文中涉及多個主題：

• C4ISR、有效載荷恢復、許多不同平臺的通信干擾、
• SAA 和導航功能及其在 NAS 中的相互作用（即漏洞）
• 保護無人機系統免受網絡領域敵對意圖的影響，以及
• SCADA 系統以及如何在無人機系統飛行器中利用和保護這些系統。

在第一節 "無人機系統的競技場 "中，讀者將了解無人機系統作為一種技術的歷史和范圍，并將對無人機系統市場和政策有更深入的了解，這些政策既支持也抑制了該技術在 NAS 中的部署。第三章是第一節的最后一部分，介紹并討論了與無人機系統相關的一些關鍵漏洞。

在第二節 "無人機系統信息安全、情報和風險評估 "中，讀者將更詳細地了解無人機系統運行所需的信息漏洞，從而了解顯性、隱性和衍生安全要求之間的差異。第四章最后一段提到 "通信可能需要保密性、完整性和可用性保護"。如何將其融入無人機系統的設計至關重要。第五章探討了情報數據的類型和來源，并討論了無人機系統常見的攻擊/防御情況。最后，第二節以案例研究作為總結，強調了無人機系統在網絡領域的脆弱性。

第三節主要介紹防撞系統，該系統是無人機全面集成和有用系統的 "心臟和靈魂"。本節深入討論了感知和規避（SAA）系統，以及 SAA 系統的一個重要對手--"隱形設計"。最后，本節詳細討論了一個相關系統，即 "智能天空 "合作商業項目，SAA 是該項目的一個重要組成部分。

第四節主要涉及情報、監視和偵察（ISR）的國防應用、武器系統安全、電子戰考慮因素以及其他以信息為中心的行動。不關注軍事應用的人員不應忽視這部分內容，因為鑒于其所處的動態作戰環境，往往是軍方首先遇到技術漏洞。

第五節探討了各種系統組件的數據漏洞，并探討了系統內部通信途徑的關系和相關漏洞。第 14 章從詳細的角度深入探討了電子戰領域，包括對情報信息周期以及 "干擾 "作戰脆弱性的討論。本節最后討論了當前的國際威脅，以及與仍在出現的無人機系統技術處于前沿和中心位置的政治形勢相關的考慮因素。

第六節探討UAS / UAV敵對使用和對抗措施。

第七節探討技術更新。無人機系統在導航、武器、監視、數據傳輸、燃料電池、隱形、重量分配、戰術、GPS/GNSS 元素、SCADA 保護、隱私侵犯、恐怖主義用途、專用軟件和安全協議等方面的新發展。

隨著洛克希德-馬丁公司的F-35 "閃電 "II戰斗機在西方部隊的引進，世界各國空軍正在發展第五代戰斗機能力。F-35 引入了先進技術，包括傳感器融合、隱形和先進的網絡能力。為了以最佳方式利用新能力，空軍需要調整其組織的許多要素，包括技術、文化和空戰方法。一些空軍將這種轉變稱為向 "第五代空軍 "的轉變。

在戰爭史上，雖然使用電磁頻譜（EMS）--"整個電磁輻射范圍"--相對較新，但其使用已迅速改變了戰爭方式。軍事上使用電磁頻譜的一個后果是電子戰（EW）的興起，其重點是啟用和反擊電磁頻譜的使用。幾千年來，由于通信的局限性，有效控制長距離和大部隊的陸軍受到限制，因為成功地進行通信是贏得戰爭的關鍵。隨著陸軍規模越來越大，控制難度越來越高，人們越來越需要更好的通信手段。雖然鴿子、聲音、燈光和煙霧信號都被用來在較遠的距離上快速傳遞信息，但這些方法都受到限制，指揮官不可能在地平線外向成群的士兵即時傳達命令。隨著電報的發明和應用，以及隨后無線技術的出現，軍事通信開始在遠距離上迅速傳播。這些事件使通信變得越來越高效。我們現在所說的電子戰，其最初的實施形式是針對遠程通信的反制措施，這一點也不足為奇。隨著超視距通信的發展，陸軍不僅可以擴大規模，而且變得更加機動，能夠更快地從更遠的地方對敵人做出反應。這導致戰術越來越復雜。自遠距離通信開始以來，軍方一直在尋找攔截和影響通信的方法，以發揮自己的優勢。

