乌克兰与俄罗斯的战争正在产生的资源可能比冲突本身更持久。报告表明，大量战场数据越来越多地用于训练人工智能系统，围绕该技术创建了一个基本上不受监管的新市场。每次无人机飞行都可以生成数千个数据点，包括图像、视频、传感器读数以及有关操作员如何应对不断变化的条件的信息。乌克兰将这些录音转化为人工智能系统的培训材料，使国防公司能够获得真实的战斗经验。根据《麻省理工学院技术评论》的分析，乌克兰国防部今年 1 月宣布，将向军事承包商和商业公司提供在数万次无人机飞行中收集的数百万个数据点。 从那时起，已有 100 多家公司和英国政府获得了这些数据的访问权限。英国是通过与乌克兰建立新的防务伙伴关系获得的，该伙伴关系允许英国大学和公司通过乌克兰的人工智能复仇者实验室处理战场数据。该平台包含从战场上的摄像机和红外传感器收集的数百万帧。
为什么信息在战场上如此有价值
人工智能系统需要大量数据来了解如何在不可预测的情况下进行操作。最有用的培训材料通常来自难以在受控环境中重现的情况，例如能见度突然消失、通信中断或操作员被迫即兴发挥的情况。战争不断地造成这些情况。《麻省理工技术评论》指出，战场数据为国防公司提供了实验室无法轻易复制的一定程度的机器专业知识。 乌克兰的地形和持续的战斗条件为开发更强大的自主系统提供了材料来源。这也为商业应用打开了大门。总部位于美国的 Enabled Intelligence 已经提供了超过 50 万小时的乌克兰无人机镜头，可用于人工智能研究，涵盖军事和商业系统的潜在应用。该过程有效地将战斗经验转化为可重复使用的学习资产：对操作记录进行处理、标记并与有关无人机或其操作员正在做什么的信息进行匹配，创建一个数据集，然后将其输入新的人工智能模型。
从军用车辆到民用技术
这一发展是更广泛转变的一部分，最初为民用开发的技术正在适应战争，而战场上产生的数据最终可能会反馈到民用工业。例如，在乌克兰运行的无人机从信号拥挤和其他困难的环境中生成数据。利用这种条件开发的一些技术已经应用于农业，包括用于在传统通信有限的地区进行测绘和测量的系统。这就创造了《麻省理工科技评论》所描述的新循环：商业技术进入战争，在极端条件下生成数据，并且这些数据可以反馈给商业部门作为下一代产品的输入。这个先例并不是全新的。在叙利亚和也门上空运行的美国无人机生成的数据为第一代半自主军事系统提供了信息。
挑战：谁有战场经验？
军事法规定了国家如何进行战争，但很少涉及采矿、包装和向私营公司颁发许可证后会发生什么。乌克兰对其战场数据集的访问实行了控制，但对于数据被吸收到人工智能模型并可能进入民用市场后发生的情况，没有更广泛的监管框架。这些数据可能包括士兵、平民和袭击中捕获的人员的图像、位置和传感器记录。这些人不一定同意他们的经验将成为多年后开发和销售的产品的培训材料。还有更深层次的经济担忧。前线国家承担生成这些数据的实际成本，而远离战争的公司和富裕国家最终可以获得其大部分商业价值。这可能会创建一个采矿市场，人类战争的风险成为数字资本的来源。
没有明确规则的新人工智能市场
与有时可以追踪信息移动的传统数据集不同，进入人工智能系统后可以确定特定信息在战场上的去向。《麻省理工技术评论》认为，战场数据不应被视为普通的商业材料。相反，有权访问的政府可以更严格地对待它，以控制武器转让、追踪其来源、向用户发放许可证并限制进一步的交易。