পেন্টাগন এআই বস প্রযুক্তিকে যুদ্ধে নিয়ে যাওয়ার জন্য 'ন্যায্য আস্থা' খোঁজেন

পেন্টাগন এআই বস প্রযুক্তিকে যুদ্ধে নিয়ে যাওয়ার জন্য 'ন্যায্য আস্থা' খোঁজেন

সময় স্ট্যাম্প: নভেম্বর 20, 2023 10:51 এএম
উত্স নোড: 2975340

পেন্টাগনের প্রধান ডিজিটাল এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কর্মকর্তা, ক্রেইগ মার্টেল বলেছেন, তিনি ChatGPT-এর মতো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা সিস্টেমের মাধ্যমে প্রতারণা ও বিভ্রান্তি ছড়ানোর সম্ভাবনা দেখে শঙ্কিত৷ আগস্টে DefCon হ্যাকার কনভেনশনে প্রযুক্তির উপর তার বক্তৃতা একটি বিশাল হিট ছিল। কিন্তু তিনি নির্ভরযোগ্য AI-তে টক ছাড়া অন্য কিছু।

একজন সৈনিক নয় কিন্তু একজন তথ্য বিজ্ঞানী, মার্টেল গত বছর চাকরি নেওয়ার আগে লিঙ্কডইন, ড্রপবক্স এবং লিফট সহ কোম্পানিগুলিতে মেশিন-লার্নিংয়ের নেতৃত্ব দেন।

সম্পর্কিত
পেন্টাগন রবিবার, 27 আগস্ট, 2023, ওয়াশিংটনে দেখা যায়৷

মার্কিন সেনাবাহিনীর ডেটা মার্শাল করা এবং AI যুদ্ধে নেওয়ার জন্য যথেষ্ট বিশ্বাসযোগ্য তা নির্ধারণ করা একটি ক্রমবর্ধমান অস্থিতিশীল বিশ্বে একটি বড় চ্যালেঞ্জ যেখানে একাধিক দেশ প্রাণঘাতী স্বায়ত্তশাসিত অস্ত্র তৈরির জন্য দৌড়াচ্ছে।

সাক্ষাত্কারটি দৈর্ঘ্য এবং স্বচ্ছতার জন্য সম্পাদনা করা হয়েছে।

-

প্রশ্ন: আপনার প্রধান মিশন কি?

উত্তর: আমাদের কাজ হল বোর্ডরুম থেকে যুদ্ধক্ষেত্রে সিদ্ধান্তের সুবিধা স্কেল করা। আমি কিছু নির্দিষ্ট মিশন মোকাবেলা করা আমাদের কাজ হিসাবে দেখি না বরং সরঞ্জাম, প্রক্রিয়া, অবকাঠামো এবং নীতিগুলি বিকাশ করা যা বিভাগটিকে সামগ্রিকভাবে স্কেল করার অনুমতি দেয়।

প্রশ্নঃ তাহলে লক্ষ্য বৈশ্বিক তথ্যের আধিপত্য? সফল হওয়ার জন্য আপনার কী দরকার?

উত্তর: আমরা অবশেষে নেটওয়ার্ক-কেন্দ্রিক যুদ্ধে পাচ্ছি — কীভাবে সঠিক সময়ে সঠিক জায়গায় সঠিক ডেটা পেতে হয়। চাহিদার একটি শ্রেণিবিন্যাস রয়েছে: নীচে গুণমান ডেটা, মাঝখানে বিশ্লেষণ এবং মেট্রিক্স, শীর্ষে AI৷ এটি কাজ করার জন্য, সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ হল উচ্চ-মানের ডেটা।

প্রশ্ন: সামরিক অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে এআই ব্যবহার সম্পর্কে আমাদের কীভাবে ভাবা উচিত?