軍事力量一直在尋求超越對手的方法，有時，技術在提供優勢方面發揮了重要作用。著名理論家克勞塞維茨認為，戰爭有兩個不同的要素：性質和特點。戰爭的性質是不變的，包括使用暴力，戰爭是政策的延續；這兩個要素在沖突中肯定會表現出來。但戰爭的性質是不斷變化的，它總是在適應和被適應技術、社會、文化以及涉及戰爭領域的許多其他領域所發生的變化。在戰爭中利用 EMS，特別是其遠距離即時投射信息的能力，無疑改變了戰爭的性質。

科學和商業化的出現使 EW 特別容易受到技術快速變化和改進的影響。這些變化在大規模沖突和全球戰爭中尤為明顯。盡管電子戰在戰爭中相對新穎，但它在反開發方面已有很長的歷史。最近的歷史表明，在 EMS 戰役中獲勝會帶來巨大優勢。然而，在倡導電子戰影響戰爭的新方法時，應該有一些細微差別，因為它的優勢可能很大，但不是絕對的。一些沖突表明，僅靠技術無法贏得戰爭。與技術進步相比，人民的戰斗意志等其他因素對戰爭結果的影響更大。由于使用 EMS 已變得至關重要，它可以進一步影響戰爭和沖突的進程。

與戰爭本身一樣，電子戰也不是一成不變的藝術。隨著技術創新和新技術的應用，電子戰不斷發展，其應用范圍和指導理論也在不斷擴大。現在，電子戰包含了 "在整個作戰環境中保護友軍行動和阻止敵方在 EMS 內行動所必需的 "各種措施。在大多數國家，電子戰理論目前使用三個獨立的類別來表示電子戰系統的不同應用方式：電子攻擊（EA）、電子防護（EP）和電子戰支援（ES）。雖然各國對它們的解釋不同，但處理方法相似。

盡管有相似之處，但空中力量并沒有全球公認的定義。一個國家如何定義取決于其空軍的能力。近來界定空中力量的一個趨勢是，軍方現在將范圍擴大到太空甚至網絡空間。美國目前將空中力量定義為 "通過控制和利用空中、太空和網絡空間來投射軍事力量或影響力，以實現戰略、作戰或戰術目標的能力"。相比之下，澳大利亞的定義僅限于 "一個國家通過在空域、通過空域和從空域投射軍事力量來宣示其意志的能力"。最后，經翻譯后，荷蘭對空中力量的定義是 "通過和在地球表面以上的三維空間內實現或幫助實現政治和軍事目標的能力"。由于像美國這樣的軍隊為太空和網絡空間投入了大量資源，因此將太空和網絡空間納入其空中力量定義是現實的。然而，對于許多規模較小的空軍來說，太空和網絡空間是目前往往資源不足的資產。許多國家的空中力量定義中還沒有太空和網絡空間這兩個術語，盡管這種情況在不久的將來可能會改變。然而，這并不意味著這些空軍無視太空和網絡空間。本文后面將詳細介紹空中力量、太空和網絡空間之間以及與電子戰之間的關系。

空中力量和電子戰一直以來都是互惠互利的，以至于空中力量和電子戰的變化往往是相對應的：當空中力量出現井噴式增長時，電子戰幾乎總是緊隨其后。因此，領導層對空中力量的抵制本身就轉化為對機載電子戰的抵制。空軍使用機載電子戰主要是為了使空中力量更好地發揮效果，并為聯合作戰資產提供支持。

要理解機載電子戰及其任務，就不能不考慮當前和歷史上空中力量發展的動向。隨著當前技術的進步導致傳感器小型化、通信范圍擴大、電子戰系統普及，空中力量與電子戰的互惠互利更加明顯。此外，與第五代飛機配套的許多技術在某種程度上都與 EMS 有關，因此與電子戰的關系也比過去更加密切。本文重點討論第五代空中力量與電子戰之間日益增強的互動。

