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据美国国家地理空间情报局的托德迈尔斯称，中国正在实施生成对抗网络 (GAN) 技术来欺骗负责卫星图像的计算机。
随着人工智能在整个国防生态系统中涌现，您有时可能会认为自己最终会重新发明轮子。 GAN 技术由一组研究人员 (GoodFellow & al, 2014) 于 2014 年推出，可以生成虚假或虚构的图像。 她能够使桥梁出现，甚至植入图像上不存在的导弹发射场。
然而，中国部署的 GAN 的影响要深远得多。这项技术也被久负盛名的图灵奖得主、Facebook人工智能研究总监法国人Yann Lecun形容为机器学习领域近10年来最有趣的想法。与用于验证图像真实性的人工神经系统不同，GAN 可以生成能够欺骗前者的更改图像。从原理上讲，GAN 技术由两个神经网络组成，第一个神经网络负责生成图像（生成器），第二个神经网络负责测试其合理性（鉴别器），因此它们被称为“对抗者”。因此，生成的图像已经成功说服了鉴别器，理论上应该可以欺骗任何其他软件。
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通过这种方式，GAN 体现了比简单的假新闻或修饰图像更高级的威胁。对于情报部门和军队来说，挑战并非无法克服，但需要耗时且昂贵的验证过程。另一方面，如果部署在面向公众的开源数据上，私营公司、记者、非政府组织和所有公民将无法再获得真实甚至可验证的信息。同样，在自动驾驶汽车项目逐渐成为现实的时候，我们了解可靠的私人地图工具的重要性。
像所有技术一样，它本质上既不好也不坏。和杰纳斯一样，她预见到的风险和机遇一样多。与美国或中国相比，法国用于进行人工智能研究的数据量较少。 GAN 能够从低库存中生成真实数据，可以成为弥补这一缺陷的主权替代方案。
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