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。

無人機技術的快速發展已經將蜂群機器人技術從科幻小說領域轉變為現實。今天，學術和軍事機構正在研究如何將現有的無人機技術發展成一個蜂群。問題是，在未來十年中，什么是技術上可行的，指揮官如何在戰場上使用這種技術？通過整合現有的無人機技術，就有可能開發出一種由數百架無人機組成的蜂群武器，這些無人機利用突發行為整合它們的行動。通過利用蜂群通過機動迅速集中的能力，就有可能同時對數百個點進行大規模打擊。

這提供的優勢是能夠進行約翰-沃頓上校定義的并行攻擊，且規模空前。為了論證這一點，本文將首先通過回顧現有的研究和文獻，分析未來十年在技術上的可行性。接下來，這項研究工作將開發一個使用并行攻擊概念的蜂群武器概念。然后，本文將在計算機模擬中展示這項研究工作設計的蜂群智能算法。本文將表明，在未來十年內，開發一種能夠進行并行攻擊的蜂群武器是可行的。通過在其他相同的武器中加入蜂群智能，蜂群算法使這些武器更加高效和致命。這項研究工作的結果可以為蜂群武器的多種新的使用概念奠定基礎，包括蜂群突破、蜂群區域防御、蜂群并行攻擊和蜂群在有爭議環境中的廣域偵察。

引言

在過去的五年里，人工智能研究出現了爆炸性增長，而蜂群機器人技術已經上升為其最有前途的領域之一，學術和軍事機構在實驗室內外演示了無人機群。在去年，美國和中國都展示了由一百多架無人機組成的蜂群，與此同時，中國和俄羅斯都提出他們將把無人機武器化，用于攻擊。2017年，中國還發布了國家人工智能發展計劃，將蜂群智能作為一項優先發展工作，力爭在2020年之前實現可操作的蜂群智能算法。每個國家都認為蜂群技術將對戰場產生顛覆性影響；要真正理解這項新技術帶來的能力，必須將科幻小說與現實分開。在一個資源有限的時代，軍事領導人應該問的問題是，蜂群武器能提供什么能力，更重要的是，這種能力是不是已經存在了。要理解這個概念，你必須超越蜂群武器的數量優勢或其壓倒敵人先進武器系統的能力。蜂群武器提供的不僅僅是數量上的優勢，它們代表了一個相互關聯的武器系統，能夠反應性地適應環境和動態的敵人。

無人機技術已經成熟到在未來十年內采用蜂群武器來獲得戰場上的作戰優勢在技術上是可行的。為了說明在未來十年內技術上的可行性，本文將首先回顧現有文獻，以確定研究人員在實驗室外已經展示了哪些技術。使用這種方法，它將表明，擁有100個智能體的較小蜂群武器所需的硬件今天已經可以實現，在未來十年，這種技術將擴展到多達1000個無人機的蜂群將成為可能。接下來，它將使用戰爭理論來介紹蜂群武器的使用概念，而不僅僅是數量上的優勢。最后，它將把這兩者聯系起來，通過展示一個使用計算機模擬來實現這一就業概念的蜂群智能算法。這種模擬將使我們能夠理解和分析蜂群武器使用本文提出的應用概念可能產生的影響。這個軟件還將促進對人類-蜂群組隊的優勢和劣勢的分析。通過將現有的硬件與戰爭理論和應用概念聯系起來，本文表明，蜂群武器可以成為一種極具顛覆性的技術。通過對蜂群武器如何利用蜂群智能算法實現適應性行為形成共識，它有助于啟動這一對話。

蜂群智能行為是一種自然發生的現象，幾個世紀以來，它提高了數百種不同動物物種的生存機會。你可以在鳥群、魚群、螞蟻群、蜜蜂群以及其他數百個物種中看到蜂群的概念。蜂群智能算法是在科學家試圖研究、理解和復制這些行為時出現的。計算機科學家和生物學家了解到，在每一種情況下，動物們都在以某種方式進行交流，沒有領導者，而且蜂群中的每個代理都遵循一套規則。通過嘗試復制這種行為，科學家們發現，每個蜂群都在優化行為，以最大限度地提高蜂群的整體生存能力。

許多人用來描述蜂群的一個常見例子是一群椋鳥，如圖1所示。雖然它們的同步飛行令人印象深刻，但在這個鳥群中發生的事情更令人印象深刻。鳥群正在實施一個復雜的問題解決過程，優化鳥群的行為以尋找食物和避免威脅。當一只鳥檢測到威脅時，整個鳥群就會做出反應，避開該威脅。當它們探測到食物或落腳點時，整個鳥群都會跟上。蜂群在沒有領導者的情況下完成了所有這些工作，它使用的是一個局部的、分散的通信網絡，每只鳥只與他的鄰居進行通信。蜂群是一種適應，它優化了蜂群分散和搜索大片區域的能力，同時仍然允許蜂群在一個代理人發現食物或威脅時迅速集中。這種分散和集中的能力將在后面討論蜂群通過脈動進行機動的能力時變得至關重要。

圖1. 一群椋鳥。珍妮弗-史密斯，"電群"，《每日郵報》，2013年11月，2017年9月12日訪問

科學家們將這種行為描述為蜂群智能，即一群智能體在決策中使用分散和自組織行為來適應環境變化和解決問題。幾十年來，研究人員從這些自然發生的蜂群中獲得靈感，開發了蜂群智能算法，如蟻群、蜂巢或粒子群優化算法。蜂群智能算法有成千上萬種不同的變化，這將超出本文的范圍，但所有這些算法的共同點是，每個算法都有一個代理群，使用本地規則集和分散的通信網絡來適應環境變化。今天，蜂群工程已經開始整合多種算法并修改規則集以解決新問題。例如，后面介紹的蜂群智能算法就是對粒子群優化的修改。因此，蜂群工程可以開發新的更復雜的蜂群行為。這種設計行為的能力對于后面討論戰爭理論和蜂群武器的使用概念也將是很重要的。

今天，無人機技術的成本降低，使這些蜂群智能算法能夠過渡到現實世界。中國和美國都已經展示了他們操作一百架無人機群的能力。例如，在2016年，美國戰略能力辦公室展示了從F-18飛機的飛行中發射的103架無人機群。現在，同一個小組正在開發一個1000架無人機群。本文將重點討論蜂群的武器化。由于該技術剛剛出現，研究人員對蜂群武器的論述非常少。這也是一個復雜的、有爭議的話題，但卻是一個重要的話題，因為這些武器有可能大大塑造戰場的優勢或劣勢。到目前為止，作者們所寫的關于蜂群武器的文章主要集中在蜂群的數量優勢或壓倒先進武器系統的能力上。盡管蜂群武器確實可以提供這種能力，但這只是觸及了其真正潛力的表面。蜂群武器對敵人動態行動的實時反應能力使蜂群能夠迅速改變狀態和行為。有了這一點，你可以設計蜂群的行為，使之與軍事理論和戰爭原則相一致。通過設計行為，你可以創造出一種蜂群武器，它能夠在搜索目標時保持分散狀態，然后根據敵人的行為迅速集中到一個、兩個、三個或數百個目標上（圖2）。在聯合作戰原則中，這種脈沖能力整合了機動性和質量原則，以便在深度和廣度上攻擊敵人。下面將論證這一概念是可行的，并可能在未來十年內對戰場產生顛覆性影響。

圖2. 蜂群武器。由作者創建。

方法論

要使蜂群武器在未來十年內為戰場提供作戰優勢，必須在技術上的可行性和提供作戰優勢的使用概念之間建立聯系。為了建立這種聯系，下面的章節將回答三個子問題。

首先，在未來十年，蜂群武器在技術上是可行的嗎？為了將科幻小說與現實區分開來，第1節將首先確定蜂群武器在技術上是否可行，以及它們可以提供哪些能力。為了回答這個問題，本文將審視今天的可能性，并推測十年內的可能性。所用的時間線是十年，因為它涉及到更多的近期能力和威脅。它還可以更準確地預測蜂群技術的可用性及其影響。對于這項研究工作來說，要考慮未來十年內技術上可行的東西，它必須是一種已證明的能力。因此，本分析沒有考慮理論技術。第一部分的產品將是一個蜂群武器的能力表，這些能力在今天或十年內是可行的。

第二個問題是軍隊應該如何利用蜂群武器的概念來獲得戰場上的作戰優勢？為了回答這個問題，本分析將從軍事和戰爭理論入手，以確定軍隊如何利用蜂群武器來發揮其優勢。盡管蜂群武器有成千上萬種用途，但本文將以軍事理論為基礎，提出蜂群武器的概念。第2節，將通過介紹建立在軍事理論基礎上的就業概念來回答這個問題。它將利用該軍事理論來論證蜂群武器提供了一種目前尚不存在的能力。

最后一個問題是，現有技術是否能夠提供第2節所述的能力，以及這種能力是否會帶來作戰優勢？為了回答這個問題，這項研究工作將開發一種蜂群智能算法，利用蜂群技術實現這一軍事理論，在十年的時間框架內是可行的。本節將通過計算機模擬來分析這種蜂群智能算法提供所需能力的能力（圖3）。蜂群中的每個代理將實施蜂群智能算法來攻擊這個敵方系統，目標是在120分鐘內盡可能多地找到并摧毀200個分散的目標。為了分析結果，這項研究工作將使用模擬技術來比較沒有蜂群的1000個智能體的質量和有蜂群的800個智能體的質量。如果其中任何一個能夠找到、固定并摧毀超過50%的指定目標，那么根據陸軍理論，本分析將認為敵方系統不具備作戰能力或作戰無效。使用這種方法，本文將比較每一個，以確定蜂群武器是否能夠在未來十年內提供這些能力。

圖3. 蜂群武器兵棋推演截圖。肖恩-威廉姆斯，用于模擬系統攻擊的蜂群武器戰爭游戲模擬軟件，Java，2017年

執行摘要

大數據、人工智能和機器學習代表了當今最前沿的一些技術，并可能成為未來幾十年甚至更久的主導技術。大多數專家都認為，人工智能的發展將比1879年電力發明以來的任何技術都更能改變我們的生活，這一點通常被稱為人工智能或簡稱AI。

