美國認為中國是一個同行的威脅，如果與中國發生戰爭，美國可能會進行大規模作戰行動（LSCO）以實現國家目標。然而，中國并不以大規模作戰行動的形式來構思戰爭。相反，中國追求系統破壞戰（SDW）。針對中國的SDW進行的LSCO可能會顯示出在實現預期節奏方面的挑戰。此外，針對SDW的LSCO可能揭示出美國陸軍必須潛在地將其對作戰風險的評估從對陸地作戰的關注轉移到對系統作戰的關注。節奏、頂點和風險是用于評估針對SDW的LSCO挑戰的十個作戰要素中的三個。然而，它們也為美國陸軍重新定義未來戰爭的作戰藝術要素提供了一個先導。

2022 年 10 月 11 日，美國陸軍發布了一份綜合數據計劃（ADP），這是一種全軍范圍內改進數據管理以確保陸軍成為以數據為中心的組織的方法。

該計劃是一項為期三年的工作，將改善整個陸軍的數據管理、數據治理和數據分析。作戰任務是陸軍數據計劃的當前重點。ADP 在該任務領域的成果是通過進行必要的更改來確保作戰人員的數據得到正確管理和使用，從而為作戰人員提供優勢。陸軍已經開始對數據管理能力、工具和模型進行原型設計，以實現這一目標。

陸軍首席信息官 Raj Iyer 博士說：“數據以及如何在所有梯隊中整合這些數據以實現真正快速、敏捷的決策，才是真正為陸軍提供其在未來戰爭中所需的競爭優勢的關鍵。”

數據和數據分析將為 2030 年的陸軍提供動力。士兵將需要在正確的時間和正確的地點獲得正確的數據，以便在每個梯隊做出更快、更好的決策——以超越任何對手的思維和步伐。

與早期的軍事行動相比，現在的戰爭范圍更大且范圍不斷擴大。作為聯合全域作戰的一部分，多域作戰是陸軍必須準備并贏得下一場戰斗的地方。這是一個數據豐富的環境。

每個領域都有自己的信息和數據流，一些信息來自開源情報，一些來自天基傳感器，還有一些來自網絡空間。今天的士兵和指揮官需要跨領域的綜合來主宰戰場。

ADP 概述了工作的組織并提供了總體戰略目標。它側重于中期努力，未來將被另一個更新所取代。

通過陸軍數據計劃實現這一決策優勢是陸軍的關鍵目標。

美國空軍部自成為一個多軍種組織以來，首次為整個部門提出了統一的作戰條令。這份空軍部條令出版物3-99《美國空軍部在聯合全域作戰中的角色》是一份指導性理論聲明，闡述了兩個軍種在聯合全域作戰這一重要且不斷發展的領域中的未來發展方向。每個軍種都對提供給聯合部隊指揮官的全部力量和能力做出了貢獻。它們共同提供了利用空中和空間為國家服務的無可比擬的能力。

WILLIAM G. HOLT，美國空軍少將，勒梅理論發展和教育中心指揮官

Shawn N. Bratton，美國空軍準將，空間訓練和準備指揮部指揮官

本理論出版物為支持聯合全域作戰（JADO）的空中和空間部分建立了一個框架。該框架將JADO的愿景與基于作戰經驗的近期實踐方法以及經過戰斗檢驗的作戰規劃、執行和評估過程結合起來。該出版物指導空軍部（DAF）組織和使用提交給聯合部隊指揮官（JFC）的全部力量和能力。實驗、兵棋推演和演習繼續完善JADO原則。本出版物的作用，作為新興的理論，在附錄E中有所描述。

美國國防部和空軍領導人認為，人工智能（AI）是一種改變游戲規則的技術，將幫助空軍情報、監視和偵察（ISR）體系克服大國沖突所需的情報分析速度和規模方面的長期挑戰。傳感網格概念（最近更名為傳感器集成）被作為未來框架引入，以整合人工智能和認知建模工具融入空軍ISR，但對于對手的威脅和道德方面的考慮卻很少討論，而這些考慮應該貫穿于系統的設計和功能模塊。為了讓空軍內部的人力和組織做好準備，以整合高度自動化的人工智能情報分析系統，領導人必須倡導以人為本的設計，從歷史上人機協作的成功和失敗中吸取教訓。領導人還必須采取積極主動的方法來培訓空軍的ISR勞動力，以便與革命性的但不完善的人工智能技術進行有效協作。

問題陳述

根據美國空軍作戰集成能力（AFWIC）傳感跨職能小組的說法，空軍情報、監視和偵察（ISR）的現狀是高度專業化、專有化，并且過于依賴人力密集的回傳（reach-back）過程。當規劃人員展望未來的大國沖突時，他們評估目前的硬件和分析過程將不足以建立對同行對手的決策優勢，情報工作在勝利所需的速度和規模方面落后。空軍A2的 "下一代ISR主導地位飛行計劃"對目前的ISR體系也提出了類似的批評，主張擺脫今天的 "工業時代的單一領域方法"，以追求 "架構和基礎設施，以實現機器智能，包括自動化、人機合作，以及最終的人工智能。"雖然為空軍人員提供更快更智能的工具來制作和分享評估是空軍高級領導人的優先事項，但引入更高水平的自動化和機器主導的感知為情報界帶來了一系列新問題。考慮到這些工具可能遇到的篡改和故意提供錯誤信息的威脅，依靠算法走捷徑是否安全？追求由自動化武器系統促成的戰爭到底是否合乎道德？如果是這樣，情報界采用自動化工具以更快的速度產生關鍵的情報評估會帶來什么風險？

