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      OpenAI進了五角大樓,硅谷的理想主義死了

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      美國知名人工智能企業(yè)OpenAI近日在軍事應用領域邁出關鍵一步。

      該公司2月28日宣布,已與美國國防部達成協(xié)議,將其人工智能模型部署于五角大樓的機密網(wǎng)絡。

      這一合作標志著這家以“造福全人類”為愿景的科技公司,與軍方的關系進入了更深層次的階段。

      就在協(xié)議達成的同一天,另一家美國企業(yè)因與五角大樓在人工智能技術的應用范圍上存在嚴重分歧而不歡而散,形成鮮明對比。

      OpenAI的首席執(zhí)行官薩姆·奧爾特曼在社交媒體上為這一合作進行了辯護。

      他表示,此次合作遵循公司堅持的原則,即人工智能不得用于“國內(nèi)大規(guī)模監(jiān)控”,而任何涉及武力的使用,包括自主武器系統(tǒng),都必須由人類負責。

      他同時強調公司已為此設立了“安全保障”。

      然而,根據(jù)彭博社的報道,奧爾特曼的聲明并未明確禁止將人工智能工具用于完全自主的武器系統(tǒng),這為技術的潛在軍事用途留下了想象空間。事實上,OpenAI的立場近年來已發(fā)生顯著轉變。

      這家最初以非營利性質成立的企業(yè),正加速向營利模式轉型。過去,其政策明確禁止將技術用于軍事領域,但自2024年起開始放寬相關限制。

      在其最新的宗旨說明中,甚至刪去了“安全”一詞,僅保留“通過人工智能造福全人類”的表述。

      具體的軍事合作項目是什么?今年早些時候,OpenAI入選了一個總獎金高達1億美元的挑戰(zhàn)項目,參與為軍方開發(fā)由語音控制的自主無人機群技術。

      根據(jù)相關文件,OpenAI的模型將在此項目中負責將語音指令轉化為數(shù)字指令,直接應用于軍事裝備。

      值得注意的是,由馬斯克的xAI公司也是該項目的競爭者之一,盡管馬斯克本人長期以來一直公開反對開發(fā)“殺人的新工具”。

      隨著投資者對人工智能技術的熱情高漲,商業(yè)利益正成為驅動這些科技巨頭的重要動力。就在宣布與五角大樓合作的前一天,OpenAI剛剛完成了迄今為止最大一筆融資,最新一輪融資對其估值高達7300億美元,籌集資金達1100億美元。

      巨大的商業(yè)前景與軍方的合作緊密相連。

      但是,也正如美聯(lián)社所指出的,如果廣大消費者將OpenAI與五角大樓的合作解讀為將利潤置于安全之上,這種與軍方的深度綁定最終可能會反噬該公司,損害其在公眾心中的形象和信任度。

      那個曾以“非營利”和“安全”為旗幟的烏托邦理想國,到如今估值高達7300億美元、深度嵌入五角大樓機密網(wǎng)絡的國防承包商,OpenAI的蛻變軌跡,是資本邏輯對技術邏輯徹底馴服的完整樣本。

      很多人認為OpenAI是為了賺取巨額研發(fā)經(jīng)費才接下軍方的橄欖枝,這種看法或許過于表面。真正驅動它的,是一種更為根本、也更為稀缺的資源獲取權——在極端場景下訓練人工智能的“數(shù)據(jù)權”。

      五角大樓的機密網(wǎng)絡、自主武器系統(tǒng)的決策鏈路,代表了人類與機器交互所能達到的最高壓力環(huán)境。在那種生死一線、信息混沌的環(huán)境里產(chǎn)生的數(shù)據(jù),是民用互聯(lián)網(wǎng)上海量閑聊、商品推薦、視頻推送永遠無法提供的“黃金燃料”。

      通過參與軍方項目,比如將語音指令轉化為無人機群的致命打擊,OpenAI的模型正在學習如何從一個提供建議的“智能工具”,蛻變?yōu)橐粋€在戰(zhàn)場上做出判斷的“決策終端”。

      這種在極限場景下的強化學習,會讓它的智能水平,魯棒性,將那些只會在社交媒體上生成文案和圖像的民用模型遠遠甩在身后。

      本質上,這是美國政府在用國防預算,為它本土最頂尖的人工智能公司購買一份最昂貴、也最有效的“實戰(zhàn)訓練數(shù)據(jù)包”。這筆交易,遠比賬面上的研發(fā)費來得深遠。

      而在這個交易過程中,關于“人類控制權”的承諾,正變得前所未有的微妙和模糊。

      奧爾特曼反復強調,武力使用必須由人類負責,但與此同時,他又并未明確禁止將人工智能工具用于完全自主的武器系統(tǒng)。這種看似矛盾的表述,實則是一種極其精準的語義模糊,它掩蓋了一個正在發(fā)生的權力讓渡。

      所謂的“人在回路”,在人工智能處理海量傳感器數(shù)據(jù)、自主識別目標并生成打擊方案的高速戰(zhàn)場上,正在演變?yōu)橐环N象征性的“人在遠端”。

