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人工智能（AI）有可能在社會、經濟和政策的各個方面帶來變革，包括國防和安全。英國希望成為在民用和商業應用領域推廣人工智能以及負責任地發展國防人工智能的領頭羊。這就要求對與人工智能軍事應用相關的新出現的風險和機遇，以及英國如何與其他國家開展最佳合作以減輕或利用這些風險和機遇，有一個清晰而細致的認識。

2024 年 3 月，英國國防部（MOD）國防人工智能與自主單元（DAU）和外交、聯邦與發展辦公室（FCDO）聯合委托蘭德歐洲公司（RAND Europe）開展一項簡短的范圍界定研究。該研究的目的是初步探討人工智能在軍事上的應用可能在戰略層面產生風險和機遇的方式，因為迄今為止的大部分研究都集中在戰術層面或非軍事主題（如人工智能安全）上。后續工作將更詳細地探討這些問題，為英國在這些問題上的國際參與戰略提供信息。

本技術報告旨在為理解人工智能軍事應用所帶來的戰略風險和機遇設定一個基線。一份獨立的總結報告則側重于為決策者提供高層次的研究結果。

人工智能的出現正在給競爭和沖突帶來深刻變化

人工智能最好被理解為一套雙重用途的通用技術，以硬件為基礎，但以軟件為核心。與傳統軍事技術不同的是，它們高度民主化，擴散速度極快。創新是由商業用途的私營部門驅動的，而不是由政府或國防部門驅動的。對軍事應用和影響的集體認識正在提高，但起點較低。辯論往往優先考慮某些引人注目的問題，如致命自主武器系統（LAWS）或人工智能（AGI），而忽略了其他議題。它只關注戰術，而忽視戰略；只關注風險，而忽視機遇；或只關注軍事人工智能的直接后果，而忽視從長遠來看可能影響最大的二階和三階效應。

為了解決這個問題，國防部和國防和外交、聯邦與發展辦公室（FCDO）委托進行這項研究，以制定一個概念框架，規劃軍事人工智能帶來的戰略風險和機遇。

圖 0.1 框架：人工智能軍事應用的戰略風險與機遇

人工智能對國防和安全構成復雜、重大且未被充分認識的風險

本報告詳細探討了許多風險和機遇，其中最緊迫的包括

• 信息操縱，如人工智能深度偽造，這不僅會引發政治、經濟和社會問題，還會在危機時刻影響軍事決策。

• 賦予非國家行為者挑戰國家軍隊主導地位的不對稱能力，或者在最壞的情況下，賦予他們新的大規模毀滅性工具（如生物武器）。

• 人工智能對對手之間攻防平衡、戰爭升級動態以及核威懾穩定性的相互影響。這些問題在超級大國競爭加劇的情況下，在世界已經在應對其他不安全因素（如烏克蘭、以色列-伊朗\移民、氣候變化等）的情況下，尤其令人擔憂。

• 與未來出現的任何人工智能相關的潛在災難性安全和安保風險。

在英國國內，還需要應對對國內政治和經濟產生破壞性影響的重大問題。這些問題決定了國防的目的和手段。在國外，人工智能同樣會對以規則為基礎的國際秩序的健康產生深遠影響，這取決于各國、工業界和民間社會是否以及如何有效地共同管理其影響。人工智能專家非常擔心，人工智能會在多大程度上使世界許多地方的平衡傾向于壓制性和獨裁的治理模式，同時有可能顛覆民主政治、污染信息環境和破壞社會的戰斗意志。

同樣，在軍事人工智能方面的領導力也可能帶來巨大的利益。

其中許多潛在風險也可能成為戰略優勢的機遇。人工智能的利弊平衡取決于各國如何快速有效地調整武裝部隊等機構，以利用人工智能的優勢。同樣，這也取決于各國政府如何在國際上施加影響，使全球軍事人工智能行為朝著符合本國利益和價值觀的方向發展。這就意味著各國政府要愿意進行重大投資、組織改革和文化變革，以改變國防部門對新技術的態度。

需要采取緊急行動，降低新出現的風險，利用各種機遇

為了應對這些挑戰，各國必須緊急制定一項全面的行動計劃，考慮到人工智能技術進步、圍繞人工智能或通過人工智能進行的地緣政治競爭以及國際體系中圍繞人工智能不斷演變的規范之間復雜的相互作用。這應利用一套影響不同受眾的機制工具包，運用外交、信息、軍事和經濟（DIME）杠桿，匯集一套積極主動的行動方案：

• 努力促進負責任地采用人工智能，最大限度地發揮其對國防的益處。
• 努力限制非國家行為者、恐怖主義行為者或敵對/無賴國家采用軍事人工智能，同時也要讓他們付出代價，以影響他們的行動。
• 努力為軍事人工智能制定全球、小型和雙邊治理安排。

這也應借鑒其他領域的經驗教訓--如本報告所述--以及最近關于人工智能的高級別倡議的勢頭。突出的例子包括布萊切利峰會、軍事領域負責任的人工智能（REAIM）峰會和《軍事人工智能政治宣言》。

表0.2塑造全球國防人工智能發展的機制工具包

為了應對不斷變化的威脅，美國防部必須快速開發和交付基于軟件的武器和 IT 系統。2023 年 4 月，美國政府問責局發布了一份報告，審查了國防部在多大程度上落實了國防科學委員會和防御創新委員會提出的軟件現代化建議，并為未來的軟件現代化改革做好了準備。在很大程度上，這些建議--以及國防部計劃中和正在進行的努力--側重于通過調整國防部的傳統流程，如簡化采購流程、采用數字化轉型、試行新的籌資方法和提供及時培訓，為作戰人員提供基于軟件的創新能力。本報告將借鑒美國政府問責局近期的工作，重點介紹國防部迄今為止為實現軟件開發和采購方式現代化所做的努力，并將對國防部計劃中的軟件現代化努力以及美國政府問責局為提高國防部實施這些努力的能力而提出的建議發表看法。

