Модель ИИ Llama от Meta доступна для армии США и оборонных подрядчиков

Meta сделала свою модель искусственного интеллекта Llama доступной для армии США и оборонных подрядчиков для применения в области национальной безопасности. По словам Ника Клегга, президента глобальных дел Meta, модель поможет в сложной логистике, мониторинге финансирования терроризма и укреплении киберзащиты.

Генеральный директор Марк Цукерберг сообщил на прошлой неделе во время телефонного разговора по итогам квартала, что правительства и подрядчики могут использовать код Llama для инициатив в области обороны и безопасности. Meta планирует сотрудничать с крупными технологическими компаниями, такими как Microsoft, Amazon, IBM и Oracle, а также с оборонными партнерами, включая Anduril, Lockheed Martin и Palantir, чтобы предоставить комплексные услуги правительству США. Консалтинговые компании, такие как Accenture, Booz Allen и Deloitte, также участвуют.

Эта инициатива направлена на укрепление безопасности США и установление американских стандартов для открытого ИИ. Цукерберг подчеркнул важность технологий с открытым исходным кодом для поддержания технологического преимущества США над Китаем и другими глобальными конкурентами.

Клегг отметил, что этот проект может принести значительные преимущества для частного сектора США, связывая национальную безопасность с экономической продуктивностью. Он указал, что другие страны, включая Китай, быстро развивают свои модели с открытым исходным кодом, чтобы конкурировать с США.

Кроме того, Австралия, Канада, Новая Зеландия и Великобритания получат открытый доступ к Llama. Недавний отчет показал, что китайские учреждения, связанные с Народно-освободительной армией, использовали раннюю версию Llama для военных разведывательных приложений, хотя один из руководителей Meta уточнил, что такое использование является «неавторизованным» и нарушает политики Meta.

В рамках этого многопрофильного соглашения Oracle будет использовать Llama для синтеза документов по техническому обслуживанию самолетов, что позволит персоналу более эффективно выявлять неисправности и сокращать время ремонта для возвращения самолетов в эксплуатацию.

Вы нашли ошибку или неточность?

Мы учтем ваши комментарии как можно скорее.