二十多年前，情報學研究錯過了社會科學的 "復雜性轉向"。本文旨在從復雜性科學的角度審視軍事情報，并討論相關概念，如感知建構（sensemaking）和反射性（reflexivity）。為此，對軍事和情報理論、條令和實踐進行了研究。軍事科學中的復雜性見解被用來審視軍事情報的心智模式和當前思維。與其將軍事情報視為一個定義明確、獨立自主的領域或由封閉的情報循環所體現的功能，不如將其視為一種情景實踐。關于縱向和橫向背景影響的兩個案例說明了這種情景性。首先，對北約在阿富汗部署的討論顯示了重要的縱向影響：（政治）背景和任務的影響。其次，對聯合國特派團的審查體現了橫向影響：需要非正式協作、臨時組織和整體方法。不過，這兩個案例都顯示了縱向和橫向的影響。總之，本文強調了感知建構而非情報周期的適用性，并為進一步將復雜性研究納入情報工作提出了建議。

引言

世界日益復雜并不是一個新的概念。全球化、通信技術的進步和不斷變化的國際秩序構成了一個日益相互聯系和相互依存的世界。人與人之間、思想與思想之間以及事件與事件之間的影響都在快速且不可預測地傳播。在這種情況下，戰爭也越來越被視為復雜的，或者說是一個復雜的系統。然而，對某些人來說，（錯誤的）隱含假設是戰爭的早期表現形式在某種程度上更為簡單。這也導致了一種批評，認為復雜性只是軍事術語中的另一個流行詞，缺乏實質內容或深刻理解。蒙卡斯特爾曾稱之為 "新復雜性的神話"。然而，從根本上回顧復雜性的核心概念，就會發現重要的啟示。

在本文中，復雜性不僅僅是非常復雜的同義詞。它指的是復雜性科學所研究的系統，"在這些系統中，沒有中央控制和簡單運行規則的大型組件網絡會產生復雜的集體行為、復雜的信息處理，并通過學習或進化進行適應"。這種復雜行為發生在總體層面上，這意味著在更高的系統層面上，底層智能體的相互作用會出現激進的新行為--這就是所謂的涌現。這些智能體多種多樣，相互聯系，相互影響，相互適應。這使得系統呈現出非線性動態：無法根據輸入知識預測系統輸出。涌現和非線性打破了牛頓機械論的觀點，即可以根據線性因果關系來研究世界。它也打破了與之相關的分析思維方法，即可以把難題分解成各個組成部分，由這些組成部分的特性來解釋整體的行為，這也被稱為還原論。因此，復雜性構成了一種看待（情報）問題的新范式，盡管問題本身并沒有發生必然的變化。

復雜性科學與情報學之間的相似之處顯而易見。此外，情報可被視為復雜系統的一部分，它采用 "復雜的信息處理 "來了解環境，更好地處理預測問題。基于對復雜性的深入理解，本文旨在從更廣闊的視角審視軍事情報這一過程。文章以文獻綜述和兩個基于文件分析和說明性訪談的案例研究為基礎。由于軍事情報是情報學研究中的一個邊緣課題，本特刊中的多篇文章為界定和劃分什么是軍事情報做出了有益的努力。退一步說，這篇文章強調軍事情報是一個情境過程，而不是將其視為一個定義明確、獨立的領域或職能--如封閉的情報周期所體現的那樣。它處于作戰環境和更廣泛的社會政治體系之中--這些都是其復雜性的要素。

這種復雜的觀點對（條令上的）軍事情報概念化具有影響。這可以最好地視為適應性感知建構：一種持續數據探索和迭代歸納推理的形式，以實現有意義的理解，支持作戰和戰術軍事決策。由于復雜性，不存在可據以推斷理解特定事物的一般知識。因此，知識是在反復測試和完善結論（迭代）的過程中創造出來的，而測試和完善結論所依據的信息則是局部和臨時提供的最佳可用可能知識（歸納）。正如案例研究所示，這一點尤其適用于支持地區外穩定和維和行動的情報工作，盡管并不完全如此。

對于從根本上反思在條令上仍然堅持客觀性和等級制度等傳統思想的軍事情報來說，復雜性是一個潛在的豐富來源，它也與當代關于反射性和批判性情報研究的辯論相聯系，這些辯論使情報學中的這種傳統線性思想相對化。為了對此有所貢獻，本文將分五個部分展開。首先，文章比較了當前情報學和更廣泛的軍事科學中的復雜性觀點。隨后，文章概述了復雜性增加對軍事情報工作的影響。之后，兩個案例研究分別突出了軍事情報在實踐中的復雜性特征。對荷蘭向北大西洋公約組織（NATO）駐阿富汗國際安全援助部隊（ISAF）派遣兵力的分析表明了（政治）背景和任務對軍事情報感知建構的影響。接下來，討論了聯合國（UN）軍事維和情報的發展，進一步說明了在工作層面采取整體方法、組織靈活性和非正式協作的必要性。在某種程度上，前者強調的是縱向維度，后者強調的是橫向維度，盡管在這兩種情況下，這兩個維度都是一個因素。與所謂的封閉性和客觀性相反，這些案例將說明軍事情報對外部影響的開放程度。第五部分也是最后一部分將討論復雜性思維在軍事情報學中的現狀，并提出進一步研究的建議。

復雜性、情報和軍事科學

情報研究仍然是一個孤立的領域，往往忽略了其他領域和學科的相關知識。情報感知建構是一個例外。戴維-T.-摩爾（David T. Moore）等人長期以來一直主張，這是概念化當代分析過程的一種有用方式。一般來說，感知建構是指一群人界定環境并賦予其意義的社會實踐。他們創造并調整自己的觀點，同時也考慮到有關特定主題領域的一般觀念和框架，如現有地圖、身份、事件的特定版本或政治觀念。重要的感知建構特征包括：不愿簡化、尊重專業知識而非等級制度，以及執行（在執行活動或軍事行動時對其進行反思）。感知建構可能會受到一些障礙的阻礙，如組織手段或基礎設施不便、文化限制、世界觀的投射或 "不光彩的 "政治考慮。作為一種注重綜合的方法，感知建構能夠適應復雜性，為傳統分析或牛頓還原論提供了另一種選擇。

摩爾等人呼吁進行概念轉型，以促進 21 世紀情報工作的發展，這與軍事情報工作尤其相關。情報感知建構促進情報專業人員對思維框架和既定思維模式進行積極的自我反思。通過反射性反思，情報人員可以進一步認識到國家間的政治利害關系、社會化假設或自我形象等環境因素如何影響情報人員的方法偏好、常規或程序，或如何形成一種互惠或自我實現的威脅描述和制造動態。解決這一問題的良方在于激發創造性的實驗，并采用視角主義和分析的多樣性。反射性就是要認識到情報和情報問題是同一個復雜系統的一部分，并相互影響。在軍事背景下，這并不總是合乎邏輯的，因為傳統上情報部門的任務只是評估環境，而影響環境則是其他參謀部門的任務。此外，保密限制了情報的內外傳播，也妨礙了與外界更多的合作（軍事情報）感知建構。

除了一些例外情況，總的來說，情報研究確實錯過了二十多年前社會科學的 "復雜性轉向"。這一學術轉向是在社會研究中采用復雜性科學的思想和方法。情報研究對復雜性的關注一直處于邊緣地位。對軍事領域來說，更復雜的是，軍事情報在情報學研究中的代表性很小。因此，專門研究軍事情報的復雜方法少之又少。這是一個問題，因為 "當今國防組織所處的復雜環境使得對強大知識體系的需求更加迫切"。相比之下，在更廣泛的軍事科學領域，復雜性常常被用來研究戰爭和戰爭。

復雜性不僅被用作研究戰爭和戰爭的純理論視角。奧辛加和勞森都表明，復雜性思維也是現代軍事條令和實踐的幾個基本方面的一部分。一些戰略家，其中包括約翰-沃頓和約翰-博伊德，根據復雜性思維制定了計謀。其中，博伊德提出了著名的 OODA 循環（觀察、定位、決策、行動），代表了戰爭中的決策過程。同樣受到復雜性影響的概念還有機動戰、任務指揮、蜂群、網絡中心戰（NCW）以及指揮、控制、通信、計算機、情報、監視和偵察（C4ISR）。除了這些較為隱晦的復雜性思維應用，其他條令出版物，如美國和澳大利亞的一些現行條令，也使用了源自復雜性科學的術語和語言。

最近一個應用復雜性思維的例子是軍事設計思維。與傳統的線性思維不同，軍事設計思維 "作為一種新興的實踐，喚起了哲學、社會科學、復雜性理論的折衷組合，并經常在量身定制或'獨一無二'的實踐中采用即興的、無腳本的方法"。它摒棄了標準的操作程序和格式，而是以迭代的方式注意細節，以適應問題（環境）的變化。設計思維認為，軍事行動藝術是通過對問題采取多種視角（范式），包括對問題的框架和表述方式進行反射性檢查，從而使復雜性變得有意義。

在軍事理論和實踐中采用復雜性思維并不意味著兵力本身就變成了復雜系統。克貝爾認為，條令經常使用的復雜性術語與其在復雜性科學中的含義相去甚遠。此外，在許多軍事和情報文化與組織中，官僚主義和僵化的等級制度仍然盛行，而不是能夠快速適應的分散結構。另一個反對全面采用復雜性的論點是，目前許多軍事思想都假定，通過技術，信息優勢會帶來勝利。數據過載是唯一的問題，情報被視為可靠、清晰和隨叫隨到。因此，許多軍事概念，如 NCW 和 C4ISR，都不能被認為是完全復雜的，因為這些概念并沒有質疑信息的客觀性或準確衡量社會現實的可行性--這在復雜性科學的反射性方法中很常見。

錯過軍事復雜性轉向對軍事情報的影響是深遠的。將情報視為可靠、透明和隨叫隨到，意味著情報與目標獲取的界限變得模糊。情報部門不再關注不確定性和了解作戰環境的耗時過程，而只專注于尋找目標，不考慮具體情況。沙漠風暴 "和 "伊拉克自由 "行動就是生動的例子，在這兩次行動中，情報部門最重要的工作就是探測和跟蹤目標，縮短從傳感器到射手的時間。盡管在戰場上取得了這些成功，但在伊拉克自由行動之后的入侵后叛亂和阿富汗戰爭中，情報工作錯失復雜性轉折的另一個影響也變得十分明顯。過度依賴技術收集導致人力情報來源明顯不足。此外，戰爭是一種社會現象，伊拉克和阿富汗人民的文化、語言和宗教無法僅通過技術收集來了解。這兩個國家的反叛亂行動必須采取以民眾為中心的方法，而不是僅僅關注打擊 "叛亂分子"。正如史密斯所說，在 "人民戰爭 "的氛圍中，情報部門確實調整了一些做法，以適應反叛亂的復雜性。一個顯著的例子是調整了戰場情報準備程序。"戰場 "被 "環境 "所取代，以涵蓋以民眾為中心而不是以敵人為中心的戰役中的眾多參與者和因素。另一個例子是美國的 "人類地形系統"（HTS），該系統旨在解決環境系統中復雜的社會和文化問題。人類學家和其他社會科學家增強了部署部隊的能力，使其更加適應當地環境。

雖然情報工作的復雜性并非全新事物，但與更廣泛的軍事科學相比，就顯得微不足道了。以復雜性為基礎制定得到廣泛認可的戰略--更不用說將其明確而廣泛地納入條令--對于情報工作來說仍然遙遠。通過 NCW 和 C4ISR 的條令概念，復雜性是軍事革命（RMA）的一部分。與此相反，情報事務革命（RIA）作為 RMA 的鏡像，包括其復雜性思維，從來都不是一個流行的話題。更糟糕的是，情報事務革命 "主要側重于情報的戰略層面和國家情報部門的重組"。與此相反，關于行動和戰術層面的情報進程，似乎只有有限的學術辯論[......]"。然而，正如后面所討論的，雖然西方占主導地位的條令可能在形式上沒有反映出全面的復雜性轉向，但在部署期間的（非正式）軍事情報實踐確實更多地顯示了這一點。

對軍事情報過程的影響

為了研究復雜性對作戰和戰術層面情報進程的影響，本部分回顧了作為軍事情報條令進程的情報周期。這一周期的優勢在于，它使人們能夠共同理解什么是情報需求、收集的數據、信息和情報產品。它有利于國際合作，例如北約內部的合作。盡管有這一優勢，但越來越多的文獻指出了這一模式的缺陷。批評的主要話題是循環的周期性和順序性。在現實中，步驟的順序并不總是得到遵守，而且存在許多內部反饋回路。因此，將循環描述為非線性運行的 "計算機軟件"，要好于目前流行的機電反饋系統的比喻。然而，文獻大多將情報循環中的缺陷視為組件或變量的故障，如問題不明確、信息/傳感器的可用性或缺乏糾正反饋回路。這就阻礙了人們從整體上看待情報循環正變得過時的觀點。最重要的問題是，循環作為一種標準化模式，"假定流程對所有目標都以同樣的方式運行，而不管復雜程度和認知要求如何"。一些作者利用復雜性來研究對情報問題的不同看法及其方法。一個著名的例子是特雷弗頓的情報問題類型學（謎題、奧秘、復雜性）。吉爾（Gill）和費蒂安（Phythian）利用復雜性論證了智力與其說是一個循環，不如說是一張網。最近的一個例子是門克維爾德（Menkveld），他研究了智力問題在復雜性上的差異，以及這種差異對所能提供的評估的確定性的影響。門克維爾德較少強調的一個方面是智力的情景性和自我意識的必要性。

作為軍事情報的典型模式，循環提出了這樣一個問題，即在循環中是否存在一種能力，以反射性地適應不同的問題。情報循環是一個控制論反饋回路。這意味著它被視為是封閉的，其重點是通過既定的反饋過程進行控制，其行為是 "有規律的，或確定的，或可重復的"。"[智能]循環是控制論系統的一個隱喻，在這個系統中，控制單元 "感知 "反饋，并通過編程對輸出進行持續的微小調整。[......]在傳統軍事周期的隱喻中，用戶就是控制單元，不斷調整他們的既定需求，以優化他們的情報輸入"。

更具體地說，在傳統周期中，向發起行動的軍事指揮官傳播情報開始了控制論反饋。它調整軍事指揮官或控制者最初的情報需求，導致新的需求，并重新開始這一過程。這就是唯一的調整；情報用戶的新方向。只有輸入的方向發生了變化，其他循環的任何靈活性都被排除在外。不管是什么情報問題，從戰術戰斗到復雜的戰略問題，都極少有適應手頭問題的可能性。這種對控制和反饋過程的關注，反映在許多情報文獻中生產者與消費者關系這一主題的盛行上。雖然 70 多年來情報周期基本保持不變，但控制論關于控制和組織的思想已經發展成為復雜性科學，為系統提供了更廣泛的思考。

為了更好地理解控制論和復雜性主題，博伊德的 OODA 循環很有參考價值。在討論 RMA 或 NCW 時，OODA 循環經常被引用。從真正的軍事角度解釋，RMA/NCW 的理念是利用現代技術加速 OODA 循環。比對手更快地完成循環，就是勝利。雖然這在一定程度上是正確的，尤其是在戰術層面，但 Boyd 也認為，這是在處理不斷變化的沖突局勢，并比對手更快地適應這種局勢。這種重速度輕適應的錯誤觀念將 OODA 循環簡化為一個傳遞信息的控制論決策循環。然而，博伊德指出，信息不僅傳遞系統，而且塑造系統。

OODA 循環的重點是適應（僅次于速度），而控制論智能循環的適應能力卻受到嚴重限制；它只能傳遞情報，而不能被情報塑造。這種循環為往往復雜的問題提供了簡單的解決方案。為了改進軍事情報工作，該行業應進一步向復雜性轉變，接觸封閉系統中控制論反饋以外的思想。這不僅僅是一個（純粹的）理論論點，正如以下案例研究所示。

北約和(國際)國家對阿富汗的看法

軍隊中特定的等級和官僚組織與文化會限制情報工作的指示和評估范圍。在多國部隊進行地區外部署的情況下，國際政治任務也會規定具體的背景和任務。例如，國際軍事存在需要建立一個安全可靠的環境并確保行動自由。這意味著存在某些敵對因素，而確定這些敵對團體（至少部分地）是一種政治行為。派遣國通常還會對軍事行動施加額外的限制和注意事項。特別是對于較小的參與國（國際）來說，政治因素和框架會產生很大影響，并成為感知建構的障礙。