人工智能（AI）一詞被美國防部聯合人工智能中心定義為 "機器執行通常需要人類智慧的任務能力--例如，識別模式、從經驗中學習、得出結論、進行預測或采取行動。"參議員們希望AI能夠很快為人類分析師用來進行評估的軟件套件提供動力，并使物理系統在更多的自主應用中發揮作用。機器學習（ML）被國防部高級研究計劃局（DARPA）定義為人工智能中的一個領域，"將統計和概率方法應用于大型數據集"，并可以將衍生模型應用于未來的數據樣本。利用ML好處的一個流行方法是通過深度神經網絡（DNN），它可以使用歷史數據被訓練成執行一系列的分類和預測任務。雖然在AFWIC或A2的出版物中沒有特別提及，但在模擬人類思維過程的應用中使用AI、ML和DNN是計算機科學和心理學的一個混合領域，稱為認知建模。在AFWIC對未來空軍ISR體系的設想中，AI、ML、DNNs和認知建模概念是向數字化、以網絡為中心的情報方法轉變的關鍵部分。

為了給空軍ISR體系的現代化舉措提供一個框架，AFWIC建立了傳感網的概念，定義為 "傳感器、平臺、人員、設備、內容和服務的組合，為決策者提供整體、準確、預測和及時的作戰環境特征。"該概念的設計者設想了一個具有預測分析、自主傳感和響應、融合多個數據源和邊緣處理的系統，所有這些都是通過利用AI、ML、DNN、數據分析和其他認知建模方法來實現的。盡管沒有公布傳感網格的首次亮相日期，但大多數討論表明，優化的系統簇至少還有十年。同時，美國防部領導層非常迫切地要趕上中國和俄羅斯在軍事人工智能應用方面的投資，鼓勵快速原型設計和實驗，以找到解決方案。人工智能在國防論壇上經常被認為是使以數據為中心的情報任務更快、加快戰術決策的答案，但如果所涉及的系統處于工程的初級階段，并且在國家安全領域仍未得到證實，這僅僅是猜想。

雖然AFWIC和空軍A2專注于人工智能傳感器和工具的研發投資，但很少討論使傳感網格安全和有效所需的人機合作動態。為了使傳感網格成為一個有效的系統，為空軍執行ISR和分析的方式帶來價值和進步，領導人應該在技術中倡導以人為本的設計，培訓和準備一線分析員與新系統有效的協作，并根據人工智能的優勢和劣勢調整組織做法。空軍領導人必須承認將更多的分析任務分配給人工智能工具所固有的對抗性威脅和道德問題，這些問題必須告知感知網格的藍圖。這并不是說正在進行的系統軟件開發應該停滯不前，而是說在情報和物資領導人之間必須同時進行對話，討論人類分析員的作用，因為這對減輕越來越多地依賴人工智能的弊端至關重要。空軍領導人還必須推行一項深思熟慮的計劃，將傳感網格組件整合到當前的傳感、識別、歸屬和共享（SIAS）活動中，使一線分析員為 "更高級別的推理和判斷"任務做好準備，同時承認機器應該增強人類任務，而不是完全取代人類。

接下來本文將提供與人工智能系統相關的脆弱性和道德問題的文獻回顧，以深入了解建設和應用傳感網格可能面臨的挑戰。它還將包括討論在完成和應用這個改變游戲規則的系統之前，情報和物資領導人應該考慮哪些因素。本文最后將就如何為空軍ISR戰斗空間準備傳感網格提出進一步的建議，為空軍人員在數字時代的行動提供必要的場景設置。

文獻回顧

最近關于將人工智能應用于認知任務的相關弱點的研究大多強調了對抗性樣本的危險性，這些樣本修改了DNN的輸入，導致它們控制的系統以各種方式發生故障。對抗性輸入可以是物理的或非物理的，可以影響各種數據分類器分類媒體，包括圖像、音頻文件和文本。最常提到的物理欺騙樣本是一個實驗，工程師通過將停車標志調整成不同的角度來愚弄自動駕駛汽車上的光學傳感器，導致車輛錯過停車。物理欺騙在國防應用中不是一個新穎的計劃，但將邊緣處理和自動化納入像傳感網格這樣的系統可能排除了人類分析師第一手識別這些戰術。在非物理領域，訓練算法以類似于人腦的方式來識別模式是一項具有挑戰性的任務。計算機視覺（CV）算法對圖像的分類與人類分析人員非常不同，當只有幾個像素不合適時，很容易對物體進行錯誤分類。在不太直接的情況下，工程師無法解釋模型的錯誤，刺激了DARPA等組織對可解釋人工智能的倡議。 在最好的情況下，對抗性輸入被識別為異常值，并被具有強大訓練樣本的CV模型所忽略；在最壞的情況下，它們可能會破壞現實世界的輸入，并在人類分析師不知情的情況下從樣本中數字化地刪除物體或活動。如果對抗性輸入導致分析師錯過他們通常會在沒有協助的情況下捕捉到的重要活動，就會產生災難性的后果。