本書的意義

本文是澳大利亞皇家空軍（RAAF）和荷蘭皇家空軍（RNLAF）合作的成果，它們都是現代化的空軍。同時，他們也在為自己的庫存增添第五代戰斗機--F-35 "閃電 II"。兩支空軍都在研究如何調整部隊設計，以最大限度地利用第五代能力；第五代系統在很大程度上依賴于 EMS。將第五代系統引入空軍會在許多層面上影響電子戰。本文通過考慮過去和現在空中力量與電子戰的發展，并研究未來第 5 代系統的重點發展，探討這種適應對電子戰的影響。重要的是，第五代能力不僅與技術有關，還需要努力調整程序、戰術、基礎設施、人員、文化和許多其他要素，以最佳方式將組織轉變為第五代空軍。

所有中小型空軍在向第五代空軍轉型并相應調整部隊設計時，都可能會經歷與皇家空軍和皇家海軍陸戰隊類似的過程。盡管本文是 RAAF 和 RNLAF 合作的成果，但對其他計劃向第五代空軍過渡的中小型空軍也有借鑒意義。

概要

本文探討了空中力量和電子戰的幾個方面，隨著向第五代空中力量的過渡，這些方面正在或應該發生變化。要了解電子戰發生的變化，就必須了解空中力量及其與 EMS 和 EW 的關系。第 2 章概述了空中力量和電子戰的起源、依賴、變化和動機。

這段歷史有助于了解當前和未來的發展對機載電子戰的影響。第 3 章介紹了當今空中力量的作用和特點。第 4 章探討了當今電子戰及其在空中力量中的作用，最后介紹了目前影響兩者的變化。第 5 章探討了什么是第五代空軍，以及這對空中力量和電子戰的影響。第 6 章探討電子戰如何與第五代空中力量相互作用。第 7 章探討了與電子戰發展密切相關的其他一些主題，如太空和網絡空間。本文最后就第五代空中力量中的電子戰提出了建議。

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？

對手對美國在太空、網絡空間和電磁頻譜上的優勢的競爭的崛起要求海軍陸戰隊的指揮、控制和通信（C3）發生變化。戰術空中指揮中心（TACC）是海軍陸戰隊中最關鍵的C3節點，在海軍陸戰隊的遠征先進基地作戰（EABO）概念下，在有爭議的通信環境中，目前所采用的方式將無法生存。

海軍陸戰隊必須轉變其對通信的概念化和理解，以促進在有爭議的通信環境中的指揮和控制。爭奪電磁頻譜內外的通信途徑將需要預測在通信斷續期間做出作戰決策所需的信息。TACC應該成為一個低可觀察性、小型和移動、具有聯合互操作性的網絡化的C3節點，在對手的武器交戰區內運作。通過這些改變，TACC將成為符合海軍陸戰隊EABO概念的有彈性、有條件的前方海軍空中作戰中心（AOC），并將為海軍-海軍陸戰隊團隊和聯合部隊提供重要的C3能力。

條令出版物中的聯合空地指揮和控制系統不足以對抗反介入/區域拒止（A2/AD），這需要通過完善的聯合全域作戰（JADO）條令來評估。美國防部和國會對JADO技術的投資表明，聯合的、有框架的優先次序安排是擊敗A2/AD的答案。空軍JADO、海軍陸戰隊先進基地作戰（EABO）和陸軍多域作戰（MDO）的概念將對抗A2/AD，因為期望聯合起來提供一致的戰場框架和最佳優先級。聯合部隊需要一個全面的、自上而下的JADO理論，該理論貫穿這些新興概念，為最佳JADO作戰藝術和設計提供信息。一旦有了全面的作戰藝術和設計，戰術空中控制方武器系統將了解使用的機會成本，并評估其直接權限之外的后果，同時作為一個失敗的C2節點運作，負責自主的戰斗管理融合的全域效應。

