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戰斗機的轟鳴聲和坦克的隆隆聲不再是現代戰爭的唯一形象。人工智能（AI）正在迅速改變戰場，開創了一個數據驅動決策和增強態勢感知的時代。通過利用實時數據共享和分析，人工智能使軍隊能夠優化部署效率、加強戰略規劃，并在不斷變化的戰場上獲得關鍵優勢。

從戰爭迷霧到水晶般清晰：實時數據共享

傳統上，軍事行動一直受到 "戰爭迷霧 "的阻礙。"戰爭迷霧 "是指困擾戰時環境的不確定性和信息不完整性。關鍵數據往往來得太晚或支離破碎，阻礙了指揮官做出明智決策的能力。人工智能通過促進各種平臺的實時數據收集和傳播，彌補了這一差距。

想象一下這樣一種場景：配備了人工智能傳感器的地面部隊實時檢測到敵人的動向。這些數據會即時轉發給進行空中偵察的無人機，由無人機確認威脅。與此同時，人工智能算法對信息進行分析，精確定位敵人的位置和潛在弱點。然后，這些情報會通過增強現實顯示器傳送給指揮官，為他們提供全面、最新的戰場畫面。

在人工智能的幫助下，這種無縫的信息流使指揮官能夠迅速果斷地做出反應。他們可以戰略性地部署部隊，發起有針對性的反攻，并最大限度地降低自己人員的風險，從根本上改變戰爭的態勢。

人工智能助力分析：從原始數據到可行見解

人工智能的真正威力不僅在于數據共享，還在于它能從海量信息中提取有意義的模式和見解。先進的算法可以分析情報報告、衛星圖像和截獲的通信，識別潛在威脅、敵軍動向，甚至后勤薄弱環節的跡象。

例如，人工智能可以分析過去沖突的歷史數據，識別敵人的戰術并預測潛在的作戰策略。這樣，指揮官就能先發制人地部署反制措施，贏得戰略優勢。此外，人工智能還能篩選截獲的大量通信數據集，精確定位敵方領導人，發現后勤樞紐，為有針對性的行動提供有價值的情報。

人工智能武器庫：一系列軍事應用

人工智能在軍事領域的應用遠不止戰場。來探討一些具體的例子：

后勤和資源管理： 人工智能可以優化供應鏈，預測裝備需求，簡化向地面部隊運送必需品的流程。這可確保士兵在需要時獲得所需資源，從而提高作戰效率。

網絡安全防御： 人工智能驅動的系統可以持續監控軍事網絡中的可疑活動，在網絡威脅造成重大損失之前將其識別出來并予以消除。在網絡戰時代，這一點至關重要，因為一個漏洞就可能導致關鍵基礎設施癱瘓。

自主系統和機器人技術： 人工智能在自主車輛和武器系統的開發中發揮著至關重要的作用。配備人工智能的無人機可以執行偵察任務，識別并攻擊目標，甚至執行復雜的后勤任務。這些無人系統可最大限度地降低人類生命危險，并實現更精確、更高效的行動。然而，使用自主武器系統會引發倫理問題，需要認真考慮。

人機伙伴關系： 合作而非取代

必須強調的是，人工智能并不是要取代人類在軍事領域的決策。相反，它是一種強大的力量倍增器，能增強人的能力，為指揮官提供做出明智選擇所需的信息和洞察力。歸根結底，關鍵決策的責任始終在于人類指揮官。

挑戰和考慮因素：負責任的開發和部署

將人工智能融入軍事行動會帶來一些挑戰。圍繞自主武器的倫理考慮以及可能產生的意外后果需要仔細研究。此外，確保人工智能系統免受網絡攻擊至關重要。此外，訓練數據中的偏見可能導致歧視性結果，因此確保人工智能開發的公平性和透明度至關重要。

人工智能在軍事應用中的未來

隨著人工智能技術的不斷發展，它對軍事行動的影響無疑將更加深遠。我們可以期待看到在實時數據處理、增強自主能力，甚至開發能夠協助復雜戰略規劃的人工智能系統方面取得進一步的進步。

然而，確保在軍事領域負責任地開發和部署人工智能至關重要。國際合作和遵守道德準則將是塑造未來人工智能戰爭的關鍵。

總之，人工智能正在徹底改變戰爭的方式。通過促進實時數據共享、提供可操作的見解以及為先進武器提供動力，人工智能正在改變戰場，開創軍事戰略的新時代。在我們向前邁進的過程中，負責任的發展和對道德原則的承諾將是確保人工智能作為一種善的力量，在提高軍事能力的同時捍衛人類價值的關鍵。

前美國防部長馬克·埃斯珀（Mark Esper）曾經說過：“歷史告訴我們，那些率先利用新一代技術的人往往在未來幾年的戰場上擁有決定性的優勢”。

人工智能與機器學習技術對戰場的影響

人工智能和機器學習將在塑造現代戰場方面發揮關鍵作用。這些技術增強了態勢感知能力，優化了決策，并提供了競爭優勢。

從用于偵察的自主無人機到用于供應鏈管理的預測分析，它們的影響是深遠的。在烏克蘭的行動凸顯了這些技術的應用：由克里斯·希爾博士領導的陸軍物資司令部分析小組利用作戰數據在需要時協助需求規劃，同時無縫預測和協調需求。快速處理此類大量數據的能力允許實時威脅檢測和響應，從而挽救生命和資源。

此外，人工智能有助于開發復雜的網絡防御系統，并支持創造更智能、適應性更強的武器。簡而言之，人工智能和機器學習正在通過提高效率、準確性和整體有效性來徹底改變戰爭。隨著我們繼續開展活動和運營，并在全球范圍內進行投資，情況將保持不變。

總的來說，指揮官和領導者必須信任這項技術，才能在聯合全域作戰中證明其有效。當務之急是，所有梯隊的領導者都必須考慮如何制定和實施與家鄉站的數據訓練策略——以及戰斗訓練中心的參與——以建立對技術的信心，以便領導者能夠以信任的速度運作。

在不斷變化的戰爭環境中，技術進步不斷塑造著武裝部隊的作戰方式。從南北戰爭期間的加特林機槍到二戰期間的DUKW兩棲車輛和M-3半履帶運兵車，技術一直影響著我們的戰斗方式。

在這些進步中，人工智能和機器學習已成為游戲規則的改變者，無疑將徹底改變現代戰場。它們的整合在軍事行動的各個方面，從情報收集到決策等方面都帶來了前所未有的改進。

量子計算和機器學習可以在幾秒鐘內做出比傳統工作人員在軍事決策過程中更多的行動方案，這允許決策速度，這將給我們帶來決定性的優勢。

隨著戰爭性質的變化，我們正處于一個戰略轉折點，正如現已退休的馬克·米利將軍在 2023 年 7 月發表的“聯合部隊季刊”文章《戰略拐點：戰爭性質中最具歷史意義和最根本的變化正在發生——而未來籠罩在迷霧和不確定性中》中所闡明的那樣。

“我們必須努力比敵人少犯錯，”他說。這要求我們的聯合特遣部隊在聯合作戰概念的指導下進行根本性轉變。隨著我們過渡到一個新的戰爭時代，如果我們要贏得“比敵人少犯錯”的戰斗，我們必須確保聯合部隊被納入人工智能和機器學習的整合中。

同時，全面了解戰場對于軍事成功至關重要，人工智能和機器學習將使軍隊能夠利用大數據和實時信息的力量來增強態勢感知能力。配備人工智能算法的自主無人機可以以無與倫比的效率執行偵察任務，捕獲有關敵人動向、地形狀況和潛在威脅的數據。這些信息可以快速處理，使指揮官能夠在使用傳統方法所需時間的一小部分內做出明智的決定。

這種增強的態勢感知能力不僅可以最大限度地降低士兵的風險，還可以對新出現的威脅做出積極反應。簡而言之，訪問可以快速處理和分析的數據，為指揮官和作戰人員的實時決策提供信息，這將改變戰場上的游戲規則。

利用人工智能和機器學習等技術將塑造我們如何在未來的戰斗中采用這一概念，并決定我們如何培訓和發展梯隊領導者，以便在競爭、危機或沖突中利用這項革命性技術。

在“軍事評論”最近的一篇文章中，堪薩斯州萊文沃思堡陸軍聯合武器中心司令米爾福德·比格爾中將談到了我們必須如何通過減少對材料的依賴和提高對信息維度的利用來優化指揮所。

人工智能對提高決策速度的至關性

在混亂的戰爭中，瞬間的決策可以決定戰斗的結果。

正如在第二次世界大戰期間的中途島海戰中所看到的那樣，在那場海戰中，決策速度決定了成敗。人工智能和機器學習算法旨在處理大量數據并識別人類可能遺漏的模式。這些工具將改變組織如何更快地做出更好的決策。

將那些經常在“數據脫節”環境中作戰的戰場最邊緣的指揮官提升到行動指揮官和上層之間費力的信息流的犧牲品。

這種能力有助于軍事領導人做出更明智的決策，從選擇最佳戰略到根據實時情報評估最佳行動方案。從歷史數據中得出的預測分析還可以幫助預測敵人的動向并識別其防御中的潛在弱點。這是對指揮官現在利用的人類情報和信號情報流的一大補充。