可悲的是，在人工智能和無人系統（或用老話說的 "機器人"）的編隊協作問題上，熱度遠遠高于光度，其中大部分是由大眾媒體推動的。普通大眾被不斷喂食關于 "壞"機器人的書籍和電影（例如《世界大戰》、《終結者》），甚至是關于 "好"機器人叛變的書籍和電影（例如《2001：太空漫游》和《機器之家》），普遍擔心今天的機器人--使用人工智能的無人駕駛機器--將以我們在2021年只能模糊感知的方式來主宰我們的生活。

當涉及到人工智能的軍事應用時，這些擔憂就會變得異常強烈。許多人表示擔心，美國軍方可能會失去對其無人系統的控制，特別是其武裝的無人系統。這些擔心已經表現在許多方面，最明顯的是谷歌停止了美國國防部的算法戰爭跨功能團隊的工作，也就是所謂的Maven項目。這尤其令人擔憂，因為Maven項目與武裝無人系統毫無關系。

在許多國家，關于人工智能的軍事用途的對話已經變得尖銳，并阻礙了人工智能在美國軍事武器系統中的有效插入。當人工智能、自主性、無人駕駛和武裝在同一個句子中使用時，這些擔憂被放大了。同時，美國的同行競爭者，中國和俄羅斯，認識到了人工智能在控制他們自己的社會以及其他社會方面的價值，并且正在投資數千億于人工智能，其中大部分是為了給他們的軍隊提供一個與美國軍隊不對稱的優勢。

此外，也許更重要的是，由于今天的戰爭速度往往超過了人腦做出正確決定的能力，美國軍隊需要大數據、人工智能和機器學習，以使其作戰人員在戰斗中獲得優勢，特別是在決策領域。美國軍隊--以及其他國家的軍隊--曾發生過決策者在正確的時間沒有得到正確的信息，來支持時間緊迫的作戰決策而導致悲劇發生的一些情況。

重要的是要注意到，做出這些次優決策的軍事人員在手頭的工具下做了他們能做的最好工作。發生的情況是，戰爭的速度往往超過了人腦做出正確決策的能力。事實上，正如美國陸軍研究實驗室首席科學家亞歷山大-科特博士在一次指揮和控制會議上所說："人類的認知帶寬將成為戰場上最嚴重的制約因素。"

直到最近，將強化決策提高到新水平的技術根本不存在。今天，它確實存在，而且利用大數據、人工智能和機器學習能夠為作戰人員提供的東西，很可能導致海戰的下一個突破，特別是在決策領域。海軍太平洋信息戰系統中心與海軍研發界、工業界和學術界的合作伙伴一起，正在領導各種努力，以確保美國作戰人員有能力以更少的人和更少的錯誤做出更好的決策。

1 大國競爭時代的戰略視角

21世紀在世界秩序、地緣政治和戰爭方式方面迎來了巨大的變化。正如美國國家情報委員會的頂點出版物《全球趨勢:進步的悖論》所說：

• 過去幾十年的進步是歷史性的，它將人們聯系起來，賦予個人、團體和國家權力，并在此過程中使10億人擺脫了貧困。但同樣的進步也催生了阿拉伯之春、2008年全球金融危機以及民粹主義、反建制政治的全球崛起等沖擊。這些沖擊揭示了這些成就是多么的脆弱，凸顯了全球格局的深刻變化，預示著一個黑暗而艱難的近期。

《全球趨勢：進步的悖論》指出，未來五年，國家內部和國家之間的緊張局勢將不斷加劇。全球增長將放緩，就像日益復雜的全球挑戰即將到來一樣。范圍越來越廣的國家、組織和有能力的個人將塑造地緣政治。無論好壞，新出現的全球格局正在結束冷戰后美國占主導地位的時代。以公眾期望的方式進行國際合作和治理將變得更加困難。Covid-19危機放大了這些困難，暴露了國際合作的極限。擁有否決權的人處處威脅要阻止合作，而信息回音室效應將強化無數相互競爭的現實，破壞對世界事件的共同理解。因此，未來幾年發生沖突的幾率將比近期任何時候都要高。

這一評估在美國國家情報局局長的《世界范圍內的威脅評估》中得到了再次確認，其中部分內容指出。"隨著大國和地區侵略者利用復雜的全球趨勢，同時適應美國外交政策的新優先事項，各國之間的競爭將在未來幾年內增加。國家間沖突的風險，包括大國之間的沖突，比冷戰結束以來的任何時候都要高。"雖然現在評估Covid-19大流行病的全面影響還為時過早，但初步跡象表明，這場危機加劇了美國與其同行競爭對手之間的緊張關系。

2021年，美國仍然在世界各地參與活動。國家安全戰略涉及對美國安全和繁榮的廣泛威脅。這些威脅包括從中國和俄羅斯這樣的高端同行競爭對手，到朝鮮和伊朗，以及以伊黎伊斯蘭國為代表的恐怖主義的持續威脅。在里根國防論壇上的國家安全戰略預演中，當時的國家安全顧問麥克馬斯特將軍強調了這些威脅，并再次確認了前政府的 "4+1戰略"，將俄羅斯、中國、伊朗和朝鮮這四個國家以及 "+1"--恐怖分子，尤其是ISIL--列為美國今天必須應對的緊迫威脅。

國際安全范式的這一巨大變化的程度怎么強調都不過分。引起這一新焦點的原因并不神秘，那就是與中國和俄羅斯的大國競爭。事實上，《國家安全戰略》提出了保護美國人民和維護他們的生活方式、促進繁榮、通過實力維護和平以及提升美國在世界上的影響力的戰略愿景。值得注意的是，這個新的、發達的戰略代表了與以前版本的巨大轉變，以前的版本側重于安全、繁榮和國際秩序這三大支柱，都是一些沒有什么具體內容的理想。這個新的國家安全戰略強化了美國對中國和俄羅斯的立場，拋棄了 "朋友 "和 "伙伴 "的字眼，取而代之的是 "修正主義國家 "和 "競爭對手"。

《國防戰略》進一步發展了《國家安全戰略》中提出的主題，更直接地處理了對美國安全和繁榮的威脅。這份文件指出，美國面臨的核心挑戰是被《國家安全戰略》歸類為修正主義大國的長期戰略競爭的重新出現。它指出，越來越明顯的是，中國和俄羅斯想要塑造一個符合其“獨裁”模式的世界--獲得對其他國家的經濟、外交和安全決定的否決權。《國防戰略》發表后不久，美國防部高級官員從詞典中刪除了 "4+1戰略 "一詞，現在以 "2+3戰略 "的方式談論，以承認俄羅斯和中國構成的生存威脅。美國防部領導人已經公開表示，"中國是第一，俄羅斯是第二"。此外，他們還說，俄羅斯仍然是我們最大的近期安全挑戰，而中國是我們最大的長期挑戰。

這份國防戰略繼續說："與中國和俄羅斯的長期戰略競爭是國防部的主要優先事項，需要增加和持續的投資，因為它們今天對美國的安全和繁榮構成了巨大的威脅，而且這些威脅在未來可能會增加。"

國會研究服務處的一份文件《向國會提交的關于大國競爭和國防的報告》中描述了這種急劇變化的戰略格局。以下是這份報告對今天的戰略環境的描述：

• 國際關系的后冷戰時代--始于20世紀90年代初，有時被稱為單極時刻（美國是單極大國）--在2006-2008年顯示出消退的初步跡象，到2014年已經讓位于與中國和俄羅斯重新開始的大國競爭以及這兩個國家和其他國家對二戰以來美國主導的國際秩序要素的挑戰，這是一種根本性的不同情況。

• 在奧巴馬政府2015年6月的《國家軍事戰略》中，大國競爭的恢復與其他考慮因素一起被承認，并被置于特朗普政府2017年12月的《國家安全戰略》（NSS）和2018年1月的《國防戰略》（NDS）的中心位置。2017年12月的NSS和2018年1月的NDS正式調整了美國國家安全戰略和美國國防戰略的方向，明確將主要精力放在與中國和俄羅斯的大國競爭上。國防部（DOD）官員隨后將對抗中國的軍事能力確定為國防部的首要任務。

國會研究處隨后的一份報告《國防初探：地理、戰略和部隊設計》強調了將美國的戰略重點轉向這兩個歐亞大國的重要性，指出：

• 防止歐亞大陸出現區域性霸權，有時也被稱為維護歐亞大陸的權力分工，或防止歐亞大陸的關鍵地區被一個大國所支配，或防止出現勢力范圍的世界，這可能是歐亞大陸出現一個或多個區域性霸權的后果。

以下是《紐約時報》的一篇社論如何看待美國面臨的長期挑戰問題。"冠狀病毒可能幾乎改變了一切，但它并沒有改變這一點。美國面臨的全球挑戰還在繼續，美國的對手在測試極限，看看他們能在最小的反擊下取得什么成果。"

雖然通常留給更高級別的文件，但美國海軍的《維持海上優勢的設計2.0》也強調了這種同行（而且明顯不再是 "近鄰"）競爭的首要重要性，指出："中國和俄羅斯正在部署其國家力量的所有要素以實現其全球“野心”......中國和俄羅斯試圖以對自己更有利的條件重新定義整個國際體系的規范"。

邁克爾-吉爾德伊上將在就任美國海軍作戰部長后的指示中，強調了這種對高端作戰的需求，以及與美國海軍陸戰隊整合的重要性，在他的FRAGO 01/2019中指出："我們將確保作戰能力和致命部隊的整體性，使分布式海上作戰、遠征先進基地作戰和有爭議環境中的瀕海作戰效益最大化。"

雖然是聯合部隊集體為國家作戰，但海軍部隊在應對大國競爭方面的重要性在一份題為《海上安全和大國競爭》的報告中得到強調。《維護以美國為首的國際秩序》，其中部分內容指出：

