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2024 年海军武器站海豹滩消费者信心报告 (CCR) 附录
当地供水商 Seal Beach 市提供州政府强制要求的消费者信心报告 (CCR)，也称为水质报告，并发布在该市的网站上。CCR 描述了水源、矿物质含量和可报告污染物。CCR 通常每年 7 月 1 日分发一次，以提供 2023 年 1 月 1 日至 2023 年 12 月 31 日的水质结果。海军制定了 CCR 附录，提供了 NWSSB 饮用水质量的快照。本附录的目的是告知消费者安装自来水的来源，提供水质数据，增进对饮用水的更多了解，并提高节约水资源的意识。Español：本信息包含有关其饮用水的非常重要的信息。欢迎将海豹滩海军武器站的系统通讯给 jeff.j.mcgovern.civ@us.navy.mil 以西班牙语提供。NWSSB 水源 NWSSB 从海豹滩市购买饮用水，水通过一个连续供水系统输送，该系统将城市的供水管线连接到 NWSSB 的三个连接供水处。海豹滩市的水是来自三个当地水井的原水（未处理）和从北加利福尼亚和科罗拉多河进口的处理过的水的混合物。该市主要用氯处理水，但进口的水用氯胺处理。混合水到达 NWSSB 后，海军设施工程系统 (NAVFAC) 配水系统向所有建筑物和灭火系统供水。海军致力于通过每月监测大肠菌群和总残留氯水平来确保饮用水的质量，每月在四个不同的建筑物中完成监测。关于饮用水 饮用水的典型来源（自来水和瓶装水）包括河流、湖泊、溪流、池塘、水库、泉水和水井。当水流经地表或穿过地面时，它会溶解天然矿物质，在某些情况下还会溶解放射性物质，并可能吸收动物存在或人类活动产生的物质（污染物）。水源水中的污染物可能来自化粪池系统、家庭或工业废水处理设施的排放物、农业和耕作活动、城市雨水
2024 年海军武器站 Seal Beach Det Fallbrook 消费者信心报告 (CCR) 附录
2023 年 31 日。海军制定了 CCR 附录，简要介绍了 DET Fallbrook 的饮用水质量。此修正案的目的是告知消费者安装的自来水来自何处，提供水质数据，促进对饮用水的更多了解，并提高节约水资源的意识。Español：本信息包含有关其饮用水的非常重要的信息。请通过 jeff.j.mcgovern.civ@us.navy.mil 的 Sistema 联系海军武器站 Seal Beach 以西班牙语协助。DET FALLBROOK 水源 DET Fallbrook 从 FPUD 购买饮用水，并通过连续供水系统输送水，该系统在 DET Fallbrook 的单个连接供水处连接 FPUD 的水管。 FPUD 水是圣玛格丽塔河的原水（未经处理的水）、加利福尼亚州北部通过州水利工程获得的费瑟河的水以及通过大都会水务区获得的科罗拉多河的水的混合物。混合和处理过的水到达 DET Fallbrook 后，海军设施工程系统 (NAVFAC) 供水系统将为所有建筑物和灭火系统供水。海军致力于通过每月监测大肠菌群和总残留氯水平来确保饮用水的质量。
海军武器站海豹滩支队诺科 (DET Norco) 致力于为所有员工和访客提供安全可靠的饮用水
每年 7 月 1 日前分发，以提供上一年的结果。海军制定了 CCR 附录，提供了 DET Norco 设施饮用水质量的快照。本附录的目的是告知消费者其设施自来水的来源，提供最新的水质数据，促进对饮用水问题的更多了解，并提高节约意识。Españo l: 本信息包含有关其饮用水的非常重要的信息。请将海军武器站 Seal Beach 的系统通信发送给 jeff.j.mcgovern.civ@us.navy.mil 以进行西班牙语协助。DET NORCO 源水 DET Norco 从诺科市购买饮用水，并通过连接城市供水管线的连续供水系统输送水，供水管线通过 DET Norco 的两个供水口。诺科市 28% 的原水（未处理水）来自四口水井，其余 72% 则从阿灵顿脱盐厂和奇诺脱盐局购买处理过的水，少量则从科罗纳市和河滨市购买。混合水到达 DET Norco 后，海军设施工程系统 (NAVFAC) 供水系统将为所有建筑物和灭火系统供水。海军致力于通过每月监测大肠菌群和总残留氯水平来确保饮用水质量，每月在三座不同的建筑物进行监测。关于饮用水 典型的饮用水源（自来水和瓶装水）包括河流、湖泊、溪流、池塘、水库、泉水和水井。当水流经地表或穿过地面时，它会溶解天然存在的矿物质，在某些情况下还会溶解放射性物质，并且
