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美國戰略家認為，人工智能(AI)有可能實現更好、更快的決策，這在未來的軍事沖突中是決定性的。機器學習應用將越來越多地影響政治和軍事領導人對戰略環境的看法，權衡風險和選擇，并判斷他們的對手。但是，將關鍵的人類決策過程暴露在人工智能系統的中會有什么風險？

要獲得人工智能在決策方面的優勢，首先需要了解其局限性和陷阱。人工智能系統根據數據模式進行預測。總是有一些意外行為或失敗的機會。現有的工具和技術試圖使人工智能對失敗更加穩健，往往會導致性能上的權衡，解決了一個問題，但可能會使另一個問題惡化。人們對人工智能的脆弱性和缺陷的認識不斷提高，但也需要在現實的部署背景下對技術故障的潛在后果進行更深入的分析。

本簡報研究了直接或間接影響決策的人工智能系統故障如何與戰略壓力和人為因素相互作用，從而引發危機或沖突的升級：

• 納入人工智能的進攻行動或干擾對手的人工智能系統可能導致不可預見的系統故障和連帶效應，引發意外的升級。
• 不安全的、訓練不足的或應用于錯誤類型問題的人工智能系統可能為決策過程注入不良信息，導致意外升級。
• 發現人工智能系統被破壞，可能會對關鍵能力的可靠性或生存能力產生不確定性，如果沖突似乎迫在眉睫，會促使決策者故意升級。

這些情景揭示了一個核心困境：決策者希望使用人工智能來減少不確定性，特別是當涉及到他們對戰場的認識，了解對手的意圖和能力，或了解他們自己抵御攻擊的能力。但通過依賴人工智能，他們在人工智能系統技術故障的可能性和后果方面引入了一個新的不確定性來源。

有效利用人工智能需要以一種有謹慎的和有風險的方式來平衡優勢與局限。沒有辦法保證概率性人工智能系統會完全按照預期行為，也沒有辦法保證它能給出正確的答案。然而，軍隊可以設計人工智能系統和依賴它們的決策過程，以減少人工智能失敗的可能性并控制其后果，包括通過：

• 為決策環境中使用的人工智能系統定義一套特定的任務屬性、標準和要求，如信任度量和保障措施，以檢測妥協或突發屬性。
• 規定人工智能在決策中的使用，將人工智能應用于非常適合的狹窄問題，同時保留人類判斷問題，如解釋對手的意圖；并考慮在某些領域完全排除人工智能。
• 盡可能地讓高級決策者參與他們所依賴的系統的開發、測試和評估過程，并讓他們了解人工智能的優勢和缺陷，以便他們能夠識別系統的故障。

美國應繼續帶頭制定負責任地開發和使用人工智能的全球標準，采取步驟展示某些可靠性，并盡可能地鼓勵其他國家采取類似的預防措施：

• 澄清為限制支持決策的人工智能系統的風險而實施的做法和保障措施。
• 開展國際合作，制定互利的技術保障措施和最佳做法，以減少人工智能災難性故障的風險。
• 承諾在使用包含人工智能能力的進攻性行動和針對人工智能系統的行動時保持克制，因為這些行動存在重大升級風險。

美國空軍轉型能力辦公室 （TCO） 的一個關鍵目標是在各種舉措中培養轉型能力。若要提出、開發和選擇要推進到轉換功能管道中的概念，TCO 必須從許多數據源中提取信息。機器學習和自然語言處理可用于從文本源中提取信息;但是，還必須有效地應用和利用主題專業知識，以提供創造性的見解并充分利用提取的信息。

