펜타곤의 AI 책임자는 데이터 라벨링이 중국과의 경쟁에서 승리하는 열쇠라고 말했습니다.

점점 더 경쟁이 치열해지는 인공 지능 게임에서 중국을 이기려면 미국은 궁극적으로 기계 훈련 요법에 사용될 엄청난 양의 데이터를 수집, 분류 및 분류하는 노력을 극적으로 강화해야 한다고 국방부의 AI 황제가 말했습니다.

“기계 학습은 빌릿을 저장하지 않습니다. ML은 빌릿 비용이 듭니다. 왜? 해당 데이터에 레이블을 지정해야 합니다.” 최고 디지털 및 AI 책임자 Craig Martell 26월 XNUMX일 콜로라도의 Strategy and Warfare Center 심포지엄에서 말했습니다. “우리가 중국을 이기고 AI에서 중국을 이겨야 한다면 규모에 맞게 레이블을 지정하는 방법을 찾아야 합니다. 규모에 맞게 레이블을 지정하지 않으면 이길 수 없기 때문입니다.”

패턴 인식 기능 또는 자율성을 갖춘 시스템 또는 장비는 실제로 작업을 완료하기 위해 상당한 양의 이전 노출(깨끗하고 풍부한 정보)을 필요로 합니다.

디지털 생명선은 내비게이션과 표적 인식에 연료를 공급할 수 있습니다. 육군의 선택적 유인 전투 차량, 또는 OMFV, 유지 보수 예측 및 물류 개선. 그러나 커리큘럼을 생성하려면 시간, 데이터 및 인력과 같은 리소스가 필요합니다.

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Martell의 직책인 CDAO는 국방부 전체에서 AI와 데이터 분석의 통합을 촉진하고 확장하기 위해 2021년 XNUMX월에 설립되었습니다. 사무실은 몇 달 후인 XNUMX월에 처음으로 완전한 진전을 이루었습니다. 공동 AI 센터, 국방 디지털 서비스, Advana 및 최고 데이터 책임자의 역할.

Martell은 목요일 "그들은 이 XNUMX가지가 함께 내가 데이터 및 AI에 대한 요구 계층이라고 부르는 것을 실제로 생성한다는 것을 확인했습니다."라고 말했습니다. “기본적으로 맨 아래에서 데이터를 올바르게 가져와야 합니다. 무엇보다 우리는 훌륭한 분석을 얻어야 합니다.”

펜타곤은 수년 동안 인공 지능을 수단으로 추구해 왔습니다. 더 많은 정보에 입각한 의사 결정을 더 빨리 내릴 수 있습니다. 군인이나 선원 또는 사람이 일반적으로 감히 가지 않는 곳에서 탐사를 용이하게 합니다.

미국 관리들에 따르면 중국과 러시아는 최고의 국가 안보 위협을 가지고 있습니다.

"중국은 더 나은 알고리즘에 접근할 수 있기 때문에 우리를 이기는 것이 아닙니다."라고 Martell은 말했습니다. 이전에 Lyft 및 LinkedIn에서 근무. "그들은 '탱크, 탱크, 탱크, 미사일, 미사일이 아닌 탱크'라는 큰 방에 앉아서 하루에 10~12시간, 일주일에 XNUMX일 데이터에 라벨을 붙이고 아무것도 지불하지 않을 것입니다. 독재 국가에 살고 있습니다.”

회계감사원 보고서에 따르면 685년 초 현재 주요 무기 시스템과 관련된 몇 가지를 포함해 2021개 이상의 AI 프로젝트가 국방부에서 진행되고 있다.

이번달 초, 공군은 하워드 대학을 도청 학교가 유인-무인 팀 구성을 포함하여 전술적 자율성에 대한 연구를 주도할 90년 XNUMX천만 달러 계약을 체결했습니다.

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• 출처: https://www.defensenews.com/artificial-intelligence/2023/01/26/pentagons-ai-chief-says-data-labeling-is-key-to-win-race-with-china/