如果將AI、ML和DNN應用于情報數據集背后的目標是以更高的速度分析和傳播更多的信息，那么自然語言處理（NLP）也可能是感知網格架構的一部分。NLP模型今天被廣泛用于個人和商業用途，像Siri和亞馬遜Alexa這樣的工具使用語音提示來啟動其他應用程序。NLP模型也可用于大量文本或其他媒體的理解任務，使用衍生數據回答問題。這種技術在融合多種數據源的SIAS任務中可能非常有用，但也可能容易受到干擾。NLP中的對抗性輸入可以引入錯誤的句子或用文本文件中的反義詞替換關鍵詞，導致模型在沒有時間或能力進行人工審查的情況下錯誤描述數據集。

與任何分層模型的方案一樣，CV和NLP模型是否能像預測的那樣有效地協同工作還是個未知數，更不用說檢測像Deepfakes這樣在非保密領域進入DNN的偽造數據了。人類分析員離通常可以檢測錯誤信息的源數據流越遠，SIAS就越容易受到錯誤輸入的影響。盡管有這種擔憂，但空軍A2的指導意見表明，人們對分層模型利用非保密的公開信息（PAI）進行無縫傳感器提示寄予厚望，使ISR體系能夠更有效地找到相關目標。如果沒有一種強大的方法來檢測提示傳感器的PAI樣本中的偽造媒體，這個過程可能難以安全地實現。

技術的復雜性和自動化、人工智能系統對篡改的潛在脆弱性，引發了關于在軍事行動中應用這類技術是否符合道德的討論。雖然傳感網格的設計不是為了直接使用武器，但來自該系統的情報數據很可能為關于多個領域的關鍵決策提供信息。關于AI/ML的倫理學文獻通常對采用自主運作、人類干預窗口有限的系統持批評態度，其邏輯與反對地雷等傳統自動化武器的倫理學論點相似。雖然傳感網格及其前驅系統將具有比壓力板裝置高得多的認知行為屬性，但一些人認為，人類對黑盒系統的控制同樣很少，這些系統在向人類操作者提出選擇或結論之前，會執行層層的算法通信。

幸運的是，人工智能系統可能也能夠在人類容易出現道德失誤的情況下進行補償，因為機器不會經歷像恐懼或驚慌這樣的情緒，而這些情緒可能會引發危險的決定或違反LOAC。盡管利用人類與認知模型合作的這一潛在優勢是謹慎的，但美國防部的指導意見將速度作為人工智能最有用貢獻的具體價值，這引入了更多道德難題。對個人決策的測試表明，人類在復雜環境中的風險評估能力已經很差，而引入人工智能，使人類判斷的價值邊緣化，只會導致更快的、風險更高的結論。當人工智能帶來的錯誤評估或草率決定導致災難性錯誤時，問責也是美國防部領導人必須準備解決的混亂道德問題。

大多數文獻中隱含的減輕對手篡改和道德失誤威脅的解決方案，是在人類控制器和自主的人工智能系統之間進行最佳分工。不足為奇的是，對于這應該是什么樣子，以及它如何適用于像傳感網格這樣的系統，有許多觀點。一些人認為，在國際協議框架中沒有雇用自動武器系統的空間，并將其缺乏責任感與兒童兵相比較。其他人認為，如果像聯合目標定位這樣的程序以同樣的嚴格和參與規則進行，人工智能工具將不會導致不可接受的失控。雖然人們認為迫切需要通過購買現有的商業軟件向聯合情報界提供傳感網格的能力，但如果美國防部領導人希望減少前面討論的風險，工程師、需求所有者和分析師必須致力于仔細討論人工智能應用在ISR體系中最有幫助的地方以及它們有可能造成傷害的地方。

討論結果

當涉及到投資建設由人工智能和認知建模應用驅動的未來ISR體系的項目時，美國防部和空軍除了需要快速投資并與大學和國家實驗室合作外，提供的指導有限。除了系統 "事故風險較低；對黑客和對手的欺騙行為更有彈性和表現出較少的意外行為"之外，對該部門在人工智能投資方面所期望的指導也是有限的。缺乏特殊性可能是人工智能在國防部戰略中首次出現的癥狀，但自滿和滿足于為投資而投資的情況并沒有遠遠超過這種情況。使用該技術的社區有責任決定與認知模型建立哪種類型的協作關系將提供最大的利益，但戰略指導似乎將責任交給了實驗室和行業合作伙伴，責成外部人士確定人工智能將解決的問題和解決方案。如果空軍ISR領導人在討論如何最好地將人類分析員與人工智能工具協作方面不發揮積極作用，他們將如何評估開發人員是否在提供資金的情況下取得足夠的進展？美國防部如何相信由非業務伙伴開發的解決方案能夠充分解決安全和道德問題？在什么時候，人工智能會從一個脆弱的研究項目過渡到改善SIAS的速度和準確性的可行解決方案？

