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当我们将人工智能引入军事时会发生什么......
执行总结大数据，人工智能和机器学习代表了当今一些最尖端的技术，并且可能是未来几十年及以后的主要技术。通常以人工智能或仅仅是AI的品牌品牌，大多数专家都认为，自1879年发明电力以来，人工智能的进步将比我们的生活更能改变我们的生活。可悲的是，在组合AI和无人系统（或“使用“机器人”）使用较旧的白话”的主题上的热量要多得多，这大部分是受欢迎的媒体的助长。公众喂养有关“坏”机器人（例如，世界战争，终结者），甚至关于“好”机器人的稳定饮食，例如“好”机器人流氓（例如，2001年：一个太空漫游和前机器），通常会担心今天的机器人 - 启用了我们的生活，我们只能在我们的生活中启用，而我们只能在我们的生活中启用，我们会在我们的生活中dim dim dime/dim dime在AI的军事应用方面，这些担忧陷入了过度驱动。许多人表示担心美国军方可能失去对其无人系统，尤其是其武装，无人系统的控制。这些恐惧在许多方面都表现出来，最著名的是在Google中停止在美国国防部的算法战争跨职能团队（也称为Maven Project Maven）上的工作。这尤其令人担忧，因为Maven项目与武装的无人系统无关。在许多国家中，有关军事用途的对话已经变得刺耳，并阻碍了AI有效地插入美国军事武器系统。的确，作为亚历山大博士当AI，自主权，无人驾驶和武装的情况使用时，这些问题就会放大。同时，美国同伴竞争对手，中国和俄罗斯认识到AI在控制自己的社会以及其他社会中的价值，并且正在向AI投资数千亿美元，其中大部分为他们的军队提供了比美国军方的不对称优势。此外，也许更重要的是，由于今天的战争速度通常超出了人脑做出正确决定的能力，美国军方需要大数据，人工智能和机器学习才能使其战士在战斗中具有优势，尤其是在决策领域。美国军方以及其他国家的军队都在许多情况下，决策者在正确的时间没有正确的信息来支持时间关键时期的运营决策和悲剧。重要的是要注意，做出这些次优的决定的军人正在用手头工具做出最好的工作。发生的是战争速度经常超过人脑做出正确决定的能力。
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。
非人类人道主义：当人工智能的善举变成坏事时 Mirca Madianou 伦敦大学金史密斯学院 2018 年，有超过 1.68 亿人需要人道主义援助，同时有超过 6900 万人成为难民，人道主义部门面临着重大挑战。人工智能 (AI) 应用可以成为人道主义危机的潜在解决方案的提议受到了热烈欢迎。这是“人工智能用于社会公益”大趋势的一部分，也是“数字人道主义”更广泛发展的一部分，“数字人道主义”指的是公共和私营部门为应对人道主义紧急情况而使用数字创新和数据。聊天机器人、声称可以预测未来流行病或人口流动的预测分析和建模以及依赖于采用机器学习算法的先进神经网络的生物识别技术，都是在援助行动中越来越受欢迎的例子。本文建立了一个跨学科框架，将殖民和非殖民理论、人道主义和发展的批判性探究、批判性算法研究以及对人工智能的社会技术理解结合在一起。人道主义在这里被理解为一种复杂的现象：不仅仅是通常定义的“减少痛苦的必要性”（Calhoun，2008），而且是一种行业、一种话语和一种源于 19 世纪和 20 世纪殖民主义的历史现象（Fassin，2012；Lester & Dussart，2014）。人工智能同样是一个多面现象：不仅仅是基于先进计算和机器学习算法的技术创新，而且是一个行业以及关于技术的特定话语。人工智能只能与数据和算法一起理解——这三者是不可分割的，因为人工智能依赖于机器学习算法，而机器学习算法是特定数据集的产物。鉴于“大数据”本质上是不完整的，且具有本体论和认识论的局限性（Crawford & Finn，2014），人工智能应用会重现并可能放大大型数据集中发现的现有偏见（Benjamin，2019；Eubanks，2018；Noble，2018 等）。
买回军事时间-美国海军太平洋司令部
问：回购我的军事服役时间对我有何影响？答：要了解回购军事服役时间对您有何具体影响，包括您将获得多少年抵免以及是否会影响您的残疾，建议您与 OCHR 退休顾问交谈。由于每个人的情况都是独特且具体的，OCHR 退休顾问可以协助解释具体法规和潜在影响、机会等。为了更好地协助 OCHR 退休顾问针对您的具体情况提出建议，建议您在与顾问会面时，带上估算工具预测的大致收入和回购金额的副本。