人工智能對軍事行動方法的影響

最后，利用這項技術可以采取更有計劃、更有效的軍事行動方法，從而最大限度地減少傷亡并提高任務成功率。

戰略競爭對手正在部署能力，通過所有領域的多層對峙來對抗對手，這將要求在太空、網絡、空中、海上和陸地上擊敗多層對峙。實時檢測和響應威脅的能力是現代戰爭的重要組成部分。

人工智能驅動的系統可以同時監控多個數據源，從衛星圖像到截獲的通信。通過實時分析這些數據，算法可以識別異常和潛在威脅，從而立即向軍事人員發出警報。這種積極主動的方法能夠實現快速響應和反擊，防止對手占據上風。

無論是對關鍵基礎設施的網絡攻擊還是敵軍的移動，人工智能驅動的威脅檢測系統在維護軍事行動的安全性和完整性方面都具有顯著優勢。

后勤和供應鏈管理是任何軍事行動的命脈。在全球綜合后勤環境中，有太多相互作用的變量，維持者無法有效監控。

如今，人員只能通過各種數據流對車隊和供應商品的歷史數據進行監控。正如 Lone Star Analysis 的 John Price 在 2021 年 8 月發表在“軍事嵌入式系統”上的一篇文章中所寫的那樣，“計算機系統可以提供持續的評估，并且有足夠的機器智能，預測就會變得強大。

人工智能和機器學習通過預測需求模式、識別供應短缺和簡化分銷路線來優化這些流程。這包括人工智能驅動的基于車輛狀態的維護，該維護監控車輛的各個方面，從進氣到排氣以及其中的所有點。

因此，我們將范式完全從工廠轉移到了工廠，現在需求從散兵坑傳到了工廠。基于車輛狀態的維護利用預測性和規范性分析，同時提供持續診斷以及提供問題預測和解決方案處方，從而使人員能夠專注于進行特定調整，以優化軍用車隊的運營可用性。

這不僅確保了部隊擁有必要的資源，而且還最大限度地減少了浪費并降低了成本。通過自動化重復性任務和優化路線，武裝部隊可以更有效地分配資源，并在速度和效率方面保持競爭優勢。這種由人工智能和機器學習實現的精確維持確保響應符合需要，或者從散兵坑移動到工廠，而不是從工廠轉移到散兵坑。

同時，現代戰爭超越了傳統戰場，也包括了網絡領域。人工智能和機器學習在制定針對網絡威脅的自適應防御策略方面發揮著至關重要的作用。

美國防部的OODA - 觀察，定位，決策和行動 - 是作戰人員使用數據不僅實現有根據的決策，而且及時定位的循環。這些技術可以快速識別和響應網絡攻擊，分析模式以區分正常的網絡活動和可疑行為。此外，人工智能驅動的網絡安全系統可以從以前的攻擊中吸取教訓，并不斷提高其檢測和消除新出現的威脅的能力。

隨著世界的不斷發展，沖突的性質也在不斷變化。人工智能和機器學習已成為現代軍事武器庫中不可或缺的工具。他們處理大量數據、加強決策和實現實時響應的能力改變了武裝部隊的運作方式。

從提高態勢感知到徹底改變供應鏈管理和網絡安全，這些技術正在塑造戰爭的未來。

美國防部致力于遵循“設計即使用”的方法，在聯合全域作戰中利用這項技術。在開發解決方案時，每種服務都有不同的要求。

美國陸軍的要求可能是移動中的士兵或地面戰車;相比之下，對于空軍來說，這個案例可能是前沿空軍基地所需要的。

隨著向前邁進，這些技術的整合對于保持軍事優勢和確保軍事人員在現代戰場上的安全和成功仍然至關重要。借助人工智能和機器學習，無疑將能夠“以最先的速度”到達那里。

參考來源，David Wilson，美國陸軍維持司令部司令

包括機器人、人工智能和無人機在內的軍事技術進步正在改變戰爭。目前，人工智能可用于監視、預測分析和戰斗支援等。然而，由于這項技術在軍事領域的潛在利用和操縱，出現了道德問題。在這種情況下，人工智能的發展可能導致地緣政治緊張局勢和軍備競賽，從而增加不穩定。從這個角度來看，謹慎監管和遵守國際人道法對于負責任的部署至關重要。

引言

眾所周知，軍事技術在歷史上發生了重大變化，創新和進步改變了戰爭的方式。在此背景下，軍事技術繼續快速發展，機器人、人工智能、無人機等領域的不斷發展，塑造了戰爭的未來。

目前，人工智能（AI）有可能在提高士兵的戰斗能力方面發揮重要作用。據報道，自俄羅斯全面對烏行動以來，人工智能已被用于分析不同類型的數據，以加強決策和為目標提供信息，處理敵人的通信、面部識別技術和網絡防御，僅舉幾例。在這種情況下，人工智能在俄烏沖突中產生了一些影響，人工智能驅動的面部識別軟件還可以讓烏克蘭執法機構和記者識別俄羅斯士兵。

然而，重要的是要注意，雖然人工智能有可能徹底改變軍事行動，但它也引發了道德方面的考慮。因此，當今圍繞人工智能的最復雜的全球治理挑戰涉及其在國防和安全方面的應用。

目前，有聲音認為，人工智能在戰爭中的開發和使用應以謹慎監管和遵守國際人道法為指導，以確保負責任和負責任的部署。全球應努力建立強有力的規范，以促進人工智能和自主系統的負責任軍事使用。

人工智能的軍事應用

如今，人工智能正在顛覆軍事領域。據文獻報道，該技術可以通過多種方式部署在軍事行動中。在此上下文中，其中一些用途涉及以下問題：

-監視和偵察：人工智能驅動的無人機和衛星可以提供有關敵人行動的實時情報，使士兵能夠就自己的定位和戰略做出明智的決定。

• 決策支持：人工智能算法還可以通過分析大量數據、考慮各種因素并生成可操作的見解來幫助指揮官快速做出決策。這可以大大增強態勢感知能力并實現更快的響應時間。

• 戰斗支援：人工智能驅動的機器和機器人系統可以執行危險任務，例如爆炸物處理（EOD），從而降低人的生命風險。此外，這些系統還可以支持風險活動，例如在戰場上營救受傷的士兵。

• 預測分析：人工智能可以分析大量數據，包括情報報告、監控錄像和社交媒體帖子，以預測潛在威脅并識別模式。這可以幫助軍事戰略家做出明智的決策并為各種情況做好準備。

• 自主武器系統：人工智能可用于開發自主武器平臺，無需人工干預即可識別和打擊目標。這些系統可以大大提高軍事行動的有效性和效率。

• 虛擬訓練和模擬：人工智能可用于創建逼真的虛擬訓練環境和模擬，以提高士兵的技能和戰備狀態。通過模擬各種戰場場景，士兵可以針對不同情況進行訓練，提高他們在壓力下的戰術能力和決策能力。

• 后勤和供應鏈管理：人工智能驅動的后勤系統可以優化部隊、設備和物資的流動，確保高效部署并最大限度地減少停機時間。

• 網絡安全和反情報：人工智能算法可以實時檢測和響應網絡威脅，增強軍事網絡和系統的網絡安全。此外，基于人工智能的反間諜方法還可以通過分析大量數據和檢測異常來幫助識別潛在的漏洞和滲透。

人工智能在軍事領域的影響

目前，在軍事領域使用人工智能有幾個后果。眾所周知，人工智能在戰爭中的影響是復雜的，需要持續的對話和國際合作，以確保負責任和負責任的使用。在這種情況下，其中一些后果如下：

• 提高效率和準確性：人工智能可用于自動化各種軍事任務，從而提高決策、瞄準、戰略規劃和增強戰場能力的效率和準確性。這可能導致更快、更有效的軍事反應。

• 倫理考慮：在戰爭中使用人工智能引發了倫理問題。配備人工智能的自主武器系統可能會在沒有人為控制的情況下執行行動。誰應對人工智能武器的行動負責的問題變得復雜，引發了關于問責制和潛在侵犯人權行為的辯論。

• 不對稱性增加：先進的人工智能技術可能會擴大擁有人工智能能力的國家與無法獲得人工智能能力的國家之間的鴻溝。這可能導致力量失衡，可能加劇地緣政治緊張局勢和沖突。

• 軍備競賽升級：人工智能在戰爭中的發展和部署可能導致各國軍備競賽加劇。每個國家都可能努力超越彼此的人工智能能力，這可能導致更高的沖突和不穩定風險。

• 易受利用：用于戰爭的人工智能系統可能容易受到對手的利用、黑客攻擊或操縱。這可能會對國家安全構成風險，并導致不可預測的后果。

• 潛在的意外后果：人工智能系統可以根據算法和模式做出決策，而這些算法和模式可能并不總是考慮倫理或道德影響。人工智能驅動的軍事行動可能導致意外的平民傷亡或附帶損害。

結論

隨著時間的推移，軍事技術有了顯著的發展，提高了軍事行動的有效性和效率，提高了士兵的戰斗能力。通過這種方式，機器人技術、人工智能和無人機的進步正在塑造戰爭的未來。目前，人工智能可以通過多種方式部署，包括監視和偵察、預測分析、自主武器系統、決策支持、戰斗支持、虛擬訓練和模擬、供應鏈管理、網絡安全和反情報等。