在阿富汗，荷蘭軍事部隊為國際安全援助部隊的各種任務做出了貢獻。其中之一是烏魯茲甘特遣部隊（TFU），其任務是 "通過加強當地民眾對阿富汗當局的支持，削弱對塔利班及相關團體的支持，促進穩定與安全"。為此，荷蘭國防情報和安全局在 2005 年的公開報告和政府致議會的信函中采用了美國的 "反對兵力"（OMF）框架。這是一種對任何與安援部隊/過渡部隊任務目標不一致的行為體進行籠統分類的方式。它反映了美國在全球反恐戰爭中 "要么支持我們，要么反對我們 "的邏輯，也將塔利班等同于基地組織。

然而，荷蘭的社會和政治辯論也導致政治家們需要公開解釋聯邦特遣部隊的任務是重建，而不是作戰。此外，荷蘭還決定，美國特種作戰部隊選擇與之合作的某些部落首領和事實上的權力掮客是特混部隊的禁區。荷蘭議員試圖以此確保與荷蘭士兵合作的行動者 "手腳干凈"，保持較高的道德標準。在實踐中，由此產生的權力動態導致當地部落關系以塔利班或 "勝利陣線 "為框架，結果適得其反。這甚至促使一些部落首領實際尋求塔利班的支持。隨著時間的推移，當地的經驗和以部落為基礎的情報分析為后續的特混部隊輪換提供了更細致的理解。但事實證明，一些過渡聯邦部隊指揮官、參謀人員和軍事情報單位也很難從最初的以敵人為中心轉變為以民眾為中心。另一個使情報工作復雜化的因素是國際安全援助部隊按省劃分的組織方式，例如，將赫爾曼德河沿岸事態發展的感知建構劃分給特混部隊和赫爾曼德特遣部隊。與烏魯茲甘省的荷蘭人一樣，鄰省赫爾曼德省的英軍也面臨著與英國的政治目標和戰略敘事不同的復雜現實。特別是，鏟除罌粟田的行動對當地的動態和社會經濟需求麻木不仁，"盲目按下按鈕"，從而疏遠了行動者。

荷蘭國際安全援助部隊的另一項貢獻--昆都士省的警察培訓任務--在荷蘭議會的大多數議員中達成了來之不易的政治支持共識。然而，作為一項條件，需要對畢業生進行跟蹤，以確保他們不會參與戰斗活動或被部署到省外。在阿富汗，警察和軍隊的角色無法嚴格區分，跟蹤人員非常困難，因此這一要求被證明是不現實的。對特派團的正式評估也得出結論，在結束過渡聯邦部隊的任務后，向安援部隊提供軍事援助的首要（荷蘭政治）需要掩蓋了昆都士特派團對警察和司法系統的長期貢獻。更一般地說，派遣部隊的國際政治考慮，如聯盟外交或通過 "在地圖上插一面旗幟 "來建立聲譽，會將重點從開展有效行動和收集相關軍事情報轉移到盡量減少傷亡上。更廣泛的利益，如聯盟的未來，也會影響哪些話可以說，哪些話不能說，哪些話被認為是相關的。

因此，（國際）政治環境會對軍事情報（收集和分析）進程、傳播和接受能力產生重大影響--特別是考慮到軍隊中的等級和官僚文化。換言之，感知建構的障礙，如世界觀的投射、政治要求或組織上的僵化，會造成政治現實、軍事情報與實地作戰經驗和復雜性之間的縱向錯位。強調這種背景性質絕非試圖過分簡單化。多年來，阿富汗機構、當地部落和利益攸關方的感知建構以及安援部隊與他們的合作都在增加。荷蘭等北約成員國倡導更廣泛的三維方法（國防、外交和發展），過渡聯邦部隊和其他國際安全援助部隊特遣隊也采用了這一方法。

組織設計的新思維以及感知建構和理解情報的新理念為這一發展提供了幫助。2010 年一份關于 "修復 "情報的報告表明，人們重新發現了更多以人口為中心的反叛亂（COIN）原則和更廣泛的軍事行動重點。該報告提出的情報 "藍圖 "包括由記者型分析師和信息經紀人組成的巡回小組，他們在地區級穩定行動信息中心（SOIC）工作，為軍事單位、地方政府和非政府合作伙伴提供全面的了解。一些人批評說，這種橫向的概念重構超越了軍事情報的傳統性質、職責、組織和能力--或者說，軍事情報不應該完全是為了適應和 "修復情報"。此外，所呼吁的網絡化、協作性和更非正式的橫向 "自治 "需要大量的投資和轉型，而軍事情報組織并不僅僅是支持沖突后和境內作戰行動。然而，可以說，當代沖突（和戰爭）的復雜環境同樣要求對軍事情報的縱向影響采取整體性的方法和反射性的認識。因此，有必要對冷戰時期傳統的官僚主義軍事情報下屬機構和（封閉的）流程概念進行修正--尤其是在北約的地區外行動和其他國際穩定與維和行動中。

聯合國與靈活協作的 "情報 "實踐

與軍事官僚主義和等級制度相比，在實踐中，軍事情報的感知建構可能需要非正式協作和臨時組織，以促進創造性實驗、尊重專業知識和不愿簡化。此外，關于情報與信息的構成的正式條令觀念也可能是分散的。與北約的地區外行動相比，聯合國特派團的正式范圍更廣。聯合國軍事單位往往只是特派團團長使用的組成部分之一。因此，軍事信息（或情報）涉及多個領域。在這方面經常使用的一個縮寫詞是 X-PMESII；提倡從政治、軍事、經濟、社會、信息和基礎設施等多領域的角度出發。然而，國際安全援助部隊的案例也顯示了北約是如何轉向更全面的方法的。

在聯合國內部，"情報 "一詞長期以來一直被視為有爭議的 "臟話"。它與秘密收集、未經有關人員許可或同意以及非法秘密行動聯系在一起。聯合國和平行動有明確的法律和道德限制，而且非常強調透明度、客觀性、中立性和包容性，將其作為該組織的核心標準。這一點也反映在觀察員特派團的悠久傳統中，如聯合國駐黎巴嫩臨時部隊（聯黎部隊）、聯合國停戰監督組織（停戰監督組織）和中東的聯合國脫離接觸觀察員部隊（觀察員部隊）。反應性登記和報告一直是（有時也許仍然是）聯合國士兵的主要活動。然而，自 20 世紀 90 年代以來，人們越來越多地討論了信息（或情報）工作對于支持聯合國兵力和更廣泛的任務的極端重要性。在聯合國對維和行動的評估中，明確指出特派團和軍隊的 "信息管理 "只是 "情報 "的委婉說法。聯合國是在不聲不響地做情報工作嗎？2005 年，聯合國的監督報告仍然認為軍事情報（G2）部門 "通常是被動的，嚴重依賴二手情報"，甚至缺乏收集公開來源情報以支持特派團的 "概念或安全許可"。然而，從 2006 年開始--早在聯合國海地穩定特派團（MINUSTAH）以犯罪團伙為目標期間--特派團聯合分析小組（JMAC）的概念就發展成為特派團成功的最重要因素，并在非正式開拓方面發揮了至關重要的作用。

特派團聯合分析小組不僅為聯合國秘書長特別代表提供戰略簡報，還及時提供關于犯罪團伙頭目和地點的目標資料。線人網絡和一系列（航拍）圖像提供了重要信息。任務期間提供的附加值使兵力指揮官和警務專員決定為聯合軍事行動中心投入更多人員。還與各國駐海地大使館和相關國家情報部門非正式討論了報告問題。在這方面沒有正式的安排。對信息的分類和如何安全儲存信息的規定都很粗略。盡管如此，非正式橫向協作做法的機會、威脅行為者（犯罪團伙）的特殊性和打擊犯罪 團伙行動的成功，創造了對特派團至關重要的特定信息（情報）流程。

認識到聯合國內部對 "情報 "的傳統負面看法，同時也著眼于日益增加的復雜性，學者、聯黎部隊前特派團聯合分析小組組長 Renaud Theunens 建議聯合國采用 "理解 "這一廣泛概念： "對特定局勢的感知和解釋，以提供有效決策所需的背景、洞察力和遠見"。由于這一定義與北約和英國關于情報感知建構的條令如出一轍，人們可能會再次懷疑，回避情報一詞在多大程度上仍主要是一個語義問題。自 2015 年以來，聯合國內部正式制定一個情報框架來應對和反擊這一問題的勢頭日益高漲。其中一個驅動力是維持和平行動特別委員會就復雜的挑戰、不斷變化的威脅以及聯合國部隊和平民傷亡人數不斷增加等問題進行的討論。

事實上，在過去五年中，聯合國維和部制定了維和情報政策、軍事維和情報（MPKI）手冊和培訓員培訓課程。手冊和課程的內容反映了廣泛接受的概念和行動框架，與北約奧伯阿梅爾高學校情報課程的內容相似：情報周期和功能、分析工具、報告格式、信息需求管理和收集/獲取管理。聯合國課程中承認 MPKI 對作戰環境的分析與北約的戰場情報準備和作戰環境情報準備都很相似。兩者都為軍事決策過程提供信息。然而，教員卻被告知不要進行這種比較，因為這會讓學生感到困惑，并強調 "在聯合國維和行動中，非軍事（'民事'）因素--特別是人的因素和影響人的生活和活動的因素--是重點"。該評論沒有強調北約成員如何從以敵人為中心的方法擴大范圍，并認識到廣闊的人文領域和復雜的安全觀。Theunens 還將聯合軍事行動中心的概念與最終在阿富汗成立的國家獨立情報委員會進行了比較，從而將兩者聯系起來。這說明聯合國內部顯然需要在政治上或官僚主義上明確標明維和-情報方面的政策和文件與北約有何不同。一個很能說明問題的例子是，"維和情報 "如何被巧妙地改為 "維和情報"，以盡可能地與(國家)情報區分開來。

實際上，在馬里馬里支助團（MINUMSMA）的一小部分部隊派遣國采用的北約情報程序和做法的經驗最終為起草 MPKI 文件的工作組成員提供了參考。這始于試驗性的 ASIFU 的建立，這是荷蘭等國家向聯合國提供的一種能力。這可以部分視為對軍事情報發展的縱向影響。ASIFU所擁有的情報、監視和偵察能力對聯合國來說是前所未有的。公開來源的信息以及人力、圖像和信號情報都是重要的資源。在聯合國特派團的軍事結構中，ASIFU 是第一個專門負責收集和分析信息的獨立單位。

然而，由于多種因素，感知建構、共享與合作遠未達到最佳狀態。在聯合國馬里多層面綜合穩定團（馬里穩定團）中，存在任務限制、手段短缺、信息基礎設施安全限制以及西方和非洲部隊之間的文化和組織分歧。例如，ASIFU 的任務是嚴格關注馬里，而復雜的局勢要求采取區域分析方法。高端情報收集手段無法使用，其信息也無法傳播。例如，阿帕奇直升機的攝像圖像也包含高度機密的數據。西方的人力情報和軍民互動小組需要覆蓋廣闊的地區，并面臨當地語言和文化障礙。盡管保密和文化差異仍阻礙著西方和非洲聯盟馬里穩定團部隊之間更密切的合作，但軍人購買商用相機的舉措部分緩解了物資問題。最終，ASIFU 的人員確實與馬里穩定團的其他實體和馬里的民間組織進行了聯絡，并尋求對其進行培訓。駐馬里安全部隊分析人員也開始與活躍在該地區的法國（非馬里穩定團）部隊進行非正式聯絡。

由于 ASIFU 的參與國堅持使用北約的條令和標準，特派團的其他部門和（非北約的）部隊派遣國仍然認為 ASIFU 是特派團的一個外國組成部分。ASIFU 的獨立是出于西方的實用主義和對部隊派遣能見度的渴望。一些人認為，它的分離和保密性是一個重要的組織缺陷，造成了情報工作的壁壘森嚴、效率低下和任務重復的競爭。此外，西歐 "滑雪國 "與非洲部隊之間的文化差異甚至被一些人從種族角度加以描述。隨著 2017 年非洲駐布隆迪部隊人員與馬里穩定團常規情報部門 U2 和特派團聯合分析小組合署辦公，非洲駐布隆迪部隊的招募規模縮小，專業知識、經驗和做法得以共享，這種隔閡最終得到解決。

事后看來，按照北約的概念發展和實驗政策，反恐部隊被視為旨在推動更廣泛的任務情報系統創新的實驗。歐洲國家的聯合國官員試圖將聯合國 "北約化"，以實現反恐目標，而國家貢獻的能見度或抵制的務實論點似乎減輕了這一觀點。盡管如此，一旦創建，橫向非正式協作和其他做法就會出現，對聯合國更廣泛的情報創新產生影響。

總體而言，對于 2006 年以來聯合國維和軍事情報的發展而言，組織的靈活性和工作層面的非正式協作已被證明是至關重要的因素。至于 "軍事情報 "更廣泛或整體的關注點和實用方法或條令，北約和聯合國國際特派團之間的相似性正在增加。在實踐中，官僚主義和巨大的復雜性--政治任務、派遣國的多樣性、組織結構和行動環境--是影響軍事（維和）情報的性質、價值和影響的重要因素（或潛在障礙）。因此，改進軍事情報感知建構需要工作層面的專業人員進行靈活和持續的反射性檢查。然而，盡管與聯合國特派團其他（文職）部門的橫向合作日益增多，但保密條件限制了軍事情報從業人員與非情報部門外部人員（如科學家或非政府組織）交流思想，而這些人員也居住在更廣泛的與任務相關的復雜安全生態系統中。

結 論

從復雜性科學的角度來看，這兩個案例都說明有必要了解并管理軍事情報的縱向和橫向維度或影響因素。除了系統開放性之外，還要重新考慮其邊界，因為這取決于視角、環境或背景。然而，在軍事條令和決策中--盡管受到復雜思維的影響--系統仍以封閉性為主要特征。軍事情報更是如此，它應該客觀地觀察作戰環境，而不對其施加影響，而不是承認不斷的互動。

傳統的情報周期，在條令上仍然是軍事情報的決定性過程，使情報工作牢牢地處于控制論時代。對這一周期的批評或替代方案幾乎沒有采用任何側重于復雜性和適應性問題的視角。而在學術界對戰爭和戰爭復雜性的研究中，幾乎完全沒有涉及情報問題，這就更加劇了這一問題。為了改進軍事情報工作，可以對其學習和適應能力進行更全面的研究。第一步應該是結束對軍事情報相對孤立的討論，從軍事科學開始，與其他應用復雜性科學和思維的領域建立聯系。設計思維尤其適合，因為它能使軍事情報人員在思考新的組織形式時納入明確的復雜性基礎，促進對問題的多角度考慮。

情報學研究中的一些觀點為在軍事情報學中拓展復雜性方法提供了一個良好的起點。特雷弗頓的 "謎題、奧秘和復雜性 "類型學為設計適應復雜性的情報進程提供了一個可能的切入點，使其概念更加明顯。與當前有關復雜性和（軍事）情報的文獻相比，更廣泛的方法將進一步強調反射性。回到特雷弗頓的類型學，謎題、奧秘和復雜性與其說是單獨的類別，不如說是一個 "馬特里奧什卡娃娃"（matryoshka doll）： "謎題是可行的簡化，但絕不能成為分析人員擺脫反身性的借口"。與此密切相關的是關于情報感知建構的觀點（如不愿簡化、尊重專業知識而非等級制度以及頒布）。

正如案例研究表明的那樣，通過減少潛在的政治、文化或官僚障礙的影響，可以促進反射性的感知建構。世界觀或政治要求會造成軍事情報與作戰經驗之間的縱向錯位。與此同時，應促成創造性的實驗和創新性的組織，重視專業知識并采納不同觀點，以提高自我意識。橫向協作舉措和非正式開拓對于軍事情報部門的運作至關重要。避免和細化（政治）分類--如在阿富汗反對兵力--同時積極建立跨越等級和任務組織鴻溝的網絡，可增進理解，減少在實地產生不必要的反作用。需要重新評估（公開來源）信息和 "情報 "的性質和價值，包括保密的功能（或限制）。應盡量減少正式官僚程序和關切（如聯合國內部的負面看法或組織分歧）對感知建構的影響。令人深思的是，這些案例說明了正式想法（理論、條令）和（最終的）組織靈活性與非正式做法（臨時的、突發的）之間的區別，它們是變革的重要驅動力。