উত্তর: সমস্ত AI, সত্যিই, ভবিষ্যতের ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য অতীত গণনা করছে। আমি আসলে মনে করি না AI এর আধুনিক তরঙ্গ কোন ভিন্ন।

চীন, ইউক্রেন

প্রশ্ন: চীন কি এআই অস্ত্র প্রতিযোগিতায় জয়ী হচ্ছে?

উত্তর: আমি সেই রূপকটিকে কিছুটা ত্রুটিযুক্ত বলে মনে করি। আমাদের যখন পারমাণবিক অস্ত্রের প্রতিযোগিতা ছিল তখন তা ছিল একচেটিয়া প্রযুক্তির সাথে। এআই তা নয়। এটি একটি প্যান্ডোরার বাক্সও নয়। এটি প্রযুক্তির একটি সেট যা আমরা কেস-বাই-বেস ভিত্তিতে প্রয়োগ করি, এটি কার্যকর কিনা তা পরীক্ষামূলকভাবে যাচাই করে।

প্রশ্ন: ইউক্রেনকে সহায়তা করার জন্য মার্কিন সেনাবাহিনী এআই প্রযুক্তি ব্যবহার করছে। আপনি কিভাবে সাহায্য করছেন?

উত্তর: মিত্ররা কীভাবে সহায়তা প্রদান করে তার জন্য একটি ডাটাবেস তৈরিতে সহায়তা করা ছাড়া আমাদের দল ইউক্রেনের সাথে জড়িত নয়। একে স্কাইব্লু বলে। আমরা শুধু নিশ্চিত করতে সাহায্য করছি যে এটি সংগঠিত থাকে।

প্রশ্ন: স্বায়ত্তশাসিত প্রাণঘাতী অস্ত্র সম্পর্কে অনেক আলোচনা আছে - যেমন আক্রমণ ড্রোন। ঐকমত্য হল মানুষ শেষ পর্যন্ত একটি তত্ত্বাবধায়ক ভূমিকায় হ্রাস পাবে — মিশন বাতিল করতে সক্ষম হবে কিন্তু বেশিরভাগই হস্তক্ষেপ করবে না। শব্দ ঠিক?

উত্তর: আমরা একটি ন্যায্য আত্মবিশ্বাস বিকাশ না করা পর্যন্ত আমরা একটি প্রযুক্তি দিয়ে প্রশিক্ষণ দিই। আমরা একটি সিস্টেমের সীমা বুঝতে পারি, কখন এটি কাজ করে এবং কখন নাও হতে পারে তা জানি। কিভাবে এই মানচিত্র স্বায়ত্তশাসিত সিস্টেম? আমার গাড়ি নিয়ে যান। আমি এটিতে অভিযোজিত ক্রুজ নিয়ন্ত্রণে বিশ্বাস করি। অন্যদিকে যে প্রযুক্তি এটিকে লেন পরিবর্তন করা থেকে বিরত রাখার কথা, তা ভয়ানক। তাই আমার সেই সিস্টেমে ন্যায্য আস্থা নেই এবং এটি ব্যবহার করি না। সামরিক বাহিনী যে extrapolate.

'অনুগত উইংম্যান'

প্রশ্ন: উন্নয়নে বিমান বাহিনীর "অনুগত উইংম্যান" প্রোগ্রামে মানুষের দ্বারা উড্ডয়িত ফাইটার জেটের সাথে ড্রোন উড়তে হবে। কম্পিউটারের দৃষ্টিশক্তি কি বন্ধু থেকে শত্রুকে আলাদা করতে যথেষ্ট?