然而，由于自主武器系統可能在沒有人為控制的情況下執行行動，因此出現了倫理問題。擁有人工智能能力的國家之間日益不對稱可能導致地緣政治緊張局勢和沖突。此外，人工智能在戰爭中的發展和部署也可能導致軍備競賽，增加沖突和不穩定的風險。此外，人工智能系統可能容易受到利用、黑客攻擊或操縱，并且可能并不總是考慮倫理或道德影響，從而可能造成意外的平民傷亡或附帶損害。

從這個角度來看，謹慎監管和遵守國際人道法對于負責任和負責任地部署這項技術至關重要。

參考來源：The Future of Technology

近來出現了新的作戰方式。涉及信息、說服和感知的非傳統戰術可以取代傳統的軍事戰斗。學者和公眾對** "智慧戰"（wisdom warfare）**越來越感興趣。

"智慧戰"這一新的戰略方法旨在影響未來結果，實現近期軍事目標。智慧型作戰人員利用對手的知識和戰略規劃差距，在不進行人身攻擊的情況下實現目標。

戰略規劃與和平方法可以創造持久的變革。然而，我們必須認識到，只要有足夠的證據和令人信服的論據，態度和行動就可能發生改變。必須強調的是，"智慧戰"的概念并不能取代當今的傳統沖突模式，因為當今的肉搏戰受到心理和文化因素的影響。

智慧戰可以被描述為一種政治斗爭，在這種斗爭中，一派宣稱自己擁有比對手更多更全面的知識或信息。可以通過操縱信息傳播、傳播誤導性信息以及利用其他宣傳手段來達到目的。戰場上明智的士兵盡可能不訴諸暴力。相反，他們依靠心理方法來影響敵人、朋友和公眾的思想和行動。智慧戰不同于其他類型的戰斗，因為它在戰略上利用知識和力量來利用對手的弱點和長處，使其獲得不公平的優勢。

智慧戰指的是采用多種策略來實現軍事目標的做法。其中一種方法被稱為 "心理作戰"（PSYOPS），其他方法包括 "網絡作戰"、"誤導戰術 "和 "敘事框架"。

隨著互聯網和其他數字通信形式的發展，智慧戰已成為一種世界性現象。這意味著不同的團體現在可以在其物理邊界之外影響事件和改變輿論。在做出戰略選擇時，知識戰士經常會使用一些方法來確保自己不會出丑。在試圖弄清誰在某一事件中做了什么時，這種有條不紊的手法很難找到具體的人或國家。

故意傳播不準確或欺騙性信息，目的是影響公眾情緒，制造不確定性，削弱對機構或對手的信心。心理行動（PSYOPS）包括利用戰略性心理戰術對個人或集體的認知過程、情感狀態和行為模式施加影響，經常使用的技術包括宣傳、欺騙和說服。

以符合自身觀點和目標的方式影響對某一問題或爭端的描述的行為。這可能包括有選擇地強調某些事實細節，同時盡量減少其他細節，構建一個獨特的敘事框架，或采用說服技巧來喚起情感反應。

利用網絡攻擊、黑客攻擊和信息戰來阻礙重要基礎設施、竊取機密信息或影響數字系統，會產生重大的心理和戰略影響。利用社交媒體平臺進行宣傳，參與網絡蠱惑，影響公眾對話。利用文化外交、教育交流、傳播自己的文化和理想，在國際平臺上施加影響，培養好感。

智慧戰現象有可能破壞人們對機構、政府和媒體的信心，從而給社會帶來辨別可信信息和虛假信息的挑戰。由于透明的信息生態系統的固有特征，很容易受到智慧戰現象的影響。通過虛假信息行動傳播虛假或誤導性信息有可能破壞政治進程，削弱體制的力量。

智慧戰現象有可能促進沖突的全球化，使國家和非國家行為者能夠在全球范圍內擴大影響和追求目標，而無需依賴常規的軍事部署。在戰略信息戰的背景下利用虛假信息和網絡攻擊會引起道德和法律方面的關切，涉及軍事行動的管理條例以及相關政府和非政府實體的責任。為了有效應對智慧戰現象，社會必須制定戰略，促進抵制虛假信息，提高媒體素養，并為加強網絡安全措施分配資源。

智慧戰的概念是沖突的一種動態表現形式，它承認信息、觀念和影響力在塑造國家行為和選擇方面的重要性。這一概念包括各種戰術和方法，其目的是在認知領域取得超越對手的競爭優勢。智慧戰的基本要素包括心理戰（PSYOPS）、誤導運動、網絡戰和操縱輿論。心理作戰在戰爭中心理戰術的戰略實施中發揮著舉足輕重的作用。心理戰術被用來對人和群體的態度、信仰和行為施加影響。

軍事專業人員（即決策者）利用心理戰術（PSYOPS）將重點放在敵方民眾身上，有可能破壞對方部隊的決心和團結。在 1990 年至 1991 年發生的海灣戰爭中，美國對伊拉克士兵使用了心理戰。一個值得注意的策略是利用擴音器向伊拉克軍事人員傳播信息，有效地說服他們中的相當一部分人選擇向聯軍投降作為最安全的行動方案。

心理壓力的存在在促使大量人員叛逃和投降方面發揮了關鍵作用，從而導致伊拉克軍力明顯下降。造謠活動包括蓄意傳播不準確或欺騙性信息，目的是誤導和迷惑對手。這些戰術從戰略上利用對手信息生態的弱點，從而擾亂秩序，助長沖突，并逐漸削弱人們對權威信息來源的信心。

網絡戰包括利用數字工具滲透、破壞或損害敵對實體的信息系統。上述攻擊有能力專門針對重要的基礎設施、政府實體或軍事網絡，造成重大傷害和傳播混亂。

2010 年發生的針對伊朗核設施的 Stuxnet 網絡攻擊在學術文獻中有大量記載。人們普遍猜測，Stuxnet 是美國和以色列的合作成果，其目的是通過使用一種復雜的惡意軟件來破壞離心機設備，從而破壞伊朗的核計劃。上述秘密行動有效阻礙了伊朗對核能力的追求，并展示了網絡戰在破壞敵對國家作戰能力方面的功效。

智慧戰的概念包括在戰略上操縱對手國內的輿論。通過操縱敘事和觀念，有可能削弱社會凝聚力，加劇內部分歧，降低政府機構的公信力。促進媒體掃盲和培養批判性思維能力對個人有效區分可靠信息和欺騙行為至關重要。

將媒體掃盲計劃納入正規教育有可能培養一種更能抵御操縱的文化。建立自主的事實核查組織可以在核實信息和識別誤導性敘述方面發揮關鍵作用。倡導媒體和社交媒體平臺對虛假內容進行標注或刪除，可以有效遏制其傳播。政府和技術公司必須在內容過濾和廣告行為方面保持透明度。

問責機制，如實施監管控制和對傳播虛假信息實施制裁，有可能阻止和勸阻惡意行為者從事此類活動。在政府實體、國際組織、技術公司和民間社會之間建立合作關系至關重要。通過分享最佳做法、威脅情報和協調應對措施，可以提高反制措施的有效性。加強網絡安全協議可以有效保護重要的基礎設施和信息系統，防止網絡攻擊助長戰略信息戰。

利用端到端加密和建立安全的通信渠道有可能有效限制與竊聽和數據篡改相關的風險。各國政府和民間社會組織有能力發起提高公眾認識的運動，教育公民了解與智慧戰相關的戰略和目標。這些計劃有可能促進網上道德行為和舉報潛在可疑內容。技術企業必須優先發展符合道德規范的人工智能（AI）算法，以促進內容多樣性，減少回聲室的盛行。

實施優先推廣高質量材料而非嘩眾取寵的算法，可作為減少不正確信息傳播的有效措施。政府必須制定全面的危機傳播戰略，以有效應對危機和災難期間的虛假信息傳播。提供及時準確的信息有可能緩解恐慌和迷茫的情緒。

旨在建立有關網絡空間領域負責任行為的國際標準和協議的外交努力有可能阻止國家支持的網絡戰爭行為。這些協議可能包含不干涉他國信息生態系統的條款。民間社會組織 (CSO) 在監督和揭露虛假信息行動方面發揮著關鍵作用。這些組織有可能與技術公司、政府和國際實體開展合作，以有效解決智慧戰問題。

盡管實施上述補救措施至關重要，但在應對智慧戰的過程中也存在各種問題。將虛假信息歸咎于個別行為者或國家是一個經常遇到的挑戰，因此阻礙了實施精確而有針對性的補救措施。智慧戰現象往往超越國界，因此必須開展國際合作與協調。對手能夠迅速調整和應對反制措施，因此需要不斷創新應對技術。

智慧戰是當代一種新興的作戰范式，以信息操縱、施加影響和感知管理為核心的戰略取代了傳統的武力和武器交戰手段。

當前范式的轉變要求我們重新評估既定的安全條令，并制定新的措施來有效應對和盡量減少認知戰的影響。在這個以全球互聯性和數字化日益增強為特征的時代，有效駕馭信息的復雜動態并施加影響的能力將在決定國家和全球整體框架的安全與穩定方面發揮至關重要的作用。