為了了解如何使用以人為本的數據增強（HCDE）決策流程來確定哪些概念要進入管道，作者使用了一種多方法定性方法，其中包括對發展規劃相關文獻的回顧以及對高級領導人的采訪，技術專家，以及來自空軍和國防界的主題專家。他們的分析綜合揭示了TCO使用數據科學工具從能力差距，能力需求和技術解決方案的龐大數據庫中提取信息的機會，并使用更多樣化的面向未來的決策方法（稱為預見方法）來利用人類的專業知識和創造力。他們開發并實施了概念驗證語義聚類分析和主題探索工具，以從能力差距和技術的自由文本描述中提取信息，并將數據提取與前瞻性方法相結合，作為HCDE決策過程的一部分。作者在三個案例研究中展示了數據科學工具和遠見方法。

研究問題

• 可以使用哪些方法來決定將哪些概念推進到空軍轉型能力管道中？

• 數據科學工具能否用于從龐大的數據庫中提取有關能力差距、能力需求和技術解決方案的信息？

• 在這些工作中，可以使用哪些方法來利用人類的專業知識和創造力？

主要發現

• TCO的異常廣泛的任務要求使用不同于空軍其他部（DAF）和國防部組織使用的工具和方法。

• 能力差距的一些數據源被廣泛引用，但它們沒有得到集中管理;科學和技術解決方案的數據源更加多樣化和多樣化，這些來源中包含的數據量非常龐大。

• 沒有軟件工具系統地用于解析、提取和總結能力差距和技術解決方案來源的內容。

• 現代數據科學技術可用于從這些源中包含的自由文本描述中提取信息。

• 發展規劃是一項以人為本的工作，取決于領域知識、創造力和社交網絡。

• 預見方法可用于利用人類的專業知識和創造力。

• 數據科學技術和預見方法可以集成在一起，形成HCDE決策過程。

建議

• 空軍研究實驗室（AFRL）和TCO應使用本報告中描述的概念開發和選擇過程。

• AFRL和TCO應該使用軟件工具，如本報告中所述，從自然語言數據源中提取信息。當他們這樣做時，他們應該進行用戶測試和驗證研究，以改進軟件工具。

• AFRL應探索替代的自然語言處理方法，以最大限度地提高從自由文本來源提取信息的效用。

• DAF 應整理和標準化關鍵的運營能力差距數據源。

• AFRL、DAF 和 TCO 應通過購買或開發清理記錄并將其與元數據合并的功能來豐富關鍵的科學和技術數據源。

• TCO應擴大創造性、互動性、專家驅動和循證預測方法的使用。

• 作為實現HCDE能力發展規劃全面管理和標準化的墊腳石，AFRL和TCO應記錄人為生成的技術配對，以彌補能力差距。

視覺分析是一門通過交互式視覺界面促進分析推理的科學。北約科技組織調查、研究并促進可視化分析方面的合作--促進知識提取和數據分析，以便及時理解態勢并作出有效決策。因此，本報告目標是研究、開發和應用探索性視覺分析技術：1）利用和理解大量復雜的數據，即大數據；2）幫助隱性知識顯性化；3）提供敏銳的態勢感知；4）支持廣泛的國防領域的知情決策，包括網絡、海事、基因組學和社交媒體領域，以及仿真數據的后期分析和現場可視化。

報告簡介

1 背景

信息優勢是軍事優勢的關鍵因素之一；利用來自多個來源的所有相關信息是北約信息優勢的一個關鍵因素。可視化和可視化分析研究對于滿足2015年北約在信息分析（IA）和決策支持（DS）方面的重點目標的需求至關重要：關于決策支持的IA&DS-1和關于大數據和長數據處理與分析的IA&DS-2。

視覺分析（VA）是一門通過交互式視覺界面促進分析推理的科學[1]。VA有三個主要組成部分，即交互式可視化、分析性推理和計算性分析[2]。在專家組所考慮的VA背景下：

