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如何累积数据
•训练和实战之间存在着巨大的反差，要想获得足够丰富可靠的训练数据，就需要使人工智能的应用场景尽可能地贴近实战，过程中或会出现意外伤害。要想让人工智能军事应用变得更安全，就得在初始阶段承担更大的风险；若想将潜在风险降至最低，则其发展便将举步维艰。
算法潜藏歧视
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•在民用领域，算法歧视主要同企业文化、设计者个人背景等原因相关，而军事领域的人工智能算法歧视还同国家利益、民族意识等密不可分。算法歧视会有意识或无意识地对人工智能武器在盟国和敌对国的应用进行区分，带来严重的伦理问题，也将给人类和平事业造成巨大威胁。
错误识别判断
•一些对人类而言不足以影响识别的轻微改变或伪装，也可能使人工智能的识别判断出现失误甚至无法识别。历史上，已经出现过类似的先例。1983年9月26日，苏联的导弹自动预警系统受云层反光影响，误判美国向苏联发射洲际弹道导弹，幸而当时执勤人员未相信系统报告的错误信息。
资料来源：《军事文摘》
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