參考來源：WGI.WORLD，作者：Rana Danish Nisar

無人機戰爭的下一階段已經到來。2023年9月6日，美國國防部副部長凱瑟琳-希克斯（Kathleen Hicks）吹噓五角大樓的 "復制者"（Replicator）計劃正在加速推進--該計劃旨在大幅擴大美國在戰場上使用人工智能的規模。她理所當然地稱這是國家安全領域 "改變游戲規則的轉變"。根據 "復制者 "計劃，美國軍方的目標是在未來18到24個月內在多個領域部署數千套自主武器系統。

然而，"復制者 "只是冰山一角。人工智能的飛速發展正在催生新一代致命自主武器系統（LAWS），它們可以在沒有人類干預的情況下識別、跟蹤和攻擊目標。具有自主能力的無人機和人工智能賦能的彈藥已經在戰場上使用，尤其是在俄烏戰爭中。從根據特定特征選擇目標的 "殺手算法 "到自主無人機群，戰爭的未來看起來越來越具有啟示性。

在 "戰爭機器人 "陸軍的陰影中，人們很容易忽略正在進行的人工智能革命。五角大樓稱之為 "以人為本 "或 "負責任的人工智能"，旨在讓人類 "參與 "決策，以確保人工智能的使用 "合法、合乎道德、負責任和可問責"。但是，即使有人類的監督和對法律的嚴格遵守，人工智能的使用方式從根本上違反國際人道法（IHL）和國際人權法（IHRL）的風險也越來越大。

最直接的威脅不是 "人工智能啟示錄"--機器接管世界--而是人類利用人工智能建立新的暴力和相互支配的模式。

無人機戰爭2.0

俄烏戰爭被稱為 "第一場全面的無人機戰爭"，標志著各國在日益網絡化的戰場上測試和部署致命性自主武器系統的拐點。據報道，自主無人機曾在利比亞和加沙使用過，而烏克蘭戰爭則標志著這種技術加速融入常規軍事行動，并可能帶來不可預測的災難性結果。交戰方由于缺乏技術能力或意愿，可能會在沒有最高級別保障措施的情況下部署無人機，因此這些風險更加明顯。

烏克蘭戰爭的教訓包括，價格相對低廉的無人機可以使對手喪失空中優勢，并在同級和近似同級沖突中以及在對付非國家行為體時提供決定性的軍事優勢。

美國和其他國家正在認真對待這些經驗教訓。規模和速度顯然將主導未來的無人機戰爭，因為美國正通過 "復制者 "計劃和其他舉措，努力發展部署大量廉價、可重復使用無人機的能力，以應對大國等對手的風險。針對非國家行為者的離散無人機打擊將越來越多地被人工智能賦能的無人機群所取代，這些無人機群可以相互通信并協同工作（以及與人類合作）摧毀關鍵基礎設施和其他目標。

與過去的無人機戰爭相比，這種新興技術給平民帶來的風險更大。與由人類操作員審查和控制的傳統無人機戰爭不同，新的無人機戰爭將更加自動化。從目標的選擇和識別到監視和攻擊，人機協作將滲透到目標定位周期的幾乎每一個階段。最大的轉變將是最不顯眼的，因為專有算法將篩選大量情報數據和無人機信息，編制目標清單供人類批準。

雖然人類可能會繼續簽字同意使用致命兵力，但人工智能將在決定誰生誰死、誰存誰亡的基本選擇方面發揮更普遍的作用。

隨著人工智能減少人類對殺戮的參與，無人機戰爭的可解釋性和透明度很可能會比現在更低。這不僅對公眾是如此--他們已經被蒙在鼓里--對負責實施和監督無人機項目的政府官員也是如此。

可解釋性問題，即人類無法完全理解或解釋人工智能產生的結果，是人工智能的一個更廣泛的問題，并不局限于無人機襲擊。依賴于人工智能的計算系統往往是不透明的，因為它們涉及專有信息，在學習新數據的過程中不斷演化，而且過于復雜，任何單一行為者都無法理解。

但在無人機戰爭中，可解釋性問題尤為突出。

在美國龐大的機構間進程中，軍事和情報機構依靠不同的信息流、技術和官僚程序來支持無人機項目。這些機構正在開發自己的人工智能工具，這些工具是高度機密的，并且基于不與關鍵決策者或公眾共享的算法和假設。再加上人工智能系統產生的結果無法被完全理解，政府官員將無法解釋為什么某個人被誤殺。

可解釋性的問題將導致未來的無人機戰爭缺乏責任感--而這種責任感已經非常缺乏了。當平民在人工智能賦能的無人機打擊中被誤殺時，五角大樓官員也將能夠把這些 "悲劇性錯誤 "歸咎于機器。無人機群的情況尤其如此，來自不同制造商的無人機可能無法正常通信，盡管五角大樓在這項技術上花費了數百萬美元。隨著無人機開始相互對話以及與人類對話，人類決定殺人與機器執行致命行動之間的責任和合法性差距可能會越來越大。

注意差距

這些挑戰是眾所周知的，五角大樓長期以來一直鼓吹 "負責任的人工智能 "政策，旨在通過迷宮般的法律法規來應對這些挑戰。這在紙面上聽起來不錯，但在對平民傷害的嚴重擔憂浮出水面之前，傳統的無人機項目也曾被宣傳為 "合法、合乎道德、明智"。如果過去的無人機戰爭能說明什么，那么真正負責任的人工智能無人機戰爭同樣可能難以實現，尤其是在管理人工智能使用的各種法律、倫理和政策框架出現保護空白的地方。

為此，一些國家和紅十字國際委員會（ICRC）提議禁止那些缺乏有意義的人為控制、過于復雜而難以理解或解釋的武器系統。在今年 7 月舉行的聯合國安理會關于人工智能的首次會議上，聯合國秘書長安東尼奧-古特雷斯建議各國在三年內通過一項 "具有法律約束力的文書，禁止在沒有人類控制或監督的情況下使用致命的自主武器系統，因為這種系統的使用不符合國際人道法"。

但是，即使各國原則上同意這樣的禁令，重大問題依然存在。必須對自主武器系統施加什么樣的法律限制才能確保其符合國際人道法？需要何種類型和程度的人為控制才能確保未來的無人機襲擊符合國際人道法的必要性、相稱性和區別對待以及預防原則？遵守國際人道主義法就足夠了，還是需要一項新條約？雖然許多國家呼吁制定這樣一項條約，但美國、俄羅斯和印度堅持認為，LAWS 應受現有國際人道主義法的管制。

隨著新的無人機戰爭變得越來越普遍，據說適用于戰爭的特殊規則--尤其是國際人道法所提供的較低水平的保護--有可能成為默認制度。從長遠來看，這種情況的實際影響是，禁止使用兵力的規定繼續受到侵蝕，對國際法的解釋越來越放任。這些事態發展的全部代價和后果仍在顯現，但現在開創的先例很可能會以有害且不可逆轉的方式損害個人權利。

為應對這一趨勢，各國至少應重申國際人權法在武裝沖突內外的適用性。戰爭的個人化和自動化促使人們轉向《國際人權法》所載的原則，如在某些條件下對必要性標準進行更嚴格的解釋，以及只有在旁觀者不太可能受到傷害的情況下才使用兵力的類似規定。然而，盡管國際人權法提供了國際人道主義法之外的額外保護，但國際人道主義法與國際人權法之間的確切互動關系卻存在爭議，而且因國家實踐而異。從根本上說，這些法律制度并不是為了規范非傳統沖突和使用致命兵力的非傳統手段而設計的，在即將到來的無人機戰爭中，法律保護方面的差距可能會越來越大。

這些空白促使紅十字國際委員會強調，"有必要根據人道倫理考慮澄清和加強法律保護"。在現有條約未涵蓋的情況下，《日內瓦公約第一附加議定書》第 1（2）條和《日內瓦公約第二附加議定書》序言（通常被稱為 "馬頓斯條款"）規定，個人應受到習慣國際人道法以及 "人道原則和公眾良知的要求 "的保護。

但道德方面的考慮可能與法律有很大出入。道德與法律之間的關系是一個長期的學術爭論，不在本文討論范圍之內。簡而言之，法律的目的不同于道德，因為它必須考慮到公約對行為的影響、現實世界中認識論的不確定性程度以及國際體系中的無政府狀態。在這種情況下，用亨利-舒（Henry Shue）的話來說，道德上最優的法律可能只是那些 "能夠讓憤怒而恐懼的凡人在道德判斷上產生相對較少的錯誤--相對較少的錯誤--揮舞著威力巨大的武器 "的法律。

然而，人工智能不可預測和復雜的性質，使得事先辨別正確行動方針的工作變得更加復雜。即使人類遵循了所有的法律和政策準則，人類決策與機器行動之間的差距也意味著結果可能并不道德。遠非如此。

道德的東西未必合法或明智，反之亦然。

與此同時，政策指導并不能取代法律所提供的保護。例如，新制定的《美國總統政策備忘錄》（PPM）本應在戰爭法規定的直接行動（即無人機襲擊和特種作戰突襲）之外提供更多保護。但該政策指南不具有法律約束力，可以隨時秘密中止，包含大量集體和單位自衛的豁免條款，而且僅適用于美國無人機在 "現行敵對行動地區"（尤其是伊拉克和敘利亞）之外的一小部分打擊行動。