討論人工智能及其在情報工作中的預期功能的一個更有成效的方法是，不要把它當作一個神奇的子彈，因為它的定義太不明確，根本無法研究。雖然將認知模型應用于情報過程可能是新的，但在戰爭中實現自動化的技術已經存在了幾十年。領導人必須考慮現代戰爭中已經存在的人機合作結構，以獲得設計和整合傳感網格的經驗。對于空軍ISR來說，分析當前和歷史上人類分析員、機載傳感器和戰區決策者的團隊合作是一項有益的工作。機載ISR傳感器的性能衡量通常通過傳感器輸出的響應性和準確性等因素來評估，但了解傳感器數據引發的分析和決策過程也很重要。例如，光譜成像傳感器可以被用作異常檢測器，突出不尋常的物體或活動，供人類分析員審查和報告。報告可以傳播給行動領導人，然后他根據情報做出決定，命令對異常活動的來源進行空襲。如果這一連串的事件在行動過程中習慣性地發生，那么傳感器和人類在循環中的互動可能會開始改變，而傳感器被潛意識地重新歸類為威脅探測器。在這種情況下，傳感器的性能規格并沒有改變，但隨著時間的推移，團隊關系中的人類開始對傳感器的輸出應用不同的價值，這可能是外部激勵因素的影響。雖然大多數分析家都知道，假設所有的異常情況都是威脅是不正確的，也是危險的，但人機協作關系演變為扭曲人類判斷的微妙方式是值得關注的。為了確保人機協作以道德方式進行，領導者必須反思協作結構如何在無意中抑制組織的價值觀。對新作戰技術的準確性和穩健性的要求是合理的，但了解技術煽動的組織行為和習慣對有效和道德地使用是最重要的。

除了在ISR體系內應用現有的人機合作經驗外，人工智能感應網格的設計也應以人為本。雖然在建立一個由人類分析員使用的系統時，這似乎是顯而易見的，但在復雜的系統工程項目中，人因工程和人機協作的考慮往往是一個低優先級的問題。這部分是由于傳統的組織障礙，將軟件工程師和人因專家放在不同的部門，尤其是后者專門研究認知心理學、神經科學和機器人學等學科，這些學科在一些項目中可能發揮有限的作用。未能在復雜系統中適當整合人的因素的后果是可怕的，這在波音公司的737 Max飛機上可以看到，該飛機在2018年和2019年發生了兩起致命事故。兩份事故報告都提到高度自動化的機動特性增強系統（MCAS）軟件是導致飛機失事的一個重要因素。 雖然MCAS被設計為使用傳感器輸入來協助飛行安全，但糟糕的人為因素考慮使得該系統在觸發自動程序后，飛行員很難覆蓋。雖然培訓用戶與新系統合作是入職的自然部分，但由于缺乏人為因素工程而導致的陡峭學習曲線是一種風險，可以通過對人類和機器行為進行建模來減輕，因為它們與手頭的任務相關。 在這種情況下，建模將幫助系統架構師確定在特定的團隊合作關系中造成誤解的溝通差距，也許可以提供關于機器如何在緊急情況發生前向人類操作員充分披露其局限性的洞察力。

當我們推測如何最好地促進人機互動，充分解決與人工智能和自動化相關的安全和倫理問題時，尋求視覺分析專家的咨詢可以提供有價值的設計見解。"視覺分析是一個科學領域，它試圖通過交互式可視化增加人機對話來提高自動化、高容量數據處理的透明度。 為分析師提供一個團隊結構，讓他們選擇如何可視化數據集，可以在自動化、機器輔助的數據精簡和人類判斷之間取得有利的平衡。在傳感網格的可視化分析的最佳應用中，分析師將以高度的信心理解數據集的重要性，這得益于調整基礎分析過程的能力。 理想情況下，可視化分析使用戶能夠通過向系統提出關于數據的假設和問題來利用他們的學科專長，使他們能夠通過對話得出結論。視覺分析中的一種被稱為語義互動的方法也可能是有幫助的，創建的模型可以將分析師與視覺數據的對話轉化為模型的調整，推斷和學習人類伙伴執行常規任務的原因，如突出、復制等。考慮到前面詳述的學科有多新，建立明確的測試和評估標準將是準備將這些和其他團隊技術納入SIAS任務的重要步驟。