在整個軍事界、無黨派智囊團和軍事委員會成員中，人們越來越擔心美國的軍事優勢會被削弱，"美軍在下一次沖突中可能遭受不可接受的高傷亡和主要資本資產的損失"。為了應對對手A2/AD能力日益增強的力量對比，每個軍種都在未來8-15年內衍生出自己的JADO實施版本：（1）空軍有多域作戰中心，（2）陸軍有多域特遣部隊，（3）海軍陸戰隊有遠征推進基地作戰。JADO的文獻分析揭示了各種新的概念，這些概念模糊或打破了現有的作戰模式，侵蝕了聯合作戰中的作戰藝術現狀，卻沒有規定緩解措施。過去，指定的戰斗空間擁有者對資產中介、空域管理、效果運用和戰斗跟蹤進行裁決。現在，JADO設想的是低特征的、分散的前線編隊，其決策權被下放至組件級以下，通過機器控制的系統從全域平臺選擇和應用力量包。每個JADO的背景將是資源密集型的，需要仔細判斷高價值、低密度的能力或有風險的自主群和無人機僚機，并具有敏捷的C2解決方案和靈活的指揮關系。當局將需要不斷地將陸上、空中、海上、網絡和空間領域的效果可視化，將每個領域視為相互重要的作戰功能，而不是將部隊貶低為支持性類別或以其他方式將其隔離在組件邊界之內。這種復雜性可能會導致一種作戰設計，其特點是 "大量的全域能力與某些任務、功能或領域相一致，其中一個指揮官既是管理者又是使用者。" 這些概念還沒有被聯合部隊整合成一個連貫的、統一的框架。JADO文獻的現有條目只是技術聯系的概念，而不是對抗敵人A2/AD的全面行動設計。在重新開始的大國競爭的背景下，國防部創建一個全面的JADO作戰設計和藝術戰略的時機已經成熟，由不受服務部落主義和宣傳影響的平民共同撰寫。這一努力將確保隨之而來的理論動蕩和作戰藝術與戰術的模糊是追求JADO實施過程中必要的和有根據的原因。

成功的JADO將在對手的決策周期內呈現出多種困境。這一成功取決于聯合框架下的優先次序和減少混淆的術語，這些術語模糊了整個聯合部隊的進展。在全面的JADO條令和作戰藝術/設計的指導下，TACP WS可以增強、重新組織和重新訓練，以支持全域作戰，而不管其支持的指揮官是什么兵種。反過來，TACP WS將作為代表聯合部隊的故障轉移C2節點，執行聯合全域效應的融合。來自各級行動和當局的全域聯合效應在時間和空間上的融合使TACP WS能夠提供聯合現實，通過允許空中力量在現在和未來的任何戰斗中保持主導地位來贏得下一場戰爭。

圖4：馬賽克方法

圖5：陸空軍戰場框架

"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。

未來的 MDO 概念：

• 需要機動以滲透并在復雜和有爭議的地區開展行動。
• 嚴重依賴RAS。

正在探索的RAS是為了：

• 在所有陸軍相關環境中運行。
• 提供更好的態勢感知。
• 增加作戰人員的距離。
• 增加對敵方的覆蓋和困境。
• 實現更快的決策。
• 以尚未想象到的方式擴展機動性。

RAS將被要求：

• 評估場景并創建和分享本地和共同世界模型。
• 以戰斗的規模和速度協調各梯隊、團隊、分隊和單個系統（包括人類）的行動、決策和機動。
• 適應環境和敵方行動中的巨大干擾和變化，并具有復原力。

目前，人工智能（AI）為改造許多軍事行動領域提供了巨大的機會，包括作戰、指揮與控制（C2）、后勤、安全和維護，以提高其整體作戰效率。空中和導彈防御（AMD）是一個特別復雜的任務領域，人工智能的應用至關重要。空中導彈防御任務指的是保衛國土、保護區、地面基地、地面部隊或艦艇免受敵對的空中或導彈威脅。AMD的威脅包括敵對的飛機、無人駕駛飛行器（UAV）或機載導彈。AMD行動的復雜性源于威脅的嚴重性、威脅的意外性、對形勢認識的不確定性以及事件的快速發展，因為作戰人員必須迅速評估形勢，制定適當的行動方案，并最好地利用他們的戰爭資產來應對。美國國防部（U.S. DOD）正在研究使用AI系統（或AI-enabled AMD[AI-AMD]系統）作為AMD作戰人員的自動決策輔助工具，以大大減少他們的認知負荷（Jones等人，2020），使AMD決策更快、更好。

