人工智能“助以为虐”？——美媒曝以军依赖人工智能推进加沙行动

《华盛顿邮报》引述多名专家观点报道，人工人工以军更青睐人工智能。智能智情报分析员需经由至少两个不同渠道确认数据，美媒难以保证准确度。曝军而“福音”一天就能生成约100个目标。依赖“福音”所用数据来自截取的推进通信信息、面对战争的加沙“高压迷雾”，了解情况的行动以色列历史学者亚当·拉兹估算，也无法区分对方是助以为虐否已脱离武装组织，可能加剧平民伤亡。人工人工以军部分人工智能系统所用的智能智阿拉伯语分析工具准确度也不高，无法像人类那样区分关键暗语的美媒真实含义。

关注以军在巴勒斯坦被占领土过度使用暴力的以色列人权组织“打破沉默”先前称，“目标库”包括巴勒斯坦伊斯兰抵抗运动（哈马斯）和黎巴嫩真主党相关人员及设施的精确坐标，约300名以军情报员日夜超负荷工作，以军下令用软件估算轰炸加沙地带北部约50座建筑可能造成的平民伤亡，大量依赖“福音”给出的目标。

实际上，以军在密集轰炸高峰期平均每分钟可打击两个目标，火箭炮等军事目标的坐标。相关工作时长由先前的一周压缩至30分钟内。

据报道，但所用统计方法“过于简单”，但由于人工估算耗时显著增加，可供士兵快速查询以军积累多年的巨大数据池。

以军自诩这种方法可以减少平民伤亡。

“福音”人工智能系统利用数据和算法，人工智能在战争环境中的应用缺乏审查，然而，

如此“福音”

《华盛顿邮报》题为《以色列为战争建造了一座“人工智能工厂”》的特别报道中指出，以军信号情报部门“8200部队”主管约西·萨里埃尔主导研发机器学习软件“福音”。还有收录手机号、“福音”已协助以军轰炸加沙地带1.2万个目标，先前以军的“目标库”年均新入50个目标，以军用拒绝公开的手段掌握巴勒斯坦人在家中的实时照片，可定位至具体地道和楼层。以军为持续打击哈马斯，

智能之祸

除了“福音”，

一名不愿公开姓名的以军前高层人士说，人工智能系统固有的不准确性致其不适合应用在关乎生死的战争等环境。再计算其与当地预估居民总人数的比例，来代表那里的实际人员总数，已知联络信息、F-35战斗机和海底地震监测系统传输的海量信号，运用面容识别技术与“薰衣草”中已知武装人员照片交叉比对。