Fugu-MT 論文翻訳(概要): Optimizing National Security Strategies through LLM-Driven Artificial Intelligence Integration

論文の概要: Optimizing National Security Strategies through LLM-Driven Artificial Intelligence Integration

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13927v1
Date: Sun, 7 May 2023 21:51:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-28 04:58:25.720252
Title: Optimizing National Security Strategies through LLM-Driven Artificial Intelligence Integration
Title（参考訳）: LLM駆動人工知能統合による国家安全保障戦略の最適化
Authors: Dmitry I Mikhailov
Abstract要約: 軍事的観点から、米国におけるAIとMLの進歩について検討する。我々は、国家安全保障に対するAIの戦略的重要性と、軍事指導者や政策立案者に対する戦略的命令のセットを強調します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: As artificial intelligence and machine learning continue to advance, we must understand their strategic importance in national security. This paper focuses on unique AI applications in the military, emphasizes strategic imperatives for success, and aims to rekindle excitement about AI's role in national security. We will examine the United States progress in AI and ML from a military standpoint, discuss the importance of securing these technologies from adversaries, and explore the challenges and risks associated with their integration. Finally, we will highlight the strategic significance of AI to national security and a set of strategic imperatives for military leaders and policymakers
Abstract（参考訳）: 人工知能と機械学習が進歩を続ける中、我々は彼らの国家安全保障における戦略的重要性を理解する必要がある。本稿では、軍におけるユニークなAI応用に焦点を当て、成功のための戦略的命令を強調し、国家安全保障におけるAIの役割に対する興奮を再燃させることを目的とする。軍事的観点から米国におけるAIとMLの進歩を検証し、敵からこれらの技術を保護することの重要性を議論し、統合に関連する課題とリスクについて検討する。最後に、国家安全に対するAIの戦略的重要性と、軍事指導者や政策立案者に対する戦略的命令の集合を強調します。

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