此外，該政策指南是針對常規無人機襲擊而制定的。當世界站在人工智能驅動的無人機戰爭新階段的懸崖邊時，是時候重新思考規則了。

懸崖勒馬

關于監管致命的自主武器系統，包括人工智能賦能的無人機，已經有很多建議。但是，如果過去的無人機戰爭能夠說明問題，那么這些法規很可能仍然不夠完善。人的監督以及對現有法律和標準的遵守至關重要，但還不夠。

為了在未來的無人機戰爭中更全面地保護平民，美國決策者應緊急采取以下措施：

1、制定美國政府范圍內關于在無人機戰爭中使用人工智能的政策。雖然國防部已經發布了許多關于人工智能和自主武器系統的指導方針，但這些指令并不一定適用于其他機構，比如美國情報界。鑒于這些其他機構可能在日常識別、審查和攻擊目標方面發揮關鍵作用，這種疏忽令人深感憂慮。

2、遵循 "兩人規則"。冷戰期間，兩人規則要求在維修、移動或使用核武器或核材料時，必須有兩名或兩名以上獲得授權的人員在場。這一規則旨在防止可能對人類生命構成重大危險的核事故或誤用。人工智能賦能的武器也有可能造成類似的災難性結果，因此所有無人機操作都應遵循同樣的規則。

3、縮小責任差距。無人機戰爭中不斷提高的自主性將使打擊更加不可預測，從而導致無法歸咎于任何特定個人的錯誤。為了降低這種風險，從人類批準對目標采取致命行動到無人機采取行動之間的時間間隔應盡量縮短到幾秒或幾分鐘，而不是幾天或幾個月。在任何情況下，都不應允許無人機獨立瞄準預先批準（人類批準）的 "殺戮名單 "上的個人。

4、開展并公布例行的人工智能健康審計。為了減少可解釋性問題，人類必須檢查人工智能，人工智能也必須檢查自己。"檢查人工智能 "可以成為道德審計的有力工具，幫助人類測試人工智能系統，找出算法中的缺陷或潛在偏見。人工智能健康檢查必須定期進行，檢查結果應向國會議員（如八國集團）通報，并向公眾提供經過編輯的版本。

潘多拉的盒子已經打開，但決策者仍可為無人機戰爭中的人工智能革命設置必要的防護欄。用馬丁-路德-金的話說，美國 "面臨著刻不容緩的緊迫性"，"有一種事情就是為時已晚"。

公眾對全球災難性風險（GCR）的討論中，軍事技術始終占據重要位置，這一點應該并不令人驚訝。1無節制的全球戰爭的前景一直是人們對全面社會災難最古老、也最普遍的設想之一。沖突始終能夠摧毀單個社會；在現代，科技和科學進步逐漸加大了國家軍隊以及可能的其他實體施加災難性暴力的能力。

擁有這種能力的技術有很多，人工智能（AI）在近年來變得更加引人注目。越來越多來自不同領域的專家開始關注AI技術在戰爭中的應用，考慮這些技術如何帶來風險，甚至新的GCR。盡管軍事AI的技術發展和對其影響的研究仍處于初級階段，但在過去的十年中，兩者都取得了顯著進展。最引人注目的是，致命自主武器（LAWS）的開發和使用引發了一場激烈的辯論，涉及學術和政治領域。

然而，實際上，AI技術在軍事中的應用遠遠超出了有爭議的“殺人機器人”——它有著多樣化的用途，從后勤到網絡戰，從通信到培訓。

預計這些應用可能會為社會帶來許多新的風險。在與國防相關的系統中應用AI的趨勢不斷增長，創造了新的技術失敗或操作錯誤的可能點；這可能導致在決策環境中產生未預期的大規模結構性變化，或可能負面影響到戰略穩定性的相互認知，加劇了全球性災難性影響升級的可能性。即便在不那么直接致命的角色中，比如情報收集或物流，人們仍然擔心使用AI系統可能間接導致全球災難性風險。最后，與未來更有能力的AI系統的發展相關，比如通用人工智能（AGI）存在可能的全球災難性風險；雖然這些最終的潛在風險并非本章直接關注的焦點，但應該注意，這些風險在軍事環境中可能特別重要，這需要謹慎而非自滿。

盡管全球正在進行的努力是為了在國家安全事業中利用更多的AI技術，目前對于識別和減輕來自軍事AI的風險的努力仍然處于萌芽階段。在技術層面，目前AI技術社區面臨的最緊迫的問題之一是任何AI系統都容易遭受一系列性能故障、設計缺陷、意外行為或對手攻擊。5同時，許多軍隊都在花費大量時間和資源將AI技術部署到一系列操作環境中。盡管如此，許多人在他們的采購和軍事AI的內部開發程序中仍然缺乏明確的倫理或安全標準。6大多數積極開發和部署此類系統的國家行為者也沒有同意限制在國防中使用AI的硬性界限，或參與與潛在對手建立信任措施。

顯然，軍事AI的發展可能會顯著影響到該領域全球災難性風險的潛力，使得探索這一技術進展及其可能的影響對全球災難性風險社區至關重要。現在，AI技術已經開始在軍隊中看到真實世界的應用，我們比以往任何時候都更需要詳細了解軍事AI系統如何可能被視為全球災難性風險，或它們如何可能成為軍事全球災難性風險的相關貢獻者。特別是從全球災難性風險的角度來看，需要更多的關注來研究AI與潛在破壞性與核武器一樣大的軍事技術交匯的實例，這可能會產生災難性的結果。為了使我們對這一日益復雜的風險格局有更加一致的理解，我們探討了已有的文獻，并提出了進一步的研究途徑。

我們的分析如下：在回顧過去的軍事全球災難性風險研究和軍事AI的最近相關進展之后，本章將大部分焦點都放在了致命自主武器和AI與核景觀之間的交集上，這兩者目前在現有的學術研究中都得到了最多的關注。首先，我們研究了致命自主武器，評估了它們是否可能構成全球災難性風險，并論證了盡管這些系統令人擔憂，但考慮到目前和預期的生產能力及相關成本，它們在短期內還不太可能成為全球災難性風險。然后，我們深入探討了軍事AI和核武器的交集，我們認為這有著更高的全球災難性風險潛力。我們研究了核戰爭的全球災難性風險潛力，簡要討論了何時、何地以及為什么它可能導致全球災難性風險。此外，在通過識別可能也獨立提高核戰爭風險的相關全球趨勢，為我們提供了最近的地緣政治背景之后，本章將其焦點轉向了在核武器和AI交匯處出現的特定風險的現有研究。我們概述了六個假設場景，其中使用AI系統在、周圍或反對核武器可能會增加核升級的可能性，并導致全球災難。最后，本章總結了未來研究方向的建議，并為可以更全面和多學科理解來自今天和未來軍事AI的潛在風險制定了研究議程。

從規劃到執行，人工智能（AI）在軍事行動中發揮著越來越重要的作用。隨著技術的進步，將人工智能融入國防戰略已成為各國保持競爭優勢、確保國民安全和安保的關鍵所在。人工智能在軍事行動中的潛在應用非常廣泛，從加強決策過程到提高軍事系統的效率和效力，不一而足。

人工智能在軍事行動中的主要應用方式之一是分析大量數據。在當今的信息時代，兵力從衛星圖像、信號情報和社交媒體等各種來源生成和收集海量數據。人工分析這些數據是一個耗時耗力的過程，可能會延誤關鍵決策。而人工智能算法則能以更快的速度處理和分析這些數據，使軍事指揮官能夠根據實時信息做出更明智的決策。

除數據分析外，人工智能還被用于加強軍事行動的規劃和執行。例如，人工智能驅動的系統可以通過模擬各種場景和預測不同戰略的結果，幫助軍事戰略家制定更有效、更高效的作戰計劃。這樣，指揮官就能根據最準確的最新信息選擇最佳行動方案。此外，人工智能還可用于優化人員和裝備等資源的分配，確保以最有效的方式部署兵力。

人工智能在軍事行動中的另一個重要應用是開發自主系統。無人駕駛飛行器（UAVs）又稱無人機，由于能夠在不危及人類生命的情況下執行監視和偵察任務，已成為現代戰爭的主要裝備。人工智能技術有可能進一步提升這些能力，使無人機能夠自主運行，根據周圍環境和任務目標做出決策，而無需人工干預。這不僅能降低人類操作員的風險，還能更高效、更有效地利用這些資產。

此外，人工智能正被集成到各種軍事系統中，以提高其性能和能力。例如，人工智能驅動的算法可用于提高導彈防御系統的精確度和瞄準能力，增強其攔截和消除來襲威脅的效力。同樣，人工智能也可用于提高軍事通信系統的性能，確保信息在不同單位和指揮中心之間快速、安全地傳輸。

盡管人工智能為軍事行動帶來了諸多好處，但也存在一些需要解決的問題和挑戰。其中一個主要問題是在戰爭中使用人工智能所涉及的倫理問題，特別是當涉及到可以在沒有人類干預的情況下做出生死攸關決定的自主系統時。確保這些系統遵守國際法和道德標準對于防止潛在的濫用和意外后果至關重要。