如果海軍陸戰隊要與近似對手競爭，海軍陸戰隊必須將人工智能（AI）作為一種決策支持系統（DSS），以加快規劃-決策-執行（PDE）周期，從而在認知、時間和致命性方面取得優勢。

信息系統和監視技術正在改變戰爭的特點，使較小的部隊也能分布和影響較大的區域。但是，目前的指揮、控制、通信、計算機、情報、監視和偵察系統（C4ISR）以及機器人和自主系統（RAS）都是人力密集型系統，會產生大量數據，海軍陸戰隊必須迅速利用這些數據來提供可操作的情報。由于遠征高級基地行動（EABO）要求部隊規模小、分布廣、復原力強，必須迅速做出明智決策，才能在各種不斷發展和演變的威脅面前生存下來，因此這就存在問題。

使用數據分析和機器學習的人工智能處理、利用和傳播信息的速度比人類更快。配備了人工智能 DSS 的 EAB 指揮官將以比對手更快的速度做出更明智的決策。然而，在實現這一目標之前，目前還存在著巨大的障礙。海軍陸戰隊必須為 EABO 制定一個人工智能支持概念，并將其納入海軍作戰概念中，充分確定人工智能工作的優先次序和資源，并為企業數據管理提供資源，以最大限度地利用數據分析和機器學習來發現數據庫中的知識（KDD）。此外，海軍陸戰隊必須利用美國陸軍的人工智能實驗和概念開發來實現多域作戰（MDO）。最后，海軍陸戰隊應確定當前可通過狹義人工智能加以改進的技術和作戰領域。

引言

指揮、控制、通信、計算機、情報、監視和偵察（C4ISR）以及機器人和自主系統（RAS）技術的普及正在改變戰爭的特點，使較小的部隊能夠分布和影響更大的區域。然而，作戰期間收集的數據正在迅速超越人類的認知能力。早在 2013 年，美國國防部就指出："ISR 收集和......收集的數據急劇增加。我們繼續發現，我們收集的數據往往超出了我們的處理、利用和傳播能力。我們還認識到，就戰術層面的分析人員數量而言，PED 的資源需求可能永遠都不夠"。

如果能迅速加以利用，C4ISR/RAS 數據將為指揮官提供戰勝敵人的信息優勢。但是，從這些來源獲取及時、可操作的情報需要大量人力，而且必須通過人工手段對數據進行快速處理、利用和傳播（PED）才能發揮作用。如果遠征軍要通過 C4ISR 與近鄰競爭并獲得競爭優勢，這對海軍陸戰隊來說是個問題。這些豐富的信息可以加快計劃-決策-執行（PDE）周期，但如果不加以管理，就會使領導者被信息淹沒，猶豫不決。必須采取相應措施，利用新技術實現數據自動化和管理。如果海軍陸戰隊要與近似對手競爭，海軍陸戰隊必須將人工智能（AI）作為決策支持系統（DSS），以加快 PDE 周期，從而在認知、時間和致命性方面取得優勢。

本文旨在證明，利用人工智能技術可加快指揮官在其環境中的觀察、定位、決策和行動能力。本文承認，但并不打算解決射頻通信、信息系統和組織變革中出現的技術問題的重大障礙。本文分為四個不同的部分。第一部分重點討論不斷變化的安全環境和新興技術帶來的挑戰，以及這些挑戰將如何影響指揮官。第二部分討論技術解決方案、決策模型，以及人工智能作為 DSS 如何為 EAB 指揮官創造認知、時間和致命優勢。第三部分將在未來沖突中，在 EAB 指揮官很可能面臨的假想作戰場景中說明這種系統的優勢。最后一部分重點討論了實施過程中遇到的障礙，并對今后的工作提出了建議。

第 I 部分：新的安全環境和新出現的挑戰

自 2001 年以來，海軍陸戰隊在 "持久自由行動"（OEF）、"伊拉克自由行動"（OIF）和最近的 "堅定決心行動"（OIR）中重點打擊暴力極端組織（VEO）和反叛亂戰爭。美國武裝部隊所處的是一個寬松的環境，有利于技術優勢、不受限制的通信線路和所有領域的行動自由。隨著 2018 年《國防戰略》（NDS）和海軍陸戰隊第 38 任司令官《司令官規劃指南》（CPG）的出臺，這種模式發生了變化，《司令官規劃指南》將大國競爭重新定為國家國防的首要任務，并將海軍陸戰隊重新定為支持艦隊行動的海軍遠征待命部隊。

為了支持這一新的戰略方向，海軍陸戰隊開發了 "先進遠征作戰"（EABO），作為在有爭議環境中的瀕海作戰（LOCE）和分布式海上作戰（DMO）的一種使能能力。EABO 為聯合部隊海上分隊指揮官或艦隊指揮官提供支持，在反介入區域拒止（A2/AD）環境中提供兩棲部隊，以獲取、維持和推進海軍利益，作為控制海洋的綜合海上縱深防御。然而，EABO 對部隊提出了一些必須考慮的具體挑戰。這些挑戰包括在所有領域與近似對手的競爭、對新興技術的依賴、人員與能力之間的權衡，以及地理距離和分布式行動帶來的復雜性。總的主題是如何通過在關鍵點上集成人工智能技術來克服這些挑戰，從而增強指揮官的 PDE 循環。

處理開發傳播 (PED) 問題

如果情報驅動軍事行動，那么海軍陸戰隊就會出現問題。如前所述，數據收集的速度超過了戰術層面的處理、利用和傳播（PED）過程。數據本身是無用的，必須經過組織和背景化處理才有價值。根據認知層次模型（圖 1），數據和信息對形成共同理解至關重要。聯合情報流程通過規劃和指導、收集、處理和利用、分析和制作、傳播和整合以及評估和反饋這六個階段來實現這一目標。C4ISR/RAS 的擴散擴大了收集范圍，但 PED 卻沒有相應增加。除非采取措施實現信息管理自動化，否則指揮官將面臨信息超載和決策癱瘓的風險。

信息超載是指由于一個人無法處理大量數據或信息而導致的決策困難。 羅伯特-S-巴倫（Robert S. Baron）1986 年關于 "分心-沖突理論"（Distraction-Conflict Theory）的開創性研究表明 執行復雜任務的決策者幾乎沒有多余的認知能力。由于中斷而縮小注意力，很可能會導致信息線索的丟失，其中一些可能與完成任務有關。在這種情況下，學習成績很可能會下降。隨著分心/干擾的數量或強度增加，決策者的認知能力會被超越，工作表現會更加惡化。除了減少可能關注的線索數量外，更嚴重的干擾/中斷還可能促使決策者使用啟發式方法、走捷徑或選擇滿足型決策，從而降低決策準確性。

鑒于 Baron 的結論，C4ISR/RAS 將降低而不是提高戰術指揮官的決策能力。筆者在擔任海軍陸戰隊作戰實驗室（MCWL）科技處地面戰斗部（GCE）處長期間進行的研究證實了這一結論。2013 年，海軍陸戰隊作戰實驗室 (MCWL) 開展了戰術網絡傳感器套件 (TNS2) 有限技術評估 (LTA)。一個海軍陸戰隊步槍連及其下屬排配備了空中和地面機器人、地面傳感器以及戰術機器人控制器（TRC）。戰術機器人控制器使一名操作員能夠在白天或黑夜，在視線范圍外同時控制多輛戰車進行 ISR。MCWL 將這種 ISR 形式命名為多維 ISR（圖 2）。LTA顯示，使用TNS2的排級指揮官在防御、進攻和巡邏時都能迅速發現威脅，但LTA也發現了兩個重大問題：1.在軟件和機器人能夠自主分析和關聯傳感器輸入之前，海軍陸戰隊員仍需收集和整理ISR數據；2.在中高作戰壓力下... 在中度到高度的作戰壓力下......操作人員會超負荷工作......無法探測和識別目標，并普遍喪失態勢感知能力。

海軍陸戰隊情報監視和偵察--企業（MCISR-E）正在通過海軍陸戰隊情報中心（MIC）、海軍陸戰隊情報活動（MCIA）與戰斗支援機構（CSA）和國家情報界（IC）連接，納入預測分析流程，以解決這些問題。通過海軍陸戰隊情報活動（MCIA），MCISRE 解決了全動態視頻（FMV）聯合 PED 支持問題，并于 2017 年成立了全動態視頻聯合 PED 小組，該小組具有全面運作能力，每周 7 天提供 12 小時支持，費用由 14 名分析員和 3 名特派團指揮官承擔。

雖然這是朝著正確方向邁出的一步，但由于人力需求量大，這可能證明是不夠的。EAB 指揮官必須依靠地理位置相隔遙遠的上級總部提供的、通過有爭議的電磁頻譜傳輸的情報成品。海軍陸戰隊司令部的 MIX 16（海軍陸戰隊空地特遣部隊綜合演習）實驗結果證實了這一結論： "未來戰爭將在具有挑戰性的電磁環境中進行，分布在各地的部隊......從上級總部 "伸手回來 "獲取日常情報援助的能力可能有限，而且無法依賴"。此外，在戰術和作戰層面增加更多的分析人員會導致循環報告，這只會加劇信息超載問題。

EABO/分布式作戰 (DO) 困境

根據《EABO 手冊》，EAB 必須 "產生大規模的優點，而沒有集中的弱點"。美國陸軍在 2016 年進行的實驗表明，較小的單位有可能分布并影響較大的區域（圖 3）。有人無人協同作戰概念（MUMT）認為，采用縱深傳感器、縱深效應和支援行動的部隊可實現戰斗力并擴大其影響范圍。

然而，DO 和 EABO 是零和博弈。C4ISR 和 RAS 技術可以讓部隊分布得更遠，但實驗表明，規模經濟會喪失。增加兵力將增加所有領域的需求。正如皮涅羅在 2017 年的一篇研究論文中總結的那樣："當部隊分散時，就會失去指揮與控制、情報和火力等輔助功能的效率。"在后勤方面也是如此。這種 "DO 困境 "可以用以下經過修訂的 "三重約束范式 "來表示（圖 4）。隨著部隊的分散，一個領域的整合將削弱另一個領域的能力。如果 EAB 指揮官能在不增加 EAB 占地面積的情況下提高能力，就能重新獲得規模經濟效益。智能技術整合可以解決這一問題。

第II部分：融合技術、決策和概念

人工智能展示了解決 PED 問題和 EABO/DO 困境的最大潛力，同時為指揮官提供了對抗性超配。據審計總署稱，"人工智能可用于從多個地點收集大量數據和信息，描述系統正常運行的特征，并檢測異常情況，其速度比人類快得多"。由聯合規劃流程（JPP）提供信息的人工智能系統可以產生更快、更明智的 PDE 循環。如果海軍陸戰隊想要實現 EABO，就不能僅僅依靠人類。相反，未來的關鍵在于如何利用人工智能來增強人類的決策能力。

決策和決策支持系統

研究表明，人類的決策并不完美，在復雜和緊張的情況下會迅速退化。人類的決策在很大程度上是憑直覺做出的，并在進化過程中不斷優化，通過使用判斷啟發法（偏差）來防止認知超載。偏差是快速決策的捷徑，它根據以往的經驗和知識做出假設。36 偏差是一種快速決策的捷徑，它根據以往的經驗和知識做出假設。雖然這些決策已經過優化，但并沒有參考因啟發式方法而被否定的大量數據。由于這些決策都是基于以往的經驗和現有的知識，人們在面對混亂的新情況時可能毫無準備。如前文所述，這對 EAB 指揮官來說是個問題。決策支持系統可以提供幫助。

決策支持系統可以是一個人用來提高決策質量的任何方法。海軍陸戰隊營長利用其參謀人員和聯合規劃流程 (JPP) 提供專家判斷來提高決策質量，而商業部門也越來越依賴于決策支持系統和人工智能來處理大量數據。在本文中，決策支持系統被定義為 "幫助用戶進行判斷和選擇活動的基于計算機的交互式系統"，也被稱為基于知識的系統，因為 "它們試圖將領域知識形式化，使其適合于機械化推理"。大多數 DSS 都采用西蒙的有限理性理論（Theory of Bounded Rationality）來建模，該理論承認人類在信息、時間和決策認知方面的局限性。西蒙提出了一個四步模型（圖 5），包括：1.觀察現實的智能；2.制定和衡量標準和備選方案的設計；3.評估備選方案和建議行動的選擇；以及 4.根據信息采取行動的實施。4. 執行，根據信息采取行動，最后反饋到第一步。

指揮官決策的兩個關鍵要素是選擇活動和推理。選擇活動，也稱為選項意識，是指在某種情況下對不同行動方案或備選方案的認識。選擇意識為指揮官提供了通往解決方案的不同途徑。能夠自主分析海量數據的 DSS 可能會揭示出以前不知道的選項。推理是一種邏輯思維能力。通過構建決策過程，數據支持系統可以不帶偏見和感情色彩地對數據得出結論。一些研究表明，在現實環境中，簡單的線性決策模型甚至優于該領域的專家。

DSS 有不同的類型，而類型決定了其性能和對人類增強的效用。智能決策支持系統（IDSS）是與作戰行動最相關的系統，因為它使用人工智能技術和計算機技術來模擬人類決策，以解決實時復雜環境中的一系列問題。在本文中，它將被稱為人工智能決策支持系統或 AI-DSS。它由一個數據庫管理系統（DBMS）、一個模型庫管理系統（MBMS）、一個知識庫和一個用戶界面組成，前者用于存儲檢索和分析數據，后者用于獲取結構化和非結構化數據的決策模型。人工智能-決策支持系統結合了人類構建問題結構的能力，以及通過統計分析和人工智能技術來支持復雜決策的系統，從而壓縮了 PED 流程（圖 6）。

人工智能輔助OODA循環

約翰-博伊德上校（美國空軍退役）被譽為機動作戰條令及其相應心理過程模型的主要作者之一。通過對實驗性戰斗機的研究，他認識到 "錯配有助于一個人的成功和生存，以及敏捷性和節奏之間的關系，以及如何利用它們使對手的感知現實與實際現實相背離"。為了解釋這些不匹配，他提出了一個 PDE 循環，后來被稱為 OODA（觀察、定向、決定和行動）循環（圖 7）。博伊德認為，誰能通過歸納或演繹推理更快地執行這一過程，誰就能獲勝。通過將人工智能融入 OODA 循環，EABO 指揮官可以獲得對敵決策優勢。正如伯杰司令在其規劃指南中所說："在任何規模的沖突環境中，我們必須比對手更快地做出并執行有效的軍事決策。

更好的信息和選擇有助于做出更迅速、更明智的決策，同時減輕認知負擔。EAB 部隊將面臨超音速和潛在的高超音速武器，這將使他們幾乎沒有時間做出充分知情的決策。EAB 指揮官將被迫利用大量有人和無人傳感器平臺感知威脅，并迅速確定行動方案。

人工智能輔助 OODA 循環（圖 8）直觀地描述了 EAB 指揮官如何借助人工智能技術做出決策。它將博伊德的 OODA 循環作為指揮官 PDE 循環的基礎。這反映出指揮官是決策過程的中心，也是情報和決策支持的主要消費者。下一層是國家情報總監辦公室（ODNI）的六步情報循環，用于將數據處理成情報。下一層是西蒙的有界理性模型，用于描述 AIDSS 如何嵌套在 EAB 指揮官的決策框架中。最后，使用狹義人工智能增強的外部代理被疊加以代表物理工具（如 RAS、武器系統、AI-DSS 和圖形用戶界面 (GUI)）。在關鍵點集成狹義人工智能，以實現傳感器操作和利用、數據和情報的 PED 以及武器使用的自動化，從而減少人力并壓縮 PDE 周期時間，為指揮官創造可利用的優勢窗口。

作戰概念

由于 EAB 指揮官將在一個簡樸、分散和資源有限的環境中工作，他必須重新獲得在這些方面失去的效率，以超越對手。AI-OODA 循環將按以下方式解決問題。在執行任務前，指揮官進行任務分析/人員規劃流程，以確定指揮官的關鍵信息需求（CCIR）（優先情報需求（PIR）/友軍情報需求（FFIR））以及與上級總部意圖相關的任務（作戰空間的情報準備（IPB）、行動區域、任務、約束/限制等）。