敏捷軟件開發

現代軟件交付方法廣泛依賴于敏捷開發。敏捷開發是一種靈活、迭代的軟件開發方式，與傳統的國防部軟件開發流程（即瀑布式方法）相比，它能更早地向用戶交付工作能力。在大多數情況下，采用敏捷方法涉及新的行為和不同的思維方式，是組織運作方式的重大轉變。例如，敏捷實踐要求將規劃、設計、開發和測試整合到一個迭代生命周期中，以盡早和頻繁地交付軟件，從每隔幾天到每隔 60 到 90 天不等。頻繁迭代的目的是有效衡量交付全套功能的進度，降低技術和計劃風險，并對利益相關者和用戶的反饋做出響應。

相比之下，在美國防部傳統使用的瀑布式方法下，需求是在開發之前確定的，軟件通常在開發周期結束時作為一個單一的完整程序交付。軟件開發過程中沒有用戶的持續參與或反饋，程序可能無法在不增加成本和延誤進度的情況下修改需求。這種軟件開發方法與國防部硬件系統的開發如出一轍。圖 1 比較了敏捷和瀑布式軟件開發方法。

圖 1. 敏捷和瀑布式軟件開發框架的比較

有許多框架可供敏捷項目使用，如開發、安全和運營（DevSecOps），這是一種迭代軟件開發方法，它將開發、安全和運營作為向軟件用戶提供有用能力的關鍵要素結合在一起。這些框架提供了指導項目的基本結構。敏捷作為一個概念，并不是規范性的，而是各種迭代軟件方法的總稱。每個框架都是獨一無二的，可能有自己的流程和工件（描述計劃或已完成內容的文檔、數據或其他信息）術語。根據美國政府問責局（GAO）的《敏捷評估指南》，在聯邦環境中實施敏捷時，政府人員和承包商人員應共同確定特定項目使用的敏捷術語和流程。這些框架并不相互排斥，可以結合使用。

美國防部的軟件工廠生態系統

美國防部的軟件工廠生態系統是一系列工具和流程的集合，為整個 DevSecOps 生命周期的各項活動提供支持。軟件工廠使用基于云的計算來組裝一套軟件工具，使開發人員、用戶和管理人員能夠按日常節奏協同工作。如圖 2 所示，這些工具和流程通過三個關鍵階段支持持續迭代開發：規劃、開發和運營，并在每個階段強調安全性。

• 規劃。這一階段涉及幫助項目管理時間、成本、質量、風險和其他問題的活動，如系統設計、項目計劃創建、風險分析和業務需求收集。

• 開發。這一階段包含多個工作流，配備工具和工作流程，在盡量減少人工干預的情況下實現活動自動化，以生產軟件應用程序。

• 運行。在這一階段，軟件被部署到最終用戶。除其他外，在此期間還要進行操作和安全監控。

2018 年 2 月，DSB 指出，軟件工廠是迭代開發實踐的重要組成部分，因為它們允許程序不斷發現錯誤并獲得用戶反饋。

圖 2. 美國防部軟件工廠生態系統

美國國防部的適應性采購框架和軟件采購途徑

2020 年 1 月，國防部重新發布并更新了其采購政策，強調采購流程的速度和靈活性。更新后的指令建立了自適應采購框架，由六種采購途徑組成，每種途徑都是根據所采購能力的特點和風險狀況量身定制的。這六種采購途徑的目的之一是及時向最終用戶提供解決方案（見圖 3）。

圖 3. 美國防部的適應性采購框架

其中一條途徑，即軟件采購途徑，旨在提供高效和有效的安全軟件采購、開發、集成和及時交付。2020 財年國家國防授權法案》第 800 條規定，國防部必須制定這一途徑。該途徑為軟件采購和開發投資決策建立了一個框架，以解決能力、經濟承受能力、風險承受能力和其他考慮因素之間的權衡問題。它分為兩個階段：規劃和執行（見圖 4）。

圖 4. 美國防部的軟件采購途徑

利用這種途徑，小型跨職能團隊--用戶、測試人員、軟件開發人員和網絡安全專家--有望能夠快速迭代地交付軟件，以滿足用戶需求。國防部的政策鼓勵項目官員經常與用戶接觸，并至少每年一次向行動提供新功能。該指令落實了我們在 2019 年提出的建議，即國防部應確保其軟件開發指南在用戶參與和反饋的時間、頻率和記錄方面提供具體、必要的指導。此外，我們還在 2022 年 3 月報告稱，該指南總體上反映了領先公司所采用的主要產品開發原則。

雖然軟件采購途徑提供了許多潛在的方法來提高國防部從現代軟件開發方法中獲益的能力，但我們最近的工作也表明，國防部仍在確定如何對該途徑進行監督。例如，我們在 2021 年 6 月報告稱，國防部尚未收集數據和開發工具，以監督使用該途徑的項目。

2021 年 9 月，美國防部表示已制定了軟件采購途徑數據收集戰略，并與各部門總部和相關項目辦公室共享。此外，國防部還表示，它計劃準備一個半年度報告模板，并收集早期途徑項目的試用報告，以獲得見解、落實建議并改進模板。

參與軟件現代化工作的實體

負責采購和維護的國防部副部長（USD(A&S)）、負責研究和工程的國防部副部長（USD(R&E)）以及國防部首席信息官（CIO）負責領導軟件現代化活動的協調工作，特別是通過軟件現代化高級指導小組（SSG）進行協調。除其他外，軟件現代化高級指導小組旨在促進整個部門采用現代軟件開發實踐，并消除采用的障礙。

OSD 內部的許多其他部門（包括成本評估與項目評估部門 (CAPE)、作戰測試與評估部門 (DOT&E) 主任）以及聯合參謀部和軍事部門也負責執行或監督軟件現代化的某些方面。軟件現代化 SSG 中也有這些組織的代表。