另一個挑戰是對手惡意利用人工智能技術的風險。隨著人工智能變得越來越先進，越來越容易獲取，人們越來越擔心敵對行為體可能會利用人工智能開發出新的、更復雜的網絡戰形式，甚至制造出難以防御的人工智能武器。

總之，將人工智能融入軍事行動有可能徹底改變戰爭的打法和勝負。從加強決策過程到提高軍事系統的效率和效力，人工智能提供了眾多好處，可以幫助各國在日益復雜和不可預測的全球安全環境中保持競爭優勢。然而，必須解決與戰爭中的人工智能相關的倫理問題和潛在風險，以確保負責任地使用這項技術，并為更大的利益服務。

參考來源：TS2 space，作者：Marcin Fr?ckiewicz

像俄羅斯等這樣的近鄰對手明白，他們無法與美國（US）競爭并贏得傳統沖突。為了使俄羅斯等能夠戰勝美國，他們通過技術進步開發了新的手段和能力，以便在戰場上取得勝利。正在開發的主要能力之一是低當量戰場核武器（LYBNWs），以便在未來的沖突中贏得對美國的勝利。美國的近鄰對手可能對美國的機動部隊發射LYBNW，以將其從戰場上消滅，不至于將沖突提升到全面核戰爭的門檻。

引言

自任何戰爭開始以來，人類就利用武器技術的進步來增加沖突中的勝利機會。新武器系統的演變在整個歷史上的爭端中是至關重要的。能夠在現有系統或平臺上實施新技術的領導人或國家將獲得勝利。歷史上的一個典型例子是步槍和大炮在戰場上的實施發展。在1805年和1806年，拿破侖利用這兩項技術進步與騎兵相結合，贏得了關鍵的勝利，奧斯特利茨戰役就是一個例子。世界各國都把步槍和大炮與演習的混合作為戰爭的突破口。在隨后的幾年里，歐洲和世界各國都在全力以赴地按照拿破侖在耶拿戰役和其他沖突之前的方式來建設和訓練自己的軍事力量。隨著時間的推移，武器技術的演變繼續增加。下一個改變未來戰爭執行方式的武器系統是空中力量。

第一架飛機于1902年飛行，其微小的進步將空中力量限制在偵察能力上，并限制了第一次世界大戰（WWI）的空中戰斗。當時的領導人設想，飛機是未來通過空中力量對抗沖突的手段。空中力量的進步在1945年第二次世界大戰（WWII）期間取得了成果。空中力量，加上陸軍，使美國對德國具有戰略優勢。美國了解空中力量給戰場帶來的能力，即沿著敵人的交通線和主要戰線攻擊敵人的目標。空中力量使地面部隊能夠在戰場上與敵人全面交戰，以消耗德國軍隊并贏得戰爭。空中力量對二戰勝利作出貢獻的另一個例子是在對日本的太平洋戰役中。空中力量能夠在跳島任務中轟炸敵方目標，并攻擊日本本土。最終，空軍投下了原子彈，迫使日本在二戰中投降。

歷史為那些利用技術進步在戰爭中取得勝利或阻止沖突的國家提供了一個準確的畫面。前國防部長馬克-埃斯珀理解技術進步的重要性，他說："歷史告訴我們，那些率先利用一代人的技術的人往往在未來幾年里在戰場上具有決定性的優勢。" 下一個改變戰爭方式的技術將是什么？諸如俄羅斯等這樣的對手認為擊敗美國的下一個技術進步是低當量戰場核武器（LYBNWs）。俄羅斯等設想的情景是，美國的地面部隊在戰場上機動，但防空保護有限，地形將他們引入一個巨大的殺傷箱。然后，俄羅斯等將使用混合了戰術彈道導彈（TBM）的LYBNWs來攻擊美國地面部隊和關鍵地區，如濕隙交叉點、支持區和后勤線。

美國軍方的領導人已經關注了從遠程火力、戰術核、高超音速導彈、無人機群和空間能力等廣泛的技術進步。隨著如此多的新技術擠入戰斗空間，一種能力引起了軍事和民用部門的興趣，那就是人工智能（AI）。在陸軍中，人工智能是一個未被開發的武器系統，可以成為戰爭中的下一個技術進步。人工智能將使美國陸軍在戰場上擁有手段和優勢，就像大炮和空軍一樣。此外，人工智能將協助美國陸軍在大規模戰斗中檢測、分類和使LYBNW失效。

問題陳述

美國的近鄰顧問正在不斷地嘗試開發下一個武器系統，以使他們在戰場上獲得優勢，從而在戰爭中獲勝。俄羅斯正在開發高超音速武器；與此同時，中國利用遠程精確射擊來與敵人保持距離。然而，這兩種威脅都以LYBNW為中心努力在未來的沖突中摧毀美國的機動部隊。 目前，美國的防空平臺缺乏技術和能力來對抗大規模沖突中混有TBM的LYBNW的新威脅。

研究目的

本專著旨在提供將人工智能整合到陸軍防空系統中以擊敗LYBNWs的方案。首先，本專著將通過歷史的視角來說明發展技術進步并將其整合到現有系統中對在戰場上或戰爭中取得勝利是多么重要。用于研究的主要武器系統是大炮、空氣動力和核武器。通過歷史分析，讀者可以預見，美國必須繼續發展技術進步，特別是在人工智能方面，以便對未來的沖突產生積極影響。其次，該專著重點介紹了美國陸軍目前和未來的防空平臺，以備戰事。這部分調查讓讀者了解系統的能力和局限性，以了解防空作戰環境和導致需要綜合人工智能的不足之處。第三，該專著重點介紹了目前民用和軍用部門的算法和平臺的人工智能能力。這些算法提供了對機器學習能力的洞察力，以便在人工智能平臺上與當前的系統結合起來提出建議。最后，該論文集中討論了整合的建議和對自主人工智能系統的需求，以擊敗LYBNWs。

研究意義

這項研究對美國陸軍來說很重要，因為近似的建議開發了新的和增強的導彈平臺以贏得未來的沖突，特別是LYBNWs。這些武器系統的出現正在慢慢超過美國陸軍目前的防空系統。這項研究提供了一個行動方案，通過將人工智能與目前的平臺結合起來，提供增強的防空覆蓋，從而重新獲得優勢。同時，為自主武器系統的建立留出時間。在綜合防空導彈防御系統（IAMD）中利用人工智能能力可提供早期預警、交戰速度、瞄準威脅的距離，更重要的是，可提供威懾。防空系統一旦部署到一個行動區，就會對世界大國產生威懾力。人工智能的增強提高了美國威懾或擊敗侵略的能力，并保留了陸地部隊。

2020年初，美國海軍發布《人工智能技術安全性》。該報告重點關注對此項技術帶來的安全性問題。美國海軍乃至整個國防部系統，都在嚴肅認真地對待軍事人工智能的發展。2019 年的 2、6、9 月，美國先后公布《國防部人工智能戰略》、《國家人工智能戰略》《空軍人工智能戰略》三大戰略，表明其在國家、軍隊、軍種三個層面的“智能化戰略”全面啟動。可看出美國人工智能在軍事領域的發展態勢日趨激烈

一、推出多項政令戰略規劃，聚力發展人工智能

人工智能作為驅動第四次工業革命的重要引擎，深刻影響著經濟產業和各技術學科的發展，為此美國以國家戰略地位提升對人工智能在社會發展各領域( 特別是國防領域) 的動能，以推動人工智能技術的研發。2019年10月，世界經濟論壇發布制定國家人工智能戰略的框架白皮書，創建了最低限度可行的人工智能國家戰略制定框架，指出國家人工智能戰略的制定應考量具有戰略意義的優先事項人口需求資源限制和地緣政治等因素，旨在指導尚未或正在制定人工智能國家戰略的政府。美國多措并舉，繼續把發展人工智能技術作為提升國力維護國家安全的重大戰略，從國家戰略層面強化人工智能技術布局。2019年2月，美國政府科技政策辦公室發布由美國總統特朗普簽發的《維持美國在人工智能領域的領導地位》行政令，提出了美國發展人工智能的政策和原則戰略目標和重點領域，啟動旨在推進美國在人工智能領域領導地位的美國人工智能倡議，指示聯邦政府整合資源，聚力發展人工智能。

同年2月，美國國防部公布《2018年國防部人工智能戰略》的摘要部分( 題為《利用人工智能促進安全與繁榮》) 。該戰略是美國國防部首個人工智能戰略，旨在落實美國政府《國家安全戰略》和《國防戰略》提出的人工智能重要事項，為美國國防部謀求軍事人工智能優勢發展軍事人工智能實戰化能力提供戰略指導。2019年7月，美國空軍推出數字空軍計劃，旨在改進其在數據管理信息技術架構和業務運營方面的不足，使美國空軍保持競爭力。2019年9月，美國能源部成立人工智能與技術辦公室，旨在為美國人工智能研究人員提供聯邦數據模型和高性能計算資源。2019年9月，美國空軍以美國《國防部人工智能戰略》附錄形式發布《2019空軍人工智能戰略》，詳細闡釋在數字時代如何有效管理引導和引領所必須的基本原則職能和目標。2020年初，美國海軍分析中心發布專題報告《人工智能技術安全性———對海軍的行動方案建議》。該報告從當前美國海軍推動軍事領域人工智能技術運用過程中引發的公眾關注進行介紹入手，提出了海軍乃至整個國防部系統在軍事領域接收采用新興技術手段的總體態度與思路。