在步驟 1. 觀察階段，指揮官收集有關作戰環境、敵我態勢和友軍態勢的數據，以驗證 IPB 中的基準假設并更新態勢感知。為此，將利用國防部云服務和配備計算機視覺和機器學習技術的無人系統提供的多源情報，自主分析環境，查找 CCIR。這些系統在收集和識別 CCIR 時，可根據威脅程度和排放控制（EMCON）狀態采取兩種行動方案：1. 從云和/或邊緣 AI 平臺（AI-DSS）分發/縮減信息；2. 限制通信并返回基地進行開發。從這一過程中收集到的數據將反饋到第二階段--定向，以確定其意義和相關性。

在步驟 2. 在第 2 步 "定向"階段，指揮官要對收集到的大量數據進行意義分析，以便做出適當的決策。隨著數據池的不斷擴大，第一步的輸出結果必須由人工進行處理，這將耗費大量的時間和資源。如果處理不當，指揮官就有可能因信息過載而無法確定行動方案。研究表明，在面臨信息超載等人類認知極限時，人們會使用次優的應對策略，從而導致認知偏差。第二步是當前流程中的瓶頸，也是人工智能輔助決策支持系統（AI-DSS）緩解信息過載和縮短 PDE 周期的理想場所。

AI-DSS 的優勢在于它可以自主地以數字方式整合來自無限量來源的數據，包括多源情報、RAS、鄰近邊緣 AI 節點、開放源數據以及最終基于國防部云的服務，以生成決策輔助工具、預測性威脅預報或響應行動方案。通過監控這些來源，人工智能可利用 KDD 推斷出模式和意義，以探測敵方意圖，并在人工智能-OODA 循環的第 4 步中利用 F2T2EA（發現、修復、跟蹤、瞄準、交戰、評估）的殺傷鏈模型做出反應。與計算機網絡防御（CND）中使用的技術類似，EABO 部隊可以探測敵人的行動，將敵人的殺傷鏈指標與防御者的行動方針聯系起來，并識別出將敵人的個別行動與更廣泛的戰役聯系起來的模式，從而建立起陸基情報驅動的 SLOC（海上交通線）防御（IDSD），以控制當地海域。現在，他的情報系統已獲得最佳數據，并輔以人工智能生成的行動方案 (COA)，為第 3 步 "決定 "做好準備。

在步驟 3. “決定”步驟中，指揮官現在可以決定采取何種行動方案來實現預期結果。AI-DSS 可以推薦 COA、確定成功概率并建議后續行動或對手行動。通過圖形用戶界面，她的決定可以在整個梯隊中傳達，并傳遞給 RAS 平臺，從而在分布式作戰空間中形成一個綜合的有人無人團隊。

在步驟 4.“ 行動”中，指揮官正在執行任務，并利用反饋機制為其下一個決策周期提供信息，該決策周期已通過綜合通信、火力和指揮控制網絡進行了溝通，以確定可用和適當的武器系統。人工智能 OODA 循環將循環往復地進行下去，直到指揮官達到預期的最終狀態或情況不再需要采取戰術行動。通過利用人工智能作為 DSS，指揮官實現了以下目標：

1.融合--在梯隊中快速、持續、準確地整合來自所有領域、電磁頻譜（EMS）和信息環境的內部和外部能力；

2.優化 - 在正確的時間，以最有效和最高效的方式，向正確的目標提供效果的能力；

3.同步--將態勢感知、火力（致命和非致命）和機動結合起來進行滲透和利用的能力；以及

4.感知和行動速度--在沖突的各個階段都能識別和直觀地看到導致領域優勢和/或挑戰的條件，并采取相應行動；

確信所有數據點都以不偏不倚的方式加權，且周期速度快于敵方。

第 III 部分：關于人工智能輔助 EABO 的小故事

本節將通過一個小故事來解釋人工智能-OODA 循環系統在未來沖突中如何運作，從而將前面討論的主題結合起來。本節旨在從概念上向讀者概述如何使用該系統、它能解決哪些挑戰以及它能創造哪些機遇。

第 IV 部分：障礙和建議

有幾個問題不是本文的主題，但卻是接受和開發 AI-DSS 的重大障礙。將精力和資源集中在這些領域將激發行業解決方案，并協助海軍陸戰隊制定必要的政策、程序和戰術，以實現這一概念，并使海軍陸戰隊與國防部的人工智能戰略保持一致。

第一個問題是 EABO 的人工智能支持概念。如果對問題沒有清晰的認識，海軍陸戰隊就無法在技術、培訓和實驗方面進行適當的投資。一個可以考慮的途徑是與美國陸軍合作。2019 年 8 月，陸軍未來司令部發布了《2019 年未來研究計劃--人工智能在多域作戰（MDO）中的應用》。MDO 是聯合部隊的一個概念，海軍陸戰隊可以輕松嵌套在遠征梯隊中。這項研究通過戰爭游戲得到加強，概述了在 A2/AD 環境中建立人工智能能力的要求、優勢/劣勢和作戰案例。

第二個問題是海軍陸戰隊人工智能的資源配置。國防部人工智能戰略的美國海軍陸戰隊附件在 MCWL 設立了人工智能利益共同體（COI）和人工智能處，以確定人工智能工作的優先順序和同步性，并制定海軍陸戰隊人工智能戰略。這是一個良好的開端，但還不足以滿足人工智能運作所需的資源。海軍陸戰隊必須利用美國陸軍在多域作戰中開展的人工智能工作的范圍和規模，加速技術成熟、實驗和部隊發展。軍事、戰爭和后勤部人工智能有限技術評估應重點關注人工智能-DSS 如何能夠實現、改進或完全修改與 ISR-Strike、C2、維持和部隊保護相關的任務執行。2020 年有機會與陸軍人工智能任務組 (A-AITF) 就其 20 財年人工智能操作化研究計劃開展合作。

第三個問題是企業數據管理。國防部在匯集數據并將其組合成可用的形式方面舉步維艱。為了解決這個問題，國防部數字化現代化戰略要求提供企業云數據服務，也稱為聯合企業防御基礎設施（JEDI）。司令還認識到海軍陸戰隊在數據收集、管理和利用方面的不足，以促進更好的決策。機器要進行 KDD，必須有大量可用的數據集。海軍陸戰隊必須以人工智能-DSS 和其他深度學習技術能夠利用的方式構建其數據，以獲得業務收益。

第四個問題是對人工智能技術的信任。根據美國政府問責局的說法，人工智能正在接近第三次浪潮，但并非沒有嚴重障礙： "第三波人工智能的一個重要部分將是開發不僅能夠適應新情況，而且能夠向用戶解釋這些決策背后原因的人工智能系統"。目前的深度學習方法具有強大的分析能力，但有時會產生不尋常的結果。要讓指揮官信任并在軍事行動中使用 AI-DSS，就必須具備解釋人工智能如何得出答案的能力。可解釋的人工智能是國防部和商業部門共同關注的問題，而商業部門正在牽頭研究可能的解決方案。53 可解釋的人工智能是國防部和商業部門都關注的問題，而商業部門正在引領可能的解決方案研究。了解為什么會做出好的或壞的決策，會讓人對技術產生信任，這對軍事行動至關重要。

第五個問題是邊緣計算，即 "將計算能力下推到數據源，而不是依賴集中式計算解決方案"。這是必要的，因為電磁頻譜將受到爭奪，機器將無法依賴一致的通信和基于云的計算。數據網絡架構將需要重組，以便變得更加分散，并可抵御災難性損失，每個邊緣設備都應能夠與相鄰節點進行網狀連接和通信。在實踐中，數據連接將根據威脅環境從完全連接到拒絕連接的滑動范圍進行。這樣，AI-DSS 就能對本地收集的數據進行快速、實時的 PED，為 EAB 指揮官的決策周期提供支持。此外，國防部必須在戰術邊緣提供基于云的服務，并采用 5G 數據傳輸速率，以機器速度和低延遲充分利用人工智能和 RAS。同樣，這也是與美國陸軍在多域作戰方面的合作領域。

第六個問題是，這在以前已經嘗試過。2002 年，美國國防部高級研究計劃局（DARPA）創建了 PAL（個性化學習助手）計劃，作為一種認知計算系統，它可以通過學習來協助用戶完成任務，從而做出更有效的軍事決策。其主要目標之一是減少對大量人員的需求，從而使決策更加分散，不易受到攻擊。PAL 的一些功能包括將多源數據融合為單一饋送，這些功能已過渡到蘋果 Siri 個人助理和美國陸軍的未來指揮所 (CPOF) 計劃。筆者無法獲得有關 PAL 計劃局限性的詳細信息，但陸軍認識到遠征決策支持系統的必要性，目前正在精簡 CPOF。指揮所計算環境（CPCE）將多個環境整合為一個單一的用戶界面，整體重量從 1200 磅減至 300 磅，主要用于移動作戰。這是朝著正確方向邁出的一步，也是陸軍和海軍陸戰隊的潛在合作領域。

最后，MCWL 應研究在 RAS、計算機視覺、機器學習和數據分析方面的狹窄人工智能領域，這些領域可立即應用于減少指揮官的認知負荷。

結論

當前的 C4ISR/RAS 是勞動密集型的，會產生大量數據，必須迅速加以利用，才能為海軍部隊提供可操作的情報。使用數據分析和機器學習的人工智能可以比人類更快地處理、利用和傳播信息。配備了人工智能信息系統的 EAB 指揮官將以比對手更快的速度做出更明智的決策。然而，在實現這一目標之前，目前還存在著巨大的障礙。展望未來，海軍陸戰隊必須制定一個與海軍作戰概念相匹配的海軍陸戰隊作戰概念，對人工智能工作進行充分的優先排序和資源配置，對企業數據管理進行資源配置，以最大限度地利用數據分析和機器學習來發現數據庫中的知識（KDD），并利用美國陸軍的人工智能實驗和概念開發來實現多域作戰（MDO）。此外，海軍陸戰隊應確定當前可通過狹義人工智能加以改進的技術和作戰領域。

海軍陸戰隊不能再依賴過時的決策支持系統和信息管理方法來進行戰術決策。隨著友軍和敵軍利用技術獲取戰術利益，指揮官的信息負荷將繼續增加。人工智能決策支持系統可以解決這個問題。軍事指揮與控制發展計劃》（MCDP 6）指出了這一點的必要性："無論時代或技術如何發展，有效的指揮與控制都將歸結為人們利用信息做出明智的決定和行動....，衡量指揮與控制有效性的最終標準始終如一：它能否幫助我們比敵人更快、更有效地采取行動？

當前用于自動規劃的戰斗模擬軟件開發在其方法中沒有考慮到戰爭迷霧。這使得他們的輸出不太現實，因為在現實世界的規劃中不可能有精確的敵人位置。人工智能控制的部隊應該能夠在沒有信息的情況下運作，而這些信息在相同的情況下是人類無法獲得的。本文提出了一種AI智能體在給定典型情報的情況下預測和評估敵方兵力位置的方法。我們還提出了一種方法來匯總這些位置的風險影響。我們在一個戰斗模擬環境中展示了這些技術，并評估了它們在多個戰斗場景中的表現。結果顯示了戰斗模擬中不確定性的重要性，并說明我們的風險匯總方法是有效的。

在將人工智能（AI）技術與作戰模擬相結合時，重要的是要將戰爭迷霧的考慮因素包括在內并加以考慮。目前的自動規劃方法依賴于對敵方部隊位置的完美了解，使得人工智能控制的智能體行動不太現實。為了使智能體的行為更加自然，人工智能兵力應該接受與人類指揮官在類似情況下可用的相同類型和數量的信息并采取行動。這將要求人工智能依賴對其對手和環境條件的理解，就像人類一樣。

這篇論文著重討論了人工智能在模擬環境中處理戰爭迷霧的能力的兩個方面。第一個方面是人類對提交給人工智能的關于敵人和環境的知識的表述。這包括敵人的優先級和程序，以及環境因素，如能見度和視線。第二方面是當給定這些知識時，人工智能可以預測戰霧中可能的敵人位置，并評估可能的敵人編隊的風險影響。

關于第一個方面，我們審查了人工智能在模擬環境中跟蹤對手和戰術注釋的方法。我們發現有必要將戰斗地形離散為一個導航圖。這個導航圖將有支持實體運動的邊和可以被注釋的節點，為人工智能代理提供戰略信息。我們還確定了在戰斗模擬環境中對單位幾何的戰術評估技術。

然后，我們發現適用于檢查軍事決策過程（MDMP）中進行的分析，特別是由戰斗空間情報準備（IPB）產生的產品。IPB的輸出包括將已知的對手戰術分層到當前的作戰環境中，以產生一個預期的敵人行動路線（ECOA），如圖1所示的態勢模板。

節點的戰術注釋可以看作是圖1中所示的頂層敵人威脅模型。當這些注釋被應用于地形的導航圖（環境層）時，其結果是將ECOA編碼到模擬中。然后，我們可以評估潛在的敵人位置與編碼的ECOA有多大的一致性。

我們把這種評估稱為編隊評分函數。這個評分函數是讓人工智能預測和評估戰爭迷霧中風險的起點。該函數產生一個數字分數，它取決于一個給定的敵方編隊在保持理想的單位幾何形狀和火力掩護的同時瞄準目標優先事項的能力。分數越高，表明越符合編碼的ECOA的要求。我們把一個能使給定評分函數最大化的編隊稱為預測。

不幸的是，識別一個最大化的編隊并不是一項微不足道的任務，因為它涉及到多個實體平衡幾個競爭性因素以產生一個分數。我們采用的方法是將未被發現的實體隨機放置在地形上的可能位置，讓它們爬到對陣型得分貢獻最大化的位置。通過幾輪的隨機放置和爬坡，產生了候選陣型集，每個陣型都是評分函數的局部最大值。每個編隊由一組不同的敵人實體位置和導航圖中節點的相關威脅值組成。

然后，我們使用吉布的典型集合方程，將候選集合中的每個編隊視為實際敵方編隊可能處于的一種 "狀態"。這使我們能夠為候選集合中的每個編隊計算出一個概率值。然后，我們可以根據每個編隊的計算概率來匯總其節點威脅值。這使我們能夠將可能的敵方陣地的估計風險表示為一個單獨的圖，我們稱之為不確定性威脅圖。由于該圖僅由現有的情報產品和觀察結果產生，它不依賴于人類指揮官無法獲得的無關信息。

本論文介紹了我們在WOMBAT XXI（WXXI）中對這些方法的實施和評估，WXXI是一個用Unity 3D游戲引擎構建的輕型戰斗模擬環境（圖2）。

使用WXXI的單位模板和真實世界的地形表現，我們進行了60次模擬戰斗，跨越三個不同層次的敵軍陣地信息。這些戰斗模擬了攻擊一個藍軍排，對抗一個靜態的紅軍小隊。在第一種情況下，我們將藍方的知識限制在一組探測到的紅方防御者。在第二種情況下，我們使用檢測到的紅色防御者和一個陣型評分函數來產生一個不確定性威脅圖，以估計實際的紅色陣型。在最后一個場景中，藍色被賦予了關于紅色陣地的全部信息。在每場戰斗中，我們都收集了關于藍方和紅方的傷亡、零散交換率（FER）和任務完成情況的數據。我們發現，當藍方得到紅方陣地的估計時，他們的表現與得到實際陣地時相當。表1提供了在三個戰斗場景中收集到的定量數據。

論文中預測和不確定性建模的新方法在自動計劃和改善兵棋推演中人工智能控制的兵力方面有很大的應用潛力。論文還提供了運動到交戰行動的進一步測試實例，并提供了一種使用編隊評分功能的計劃識別方法。最后，我們為WXXI作戰模擬環境貢獻了附加功能。

高超音速導彈和人工智能等技術創新代表了當代戰爭的動態變化，為政治和軍事決策者帶來新的挑戰。高超音速導彈前所未有的、不可預測的速度和彈道，以及與人工智能滲透有關的無數不確定性，反映了這些挑戰。在這些系統的背景下，一個納入有限學術研究的領域在威懾理論中是顯而易見的。這項研究旨在彌補高超音速導彈和人工智能如何挑戰瑞典的威懾力方面的知識匱乏，并確定瑞典目前的能力和可信度在應對這些威脅方面的有效性。為了實現這一目標，本研究采用了文本分析法，其中包括從瑞典的報告和政策文件中收集的經驗材料、文獻回顧以及與該領域具有充分知識的專家進行的半結構化訪談。本論文發現，盡管瑞典的國土面積相對較小，但在某種程度上已經成功開發了獨特的系統和技術，以應對高超音速導彈和人工智能威脅。