這些部門與軟件現代化相關的部分職責包括

• 美國國防部（A&S）制定軟件采購和維護政策，如國防部軟件采購途徑指令。

• 國防部研發與教育司（USD(R&E)）就國防研究、工程和技術開發的各個方面制定政策并提供建議，如通過研發和科技舉措，推動軟件開發能力向記錄在案的采購項目快速過渡，并使之成為可能。

• 國防部首席信息官就國防部信息技術、信息系統和網絡安全的運作制定戰略和政策，如共同領導制定國防部軟件現代化戰略。

• DOT&E 制定國防部測試政策，包括國防部指令 5000.89《測試與評估》，該指令概述了軟件采購途徑項目的測試指南。

• CAPE 制定成本估算和分析政策，包括國防部指令 5000.73《成本分析指南和程序》，該指令概述了軟件購置途徑項目的成本估算指南。

• 聯合參謀部制定需求驗證補充指南，并針對聯合需求審查軟件程序。

• 軍事部門執行國防部軟件采購政策，并通過決策機構監督軟件采購途徑項目。此外，軍事部門還制定補充軟件政策并管理其軟件員工隊伍。

美空軍研究實驗室（AFRL）的使命是為空中、太空和網絡空間部隊領導作戰技術的發現、開發和交付。為完成這一使命，空軍研究實驗室需要獲得國內外的研發（R&D）和技術人才。美國空軍后勤部的國際組合和參與方法很好地利用了國際研發和人才，但僅靠這些方法可能不足以獲取越來越多的海外研究成果。為此，美國空軍后勤部委托進行了這項研究，以探討在美國空軍后勤部目前的海外辦事處（負責考察和資助研發工作）之外，在海外實驗室建立強大的實際存在的各種方案。根據這項研究獲得的信息，提出了四項主要建議： 2) 擴大、簡化和充分利用各種方法，將 AFRL 技術人員嵌入海外實驗室；3) 開展國際合作，應對駐地研發挑戰；以及 4) 不尋求影響國際科技資金的方法。

這項研究包括六項任務：

任務 1：確定在海外實驗室建立實體機構的目標
任務 2：記錄行業和大學在海外實驗室方面的經驗
任務 3：確定在海外實驗室建立實體機構的方法
任務 4：將行業/大學的經驗與建議的目標和方法進行比較
任務 5：評估功能要求
任務 6：建議

人們普遍認為，將機器學習融入軍事決策對于美國在 21 世紀保持軍事主導地位至關重要。機器學習的進步有可能通過提高整個國家安全企業級決策的速度、精確度和效率，極大地改變戰爭的特點。美國國防部的領導者們認識到了這一點，并正在做出大量努力，以在戰爭的戰術、作戰、戰略和機構層面有效整合機器學習工具。

本報告將探討機器學習的一種應用，其重點是在競爭和沖突的作戰層面實現軍事決策。展示了機器學習如何與人類合作，作為決策系統的一部分，用于提高軍事行動和活動的有效性。展示了這種方法如何通過分析原本無法獲取的數據源，為指揮官提供有關作戰環境的新見解。將重點放在從大量基于文本的數據（如報紙報道和情況報告）中獲得的洞察力上，這些數據無處不在，但卻很少以任何系統的方式整合到決策中。

在本報告中介紹的方法以人機協作系統的概念為基礎，并證明了現有的機器學習能力需要人在各個階段的參與，才能證明對操作層面的決策有用。因此，機器學習能力的發展與雷達自二戰以來的演變密切相關，而雷達是人機協作用于軍事目的的最早范例之一。如今，與不列顛之戰期間使用的預警系統同樣依賴雷達機器和人類觀察員一樣，機器學習仍然需要人類的參與，以指導這種新傳感器使用正確的數據，正確解釋其輸出結果，并評估其結果對作戰決策的影響。

通過一個基于真實世界數據和真實世界危機的示例研究，將讀者（"您"）置身于一名軍事指揮官的視角，就 2022 年俄羅斯全面入侵烏克蘭之前，美國如何支持烏克蘭兵力應對俄羅斯支持的烏克蘭東部叛亂，展示了這一系統方法的實際應用。在撰寫本案例研究時，把讀者您當成了這位指揮官，因為目標是強調您在未來與機器學習工具的合作中可能扮演的關鍵角色--無論是作為分析師、決策者，甚至是在現實世界的類似背景下應用這些工具的軍事指揮官。

值得注意的是，本案例研究是基于 2014-2020 年間的數據于 2020 年 12 月完成的，僅分析了這一時期與俄羅斯支持的烏克蘭東部叛亂有關的實地情況。本研究尚未更新，以反映自 2022 年 2 月俄羅斯入侵烏克蘭以來所獲得的任何見解。然而，從入侵前的視角來看，機器學習在后來發生的現實世界事件中用于作戰決策的優勢和局限性也就不言而喻了。

在整個案例研究中，將看到為本報告目的而進行的基于機器學習的實際評估結果，該評估分析了來自烏克蘭的 18,000 篇歷史新聞報道，內容涉及從 2014 年沖突起源到 2020 年末的沖突。利用機器學習工具從這些數據中提取相關見解，并與分析結果進行互動，就向烏克蘭兵力提供何種類型的支持以及在俄羅斯入侵前實現美國在該地區的目標做出名義上的決策。在此過程中，人機協作學習的優勢將逐漸顯現，將親眼目睹機器學習工具如何快速、系統地利用以前無法獲取的數據，為復雜問題提供新的見解。但這種方法的局限性也會顯現出來，將親眼目睹機器學習的好壞取決于支持它的可用數據，以及訓練機器學習工具和解釋其結果的人類分析師。

人機協作方法適用于軍事決策者在陸軍和美國防部作戰和機構層面面臨的各種問題集。因此，本研究以具體證據清晰地展示了在軍事決策中使用機器學習所涉及的權衡問題，為機器學習在軍事領域的廣泛應用做出了貢獻。本研究為美國陸軍提出了幾項重要發現和建議。