• 可視化關注的是使用數據的交互式視覺表現來放大認知[3]。
• 分析推理和計算分析的工作是支持數據探索、分析和理解。

2 目標

北約研究任務組（RTG）探索性視覺分析調查、研究和促進了知識提取/發現和數據分析方面的合作，以便及時了解情況，支持有效決策。該小組探索了可視化如何有效地傳達信息：利用人類的感知和增強人類的認知，即把可視化和用戶的心理模型結合起來（見第2章和[4]）。因此，目標是研究、開發和應用探索性視覺分析技術：1）利用和理解大量復雜的數據集，即大數據；2）幫助隱性知識顯性化；3）提供敏銳的態勢感知，以及4）支持廣泛的不同國防領域的知情決策，如海事、社交媒體、基因組學和網絡領域，以及模擬數據的后期分析和現場可視化。

3 本報告的目的

本技術報告的目的是討論研究小組進行的研究、開發和應用探索性視覺分析的工作，這些數據集涉及到

• 簡易爆炸裝置資源（NATO C-IED COE）。
• 社交媒體；以及
• 網絡和海事及情報行動。

這項工作證明了探索性視覺分析在檢測、監測、分析和理解大型復雜數據集（即大數據）方面的有效性，以提高對態勢的認識和決策支持。

本報告還將討論該小組在以下方面的工作：

• 1）可視化和視覺分析技術的研究和開發。

• 2）提高對研究小組工作的認識。

  • 通過在著名的國際會議上發表論文，如IEEE VIS；以及

  • 為北約的兩個系列講座（IST-143和IST-170）作出貢獻。

• 3）促進視覺分析和可視化技術在北約國防和安全領域及其他領域的開發和應用。

• 4）拓寬對可視化和可視化分析的理解和探索的視野。

• 5）利用新想法的產生。

• 6）通過以下方式發展北約小組間/組內合作。

  • 組織（并在其中介紹小組的工作）一次北約專家聯合小組會議（IST-HFM-154：網絡符號學）和一次北約小組間/組間研討會（IST-178：大數據挑戰--情況意識和決策支持）。

  • 參加其他國家組織的北約活動；以及

  • 與來自不同小組的許多RTG組織聯合會議。

4 本報告結構

報告中的各章總結了在這個RTG過程中進行的工作。

第2章討論了視覺分析的人因考慮。它首先定義了人為因素，并描述了人為因素/以用戶為中心的設計過程。它討論了一些關于設計過程的常見迷思，供設計者注意和避免。視覺分析系統的用戶很多，也很多樣化，所以了解任何項目的用戶對于確保輸出產品的有用性和可用性是最重要的。本章提供了關于如何最佳地顯示信息的標準、指南、啟發式方法和最佳實踐的參考資料。本章還包括討論和數字，描述了對特定數據集使用立體三維可視化的優勢。最后，有一節是關于如何評估可視化的有用性和可用性。包括情況意識和工作負荷指標的資源。

第3章討論了海事領域的信息可視化和視覺分析。

第4章和第5章關注社會媒體數據和模擬數據。

第6章討論了可視化分析和深度學習之間的相互作用。

第7章討論了網絡態勢感知和網絡符號學。

第8章和第9章探討了視覺分析和可視化在北約數據中的應用，如：

• 簡易爆炸裝置（NATO C-IED COE）；和
• 北約HFM-259數據。

這兩章討論了基于網絡訪問這些數據集的發展和由此產生的設計原則，這些數據集的用戶范圍很廣，從普通公眾到研究人員和政策制定者，即來自不同背景、具有不同專業水平和知識的人。對簡易爆炸裝置數據的分析采用了互動式講故事的方法來吸引普通公眾，而HFM-259數據的視覺分析/可視化也適合公眾參與。

第10章得出了結論并提出了建議。

海事領域的信息可視化和視覺分析

• 船舶交通監測與探索性分析的交互式可視化：文獻中提出的方法研究了海洋數據的可視化，以便交互式地探索它們的空間分布和時間演變，或者通過結合聚合和過濾能力促進它們的比較。以地圖為基礎的可視化占主導地位，偶爾也會以數據匯總的統計圖為補充。最近，基于圖形的海洋數據可視化也出現了。基于圖形的可視化可以將匯總統計與交通動態的可視化相結合。