在過去的幾年里，人工智能（AI）系統的能力急劇增加，同時帶來了新的風險和潛在利益。在軍事方面，這些被討論為新一代 "自主"武器系統的助推器以及未來 "超戰爭 "的相關概念。特別是在德國，這些想法在社會和政治中面臨著有爭議的討論。由于人工智能在世界范圍內越來越多地應用于一些敏感領域，如國防領域，因此在這個問題上的國際禁令或具有法律約束力的文書是不現實的。

在決定具體政策之前，必須對這項技術的風險和好處有一個共同的理解，包括重申基本的道德和原則。致命力量的應用必須由人指揮和控制，因為只有人可以負責任。德國聯邦國防軍意識到需要應對這些發展，以便能夠履行其憲法規定的使命，即在未來的所有情況下保衛國家，并對抗采用這種系統的對手，按照其發展計劃行事。因此，迫切需要制定概念和具有法律約束力的法規，以便在獲得利益的同時控制風險。

本立場文件解釋了弗勞恩霍夫VVS對當前技術狀況的看法，探討了利益和風險，并提出了一個可解釋和可控制的人工智能的框架概念。確定并討論了實施所提出的概念所需的部分研究課題，概述了通往可信賴的人工智能和未來負責任地使用這些系統的途徑。遵循參考架構的概念和規定的實施是基于人工智能的武器系統可接受性的關鍵推動因素，是接受的前提條件。

"可預測性 "和 "可理解性 "被廣泛認為是人工智能系統的重要品質。簡單地說：這種系統應該做他們被期望做的事情，而且他們必須以可理解的理由這樣做。這一觀點代表了關于致命性自主武器系統（LAWS）和其他形式軍事人工智能領域新興技術辯論的許多不同方面的一個重要共同點。正如不受限制地使用一個完全不可預測的致命性自主武器系統，其行為方式完全無法理解，可能會被普遍認為是不謹慎的和非法的，而使用一個完全可預測和可理解的自主武器系統--如果存在這樣的系統--可能不會引起許多核心的監管問題，這些問題是目前辯論的基礎。

這表明，最終為解決致命性自主武器系統和其他形式的人工智能在軍事應用中的使用而采取的任何途徑，都必須考慮到有時被稱為人工智能的 "黑盒困境"。事實上，遵守現有的國際人道主義法（IHL），更不用說假設的新法律，甚至可能取決于具體的措施，以確保致命性自主武器系統和其他軍事人工智能系統做他們期望做的事情，并以可理解的理由這樣做。然而，在關于致命性自主武器系統和軍事人工智能的討論中，可預測性和可理解性尚未得到與如此重要和復雜的問題相稱的那種詳細介紹。這導致了對人工智能可預測性和可理解性的技術基礎的混淆，它們如何以及為什么重要，以及可能解決黑匣子困境的潛在途徑。

本報告試圖通過提供有關這一主題的共同知識基線來解決這些模糊不清的問題。第1節和第2節解釋了說一個智能系統是 "可預測的 "和 "可理解的"（或者相反，是 "不可預測的 "和 "不可理解的"）的確切含義，并說明有各種類型的可理解性和可預測性，它們在重要方面有所不同。第3節描述了可預測性和可理解性將成為致命性自主武器系統和其他軍事人工智能在其開發、部署和使用后評估的每個階段的必要特征的具體實際原因。第4節列出了決定每個階段所需的適當水平和類型的可預測性和可理解性的因素。第5節討論了為實現和保證這些水平的可預測性和可理解性可能需要的措施--包括培訓、測試、標準和可解釋人工智能（XAI）技術。結論是為政策利益相關者、軍隊和技術界提出了進一步調查和行動的五個途徑。

本報告的主要要點

• 人工智能的不可預測性有三種不同的意義：一個系統的技術性能與過去的性能一致或不一致的程度，任何人工智能或自主系統3的具體行動可以（和不能）被預期的程度，以及采用人工智能系統的效果可以被預期的程度。

• 可預測性是一個系統的技術特征、系統所處的環境和對手的類型以及用戶對它的理解程度的函數。

• 可理解性是基于一個系統內在的可解釋性以及人類主體的理解能力。一個智能系統可以通過多種方式被 "理解"，并不是所有的方式都建立在系統的技術方面或人類的技術素養之上。

• 可預測性不是可理解性的絕對替代品，反之亦然。高可預測性和高可理解性的結合，可能是安全、謹慎和合規使用復雜的智能或自主軍事系統的唯一最佳條件。

• 可預測性和可理解性是自主武器和其他形式的軍事人工智能的必要品質，這在其整個開發、使用和評估過程中有著廣泛的原因。

• 這些系統中可預測性和可理解性的適當水平和類型將因一系列因素而大不相同，包括任務的類型和關鍵性、環境或輸入數據的種類，以及評估或操作系統的利益相關者的類型。

• 在軍事人工智能系統中實現并確保適當的可預測性和可理解性的潛在方法可能會涉及與培訓、測試和標準有關的工作。建立XAI的技術研究工作也提供了一些希望，但這仍然是一個新的領域。

人工智能（AI）是一項具有廣泛用途的新興技術。《美國防戰略》強調了人工智能對軍事行動的重要性，以使美國保持對其近似競爭對手的優勢。為了充分實現這一優勢，不僅要在戰術層面，而且要在戰爭的作戰層面整合人工智能。人工智能可以最有效地融入作戰計劃的復雜任務，方法是將其細分為其組成部分的作戰功能，這些功能可以由狹義的人工智能來處理。這種組織方式將問題減少到可以由人工智能解析的規模，并保持人類對機器支持的決策的監督。

引言

人工智能是一套新興的、變革性的工具，有可能幫助軍事決策者。美國國家戰略將人工智能（AI）納入戰爭。《2020年國防授權法》11次提到了人工智能。國防戰略強調了利用人工智能和機器學習方面的商業突破的重要性。人工智能的軍事用途是保留國家安全的一個引人注目的方式。創造工具來支持戰術行動，如摧毀敵軍和從一個點導航到另一個點，具有顯著和可見的效果，使他們在資源有限的環境中在政治上可以接受。它們在訓練和測試方面的可重復性，使它們在采購過程中成為人工智能系統的快速贏家。然而，戰術行動的范圍和時間是有限的。僅在戰術層面上整合人工智能，忽視了在作戰層面上發生的決定性影響。

作戰，也就是實踐者將戰術行動轉化為戰略效果的層面，取決于領導者做出正確決策的能力。聯合部隊海事部分指揮官（JFMCC）的艱巨任務是制定計劃，將戰區戰略和聯合部隊指揮官（JFC）的目標結合起來，通過決定性的海軍交戰來塑造環境。在人工智能的快速認知能力的幫助下，JFMCC將能夠制定并更徹底地分析行動方案（COA）。這些品質對于未來的沖突是必要的。

人工智能必須在戰爭的各個層面進行整體集成，以充分實現其優勢。除了局部的、短期的戰斗，它還需要應用于主要的行動和戰役，涉及整個戰區的數月或數年。在戰爭的戰役（作戰）層面上的實施，放大了為實現戰略目標而進行的有序交戰和同步行動之間的協同作用。除了技術發展之外，行動上的整合將刺激政策和理論的建立，以使作戰人員有意愿使用人工智能。隨著使用人工智能的經驗的增加，其采用率也會增加。為協助海軍作戰計劃而實施的特定人工智能技術可能與那些用于計算射擊方案或在被拒絕的淺灘水域規劃路線的技術不同。然而，在作戰層面的接受度將推動戰術上的使用。

在JFMCC層面，人工智能系統網絡將為決策者提供決定性的優勢，將專注于作戰功能的獨立的人工狹義智能（ANI）單位統一起來將實現最顯著的好處。首先，人工智能解決方案比它們的通用人工智能（AGI）同行更適合于軍事問題的解決。其次，戰爭的性質促使有必要在作戰層面上整合人工智能。最后，雖然有許多方法可以整合，但沿著功能線這樣做會帶來最顯著的好處。不僅在技術意義上吸收人工智能，而且描述其在政策、理論和培訓中的使用，將使海軍能夠充分使用它，并在與我們的戰略競爭對手的競爭中獲得優勢。

如何在海戰領域整合人工智能？

目前人工智能在海上行動中的最佳應用是將復雜的海上行動問題分解成子問題，由人工智能來解決，并組合成COA建議。解決小問題的人工智能需要更少的訓練數據，有更直接的邏輯，并且可以連鎖起來解決更重要的問題。麻省理工學院人工智能實驗室前主任羅德尼-布魯克斯（Rodney Brooks）認為，創建動態環境的符號表示是困難的或不可能的。然而，特定任務的智能體可以利用足夠的傳感器數據智能地行動，更重要的是，可以連貫地互動。通過將簡單的活動連鎖起來，失敗的風險很低，更復雜的問題就可以得到解決。多個簡單的行動可以在低認知層平行運行，并將其輸出結合起來，為更高層次的復雜活動提供支持。這種結構的優點是允許軍事工程師開發和訓練人工智能，以首先解決可操作的問題。對人工智能開發者來說更具挑戰性的功能可以保留只由人類決定的方法，直到他們產生解決這些問題的專業知識。與其等待一個完整的系統，部分系統將提供一個臨時的邊際優勢。

鑒于人工智能可以通過將問題分解成更小的決策來最好地解決問題，問題仍然是如何劃分這些問題。重述作戰任務的一個模式是將它們分成作戰功能：指揮和控制（C2）、通信、情報、火力、運動和機動、保護和維持。這些作戰功能為開展有效行動提供了基礎。它們為一個行動提供了采用手段實現其目的的方法。因此，與決定如何實施這些功能以實現目標的決策者一起使用人工智能是很自然的。

如同應用于海上作戰戰爭，最低層的決策支持系統將由感知環境的活動組成：探測艦艇、飛機和潛艇；燃料水平；天氣；以及其他客觀的戰斗空間數據。通過將外部輸入限制在特定的、低層次的任務上，該系統將最大限度地減少對抗性例子或旨在消極操縱自動系統的數據的風險。中間層將把下層的輸出與作戰目標和因素結合起來，如時間、空間和力量的限制，以提供解決問題的方法和作戰功能。由于上層的對抗性數據注入的威脅較小，這些系統可以使用深度學習。深度學習是機器學習的一個子集，它不像其他形式那樣需要高度格式化的數據，但計算成本會更高，而且容易受到欺騙。深度學習將增加這一層的人類互動，并暴露出更復雜的關系。最高層將把C2流程應用于其他六個業務功能，以產生業務建議。中間層的每個功能人工智能將向其他功能人工智能和最高C2層提供建議。中間層的人工智能對復雜的數據和相鄰單位及C2功能的建議進行理解。

如果將中間層人工智能納入規劃和指導、收集、處理、分析和傳播的情報周期，將促進收集資產的更好分配。判斷對有限的收集資產的請求以滿足行動和戰術信息需求是JFMCC關注的一個問題。在收集計劃期間，人工智能可以使用已知的對手軌跡、地點、個人和組織來定義和優先考慮指定的利益區域（NAI）。在執行過程中，人工智能可以根據優先級驅動收集路線，就像企業用它來規劃送貨路線以減少勞動力、燃料和維護成本一樣。采集計劃者可以通過增加對手監視點的位置和范圍來減少反偵查的風險。在C2層面，指揮官和情報官員可以利用收集成果來證明更多的JFMCC收集資產和COA的修改。這種方法適用于其他功能。

人工智能可以在部隊部署不斷變化和對手存在不確定的環境中改善維持能力。相互沖突的要求使如何使用有限的后勤資產來滿足作戰人員的需求的決策變得復雜。后勤單位較低的生存能力促使人們決定是將它們帶入被對手防御系統拒絕的區域，還是將戰斗飛船引離目標。人工智能可以利用軍事和民用運輸的可用性、預先部署的庫存和供應商的響應能力來制定船舶和飛機需求的解決方案。企業利用人工智能準確預測需求，并分辨出影響運輸和倉儲的采購模式。維持型人工智能可以使用這個過程的一個變種，來計劃在高級后勤支持站點（ALSS）或前方后勤站點（FLS）的材料堆放。它可以決定如何以及何時使用穿梭船和站立船來運送到攻擊組。機器學習將使用燃料、食品和武器庫存、威脅環、戰備水平和維修時間來訓練維持人工智能。維持型人工智能可以提供比人類單獨完成的更有效的量化解決方案，并將其反饋給其他功能區和C2高層。

C2層將對來自下層的決定進行仲裁，并提供一個統一的建議。就像一個軍事組織的指揮官一樣，它將把其副手AI的建議合并起來。人工智能過程的早期階段使用傳感器數據和其他客觀信息來確定指揮官的方向；決定行動方案需要建立對戰斗空間的理解，這是一種更高層次的欣賞。戰斗空間的可變性和模糊性將使這一層的人工智能元素最難開發。最終，該系統將作為一個可信的智能體，壓縮指揮官負責的信息量。壓縮的信息減輕了時間有限的決策者工作時的疑慮負擔，使她能夠向下屬單位發出更及時的命令。

圖1說明了基于這些原則的系統的擬議架構。以對手預測為例，許多單一用途的ANI將在最低層結合原始傳感器和單位報告數據。它將評估敵方單位的最可能位置。公司分析評論、社交媒體和論壇發帖的情緒，以確定產品的滿意度。同樣地，這個系統將通過公開的言論和秘密的報告來確定對手的意圖。它將評估當前和歷史天氣模式，以評估氣候對敵人行動的影響。這三個輸入和其他信息將被功能情報ANI用來形成對敵方COA的評估。同樣，火力節點將使用敵人的組成、JFC的優先級和預測的彈藥可用性來產生目標指導。中間層節點將橫向傳遞他們的評估，以完善鄰近的建議，如部隊保護水平。獨立的功能建議也將直接反饋給C2層，以創建整體行動方案。

圖1. 海上人工智能系統的擬議架構

建議

首先，利用聯合人工智能資源的優勢，針對海軍的具體問題修改標準組件。擅長開發軍事人工智能系統的工程師的稀缺性將限制新系統的開發。美國防部的人工智能戰略具體規定了建立通用的工具、框架和標準，以便進行分散的開發和實驗。使用這些現成的組件，為人工智能決策網的所有子系統創建低級別的系統和標準接口。將海軍的資源集中于采購和實施用于海事具體決策的中層和高層系統。避免技術上令人著迷但無效的解決方案，并通過將職能領域的專家與設計團隊相結合來保持解決海事問題的目標。

第二，創建并維護可通過機器學習攝入的作戰數據數據庫，以訓練海軍人工智能。實施能夠在海上作戰中心（MOC）讀取和集中匯總基本作戰數據報告的技術和工藝，如燃料狀態、導彈裝載量。開發記錄和定性評分作戰決策結果的方法，如對手態勢的變化、傷亡修復率和公眾對行動的反應。將輸入與作戰決策和結果聯系起來的數據庫將加速開發符合現實世界標準的系統。

第三，將人工智能的使用納入政策和條令。條令應該編纂人工智能可以被整合到戰爭戰役層面決策中的領域。明確地說，關于情報、行動、火力、后勤、規劃和通信的海軍作戰出版物應說明人工智能在決策過程中產生優勢的地方和方式。描述海上聯合行動的聯合出版物應明確說明如何將JFC的要求解析為JFMCC的AI系統。如果國防部和海軍的政策對指揮官因整合人工智能的決策建議而產生的責任量進行了定性，那么他們在使用人工智能時就可以采取經過計算的風險。讓指揮官和作戰人員掌握使用人工智能的戰術、技術和程序將加速其在艦隊中的應用。

美國缺乏一套專門的人工智能（AI）戰爭的理論。這導致了在戰爭的作戰層面上缺乏對人工智能影響的討論。人工智能的定義通常采用技術視角，不考慮對作戰藝術的影響。提議的作戰藝術的新要素 "抓手（Grip）"解釋了人工智能和人類在兩個方面的基本關系：自主性和角色交換。“抓手”為人工智能戰爭的理論奠定了基礎，除了揭示改變任務指揮理論的必要性外，還提出了作戰的假設。美國空軍陸戰隊的發展以及由此產生的戰爭作戰水平（和作戰藝術）在歷史上有類似的案例，說明關鍵假設如何影響戰場的可視化。去除“人在回路中”的人工智能戰爭的假設，揭示了需要一種新的作戰藝術元素來安排部隊的時間、空間和目的，此外，美國陸軍任務指揮理論需要調整，以使指揮官能夠在各種形式的控制之間移動。