人工智能的一個關鍵方面已經聚集了大量的研究興趣，那就是信任。信任是有效團隊的一個基本原則。它同時適用于人類和人機團隊。信任使團隊成員能夠很好地合作，是有效團隊表現的基礎（Lee and See 2004）。與人工智能系統的成功合作將需要人類對人工智能系統有一個校準的信任和依賴程度（泰勒等人，2016）。

隨著更先進和更快的空中和導彈威脅彈藥的發展和投入使用，操作人員更需要在AMD行動中迅速作出監測。不及時的決策和反應將導致災難性的后果。因此，人工智能是一個可能的解決方案，通過自動決策輔助工具加快和加強決策過程。這些AMD自動戰斗管理輔助工具可以幫助戰術操作人員應對更快的決策周期、大量的數據以及需要觀察的幾個系統或屏幕（Galdorisi 2019）。然而，為了有效地利用人工智能能力的潛力，需要操作員的高度信任。操作員對系統的信任程度低，可能會導致人工智能-AMD系統利用不足，受到不適當的監控，或者根本不使用（Floyd, Drinkwater, and Aha 2016）。這些問題中的任何一個都可能導致操作者的工作量不必要的增加，或者任務失敗的可能性。

論文對信任的定義、人機交互（HMI）的概念、信任因素以及包括AMD殺傷鏈模型、威脅場景、架構、模型和功能在內的概念模型進行了廣泛的回顧。有了這樣的認識，論文提出了人工智能-AMD系統的信任框架，對人機交互和人工智能-AMD系統信任因素的描述。論文最后提出了在人類操作者和AI-AMD系統之間實現校準信任的策略。

信任框架始于對系統背景的分析。圖1顯示了AI-AMD指揮與控制（C2）系統（包括AI-AMD操作員和決策輔助工具）及其他與之互動的子系統的背景圖，這些子系統有助于操作員和AI-AMD決策輔助工具之間信任的發展。背景圖使我們能夠研究各系統之間的相互作用，以及它們對AI-AMD操作員和決策輔助工具之間信任動態的影響。

圖1. AI-AMD系統框架圖。

這篇論文將信任定義為操作者的態度，即AI-AMD決策輔助工具將有助于實現操作者的目標，即在一個以不確定性和脆弱性為特征的作戰環境中迅速摧毀來襲威脅的任務。這種信任的定義表明，它是對操作者相信或感知AI-AMD決策輔助工具的一種情感評估。為了積極地影響信任，操作者必須親自看到并感受到AI-AMD決策輔助行動的優勢。AI-AMD行動涉及很多不確定因素，以及天氣、電磁干擾和地形等環境因素以及不斷變化的威脅的性質所帶來的脆弱性。操作員將預期AI-AMD決策輔助系統按照 "合同 "執行，以處理這些不確定性和脆弱性。這些合同將是人工智能-AMD決策輔助工具應該執行的感知功能或任務，以及執行這些功能或任務的理想表現。

圖2說明了操作員和AI-AMD決策輔助工具之間的信任框架。y軸代表人類對AI-AMD決策輔助系統的信任程度，x軸代表AI-AMD決策輔助系統的能力。綠色的45°虛線表示最佳的信任水平或校準的信任線，其中的信任與AI-AMD的能力相對應，導致正確的利用（Lee and See 2004）。過度信任由最佳信任水平線以上的區域表示，此時的信任超過了系統能力，導致誤用。低于理想信任水平線的區域表示不信任，這時的信任沒有達到系統能力，導致濫用。假設存在一些默認的信任水平（如黃框所示），目標是制定一個策略，以提高AI-AMD輔助決策能力的信任。在使用該系統時，可能會發生違反信任的情況，從而降低操作員的信任。因此，信任修復行動必須被納入，以保持信任在最佳水平。