• 海事模式檢測的可視化分析：視覺分析，將有效的海事數據可視化與數據分析相結合，有多種應用。文獻中討論的用途之一是運動模式搜索和匹配，與數據過濾相結合，能夠減少數據泛濫，幫助用戶關注相關的數據特征。這種方法根據經驗來定義運動模式，例如使用基于函數的定義或規則。運動模式也可以從數據中提取，例如使用數據聚類、聚合和過濾技術。地理特征被利用來支持模式的定義和可視化。不同的聚合技術可以被結合起來，有時還可以使用語義學，以支持數據探索。其他工作專門解決異常或不一致的模式檢測。例如，密切接觸的檢測或預測被應用于海上安全，用于船舶碰撞的識別和預防。

• 海事模式和移動性的三維可視化：很少有作品在海洋領域利用三維可視化，因為由此產生的可視化的復雜性增加，會對用戶體驗產生負面影響。領域無關的三維可視化被用來支持單一船只動力學參數的比較。時空立方體可視化對海洋事件的分析是有效的，因為它使空間和時間特征的當代可視化。在培訓中使用的沉浸式虛擬現實模型，可能比二維地圖更有效地支持用戶（和船只）的定向行動。

探索性媒體分析

網絡媒體是影響輿論以及反映輿論的最重要工具之一。這份報告分析了BBC、RussiaToday、DayKiev和delfi.lt（立陶宛的主要新聞門戶網站）對烏克蘭沖突動態的反映。采用了兩種不同的分析方法：共同發生網絡分析來反映沖突期間四個不同媒體渠道的語言變化，以及基于情感的故事情節（syuzhet）分析來監測BBC從2013年到2014年的情感變化。將沖突分為三個階段：開始（2013/11/21-2014/01/15）、升級（2014/01/16-2014/02/17）和占領克里米亞（2014/02/18-2014/02/28）。這些方法可以對媒體中的沖突動態進行可視化分析。從人工智能（AI）、自然語言處理（NLP）和大數據的可視化技術的應用中，可以更好地了解對沖突動態的看法和公眾對特定主題的情緒，以及信息分析的自動化。此外，其他類型的類似應用也是可能的。

仿真數據的可視化探索

仿真被廣泛用作生產前測試系統的一種安全且通常具有成本效益的手段，并作為一種估計其他無法訪問的系統的預期行為的方法。仿真的共同點是隨著時間的推移而發生的事件鏈，導致由仿真算法決定的結果。本章將詳細闡述使用可視化來分析仿真條件和結果，以及如何應用可視化分析（VA）來更好地理解高級仿真算法的內部生活。

有大量不同的工具用于仿真數據的可視化分析；然而，現有工具的適用性高度依賴于被分析的數據及其背景。通用的可視化軟件包并不總是能夠滿足人們的需求。通用的可視化軟件包并不總是容易被有效地用于特定領域的任務。如果沒有資源花在定制軟件上，最好的辦法是將不同的軟件組合成一個工具箱，共同滿足可視化需求。有時，尋找合適的工具必須延伸到自己的領域之外。本報告介紹了適用于批量仿真數據分析的一系列工具：時間線圖(TLG)、可視化工具箱（VTK）和ParaView、VisIt。

探索深度學習

視覺分析（VA）技術可以應用于增強與三個目標有關的深度學習方法：1）了解深度神經網絡的內部運作；2）解釋DL的結果；以及3）利用VA和DL之間的協同作用。

在VA和DL技術的交叉點上的應用如何能夠更好地理解深度神經網絡及其結果，并實現強大的應用。將VA與AI相結合的方法將成為未來國防和安全系統的關鍵驅動力，這些系統具有日益增長的任務復雜性所要求的高級處理能力，但人們不能盲目相信AI的預測而采取行動。