研究問題

• 指揮官如何利用機器學習進行作戰決策？
• 人類分析師應如何與機器學習工具合作以實現作戰決策？

主要發現

首先，分析展示了機器學習在軍事決策方面的巨大潛力，但只有在與對特定問題背后的背景有詳細了解的人類分析師配對時才能實現。在此提出的機器學習方法不會取代人類分析師。相反，它能使人類分析師更高效、更嚴謹，并能更好地從以前未開發的數據源中提取洞察力。在案例研究中，通過使用機器學習獲得的大多數關鍵見解都需要人類分析師的額外干預。在某些情況下，這需要在模型結果的基礎上有選擇性地疊加額外的數據源。在其他情況下，則需要人工分析師手動審查機器學習工具認為相關和有趣的基礎數據。因此，美國陸軍現有的機器學習能力需要人類在各個階段的參與，才能充分發揮其潛力。

其次，分析表明，通過大幅提高執行重復性任務的效率，人機協作方法可以大規模分析人類分析師無法單獨完成的海量數據集，從而產生以前無法實現的有關作戰環境的新見解。案例研究表明，從分析人員處理大量數據的重復性分析任務所花費的時間來看，機器學習能顯著提高效率，使分析人員更高效、更嚴謹，并能更好地從以前未開發的數據源中提取洞察力。這表明，對于需要大量人工審核相關數據的問題，陸軍領導應優先考慮將機器學習作為一種解決方案。

最后，這項研究揭示了機器學習的系統方法能夠對作戰級總部已有的大量數據進行標準化、客觀和長期的分析，從而增強其支持有效決策的潛力。在許多情況下，這些數據是戰爭中作戰和機構層面決策的最佳信息來源，但如果沒有機器學習，這些數據就只能以臨時和主觀的方式進行分析。

建議

首先，這項研究表明，陸軍應為各級指揮人員提供頻繁接觸機器學習的機會，讓他們熟悉人類如何利用這些能力作為軍事決策系統的一部分。

其次，本研究強調，陸軍應建立多樣化的機器學習團隊，以充分釋放這一能力的潛力。這些團隊應整合熟悉機器學習工具細節的作戰研究系統分析員、對特定作戰環境有第一手知識的操作員、了解可用數據以分析特定問題的分析員，以及能將機器分析轉化為對作戰決策有實際影響的指揮官。

美國國防部長辦公室（OSD）和各軍種已經做出了廣泛的工作，將無人系統納入其現有的組織結構，顯示了無人系統考慮因素所代表的整體重要性。整個美國防部仍有改進合作的空間。將正在進行的工作標準化，盡可能地進行合作，并整合基礎政策和技術，將使無縫的團隊合作成為未來國防行動的亮點--無論這些團隊是有人的、無人的，還是聯合的。

無人系統技術的進步強調了將重點從特定領域過渡到不分領域的必要性。任何領域的進步都有利于所有領域的發展。未來的行動將在很大程度上依賴于多領域的能力，這些能力必須與聯合部隊的結構無縫對接和整合。

美國國防部、工業界和學術界擁有先進的技術、戰略和標準，對無人系統的發展及其與國防部任務的整合構成挑戰。這些主要的進步、挑戰和趨勢可以整合成四個關鍵主題，它們涉及到將繼續加速無人系統進入未來的基礎性利益領域：

• 互操作性 - 互操作性在歷史上一直是，并將繼續是無人系統集成和操作的一個主要推力。載人和無人系統已經越來越多地協同他們的能力，專注于使用開放和通用架構的關鍵需求。一個強大的可互操作的基礎提供了一個結構，將使未來的作戰取得進展。

• 自主性 - 自主性和機器人技術的進步有可能徹底改變作戰概念，成為一個重要的力量倍增器。自主性將大大提高載人和無人系統的效率和效力，為國防部提供戰略優勢。

網絡安全--無人系統的運作通常依賴于網絡連接和有效的頻譜訪問。必須解決網絡的漏洞，以防止破壞或操縱。

• 人機協作 - 如果互操作性奠定了基礎，那么人機協作是最終目標。人類力量和機器之間的協作將實現革命性的合作，機器將被視為重要的隊友。

支持政策、需求和采購環境必須繼續發展和進步，以跟上所有系統的快速技術和能力進步的步伐。為了確保我們的軍事優勢，應該把重點放在無人駕駛技術的發展、可用性和使用上。美國防部在無人駕駛系統方面的舉措的調整將影響美國軍隊的未來構成

《2022年國家安全戰略》和《國防戰略》明確指出，美國正處于一個決定性的十年，世界大國之間的地緣政治競爭條件將被確定。美國防部將以三種相互關聯的方式推進其優先事項--通過綜合威懾、戰役和建立持久優勢。加快技術進步和創新是通過這些戰略途徑實現美國防部優先事項的關鍵因素。美國和盟國在技術和創新方面的領先地位長期以來一直是其軍事優勢的一部分。其將采取措施保持領導地位，并對抗競爭對手。為了應對這一挑戰，《國家發展戰略》提出"廣泛而深入地改變生產和管理軍事能力的方式......為軍事優勢構建一個持久的基礎。"

根據國家發展戰略，美國國防科技企業必須 "利用美國的不對稱優勢：創業精神和多樣性和多元化的想法和技術生成系統，推動無與倫比的創造力、創新和適應性。" 通過這些不對稱的優勢，將創造、分析、測試、獲取和保護所需的知識和工具，以滿足國家發展戰略的三個戰略途徑。

在這個科學和技術戰略中，確立了競爭優勢的方式。將專注于聯合任務，以速度和規模創造和發揮能力，并確保研究和開發的基礎。

三個方面的任務：

1.關注聯合任務：投資于信息系統，并建立嚴格的、著眼威脅的分析程序，更好地使國防部在其科學和技術投資中做出明智的選擇。

2.以速度和規模創建和部署能力：培育更具活力的國防創新生態系統，加速新技術向應用領域的過渡，在國防部內外建立有效溝通。

3.確保研發的基礎：招募、保留和培養人才，振興基礎設施，提升數字基礎設施，促進利益相關各方更強有力的合作。

維護美國國家安全的三大類14個關鍵技術領域，分別是：

美國仍然是世界上最突出的軍事和技術力量。在過去十年中，美國認識到人工智能作為力量倍增器的潛力，越來越多地將人工智能（AI）的熟練程度視為美國重要利益和保證美國軍事和經濟實力的機制。特別是，在過去十年中，人工智能已成為美國國防的一項關鍵能力，特別是考慮到2022年美國國防戰略對印度-太平洋地區的關注。