• 大國競爭(GPC)將大量的注意力引向了威懾或擊敗美國最強大的競爭對手所需的高端能力。然而，競爭不僅僅是高強度的沖突，這就需要對不太激烈的沖突形式與大國競爭之間的關系進行更深入的質疑。盡管分析家們越來越多地詢問全球契約對日常競爭意味著什么，但很少有人詢問全球契約與海軍的海上安全任務之間的關系。這種關注很重要，因為水面海軍的長期部署通常以海上安全行動為主--戰區安全交戰、航行自由行動、人道主義援助等等。

這并不是說海軍比美國其他軍種更重要，也不是說像一些海軍專家所建議的那樣，海軍應該在有限的國防預算中獲得更大的份額，而是說大國競爭的前線是，而且可能繼續是廣闊的歐亞大陸的沿海地區。南中國海的持續摩擦只是大國競爭中的一個爭論點，還有很多其他爭論點。

美國在2020年12月發布的新海洋戰略《海上優勢》毫不含糊地將海上事務置于這一大國競爭的最前沿，其中部分內容指出：

• 自我們上次在2015年發布《21世紀海權合作戰略》以來，安全環境發生了巨大的變化。一些國家正在爭奪關鍵地區的權力平衡，并試圖破壞現有的世界秩序。我們的對手的重大技術發展和積極的軍事現代化正在侵蝕我們的軍事優勢。遠程精確導彈的擴散意味著美國不能再假定在沖突時可以不受限制地進入世界海洋。

• 自21世紀初以來，我們的三個海務部門一直在警惕地注視著中國日益增長的海軍力量和俄羅斯聯邦日益增長的侵略行為。我們部署在全球的海軍部隊每天都與中國和俄羅斯的軍艦和飛機互動。我們親眼目睹了他們越來越復雜和越來越有侵略性的行為。中國代表著最緊迫的、長期的戰略威脅。

《國防戰略》高度關注技術，并指出，如果不利用先進的技術來支持我們的作戰人員，美國將無法實現它所尋求的安全和繁榮，并指出：

• 安全環境也受到快速的技術進步和戰爭性質變化的影響。開發新技術的動力是無情的，以較低的準入門檻擴大到更多的行為者，并以加速的速度發展。新技術包括先進的計算、大數據分析、人工智能、自主性、機器人、定向能、高超音速和生物技術--正是這些技術確保我們能夠打贏未來的戰爭。

• 新的商業技術將改變社會，并最終改變戰爭的性質。許多技術發展將來自于商業部門，這意味著國家競爭者和非國家行為者也將有機會獲得這些技術，這一事實有可能侵蝕我們國家已經習慣的傳統的超強對抗。保持技術優勢將需要改變行業文化、投資來源和保護整個國家安全創新基地。

《全球趨勢》中強調的發展。《全球趨勢：進步的悖論》以及《國家安全戰略》和《國防戰略》中強調的發展，在美國軍方的未來展望出版物《2035年聯合行動環境》（又稱JOE）中得到了呼應。《聯合作戰環境》的副標題是 "有爭議和無序世界中的聯合部隊"，它著眼于20年后，研究未來將如何影響作戰和聯合部隊。《聯合作戰環境》強調，即使在伊拉克和阿富汗的沖突逐漸結束時，美國軍隊在本十年的剩余時間和以后將面臨越來越大的壓力。

《2035年聯合行動環境》有一節專門討論技術。報告的作者解釋了這樣處理技術問題的理由：

• 聯合部隊將面臨一個主要由加速的技術變革定義的未來技術環境。在過去的20年里，美國對高技術戰爭的做法鼓勵了對手發展非對稱、非常規、不規則和混合的方法。敵人將繼續創新，應用不同的高低技術組合來挫敗美國的利益和軍事力量。

• 到2035年，美國將面對一系列尋求在一些關鍵領域實現技術平等的競爭對手。累積的結果將是這樣一種情況，用前國防部副部長羅伯特-沃克的話說，"我們的部隊面臨著非常現實的可能性，即到達未來的一個戰區，發現自己面臨著一個先進的、破壞性的技術庫，這可能會使我們以前的技術優勢被推翻--我們的武裝部隊不再擁有無爭議的戰區準入或不受約束的行動自由。"

很明顯，美國情報界和美國軍方都認識到，世界秩序的變化速度與技術生態系統的快速變化如出一轍。此外，在美國政府的最高層，人們承認美國曾經享有的技術優勢已經被削弱，美國軍隊不能再以純粹的技術優勢來支配其對手了。事實上，一些寫軍事和技術的專家已經預示了這種認識。

軍事歷史學家馬克斯-布特（Max Boot）在他的暢銷書《全新的戰爭》（War Made New）中指出："我的觀點是，技術設定了可能的參數；它創造了軍事革命的潛力。"他用歷史實例支持他的論點，說明技術驅動的 "軍事革命 "如何改變了戰爭并改變了歷史的進程。重要的是，布特指出了技術的重要性，它使那些迅速創新和運用新軍事技術的國家獲得了戰爭勝利的優勢。

美國軍隊已經接受了技術變革的浪潮，這構成了戰爭方式的真正革命。隨著全球技術變革的步伐加快，美國特別善于運用新技術來應對威脅。正如布魯斯-伯科維茨在《戰爭的新面貌》中指出的那樣：

• 戰時經驗表明，正確的技術，明智地使用，使純粹的數量變得無關緊要。轉折點是1991年的海灣戰爭。戰爭結束時，美國及其聯盟伙伴僅損失了240人。伊拉克遭受了大約10,000人的戰死，盡管沒有人會真正確定。不同的是，美國人可以在晚上看到東西，在沒有特征的沙漠中開車而不迷路，并以90%的概率將一枚智能炸彈投入目標。

雖然所引用的兩本書都是十多年前的舊書，但它們關于技術的論述在美國軍隊接受新工具的方式上仍然是正確的。但正如《2035年聯合作戰環境》以及其他高級別政府、情報界和軍事出版物所指出的，雖然美軍一直善于采用新技術用于軍事用途，但這一過程一直處于壓力之下。有許多因素阻礙了新技術在美國軍隊中的應用，包括這些部隊在過去20年中所面臨的高操作節奏、預算壓力和持續的扣押幽靈，以及往往是笨重的軍事采購系統。盡管有這些壓力，各軍種已經找到了接受新技術的方法，這些技術有望使平衡重新向美國的優勢傾斜。

今天，美國軍隊采用的創新技術中增長最迅速的領域之一涉及無人駕駛系統。在過去的幾十年里，美軍使用的無人駕駛飛行器（UAVs）已經從寥寥無幾增加到1萬多架，而無人駕駛地面車輛（UGVs）的使用已經從零爆炸到12000多架。無人水面飛行器（USV）和無人水下飛行器（UUV）的使用也在增長，因為USV和UUV被證明在廣泛的軍事應用中越來越有用。軍事無人系統（UxS）的擴大使用已經在創造十年前不存在的戰略、作戰和戰術的可能性。

武裝無人系統的擴大使用不僅改變了現代戰爭的面貌，而且還改變了戰斗行動的決策過程。事實上，有人認為，無人機戰爭的興起正在改變我們對 "戰爭 "本身的概念和定義。這些系統在伊拉克和阿富汗的沖突中被廣泛使用，并且隨著美國的戰略重點轉向印度-亞洲-太平洋地區以及這一戰略所要求的高端戰爭，這些系統將繼續具有同樣的相關性，甚至更加重要。無人系統，尤其是它們的效用，不是作為獨立的實體，而是作為被稱為 "人-機-隊 "的作戰伙伴，是美國 "第三抵消戰略 "的一個基本原則。

2 對 "抵消"戰略的需求

美國防部已經啟動了 "第三次抵消戰略"，以確保美國保持對潛在對手的軍事優勢。"抵消"戰略是一種軍事競爭的方法，它試圖以不對稱的方式彌補不利的地位。與其在潛在對手也可能擁有巨大實力的領域進行正面競爭，抵消戰略試圖通過引入新的作戰概念和技術，將競爭的軸心轉向美國具有顯著和可持續優勢的領域。

美國在冷戰期間成功地推行了兩種不同的抵消戰略。這些戰略使美國能夠 "抵消"蘇聯在常規部隊中的數量優勢，而不需要在前沿部署的部隊中進行巨大的投資，因為這需要以士兵對士兵、以坦克對坦克的方式提供超額補償。這些抵消戰略依賴于技術、作戰方法和組織結構的根本創新，以彌補蘇聯在時間、空間和部隊規模上的優勢。

這些抵消戰略中的第一個發生在20世紀50年代，當時艾森豪威爾總統試圖通過利用美國的核優勢來克服華沙條約組織的數量優勢，引入戰場核武器--從而將競爭的軸心從常規部隊數量轉移到美國擁有不對稱優勢的領域。這種方法提供了穩定性并為威懾提供了基礎。

第二種抵消戰略產生于20世紀70年代末和80年代初，因為人們認識到蘇聯已經實現了核均勢。第二個抵消戰略試圖通過追求一種新的聯合行動方式來創造一種持久的優勢，即利用常規精確武器、支持實時精確瞄準的實時遠程ISR（情報、監視、偵察）傳感器能力以及允許這些能力在整個戰斗空間同步執行的聯合戰斗網絡的綜合效應。

幸運的是，構成 "第二次抵消戰略 "的軍事技術從未在與蘇聯的正面交鋒中得到檢驗。然而，在 "沙漠風暴 "行動中，這些技術被部署在一支由蘇聯訓練和裝備的軍隊面前。如前所述，正如《戰爭的新面孔》所描述的那樣，伊拉克的失敗是徹底的，代表了現代戰爭中最一邊倒的運動之一。顯然，美國的潛在敵人注意到技術在這場勝利中發揮的關鍵作用。