技术秘书处的说明：全球会议：人工智能在推动《化学武器公约》执行中的作用
5. 技术秘书处（秘书处）承认人工智能技术的快速发展，并强调需要立即采取行动，更深入地探索其能力。这方面的努力已经在进行中。2024 年 4 月 22 日至 23 日，总干事在禁化武组织举办了一场人工智能活动，旨在收集科学专家对当前人工智能格局及其前景的见解，同时也加深对相关风险和机遇的了解。秘书处发布了一份说明，详细说明了主要收获和前进的道路（S/2289/2024，日期为 2024 年 5 月 23 日）。此外，2024 年 6 月 28 日，总干事将参加德国联邦外交部在柏林主办的人工智能与大规模杀伤性武器会议，并在会上发表主旨演讲。
定向能武器：剖析对无人机核心系统和体外细胞动力学的影响
最近，无人机在商业用途上的可用性和使用量显著增加。这种趋势是由这些设备的灵活性和高速能力推动的，它们的速度可以达到 150 公里/小时。这种现象的迅速增加对世界范围内的安全和防御提出了根本性的挑战，正如正在进行的俄乌冲突所证明的那样。无人机中使用塑料、环氧树脂和玻璃纤维等建筑材料会导致雷达横截面积较小。这就需要实施光电技术以实现可靠的检测和识别。尤其是当涉及到速度可达 200 公里/小时的商用竞速无人机，或者速度可达 600 公里/小时的新型喷气式 Shahed-238 时，迫切需要快速反应对策。这是因为这些无人机飞行高度较低，有效雷达截面（RCS）相对较小，检测通常需要透射频谱特征分析、速度和运动分析或光学识别。此外，熟练的操作员使用第一人称视角（FPV）护目镜可以熟练地控制快速无人机，这对物理拦截策略构成了重大挑战，而俄乌战争的经验表明，物理拦截策略无效、容易因数量过多而不知所措且成本高昂。
定向能武器概况
定向能武器 什么是定向能武器？ 定向能武器 (DEW) 使用聚焦电磁能来攻击和消除敌方威胁和资产。这些武器包括高能激光和高功率电磁系统，包括毫米波和微波武器。与传统弹药不同，定向能武器具有暂时性和可逆性等优势。它们可以削弱或禁用电子系统，而不会彻底摧毁它们。 定向能武器如何发挥作用？ 每种类型的定向能武器都在特定的电磁波谱范围内运行。该频谱包括按波长分类的所有形式的光。不同的波长赋予独特的属性，影响穿透各种材料（如金属或生物组织）的能力。 定向能武器如何发挥作用？ • 高能激光器 (HEL) 发射集中的光束，通常在红外到可见光谱内。这些激光器可以是连续的，也可以是脉冲的，输出功率低至 1 千瓦。它们的精确度使它们能够瞄准和熔化金属、塑料和其他材料。 • 毫米波武器的波长范围为 1 至 10 毫米，可提供超过 1 千瓦的功率。由于光束更宽，它们可以同时影响多个目标。 • 高功率微波武器产生的微波波长比激光或毫米波更长。它们能够产生超过 100 兆瓦的功率，并可以在其更大的光束区域内破坏多个目标。 定向能武器可提供从非致命到致命的一系列效果，这些效果可能受到曝光时间、距离和目标区域等因素的影响。此外，它们可以以渐进的方式使用。非致命反应包括暂时禁用电子系统或阻止访问特定物理区域或系统，而降级则涉及降低敌方传感器或电子设备的有效性。致命反应包括通过集中能量来熔化或使关键部件失效，从而摧毁或严重损坏目标。 定向能武器开发 将定向能武器从开发阶段推向作战部署阶段面临挑战。它们的有效性会随着距离的增加和恶劣的大气条件而降低。