圖2. 人類操作員和AI-AMD決策輔助工具之間的信任。

基于功能分配的操作員和AI-AMD決策輔助工具之間的人機交互研究表明，操作員和AI-AMD決策輔助工具應該被設計成在大多數殺戮鏈功能中作為一個 "團隊"運作。這引導論文研究了單獨和集體考慮人類和決策輔助的信任因素。對操作員和人工智能-AMD決策之間的人機交互的研究還顯示，操作員的角色已經從手動控制器變成了監督控制器。因此，一個值得信賴的決策輔助工具是很重要的，因為操作者會期望系統的表現符合預期，以幫助操作者更好地履行他的角色。另外，為了進一步幫助減輕操作者的認知工作量，信息的外部表示、決策輔助工具的建議必須易于閱讀和理解。

關于信任因素，本論文提出了一個 "由外而內 "的框架，如圖3所示。論文首先考慮了與操作環境相關的因素，這些因素描述了AMD操作系統的背景。第二，它研究了與組織環境相關的因素，操作人員和人工智能-AMD系統得到了培訓和發展。第三，論文研究了操作人員和人工智能-AMD決策輔助工具之間的交互，以提出與操作人員、人工智能-AMD、單獨和集體相關的因素。

圖3. 建議的信任因素

圖4顯示了擬議的戰略銜接圖，以實現操作者和AI-AMD輔助決策之間的校準信任。對信任定義、人機界面和信任因素的審查表明，該戰略應關注三個關鍵領域：（1）人類對自動化技術和AI-AMD決策輔助系統的集體和個人感知；（2）增強操作員和AI-AMD決策輔助系統的團隊活力；（3）AI-AMD決策輔助系統的可信度，重點是系統開發。該戰略利用DOTMLPF-P框架提出了三個關鍵原則和五個支持原則。首先，軍事作戰人員需要被告知自動化技術的真正能力和局限性，特別是AI-AMD輔助決策。第二，操作員的培訓要求必須增加，以應對新的工作范圍和不斷變化的威脅。第三，必須在人工智能-AMD決策輔助系統的開發中加入新的要求，以提高系統的可感知的可信度。這三個關鍵原則得到了DOTMLPF-P框架其他方面的支持，如組織、領導、人員、設施和政策。

圖4. 實現操作員和人工智能-AMD決策輔助工具之間校準信任的戰略銜接圖

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。

在可視范圍內執行空戰，需要飛行員在接近1馬赫的飛行速度下，每秒鐘做出許多相互關聯的決定。戰斗機飛行員在訓練中花費數年時間學習戰術，以便在這些交戰中取得成功。然而，他們決策的速度和質量受到人類生物學的限制。自主無人駕駛戰斗飛行器（AUCAVs）的出現利用了這一限制，改變了空戰的基本原理。然而，最近的研究集中在一對一的交戰上，忽略了空戰的一個基本規則--永遠不要單獨飛行。我們制定了第一個廣義的空戰機動問題（ACMP），稱為MvN ACMP，其中M個友軍AUCAVs與N個敵軍AUCAVs交戰，開發一個馬爾可夫決策過程（MDP）模型來控制M個藍軍AUCAVs的團隊。該MDP模型利用一個5自由度的飛機狀態轉換模型，并制定了一個定向能量武器能力。狀態空間的連續和高維性質阻止了使用經典的動態規劃解決方法來確定最佳策略。相反，采用了近似動態規劃（ADP）方法，其中實施了一個近似策略迭代算法，以獲得相對于高性能基準策略的高質量近似策略。ADP算法利用多層神經網絡作為價值函數的近似回歸機制。構建了一對一和二對一的場景，以測試AUCAV是否能夠超越并摧毀一個優勢的敵方AUCAV。在進攻性、防御性和中立性開始時對性能進行評估，從而得出六個問題實例。在六個問題實例中的四個中，ADP策略的表現優于位置-能量基準策略。結果顯示，ADP方法模仿了某些基本的戰斗機機動和分段戰術。