簡介

“機器人和人工智能可以從根本上改變戰爭的性質......誰先到達那里，誰就能主宰戰場。”- 美國陸軍部長馬克-埃斯佩爾博士，2018年

預計人工智能（AI）將極大地改變21世紀的戰爭特征。人工智能的潛在應用只受到想象力和公共政策的限制。人工智能擁有縮短決策周期的潛力，超過了人類的理論極限。人工智能也有望執行人類、機器和混合編隊的指揮和控制功能。人工智能在自主武器系統（AWS）中的潛力同樣是無限的：分布式制造、蜂群和小型化的先進傳感器為未來的指揮官創造了大量的配置變化。與圍繞人工智能的技術、倫理和概念問題相關的無數問題，為如何將這項技術整合到戰爭的戰術層面上蒙上了陰影。現代軍隊幾個世紀以來一直在為正確整合進化（和革命）的技術進步而奮斗。美國內戰期間的鐵路技術對 "鐵路頭 "軍隊和格蘭特將軍在維克斯堡戰役中的勝利都有貢獻。25年后，法國人忽視了普魯士的鐵路試驗，給第三帝國帶來了危險，同時也沒能把握住小口徑步槍的優勢。卡爾-馮-克勞塞維茨在《論戰爭》中指出，每個時代都有自己的戰爭和先入為主的觀念。本專著將探討當前的先入為主的觀念和人工智能在戰爭的操作層面的出現。

對作戰層面的討論側重于作戰藝術，以及指揮官和他們的參謀人員如何通過整合目的、方式和手段，以及在時間、空間和目的上安排部隊來發展戰役。在作戰藝術中缺乏以人工智能為主題的討論，增加了不適當地部署裝備和以不充分的理論進行戰斗的風險；實質上是在邦聯的火車上與追兵作戰。美國的政策文件和技術路線圖主要集中在能力發展和道德影響上，而沒有描述一個有凝聚力的人工智能戰爭的理論。但美國和中國在自主行動方面的實驗趨于一致；這引起了沖突的可能性，其特點是越來越多的被授權的人工智能和AWS沒有得到實際理論框架的支持。這個問題導致了幾個問題。美國軍隊的人工智能戰爭理論是什么？大國競爭者的人工智能戰爭理論是什么？有哪些關于顛覆性技術的歷史案例？理論應該如何改變以解釋顛覆性技術？

本專著旨在回答上述問題。它還提出了兩個概念，以使指揮官能夠在戰場上可視化和運用人工智能；一個被暫時稱為 "抓手"的作戰藝術的新元素和一個任務指揮理論的延伸。該論點將分三個主要部分進行闡述。第一節（理論）將證明人工智能需要一個認知工具來在時間、空間和目的上安排部隊，方法是：綜合美國的人工智能戰爭理論，描述中國的人工智能戰爭理論，以及揭示當前文獻中的“抓手”理論。第二節（歷史）是對1973年為應對技術轉變而從主動防御演變而來的空地戰（ALB）的案例研究。第二節將重點討論戰場維度的思想、任務指揮理論的演變以及相關的作戰藝術的正式出現。第三節（新興理論）提出了作戰藝術的新要素，作為一種認知工具，幫助指揮官和參謀部將21世紀的戰場可視化。第三節將把以前的章節整合成一個有凝聚力的模型，讓指揮官和參謀部在時間、空間和目的方面可視化他們與AI和AWS的關系。第三節還將提供一個任務指揮理論的建議擴展，以說明人機互動的情況。

主要研究成果

人工智能的復雜性導致了正式的戰爭理論的缺乏；然而，在美國的政策和發展文件中存在著一個初步的美國人工智能戰爭理論。人工智能戰爭理論必須解釋人類和人工智能之間的關系，這樣才能完整。通過作戰藝術和任務指揮的視角來看待人工智能，揭示了自主性和角色互換的兩個頻譜，通過不同的組合創造了人工智能戰爭理論的維度。這些維度，或者說掌握的形式，代表了作戰藝術的一個新元素。同樣，需要將任務指揮理論擴展到一個過程-產出模型中，以實現掌握形式之間的移動。

方法論

綜合美國目前的人工智能政策和AWS的發展路線圖，提供了一幅戰略領導人如何看待人工智能的圖景，允許發展一個暫定的戰爭理論。由于缺乏關于武器化人工智能的歷史數據，政策和發展路線圖是必需的，因此本專著中提出的理論是由提煉出來的概念產生的。由于中國的工業和技術基礎的規模，中國被選為對抗模式，預計在10到15年內，中國將超越俄羅斯成為美國最大的戰略競爭對手。

圖文并茂的案例研究方法將被用來分析主動防御和空地戰之間的過渡。該案例研究將整合技術、政策和戰爭理論，以喚起人們對多域作戰（MDO）和人工智能在21世紀戰爭中作用的疑問。第二節的批判性分析側重于理論的發展，而不是其應用。第二節的詳細程度是有限制的，因為它仍然是一個更大（和有限）整體的一部分，因此重點應繼續揭示戰場可視化和認知輔助工具之間的聯系。第三節通過作戰藝術的新元素和任務指揮理論的調整來回答每一節中發現的問題，從而將前幾節連接起來。人工智能缺乏歷史，考慮到人們不能直接分析以前的沖突，以獲得教訓或原則。在這種情況下，任務指揮理論提供了一種間接的方法來理解使人類能夠集中式和分布式指揮和控制功能的機制，以及為什么人工智能缺乏相應的機制會抑制我們感知機會的能力。第三節將把美國現行政策和路線圖中的幾個抓手成分匯總到任務指揮理論提供的框架中。

范圍和限制

本專著存在于美國陸軍多域作戰概念的框架內，其理解是解決方案是聯合性質的，因為 "陸軍不能單獨解決問題，概念發展必須在整個聯合部隊中保持一致，清晰的語言很重要。"本專著不能被理解為對MDO中提出的問題的單一解決方案，而是一種幫助實現戰斗力聚合的方法。

關于人工智能的討論充滿了倫理、法律和道德方面的考慮，本專著不會涉及這些方面。本專論的假設是，人工智能的軍事用途在政治上仍然是可行的，而且 "戰略前提 "允許該技術的軍事應用走向成熟。由于運用的變化幾乎是無限的，人工智能的戰術實施將不會被詳細討論，而重點是在作戰層面上的概念整合。一般能力將被限制在與作戰藝術和作戰過程有關的具體趨勢上。

人工智能（AI）正迅速融入軍事指揮與控制（C2）系統，成為許多國防部隊的戰略重點。人工智能的成功實施有希望預示著通過自動化實現C2靈活性的重大飛躍。然而，需要對人工智能在可預見的未來所能實現的目標設定現實的期望。本文認為，人工智能可能會導致脆弱性陷阱，即把C2功能委托給人工智能會增加C2的脆弱性，導致災難性的戰略失敗。這就要求在C2中建立一個新的人工智能框架以避免這種陷阱。我們將論證，"抗脆弱性 "和敏捷性應該構成人工智能C2系統的核心設計原則。這種雙重性被稱為敏捷、抗脆弱、人工智能驅動的指揮和控制（A3IC2）。一個A3IC2系統通過C2決策周期中的反饋過度補償，不斷提高其在面對沖擊和意外時的表現能力。一個A3IC2系統不僅能夠在復雜的作戰環境中生存，還能茁壯成長，從戰爭中不可避免的沖擊和波動中獲益。

I 引言

許多人認為，將人工智能（AI）納入軍事指揮和控制（C2）是建立軍事力量競爭優勢的一個關鍵因素[1],[2],[3]。人們對人工智能在戰場上能夠實現的目標抱有很高的期望，有些人宣稱它是下一場"軍事事務革命"[4]。人工智能有望在C2中實現復雜功能自動化，從而導致"戰場奇點"的概念，即決策周期自動化帶來的行動速度的增加導致人類的認知無法跟上機器做出決定的速度[3]。在這種對未來戰場的展望中，人被認為是C2系統中的一個薄弱環節[5]。

本文認為，人工智能的整合可能會對尋求機器速度決策的C2系統性能產生意想不到的后果；從戰略上講，一個已經達到 "戰場奇點"的系統在根本上是脆弱的。人工智能的快速發展及其對C2系統明顯的革命性/顛覆性影響在很大程度上是由對戰爭期間對對手的 "響應"程度的關注所引導的，而不是對這種技術可能對C2系統性能的整體影響。文獻中提出了兩個假設：第一，假設人工智能將通過優化系統的各個部分來進一步實現提高敏捷性的目標；第二，由于復雜的人工智能能夠在戰時做出決定，甚至在戰略層面做出決定，未來人工智能支持的C2系統將在盡可能少的人力投入下得到改善[6],[7]。這兩個假設都是錯誤的，因為人工智能帶來了獨特的特性，可能會增加C2系統的脆弱性。

傳統上，C2系統被認為受益于一種戰略，該戰略側重于在復雜的競爭環境中最大限度地提高敏捷性[8],[9],[10],[11]。David Alberts用 "敏捷C2"的概念體現了這一戰略，該概念指出，為了使C2系統有效，它必須能夠在復雜的環境中成功應對、利用和實現變化。C2的有效性是通過系統要素的相互作用來實現的，如適應性、響應性、靈活性、多功能性、創新性和復原力[8]。然而，對"敏捷C2"模式的接受使大多數軍事C2理論和文獻將人工智能技術作為提高C2決策單獨響應性的手段[1],[2],[7],[3],[5]，而對C2系統需要響應性以滿足戰略利益這一單純的事實則關注較少。問題的核心就在這里，提高響應能力的人工智能是否能夠做到這一點，同時了解決策對跨多個領域的戰略和大戰略目標的影響。我們認為，盡管人工智能很先進，但由于人工智能系統容易受到具有戰略后果的黑天鵝事件的影響，在作戰環境中的預測從根本上來說是脆弱的[4]。人工智能的優化特性，加上人類責任的減少，可能成為阻礙C2敏捷性的 "脆弱 "方法。

為了否定上述可能導致人工智能C2系統脆弱性的一些問題，需要一個新的設計原則，以增強系統從波動中自我改善的能力，即所謂的 "抗脆弱性"[12],[13]。適當設計的人工智能可以通過在系統級存儲器中積累適當的遭遇和學習經驗來實現抗脆弱系統的發展，但它也可能鼓勵C2決策周期的過度優化。這可能會導致系統無法識別和解釋突發事件，但仍然快速推薦決策，導致負面風險的升級。因此，人工智能的整合支持了一種新模式的發展，擴展了敏捷C2的概念，并包含了抗脆弱性。這將被稱為 "敏捷、抗脆弱、人工智能驅動的指揮與控制"（A3IC2），它是敏捷C2、抗脆弱理論和人工智能用于C2的綜合體，建立在Boyd、Brehmer和Alberts[14],[8]所開發的模型之上。

為了探討A3IC2，本文的結構如下。第二節介紹了文獻回顧，將A3IC2概念與之前的其他概念區分開來。然后在第三節中介紹了人工智能導致脆弱性，接著在第四節中論證了抗脆弱性將使人工智能在C2系統中得到有效利用的原因。第五節討論了擬議的A3IC2功能模型，然后在第六節得出結論。

II 文獻回顧

A. 指揮與控制

就本文而言，軍事C2的定義是負責適當分配部隊以實現軍事目標的戰區級職能。軍事學說將其廣泛定義為 "對所分配的部隊行使權力和進行合法指揮的過程和手段"[1],[2],[15]。這有別于其他被描述為戰術層面的C2系統，如單個車輛或小單位的C2。

軍事C2與戰略決策是密不可分的。它包括一個等級組織，指揮官的意圖來自他們所保衛的國家戰略目標，為下屬的決策和行動提供方向[14]。C2的最高優先事項之一是保持對環境的態勢感知，并以軍事行動做出適當的響應（或不響應），以實現戰略目標。C2不僅要有效地進行作戰，而且還必須知道何時從非作戰行動（OOTW）過渡到作戰[16]，反之亦然。因此，軍事C2的適當抽象（或模型）需要承認沖突的全部范圍；從作戰到非作戰行動[15]。它必須考慮到C2系統所處的 "作戰環境 "的動態復雜性；從戰術到戰略層面以及它在大戰略層面產生的影響。簡而言之，有效的C2不僅僅是能夠贏得戰斗，它還必須知道什么時候挑起戰斗是一種相稱的響應[2],[15],[16]。此外，它需要了解其行動對大戰略層面的影響；也就是整個政府的目標。

C2，作為一個系統，在一個非線性和復雜的環境中運作。它被歸類為 "社會技術"系統，是技術和 "社會 "或人類元素的混合體，它們相互作用，并與更廣泛的復雜環境相互作用[17]。一個C2系統表現出動態的、突發的行為，有許多意外的或不可預知的后果。這不僅是因為這些系統依靠人類來理解復雜的環境并制定解決問題的計劃，而且因為它也是一個技術系統，態勢感知依賴于數字系統和傳感器來傳遞信息，而這些信息可能無法準確地代表作戰環境[9],[17],[10],[4]。C2系統必須完成的任務或目標完全取決于未預料到的現實世界的事件，如戰爭、環境災難和其他雜項OTW。這發生在多個領域（物理的和非物理的），并且都是在分歧的作用下。從系統思維的角度來看，C2作戰環境是真正 "超復雜"的[18],[16]。

因此，軍事C2有一個非常困難的任務，即它必須在一個復雜的環境中做出具有重要意義的決策，并保證有幾乎不可能預測或逆轉的二階和三階戰略效應[19],[4]。長期以來，軍事戰略家們一直理解這一點，并在傳統上通過心理模型或啟發式方法來管理，以指導如何理解和應對戰爭的復雜性。這些心智模式現在被固化在戰略研究學科和現代軍事理論中[4]。C2是在戰爭中取得戰略成功的一個重要手段，它被定義為 "確定一種方法，使敵人的組織因無助或混亂而崩潰"[16]。與指導這一結果相關的心智模式（必然）是高度抽象的，反映了對復雜性的理解；戰略與其說是一門科學，不如說是一種藝術。Clausewitz和他的 "分歧"概念，描述了在這種復雜性中操作的困難，它習慣于破壞所有精心策劃的計劃，導致了 "戰爭中一切都很簡單，但最簡單的事情卻很困難 "的看法[20]。自Clausewitz以來，由于信息理論、人工智能、系統思維和控制論方面的重大進展，戰略的啟發式方法已經取得了進展。關于戰爭的心智模式繼續從技術中發展，但戰爭的核心性質卻沒有發展。它在政治中的基礎要求它是一種與人的因素密不可分的活動[4],[15]。將這些心智模式轉化為指導人工智能的具體指標，是一項非同尋常的、可能不可行的任務。這些心智模型的工作原理是對背景、指揮官的意圖以及一個決定可能產生的大戰略后果的整體理解。

科學、技術和信息理論對戰略和C2概念產生了重大影響[21]。John Boyd上校，作為控制論和戰略的學者，在這兩個學科的基礎上，創造了戰略研究領域中最有影響力的功能模型之一--觀察（Observe）-調整（Orient）-決定（Decide）-行動（Act）（OODA）環。OODA環路是一個詳細描述 "贏與輸 "理論的模型，大致描述了一個人如何管理競爭環境和生存[21]。對于一個有效和可生存的C2，Boyd認為，一個系統必須能夠比敵人更快地適應其環境。調整（Orient）的步驟代表了在觀察、分析和心理模型的基礎上做出 "正確的決定"，但如果雙方對手的其他條件相同，誰能更快地循環到每個步驟，誰就能獲勝[21]。因此，推動沖突的速度超過對手反應速度的C2系統，將造成'致命的不穩定'，從而取得勝利[4]。正是從OODA循環理論的發展中，系統思維C2文獻繼續研究什么是一個卓越的C2系統；這是一個結合了系統思維方法和戰略研究的多學科領域[14],[19],[21]。文獻中有一個廣泛的共識，即戰爭的復雜性要求C2系統必須是動態的或敏捷的，允許人們既取得勝利又避免系統失敗[8],[10],[11],[9],[21],[4]。

然而，盡管OODA環路作為一種輸贏理論是合理的，但它并不是在C2系統中實施敏捷性的充分模型，因為它忽略了特定的功能，如 "指揮概念、規劃、放行準則或系統延遲"，導致模型過度強調速度為目的[14],[9],[19]。為了將OODA環作為C2的一個更好的模型，Brehmer開發了動態OODA環（DOODA環）。Brehmer認為，需要具體的細節，如整個決策過程中的延遲，以使該模型在C2背景下具有足夠的描述性[14]。因此，在圖1中看到的DOODA循環允許指揮官和工作人員實際了解C2過程的每個功能。它通過明確每個C2功能，說明了為了提高敏捷性和決策性需要實現什么[14]。出于這個原因，DOODA循環模型將被用作本文后面的A3IC2功能模型的基礎。

