Meta impiega il modello AI Llama nell'esercito statunitense in una decisa mossa di sicurezza nazionale

- Meta ha reso disponibile il suo modello di intelligenza artificiale, Llama, alle forze armate statunitensi e ai contraenti della difesa per scopi di sicurezza nazionale.
- Secondo Nick Clegg, presidente degli affari globali di Meta, sistemi open-source hanno contribuito ad accelerare la ricerca nella difesa e l'elaborazione ad alte prestazioni.
- Istituti di ricerca cinesi di primo piano hanno utilizzato una versione precedente del modello linguistico su larga scala (LLM) Llama 13B di Meta per costruire uno strumento di IA focalizzato sulla difesa.
Meta ha reso disponibile il suo modello di intelligenza artificiale, Llama, alle forze armate statunitensi e ai contraenti della difesa per scopi di sicurezza nazionale. Secondo Nick Clegg, presidente degli affari globali di Meta, in una dichiarazione del 4 novembre, le capacità di Llama supporteranno la logistica complessa, monitoreranno i finanziamenti al terrorismo e rafforzeranno le difese informatiche americane.
Come ha sottolineato l'amministratore delegato Mark Zuckerberg durante la chiamata sugli utili della scorsa settimana, governi e contraenti possono ora utilizzare il codice Llama per attività di difesa e sicurezza. Meta collaborerà con Microsoft, Amazon, IBM e Oracle, nonché con partner della difesa come Anduril di Palmer Luckey, Lockheed Martin e Palantir, per offrire servizi su larga scala al governo degli Stati Uniti. Anche leader aziendali come Accenture, Booz Allen e Deloitte sono coinvolti.
Meta promuove l'IA open-source nella difesa per rafforzare la sicurezza degli Stati Uniti
Meta spera che questa mossa rafforzi la sicurezza degli Stati Uniti e aiutare a stabilire standard americani per l'IA open-source. Crede che i grandi modelli linguistici possano "semplificare" la pianificazione e la logistica, monitorare i rischi terroristici e rafforzare la difesa digitale. Zuckerberg ha sostenuto che l'open-source è stato fondamentale per la difesa degli Stati Uniti per decenni.
Meta sottolinea l'importanza che gli Stati Uniti e i loro alleati continuino a sostenere le tecnologie open-source per mantenere il proprio "vantaggio tecnologico" rispetto Cina e ad altri concorrenti.
"I sistemi open-source sono stati fondamentali per aiutare gli Stati Uniti a costruire l'esercito tecnologicamente più avanzato al mondo e, in partnership con i suoi alleati."
~Meta
Secondo Clegg, questa iniziativa promette anche sostanziali benefici per il settore privato statunitense, poiché la sicurezza nazionale è strettamente legata alla produttività economica. Ha notato che altri paesi, inclusa la Cina, riconoscono questo aspetto e sviluppano rapidamente i propri modelli open-source per competere con gli USA.
Bloomberg è stato inoltre riportato che Australia, Canada, Nuova Zelanda e Regno Unito stanno ottenendo accesso aperto a Llama.
istituzioni cinesi hanno sfruttato Llama per usi militari
Qualche giorno fa, Reuters ha riportato un rapporto ottenuto ha rivelato che istituzioni di ricerca cinesi associate all'Esercito di Liberazione Popolare avevano utilizzato una versione iniziale di Llama per sviluppare applicazioni militari di IA a fini di intelligence. Un dirigente Meta ha chiarito che qualsiasi tale utilizzo da parte dell'Esercito di Liberazione Popolare è "non autorizzato" e viola le politiche di utilizzo di Meta.
Con questo nuovo accordo multi-aziendale, Oracle utilizzerà Llama per sintetizzare documenti di manutenzione aeronautica, consentendo al personale di rilevare i guasti in modo più efficiente e riducendo i tempi di riparazione per riportare l'aereo in servizio.
Amazon Web Services e Microsoft Azure ospiterà Llama sulle proprie soluzioni cloud per proteggere i dati sensibili.
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Nellius Irene
Nellius è una laureata in Gestione Aziendale e Informatica con cinque anni di esperienza nel settore delle criptovalute. È anche diplomata presso Bitcoin Dada. Nellius ha contribuito a principali testate giornalistiche, tra cui BanklessTimes, Cryptobasic e Riseup Media.
