在20世紀80年代初引入第二套抵消戰略時，美國是唯一擁有知識和能力來開發、部署和成功執行情報、監視和偵察能力、天基系統以及支持這種方法的精確武器的國家。今天，像俄羅斯和中國這樣的競爭對手（以及這些國家向其擴散先進能力的國家）正在追求和部署先進的武器和能力，這些武器和能力展示了許多與傳統上為美國優勢提供高科技基礎的技術力量，如精確制導彈藥。在俄羅斯在敘利亞的力量投射行動中，可以看到美國技術能力與潛在競爭對手之間的這種日益對稱性。

國際安全環境中出現的越來越多的均勢，使得美國必須開始考慮各種技術、系統概念、軍事組織和作戰概念的組合，這些技術、系統概念、軍事組織和作戰概念可能會改變競爭的性質，使美國比潛在對手更有優勢。這一系列的能力為第三個抵消戰略提供了基礎。如同以前的抵消戰略一樣，第三個抵消戰略尋求在預算有限的環境下，通過確定美國獨特的力量和能力所帶來的不對稱優勢，保持并擴大美國的技術和作戰競爭優勢。第三套抵消戰略確保美國的常規威懾態勢在未來仍像今天一樣強大，并為將這一優勢擴展到未來創造條件。

在解釋《第三次抵消戰略》的技術要素時，當時的國防部副部長羅伯特-沃克強調了無人系統、人工智能、機器學習和自動駕駛方面新興能力的重要性。他指出，這些技術為聯合部隊提供了巨大的優勢，使未來的部隊能夠開發和操作先進的聯合、協作的人機戰斗網絡，在太空、空中、海上、海底、地面和網絡領域同步作戰。人工智能將使聯合作戰網絡的自主性達到新的水平--決策權的有限授權，從而為人機協作和作戰團隊帶來全新的機會。

無人系統、人工智能和機器學習等技術在第三個抵消戰略中，特別是在該戰略的長期研究和發展計劃（LRRDP）中的突出地位很難被夸大。

也就是說，該戰略有一個強有力的組成部分，強調在使用具有日益復雜的人工智能和機器學習能力的無人系統時，要讓人類處于循環之中。事實上，人機協作是現存的 "第三抵消戰略 "文件以及國防部高級官員的演講和訪談中所強調的一個必要條件。雖然深入研究 "第三抵消戰略 "技術主旨的全部細節超出了本文的范圍，但重要的是要注意，該戰略的主要技術路線集中在人機協作和戰斗團隊的概念上。這一概念的五個基本組成部分是:

• 自主深度學習系統，它將利用機器學習，在人類反應時間太慢的領域 "以光速 "運作，例如網絡攻擊、電子戰攻擊或大型導彈突襲攻擊。

• 人機協作，這將使機器能夠幫助人類更快地做出更好的決定。工部長列舉了F-35聯合攻擊戰斗機和海軍綜合火控反航（NIFC-CA）作為這些概念的例子。

• 輔助人類作戰，這將專注于人和機器可以一起行動的方式，通過可穿戴電子設備、外骨骼和戰斗應用等工具，在各種可能的緊急情況下協助作戰人員。

• 先進的人機作戰團隊，將側重于人類與無人系統合作作戰；其中一個例子是海軍的P-8 "海神 "與MQ-4C "海神 "的作戰。展望未來，團隊合作的下一個層次將研究蜂群戰術和合作自主。

• 網絡支持的、網絡硬化的自主武器，將有彈性地在電子戰和網絡環境中運行。目前的一個例子包括戰術戰斧Block IX，其目標可以在飛行中更新。

知識淵博的外部觀察家參考了《第三次抵消戰略》，并強調了無人駕駛系統在實現美國戰略目標方面的重要性。前歐洲盟軍最高司令官詹姆斯-斯塔夫里迪斯（James Stavridis）上將在其發表在《外交政策》上的文章《新三體》中指出，無人系統是這個新三體的三大支柱之一，他指出："新三體的第二個能力是無人駕駛車輛和傳感器。三合會的這一分支不僅包括空中攻擊無人機，還包括空中、地面和海洋表面的無人監視車......這種系統有一個明顯的優勢，即不需要所有最昂貴的部件：人。"

美國陸軍的一份報告描述了在2014年首次闡述的第三次抵消戰略，而且遠在美國開始稱中國和俄羅斯為同行競爭對手之前，該戰略必須在21世紀的第三個十年中變形和改變:

• 蘇聯軍隊在數量上的優勢促成了前兩個抵消戰略。隨著美國軍事技術進步的應用已經擴散到近似的對手，它已經有效地重新平衡了戰場。為確保第三次抵消戰略的成功實施，國防部與美國政府必須就我們試圖抵消的東西以及如何平衡這些優先事項以對付處于巨大不同區域和能力的對手達成一致。

• 第三抵消戰略的運用將恢復美國的力量投射能力，通過可靠的拒絕和懲罰威脅來加強常規威懾力，并作為長期競爭的一部分對潛在的對手施加代價。平衡或擊敗對手能力的能力需要資源，為確保有效運用該戰略，我們必須解決我們試圖抵消的問題。

鑒于第三個抵消戰略的強烈技術重點，在美國尋求在本十年及以后實施這一戰略時，這一戰略的表現將由聯合部隊放置在戰場上的軍事平臺、系統、傳感器和武器所代表。同樣明顯的是，美國各軍種--特別是美國海軍--已經表示希望將無人系統作為其部隊結構中一個日益重要的部分投入戰場。

3 大數據、人工智能和機器學習與軍事武器系統

在國會作證時，前國防部長邁克爾-埃斯珀回答了一個問題："美國防部技術現代化的首要任務是什么？"他指出，"對我來說，是人工智能。我認為人工智能將可能改變戰爭的特征，我相信誰先掌握了它，誰就會在戰場上主宰很多很多年。這是一個根本性的游戲改變者。我們必須先到達那里。"

美國軍方有許多理由主動利用大數據、人工智能和機器學習來使其武器系統變得更好。也許最令人信服的理由是，我們的潛在對手--特別是我們的同行競爭對手--正在積極地這樣做。一個古老的觀點是軍事術語，"敵人有投票權"。在這種情況下，俄羅斯正在用盧布投票，中國正在用人民幣投票。

這些國家正在對這些技術進行巨大投資。雖然這兩個國家出于國內原因進行這些投資，但他們正在有意和有條不紊地將這些技術盡可能快地插入他們的軍事系統，以便創造一個與美國軍隊不對稱的優勢。鑒于俄羅斯和中國注重保密，這些舉動似乎有悖常理，但這兩個國家都沒有試圖對這些目標保密。

在一次被廣泛宣傳的講話中，俄羅斯總統弗拉基米爾-普京這樣說。"人工智能是未來，不僅是俄羅斯的，而且是全人類的。它帶來了巨大的機遇，但也有難以預測的威脅。誰成為這個領域的領導者，誰就會成為世界的統治者。"

很明顯，其他 "大國 "將人工智能的發展視為一場競賽，并將從中利用競爭性軍事應用。

從美國的角度來看，以及從一些美國盟國的角度來看，這場競賽在很大程度上是，盡管不完全是，軍事競爭的一個方面。美國和盟國對一個或多個潛在對手在人工智能發展中領先的可能性表示擔憂。第三套抵消戰略被設想為一種在人工智能等新技術的軍事競爭中保持領先的方法。

軍事大國競爭的歷史表明，人工智能競爭，本質上是一場軍備競賽，是一種自然發展。然而，比技術跨越更令人擔憂的是，美國的軍事對手--所有某種形式的專制政權--可能不會像以前那樣致力于維持 "人在回路中 "的方法，將人工智能納入軍事事務。這在目前俄羅斯的軍事人工智能發展中似乎尤其如此。

俄羅斯、中國和美國這三個主要軍事大國都認識到，大數據、人工智能和機器學習有可能應用于軍事能力。在政府參與人工智能研究、他們愿意在人工智能發展中承擔的風險、他們將在多大程度上讓位于人工智能系統的自主權以及他們尋求的直接應用方面，這三者的近期目標都有所不同。

鑒于潛在對手將大數據、人工智能和機器學習植入其軍事武器系統的程度，美國軍方非常有必要采取同樣的措施，以確保這些國家不會獲得不對稱的優勢。也就是說，美國軍方的重點必須是證明人工智能武器系統將 "首先不造成傷害"。因此，將人工智能插入軍事系統不是一個 "非此即彼 "的問題，而是一個 "多少？"的問題。換句話說，美國軍方必須專注于在正確的時間和地點應用適量的人工智能。

正如我們前面所指出的，美國防部已經接受了第三套抵消戰略，試圖為美國提供對同行和其他對手的不對稱優勢。雖然這一戰略有許多方面，但其中一個支柱涉及技術，而這一支柱在很大程度上取決于大數據、人工智能和機器學習來獲得這一優勢。作為這一技術重點的一個子集，人機合作被認為是利用人工智能的無人系統獲得軍事優勢的一種方式。

在軍事系統中找到這種恰到好處的自主權平衡所需的能力必須利用許多仍在出現的技術。軍方知道它想實現什么，但往往不知道它需要什么技術或甚至能力，以使系統在自主性和人際互動之間達到適當的平衡。這種探索的一個關鍵因素是，不要擔心機器本身擁有什么屬性--速度、耐力和其他屬性，而是要關注機器內部的東西。美國國防科學委員會的報告《自主性在國防部系統中的作用》是這樣說的:

• 與其將自主性視為無人系統孤立的內在屬性，不如從人與系統協作的角度來考慮無人系統的設計和操作......操作人員面臨的一個關鍵挑戰是保持執行任務所需的人機協作，而這種協作經常因設計不當而受到阻礙......無人系統開發人員面臨的一個關鍵挑戰是從以硬件為導向、以車輛為中心的開發和獲取過程轉向強調軟件在創造自主性方面的首要地位。