從上面的討論中，有一個概念是明確的：C2及其性能的測量與系統運行的戰略背景是不可分割的。C2系統內的動態變化不是在真空中發生的；C2系統的最終結果是控制的影響，或在指揮軍事力量的超復雜環境中做出有效決定的能力，以便生存和獲勝。如果一個高度復雜、高效、響應迅速的人工智能C2系統無法追蹤作戰環境的復雜性、產生的影響以及它們在大戰略層面的后果，那么C2系統將無法在高強度戰爭的動蕩下生存。

圖1. 動態OODA環[14]

B. C2系統定義

在文獻中，對C2系統類型的描述是有問題的，導致與敏捷性、適應性、穩健性和復原力的定義有很大的重疊，這取決于情況或背景[11],[22],[8]。然而，有兩個廣泛的基本生存方法被描述，所有C2系統類型至少有一個方面是相同的：

1）保持形式的力量（在不改變的情況下，在波動中生存的能力）。

2）改變形式以保持力量（通過改變在波動中能生存的能力）。

這兩種生存方法都可以根據情況而有效；因此，一個有用的C2功能模型必須包括這兩種方法。C2文獻大致了解這一點，并試圖在功能模型中結合各種定義來調和兩種方法[11]。"敏捷C2"的概念將彈性和穩健性納入其定義中，背離了人們對敏捷性的通常理解，即僅僅意味著改變形式的 "迅速"。Alberts將敏捷C2定義為 "成功影響、應對或利用環境變化的能力"[8]。這一定義有實現這一目的所需的六個方面[8],[23]：響應性、靈活性、適應性、多變性/穩健性、創新性和復原力/彈性。

所有這些要素的融合有望最大限度地減少與不利影響相關的事件的概率，并最大限度地增加提供機會的事件的概率。如果事件真的發生，這些要素也會努力使成本最小化或收益最大化[8]。需要強調的是，單一目標的優化并不等同于敏捷性；相反，它反映了響應能力高于靈活性和彈性的不平衡。當一個系統的優化依賴于單一目標時，它不一定是高效的，即使這個單一目標是預先確定的不同目標的加權和。然而，我們承認，優化是一個數學概念，可以被調整以實現任何目標。如果目的是平衡響應性、速度、靈活性和彈性，多目標優化是優化理論的一個分支，可以用數學方法處理這個問題，同時優化相互沖突的目標。

敏捷C2的目標是將不利影響最小化，將機會最大化，這與Nassim Taleb的 "凸"系統的想法相似；對波動的有益響應，也就是所謂的抗脆弱性[12]。敏捷性和抗脆弱性有很多相似之處。敏捷性和抗脆弱性都有一個共同的風險觀，即既要減少黑天鵝事件（災難性的、低概率的事件）的負面影響，又要避免在組織內低估其可能性的自滿情緒[8],[12]。其他的相似之處還體現在所列舉的組織如果要成為一個抗脆弱組織應該避免的特性，比如限制使用單目標優化、專業化、預測、標準化和微觀管理[24],[12],[8]。

與敏捷C2一樣，抗脆弱組織關注的是將行動自由（靈活性）最大化的策略和結構。它不鼓勵優化、缺乏多樣性、不容忍風險，關鍵是不切實際的簡化現實模型[8], [24]。然而，抗脆弱性和敏捷C2之間的關鍵區別是 "為了學習和過度補償的目的，有目的地在系統中實施誘導性的小壓力 "或 "非單調性" [25],[26],[12]。這是抗脆弱系統和敏捷或彈性系統之間的關鍵變量。抗脆弱系統積極尋求在其自身系統內注入波動性，以暴露脆弱性。這兩個概念之間的差異是互補的，它將被論證，當兩者結合起來時，可以為人工智能C2系統產生一個強大的功能模型。

C. 抗脆弱性與C2

抗脆弱性是一種系統特性或特征，它不僅能使系統對突如其來的沖擊和壓力具有魯棒性和彈性，而且還能從這些壓力中學習，在下次遇到這些壓力時改進自己[12],[27]。抗脆弱性是脆弱性的反面，因為穩健性和彈性的定義都不'意味著從沖擊中獲得力量'[16],[12]。Taleb指出，抗脆弱性系統'有一種機制，它通過利用而不是遭受隨機事件、不可預測的沖擊、壓力和波動來不斷自我再生'[12]。由此可見，"如果沒有反饋和記憶的機制，抗脆弱性是不可能的"[27]。因此，為了使一個系統走向抗脆弱的系統動力學，它必須能夠從對其系統的沖擊中學習（反饋），并從這種記憶中改善其運作（定向）。必須強調的是，這種反饋可以是內部的，并且是自我產生的，使用內部設計的性能和效果的衡量標準，同時使用內部模擬的外部環境進行情景的角色扮演。作為一個概念，抗脆弱性有以下五個維度[12],[28],[25]：

1. 從沖擊和傷害中學習的能力：系統有能力從它收到的反饋中儲存其記憶和經驗。

2）利用過度補償進行系統改進：一旦收到反饋，系統就會自我改進，涵蓋未來管理類似沖擊的要求。

3. 冗余：由于過度補償沖擊的結果，系統將開發多層次的冗余機制。

4）凸性和選擇性（"杠鈴戰略"）：該系統將以一種使潛在收益最大化但使潛在損失最小化的方式構建自己。換句話說，該系統將是穩健的，但準備運用收益函數。

5）小規模的實驗：承擔風險，以便在犧牲小故障的情況下獲得顯著的性能收益。對系統誘導小的壓力源，以確保非單調性。

將敏捷系統與抗脆弱系統區分開來的三個特征是：注重過度補償，有目的的誘發系統壓力，以及來自波動的記憶/反饋。抗脆弱的系統會改進自己，不僅能夠補償未來類似的壓力，而且能夠補償比所經歷的更嚴酷的沖擊[12]。因此，波動性是非常可取的，因為它允許系統收集信息，并通過從盡可能廣泛的輸入中學習來保護自己的未來。這就產生了對系統進行過度補償適應所需的數據，以管理沖擊。事實上，一個抗脆弱的系統將有目的地嘗試 "風險管理的實驗"，以創造過度補償所需的波動性。Taleb明確指出，這包括來自黑天鵝的風險；那些具有高度不可能性和極端影響的事件[25],[28],[8]。黑天鵝對于抗脆弱系統來說具有很高的價值，因為它可以獲得加強系統的稀有信息，只要它們最初是可以生存的[12]，因此，復原力和穩健性很重要。抗脆弱系統的設計是為了盡可能地抵御作為本體論現實的混沌，在復雜環境中無法消除或預測[28],[12]。

Alberts[8]討論了敏捷性的概念模型，"環境空間"代表系統的性能水平，取決于各種外部和內部變化。從敏捷C2的角度來看，一個抗脆弱的系統會探索環境空間，以便從盡可能多的生成環境中了解盡可能多的 "可接受的性能區域"。波動性和反饋允許這種探索。有效地使用反饋/記憶，并通過波動性實驗，以便過度補償，從而使敏捷C2系統通過探索越來越多地了解其 "自我模型"，通過更多的 "實體可以識別和成功應對的各種情況 "來提高其敏捷性[8] 。此外，該系統對環境、可預期沖擊的背景以及形成環境壓力源的環境約束有了更好的理解。經驗教訓可以采取幾種形式，如經過驗證的作業環境模型、代表環境的人工智能數學函數，以及其他人類/機器產生的數據存儲。這些信息將隨著每次沖擊產生的新信息而更新，使C2系統能夠隨著時間的推移而提高效力。

現在，我們應該清楚，抗脆弱系統并不排除敏捷性作為系統內的一個有利特征；抗脆弱是一個額外的特征--而不是一個替代品[12],[29]。在Taleb對抗脆弱的定義中，Taleb將敏捷性與脆弱性、復原力和抗脆弱從同一范圍中分割出來。為了使A3IC2結構清晰，我們將繼續這樣做。在圖2中看到的是敏捷性和抗脆弱性的覆蓋范圍。兩者的定義分為 "從波動中生存的系統 "和 "系統為生存而進行改進的能力"。這很好地概括了上述系統動力學文獻中的定義[26]。例如，如果沒有系統恢復或適應的能力，就不可能有彈性，也不可能在受到沖擊后恢復到正常水平的性能。不變性也是脆弱的，因為所有系統的功能都來自于無常性；沒有變化，系統最終會失敗[30]。敏捷性是抗脆弱性的助推器，因為對反饋的有效過度補償需要一個敏捷的組織；反之亦然，敏捷的C2需要過度補償來主動創新，并從操作環境的變化中建立復原力。

圖2. 敏捷和抗脆弱范圍[8],[12]。

與彈性和穩健的系統相比，敏捷性與抗脆弱性相結合的好處是對沖擊的響應要好得多[22]。Taleb指出，脆弱性在數學上被定義為 "對有害壓力的加速敏感性：這種反應被繪制成一條凹形曲線，在數學上最終導致隨機事件帶來的傷害多于收益"。一個脆弱的系統將在極端的波動下崩潰，因為它沒有否定凹形響應的屬性。由此可見，抗脆弱性的動力學產生了 "凸型響應，導致更多的利益而不是傷害"[12]。因此，一個有彈性或堅固的系統處于脆弱和抗脆弱之間的中間位置。一個穩健的或有彈性的系統既不會從波動中得到什么，也不會失去什么。抗脆弱性有一些元素，使它不僅能在沖擊后恢復正常功能，而且能從壓力源中學習，以便進行過度補償。因此，要獲得一個抗脆弱和敏捷的C2系統，需要具備表1中所列的以下要素。

從表一中可以看出，這種組合能夠發揮兩種方法的優勢。最下面的三行是抗脆弱性要素，前三行是敏捷C2要素，而中間一行是兩者的必需要素。尋求創新的解決方案以消除脆弱性和提高敏捷性是兩者都需要的過度補償。記憶/反饋、可選擇性和對創新能力的補充，是將敏捷C2與A3IC2分開的新元素。一個C2系統如何實際發展這些元素，需要人工智能、混沌工程和具體組織戰略的交集；這是下一節的主題。

表1. A3ic2系統的要素[8],[12],[26],[22] 。

III. 人工智能和抗脆弱的C2系統工程

在C2系統中實施抗脆弱性需要利用和積累有關系統性能的反饋；最容易實現的是將數據收集作為在系統中保留記憶和學習的永久方法。這允許創建抗脆弱的反饋回路，使其能夠使用過度補償[26],[22]。Jones [31] 將抗脆弱機器描述為一種能夠適應意外環境的機器，因為它的腳本隨著時間的推移在決策、采取行動和觀察結果的過程中變得更加復雜。這種機器必須從它的環境中學習，并適應那些 "在設計時沒有預想過的 "變化[31]。換句話說，要做到真正的抗脆弱，系統所面臨的情景必須是新的，但也要熟悉到可以從以前的經驗中概括或抽象出來，創造出新的知識。機器通過與環境或感知數據的互動，從其經驗中更新其內部狀態的這一過程被稱為 "機器學習"（ML），是人工智能的一個分支。因此，這項技術是在系統內實現抗脆弱動態的基礎[31]。

文獻中對人工智能的定義還沒有達成共識，但為了本文的目的，人工智能被定義為 "為計算機提供認知技能和能力的算法，用于感知和決策"[32]。建立人工智能系統的方法各不相同。傳統的方法是通過 "專家系統 "或 "手工制作的知識"，即通過人工編碼并咨詢專家來創建算法[33],[34]。然而，由于模型是手工更新的，這些系統對于不斷變化的環境來說通常是非常脆弱的。ML提供了一種更新系統知識的替代方法，可以從系統直接接收的數據中獲得，也可以通過與環境的互動獲得。先進的ML模型，如深度學習，依賴于大型數據集和專門的算法來學習結構化（表格）和非結構化（圖片、文件）數據中的特定模式；允許創建一個系統的復雜數學表示/模型。這種模型可用于對新數據進行預測，或在以前未見過的情況下采取行動。由于從環境本身的觀察中收集到的數據集的多維模式，人工智能模型在面對復雜的環境時可以表現得更加準確[33]。人工智能有望減少人類決策的許多限制，如注意力集中、有限的記憶、回憶和信息處理[35]。

ML方法試圖在功能上接近空間內的高維拓撲結構[4]。數據源系統通過傳感器提供拓撲結構，而ML算法試圖通過訓練學習這個拓撲結構，然后驗證其性能（即準確性）。當一個新的數據點被提交給受過訓練的人工智能時，它就會被放在這個相同的配置空間中，根據算法形成的近似值，它將對新的數據點進行預測。作為一個例子，圖3是一個ML分類算法的低維結果。它有四個標簽，代表對敵人當前行為的預測，每個標簽都是由人工智能設計師根據以前對數據的理解而指定的。當收到一個新的數據點并在這個狀態空間內進行評估時，該數據點可能被分配到最接近的群組。如果與數據點的歐幾里得距離最接近紅色集群，那么人工智能就會輸出一個 "可能的攻擊 "作為預測，可能會有一個從與紅點的距離與其他集群的距離相比得出的可能性。

圖3. 高度簡化的狀態空間與由ML聚類算法形成的拓撲結構

因此，人工智能是敏捷C2系統的一個有利工具，從根本上可以還原為形成這些適應性的復雜數學函數來模擬一個動態和變化環境的效用。有人認為，這些模型將為大多數C2任務提供比人類更高的精確度，并且盡管超復雜，也能提供快速和值得信賴的自動化[5],[1],[2]。通過精確和適應性的數學函數來取代OODA環路中的每個階段，可以實現卓越的感知和學習，并延伸到快速和卓越的決策[3],[36],[4],[7],[6]。下面將討論這樣做所帶來的風險。

A.脆弱性風險

人工智能伴隨著新形式的風險，需要加以管理。對C2系統影響最大的現象是戰爭的爆發。如果錯過了常規國家間沖突的爆發（一個非常罕見的事件），可能會導致災難性的突然襲擊。事實上，對手將積極尋求一種策略，對C2系統產生盡可能大的沖擊[16]。在這種情況下產生的問題是，通過人工智能算法實現C2決策自動化的好處是否值得承擔災難性失敗的風險？如果準備在人工智能預測有99%的信心，而1%的機會可能導致不可逆轉的戰略后果的情況下，自動做出提供致命武力（或不提供）的決定，那么C2的性能是否得到全面改善？對于C2來說，戰略決策失誤的后果可能是如此的極端，以至于會導致其自身的毀滅，這就需要一個抗脆弱的戰略，作為對抗黑天鵝事件的必要條件。

99%置信度的人工智能預測之所以會導致失敗，是因為在面對動態復雜系統時，人工智能會受到所謂的 "柏拉圖式折疊 "的困擾。柏拉圖式折疊描述了這樣一種情況：復雜環境的模型 "拓撲結構 "或 "狀態空間 "由于 "為了隱藏復雜性 "而省略細節，本質上是錯誤的，或者說是脆弱的[12],[29],[34],[4]。當復雜性被不明智地隱藏時，人工智能所操作的抽象水平比它應該操作的適當抽象水平更簡單。其結果是人工智能狀態空間中沒有體現的突發現象，或者無法區分需要不同決策的不同環境。這些變量可能是隱藏的強化反饋回路，可能導致黑天鵝現象，往往會產生災難性的影響[12],[13],[22],[37],[4]。這給C2操作環境中的自動決策帶來了風險。更糟糕的是，即使人工智能模型正在從環境中學習，如果它不能 "跟上 "拓撲結構的變化，隨著時間的推移發展出更多的隱藏變量，它也會變得很脆弱[29],[38]。忽視或低估這種不確定性影響的模型，作為他們試圖模仿的復雜環境的本體事實，將產生越來越多的脆弱程度，與模型失敗的后果一致[12],[28],[4]。

