CDAO发布针对生成式AI的成熟度模型

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生成式AI已经成为美军推动场景化战场的关键技术,为此,美国国防部还专门成立了“利马特遣队”(Lima Task Force),专门负责生成式AI的军事应用研发。
针对生成式AI的发展潜力,数字孪生战场实验室近期发布的《军事人工智能白皮书》做了较多分析,例如,“8.3 生成式AI给指挥人员提供可行的作战方案”一节,就对利马特遣队的情况做了全面系统系统,并指出其工作重点在于改进情报、作战规划、行政和业务流程等。

CDAO发布针对生成式AI的成熟度模型

不过,生成式AI的负面新闻不少,这让美国国防部很担心,CDAO给出了相关解决方案,即“LLM成熟度模型”(LLM Maturity Model),相关文件已经下发。
按照协作单位乔治亚理工学院提出的颠覆性技术分析框架,重点对分布式、拒止挑战,提出了自主性AI的必备特征:模块化、可组合、分层可扩展。
简单讲,可扩展的解决方案是引入颠覆性技术的关键,这也是采用数字孪生体的最根本理由。
为此,乔治亚理工学院专门引入“上下文偏向联想记忆”(CBAM,Contextually Biased Associative Memory)方法,以解决作战规划、概念搜索和行动生成等问题,从而破解复杂系统带来的决策困难。
由上分析可以知道,生成式AI是一种颠覆性技术,引入这种技术有可能带来风险,但如果控制得当,则可以给自身带来巨大的优势。
CDAO在关注生成式AI之后,邀请了美国顶级高校参与,把数字孪生体、软件工程、人工智能等相关人才聚集在一起,提出了一个可用的生成式AI成熟度模型,值得《军事人工智能白皮书》客户了解学习。

附:大语言模型成熟度模型(LLM Maturity Model)
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系统了解美军军事人工智能进展,可以参考数字孪生战场实验室编写的《军事人工智能白皮书》,报告对决定未来战争成败的新质战斗力做了分析
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数字孪生战场实验室

立足颠覆性创新发展理念数字孪生战场实验室聚焦AI/ML、数字孪生体和数据科学的融合应用,推动装备系统、战场环境和演习训练的数字化转型,达到探索数字孪生国防体系的目的。

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