關于將人工智能植入軍事系統的一些爭議源于術語的不精確。幫助澄清這種模糊性的方法之一是確保在使用自主性一詞時，它指的是人和機器之間的關系。在一段時間內執行某項功能，然后停止并等待人類的輸入，然后再繼續，這樣的機器通常被稱為半自主或有人類在環。可以完全依靠自己的力量完成某項功能的機器，但有一個人在監督，并能夠在機器出現故障或失靈時進行干預，通常被稱為人類監督下的自主或人類在環。能夠完全獨立完成某項功能而人類無法干預的機器通常被稱為完全自主或人類不參與的機器。

這表明，我們需要重新調整關于自主武器的一些辯論，以更準確地區分增加武器的自主性和自主武器。在這個意義上，自主性不是指機器的智能，而是指它與人類控制器的關系。對于相對較少的無人系統將用武器與敵人作戰，這種平衡是至關重要的。在發射武器之前，無人平臺需要向操作者--必須有一個操作者在其中--提供一個關于發射決定可能帶來的利弊的決策矩陣。

可以說，即使是一些在美國軍事人工智能領域工作的人，對于將人工智能插入美國軍事武器系統也會有一些矛盾。也許解決這個問題的最好方法是考慮二戰中最知名的照片之一。這張照片由美國信號部隊的約翰-摩爾中尉拍攝，描述了德懷特-艾森豪威爾將軍在1944年6月5日，即入侵諾曼底的前一天與第101空降師的士兵交談。在此之前，艾森豪威爾已經聽取了空軍元帥利-馬洛里的匯報，101師是入侵期間將遭受80%傷亡的兩支部隊之一。

那些研究無人系統對軍事行動的影響的人--特別是那些大力提倡無人系統的人--看了這張照片，可以設想艾森豪威爾將軍不是與美國空降兵對話，而是與他將派往戰場的機器人對話。那些害怕無人系統的人可能會想象美國空降兵就像照片中描述的那樣，但他們會設想一個機器人來指揮這些士兵，而不是艾森豪威爾將軍--顯然這是一個站不住腳的情況。但是，那些深思熟慮地考慮人工智能無人系統對軍事行動的影響的人，會設想艾森豪威爾將軍向一隊美國空降兵講話，與他們的機器人伙伴站在一起。顯然，需要做更多的工作來充分解決人機合作對今天的軍隊意味著什么。

但這種利用大數據、人工智能和機器學習的普遍愿望未能解決一個關鍵問題，即我們希望這些技術能夠幫助作戰人員執行哪些具體任務。問題的根源可能是美國軍方沒有能力將作戰人員的需求轉化為大數據、人工智能和機器學習所帶來的技術解決方案。除非或直到這樣做，否則這些技術不太可能被充分利用來支持美國的作戰人員。

4 公眾將接受什么？軍事武器系統自主化的黑暗面

作為上個世紀最具代表性的電影之一，斯坦利-庫布里克的《2001：太空漫游》將機器人（當時的無人駕駛車輛）的自主性問題作為其中心主題。看過這部電影的人很少能忘記這樣一個場景：宇航員大衛-鮑曼和弗蘭克-普爾考慮斷開HAL（啟發式編程的算法計算機）的認知電路，因為他似乎錯誤地報告了航天器的通信天線中存在故障。他們試圖隱瞞他們所說的話，但不知道HAL能讀懂他們的嘴唇。面對斷線的前景，HAL決定殺死宇航員，以保護并繼續其程序化的指令。

雖然今天很少有人擔心21世紀的HAL會背叛它的主人，但在使用日益自主的無人系統方面所涉及的問題是復雜的、具有挑戰性和有爭議的。庫布里克1968年的電影是有先見之明的。半個多世紀后，雖然我們接受了無人系統其他方面的改進，如推進力、有效載荷、隱身性、速度、耐力和其他屬性，但我們仍在處理多少自主權是足夠的，多少可能是太多的問題。這可以說是我們在未來十年內需要解決的有關軍事無人系統的最重要問題。

這些正在進行的辯論已經催生了一個山寨的書籍產業，試圖解決人工智能、自主性和無人系統的問題，特別是武裝的軍事無人系統。諸如《為戰爭而生》（Wired for War）、《遙控殺人》（Killing by Remote Control）等書。無人駕駛軍隊的倫理；無人駕駛。無人機、數據和完美戰爭的幻覺；反思無人機戰爭；無主之軍。自主武器與戰爭的未來》和《無人機下的國家》只是試圖以深思熟慮的方式解決這一復雜問題的書籍中的一個例子。

無人系統將變得更加自主，與它們感知環境和適應環境的能力成正比。這種能力使無人系統能夠實現更高的決策速度，并使友軍能夠在對手的OODA（觀察、定向、決定和行動）環路內行動。隨著環境或任務的變化，感知和適應的能力將使無人系統能夠找到實現其任務的最佳解決方案，而無需依賴人類操作員的持續監督、輸入和決策。然而，雖然我們需要無人系統在敵人的OODA環內運作，但我們是否準備好讓它們在沒有我們的決策下運作--在我們的OODA環內運作？

《經濟學人》雜志的一篇文章《道德與機器》以這種方式討論了自主權和人在回路中的問題：

• 隨著機器變得越來越聰明，越來越普遍，自主機器最終必然會在不可預測的情況下做出生死攸關的決定，從而承擔--或者至少看起來承擔--道德機構。目前，武器系統有人類操作員 "在環"，但隨著它們越來越復雜，將有可能轉為 "在環 "操作，由機器自主執行命令。

• 隨著這種情況的發生，它們將面臨著倫理上的困境。一架無人機是否應該向已知目標藏身的房屋開火，而該房屋可能還藏有平民？無人駕駛汽車是否應該轉彎以避開行人，如果這意味著撞上其他車輛或危及車內人員？參與災難恢復的機器人是否應該告訴人們正在發生的真相，如果這有可能引起恐慌？

• 這些問題導致了 "機器倫理"領域的出現，其目的是讓機器有能力做出適當的選擇--換句話說--分辨是非。工程師、倫理學家、律師和政策制定者之間需要更多的合作，如果讓他們自己來決定，他們都會制定出非常不同的規則。

在《紐約時報》的一篇題為 "智能無人機 "的專欄文章中，比爾-凱勒這樣描述無人系統的自主權問題：

• 如果你覺得使用遙控戰士無人機令人不安，想象一下，殺死一個可疑敵人的決定不是由遠處控制室的操作員做出的，而是由機器本身做出的。想象一下，一個空中機器人研究下面的景觀，識別出敵對活動，計算出附帶損害的風險最小，然后，在沒有人類參與的情況下，扣動扳機。

• 歡迎來到戰爭的未來。當美國人在爭論總統是否有權下令用無人機進行暗殺時，強大的動力--科學、軍事和商業--正在推動我們走向將同樣的致命權力讓給軟件的那一天。

最近，雖然看起來有些反常，但對自主機器和人工智能的擔憂也來自于在開發這些技術能力方面最為突出的行業。《紐約時報》的一篇文章，題為 "機器人霸主？也許不是"，引用了電影《機器之家》的導演亞歷克斯-加蘭（Alex Garland）的話，他談到了人工智能，并引用了幾個科技行業領導人的話。

• 理論物理學家斯蒂芬-霍金告訴我們，"全面人工智能的發展可能意味著人類的終結"。特斯拉的首席執行官埃隆-馬斯克告訴我們，人工智能 "可能比核彈更危險"。蘋果公司的聯合創始人史蒂夫-沃茲尼亞克告訴我們，"計算機將取代人類"，"未來是可怕的，對人非常不利。"

美國防部正在把人類對無人系統的控制問題作為第一要務來處理，并發布了政策指示，以確保人類確實保持在OODA循環中。時任美國防部副部長阿什頓-卡特（Ashton Carter）的一項指令發布了以下指導：

• 自主和半自主武器系統需要人類的投入和持續的核查，以幫助防止意外的交戰。這些系統的設計應允許指揮官和作戰人員對武力的使用進行適當程度的人為判斷。授權使用或操作這些系統的人類，必須以適當的謹慎并按照戰爭法、適用的條約、武器系統安全規則和適用的交戰規則行事。自主系統的定義是，一旦啟動，就可以選擇和攻擊目標，而無需人類操作員進一步干預的武器系統。

這些指令和討論是--而且應該是--政策制定者、軍事領導人、工業界、學術界和科技界之間對話的一部分，因為明天的自主系統的設計和運作是經過深思熟慮的。正如當時的國防部副部長羅伯特-沃克在新美國安全中心國防論壇上發言時指出的那樣，"我們堅信，人類應該是唯一能夠決定何時使用致命武力的人。但當你受到攻擊時，特別是在機器的速度下，我們希望有一臺機器可以保護我們"。

發布政策聲明是一回事，但實際設計自主系統來執行預期的計劃又是另一回事。從政策的角度來看，這是一個關鍵點，因為盡管人們可以選擇把各種層次的決策權交給自主機器，但卻不能逃避對由此產生的行動的責任。在高度自主的系統中，系統對操作者來說變得不透明，這些操作者經常會問一些問題，如：。它在做什么？它為什么要這樣做？它接下來要做什么？如果被問到這些問題，很難看到操作者如何能履行對自主系統行動的責任。

由于這些原因，美國政府，特別是美國軍方要向美國公眾證明它不會失去對機器人的控制，其門檻是異常高的。許多人表示擔心，美國軍方可能會失去對其無人系統的控制，特別是其武裝的無人系統。這些擔心已經表現在許多方面，最明顯的是谷歌停止了國防部算法戰爭跨職能團隊的工作，也就是所謂的Maven項目。這尤其令人擔憂，因為Maven項目與武裝無人系統無關。

5 美國軍事自主系統規劃

在美國最高級別的政策和戰略文件中，無人系統被作為聯合部隊未來作戰方式的一個重要部分。最近的《四年期國防審查》（QDR）指出："延續1990年代末開始的趨勢，美軍將增加對無人系統的使用和整合。" 在QDR的其他地方，無人駕駛系統被確定為。"保持我們投射力量的能力"。重要的是，《QDR》強調無人系統是國防部致力于創新和適應的一個關鍵部分。