因此，美國國防部（DoD）（以及美國政府和國防機構總體上）對人工智能和相關新興技術表現出越來越大的熱情。然而，雖然美國目前在學術界和私營部門的人工智能研究和開發方面取得了巨大進展，但國防部尚未在廣泛范圍內成功地將商業人工智能的發展轉化為真正的軍事能力。

美國政府在利用國防人工智能和人工智能支持的系統方面通常處于有利地位。然而，在過去的幾年里，各種官僚主義、組織和程序上的障礙減緩了國防部在國防人工智能采用和基于技術的創新方面的進展。最關鍵的是，國防部遭受了復雜的收購過程和廣泛的數據、STEM和AI人才和培訓的短缺。從事人工智能和人工智能相關技術和項目的組織往往是孤立的，而且還存在必要的數據和其他資源相互分離。在美國防部內部存在一種傾向于可靠方法和系統的文化，有時趨向于勒德主義。所有這些因素都導致了人工智能采用的速度出奇的緩慢。美國家安全委員會2021年提交給國會的最終報告總結說，"盡管有令人興奮的實驗和一些小型的人工智能項目，但美國政府離人工智能就緒還有很長的路要走"。

因此，盡管人工智能有可能增強美國的國家安全并成為一個優勢領域，而且鑒于美國在軍事、創新和技術領導方面的長期傳統，人工智能有可能成為一個薄弱點，擴大 "美國已經進入的脆弱窗口"。 如果美國不加快創新步伐，達到負責任的速度，并奠定必要的制度基礎，以支持一支精通人工智能的軍隊，人工智能將繼續成為一個不安全點。

去年，美國防部在這些挑戰中的一些方面取得了進展，調整了國防人工智能的方法。2022年6月，美國防部發布了《負責任人工智能戰略和實施途徑》，將更有數據依據的、負責任的、可操作的人工智能工作列為優先事項，此后開始執行。最重要的是，美國防部已經啟動了對其人工智能組織結構的重大改革，創建了一個新的首席數字和人工智能辦公室（CDAO），以整合其不同的人工智能項目和利益相關者，并使其與該部門的數據流更好地協調。值得注意的是，美國國防部目前正在對其國防人工智能的整體方法進行重大變革和振興。然而，這些新的人工智能努力是否足以讓美國彌補失去的時間，還有待觀察。

在一個跨國威脅不斷增加、全球相互依存度空前提高、大國競爭重新抬頭的時代，美國正處于一個拐點。這是在技術革命的背景下發生的，技術革命加劇了面臨的挑戰，同時也提供了潛在的解決方案，在氣候、醫藥、通信、運輸、智能和許多其他領域提供了突破。其中許多突破將通過利用人工智能（AI）及其相關技術--其中主要是機器學習（ML）。這些進步可能會塑造國家之間的經濟和軍事力量平衡，以及國家內部的工作、財富和不平等的未來。

ML的創新有可能從根本上改變美國軍隊的戰斗方式，以及美國防部的運作方式。機器學習的應用可以提高人類在戰場上的決策速度和質量，使人機合作的性能最大化，并將士兵的風險降到最低，并極大地提高依賴非常大的數據集的分析的準確性和速度。ML還可以加強美國以機器速度防御網絡攻擊的能力，并有能力將勞動密集型企業功能的關鍵部分自動化，如預測性維護和人員管理。

然而，人工智能和機器學習的進步并不只是美國的專利。事實上，面對中國在該領域的挑戰，美國在人工智能領域的全球領導地位仍然受到懷疑。美國防部和學術界的許多報告反映了需要在人工智能研究和開發方面進行更多投資，培訓和招聘一支熟練的勞動力，并促進支持美國人工智能創新的國際環境--同時促進安全、安保、隱私和道德的發展和使用。然而，人們對信任問題，特別是對這些系統的測試、評估、驗證和確認（TEVV）的關注太少。建立一個強大的測試和評估生態系統是負責任地、可靠地和緊急地利用這一技術的一個關鍵組成部分。如果不這樣做，就意味著落后。

本報告將首先強調為人工智能系統調整美國防部現有的TEVV生態系統的技術和組織障礙，特別強調ML及其相關的深度學習（DL）技術，我們預測這對未來的威懾和作戰至關重要，同時在可解釋性、可治理性、可追溯性和信任方面帶來獨特的挑戰。其次，本報告將向國防部領導層提供具體的、可操作的建議，與情報界、國務院、國會、工業界和學術界合作，通過改革流程、政策和組織結構，同時投資于研究、基礎設施和人員，推進ML/DL的TEV系統。這些建議是基于作者幾十年來在美國政府從事國家安全工作的經驗，以及對從事ML/DL和測試與評估的政府、工業和學術界專家的數十次訪談。

自主系統將塑造戰爭的未來。因此，土耳其的國防人工智能（AI）發展主要側重于提高自主系統、傳感器和決策支持系統的能力。提高自主系統的情報收集和作戰能力，以及實現蜂群作戰，是發展國防人工智能的優先事項。雖然土耳其加強了自主系統的能力，但在可預見的未來，人類仍將是決策的關鍵。

人類參與決策過程提出了一個重要問題：如何有效確保人機互動？目前，自主系統的快速發展和部署使人機互動的問題更加惡化。正如土耳其國防工業代表所爭論的那樣，讓機器相互交談比較容易，但將人類加入其中卻非常困難，因為現有的結構并不適合有效的人機互動。此外，人們認為，人工智能對決策系統的增強將有助于人類做出更快的決定，并緩解人機互動。

