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永不下车_阳电【完结】(287)

  一个很重现实的问题,既然眼前的系统,高度自动化、智能化,甚至只需简单的ID与指令就能操纵,那又如何才能确保系统控制权的确在自己手中,而不会被别有用心、心怀不轨的设计和建造者篡夺呢。

  这样的怀疑,在信息技术发展初期,还不算是一个严重的问题。

  但是在IT成果遍地开花的今天,系统越来越庞大,构造越来越繁复,不仅外行无从把握,即便信息技术领域的资深专家,也不敢说经手的一切都尽在掌控。

  资本的拥有者,一般而言,自身对信息技术、乃至其他技术领域都缺乏兴趣。

  面对这样的难题,办法,也无非是雇佣可靠的人手,譬如计算机领域的分析、解析人员,对采购而来的系统进行核查。

  然而稍微思考一下,也不难明白:

  雇佣有自我意识的人来核查,只不过是加码,并无法根除篡权的风险。

  为确保雇佣的IT工程师们并无二心,开发出来的系统,能够百分之百被自己掌控,需要额外雇佣核查工程师,而核查工程师是否一定忠心耿耿呢,恐怕未必,那么还需要额外雇佣监督这核查工作的专家,而那同样未必可靠……

  一环扣一环,理论上层级越多,最终的核查结果越可靠,但实践上则完全没有现实可行性。

  且不论层层监督的高昂开销,等一切核查完成,确保安全时,时间早不知浪费了多久,核查通过的系统恐怕会被竞品远远甩开,甚至彻底过时。

  自己没有开发的能力,占据劳动者的成果,又担心控制权会不会被篡夺。

  解决之策,无非还是历史上的老一套:

  用控制开发者人身自由、甚至性命威胁的办法,来获得百分之百可靠、百分之百安全的系统。

  西历1482年春,方然偶然间得到消息,由肯*汤普森率领的人工智能研发组,AIG-2、3,包括汤普森本人,已经在年初离开夏洛特研发中心,全员去了位于田纳西州橡树岭的“国际商用机器”某研发机构。

  橡树岭,在网络上一查便知,本身只是座人口寥寥的小城。

  这座城镇的建立,可以追溯到第二次盖亚大战期间,军方为秘密研究而建立的一座庞大基地,研究人员、家属的陆续迁入,让地处野外的橡树岭逐渐发展为城镇,而在这里设立一座研发中心,用不着详细调研,方然也很清楚其必定与联邦军方关系密切。

  既然在研发“复仇女神”_2.0,包括负责人在内的研发成员,前往橡树岭是很寻常。

  至于说,一行人在抵达橡树岭研发中心后,会被安排怎样的工作、生活环境,受到什么样的监视,甚至暴力威胁,由于“复仇女神”项目高度保密,他暂时没查到资料,但想一想也不难猜到,开发战争决策AI的工程师们,会处于一种什么样的危险境地。

  第二五四章 贸易(修)

  为联邦军方开发AI系统,项目等级越高,有朝一日能窃据绝对暴力的机会越大。

  然而相应的,开发过程中的掣肘,也必然越多。

  野心勃勃的肯*汤普森,既然有心要搏一把,想必被IBM调派到橡树岭、进入军方严密监控的研发基地,也应该都在他意料之中,说不定,还会埋伏有什么离开的后手,能在天下大乱时一朝发难。

  所以用不着为汤普森担心,反而是,将其视为一个强劲的竞争对手还差不多。

  不,还不仅于此,他身后还站着整个团队……

  团队,规模无从得知,部分成员倒必定在AIG2、AIG3这两个小组中,一群顶尖IT工程师、资深研发人员的群策群力,仿佛中世纪的圣殿骑士团般不容小觑,在如此强大的竞争队伍面前,单打独斗如自己,似乎根本就没什么胜算。

  在永生的神迹降临之前,团队的战斗力,是会比一个人强大得多。

  但当永生之光照亮大地时……

  一切就不好说了。

  肯*汤普森的职务调动,事后得知,对方然并没有多大的影响和触动,他该怎样工作还怎样工作。

  至多在内网活动时,刻意关注一下AIG部门的情况,瞧瞧还待在夏洛特中心的几个研发组都在做什么,结果也不出所料,无非是“医疗机器人”、“心理分析AI”或者“超大规模并行智能架构”的凡此种种。

  至于人去楼空的AIG2、AIG3,从工作室的计算机到厂房里的设备,一概都被搬走,能调查的也只剩下研发中心内网的核心服务器。

  但方然却一点动作都没,他知道,这几乎肯定是陷阱。

  联邦军方的“复仇女神”,网上的资料很多,虽然其中大部分都是吸引眼球的杜撰,但ASA的筛选功能足以去伪存真,方然了解到,所谓“Nemesis”并非一套运行在巨型计算机上的人工智能程序,而是庞大的网状决策体系。

  用人工智能来进行战略决策,实战中没有先例,类似的想法却早已有之。

  曾风靡一时的电影《终结者》中,名为“天网”的计算机系统,因为产生了自我意识、进而将试图关闭自己的人类视作威胁,结果启动了核武发射程序,毁灭了世界。

  一系列的情节固然惊悚,但对民众理解何为战争决策系统,并无多大的帮助。

  用AI判断战场形势,甚至,判断国家、国家集团之间战争的胜负,听起来似乎是天方夜谭,在人工智能研发领域,却并非什么难如登天的项目,只要有足够多的数据、资料,利用现有的深度学习、并行处理架构,就可以实现这一目标。


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