L’ancien capitaine de l’armée a récemment informé un sous-comité du Sénat des Forces Armées sur la façon dont l’intelligence artificielle peut protéger les opérations militaires. Selon le capitaine Anthony Lospinoso, de Shift5, l’utilisation croissante de l’IA et des systèmes autonomes par les forces armées est une menace pour la sécurité des systèmes militaires.
Les menaces militaires de l’IA
Lospinoso a expliqué que ces technologies peuvent être utilisées à des fins offensives et défensives. Les systèmes autonomes peuvent être utilisés pour surveiller et contrôler les opérations militaires, mais ils peuvent également être manipulés par des acteurs malveillants. De plus, l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser et traiter des données sensibles peut entraîner une fuite ou une manipulation de ces données.
Selon Lospinoso, il est important que les forces armées prennent des mesures pour protéger leurs systèmes contre les menaces liées à l’IA. Il a recommandé quatre mesures clés : 1) renforcer la sûreté et la sûreté numérique; 2) former le personnel militaire aux principes de cybersurveillance; 3) adopter un cadre juridique appropriée; 4) mettre en place un processus d’audit individuel pour chaque système autonome ou IA.
Enfin, Lospinoso a souligné que toutes ces mesures ne seront efficaces que si elles sont prises en compte dans le cadre d’une approche globale visant à assurer la sûreté et la sûreté numériques des opérations militaires. Il a conclu en disant que si nous voulons profiter pleinement des avantages offerts par l’IA et les systèmes autonomes, nous devons prendre conscience des risques qui y sont associés et agir rapidement pour les atténuer.
Le concept de l’IA Adversaire
Le concept d’IA Adversaire (IAA) fait référence à une approche de l’intelligence artificielle qui se concentre sur la création de modèles et d’algorithmes capables de jouer un rôle compétitif ou adversarial dans des situations interactives. L’IAA vise à développer des systèmes autonomes capables de prendre des décisions et d’agir de manière stratégique pour atteindre des objectifs spécifiques tout en anticipant et en réagissant aux actions des autres parties prenantes.
L’IAA trouve des applications dans divers domaines tels que les jeux, la sécurité, la négociation, la cybersécurité et même la politique. L’un des exemples les plus célèbres d’IAA est l’AlphaGo de DeepMind, qui a réussi à battre certains des meilleurs joueurs mondiaux de Go en utilisant des techniques avancées de jeu stratégique.
L’une des caractéristiques clés de l’IAA est sa capacité à modéliser le comportement des autres parties prenantes, que ce soit des joueurs humains ou d’autres systèmes d’IA. L’IAA utilise des techniques d’apprentissage automatique et d’apprentissage par renforcement pour analyser les données historiques, identifier les motifs et les tendances, et prédire les actions probables des adversaires. Ces prédictions sont ensuite utilisées pour prendre des décisions en temps réel et ajuster la stratégie de l’IAA en conséquence.
L’IAA peut être conçue pour être coopérative ou non coopérative. Dans le cadre de la coopération, l’IAA travaille en collaboration avec d’autres parties prenantes pour atteindre un objectif commun. Par exemple, une IA jouant au poker pourrait coopérer avec d’autres joueurs humains pour maximiser leurs gains collectifs. En revanche, dans le cadre de la non-coopération, l’IAA cherche à maximiser ses propres gains au détriment des autres parties prenantes. Par exemple, dans un jeu de stratégie en temps réel, l’IAA peut chercher à détruire les bases ennemies tout en évitant d’être détectée et attaquée.
Pour développer une IA Adversaire efficace, il est nécessaire de combiner plusieurs techniques et approches. Cela comprend l’apprentissage automatique, l’apprentissage par renforcement, la théorie des jeux, la modélisation probabiliste, l’optimisation, l’analyse des données, la planification stratégique et la simulation. De plus, il est important de disposer de vastes ensembles de données pour l’entraînement et la validation des modèles d’IAA, ainsi que d’environnements de test réalistes pour évaluer les performances de l’IAA dans des scénarios adverses.
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