網絡態勢感知

網絡SA與人類的認知過程和數據處理有關。在復雜和動態的網絡環境中，通過敏銳的態勢感知，人類決策的質量和速度可以大大提高。初步評估發現，以用戶為中心的SA方法提供了分析、檢測、發現和識別模式、異常、違規和威脅以及相關事件的有效方法。這些可視化適用于提供關于網絡組件性能的詳細信息。另一方面，生態接口設計（EID）方法提供了有效的可視化，以指導用戶理解網絡應該如何運行，以及這些網絡實際如何運行;因此，分析人員可以很容易地看到網絡的運行層面，即整體態勢。這兩種方法在提供有關網絡情況的不同方面的認識和信息方面相輔相成。網絡符號有可能實現網絡態勢的可視化，盡管目前還沒有明確的方法或解決方案可以最好地實現這一點。

探索性視覺分析法分析簡易爆炸裝置事件

收集和分析有關事件的數據集可以幫助分析人員得出活動水平評估，進行趨勢分析，并對他們所監測的問題有更深入的了解。為了更好地了解簡易爆炸裝置（IED）攻擊的動態，并支持反簡易爆炸裝置（C-IED）的工作，本報告決定采用一種帶有敘事元素的探索性視覺分析方法。分析有關事件的數據集可以幫助得出活動水平評估，進行趨勢分析，并獲得更好的情況意識。探索性視覺分析的目的是讓用戶探索數據集，發現有趣的模式和見解。一些可視化分析工具提供了復雜的互動，可能會讓新用戶感到恐懼。敘事技術可以幫助新用戶開始使用一個新的交互式可視化應用程序，以了解數據集包含什么，以及如何利用探索性視覺分析工具的能力來對數據集進行新的分析。使用探索性視覺分析工具可以在北約反簡易爆炸裝置卓越中心（NATO C-IED COE）制作的烏克蘭簡易爆炸裝置事件數據集中發現有趣的模式，通過應用敘事技術作為交互式可視化工具的一部分將這些見解傳達給用戶。一旦用戶開始探索所提供的見解，他們會被邀請繼續探索，允許他們從數據中獲得更多發現。

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

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

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

• 第11個發展計劃，其中規定了土耳其的經濟發展目標和關鍵技術投資。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

許多軍事人工智能的研究和開發資金是針對短期內可以實現的戰術級系統的改進。在這里，人工智能（AI）的潛在好處往往受到感官輸入質量和機器解釋能力的限制。然而，為了充分理解人工智能在戰爭中的影響，有必要設想它在未來戰場上的應用，傳感器和輸入被優化為機器解釋。我們還必須嘗試理解人工智能在質量上和數量上與我們的有什么不同。本文介紹了綜合作戰規劃過程中自動化和機器自主決策的潛力。它認為，人工智能最重要的潛力可能是在戰役和戰略層面，而不是戰術層面。然后探討了更多機器參與高級軍事決策的影響，強調了其潛力和一些風險。人工智能在這些情況下的應用發展應該被描述為一場我們輸不起的軍備競賽，但我們必須以最大的謹慎來進行。

1 引言

目前，人工智能（AI）的民用發展大大超過了其在軍事方面的應用。盡管知道網絡將是一個重要的未來領域，但國防部門還沒有習慣于數字-物理混合世界，因此，國防部門與新的社會技術的顛覆性變化相對隔絕。在軍事上運用人工智能的努力往往集中在戰術應用上。然而，人工智能在這些領域的好處受到輸入傳感器的限制，它們被用來復制人類的行為，并在需要與物理環境互動的角色中使用。在作戰和戰略層面上，軍事總部的特點是信息的流入和流出。如今，這些產品無一例外都是完全數字化的。考慮到作戰計劃的過程，可以看出，即使在目前的技術水平下，其中有很大一部分可以可行地實現自動化。這種自動化的大部分并不構成可能被理解的最純粹意義上的人工智能，即 "擁有足夠的通用智能來全面替代人類的機器智力"。然而，軟件可以在特定任務中勝過人類的事實，再加上高級軍事決策過程被細分為此類特定任務的事實，使其成為比較人類和機器決策的優點、限制和能力的有用工具。這樣做，人類的能力似乎有可能被輕易取代。因此，追求軍事決策自動化的動機肯定是存在的。本文討論了部分自動化軍事決策的潛力和實用性，并想象了為這些目的無限制地發展人工智能可能帶來的一些風險和影響。

