3月31日，美国“防务一号”（Defenseone.com）网站报道称，由该网站组织的第二届“天才机械”（Genius Machines）论坛上，美国国家地理情报局专家称，中国正将运用“生成对抗网络”技术对卫星照片进行处理，以扰乱人工智能技术对军事和民用目标进行大数据识别。相关专家认为，中国在这方面已经大幅度领先美国。

我们看到的最常见的GAN技术演示，杨幂换脸朱茵……

　　据称，美国家地理情报局局长办公室的自动化项目主管兼首席信息官托德·迈尔斯说：“中国是第一个运用对抗生成网络技术来欺骗大数据识别的国家，他们已经成功欺骗了计算机，让它们识别出实际上并不存在的地形和目标。”

　　“中国在这方面大大领先于我们，”他说：“中国在这方面是有计划的：他们已经在这样做了。使用GAN——也就是对抗生成网络技术——来操纵图像和像素，来创造实际上不存在的东西，来实现‘邪恶’的目的。”

　　迈尔斯说，举例而言，对手可以通过欺骗通过电脑的辅助识别分析软件，让它报告在某重要河流的特定地点出现了一座桥梁。

　　“这样一来，你就可能会被引诱针对这座桥梁制定战术计划，训练部队，制定进攻路线，以攻击这座并不存在的桥，结果——你得到了一个大大的惊喜。”他说。

　　2014年，GAN（生成对抗网络）技术首次被提出，作为一种训练神经网络系统自动识别目标和识别真伪的新方法。

　　简单来说，通常的识别算法是通过图像中的一些特定特征的出现规律来进行，例如：当一张图片符合条件X、Y和Z，那么就可以识别这张图片中有一只猫。而生成对抗网络则会学习在什么情况下，识别神经网络会将目标识别为猫，然后生成含有X、Y、Z条件的图片以使识别网络认可这是一只猫。

　　目前许多国家都已经要求谷歌地球等软件对敏感目标打码，但美国家地理情报局当然有的是“无码”图……

　　这一技术目前最广为人知的运用就是“AI换脸术”（deep fake），利用这一技术可以制作以假乱真的动态人脸画面。不过，利用生物识别等技术，电脑仍然可以区分GAN制作的动态人脸画面，但如果将这一技术转移到地图上，识别就变得不可能了。

　　迈尔斯称，2017年开始，中国学者已经开始使用生成对抗网络技术，来识别卫星照片中的道路、桥梁和其他目标。

　　去年开始，有AI技术专家指出，同样的技术开始被用于欺骗生成对抗网络。

　　迈尔斯表示，为了训练自动识别系统，需要使用大量商业卫星照片，而只需在其中混入少量经过处理的数据，即可干扰整个自动识别系统的工作。他表示：“我们暂时不说国防和情报方面会遇到的问题，就想象一下，谷歌地图可能会混入这些图片，故意的？那么我们就可以想象，5年后，特斯拉自动驾驶系统广泛使用以后会如何？”

　　国家地理情报局的地形测绘信息会直接被用于巡航导弹地形匹配制导，图为美国AGM-86空射巡航导弹

　　1999年美国空袭贝尔格莱德，被巡航导弹从水平方向穿入摧毁的大楼

　　观察者网军事评论员表示，美国地理情报局（National geospatial-intelligence ageny，缩写NGA）是美国政府下设，为国家安全目的搜集、分析和发布地理情报的机构，该机构是美国情报体系的关键组成部分。

　　虽然上面这位美国专家说的声情并茂，好像又揭发了中国的“大秘密”，但实际上对别国领土进行高精度测绘本来就是一种间谍行为，而且具有极高军事价值。美国国家地理情报局所搜集的地理信息会被用于美军的地形识别导航系统，而这一系统也是GPS系统之外，最常用的导弹、飞机导航技术，尤其是运用在巡航导弹上，换言之，这位美国专家大谈的中国“邪恶的目的”，恰恰是保护本国重要桥梁、建筑，城市、人民的生命安全不受美国导弹的威胁。而看看美国专家这气急败坏的语气，我们不得不给中国相关领域的专家点赞，干得漂亮！