উত্তর: কম্পিউটার দৃষ্টি গত 10 বছরে আশ্চর্যজনক অগ্রগতি করেছে। এটি একটি নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে কার্যকর কিনা তা একটি অভিজ্ঞতামূলক প্রশ্ন। ব্যবহারের ক্ষেত্রে আমরা যে নির্ভুলতা গ্রহণ করতে ইচ্ছুক তা নির্ধারণ করতে হবে এবং সেই মানদণ্ডের বিরুদ্ধে তৈরি করতে হবে - এবং পরীক্ষা। তাই আমরা সাধারণীকরণ করতে পারি না। আমি সত্যিই চাই যে আমরা একটি মনোলিথ হিসাবে প্রযুক্তি সম্পর্কে কথা বলা বন্ধ করি এবং এর পরিবর্তে আমরা যে সক্ষমতাগুলি চাই তা নিয়ে কথা বলি।

প্রশ্ন: আপনি বর্তমানে জেনারেটিভ এআই এবং বড় ভাষার মডেল অধ্যয়ন করছেন। কখন এটি প্রতিরক্ষা বিভাগে ব্যবহার করা যেতে পারে?

উত্তর: বাণিজ্যিক বৃহৎ-ভাষা মডেলগুলি সত্য বলতে বাধ্য নয়, তাই আমি সন্দিহান। তিনি বলেন, টাস্ক ফোর্স লিমা (আগস্টে চালু হয়েছে) এর মাধ্যমে আমরা 160 টিরও বেশি ব্যবহারের ক্ষেত্রে অধ্যয়ন করছি। আমরা সিদ্ধান্ত নিতে চাই কোনটা কম ঝুঁকিপূর্ণ এবং নিরাপদ। আমি এখানে সরকারী নীতি নির্ধারণ করছি না, কিন্তু আসুন অনুমান করা যাক।

কম-ঝুঁকি এমন কিছু হতে পারে যেমন লিখিত বা কম্পিউটার কোডে প্রথম খসড়া তৈরি করা। এই ধরনের ক্ষেত্রে, মানুষ সম্পাদনা করতে যাচ্ছে, বা সফ্টওয়্যারের ক্ষেত্রে, কম্পাইল। এটি সম্ভাব্য তথ্য পুনরুদ্ধারের জন্যও কাজ করতে পারে - যেখানে তথ্যগুলি সঠিক তা নিশ্চিত করার জন্য যাচাই করা যেতে পারে।

প্রশ্ন: AI এর সাথে একটি বড় চ্যালেঞ্জ হল সিস্টেম এবং লেবেল ডেটা পরীক্ষা ও মূল্যায়ন করার জন্য প্রয়োজনীয় প্রতিভা নিয়োগ করা এবং ধরে রাখা। এআই ডেটা বিজ্ঞানীরা পেন্টাগন ঐতিহ্যগতভাবে যা প্রদান করে তার থেকে অনেক বেশি উপার্জন করে। এটা কত বড় সমস্যা?

উত্তর: এটি কীটের একটি বিশাল ক্যান। আমরা সবেমাত্র একটি ডিজিটাল ট্যালেন্ট ম্যানেজমেন্ট অফিস তৈরি করেছি এবং কীভাবে সম্পূর্ণ নতুন কাজের ভূমিকা পূরণ করা যায় সে সম্পর্কে কঠোর চিন্তাভাবনা করছি। উদাহরণস্বরূপ, আমাদের কি সত্যিই এমন লোকদের নিয়োগ করতে হবে যারা 20-30 বছর ধরে প্রতিরক্ষা বিভাগে থাকতে চাইছেন? সম্ভবত না.

কিন্তু আমরা যদি তাদের তিন বা চারের জন্য পেতে পারি? আমরা যদি তাদের কলেজের জন্য অর্থ প্রদান করি এবং তারা তিন বা চার বছরের মধ্যে আমাদের ফেরত দেয় এবং তারপর সেই অভিজ্ঞতা নিয়ে চলে যায় এবং সিলিকন ভ্যালিতে নিয়োগ পায়? আমরা এই মত সৃজনশীল চিন্তা করছি. আমরা, উদাহরণস্বরূপ, একটি বৈচিত্র্য পাইপলাইনের অংশ হতে পারে? HBCUs (ঐতিহাসিকভাবে কালো কলেজ এবং বিশ্ববিদ্যালয়) এ নিয়োগ?

সময় স্ট্যাম্প:

থেকে আরো প্রতিরক্ষা সংবাদ পেন্টাগন