美國國防部對無人系統的愿景是將這些系統納入聯合部隊。由于無人系統被所有軍種使用，國防部發布了一個路線圖，為軍隊使用無人系統提供一個總體愿景。在新的路線圖發布后不久，《海軍內部》雜志發表的一篇文章指出："國防部新的30年無人系統計劃--四年來第一次更新路線圖--旨在為快速發展的無人系統技術領域制定一個三十年的指南。"最近的路線圖，即2017-2042財年無人系統綜合路線圖，特別指出需要加強無人系統的自主性，指出。

• 美國防部保持著將無人系統繼續擴展到聯合部隊結構的愿景，并確定了將進一步擴大無人系統潛在整合的興趣和投資領域。本文件的目的是提供總體戰略指導，使各軍種的無人系統目標和努力與國防部的戰略愿景保持一致。該戰略指導將側重于減少重復工作，促成合作，確定挑戰，并概述了國防部和工業界可能合作的主要領域，以進一步擴大無人系統的潛力。由于國防部已經接受了在幾乎所有作戰環境中使用無人系統，這項戰略將使國防部能夠利用無人系統提供的技術進步和模式轉變。

2017-2042財年無人系統綜合路線圖接著列出了四個感興趣的基礎領域，將加速無人系統的整合。這些領域包括:

• 互操作性。互操作性在歷史上一直是，并將繼續是無人系統集成和運行的主要推動力。載人和無人系統已經越來越多地將其能力協同起來，重點關注使用開放和通用架構的關鍵需求。一個強大的互操作性基礎提供了一個結構，將使未來的作戰取得進展。

• 自主性。自主性和機器人技術的進步有可能徹底改變作戰概念，成為一個重要的力量倍增器。自主性將大大提高載人和無人系統的效率和效力，為國防部提供戰略優勢。

• 網絡安全。無人系統操作通常依賴于網絡連接和有效的頻譜訪問。必須解決網絡漏洞，以防止破壞或操縱。

• 人機協作。如果說互操作性奠定了基礎，那么人機協作則是最終目標。人類力量和機器之間的協作將實現革命性的合作，機器將被視為重要的隊友。

報告接著討論了機器人和無人系統的聯合概念（JCRAS），它為這些系統在未來戰爭場景中的應用提供了一個愿景，直到2035年。JCRAS與之前討論的2035年聯合行動環境直接保持一致，指出了機器人和自主系統（RAS）給聯合部隊帶來的八個關鍵屬性：

• 學習能力。未來的RAS將通過與環境、人類的互動以及訪問網絡資源來學習。

• 更強的態勢感知。未來的RAS將通過收集、處理和優先處理來自先進傳感器網絡的信息來增強意識，這將為作戰人員將數據轉換成知識。這將使復雜、擁擠的戰斗空間中的行動更加有效。

• 實現更高的性能。與載人和可選擇的載人系統不同，RAS沒有人類生理上的限制（如疲勞）。這允許在單一平臺上延長射程和徘徊時間，進行持久監視，并對傳感器和有效載荷進行全新組合。

• 提高效率和效益。能力更強的RAS將能夠在軍事行動范圍內執行更多的聯合任務，如戰區內空運、地雷行動、打擊大規模殺傷性武器、供應和維持，同時提高部隊的效率和效力。

• 提供更大的靈活性。未來的RAS系統將可以通過交換模塊硬件和/或下載新的軟件來快速重新配置，從而賦予新的能力。未來的RAS多任務功能將使聯合部隊能夠快速適應，以滿足不同或不斷變化的任務要求。

• 通過以機器速度運行來提高節奏。RAS以不斷增加的機器速度 "思考"。RAS可以融合來自網絡ISR傳感器的數據，機動到一個有利的位置，并比對手的人類和RAS更快采取行動。先進的數據分析、實時處理和替代性決策框架將使指揮官能夠比對手更快地做出決定和采取行動。

• 提供產生大規模的潛力。目前聯合部隊的載人庫存是基于相對較少的高能力、復雜和昂貴的武器裝備，無法迅速再生。RAS提供了使用大量廉價系統以產生大規模的機會。

• 啟用分布式和分散式行動。敵方的技術將以更高的精度和范圍瞄準美國部隊，使傳統部隊面臨更大的風險。使用RAS進行分布式和/或分散式作戰將提高未來作戰環境中的能力。

正如《質量發展報告》和《無人系統綜合路線圖》都指出的那樣，在美軍面臨具有強大防御能力的同行競爭者的那些地區，無人系統是特別重要的資產。聯合行動準入概念認為，"無人系統，可以在目標區域內徘徊以提供情報收集或火力"，是一種關鍵能力，在對手擁有大量防御設施，可以限制美國和聯軍進入的地區，這種能力特別有價值。 此外，無人系統是在西太平洋等高威脅地區執行美國 "空海作戰概念"（現更名為 "全球公域準入和機動聯合概念"，簡稱JAM-GC）的一個關鍵組成部分，在這些地區，對手的防御系統對有人駕駛飛機和水面平臺構成了不可接受的高風險。

海軍部已經為海軍和海軍陸戰隊的無人系統開發制定了雄心勃勃的目標。在一份備忘錄中，負責研究、開發和采購的海軍助理部長James Geurts閣下強調了無人駕駛系統的重要性，他在求職信中指出:

• 美國海軍和海軍陸戰隊在戰略上有必要利用新興的和快速發展的無人駕駛和自主技術。為了加速無人系統的開發和投入使用，并確保綜合有效的努力，海軍部（DoN）已經為加速海軍部的無人系統制定了積極的目標，并確保海軍部在這些新興的能力方面保持領先地位。

這份詳細的備忘錄繼續指出："無人駕駛和自主技術正在改變各國開展軍事行動的方式......無人駕駛和自主系統的使用將改變我們的戰斗方式。" 美國防部的無人系統愿景隨后引出了無人系統戰略和計劃，最后引出了一系列高級無人系統目標：

• 通過載人、無人和自主能力的綜合團隊實現空中優勢。

• 通過擴大我們的海底星座的全球范圍來實現海底優勢。

• 通過載人和無人自主能力的綜合團隊，實現地面優勢。

• 吸收我們未來的地面戰斗力。

• 實行多領域的無人駕駛和自主系統。

• 實現無人駕駛的大規模。

• 通過整合無人駕駛和自主系統，實現持久的供應、支持和維持。

• 實現全面的無人操作能力和先進的自主性和機器學習。

這八個高層次目標中的每一個都有一個段落來支持，該段落提供了關于總體目標所需的更多細節，以及海軍部打算采取的步驟來實現這些預期結果。備忘錄接著詳細介紹了近期的促進因素和塑造努力，然后在結論中指出。"增加無人駕駛和自主系統的作戰使用，有望為我們的海軍部隊釋放出一種革命性的能力。"

最近，海軍部公布了期待已久的《無人駕駛作戰框架》。該文件旨在協調整個部門的無人系統工作，列出了雄心勃勃的目標，旨在幫助使無人系統成為海軍平臺庫存中越來越重要的一部分。該框架有五個目標。

• 在海軍和聯合行動的全部范圍內推進有人-無人的團隊效應。

• 建立一個數字基礎設施，快速和大規模地整合和采用無人駕駛能力。

• 激勵無人駕駛系統的快速增量開發和測試周期。

• 分解共同的問題，一次解決，并跨平臺和領域擴展解決方案。

• 為無人駕駛貢獻（平臺、系統、子系統）創造一個以能力為中心的方法。

盡管如此，這份38頁的報告確實為海軍部打算如何將無人駕駛系統引入艦隊和緬因州部隊提供了一個組織動力和指南。

6 為軍用無人駕駛系統設計合適的自主性程度

大多數人都熟悉兒童寓言故事《金發姑娘和三只熊》。當金發女郎品嘗三碗粥時，她發現一碗太熱，一碗太冷，還有一碗恰到好處。當美國防部和各軍種尋求實現自主性和人類互動的最佳平衡--平衡這兩種經常對立的力量并使其 "恰到好處"--在一開始就將這種能力設計到未來的無人系統中，而不是試圖在事后將其固定下來，這可能是唯一可持續的前進道路。如果我們不能做到這一點，幾乎不可避免的是，對我們的武裝無人系統將具有 "HAL"式的力量并超出我們的控制的擔憂將破壞這些重要作戰伙伴的承諾。

在用于軍事用途的無人系統中建立適當程度的自主性的一個關鍵是要記住一句老話："你站在哪里取決于你坐在哪里。" 用戶和設計無人系統的人經常從不同的--通常是明顯不同的--觀點來對待他們試圖完成的任務。海軍研究咨詢委員會的一份報告指出，在設計具有適當程度的自主性的無人系統時，必須調和四個不同的觀點：

• 用戶觀點。我可以給這個平臺一個任務，并相信它能在沒有持續關注的情況下完成它嗎？它能識別和處理意外事件或模糊的任務嗎？

• 機器人學觀點。我能否建立一個實用的機器人，在正確的時間做正確的事情？我可以動態地控制、導航、執行和測量我的機器人嗎？它能管理和融合數據嗎？

• 機器學習觀點。我的機器能解釋復雜的傳感器嗎？它能理解口頭語言，解釋手勢，或識別人或物嗎？

• 認知的觀點。我的機器能不能復制人類智能的元素，如認知、推理和推理？

隨著美國軍方出于各種原因增加對無人系統的依賴，它最好在某個時候決定該平臺是否足夠好，也就是說，它具有執行任務所需的速度、耐力和其他物理屬性。一旦確定了這一點，那么正如國防科學委員會報告所建議的那樣，軟件開發的艱苦工作必須成為優先考慮的因素。