在作战方面，定向能武器的效用可能比最初认为的要有限，因为宽波束定向能武器可以同时影响影响范围内的友军和敌军资产，而且它们可能难以对付防护良好的目标或视线受阻的环境。此外，与定向能武器相关的国际规范和法规尚处于起步阶段，没有提供明确的框架来减轻使用定向能武器的风险。此外，对于现有工业供应链是否有能力大规模生产定向能武器，仍存在未解问题。实际应用定向能武器可能提供实用的防空和地面防御应用。具体来说，它们最适合用于对付无人机、火箭、火炮和迫击炮等移动速度较慢且成群结队的威胁，方法是破坏或摧毁它们的电子元件和制导系统。定向能武器经常被认为具有导弹防御潜力，包括对付洲际弹道导弹，但目前此类应用的技术挑战
人工智能自主武器可能引发地缘政治不稳定并威胁人工智能研究
最近，机器学习 (ML) 在自主武器系统 (AWS) 开发中的应用给地缘政治稳定和人工智能研究领域的思想自由交流带来了严重风险。与超级人工智能 (AGI) 带来的风险相比，这一主题最近受到的关注较少，但对技术发展进程的假设较少，因此是一个近期问题。机器学习已经使 AWS 能够在许多战场角色中取代人类士兵，从而降低发动进攻性战争的前期人力成本，从而降低政治成本。在同等对手的情况下，这增加了“低强度”冲突的可能性，而这种冲突有升级为更大范围战争的风险。在非同等对手的情况下，它减少了侵略战争对国内的反击。无论使用军事人工智能的其他道德问题（例如平民伤亡风险）如何，这种影响都可以发生，并且不需要任何超人的人工智能能力。此外，AWS 的军事价值引发了人们对人工智能军备竞赛的担忧，以及对人工智能研究实施国家安全限制的错误做法。我们在本文中的目标是提高公众和机器学习研究人员对军事技术完全或接近完全自主所带来的近期风险的认识，并提供监管建议以减轻这些风险。我们呼吁人工智能政策专家，尤其是国防人工智能社区在开发和部署 AWS 时保持透明度和谨慎，以避免我们在此强调的对全球稳定和人工智能研究的负面影响。
“人类处在十字路口：自主武器系统与监管挑战”会议于 2017 年 11 月 29 日至 30 日在奥地利维也纳召开。
• 国际人道法和国际人权法的规则针对的是个人和集体。问责制是法律体系的核心，不能转移到机器身上。有效的治理对于避免问责制漏洞是必不可少的。 • 人类决策者的知情和道德参与是我们管理武力使用的法律框架的基础。正是它让人们对发生的结果负责。 • 关于 AWS 使用的法律判断需要充分了解武器系统、可能使用武器的环境条件及其预期结果。 • 无法充分理解或局限于特定环境的系统不能受到人类控制，因此与合法使用和问责制不相容。 • AWS 风险的严重性要求我们澄清现有法律规则的应用，并制定明确的禁令和法规，以保留使用武力的人为因素。 • AWS 提出了与国际人权法、人类尊严和基本道德原则有关的担忧，道德应该成为推动我们做出反应的力量。 • 道德一直是制定和发展战争行为法律的主要动力。 • 以人为目标是一个最紧迫的道德问题。此外，AWS 的功能是区分某些人群与其他人群，因此容易受到数据集和算法偏见问题的影响。 • 这种偏见问题反映了社会结构，可能会对已经边缘化的群体产生不成比例的影响，并导致严重错误。 • 武器系统自主性水平的提高也对国际和平与安全提出了严峻挑战。 • 距离和非人性化、降低使用武力的政治门槛的风险以及包括机器对机器交互在内的升级风险引发了进一步的担忧。 • AWS 可能在追究攻击责任方面带来挑战。AWS 进一步向非国家武装团体和其他暴力行为者扩散，可能会加剧武装冲突和执法中的安全风险。 • 在民用领域，各国和各地区已经制定了新的法律和监管制度，以解决人们的担忧，即在没有人类解释的情况下，自主决定伤害人们，可能会损害人类尊严。 • 国际人道法中的马尔顿条款承认，法律可以根据社会关切和公众良知的要求而发展，因此与 AWS 问题特别相关。 • 人工智能有可能从根本上改变我们与技术的关系，无论是好是坏。AWS 的挑战也是一个机会，通过其监管，为人工智能在社会中的作用建立共同的规范和护栏，以防止最负面的结果。• 我们有责任采取行动并制定保护人类所需的规则。