美陸軍網絡部隊的技能和能力在其成立后的十年里得到了增長。本文重點介紹了美陸軍網絡任務部隊部分所需的結構性變化，這些變化將使其繼續增長和成熟，因為陸軍過去的組織和結構性決定對當前和未來的效率和效力帶來了挑戰。對當前形勢的評估強調了軍事領導層必須解決的領域，以使陸軍的網絡部隊繼續發展以滿足多領域行動的需要。

訓練和裝備一支能夠在新領域開展行動的新軍事力量是一個反復的過程。美國上一次開始這樣的工作是在二十世紀初，航空部隊的誕生和空域的出現。戰術、部隊結構和利用新能力的戰略是在建立軍事航空后發展起來的，但由于當時缺乏危機感而被界定和限制。第二次世界大戰迫使空軍迅速成熟，并導致了美國陸軍航空隊的建立，這是一支為應對空域挑戰而設計的有凝聚力的戰斗部隊。像陸軍航空隊一樣，陸軍的網絡部隊正在達到成熟，擁有切實的能力和對對手的作戰經驗，并將受益于評估先前的組織和人事決定的影響，為多領域行動做準備。

對軍事網絡的重大和復雜的入侵為美國網絡司令部（USCYBERCOM）的成立提供了動力，并使網絡空間與空中、海上、陸地和太空一起成為作戰領域。美陸軍和國防部（DoD）已經在建立該領域的能力方面取得了重大進展。 從部隊結構的角度來看，主要的亮點包括：

• 在2010年建立美國陸軍網絡司令部（ARCYBER）。

• 通過在2011年創建第780軍事情報旅（網絡）來組建一支進攻性網絡部隊。

• 在2014年創建網絡保護旅（CPB），以容納防御性部隊。

• 在2019年建立第915網絡空間戰營（CWB），以滿足戰術網絡空間電磁活動的要求，以及所有網絡任務部隊（CMF）小組；以及

• 在2018年實現全面作戰能力。

在人事方面，陸軍在2014年成立了網絡部，并在2018年整合了電子戰。最近，陸軍正式確定了網絡空間能力發展官員/準尉軍事職業專業（MOSs），以提供設計和創建特定網絡空間能力的有機能力。

從理論到培訓再到組織，該部門和網絡單位不得不確定需求，進行試驗，并制定解決方案，以滿足不斷變化的網絡空間行動的需求。在這篇文章中，我們研究了與兩個最初的部隊結構決定相關的挑戰，并提供了克服這些挑戰的考慮。

首先，當陸軍創建其網絡部隊時，進攻性和防御性網絡行動被隔離在兩個不同的獨立旅內。歷史上的分界繼續存在，并帶來了意想不到的后果。盡管創建了一個新的分支和軍事職業專業，但將進攻性網絡行動（OCO）和防御性網絡行動（DCO）分開的組織決定對人員和資源產生了負面影響。

其次，這些單位有復雜的指揮系統，有獨立的行政控制（ADCON）和作戰控制（OPCON）關系。目前，網絡小組的作戰指揮與小組的行政和領導不一致，包括人員評級、財產問責、統一軍事司法法典的權力和指揮本身（例如，連長跟蹤網絡小組的訓練和醫療準備，而小組負責人負責日常運作）。這些復雜的問題造成了混亂和驚愕，并阻礙了統一的努力。