7 無人駕駛系統:美國國防部的一個使用案例

利用大數據、人工智能和機器學習的普遍愿望未能解決一個關鍵問題，即我們希望這些技術能夠幫助作戰人員執行哪些具體任務。問題的根源可能是美國軍方缺乏將作戰人員的需求轉化為建議由大數據、人工智能和機器學習實現的技術解決方案的能力。作為前美國海軍軍官和艦艇指揮官，我們思考這個問題的方式讓我們很自然地想到海軍的例子。

開始解決這個問題的一個方法是思考海上的指揮官需要什么信息。無論是1812年8月艾薩克-赫爾艦長試圖帶著憲法號對蓋瑞爾號采取行動，還是今天的航母打擊群指揮官考慮將他的艦艇帶入一個可能有爭議的地區，指揮官需要三個主要東西來幫助他做出最佳決定。

他或她需要知道部隊前方的情況，需要將這些信息傳達給旗艦，并需要做出明智的決定。雖然今天的海軍指揮官擁有豐富的資產來幫助實現這些目標，但現在大數據、人工智能和機器學習可以幫助彌補一些差距。

一個打擊小組的指揮官擁有許多資產，可以展望部隊未來，以評估戰術形勢。他可能使用MQ-4C “海衛一”無人機系統來執行這種偵察任務。今天，"海衛一"操作人員會收到MQ-4C看到的流媒體視頻。但這需要他連續幾個小時盯著這段視頻（海衛一的續航時間為30小時），看到的主要是空曠的海洋空間。

利用大數據、人工智能和機器學習，MQ-4C可以被訓練成只發送它遇到的每艘船的視頻，從而大大壓縮了人類的工作量。更進一步，"海衛一"可以對每一次接觸進行機載分析，以標明其可能的興趣。例如，如果一艘船在航道上運行，已向海事當局提交了航行計劃，并提供了AIS（自動識別系統）信號，那么它很可能只值得操作者注意，“海衛一”將相應地標記它。然而，如果它不符合這些標準（例如，該船突然改變航線，離開了航道，或者沒有AIS信號），操作人員將被提醒。隨著這項技術的不斷發展，“海衛一”或其他無人機系統最終可能會配備分類算法，有可能導致自動識別目標。

一旦“海衛一”處理了這些信息，大數據、人工智能和機器學習可以幫助確定如何與旗艦溝通。在今天有爭議的電子戰環境中，不同的通信路徑具有不同程度的脆弱性。在 “海衛一”號發射之前，指揮官可以確定可接受的通信截獲風險水平，以及泄露打擊群存在的風險。

掌握了這個指揮官的意圖，并利用大數據、人工智能和機器學習，"海衛一"可以評估電子環境，從多個通信路徑中進行選擇，并確定哪條路徑提供最小的攔截漏洞。鑒于 "海衛一"號的尺寸和增長潛力，它甚至可以攜帶一個較小的無人機，并將其發射回部隊，以傳遞這種監視信息。

在旗艦上，指揮官必須了解他的傳感器所收集的數據，然后做出一些時間關鍵性的決定。他應該繼續前進，等待，還是撤退？他應該在前面偵察，還是在另一個方向？他是否應該調用其他部隊，或者他的有機資產是否足以成功地完成任務而不會給他的部隊帶來不必要的風險？

這就是大數據、人工智能和機器學習可以做出重要貢獻，幫助指揮官做出關鍵決策的地方。

如果指揮官選擇勇往直前，強制進行交戰，大數據、人工智能和機器學習可以做到今天的初級戰術決策輔助工具無法做到的事情--提供一系列選擇，并評估每個選擇的利弊。重要的是，這些技術并不--也不應該--做出決定，而是為指揮官提供足夠的、經過精心策劃的信息，以便他能比對手更快地做出最佳決定。

對于致命的軍事無人系統來說，在授權無人作戰伙伴發射武器之前，操作者必須知道什么，或者像經常發生的那樣，建議上級當局授權采取致命行動，這個標準更高。例如，考慮軍事操作人員管理一系列正在進行的無人駕駛航空系統飛行的情況，他們一直在觀察一個恐怖分子，并等待上級當局授權使用從該無人駕駛航空系統發射的空對地導彈來消除威脅。

利用大數據、人工智能和機器學習，操作者可以訓練無人駕駛航空系統預測上級主管部門在授權發射前會問什么問題，即使不能提供點解決方案，至少也可以提供百分比概率或信心水平的問題，例如。這個人是預定目標的信心水平是多少？這種信心是基于什么？是面部識別、聲音識別、行為模式、與某些人的聯系、與已知家庭成員的接近或與已知同伙的接近？對家庭成員、已知同伙或未知人員造成附帶損害的可能性是什么？等待與現在出擊的潛在影響是什么？

這些考慮只是操作者必須訓練其配備致命武器的無人系統處理的問題的一個子集。用大數據、人工智能和機器學習來增強這些系統，并利用它們在敵人和我們的決策圈內運作的能力，遠不是把致命的權力讓給無人系統，而是使這些系統能夠在戰斗的壓力下把人類操作員從不得不做出實時的、往往是即時的決定中解放出來。從一開始就將這種能力設計到無人系統中，最終將使它們成為其軍事操作者的有效伙伴。

這使我們回到了美國防部副部長羅伯特-沃克提出的一些擔憂。他指出，當敵人以 "機器速度 "攻擊我們時，我們需要利用機器來幫助保護我們。建立具有強大的大數據、人工智能和機器學習水平的無人系統，能夠與操作人員合作進行這項工作，才能最終確保我們建造的無人系統充分發揮其潛力，幫助我們的作戰人員在戰斗中獲勝。

有令人信服的證據表明，美國，特別是美國軍隊，必須在利用大數據、人工智能和機器學習方面超過我們的同行競爭對手。人工智能國家安全委員會在其2019年的臨時報告中明確分析了人工智能將如何成為游戲規則的改變者。"人工智能將塑造權力的未來。"2020年，《未來國防工作組報告》這樣提出將大數據、人工智能和機器學習插入美國軍事武器系統的必要性：

• 將人工智能納入軍事和國家安全領域，將從根本上改變戰爭的打法和勝利方式。無論哪個國家在人工智能競賽中獲勝，都將擁有關鍵的、也許是不可逾越的軍事和經濟優勢......算法戰爭的到來，由速度和精度驅動的人工智能武器在復雜的戰斗空間中競爭，要求美國在進攻性和防御性人工智能能力方面進行大量投資。

我們通過使用無人機系統的例子討論了插入大數據、人工智能和機器學習的影響，在這種情況下，MQ-4C “海衛一”，因為當插入這些技術的問題出現時，這是大多數人想到的戰爭領域。但還有一個領域，大數據、人工智能和機器學習可以在戰爭中產生更大的影響，那就是決策領域。

8 一個更普遍的用例：增強決策

伊恩-托爾在其獲獎的美國海軍誕生和成熟的歷史《六艘護衛艦》中，不僅記錄了海軍的早期發展，還記錄了它在多場戰爭中的掙扎。67很少有人在讀完這本書后，會對1775年至1815年間海軍和國家的生存是如何的近在眼前。

雖然我們很容易被托爾的敘述所吸引，像讀小說一樣快速閱讀這段歷史，但至關重要的是，不要錯過決策在海軍的勝利和失敗中的重要性。從在哪里建造這些護衛艦，到選擇它們的活動區域，到它們要打哪場戰役和避免哪場戰役，以及其他一系列的決定，主要是使國家能夠在那危險的幾十年中生存下來的正確決定。

雖然今天美國海軍的平臺和武器與迪凱特、普雷布爾、班布里奇、赫爾、佩里、勞倫斯等艦長的海軍沒有任何相似之處，但今天的艦長仍然必須做出他們的前輩所做的那種生死攸關的決定。大不相同的是今天的決策速度。像憲法號、星座號和其他早期護衛艦的艦長往往有幾個小時甚至幾天的時間來做出關鍵的選擇，而今天的艦長必須在幾分鐘甚至幾秒鐘內做出決定。

軍事史上不乏這樣的例子：做出更好決定的指揮官獲得了勝利，即使他們的對手擁有地理或物質優勢，這些事件在此無需重述。值得注意的是，在過去的幾個世紀里，各級領導人有幾個小時，甚至幾天的時間來做出關鍵決定。但到了上個世紀中期，戰爭的變化極大地壓縮了決策周期。

在朝鮮戰爭期間，俄羅斯的米格-15戰斗機和美國的F-86 "佩刀 "戰斗機為爭奪制空權展開了激烈的戰斗。空軍上校約翰-博伊德（John Boyd）為了找到一種減輕美國戰斗損失的方法，創造了我們今天所知的OODA循環。OODA是指：觀察、定向、決定和行動。

博伊德的概念是，勝利的關鍵是創造一個比對手更快地做出適當決定的環境。博伊德的構思最初是一種在空對空作戰中獲得成功的理論，是根據他的能量-機動性理論和他對米格-15戰斗機和北美F-86佩刀戰斗機在朝鮮的空對空作戰的觀察而發展出來的。哈利-希拉克--F-16戰斗機的總設計師在談到OODA理論時說："時間是主導參數。在最短的時間內完成OODA循環的飛行員占了上風，因為他的對手在應對已經發生變化的情況時被抓住了。"

即使是非軍事觀察員也清楚，空對空作戰可以說是壓力最大的軍事行動之一。但是，軍事領導人越來越意識到，壓力--尤其是無法處理信息--導致軍事操作人員開始出現自己的OODA環，并做出次優的決定。

在壓力下做出關鍵軍事決策的挑戰在1965年的電影《貝德福德事件》中進入流行文化。這部電影松散地基于美國海軍艦艇和蘇聯潛艇之間的一些冷戰事件，其情節線圍繞著美國驅逐艦貝德福德號（DLG 113）和一艘蘇聯潛艇之間的貓捉老鼠游戲。

