OpenAI empêche à un ingénieur qui a créé un fusil robotisé piloté par ChatGPT d'utiliser son API,

L'entreprise participe pourtant à des projets d'armement piloté par l'intelligence artificielle

OpenAI empêche un développeur qui a mis sur pied un fusil robotisé piloté par ChatGPT d’utiliser son API. L’entreprise a pourtant supprimé l’interdiction de faire usage de ChatGPT à des fins militaires de ses conditions d’utilisation. Elle participe d’ailleurs à des projets militaires qui mettent l’intelligence artificielle à contribution sur les champs de bataille et en cela alimente la course à l’armement piloté par l’IA à l’échelle mondiale.

Guy on tiktok (@sts_3d used the #OpenAI realtime api to make a voice controlled smart gun pic.twitter.com/VGGxBkDEv9

— andrew gao (@itsandrewgao) January 7, 2025

« ChatGPT, nous sommes attaqués de l'avant gauche et de l'avant droite », dit le développeur au système dans la vidéo. « Réagissez en conséquence. La vitesse et la précision avec lesquelles le fusil répond sont impressionnantes, car il s'appuie sur l'API en temps réel d'OpenAI pour interpréter les données et renvoyer des instructions que l'engin peut comprendre. Il suffirait d'une simple formation pour que ChatGPT reçoive une commande telle que « tourne à gauche » et comprenne comment la traduire dans un langage lisible par la machine. Dans une récente déclaration, OpenAI a indiqué avoir sevré le développeur qui en était à l'origine de la possibilité de faire usage de son API.

OpenAI venait pourtant d’ajouter Anduril à sa liste de partenaires dans le cadre de l’utilisation de l’intelligence artificielle à des fins militaires

« Nous joignons nos forces à celles d'@OpenAI pour faire progresser les solutions d'IA pour la sécurité nationale. L'Amérique doit gagner. Les modèles d'OpenAI combinés aux systèmes de défense d'Anduril protégeront le personnel militaire américain et allié des attaques de drones et amélioreront la prise de décision en temps réel. Dans la course mondiale à l'IA, ce partenariat témoigne de notre engagement commun à faire en sorte que les forces américaines et alliées aient accès aux technologies d'intelligence artificielle les plus avancées et les plus responsables au monde », annonce Anduril qui parle sans détour de course à l’armement.

Les deux entreprises travailleront ensemble à l'intégration de la technologie d'OpenAI dans le logiciel des systèmes anti-drones d'Anduril.

« OpenAI développe l'intelligence artificielle pour qu'elle profite au plus grand nombre et soutient les efforts déployés par les États-Unis pour veiller à ce que la technologie respecte les valeurs démocratiques. Notre partenariat avec Anduril contribuera à garantir que la technologie OpenAI protège le personnel militaire américain et aidera la communauté de la sécurité nationale à comprendre et à utiliser de manière responsable cette technologie pour assurer la sécurité et la liberté de nos concitoyens », déclare Sam Altman.

We’re joining forces with @OpenAI to advance AI solutions for national security.

America needs to win.

OpenAI’s models combined with Anduril’s defense systems will protect U.S. and allied military personnel from attacks by unmanned drones and improve real-time decision-making.… pic.twitter.com/fprGN05eeg

— Anduril Industries (@anduriltech) December 4, 2024

OpenAI alimente ainsi la course à l’armement piloté par l’intelligence artificielle à laquelle on assiste à l’échelle mondiale

L'armée chinoise a dévoilé un nouveau type de compagnon de combat pour ses soldats : un robot-chien avec une mitrailleuse attachée à son dos. Dans une vidéo diffusée par l'agence de presse gouvernementale CCTV, on voit des membres des militaires chinois opérer sur un champ de tir aux côtés d'un robot à quatre pattes sur lequel est monté ce qui semble être une variante du fusil d'assaut QBZ-95 de 5,8 x 42 mm, dans le cadre des récents exercices militaires conjoints Golden Dragon 24 menés par la Chine et le Cambodge dans le golfe de Thaïlande.

Ces robots s’appuient à la base sur des applications de détection et suivi d’objets. Dans ce cas, il y a au préalable collecte des images provenant de caméras avant puis détection d’objet sur une classe spécifiée. Cette détection utilise Tensorflow via le tensorflow_object_detector. Le robot accepte n'importe quel modèle Tensorflow et permet au développeur de spécifier un sous-ensemble de classes de détection incluses dans le modèle. Il effectue cet ensemble d'opérations pour un nombre prédéfini d'itérations, en bloquant pendant une durée prédéfinie entre chaque itération. L'application détermine ensuite l'emplacement de la détection la plus fiable de la classe spécifiée et se dirige vers l'objet.

L’application est organisée en trois ensembles de processus Python communiquant avec le robot Spot. Le diagramme des processus est illustré ci-dessous. Le processus principal communique avec le robot Spot via GRPC et reçoit constamment des images. Ces images sont poussées dans la RAW_IMAGES_QUEUE et lues par les processus Tensorflow. Ces processus détectent des objets dans les images et poussent l'emplacement dans PROCESSED_BOXES_QUEUE. Le thread principal détermine alors l'emplacement de l'objet et envoie des commandes au robot pour qu'il se dirige vers l'objet....