二、多家軍事機構開展研發項目，探索人工智能技術的軍用新場景

作為軍事大國，美國對于人工智能軍事作戰賦能的目標非常清晰，強力推動美國頂尖人工智能研究走向新的技術突破，促進科學新成果的發現、增強經濟競爭力、鞏固國家安全。2019年3月，美國參議院軍事委員會舉行主題為國防部人工智能計劃的聽證會，美國國防預先研究計劃局 DARPA、國防創新小組( DIU) 、國防部聯合人工智能中心( JAIC)等機構主管分別發言，闡述所在部門的人工智能項目及運行機制等情況，鞏固并強化了人工智能技術及應用與軍方之間的聯系，保障美國的人工智能軍用化步伐進一步加快。以DARPA為例，DARPA正將投資和研發重點轉向第三代人工智能技術，用于創建能在特定語境下進行推理的機器。資助的主要項目包括終身學習機器( L2M，2017年啟動)，可解釋人工智能( XAI，2018年啟動)和機器常識( MCS，2018年啟動)等，探索提高人工智能技術水平的方法，實現語境推理能力。DARPA認為，將這些技術集成到與軍事作戰人員合作的軍事系統中，將有助于在對空間敏感的復雜戰場環境中做出及時決策，了解不完整或者相互矛盾的海量信息，并使用無人系統安全自主地執行關鍵任務。2019年1月，DARPA啟動知識導向型人工智能推理模式( KAIROS)項目，旨在提升面向復雜戰場環境挖掘和理解海量信息中的復雜事件及其相互關系的能力。2019年1月，美國陸軍研究實驗室( ARL)啟動異構戰術環境中的分布處理( DPHTE)計劃，基于霧計算平臺在對抗性軍事環境中為作戰人員提供更多的態勢感知。2019年2月，美國空軍研究實驗室發布多域戰和目標定位支持信息分析項目，旨在開發基于算法戰和人工智能等技術，針對時敏有價值的敵對移動目標進行快速預判和打擊。2019年5月，DARPA啟動旨在將人工智能應用于空戰演變( ACE) 項目，人工智能空戰應用成熟后可替代飛行員完成部分空戰任務。2019年5月，麻省理工學院發布為美國空軍打造人工智能加速器項目，該項目研究領域包括救災和醫療準備、數據管理、維護物流、車輛安全以及網絡還原能力。2019年9月，美國國防部聯合人工智能中心宣布美國軍方網絡安全數據制定新框架，重點為未來人工智能網絡防御體系奠定基礎。2020年初，美國特朗普政府向國會提交2021財年預算申請，加速發展人工智能等技術。提議政府預算從2020財年1560億美元削減至1422億美元，下降138億美元，但預算申請仍強調優先發展“未來產業”，必須加速發展人工智能等技術。其中，500萬美元用于能源部新立“人工智能與技術辦公室”，加強人工智能的項目研發。

三、夯實人工智能實踐應用的道德準繩和安全邊界

隨著人工智能技術的發展，人權倫理、隱私保障、歧視偏見、安全問題等困境日益突出。美國亦在探索中多措并舉，確保人工智能在充分的監督和控制之下發展。特別是在2019年發布的國家級人工智能戰略和2020年初發布人工智能技術安全性報告中，將道德、隱私、安全等問題擺在突出位置，認為應在尊重道德、重視安全的前提下最大限度地發揮其社會效益。

（一）明確戰爭中使用人工智能技術的道德原則和標準

美國推動多項研究，闡明美國合法道德地使用人工智能的愿景和指導原則，引導負責任的人工智能應用和開發。2019年1月，美國國防部要求國防創新委員會制定在戰爭中使用人工智能的道德原則，用以指導軍方在戰爭中使用人工智能技術和武器，并向硅谷科技公司確認其人工智能產品將如何被使用。美國國防部這一舉措被認為旨在形成全球軍用人工智能規范的指導方針，并吸引硅谷科技公司參與防御工作；10月，人工智能原則: 國防部人工智能應用倫理的若干建議推出，被認為是美國對軍事人工智能應用所導致倫理問題的首次回應。2019年1月，美國著名智庫布魯金斯學會發布《自動化和人工智能：機器對人及地區的影響》報告，著重分析了過去近30年間的資助系統與人工智能對行業、就業、地理和人口的影響，并對當前至2030年的趨勢進行了預測。最后針對國家、州和地方的政策制定者提出一個綜合響應框架，為人們理解并規范自動化和人工智能的作用提供參考。

（二）人工智能對軍事領域尚屬新興技術，安全性不容忽視

人類歷史上，充斥著軍隊利用技術取得軍事優勢的實例。比如戰車。戰車，是出現在戰場上的第一種車輛裝備，由民間通用馬車提高速度和機動性改進而來，在軍事運用方面取得了顯著的優勢。戰車被描述為當時的“超級武器”。又比如火藥。火藥源起于一個偶然發現，它的出現，使得軍隊能夠駕馭化學反應能量來提高速度與威力，由此徹底改變了戰爭的形態和樣式。再比如內燃機。這種發動機繼承并發展了蒸汽機的優勢，改變了戰爭活動的速度與范圍。對內燃機的應用方案，包括為后勤物流（補給運輸卡車）提供動力以及為潛艇、飛機與導彈賦予持久的遠程監視及打擊能力。對大多數技術手段的接收和運用，一度都曾起到了改變了戰爭樣式的作用。而其中有幾項，更是徹底顛覆了以往戰爭活動的樣式和范圍，其中便包括火藥與核武器。人工智能技術，亦被認為位居此類。此項技術能夠應用于整個戰爭事業的方方面面，大幅提高了戰爭活動的效能與效率。各類人工智能技術，也因其各自獨有的特性而有所區別。首先應注意到，現實世界中人工智能技術應用方案，是用以解決特定領域問題的狹義人工智能技術，而非具備普遍通用性的通用人工智能技術應用方案。人工智能技術在軍事領域的應用，可以與美國軍隊對核武器的運用方式進行類比：安全方面的關鍵性技術領域知識，必須在很大程度上由軍隊文職機構掌握，在很大程度上亦屬技術范疇。

（三）給予人工智能技術安全性 “恰到好處”的信任

人工智能技術安全性，也與對其信任程度有關。美國軍方運用人工智能技術方面的一個關鍵問題是，軍方人員和美國政府高層領導能否相信這些系統確實有效且不會引發意外問題。2016年國防科學委員會對自主控制技術的研究報告指出：“決定在特定任務中部署運用某系統的個人，必須信任該系統。”在伊拉克和阿富汗的行動表明，負責實施特定行動的指揮官和戰斗/操作人員在不完全了解后果的情況下，不一定會使用某些系統。當某些系統被部署至戰場以滿足緊急需求時（如反簡易爆炸裝置系統或用于提供關鍵性情報的監視系統），一些部隊還是選用了他們已經熟悉的武器系統和情報監視偵察平臺，即便是老系統的功能指標比不上那些已經可以選用的新系統。對人工智能系統的信任度過低是一種危險，會阻止部隊運用他們所需的功能。而另一種危險，則是對某項能力的過度信任。人類傾向于過度信任機器，即便在有證據表明不能夠給予這種程度的信任情況下，也是如此。戰爭活動中的過度信任，也有具體案例。如，2003年，陸軍“愛國者”防空導彈系統曾擊落1架海軍F/A-18飛機，該系統將飛機誤判定為戰術彈道導彈，并向操作人員提出了建議，要求其發射導彈實施攔截。操作人員在沒有獨立核實可用信息的情況下，批準實施了這項建議。這表明，在實際作戰行動中，軍方需要對人工智能給予程度“恰到好處”的信任，不能過熱也不可太冷，避免滑向兩個極端。需要達成的目標，是程度恰當的信任，并且應該讓人來參與決策過程。而這種決策過程，則需要以各種相關能力及對系統功能所具備的經驗與知識為依托。

（四）軍事人工智能安全問題將寫入政策方針

軍方和政府的高層領導，還應通過政策方針層面的決策對相關軍事行動的性質施加影響，包括確定戰爭活動中應該使用哪些特定的技術手段。這些方針政策，可能會對監管程度構成影響。例如，國防部第3000.09號指令，就要求對某些類型的自主控制系統進行高級別審核。明確戰爭活動中允許使用的技術手段（例如，對白磷（彈藥）運用的限制和使用集束彈藥時相關設定要求以及對其它此類武器具體性能參數的限制要求），并且對某些特定類型作戰行動中的策略原則進行限制。例如，《2013版總統政策指導（Presidential Policy Guidance，PPG）》及《2017版總統政策指導》中，對某些反恐行動的批準與監管流程的總體原則框架進行了明確。這些政策方針原則，有助于確保相關軍事活動符合美國的原則、價值觀及利益。這些政策方針層級的決定，都有反映出對此類系統或作戰行動可靠性所應持有的信任程度的意味。值得注意的是，以上這些實例內容都涉及到了安全性原則問題，而《國防部第3000.09號指令》的目的，就在于避免“意外交戰（inadvertent engagements）”事件的出現（例如致使平民傷亡）。限制白磷彈藥和集束彈藥的目的，還在于減少使用這些武器時給平民帶來的危險。《2013版總統政策指導》中，直接將致使平民傷亡明確列為作戰行動批準程序中的否決條件（no-gocriterion）。因此可以預見，安全性問題，勢必將成為未來高層領導人對于將人工智能技術手段運用于戰爭活動方面所明確的相關指導與指令內容中的一部分。