雖然這些組織決定是經過深思熟慮的，也是出于行動的需要，但它們阻礙了陸軍網絡部隊內部的統一行動，造成了組織和行動上的損失。整個聯合網絡社區正在進行反省。隨著所有的CMF團隊最近實現了充分的操作能力，美國網絡司令部正在評估其目前的規模，并要求陸軍和空軍派遣更多的團隊。 為了給網絡空間帶來更統一的方法，空軍通過重新指定和重新分配第67網絡空間聯隊下的幾個單位來重新調整其內部組件的結構和組成。 現在是重新審視陸軍內部結構以更好地支持網絡空間行動的理想時機。如果陸軍忽視了過去因需要而做出的決定的影響，而不重新評估其有效性，那將是一種失職。本文認為，美陸軍必須在網絡部門內部推動更大的團結，使該組織作為一支有效的網絡空間戰斗力量繼續前進。

本報告將描述數字任務工程--建模和仿真中缺失的部分。當今天大多數技術都是相互聯系的時候，僅僅模擬組件或系統是不夠的。忽視動態世界變量的錯誤已經寫在歷史上......和傳說中。然而，這些條件和相互作用往往被排除在工程模擬之外，以需求為唯一目標。

數字任務工程填補了建模和仿真中的這一空白，將操作環境納入其中，以評估任務結果。這是一個對系統進行建模的過程，因為它將在其預期的條件下運行，并與其他系統一起或對抗。

雖然數字任務工程可能看起來像是在項目的最后--一旦系統被設計出來--事實卻完全不同。它應該從一開始就應用于整個產品的生命周期。用數字任務工程創建的操作環境模型有助于你的項目的數字線索，這樣你就可以快速評估設計變化對現實世界的影響，并在工程團隊中分享這些信息。通過模擬運動中的世界，數字任務工程提供的洞察力遠遠超過了需求驗證。

圖1-1:多域資產的任務分析示例。

圖1-2:導彈防御場景任務分析示例。

圖1-4:數字任務工程愿景。

呈現 "多重困境 "的跨領域同步動能和網絡行動是多域作戰的基本原則。然而，最近關于網絡能力與動能作戰的實踐和研究表明，由于行動的同步性不足或缺乏對網絡效果的協調和控制，在創造聯合效果方面存在困難。本文概述了在未來涉及北約和近鄰對手的高強度沖突中進行綜合網絡和動能行動所需的三項要求。首先，軍事物聯網（IoMT）與人工智能（AI）支持的指揮和控制（C2）能力相結合，以實現網絡和動能的綜合作戰；其次，多域編隊與網絡指揮部或其各自的組織機構相整合，以實現全戰區網絡戰役的協調；第三，基于分散決策和分散執行的網絡任務指揮理論，以實現加速的作戰速度。該分析提出了三個比較國家的研究--美國、英國和德國--以評估將網絡能力納入2030年高強度沖突的多領域作戰概念的狀況。它還提供了一套關于技術能力、新的組織結構和理論變化的初步建議，以促進網絡與動能的更好整合。

本文考慮使用衛星上的傳感器將觀察結果分配到一個離散網格化地理區域的情況。重要的是，至少要在所有網格單元瀏覽一次，以看到整個行動區域；因此，我們希望獲得最大的覆蓋范圍。其次，我們希望通過任何額外的觀察來重新審視高優先級的網格單元。傳感器產生一個二維帶，在每次經過地理區域時，它可以尋找網格單元，我們將其稱為 "掃描"。我們用來觀察網格單元的分辨率決定了觀察的有效性。我們可以選擇使用高分辨率，使我們在更細的細節上有更少的觀察，或者使用低分辨率，使我們在粗略的細節上有更多的觀察。這使我們可以選擇準確地觀察少數地方，或不準確地觀察許多地方。

這篇論文是在與作為五角大樓聯合參謀部一部分的J8局的密切協作下產生和發展的。J8在部隊結構、資源和評估方面向參謀長聯席會議主席（CJCS）提供建議。這個問題已被提煉為一般的情報、監視和偵察（ISR）問題，但延伸到J8在名為STORM的戰區級戰役模型中遇到的真正問題。STORM使用一種啟發式方法來確定哪些網格單元接受觀察。STORM的啟發式方法往往會產生不理想的結果，即大面積的興趣區域被忽略。我們希望改進搜索資產能夠執行的網格單元覆蓋率。