土耳其發展人工智能的意圖和計劃可以從官方戰略文件以及研發焦點小組報告中找到。突出的文件包括以下內容：

• 第11個發展計劃，其中規定了土耳其的經濟發展目標和關鍵技術投資。

• 《2021-2025年國家人工智能戰略》，它為土耳其的人工智能發展制定了框架。

• 焦點技術網絡（Odak Teknoloji A??，OTA?）報告，為特定的國防技術制定了技術路線圖。這些文件提供了關于土耳其如何對待人工智能、國防人工智能和相關技術的見解。

土耳其特別關注人工智能相關技術，如機器學習、計算機視覺和自然語言處理，其應用重點是自主車輛和機器人技術。自2011年以來，自主系統，主要是無人駕駛飛行器（UAV），仍然是土耳其人工智能發展的重點。此后，這已擴大到包括所有類型的無機組人員的車輛。同時，用人工智能來增強這些車輛的能力也越來越受到重視。人工智能和相關技術的交織發展構成了土耳其人工智能生態系統的核心。

土耳其的人工智能生態系統剛剛起步，但正在成長。截至2022年10月，有254家人工智能初創企業被列入土耳其人工智能倡議（TRAI）數據庫。土耳其旨在通過各種生態系統倡議在其國防和民用產業、學術機構和政府之間創造協同效應。由于許多組織都參與其中，這些倡議導致了重復和冗余。冗余也來自于人工智能技術本身的性質。由于人工智能是一種通用技術，可以應用于不同的環境，各種公司都有用于民用和國防部門的產品；因此相同的公司參與了不同的生態系統倡議。此外，民用公司與國防公司合作，在國防人工智能研究中合作，并提供產品，這是司空見慣的。

土耳其鼓勵國際人工智能在民用領域的合作，但不鼓勵在國防領域的合作。然而，由于技能是可轉移的，國防人工智能間接地從這種合作中受益。

土耳其非常關注自主系統發展中的互操作性問題，特別是那些具有群集能力的系統。除了蜂群，北約盟國的互操作性也是一個重要問題。因此，土耳其認為北約標準在發展自主系統和基礎技術方面至關重要。

土耳其目前對人工智能采取了分布式的組織方式。每個政府機構都設立了自己的人工智能組織，職責重疊。目前，盡管國防工業局（Savunma Sanayi Ba?kanl???，SSB）還沒有建立專門的人工智能組織，但SSB的研發部管理一些人工智能項目，而SSB的無人駕駛和智能系統部管理平臺級項目。目前，根據現有信息，還不清楚這些組織結構如何實現國防創新或組織改革。

土耳其尋求增加其在人工智能方面的研發支出，旨在增加就業和發展生態系統。SSB將在未來授予更多基于人工智能的項目，并愿意購買更多的自主系統，鼓勵研發支出的上升趨勢。然而，盡管土耳其希望增加支出，但金融危機可能會阻礙目前的努力。

培訓和管理一支熟練的勞動力對于建立土耳其正在尋找的本土人工智能開發能力至關重要。這包括兩個部分。首先是培養能夠開發和生產國防人工智能的人力資源。因此，土耳其正在投資于新的大學課程、研究人員培訓、開源平臺和就業，同時支持技術競賽。第二是培訓將使用國防人工智能的軍事人員。國防人工智能也正在慢慢成為土耳其武裝部隊（Türk Silahl? Kuvvetleri，TSK）培訓活動的一部分。目前，關于土耳其打算如何培訓軍事人員使用國防人工智能的公開信息非常少。

隨著美國為大國競爭而重組其軍隊，戰場的有效性將取決于美軍是否有能力超越其近似競爭對手的決策周期。速度是關鍵--軍隊如何快速從其傳感器中收集數據，分析數據，辨別重要信息，將其發送給相關作戰人員并作出最佳反應。一支日益一體化和互操作性的部隊，對共同作戰環境有共同理解，對于軍隊完成能力融合至關重要。

美國防部聯合作戰概念（JWC）描述了全域作戰，并設想了一個聯合殺傷網，它可以通過全域聯合指揮和控制（JADC2）的支持概念，快速有效地將任何傳感器與任何投射能力聯系起來，這就是融合的原則。實現融合要求各軍種之間專注聚焦，確定優先次序并進行協同。美國陸軍將在JADC2中發揮核心作用，因為它為作戰和戰術網絡的發展提供信息；為JWC提供后勤骨干；并在一系列與各部門、機構和國際合作伙伴的合作實驗中測試融合。

0 概述

• 議題：隨著美國軍隊為大國競爭而進行的轉型，戰場效率將在很大程度上取決于其超越同行競爭對手決策周期的能力。

• 聚焦范圍：描述了陸軍和聯合實施JADC2的情況。

• 觀點：

  • 在一個共同的作戰環境中，數據管理和共享對于軍隊實現必要的能力融合至關重要。
  • JADC2要求國防部和陸軍進行變革，特別是在數據共享、網絡支持能力、決策周期中的人工智能（AI） 以及對部隊結構的調整方面。
  • JADC2是關于獲取數據和有效連接；它不是一個特定的平臺。

1 戰略環境

在2020年以后，美國軍隊必須具有戰略上的敏捷性、反應性和致命性。中國和俄羅斯正在大力投資，以減輕美國在陸地、空中、海上、太空和網絡空間各個領域的能力。

• 通過快速移動平臺維持的反介入/區域拒止（A2/AD）能力，爭奪進入戰場的機會。
• 利用日益增長的城市化和其他阻礙視距瞄準的地形。
• 利用戰略上敏感和動態的環境。

在有可能限制聯合部隊戰略部署和使用其部隊能力的情況下，需要一個現代化的指揮和控制（C2）機構，能夠迅速匯集美國及其盟國的所有能力，以威懾，并在必要時擊敗近鄰和其他競爭對手。