（五）軍方須與業界協助解決安全問題

人工智能技術的巨大進步，也使美國政府產生了對業界新的依賴性。自第二次世界大戰以來，美國政府一直在很大程度上依賴于自身投入的研發資金。然而，人工智能技術方面的研發投資，越來越多地由私營機構所主導。其特征，是過去十年來科技行業的研發支出急劇增加。在圖1中，我們將整個美國政府在網絡和信息技術研發方面的支出與美國排名前五位的高科技公司（亞馬遜、谷歌/阿爾法控股、英特爾、微軟、蘋果）的研發投資進行了對比。如圖1所示，科技行業企業在研發方面的投入明顯更多，而且兩者間的差距正在擴大。2010年，科技行業企業的研發支出，已經是美國政府整體科技研發投資規模的6倍。8年后，企業在這方面的投入規模將激增至美國政府的15倍。總體而言，美國政府在尖端技術方面研究工作的投資面臨著迅速擴大的缺口。這種現狀，為美國政府營造出了一種處于不斷變化中的環境。在這種環境中，與業界的協作，對于美國政府實現其戰略目標必須保持的技術優勢而言至關重要。在這個意義上，人工智能技術安全性應該是業界關注的問題——正如谷歌等公司放棄了對美國政府軍事領域應用方案的支持，并開始運用倫理性審查程序對其內部工作流程進行監測所證明的那樣，美國政府必須與業界協作，依托其幫助解決此類問題。

圖1 美國政府與科技行業企業研發投資差距對比圖

四、美國軍事人工智能面向未來的發展趨向人工智能技術一般可分為弱人工智能、強人工智能、超人工智能 3 個等級，預計強人工智能技術可能在 2050 年前問世。未來美軍智能化建設發展可能經歷三個階段：

2025 年前，美軍重點是搭起智能化軍隊框架，總體水平處于弱人工智能階段。美軍建設主要圍繞構建“全球監視打擊體系”，以升級水下、網電、空天、全球快速打擊和導彈防御作戰系統為重點，突出發展無人化、隱身化、遠程化作戰平臺，提升“全球公域”介入能力，確保可信的“拒止”和“懲罰”威懾。這一階段，美軍無人系統在數量上將逐步超過有人系統，自主無人系統將成為美軍前沿作戰的重要力量，無形、無人、隱形、靈巧等力量將成為美軍事干預的主要手段。2035 年前，美國初步建成智能化作戰體系，總體水平進入強人工智能階段。美軍建設主要通過發展智能化作戰平臺、信息系統和決策支持系統，以及定向能、高超聲速、仿生、基因、納米等新型武器，對主要對手形成新的軍事“代差”。在這一階段，美軍無人系統的投資將超過有人系統，無人系統建設規模及作戰運用皆居于主導地位。2050 年前，美軍智能化作戰體系將更先進、更完善，總體水平達到超強人工智能階段。美軍在強人工智能、通用量子計算、可控核聚變、納米機器人、再生、創生、腦聯網等技術方面可能取得突破。作戰平臺、信息系統、指揮控制可能全面實現智能化、無人化，更多樣的仿生、基因、納米等新型武器走上戰場，作戰空間進一步向生物空間、納米空間、智能空間拓展，人類進入“機器人戰爭時代”。

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機器學習是現代戰爭系統的關鍵組成部分。本文探討了人工智能的 7 個關鍵軍事應用。

機器學習已成為現代戰爭的重要組成部分，也是我（Nicholas Abell）作為陸軍退伍軍人和數據科學家的主要興趣點。與傳統系統相比，配備人工智能/機器學習的軍事系統能夠更有效地處理大量數據。此外，人工智能由于其固有的計算和決策能力，提高了作戰系統的自我控制、自我調節和自我驅動能力。

人工智能/機器學習幾乎被部署在所有軍事應用中，軍事研究機構增加研發資金有望進一步推動人工智能驅動系統在軍事領域的應用。

例如，美國國防部 (DoD) 的國防高級研究計劃局 (DARPA) 正在資助一種機器人潛艇系統的開發，該系統預計將用于從探測水下水雷到參與反潛行動的各種應用。此外，美國國防部在 2017 財年在人工智能、大數據和云計算方面的總體支出為 74 億美元。預計到 2025 年，軍事 ML 解決方案的市場規模將達到 190 億美元。

以下是機器學習將在未來幾年證明其重要性的七種主要軍事應用。

1. 作戰平臺

來自全球不同國家的國防軍隊正在將人工智能嵌入陸地、海軍、空中和太空平臺上使用的武器和其他系統中。

在基于這些平臺的系統中使用人工智能，可以開發出更少依賴人工輸入的高效作戰系統。它還增加了協同作用，提高了作戰系統的性能，同時需要更少的維護。人工智能還有望使自主和高速武器能夠進行協作攻擊。

2. 網絡安全

軍事系統通常容易受到網絡攻擊，這可能導致機密軍事信息丟失和軍事系統損壞。然而，配備人工智能的系統可以自主保護網絡、計算機、程序和數據免受任何未經授權的訪問。

此外，支持人工智能的網絡安全系統可以記錄網絡攻擊的模式，并開發反擊工具來應對它們。

3. 物流運輸

人工智能有望在軍事后勤和運輸中發揮關鍵作用。貨物、彈藥、武器和部隊的有效運輸是成功軍事行動的重要組成部分。

將人工智能與軍事運輸相結合可以降低運輸成本并減少人力工作負荷。它還使軍用艦隊能夠輕松檢測異常并快速預測組件故障。最近，美國陸軍與 IBM 合作，使用其 Watson 人工智能平臺來幫助預先識別 Stryker 戰車的維護問題。

4. 目標識別

正在開發人工智能技術以提高復雜戰斗環境中目標識別的準確性。這些技術使國防軍隊能夠通過分析報告、文檔、新聞提要和其他形式的非結構化信息來深入了解潛在的作戰領域。此外，目標識別系統中的人工智能提高了這些系統識別目標位置的能力。

支持人工智能的目標識別系統能力包括基于概率的敵人行為預測、天氣和環境條件匯總、潛在供應線瓶頸或漏洞的預測和標記、任務方法評估以及建議的緩解策略。機器學習還用于從獲得的數據中學習、跟蹤和發現目標。

例如，DARPA 的競爭環境中的目標識別和適應 (TRACE) 計劃使用機器學習技術在合成孔徑雷達 (SAR) 圖像的幫助下自動定位和識別目標。

5. 戰場醫療

在戰區，人工智能可以與機器人手術系統 (RSS) 和機器人地面平臺 (RGP) 集成，以提供遠程手術支持和疏散活動。美國尤其參與了 RSS、RGP 和其他各種用于戰場醫療保健的系統開發。在困難條件下，配備人工智能的系統可以挖掘士兵的病歷并協助進行復雜的診斷。

例如，IBM 的 Watson 研究團隊與美國退伍軍人管理局合作開發了一種稱為電子病歷分析器 (EMRA) 的臨床推理原型。這項初步技術旨在使用機器學習技術來處理患者的電子病歷，并自動識別和排列他們最嚴重的健康問題。

6. 戰斗模擬與訓練

模擬與訓練是一個多學科領域，它將系統工程、軟件工程和計算機科學結合起來構建計算機模型，使士兵熟悉在軍事行動中部署的各種作戰系統。美國正在越來越多地投資于模擬和訓練應用。

美國海軍和陸軍都在進行戰爭分析，啟動了幾個傳感器模擬程序項目。美國海軍已經招募了 Leidos、SAIC、AECOM 和 Orbital ATK 等公司來支持他們的計劃，而美國陸軍的計劃得到了包括 SAIC、CACI、Torch Technologies 和 Millennium Engineering 在內的公司的支持。

7. 威脅監控和態勢感知

威脅監控和態勢感知在很大程度上依賴于情報、監視和偵察 (ISR) 工作。ISR 行動用于獲取和處理信息以支持一系列軍事活動。

用于執行 ISR 任務的無人系統既可以遠程操作，也可以按照預先定義的路線發送。為這些系統配備人工智能有助于防御人員進行威脅監控，從而提高他們的態勢感知能力。

具有集成 AI 的無人駕駛飛行器 (UAV) - 也稱為無人機 - 可以巡邏邊境地區，識別潛在威脅，并將有關這些威脅的信息傳輸給響應團隊。因此，使用無人機可以加強軍事基地的安全，并提高軍事人員在戰斗中或偏遠地區的安全性和效率。

結論

人工智能在軍事技術硬件和軟件的大規模采用，向我們展示了現代戰爭中令人難以置信和可怕的范式轉變。毫不奇怪，世界上最大的軍隊比其他任何事情都更加關注這項技術，而這場技術競賽的獲勝者可能會比美國在研制原子彈后擁有更多的全球影響力。 （作者：Nicholas Abell，美國陸軍退伍軍人）