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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