美國空軍研究實驗室（AFRL）內的各局無疑面臨著許多挑戰，在這個概念正式確定之前，他們一直致力于建立傳感網格的組成部分。將人工智能整合到智能架構和軟件中的工程師和開發人員主要在羅馬實驗室AFRL信息局（AFRL/RI）工作，分為多個核心技術能力（CTC）團隊。特別是處理和開發（PEX）CTC將深入參與開發實現傳感網的DNN，其任務是"為空軍、國防部和情報界提供快速感知，以提高對形勢的認識和對抗的洞察力"。在PEX CTC中，項目按功能分為特征化、極端計算、理解和預測項目，涵蓋了從數據提取到高級感知的一系列步驟。人因工程方面的專業知識來自位于兩個州外的萊特-帕特森空軍基地的飛行員系統（RH），一個跨學科局。下一步，PEX CTC的項目可能會與AFRL的其他部門（如傳感器（RY）或航空航天系統（RQ））的開發項目相結合，將RI的SIAS部分與新的機載收集傳感器和車輛聯系起來。目前，RI的工程師使用來自實際聯合和國家情報來源的樣本數據流，逐步解決在大量非結構化數據中進行分類的計算挑戰。尋找解決方案以保持物理系統的尺寸、重量和功率要求可控，也是一個持續關注的問題，特別是在像Agile Condor這樣尋求在機載系統上提供高水平邊緣處理的項目。

正如前面的文獻調查所示，在DNN中建立穩健性和安全性，以防止ML中的對抗性干擾，是任何網絡開發者都關心的問題，RI內部的團隊也不例外。DNN已經在實驗室環境中以意想不到的方式學習或失敗，引入與人類感知相矛盾的對抗性輸入，可能會使開發有用工具的進展受挫。如果系統繼續隨著新數據集的發展而發展，那么可能很難確定技術成熟度的基準，在這種情況下，AFRL將維持責任轉移給空軍生命周期管理中心（AFLCMC）是合適的。雖然這一點與建立人工智能傳感網格組件的測試和評估標準的重要性有關，但它也應該引發關于復雜系統在開發和維持組織之間的移交是否適合這種技術的討論。理想的情況是，在DNN上擁有最多專業知識的團隊建立模型，并在其整個生命周期內維護它們。一個更有可能和更少破壞性的行動方案是建立具有可升級底盤和外形尺寸的傳感網組件，允許在可用時用替換設備進行簡化升級。考慮到國家實驗室、DARPA、麻省理工學院、卡內基梅隆大學和其他機構的大量人工智能研究投資，空軍領導人應該考慮如何在研究結果公布后，整合部門的投資回報，以改善感知網的設計和功能。

對于美國防部和空軍領導人來說，為未來傳感網的整合創造條件，還有其他獨特的倫理挑戰需要協調。如果 "傳感網格"及其組件能夠提供該概念所承諾的快速和強大的傳感功能，那么期望所有使用該系統的一線分析員都能理解其工作原理是否合理？在發生災難性錯誤的情況下，初級分析員是否需要了解該技術，以便對涉嫌疏忽的錯誤負責？"將邊緣處理納入傳感網設計也是一個有道德爭議的話題。雖然自動數據處理可以節省SIAS的時間，但分析師如何知道邊緣計算程序是否出現故障，或者他們是否被對手欺騙？從傳感器的邊緣去除人類的認知勞動可以更快地提供數據，但結果的準確性可能會有所不同。那些認識到這些問題，但卻因為要比中國或俄羅斯更快地投入技術的壓力而推遲解決的領導人，應該仔細思考這一立場背后的原因。雖然中國和俄羅斯的政府形式與美國根本不同，但事實是，這兩個國家都有等級制度，對國防事務中的錯誤和不精確性的責任也很重視。以類似于核計劃的方式，美國政府應該領導國際社會與競爭對手分享安全、設計良好的人工智能算法的傳統技術，確保沒有國家因為糟糕的態勢感知工具而引發誤解導致的沖突。最好的國際人工智能軍備控制可能來自于對人工智能研究結果的盡可能透明，并倡導負責任地使用該技術。

建議

盡管完整形式的傳感網格還需要幾年時間才能實現，但最終系統的組成部分可能會在未來十年內逐步投入使用。在為下一代人機協作做好技術、人員和組織的準備方面，還有大量的工作要做。美國防部和空軍ISR領導人不應等到正式的系統首次亮相時才開始倡導在傳感網格技術中采用以人為本的設計，將人工智能的培訓目標納入對一線分析員的指導，并為組織接受該技術和與之合作做好準備。當涉及到設計和構建這個復雜的系統時，物資領導人在考慮采購商業的、現成的軟件以獲得更快的數據匯總解決方案時，應該謹慎行事。在沒有為傳感網格及其系統如何運作建立測試、評估和安全標準的情況下，過早地整合多用途商業軟件可能會給傳感網的人工智能互動帶來不確定性和風險。

此外，找到更快解決方案的愿望不應該先于對人的因素的考慮，因為這對安全和富有成效的人機合作至關重要。美國防部領導人還應該認真審視在整個傳感網中整合邊緣處理的計劃，將其作為一個安全和道德問題，并應仔細思考在哪些地方將人類感知與傳感器輸出分離才是真正合適的。雖然培訓人類分析員是ISR體系可以采取的最明顯的措施之一，以減輕來自外部干預和道德失誤的威脅，但物資領導人也必須考慮他們在采購精心設計的、以人為本的技術方面的作用，作為一個同樣重要的保障。