1.1 遺留系統的不足之處

目前的C2項目使用的是幾十年前的平臺，"沒有針對未來沖突的速度、復雜性和殺傷力進行優化"。目前的平臺各軍種不能有效地利用或發送數據、命令給其他軍種，而且它們的結構不能支持實現未來的C2。2018年國防戰略（NDS）強調了C2系統現代化的重要性，指出在退化的環境中未來的戰斗將以速度、更多的自主權和分布式的單位獲勝。

2 聯合作戰概念（JWC）

美國防部領導層設想了一個在戰場上沒有界限的未來，圍繞著一個統一的C2系統，其中一個多領域的方法--參與和整合地面、空中、海上、網絡和空間作戰--對于挑戰一個近似的對手是必要的。JWC是一個關鍵的概念，并且正在推動未來的研發和采購，同時也在整合作戰指揮部的審查和服務計劃。因此，該概念的發展是國防部的一個優先事項。

圖：全域聯合指揮與控制（JADC2）通過實時終端用戶報告和協作規劃，協同多個數據源，在國防支持民事當局行動期間，準確地在聯合特遣部隊民事支持(JTF-CS，美軍機構) 可能需要的地方提供支持能力。

注1：聯合作戰概念的四個支持性概念

• 指揮與控制
• 火力
• 后勤
• 信息優勢

2.1 JADC2

美國防部JADC2戰略于2021年5月由國防部長勞埃德-奧斯汀批準，闡明了國防部實施JADC2的方法；它將JADC2描述為感知、探測和行動的作戰能力，從而提高從沖突到競爭以及所有領域的互操作性和決策速度。JADC2是一個以數據為中心的持續C2能力框架，它支持JWC，并使聯合部隊能夠迅速匯集有助于威懾的效果，并通過決策優勢使任務取得成功。

JADC2指的是所有聯合C2的實施，包括：

• 構建其連接性的架構。
• 授予權力。
• 整合人工智能（AI）決策。
• 提供梯隊的人員能力。
• 培訓領導人。
• 同步工作人員并賦予他們實時決策的權力。

由于速度和規模在未來的戰斗中至關重要，JADC2將建立一個網狀網絡，實時將各部門的數據帶入一個 "可共享的數據湖"，將來自所有領域--陸地、空中、海上、太空和網絡空間的傳感器連接起來。利用人工智能軟件、數據庫、處理器和算法，它將把偵察信息轉化為可識別的和優先的目標，比人類分析員更快。目標數據將被發送到處于最佳位置的單位/能力，無論是動能、網絡、電子戰（EW）還是信息作戰（IO）。

JADC2及其網狀網絡可以被看作是一個安全的戰斗互聯網，軍事應用程序在上面進行連接，從所有可用的來源搜尋數據，以迅速將最佳的 "投射 "或 "效應器 "與目標聯系起來。JADC2可以提供無處不在的數據，不同的人類和機械數據可以根據需要使用。歸根結底，JADC2不是一個特定的平臺；它是獲取數據并有效連接。

圖：聯合參謀部的JADC2作戰規劃實驗，允許陸軍、海軍、空軍和海軍陸戰隊的節點共享實時的信息，以實現傳感器與投射的聯系，并將其顯示在一個共同的作戰畫面上（美軍聯合現代化司令部）。

2.2 各軍種間的合作

所有軍種都同意需要將JADC2作為一項組織戰略。2020年，陸軍和空軍簽署了一項協議，在2022財政年度（FY22）之前分享數據并制定共同的數據和接口標準；在多次實驗中，他們在這方面取得了成功。此外，陸軍、海軍和空軍在2021年初簽署了一項合作協議，以測試、整合和分享數據開發，以實現JADC2。

3 陸軍的角色

陸軍現代化戰略描述了陸軍將如何作戰，用什么作戰以及如何組織起來支持聯合部隊。陸軍致力于發展作戰網絡、技術和概念，通過一系列名為 "項目融合"（PC）的演示和實驗來實現超額匹配并為聯合部隊提供信息。這是一場持續的學習運動，旨在迅速 "融合"所有領域（陸地、空中、海上、太空和網絡空間）的效果，并塑造陸軍的新興理論、組織、訓練、能力、研究和發展以及后勤。

通過實驗和學習，"項目融合"有助于確保軍隊在適當的地方擁有適當的人員、適當的系統、適當的能力，以支持聯合戰斗。——陸軍參謀長詹姆斯-麥康威爾將軍

"項目融合"（PC）：學習運動

PC由五個核心要素組成：

• 確保合適的人員和人才。
• 將陸軍現代化工作與八個陸軍未來司令部跨職能小組（CFT）聯系起來，這些小組與陸軍現代化的六個優先事項相一致。
• 擁有正確的指揮和控制，以應對節奏越來越快的威脅。
• 使用人工智能對信息進行分析和分類，并在陸軍網絡中進行傳輸。
• 在 "最嚴苛的地形"中測試能力。

每項實驗都通過新的架構、編隊和來自陸軍八個CFT的授權來融合現代化舉措，并深化陸軍現代化舉措的整合。這些努力正在加速2018年國防戰略中概述的現代化戰略，該戰略設想未來的戰斗將在退化的環境中以擁有速度、自主性和分布式能力的單位獲勝。

表：陸軍未來司令部項目融合戰略20-22財年

在亞利桑那州尤馬的 "項目融合2020"（PC20）持續了幾個月，展示了人工智能和機器人技術，包括兩次實彈演示。該實驗由士兵、平民、科學家和工程師設計，在最低作戰水平上測試了融合，以挑戰戰術邊緣的決策過程。其中一項測試使用衛星和無人駕駛航空系統：同時感知空中和地面目標；迅速將數據傳遞給平臺，以打擊目標；并在十幾秒內決定性地摧毀該目標。

圖：2021年10月19日，在亞利桑那州尤馬試驗場，被分配到第82空降師的美國陸軍一等兵丹尼爾-坎達爾斯使用戰術機器人控制器來控制遠征模塊化自主車輛，為 "項目融合"做準備。在2021年項目融合期間，士兵們試驗使用該車輛進行半自主偵察和再補給（美國陸軍中士馬里塔-施瓦布攝）。

