IARPA 在一份 PDF 文档中指出：“每一天，人类和机器都会生成大量的文本内容，而其中就包含了可揭示作者身份的语言特征”。
ONDI 表示，有了正确的模型，IARPA 相信它能够识别不同样本中的作者风格一致性。
当然这项技术也能够通过修饰语言模式，使之以新手能够解释的方式来完成相关工作，但 HIATUS AI 必须是与语言无关的。
HIATUS 项目经理 Timothy Mckinnon 博士称：
我们很有希望达成这一目标，为情报界提供急需的能力，并借助计算语言学和深度学习的最新进步，大幅扩展我们对人类语言演变的理解。
为开发强大的模型，HIATUS 将着重于对抗性 AI 研究 —— 作者与匿名文本，与问题是一体两面。
IARPA 认为，归因系统的评估，主要根据统一作者在大型收藏中匹配项目的能力。
而隐私系统的评估，则是根据阻止归因系统的能力。
此外该机构表示，其计划为 HIATUS AI 制定可解释性的标准。
Timothy Mckinnon 补充道，HIATUS 正在从事的部分工作，是试图揭开围绕神经语言模型的某些未知因素。
他表示这些模型的运作良好，但其本质上仍是一个黑匣子，开发人员并不知晓它们是如何做出具体判断的的。
理想情况下，系统会在我们执行时切实理解为何要这么做，并且能够验证其没有接收到虚假的东西、及其正在做哪些正确的事情。
若顺利走到这一步，从打击境外影响活动、到识别反情报风险，HIATUS 都有可能产生深远的影响。
此外 HIATUS AI 能够识别文本是否由机器生成、而不是真人创作出来的。
最后，在 IARPA 完成的研究中，约有 70% 会交给其它政府合作伙伴去实施 —— 前者只负责技术的开发，而不会参与到具体的实施。
目前 HIATUS 研究项目已经开拔，但鉴于距离实验结束还有 42 个月（三年半）的时间，所以不要指望这项技术会很快以完整形态出现。
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