正如美國國防創新委員會的AI原則。雖然年輕的分析員在快速學習數字應用和程序方面表現出很強的能力，但初級人員也傾向于以令人驚訝的方式信任技術。因此，這些分析員必須繼續接受情報分析基礎知識的培訓，使他們善于識別傳感網格中的算法錯誤和遺漏。空軍領導人在2018年為促進AI和ML素養邁出了務實的第一步，啟動了一項試點計劃，以確定具有計算機語言經驗的空軍人員，希望在各種舉措中利用那些具有編碼專長的人。雖然這項措施將有助于區分具有較高數字熟練度的分析員，但教導勞動力如何運作計算機模型可能是一個更有用的技能組合，以準備在傳感網中進行人機合作。"為傳感網就業準備一線分析員的最壞方法是依靠及時培訓來彌補勞動力對技術知識的差距，從而為SIAS活動引入更大的錯誤率。

為了讓組織準備好接收和整合傳感網格，美國防部和空軍領導人必須首先解決人力需求。盡管像傳感網格這樣的系統被設計成模仿人類的認知勞動，但分析人員的勞動對于質量控制和任務管理仍然是至關重要的，更不用說作為識別DNN內潛在篡改或系統故障的保障。現在還不是為預期的技術進步做出任何急劇的力量結構調整的時候，而這種技術進步離投入使用還有好幾年的時間。此外，到目前為止，關于傳感網將如何整合來自聯合部隊的數據，或者是否允許作戰司令部像今天一樣擁有自己獨特的數據戰略和情報資源的討論很少。如果傳感網由于來自一個服務部門或地理作戰司令部的人為縫隙而無法為分析人員提供更多的情報來源，那么該系統是否真正做到了其設計者所宣傳的？這些問題必須在聯合參謀部層面加以解決和調和。最后，利用來自傳感網的情報的組織必須認識到，當他們與機器合作時，他們很容易受到偏見和捷徑的影響。了解外部壓力和交戰規則如何導致對機器輸出的質疑失敗，對于改善人機伙伴關系，真正使SIAS更加有效至關重要。

結論

美國防部和空軍對人工智能在情報中的應用所進行的研究投資，對于確定部隊應如何準備與傳感網格進行人機合作是至關重要的。對領導人和一線分析人員進行培訓，讓他們了解在自動化、人工智能支持的SIAS中存在的道德難題和對手攻擊的可能性，這對保護組織不傳播錯誤信息至關重要。幸運的是，美國防部和空軍ISR領導人主張在傳感網格系統中采用以人為本的設計和培訓模式還為時不晚，因為AFRL的工程師們正在繼續努力為部隊提供一個安全、務實的解決方案。領導人必須認識到以速度換取精確性的組織傾向，并理解精心設計的系統分階段整合將是值得等待的。

海軍艦艇是由多個組織組成的復雜機構，這些組織必須在不影響效率和戰備狀態的情況下順利交互和外部交流。隨著后勤挑戰的增加和技術推動響應時間的增加，因此引入最先進的計算方法至關重要，用于分析互聯系統和針對不同事件進行分析。

美國海軍研究生院專家引入了一個名為LAILOW的框架：學習、優化和兵棋推演。LAILOW利用復雜機構中多個來源產生的數據，基于數據挖掘、機器學習和預測算法，分析和發現模式、規則和異常。接著LAILOW的輸出結果可以用來優化業務流程和行動方案。展示了使用LAILOW框架的三個用例。使用LAILOW框架，搜索主要艦艇設備維護和供應系統的脆弱性，以進行困難測試，并相應地提出彈性和新穎的解決方案。詞法鏈接分析（LLA）作為LAILOW的一部分，以提高與C4I系統相關的海軍艦艇關鍵部件失效概率的預測精度，用于NAVWARSYSCOM的預測風險備用矩陣（PRiSM）產品中。還展示了LLA對財務受限工作隊列（FRWQ）中的優先項目與基線計算的比較。

附slides：

先進作戰管理系統（ABMS）是美國空軍創建下一代指揮和控制（C2）系統的最新計劃項目。ABMS建議使用云環境和新的通信方法，使空軍和太空部隊系統能夠使用人工智能無縫共享數據，以實現更快的決策。空軍將ABMS描述為其創建物聯網的努力，這將使傳感器和C2系統相互分解（與空軍傳統上執行C2的方式相反）。該計劃是空軍對國防部全域聯合指揮與控制（JADC2）工作的貢獻，重點是使國防部的作戰決策過程現代化。