對實現JADC2能力的另一個貢獻是陸軍繼續倡導將其從聯合（joint）擴展到 "結合（combined）"--CJADC2--因為任何網絡都需要包括盟友和合作伙伴。陸軍在亞洲和歐洲有著深厚的軍隊間關系，應該站在這種重要努力的最前沿。認識到這一點，陸軍21/22財政年度的PC戰略將參與范圍擴大到了結合伙伴和盟友，增加了指揮層級并使之多樣化，并推動了現代化概念和技術的極限。

注2：項目融合（Project Convergence）：項目融合是聯合部隊對速度、射程和決策主導權的實驗，以實現超額完成任務，并為聯合作戰概念和全域聯合指揮與控制提供信息。作為一場學習運動，它利用一系列聯合的、多領域的交戰來整合人工智能、機器人技術和自主性，以提高戰場態勢感知，將傳感器與投射連接起來，并加快決策的時間線。因為誰能最先看到、了解并采取行動，誰就能獲勝。

注3：項目融合的五個核心要素

• 1.人
• 2.武器系統
• 3.指揮和控制
• 4.信息
• 5.地形

4 挑戰

JADC2要求國防部和陸軍進行轉型，特別是在數據管理和共享、網絡支持能力、人工智能在決策周期中的作用以及為實現這些變化而對部隊結構進行調整。陸軍現代化戰略及其現代化優先事項是持續轉型的框架，以使陸軍能夠在多個領域進行部署與聚合效應。

注4：軍隊現代化的優先事項六大任務

• 遠距離精確射擊
• 下一代戰車
• 未來的垂直升降機
• 陸軍網絡現代化
• 空中和導彈防御
• 士兵殺傷力

4.1 數據共享和網絡能力

一個用于C2的綜合戰斗管理系統需要在數據共享和標準化數據共享接口方面進行通信；然而，許多遺留系統包含數據共享障礙。2021年初，各軍種之間開始認真工作，制定數據標準以連接他們的JADC2項目，并通過 "發現、理解和與所有領域、梯隊和安全級別的合作伙伴交換數據 "來克服這些障礙。

陸軍的網絡CFT正在試驗網絡的現代化，以實現聯合接口、彈性和能力。它的重點是加強地面領域的數據和網絡傳輸能力，連接人工智能和機器學習（AI/ML），開發戰術云和邊緣計算。

4.2 聯合部隊實驗

國防部正在制定和實施一套初步的實驗和原型設計的核心原則，以統一國家安全事業。聯合部隊已經確定了幾個原型能力，通過將真實世界的威脅數據納入響應計算，在即將舉行的演習中進行測試。陸軍聯合現代化司令部建立了聯合系統集成實驗室（JSIL）--一個使用持久性環境場景的實驗網絡，允許各軍種、工業界和盟友通過幾個網絡測試數據共享能力。這將有助于對JADC2戰略進行可靠的評估。

4.3 最大限度地利用空間、人工智能和網絡

由美國太空發展局管理的低地球軌道（LEO）衛星將整合各軍種的戰術網絡，以創建一個網狀網絡的傳輸層。計劃于2022年部署的近30顆衛星將提供一種 "作戰人員沉浸 "能力，其中傳感器、投射和戰術網絡可以與戰術通信連接。PC22將利用這些衛星，開發低地軌道能力。

人工智能國家安全委員會報告稱，國防部有必要在2025年前采用、實施人工智能并為其提供資源。人工智能/ML--陸軍的一個優先研究領域--對于在聯合、全域作戰中實現聯合戰場管理系統至關重要。人工智能的進步提高了對新出現的威脅的反應速度和敏捷性，使指揮官和工作人員能夠將精力集中在加速、優化決策上。

建設網絡安全基礎設施是陸軍網絡計劃的一個關鍵方面，它將為統一的網絡帶來速度、訪問和安全。在平衡這些要求的同時，美國網絡司令部正在與行業伙伴密切合作，擴大用于在國防部、情報界和商業網絡之間傳遞數據的安全共享工具，而不存在被破壞的風險。

圖：作為 "項目融合2020"的一部分，飛馬系列戰術自主系統的一部分在尤馬試驗場進行測試。飛馬系統有能力為無人駕駛航空系統（UAS）、地面行駛履帶式車輛，提供監視能力或創建一個地區的豐富詳細的三維地圖。

5 前進之路

決策主導權--在技術和融合的作用下更快地做出更好的決策的能力--將使美國軍隊從其對手中脫穎而出。JADC2有助于實現信息主導權，并促進快速融合，實現速度關鍵優勢，這是未來AI/ML競爭的基礎。

目前，每個軍種都在其各自領域內管理C2的復雜性。隨著戰爭的特點變得越來越復雜，聯合部隊必須同時有效地整合五個領域。這需要新的C2方法。JADC2是建立一支能夠完成國防戰略目標的聯合部隊的基礎。國會的支持、持續的資助和軍種間的合作對于成功實施JWC和JADC2至關重要。

陸軍在實現這一聯合網絡的技術、創新和實驗方面處于領先地位。它的PC學習運動已經證明了它有能力使用新興技術和創新概念來實現軍種間和跨域的融合。陸軍的未來司令部、CFTs、作戰能力發展司令部和軟件工廠正在結合士兵的經驗、工業界的資源和科學家的專業知識來發展和提供未來的戰斗力量。通過實驗和聯合協作，陸軍正在使JADC2成為現實，從而增強戰略競爭中的威懾力和沖突中的超強戰斗力。

美國陸軍協會

美國陸軍協會是一個非營利性的教育和專業發展協會，為美國的全部軍隊、士兵、陸軍文職人員和他們的家屬、行業伙伴以及強大國防的支持者服務。美國陸軍協會為陸軍提供聲音，支持士兵。