      人類指揮官面前的確認按鈕,在算法的閃電般運算和推薦面前,將逐漸成為一個不得不按下的儀式性授權。

      決策的節(jié)奏、決策的依據(jù)、甚至決策的對象,實際上已經(jīng)讓渡給了算法。

      這也就催生了一個全新權力結構的誕生,我將其稱之為“硅谷軍工復合體”的正式成型。

      以前,洛克希德·馬丁、雷神、諾斯羅普·格魯曼這些傳統(tǒng)軍工巨頭,負責制造武器的“身體”——那些鋼鐵打造的導彈、戰(zhàn)機和艦船。而現(xiàn)在,OpenAI、xAI這些來自硅谷的科技新貴,正在負責制造這些武器的“大腦”。

      你可以想象這樣一種場景,未來戰(zhàn)爭的勝負,可能在芯片的算力峰會上、在模型參數(shù)量的比拼中,就已經(jīng)被預先決定。

      馬斯克長期以來公開表示反對開發(fā)“殺人的新工具”,但他旗下的xAI卻同樣參與到了為軍方開發(fā)自主無人機群的競爭項目中。這種看似矛盾的行為,恰恰體現(xiàn)了資本與技術的清醒,在人工智能時代,不參與國防系統(tǒng)的構建,就等于將定義未來戰(zhàn)爭規(guī)則的權利拱手讓人。

      這種競爭的加劇,必然催生一個前所未有的“算法軍火市場”,在這個市場里,代碼就是子彈,模型就是防線。

      民用人工智能市場充滿了不確定性,用戶遷移成本極低,同質化競爭已經(jīng)讓市場嗅到了血腥味。但國防訂單是截然不同的存在,它具有極強的“逆周期性”和“高粘性”。

      無論經(jīng)濟繁榮還是衰退,國防預算都是國家支出的底線。

      而一旦一個人工智能模型深度嵌入到五角大樓的指揮、控制、通信、計算機、情報及監(jiān)視與偵察系統(tǒng),也就是所謂的C4ISR系統(tǒng)之中,更換供應商的成本將變得不可想象。那意味著整個國防體系的推倒重來。

      所以,OpenAI其實也是在通過“國防化”來實現(xiàn)自身估值的“避險化”。在全球地緣政治動蕩日益加劇的今天,投資者愿意給那些同時具備“硬核科技”和“國家安全”雙重屬性的公司以更高的溢價。

      前段時間的1100億美元,與其說是投向一個聊天機器人,不如說是投向“美國下一代國防基礎設施的軟件定義者”。

      這種由地緣政治催生的“戰(zhàn)爭溢價”,已經(jīng)不可避免地重塑納斯達克的科技股估值體系,將那些純粹依賴消費市場的科技公司,與這種深嵌于國家核心權力的公司,徹底區(qū)分開來。

      但是,事實上,我們都無法回避一個問題,那就是當消費者意識到,自己用來寫郵件、查資料的人工智能,同時也在為無人機規(guī)劃殺戮路徑時,會發(fā)生什么?

      關于消費者反噬的擔憂,確實是存在的。

      但我的看法稍有不同。

      普通大眾對人工智能的認知,始終是分裂的。

      一方面,人們本能地恐懼它可能帶來的災難;另一方面,人們又不斷驚嘆于它日新月異的能力。而歷史上,人工智能最驚人的飛躍,往往就發(fā)生在試圖解決那些最復雜、最極限的軍事問題之時。

      互聯(lián)網(wǎng)、全球定位系統(tǒng),甚至早期的電子計算機,它們最初的形態(tài)都源于軍事需求,而后才逐漸降維,惠及民用,最終改變了每個人的生活。

      OpenAI或許正在賭這樣一個邏輯,通過服務國防所獲得的頂尖技術,最終會以某種形式“降維打擊”到民用市場,創(chuàng)造出一種消費者根本無法拒絕、甚至習以為常的更強大的產(chǎn)品。

      只要那個產(chǎn)品足夠驚艷,只要它能讓生活更便捷、工作更高效,消費者對“道德瑕疵”的記憶往往是短暫的,是會主動選擇遺忘的。

      當然,這一切存在一個毀滅性的前提。

      如果未來某一天,因為人工智能的決策失誤,導致了大規(guī)模平民傷亡的慘劇,而這次慘劇又被清晰地追溯到這個模型、這次合作之上,那么這種反噬將不再局限于商業(yè)層面,它將演變成一場席卷全球的、針對人工智能本身的監(jiān)管海嘯,甚至可能徹底中斷這項技術狂奔的進程。

      總而言之,OpenAI與五角大樓的這次聯(lián)手,更為有力地證明了人工智能,這個人類智慧的結晶,已經(jīng)正式從信息時代的效率工具,進化成為大國博弈棋盤上那個最具分量的、能夠定義勝敗的武器平臺。

      而其“安全性”將不再是一個可以放在實驗室里慢慢討論的算法偏見問題,它已經(jīng)變成一個關乎人類文明能否繼續(xù)沿著和平與發(fā)展軌道前行的、最為根本的安全命題。

      作者|Kami

      編輯/排版 | Felix

      題圖/封面|網(wǎng)絡

      出品|32度域AI研究組

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