快速更新一個模型，以防止與人工智能對 "開放 "和復雜系統的理解有關的 "漂移"。Florio[38]認為，通過定期的訓練更新和足夠的獨特數據進行訓練，一個非常復雜的模型/函數可以隨著時間的推移保持對非線性系統的接近。這種方法通常被稱為 "ML管道 "或ML開發過程[33]，是一種循環技術，其中一個ML模型正在運行并預測環境，而另一個正在被訓練。環境的變化只會導致新的數據供算法自我更新，改善C2系統的模型庫，以便在其活動適應環境時加以利用。模型的更新和替換速度將對模型準確反映復雜環境的保真度產生相應的影響[38]。

然而，模型快速更新并不能解決決策型人工智能的柏拉圖式折疊問題。一個ML模型可以快速更新一個持續不準確的模型，并且完全沒有意識到數據的退化[4]。人工智能可以迅速形成一個C2系統，對它所訓練的事件具有優化和卓越的決策，其代價是對尚未發生或被系統感知的事件具有脆弱性[4]。然而，如上所述，C2系統認為其最優先的正是這些尚未發生的罕見事件。

人工智能支持的C2的系統故障點是，由于作戰環境的拓撲結構和表征拓撲結構之間的不匹配，人工智能模型做出的快速決定有助于控制的崩潰，導致無助或混亂[4],[16]。作為一個例子，Wallace[4]討論了最近股票市場的 "閃電崩盤"（黑天鵝），認為它類似于C2系統中脆弱的人工智能應該產生的結果。這些崩潰的發生是由于自動化交易算法過于迅速而無法進行人工干預，其根本原因非常復雜，至今仍不為人知。對于C2來說，相當于兩個具有高度自主的人工智能決策的對立軍隊，導致了高強度戰爭的閃電式崩潰；所有這些都來自于以毫秒為單位的穩定性喪失[4]。

B.C2SIM和AI

針對人工智能遺漏罕見與災難性事件的風險，提議的解決方案是通過使用合成（人工構建）數據。合成數據是唯一現實的方法，使ML算法能夠從C2系統高度關注的現象數據中進行訓練，例如C2系統被設計為有效決策的未來常規高強度戰爭[39],[7],[5]。未來的戰爭沒有數據，而過去的戰爭是否有用也是可以爭論的。合成數據的生成過程分為三類[40]。

1）人工開發，通過手工建立的數據集進行策劃。

2）自動調整真實輸入，產生類似的輸入，幫助算法學習更廣泛的規則。

3）通過建模和模擬（M&S）以及仿真自動進行。

使用哪種程序完全取決于人工智能的目的和它試圖進行預測的環境稀缺性。如果人工智能要取代指揮官的決策能力，那么極有可能需要將人工創建的來自情報的數據與戰場模擬模型相結合，來訓練一個人工智能系統。這種方法將C2SIM和人工智能等概念整合在一起，可能使用強化學習算法[5],[41]。

然而，這種方法仍然存在風險。創建一個高度詳細的操作環境模型不僅很難驗證，而且很可能產生欺騙性的結果，因為人工智能將缺乏在不確定性下做出有效決策所需的保真度[37],[5],[41]。

然而，這種方法仍然存在風險。創建一個高度詳細的作戰環境模型不僅很難驗證，而且很可能產生欺騙性的結果，因為人工智能將缺乏在不確定性下做出有效決策所需的保真度[37],[5],[41]。Davis[37]將此描述為 "場景空間 "的減少，意味著人工智能被訓練的選項或靈活性變得狹窄。一個在C2系統中為指揮官制定行動方案的人工智能系統，如果針對特定場景進行了優化，那么作為一個反應式系統，它在高度特定的場景空間中只會有可靠的表現。對模型內變量之間的因果關系或非因果關系的假設，將不可避免地導致脆弱性[37]。

另一方面，一個高度抽象的模型，為一個"戰略層面"的推薦系統而忽略了作戰環境的大部分細節，有其自身的問題。合成數據的使用將與創造它的軍事文化密不可分。對敵人以及他們將如何進行下一場戰爭的假設，將被固化在人工智能所訓練的數據中[4]。如果敵人決定 "改變游戲規則"，在戰略層面采取人工智能從未接受過的不對稱行動，任何新的敵人戰略或戰術都不會在發生之初就被準確預測[41]。相反，它們會被預測為完全不同的東西。在戰略層面上，比如戰區，與預測敵人行為相關的變量會有很長的統計 "尾巴"，而在人工智能模型中卻沒有體現[4]。這可能會產生嚴重的戰略后果，導致系統不適合戰爭的 "深度不確定性 "或波動性[37],[41]。Zhang[41]指出，將人工智能'用于涉及戰略決策的應用，比如那些模擬甚至沒有物理學作為依托的應用，現實世界和模擬之間的對應關系可能非常小，以至于經過訓練的算法實際上是無用的'。由此可見，人工智能要想保持有用，就必須從對應于C2函數的數據中進行訓練，而C2函數是充分人為復雜的，而不是天生自然復雜的。顯然，為了使人工智能的使用不成為脆弱的風險，需要在對人工智能的信任、預測失敗的風險以及特定人工智能給C2功能帶來的響應能力的好處之間取得平衡。

圖4. 人工智能集成和增長的限制

與人工智能支持的C2系統相關的脆弱性風險，反映了上文圖4中顯示的增長限制的原型。決策性能通過復雜功能的自動化得到改善，從而提高了C2的響應能力。然而，人工智能整合到更復雜的功能（如決策），導致更多的風險被轉移到人工智能模型的準確性和與操作環境相比的差異。這可能會導致低概率但高后果的災難性事件的預測失敗。人工智能取代的需求和判斷來理解復雜環境的功能越多，系統就會變得越脆弱。黑天鵝事件在數學上是不可預測的，對系統也是有影響的。因此，C2系統暴露在重大沖擊下的風險越大，它就越有可能最終遭受災難性的失敗[12],[13],[42],[22]。

IV. 從AI的脆弱性到抗脆弱性

將人工智能整合到敏捷C2系統而不增加脆弱性的方法將需要仔細考慮上文表一中討論的抗脆弱性要素。具體來說，C2系統將需要確保對來自作戰環境的沖擊作出凸形響應。這可以通過兩種方法實現：

1）將人工智能的功能分配到C2系統中，使災難性故障的風險最小化，但使系統的收益最大化。

2）使用實驗來發現系統的脆弱性，產生創新和混沌；這使得過度補償和人工智能模型的不一致。

A. 功能分配

一個AI使能系統需要在其作為敏捷性工具與其存在的脆弱性風險（如果AI不能在復雜環境的極端波動下執行）之間取得平衡。人工智能并不適合所有的決策任務[43],[32],[36]。一個抗脆弱系統將需要特定的邊界，將在戰略/作戰層面上將具有黑天鵝高風險的C2決策功能與其他可以自動化的低風險復雜C2功能分開。明確說明人工智能在C2系統中負責哪些任務，對于避免脆弱性和整體上有利于系統至關重要。

由于C2系統是社會技術性的，那些為C2功能分配使用人工智能的人需要確保對人的替換不會對系統的性能產生風險。Abbass[32]，討論了在這樣的系統中分配人工智能的幾種方法。一種 "靜態分配"，即在C2系統中賦予人工智能的功能并不改變，可能不適合動態環境。具體的C2功能的需求將根據情況發生變化，特別是考慮到戰爭中對響應能力的需求，這可能需要快速變換功能分配[36]。例如，針對來襲的大規模超音速導彈防御場景將更傾向于速度而不是戰略環境。在這種情況下，什么都不做的后果是如此之大，以至于錯誤的風險可能值得AI完全控制。另一方面，批準超音速攻擊的決定將需要比速度更多的決策背景。因此，一種適應性的方法，或自動分配邏輯（AAL）是必要的[32]。

在戰略決策層面，關鍵事件邏輯最適合于評估脆弱性與自動化的好處。根據對響應能力的需求重要性，以及失敗的后果有多高或多低，C2功能將需要有人類或AI控制的適應性邏輯。圖5展示了一個與C2任務大類相關的潛在后果的例子，從感知到戰區級決策。

圖5. AI使能C2的脆弱性范圍

對于專注于感知型人工智能的系統來說，風險較低，因為來自人類決策者的數據適用于額外的背景[36]。感知型人工智能很可能需要多個專門的算法模塊來解析特定類別的數據，如視頻資料、圖片、文件和其他[33]。因此，這也是一個魯棒的算法系統，如果其中一個算法模塊不能感知關鍵信息，那么這個算法系統其他算法模塊也能捕捉到此信息。當然，風險仍然存在，這將需要通過理解決策中的 "風險轉移 "已經傳遞給人工智能系統的輸入和感知能力來進行評估[32]。

然而，如上所述，人工智能決策與戰爭期間高失敗風險相關聯。失敗的影響將取決于人工智能是支持戰術層面、戰役層面還是戰略層面；與戰略層面的單一失敗相比，戰術層面的單一失敗后果較小；不過，人們必須考慮到從戰術層面到戰略層面可能產生連帶效應。對于抗脆弱系統，Taleb[12]指出，人們應該避免依賴具有高度后果性輸出的系統，因為許多較小的、后果性較小的系統是不太脆弱的。當然，即使戰略層面的人工智能決策者的風險是通過人在環結構來管理的，由于建議依靠人工智能感知器，以及預測對人類決策者的額外影響，風險仍然存在。例如，如果C2系統使用受信任的非人類智能合作者（NIC）來推薦戰略層面的決策，可能會導致軍事指揮官在獲得99%的人工智能預測的情況下增加風險。這是因為NIC會表現得像一個預測者，有證據表明，這可能會增加決策者的風險承擔[12],[44],[45],[16]。

一旦確定了失敗的后果，就需要為每個場景分配適應性人工智能。這是一個 "指揮概念 "的C2功能；在為特定場景分配適應性人工智能功能時，需要考慮指揮官的意圖和國家的戰略目標。這些場景可以通過傳統的兵棋推演方法進行開發和測試，但也可以從創新和混沌生成的抗脆弱性過程中產生。適應性人工智能將需要持續測試脆弱性，以防止凹形響應；這是下一節的主題。

B. 創新和混沌的產生

為了將人工智能作為一種敏捷和抗脆弱的工具，反饋/記憶、小規模實驗和過度補償等元素需要在一個人工智能支持的C2系統結構中結合起來。這可以通過有目的地在系統中注入波動性來實現，并延伸到支持特定C2流程的人工智能功能。通過使用波動性，人工智能系統將發展出一個更廣泛/抽象的決策空間，增加其對更多種類沖擊的通用性。

對于合成數據的生成，可以將一致程度的波動和混沌應用于人工智能所訓練的數據。例如，可以在人工智能系統上測試極端情況，而不僅僅是預期的極端情況。C2組織內的 "混沌小組 "可以嘗試使用極端或極不可能的情況，來暴露人工智能模型的預測失敗。通過暴露失敗，人工智能開發團隊可以確定失敗發生的原因，探索人工智能采取什么行動會更好，然后嘗試重新訓練模型以增加其變異性，以處理未來類似的極端情況。因此，這個過程通過與外界復雜環境相比對自身的理解，加強了系統的能力[12]。這有可能也是由人工智能場景生成器實現的，主要目的是對開發導致人工智能C2系統失敗的場景進行獎勵。無論具體的方法是什么，目的是讓系統的壓力和失敗允許C2系統內的創新能力和發現發生，從而導致過度補償。

這些沖擊不僅僅是對人工智能本身的要求，也是對C2系統整體的要求。應該尋求一種分層的方法，作為一種穩健性的形式[12]。這樣做的一種方法可以在計算紅隊和混沌工程實踐中找到。計算紅隊[46]提供了人工智能所需的計算構件，以設計壓力源來挑戰自己和它所處的環境，并發展新的模型和戰術。類似地，混沌工程通過對計算機網絡或系統中的特定元素注入壓力或故意失敗的實驗來防止組織內部的脆弱性[30]。混沌工程的目的是確保C2 IT系統的所有功能的 "可用性"，盡管環境中存在波動。對抗脆弱C2的用處是顯而易見的，因為其混沌工程實驗允許產生作戰環境效應，如網絡攻擊，作為極端波動的輸入。C2信息技術和通信網絡被視為一個單一的復雜系統，通過觀察其在真實世界的輸入或誘發故障后的行為，可以更好地理解它[30]。

將混沌工程、計算紅隊和人工智能結合起來，可以實現復雜的故障狀態生成，以實現抗脆弱性，但C2系統要有能力從自我造成的壓力中學習，以實現過度補償，需要組織文化上的巨大變化。在圖6中看到的是A3IC2系統的系統。在C2組織內建立這樣一個系統，需要改變組織的心智模式、組織規劃、C2結構，以及改變對人類操作人員的培訓方式，以支持抗脆弱的C2系統。A3IC2應該只關注C2操作的系統；作為一個抗脆弱系統成功進行C2的過程。對于一個C2組織來說，作為一個社會技術系統，它需要采取一種整體的方法，結構、系統、流程和文化都具有抗脆弱的特性，以便在壓力和沖擊下生存[25]。

圖6. 抗脆弱C2作為一個體系系統

V. 敏捷抗脆弱的指揮和控制（A3IC2）

通過將抗脆弱性概念與Boyd、Brehmer和Alberts[14]、[21]、[8]開發的功能C2模型相結合，可以開發出一個通過抗脆弱性動態提高C2系統有效性的新框架。這在下面的圖7中可以看到，說明了圖1中傳統C2運行周期與A3IC2結構之間的區別。

圖7描述了由Brehmer創建的相同的DOODA環路，并增加了對所實施的模型的積累的反饋。模型的建立作為系統的方法，在操作過程中從與復雜環境的互動中學習。從所做的決定、計劃、感覺活動和軍事行動的結果中得到的反饋的綜合，都為AI模型/功能提供了背景。開發的模型取決于具體的C2系統。對于一個空中機動/后勤C2單位來說，模型將反映諸如優先權、飛機選擇、選擇的路線和貨物驗證細節等決定。對于一個人工智能C2推薦系統的COA開發，反饋將代表變量，如敵人的位置，藍色的位置，單位的數量，以及許多其他。這些模型是在日常行動中通過與C2決策支持系統的互動和/或通過C2SIM建立的。

圖7. 抗脆弱的動態OODA循環

如上所述，"混沌生成 "功能是迫使系統從反饋中學到的東西進行過度補償的方法。它同時適用于社會技術系統中的人和機器。混沌生成是C2 "紅隊"，它有目的地給系統施加壓力，以加強決策周期，提高敏捷性，減少脆弱性。對于人工智能支持的C2系統，混沌生成器包括基于先前經驗的合成數據生成過程，但對其進行修改以加強系統。因此，人工智能將在具有超出先前經驗的更多極端變量的任務中得到訓練和改進；導致過度補償。這些模型在性質上可能是極端的，并應盡可能多地覆蓋可能性空間。如果環境發生重大變化，或出現黑天鵝，可能性空間只會增加，允許系統改進并產生進一步的模型。C2系統的波動性越大，產生的模型就越多，以進行補償。

以前的討論假定，模型和數據需要提前建立，并預期未來結果。最近的趨勢是引入了形成、重新塑造和校準的模型。影子機器的概念[46]有一個專門的控制邏輯，隨著背景的展開學習模型。然而，這些概念假設來自實際環境的實時數據輸入，以持續測量偏差并進行相應的調整。這種方法仍然存在挑戰。關于自我的數據可能比關于敵人的數據多出幾個數量級。這種可供人工智能即時學習模型的數據不平衡，在人工智能界有其自身的挑戰。

VI. 結論

將人工智能整合到C2中，只有通過對其效果的整體理解來實施，才能提高系統的性能。如果一個由人工智能支持的C2功能有可能導致它所保衛的國家戰略目標無法實現，那么就需要認真考慮該人工智能的功效問題。當C2功能被分配給人工智能以避免脆弱性時，那么反饋和過度補償的使用有可能促進對系統波動的凸形響應。使用有目的的混沌生成將有助于C2系統能夠了解其自身的弱點，以便改進。使用A3IC2作為人工智能支持的C2戰略，可以確保人工智能仍然是建立一個抗脆弱系統的工具。最大限度地減少災難性失敗的可能性，同時最大限度地利用系統的好處，這將有助于在極端動蕩的戰爭中生存和制勝。

雖然本文的重點是人工智能所面臨的風險，但當新形勢展開時，人類指揮官仍將面臨類似的問題，特別是當軍事歷史的教訓可能阻礙他們對這些新形勢的思考能力時。如果敵人依靠人工智能產生接近光速的效果，未來的沖突場景將更具挑戰性。這就需要人類-人工智能的人機協作，利用各自的優勢，過度補償各自的弱點，以相關的速度產生效果。