인공지능에 대해 미 국방부는 아직 해야 할 일이 더 있다

합참의장인 C.Q. 브라운 장군은 화요일(7일) "인공지능을 이용해 신병들의 의료기록을 분석하는 것은 미 국방부가 이 기술을 어떻게 활용하고 있는지를 보여준다"며 "그러나 개선할 여지는 있다"고 말했다.

"저는 우리가 작년보다 더 잘 살고 있다고 생각합니다. 저는 작년에 우리가 마치 우리의 문제를 해결할 것처럼 파워포인트 슬라이드에 인공지능을 올려놓은 것처럼 느껴졌다고 생각합니다. 저는 아마도 약 15년 전에 사이버로 저도 같은 생각을 했습니다. 그리고 우리가 더 나은 이해를 했기 때문에, 저는 이제 약간의 사용을 봅니다"라고 Washington, D.C.에서 Special Competitive Studies Project에 의해 주최된 인공지능 및 국가 안보 컨퍼런스의 기조연설에서 브라운이 말했습니다.

예를 들어,모병사령부(Military Entrance Processing Command)를 예로 들어보자.

브라운 참모총장은 "디지털 의료기록인 MHS 제네시스[시스템]은 대형 언어 모델을 사용해 새로운 직원을 데려오려고 할 때 당신이 보는 것들을 식별하는 기록들을 분류하고 있다"며 "우리는 진전을 이루고 있지만, 다시 말하지만, 해야 할 일이 더 많다"고 말했다

마이클 콜린스 국가정보위원회 위원장 대행은 "지능을 모으는 것은 AI를 위한 또 다른 용도"라고 말했다.

콜린스는 애쉬 카터 거래소와 AI 엑스포에서 열린 패널 토론에서 "우리가 전 세계를 특정한 방식으로 이끄는 요인들, 인간의 성향에 영향을 미치는 것들을 과학적으로 연구하고 이해하는 것을 보장하기 위해 인공지능이 할 수 있는 일에 대한 엄청난 기회가 있다고 생각한다"고 말했다. "물론, 그것은 우리가 정책 입안자에게 가능한 최상의 객관적인 통찰력을 제공하도록 보장하는 분석가의 역할을 빼앗지는 않을 것이다. 왜냐하면 우리는 그 핵심에 그 알고리즘의 기초와 그것이 어떻게 구축되는지를 경험적으로 이해해야 하기 때문이다."

콜린스는 정보 커뮤니티가 정책 권고를 지원하기 위해 알고리즘의 "경험적 객관성"과 내부 작동에 의존한다고 말했다.

"우리는 특히 경험적 객관성과 우리의 정책 결정을 위한 목적의 판단을 내릴 때 알고리즘이 무엇에 기초하는지 아는 것에 의존합니다. 그리고 솔직히 저는 그것이 역할이라고 생각합니다. 그리고 우리는 그것을 추진하려고 노력하고 있습니다"라고 그는 말했다.

예를 들어, 지속적인 투명성 이니셔티브의 일환으로 국가 정보국 국장은 지난 4월 향후 10년 동안 세계 보건 안보에 대한 위험을 분석한 보고서를 발표했다.

콜린스는 "우리는 좀 더 공개적으로 통찰력을 공유하려고 노력하고 있다"며 "우리는 집단적 사고를 원하지 않으며, 우리에게 도전할 다른 사람들이 필요하다"고 말했다. 우리는 통찰력과 공동체로부터의 지원과 전문지식이 필요하다. 하지만 우리는 객관적이고 비판적인 사고를 모델링하고, 정치에서 제거하고, 당파성에서 제거하고, 편견에서 제거하고, 우리가 하는 역할을 심각하게 받아들인다. 그리고 나는 그것이 중요한 역할이라고 생각한다"고 말했다

그러나 정보 분석가들이 사용되는 인공지능 도구에 도전해야 하는 시기가 올 수 있다.

콜린스는 "우리가 그것에 대한 근거를 이해하지 못한 채 도구 자체가 패턴을 예측하고 도출하기 시작하면 그것은 도전이 될 것"이라고 말했다. "그리고 알고리즘을 생성한 사람에게, 만약 당신이 인간의 입력 없이 인공지능이 알고리즘을 생성하고 있는 시점에 있다면, 그것의 테스트와 유효성은 더욱 더 중요해진다. 그것은 확실히 강력한 도전이다."