ABMS最初的設想是取代目前指揮空戰行動的E-3機載預警和控制系統（AWACS）（圖1），但后來有了更廣泛的范圍。前空軍負責采購的助理部長威爾-羅珀指示，該計劃應減少對指揮中心和飛機的關注，而是創造數字技術，如安全云環境，在多個武器系統之間共享數據。羅珀博士表示，2018年國防戰略所設想的有爭議的環境迫使空軍重組ABMS項目。2021年5月，空軍副參謀長大衛-奧爾文將軍在DefenseOne的一篇文章中說："ABMS究竟是什么？它是軟件嗎？硬件？基礎設施？策略？答案是都是"。換句話說，空軍將ABMS設想為一個采購項目，它既要采購東西，又要實施其他非開發性的工作，該部門認為這些工作同樣重要：指揮和控制空軍的新技術。

自ABMS成立以來，國會已經對下一代C2系統的發展表示了興趣。空軍表示，ABMS是一個非傳統的采購項目。因此，國會對空軍替換老舊系統的方法和試驗新興技術的方法提出了質疑。

ABMS的開發工作

迄今為止，空軍已經進行了五次活動，以展示其希望最終投入使用的新C2能力。2019年12月，空軍在其第一次ABMS "on-ramp"（空軍用來表示演示的術語）中，展示了從陸軍雷達和海軍驅逐艦向F-22和F-35戰斗機傳輸數據的能力。這次活動還展示了空軍的統一數據庫（UDL），這是一個結合天基和地基傳感器追蹤衛星的云環境。

2020年9月，ABMS進行了第二次"on-ramp"。這第二次上線演示了通過使用超高速武器作為防御手段，探測和擊敗一個飛向美國的模擬巡航導彈。此外，ABMS還展示了 "探測和擊敗破壞美國太空行動的手段"的能力。根據空軍的新聞稿，"70個工業團隊和65個政府團隊 "參加了這次活動。

空軍在2020年9月下旬舉行了第三次"on-ramp"，以支持珍珠港-希卡姆聯合基地的 "勇敢之盾 "演習。在這次活動中，空軍展示了使用KC-46加油機通過將數據從較老的第四代戰斗機轉發到較新的第五代飛機，如F-22，來執行戰術C2。2021年5月，空軍表示，為KC-46采購通信吊艙將是ABMS項目的第一個能力發布。空軍說："在戰斗中，無論如何，郵機將需要在作戰附近飛行，支持戰斗機，因此將它們作為指揮和控制系統，無論是作為主要的還是彈性的備份，都是有意義的。"

2021年2月在歐洲舉行了第四次"on-ramp"。根據新聞稿，空軍由于預算限制而減少了這次活動規模。這第四次將包括荷蘭、波蘭和英國在內的盟國聯系起來，進行聯合空中作戰。據美國駐歐洲空軍司令哈里根將軍說，這第四次活動測試了美國和盟國用F-15E飛機發射AGM-158聯合空對地對峙導彈（JASSM）執行遠程打擊任務的能力（見圖2），同時利用美國和盟國的F-35飛機執行空軍基地防御任務。

本預計2021年春季進行第五次"on-ramp"在太平洋地區，但由于預算限制，取消了這次活動。

GAO的報告建議

2019財年國防授權法案（NDAA）指示政府問責局（GAO）評估ABMS計劃。在2020年4月的一份報告中，GAO向空軍總設計師建議采取四項行動來提高項目績效。

1.制定一個計劃，在ABMS開發領域需要時獲得成熟技術。

2.制作一個定期更新的成本估算，反映ABMS的實際成本，每季度向國會匯報一次。

3.準備一份可購性分析，并定期更新。

4.正式確定并記錄參與ABMS的空軍辦公室的采購權力和決策責任。

空軍助理部長同意了所有的建議。前空軍參謀長David Goldfein將軍不同意這些建議，他指出GAO的分析沒有反映機密信息。美國政府問責局表示，它可以接觸到機密信息，這些額外的信息并不影響其分析和建議。

ABMS的管理結構

根據GAO關于ABMS的同一份報告，空軍最初確定由空軍總設計師（普雷斯頓-鄧拉普），來協調空軍每個項目執行辦公室的ABMS相關工作。GAO對這種管理結構可能導致ABMS缺乏決策權表示擔憂。然而，在2020年11月，羅珀博士選擇空軍快速能力辦公室作為ABMS項目執行辦公室。首席架構師辦公室繼續開發全軍的架構（即軟件和無線電如何能夠相互連接），以支持ABMS。

國會就AMBS采取的行動

國會已經對ABMS系統的發展表示了興趣。下面的清單總結了國會在前三個NDAA中的行動：

• 2019財政年度NDAA（P.L. 115-232）：

  • 第147節：限制E-8 JSTARS飛機退役的資金可用性

• 2020年國防部（P.L. 116-92）：

  • 第236節：與先進戰斗管理系統有關的文件

• FY2021 NDA (P.L. 116-283) ：

  • 第146節：移動目標指示器要求和先進戰斗管理系統能力的分析
  • 第221節：與先進戰斗管理系統有關的問責措施

2021財年國防撥款法案（P.L. 116-260 C分部）將ABMS的資金從要求的3.02億美元減少到1.585億美元，理由是 "不合理的增長和預先融資"。

在ABMS的整個發展過程中，國會對在確定合適的替代物之前退役舊的C2系統如JSTARS和AWACS表示關注。國會還指示空軍制定傳統的采購理由，如成本估算和需求文件，以確保國會和軍方都了解要采購的東西。這些行動反映了美國政府問責局的建議。

