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現任美國空軍負責采購、技術和后勤的副部長為威爾·羅珀（WILL ROPER），他曾負責戰略辦公室（Strategic Capabilities Office）。戰略能力辦公室是一個秘密的軍事機構，旨在研究如何應對未來的戰爭。在任期間，他協助設計了一些微型無人機，還協助創建了Project Maven（該項目旨在提高視頻分析效率），同時，還嘗試讓國防部與視頻游戲產業進行合作。現在，他的新工作是提高空軍采購的效率，而這可能是個更大的挑戰。

本次采訪將會涉及他對于軍事科技未來的展望，包括工智能、高超音速武器、太空軍事科技等。

記者：你們馬上就要上馬一個用于和初創公司快速簽訂合同的系統，能和我們講講你們做這樣一個系統的原因以及它的運行機制嗎？

威爾·羅珀：我們需要和各行各業進行合作，但是我們要想簽訂一個合約，最快也得花上幾個月。這對于初創公司來說，時間實在是太長了，它們需要及時回籠資金。因此，我們打算做這樣一個系統，能夠做到一天就可以完成放款。我們打算在紐約展示這個系統，為初創公司提供便利，吸引更多的初創公司和空軍合作。

記者：也就是說，如果初創公司的產品通過了審查，雙方同意合作，那么五角大樓立刻就可以放款？

威爾·羅珀：是的，如果你有PayPal賬戶，你就可以和空軍合作。

記者：那轉賬有什么限制嗎？

威爾·羅珀：暫時我們每一筆的轉賬額度為15．8萬美元。去年，我們已經在紐約進行了一些試驗，我們已經有能力在40小時之內處理104個合同。資金到付分三個階段，每個階段的付款額度都會提高。我們的做法與傳統的政府合同不一樣，傳統做法是一次性預付，而我們是分期付款。這對于初創公司來說也是個好事，他們可以告訴投資者和股東們，他們擁有穩定的現金流。

記者：你們會和什么樣的項目合作呢？

威爾·羅珀：和我們合作的公司里面，有人為我們提供基于AI、用于維護預測的技術。我們希望能夠預測裝備什么時候需要進行技術維護。我們已經在兩種裝備上開始運行這種技術，其中一個是大型運輸機C5，運行有105個預測算法。另外一種是B－1轟炸機，運行有40個預測算法。舉個例子，這些算法可以幫助我們在檢查之前，就預測出來有問題的部位，比如起落架的齒輪和輪胎。我們對這種技術非常感興趣，同時也希望能夠有公司涉及房屋維護方面的技術，而不再僅僅關注裝備方面。

記者：也就是說，比如，有一家公司是輪胎磨損方面的專家，那么他就可以通過分析起飛和降落的數據，來預測什么時候需要更換C－5的部分輪胎嗎？

威爾·羅珀：他們甚至都不需要是專家。如果他們擅長數據分析和機器學習技術的話，他們還可以進入我們的數據庫，對數據進行解析。

記者：如果沒記錯的話，第一個在維護預測領域使用AI技術的應該就是五角大樓吧？

威爾·羅珀：更具體來說，第一個使用該技術的是Project Maven。Project Maven在SCO集團展開，這個項目希望可以使用AI技術來識別視頻中的目標，而不再需要人力來完成。我們與很多情報相關機構進行合作。我們和谷歌也有合作，當然你也知道，那是在別的領域。

記者：維護預測算是AI的初步應用，因為維護預測有很大的數據流，同時也是投資熱點，而且風險相對較低，是不是與沒有相關競爭也有聯系呢？

威爾·羅珀：嗯，都對。我們有可用的數據，而且，各種日程維護也必不可少。維護相關的任務敏感性低，一般也不涉及機密，操作的風險也較低。

記者：Project Maven使用AI技術，是不是就是看中它在圖像識別上的優秀表現呢？

威爾·羅珀：沒錯。由于商業上的應用，計算機視覺技術發展很快。很明顯，智能手機已經擁有識別人臉和圖片的功能，那這種技術自然也可以應用到我們的情報、監視和偵察任務中。我們打算讓AI代替工作人員來進行目標的識別工作。我們并不是要裁員，而是想把這些工作人員派去做更高層次的工作。

記者：谷歌宣布將在合同結束時不再繼續合作，這對你們來說算是個打擊嗎？

威爾·羅珀：只能說是有些驚訝吧，畢竟還有很多公司涉及計算機視覺技術，而且，我們已經習慣于和形形色色的公司打交道。不過，我們需要注意的是，我們應該盡可能為我們的合作者打開方便之門。

記者：我們再接著說Project Maven，這個項目將會把工作人員從識別海量視頻中解放出來，讓他們去做更高層次的工作。但是，如果當AI技術也具備處理更高層次任務的時候，那工作人員們怎么辦呢？他們也會參與其中嗎？

威爾·羅珀：我們現在的原則是，重要的事情還是人來做決定，而且我也認為這個原則未來一段時間之內不會改變。工作人員會一直存在，只是他們將會越來越少地參與低層次的工作。

比如說，你可以設想AI能夠很好地識別房屋和汽車種類，從可以識別你的車到識別得的車的種類再到可以識別某一輛特定的車。但是，未來的重大決定還是會由人來決定。AI不能回答你為什么做一個決定，它的決定都是數據驅動的，而這對于大多數人來說，并不一定是合適的。我們需要對于做出的決定進行評估，而AI是不具備這種能力的。

記者：AI圖像識別能力超過人類的時代已經不遠了，我也能夠理解，重要的事情還是需要人類做決定。但是，如果是導彈防御系統呢？當導彈來襲時，我們是讓反應更快的AI去解決威脅還是讓人類來處理呢？

威爾·羅珀：我覺得導彈來襲和之前說的不是一個問題。但是，和人有關的決定，做了以后都是有責任的。如果我們想把AI引入決策時，我們將不僅僅需要知道AI推薦的是什么，還要了解為什么推薦這個。空軍第一步需要學習的就是如何巧妙地運用現有的AI技術。我們還需要對于AI技術進一步了解和應用。

記者：可解釋性（explainability）現在是在AI技術的熱門領域，已經有相當一群高智商的研究人員涉足此領域。他們也提到，所謂的可解釋性，實際上有問題。如果你問一個人為什么做出某個決定，他可能會給你講一個故事，而這個故事并一定是真正的原因。因此，如果向AI領域引入可解釋性，一個是處理速度會變慢，再一個就是標準比人類高。

威爾·羅珀：是的。我非常高興很多研究人員涉足可解釋性，但是，結果如何不可預料。因此，我們需要的可能并不是具有解釋能力AI或者僅僅是助手型AI，而是一種可以持續可以從錯誤中進行學習的AI。我們的實驗室就在進行相關的研究，而且也有商業公司涉足這個領域。