在這篇論文中，我們制定了一個新穎的、大規模的、混合整數的優化模型，以超越STORM的啟發式搜索ISR的表現。該模型被稱為SOM，使用間隙指數對自上次查看每個網格單元以來的掃描次數進行懲罰。我們希望避免收集這些懲罰，這促使我們重新訪問網格單元。目標函數最小化了這種產生間隙的懲罰。我們使用幾個約束條件來維護、重置和跟蹤間隙計數器，一個訪問所有網格單元的軟約束條件，以及一個對網格單元施加最小分辨率的約束條件。SOM的一個獨特的特點是它是事件驅動的，在戰斗空間上掠過，不以時間為基礎。SOM使用實際的STORM數據，有1300多行代碼，包括在R中收集數據，在Pyomo中處理和實現模型。

我們在STORM中未分類的Punic21場景上實現了這個模型。在這個場景中，有兩個戰斗人員。紅方和藍方。我們可以從任何一個角度來實現SOM，每個戰斗人員都產生他們自己的變量和約束。為了說明SOM的大規模，在Punic21中，紅方搜索藍方的網格單元，并在92個區域內進行優化，這相當于48小時的時間，我們有超過2500萬個變量和1500萬個約束。

案例研究以計算和操作結果為中心。計算結果表明，我們可以通過在國際商業機器ILOG CPLEX Optimization Studio（CPLEX）的算法中實施不同的選項來減少運行時間。最重要的選項是提供一個熱啟動，使用沒有外觀發生的最壞可能的解決方案。例如，當我們用默認的CPLEX選項在一個有超過200萬個變量和100萬個約束條件的單處理器上運行SOM時，它需要超過1400分鐘，而且沒有產生一個解決方案。我們確定了定制的CPLEX選項，減少了運行時間，并在不到5分鐘內解決了這個實例。這使我們能夠將問題的規模增加到超過2200萬個變量和1100萬個約束條件，并在不到50分鐘的時間內實現11%的優化差距。業務案例研究結果顯示，與STORM相比，SOM提供了平均54.6%和中位數22.8%的覆蓋率。額外的選項，是SOM原生的，在STORM中不具備的，確保SOM將超過STORM，快速達到最大的覆蓋率，隨后集中精力將目光分配到最重要的網格單元。

我們看到，根據操作結果，優化模型優于STORM的啟發式，并允許我們平衡所有單元的搜索，而啟發式則傾向于集中在重要的單元。與STORM的啟發式方法重復搜索相同的網格單元相比，SOM指導衛星在哪里尋找，以允許訪問每個網格單元并避免大的重訪間隙。

量子技術和生物技術是對安全和國防產生越來越大影響的關鍵新興技術。如何利用這些新興技術來加強（國際）國家安全？這些關鍵技術給荷蘭帶來了哪些潛在挑戰？

戰略警報解決了這些問題，并總結了以下關鍵要點：

• 量子計算技術將能夠打破當前的（非對稱）加密標準并促進網絡攻擊。

• 荷蘭應投資于歐洲層面的量子技術發展合作，以加強整個歐洲量子價值鏈。

• 荷蘭應就疫苗和療法的開發做出明確和早期的安排（最好在歐盟層面），為下一次大流行做好準備。

• 集中協調生物技術研究將使荷蘭在該領域發揮更突出的作用。

• 荷蘭應將基因改造對脆弱生態系統可能產生的負面影響納入其規劃過程。

• 荷蘭應投資研究生物技術的可能應用，以創造和改進可再生能源。

• 荷蘭應監測這兩種技術相對于其他國家的潛在依賴關系，并應優先保持對那些對發展戰略自主權至關重要的要素的控制。