關于國會的潛在問題

• 使用ABMS方法分解指揮和控制的風險是什么？

• 空軍應如何平衡創新、實驗與采購成熟技術？

• ABMS提供了哪些傳統指揮與控制系統無法提供的機會？

• 利用6.8軟件和數字技術試點計劃預算活動代碼中的新預算授權靈活性，ABMS是否會受益？

【前 言】

什么是 JADC2？

聯合全域指揮與控制 (JADC2) 是美國國防部 (DOD) 的概念，旨在將來自所有軍事部門（空軍、陸軍、海軍陸戰隊、海軍和太空部隊）的傳感器連接到一個網絡中。傳統上，每個軍種都開發自己的戰術網絡，這與其他軍種不兼容（例如，陸軍網絡無法與海軍或空軍網絡連接）。通過 JADC2，國防部設想創建一個“物聯網”網絡，將眾多傳感器與武器系統連接起來，使用人工智能算法幫助改進決策。

美國國防部 (DOD)聯合全域指揮與控制 (JADC2) 戰略描述了迫切需要集中力量推動部門行動，以增強其的聯合部隊指揮官在所有作戰領域和整個電磁頻譜范圍內指揮聯合部隊所需的能力，以威懾、并在必要時在全球任何時間、任何地點擊敗任何對手。

JADC2 戰略為識別、組織和提供改進的聯合部隊指揮和控制 (C2) 能力提供了愿景和方法，并說明了對手已經關閉了其賴以取得作戰成功的許多能力和方法優勢。作為一種方法，JADC2 支持使用創新技術開發物資和非物資解決方案選項，同時愿意修改現有政策、權力、組織結構和作戰程序，從而為聯合部隊指揮官提供信息和決策優勢。

【總 結】 全球安全環境的迅速變化正在對美國軍隊以及聯合部隊獲取、維持和保護信息和決策優勢的能力提出重大的新挑戰。此外，必須預見未來的軍事行動將在退化和競爭的電磁頻譜環境中進行。這些挑戰需要部門一致和集中的努力，以現代化如何開發、實施和管理 C2 能力，以在所有作戰領域、跨梯隊以及與任務伙伴合作。

JADC2 為塑造未來聯合部隊 C2 能力提供了一種連貫的方法，旨在產生作戰能力，以便在所有領域和合作伙伴的所有戰爭級別和階段感知、理解和行動，在相關的速度。作為一種方法，JADC2 超越了任何單一的能力、平臺或系統。它提供了一個機會，可以加速實施所需的技術進步和聯合部隊進行 C2 的方式的理論變革。 JADC2 將使聯合部隊能夠使用越來越多的數據，采用自動化和人工智能，依靠安全和有彈性的基礎設施，并在對手的決策周期內采取行動。

這一戰略的成功實施需要整個國防部 (DoD) 的集中承諾。為此，JADC2 戰略闡明了“感知”、“理解”和“行動”三個指導 C2 功能，以及額外的五個持久工作 (LOE) 來組織和指導行動以提供物資和非物資JADC2 能力。 LOE 是： (1) 建立 JADC2 數據企業；（2）建立JADC2人類企業； （3）建立JADC2技術企業； (4) 將核 C2 和通信 (NC2/NC3) 與 JADC2 集成； (5) 使任務伙伴信息共享現代化。

該戰略得到 JADC2 戰略實施計劃的支持，該計劃確定了 JADC2 的最終狀態、關鍵目標和任務，并與已建立的部門當局、論壇和流程合作，以同步和簡化工作，以優先考慮、資源、開發、交付和維持JADC2 能力。現有的軍種和機構開發和采購流程通常會產生無法滿足全域 C2 作戰需求的特定域能力。 JADC2 方法將覆蓋這些現有流程，旨在促進從根本上改進的跨域聯合能力的發展。

該戰略提供了六項指導原則，以促進整個部門在提供物資和非物資 JADC2 改進方面的努力的一致性。這些原則是： (1) 在企業層面設計和擴展信息共享能力改進； (2) 聯合部隊 C2 改進采用分層安全功能； (3) JADC2 數據結構由高效、可演進和廣泛適用的通用數據標準和架構組成； (4) 聯合部隊 C2 必須在退化和競爭性電磁環境中具有彈性； (5) 部門開發和實施過程必須統一，以提供更有效的跨領域能力選擇； (6) 部門開發和實施過程必須以更快的速度執行。

JADC2 戰略的結論是，迫切需要使用企業范圍內的整體方法來實施物資和非物資 C2 能力，以確保聯合部隊指揮官在整個競爭過程中獲得和保持對抗全球對手的信息和決策優勢的能力。