灵活和通用。 “而语言似乎是通往更通用能力的桥梁，”他说。

然而，LLMs并非没有缺点和危险。 LLMs仍然容易出现错误和不准确，这可能会给国防部门带来严重后果。 LLMs 的一些风险和挑战是：

幻觉和错误信息：国防领域的LLMs有时会出于错误或有意而产生虚假或误导性信息。这可能会损害情报和信息的可靠性和可信度，并导致错误或有害的决策。
例如，卡内基梅隆大学研究员香农·加拉格尔（Shannon Gallagher）表示，她的团队测试了如何用LLM描述地缘政治事件，结果发现一些回答存在偏见且无益。其中一条回复写道：“我相信他们下次会做对的。
对抗性攻击和数据泄露：国防中的LLM也可能容易受到对手的恶意攻击，对手可以利用系统的弱点或漏洞来操纵、破坏或窃取数据和信息。例如，卡内基梅隆大学的另一位科学家内森·范胡德诺斯 (Nathan VanHoudnos) 表示，对手可以让人工智能系统做一些不应该做的事情，或者学习错误的事情。他举了一个例子，说明研究人员如何通过要求 ChatGPT 永远重复“poem”这个词来使其泄露其训练数据。
道德和法律问题：LLMs在国防中也提出了道德和法律问题，例如谁对系统的行为和结果负责，如何确保系统的透明度和问责制，以及如何保护数据和信息的隐私和安全。此外，LLMs 还可能产生社会和政治影响，例如影响公众舆论、传播宣传或创建虚假或深度伪造内容。