新西兰全搜索新闻直播间，据Stuff新闻网消息，西恩·古力在奥克兰的一家餐厅接受记者采访。古力说大部分人都认为中国和美国有1%的几率终有一战，但是在他看来这个几率是50%。古力在旧金山有一家人工智能（AI）公司，PrimerAi，他的绝大多数客户是美国国防和情报部门，而且现在生意非常火爆。
古力说：“事情的发展超过我们的想象，中国国家领导人是有能力和空间这样做的。我知道的美国情报评估，而且我同意他们，2027可能是一个时间段，所有我们有5年的时间。”
5年的时间备战。5年时间能够发生很多事情。麦肯锡国际调查公司发布今年有关人工智能运用的报道，全球商业公司自2017年以来这五年里，人工智能的运用翻了近两倍。
即使是老牌的公司也在行动，比如说185年历史的约翰·德瑞不是硅谷的那种新创企业，但是也致力于在2030年之前创造出完全自动化的农场系统，而且已经开发出首个全自动操作的拖拉机8R。
国内的恒天然也开始花重金在押宝在人工智能上面，最近和荷兰的人工智能公司Connecterra达成战略伙伴关系。
古力说新西兰经常认为自己是处于世界隐士的位置，但是一旦美国和中国发生战争，新西兰将不会处于世界的边缘，而是位于冲突战场的边缘位置。而且这会是两个人工智能大国的首次战争。
古力是出生于基督城的罗德学者，他在牛津大学获得战争数学的博士学位，在2015年创办人工智能公司Primer，并且帮助美国准备未来可能发生在人工智能领域的和中国的战争。
人工智能战争看起来好像是科幻小说的场景，但是这方面的人工智能参与的战争此刻正在我们客厅电视的新闻频道上演。
古力说在乌克兰战场上使用的自杀式无人机的弹簧刀游荡导弹，自动化无人机被训练在一个区域游荡，直到它们看到有像敌人军事设施出现，就会自动并且不需要人工指令，而发动攻击。
人工智能在最近几个月也非常火，特别是最新的人工智能工具能够通过用户的聊天而创作出艺术作品。
古力表示最新的人工智能能够在大学的考试中写出90分（满分100分）以上的成绩，并且经过几个月的训练，成绩会更高。
这些机器学习的速度非常高，它们能够互相学习，而且学习速度如同闪电一般。
怀卡托大学的人工智能学院的院长阿尔伯特·比菲特说不想去衡量任何有关潜在人工智能战争方面的话题，但是他认为人工智能在国家主权和实力方面扮演着越来越重要的角色。
比菲特和其他一些人工智能科学家发布了一个白皮书“新西兰人工智能——一个战略政策角度”，他们认为政府要在人工智能科研方面加大投入，这样就不会到最后处于受制于其他国家制定的算法的被动局面。
他还说人工智能能够帮助新西兰未来处于一个重要的优势地位，因为如果不这样做的话，将会被国外的发明卡脖子，就像是今天的石油产品一样。当前的问题是，创作人工智能是一种非常重要的资产，不是所有国家都能够拿到的。
比菲特说如果新西兰政府不在尖端人工智能演讲方面加大投入，那么会看到很多优秀的人才流向其他国家，这样进一步的丧失未来机遇。但是在未来，会有一些国家能够创作高度发达的人工智能，其他的国家只能依赖于这些国家，这样就会对于国家主权产生一定的影响——比菲特说新西兰是有可能成为后者阵营的。
古力表示新西兰可以在人工智能工厂领域大有作为。新西兰在人工智能算力和投入方面很难和美国科技公司相比，也无法和中国相比，但是在工程方面还是有很多机遇的。比如说开发不同的产品，包括自动驾驶船支。
古力说中国在人工智能技术方面的进步去应对美国的实体军事技术，这样如果未来爆发台海冲突，能够运用大量的无人机，而不是人力参战。
此外，未来的人工智能冲突可能根本不会涉及军事，而是在基本工具和信息技术方面发生。
古力说在俄乌战争中，第一个被摧毁的基础设施是传播信息的设施。在未来的人工智能参与的战争中，不战而屈人之兵的劝对方投降的方式可能出现。成功的算法能够帮助一国去创造出成千上万个社交媒体账户，然后不停发布讯息，开启认知作战。在台海战争方面，比如说说服台湾人他们是中国的一部分，或者劝导新西兰人不要去掺和到该问题。
其实像抖音这些平台是认知作战的一个场所。抖音是中国字节跳动控制的，海外版抖音在西方国家中的00后群体非常受欢迎。所有古力说：现在是有史以来，崛起的国家首次能够控制信息流向主导国家中去。
究竟什么是人工智能呢？难道这些机器能够自己思考么？
比菲特总结现代人工智能主要有三个元素：数据、计算机算力和算法。
数据被喂进算法中，然后计算机算力帮助机器将这些算法高速的针对现实的数据进行测试。所有的机器都是从刚开始的初学者出现，然后最终会出现高阶强大的算法，能够自己做很多事情。
古力指出中国的人工智能领域的优势在于训练未来的人工智能。中国能够利用人工优势，来做“标记”，这样可以给人工智能机器的作业做出人工反馈和判定，这样机器可以进行深度学习，然后将现实世界经历转换成人工智能能够处理的资讯。
“中国有超过300万人从事数据标记工作，大型的公司一般都有30万人做数据标记——训练机器看到巧克力图片时，告诉它们那是巧克力，看到牛奶图片时，告诉它们那是牛奶。” 但是这些人工智能还没有意识到它们可以自主思考。最终这些高阶人工智能可以越来越准确的预测到它们最终被编程的目标。
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