貝德福德號的船員在長達數日的潛艇搜尋中變得越來越疲憊。隨著尋找蘇聯對手的緊迫性加劇，貝德福德號的船長無視他的船員在壓力下萎靡不振的警告，提高了他的要求，甚至碾壓了柴油潛艇的呼吸器。當有人問船長他是否會對他的對手開第一槍時，他回答說他不會，但 "如果他開一槍，我就開一槍"。一個疲憊的少尉把他的船長的話誤認為是 "開一槍 "的命令，于是發射了一枚反潛火箭，摧毀了潛艇，但在它發射一枚核武魚雷之前，潛艇就被消滅了。

雖然是虛構的，但《貝德福德事件》對55年后的一個真實世界的事件卻有可怕的預見。雖然對2020年1月伊朗革命衛隊擊落一架烏克蘭噴氣式客機的全面調查需要幾個月，甚至幾年的時間，但今天已知的是，在戰斗的壓力下，伊朗剛剛向美國軍隊發射了一連串彈道導彈，該國對美國的反擊保持高度警惕。

在伊朗情報或軍事指揮系統的某個地方，發出了巡航導彈來襲的警告。負責一個防空導彈組的軍官試圖聯系他的上級指揮中心，以獲得開火的授權。可悲的是，他無法接通，帶著不完整的信息，他發射了兩枚防空導彈，176人死亡。

這些事件--一個是虛構的，一個是非常真實的--有一個共同點：人類被迫在信息不充分或錯誤的情況下做出關鍵決定。在《貝德福德事件》中，它是人類之間相隔幾英尺的空氣間隙。在烏克蘭飛機被擊落的案例中，是無法溝通，以及對威脅的錯誤認知。

很容易將上述事件視為難以置信的虛構或不如美國軍隊的決定，但這將是一個悲劇性的錯誤。美軍人員做出錯誤決定導致生命損失的引人注目的事件已經困擾了美國軍隊四十多年。

• 1987年5月，美國海軍斯塔克號（FFG 31）在兩伊戰爭的禁區邊界附近巡邏。由于錯誤地認為交戰雙方都不會以美國軍艦為目標，當斯塔克號試圖與來襲的飛機進行溝通時，艦長一開始并沒有感到震驚。伊拉克的 "幻影 "噴氣機發射了兩枚 "飛魚 "導彈，造成37名美國人死亡，近二十人受傷。

• 1988年7月，懷著對斯塔克號艦長未能采取行動保護他的艦艇的回憶，在兩伊戰爭仍然激烈的情況下，當他的艦艇被伊朗炮艇圍攻時，文森斯號（CG49）的艦長錯誤地認為，一架接近的飛機正在接近并以攻擊姿態下降。他發射了一枚SM- 2ER導彈，擊落了伊朗航空公司655號航班，機上290人全部死亡。

• 1994年4月，兩架美國空軍F-15 "攻擊鷹 "在伊拉克上空擊落兩架美國陸軍UH-60 "黑鷹 "直升機，認為它們是伊拉克的米-24 "雌鹿 "直升機，機上26名軍人和平民全部死亡。空軍AWACS控制飛機和 "攻擊鷹 "之間的誤傳，以及自動識別敵我系統的故障，是造成這場悲劇的近因。

• 2001年2月，在瓦胡島以南10英里處，在為VIP平民游客進行的演示中，美國海軍格林維爾號核潛艇（SSN 772）進行了一次緊急壓載打擊機動，并在日本漁船愛媛丸號下浮出水面。船上的三十五人中有九人死亡。

• 2017年6月，美國海軍菲茨杰拉德號（DDG 62）與集裝箱船MV ACX Crystal相撞。她的七名船員被殺，其他幾人受傷。僅僅三個月后，美國海軍約翰-S-麥凱恩號（DDG 56）與懸掛利比里亞國旗的油輪Alnic MC相撞。她的10名船員在這次事故中死亡。

雖然所有這些悲慘的事故背后有多種原因，最明顯的是涉及美國海軍菲茨杰拉德號和美國海軍約翰-S-麥凱恩號的致命碰撞，但很明顯，在每個案例中，都有可用的數據，如果使用得當，可能會打破安全專家所說的 "事故鏈"，并防止悲劇的發生。

值得注意的是，做出這些次優決策的軍方人員是在手頭的工具下做了他們能做的最好工作。發生的情況是，戰爭的速度往往超過了人腦做出正確決定的能力。事實上，正如美國陸軍研究實驗室的首席科學家亞歷山大-科特博士在一次指揮和控制會議上所說，"人類的認知帶寬將成為戰場上最嚴重的制約因素"。

美國空軍技術地平線報告這樣描述這一挑戰："盡管今天人類在許多任務上仍然比機器更有能力，但人類的自然能力正變得與技術提供或要求的巨大數據量、處理能力和決策速度越來越不匹配。更緊密的人機耦合和增強人的表現將成為可能和必要。"由于這些原因和其他原因，海軍需要大數據、人工智能和機器學習，以使其作戰人員在戰斗中獲得優勢。

對于我們今天使用技術的人來說，這一挑戰應該不足為奇。正如任何擁有智能手機的人在打開機器后不久就知道的那樣，獲得足夠的數據很少是個問題。有時讓人不知所措的是對大量的數據進行分類，并試圖只挑出當下必要的數據。從戰爭的角度來看，這意味著系統只向決策者提供經過精心策劃的信息，以幫助他或她做出更好的決定，而且往往是在戰斗的壓力下。

每年春天在海軍戰爭學院舉行的當前戰略論壇是美國海軍的年度會議，討論和評估海軍對國家和國際安全的貢獻。雖然每個論壇都有其亮點，但2017年的活動可能會被人們記住，因為海軍作戰部長在會上用手說話。沒錯，約翰-理查森上將，一個核潛艇兵--而不是一個戰斗機飛行員--用他的手說話，把聽眾帶回了70多年前發明的航空戰術。

CNO將時鐘撥回到20世紀50年代的空軍上校約翰-博伊德和OODA循環。理查森上將用OODA環路來討論美國海軍正在使用的各種新技術。他指出，海軍已經在博伊德分類法中的觀察和行動部分進行了大量投資。他指出，在大數據、機器學習和人工智能等新興技術出現之前，我們對OODA環路中的 "觀察和決定 "部分無能為力，但今天我們可以。

這正是CNO在他的講話中使用博伊德的OODA循環的原因。他解釋說，今天的海軍作戰人員有大量的--甚至是壓倒性的--數據需要處理。他們需要大數據、人工智能和機器學習來整理這些數據，只呈現那些有助于決策者和扣動扳機者更快做出更好決策的信息。不難看出，這種將數據轉化為戰術上有用的信息的努力對作戰的所有方面都很重要，而不僅僅是戰斗機戰術。

現在可能是時候在美國海軍幾十年來幫助作戰人員做出更好決策的努力基礎上再接再厲了。海軍在利用技術幫助作戰人員在緊張的情況下以更少的人和更少的錯誤更快地做出更好的決定方面一直走在前列。在20世紀80年代，海軍研究辦公室啟動了一項計劃，研究作戰人員如何在高度緊張的情況下做出更好的決定。這項計劃被稱為TADMUS（壓力下的戰術決策），它利用認知科學在了解決策者如何做出決策方面取得了新的突破。這導致了海軍太平洋信息戰中心的科學家和工程師設計了幾個原型（多模式觀察站、知識墻和其他），并進行了測試，在幫助決策者實現改進決策方面取得了令人鼓舞的成果。

TADMUS與類似的海軍項目一樣，就其本身而言是好的。但正如理查德森上將在其當前戰略論壇的發言中所指出的，直到最近，將強化決策提升到新水平的技術還不存在。今天，它確實存在，而且利用大數據、人工智能和機器學習能夠為作戰人員提供的東西，很可能導致海戰的下一個突破，特別是在決策領域。海軍太平洋信息戰中心與通過海軍研發界、工業界和學術界的合作伙伴一起，正在領導各種努力，以確保美國作戰人員有能力以更少的人和更少的錯誤做出更好的決定。

9 充分發揮大數據、人工智能和機器學習的作用

在美國戰略和軍事指導的最高層，大數據、人工智能和機器學習被認為對為美國軍隊提供作戰優勢極為重要。而且，那些負責將這些技術整合到美國軍事平臺、系統、傳感器和武器的人越來越多地將決策確定為這些技術可以增加最大價值的一個重要領域。

在AFCEA/海軍研究所 "西部 "會議上的講話中，海軍預算主任迪特里希-庫爾曼少將這樣提出了海軍如何能夠最好地利用大數據、人工智能和機器學習的問題。"我們如何利用人工智能，不是為了生產殺人的自主平臺，而是為了讓指揮官在戰斗中獲得優勢？"的確，美國海軍--進而是美國軍隊--想要利用大數據、機器學習和人工智能的本質，不是在沒有人類監督的情況下向遠方發射終結者般的無人系統，而是幫助操作員做出更快、更明智的決定。

軍事作戰人員將始終處于循環之中，并將得到大數據、機器學習和人工智能的協助。軍方希望通過這些尖端技術--無論是應用于無人系統還是戰爭的其他方面--來實現的是進入對手的OODA循環。負責研究、開發和采購的海軍助理部長詹姆斯-格茨閣下在一次軍事工業會議上這樣說："如果一支部隊能夠利用人工智能讓決策者比對手更快地做出決定，那么它每次都會贏。"

在海軍戰爭學院的一次演講中，美國防部聯合人工智能中心主任杰克-沙納漢中將這樣說。"人工智能對美國國防最有價值的貢獻將是它如何幫助人類做出更好、更快、更精確的決定，特別是在高后果的行動中。"

很明顯，美國國防部已經認識到，淹沒在數據海洋中的作戰人員無法做出有效的決策，并試圖利用人工智能和機器學習等技術來幫助整理數據，只呈現在激烈戰斗中有用的信息。

沙納漢將軍在戰爭學院的講話中談到了利用大數據、人工智能和機器學習幫助作戰人員做出更好決策的機會和挑戰，他指出："在思考、書寫和談論人工智能與實踐之間存在著鴻溝。卷起袖子，投入到人工智能項目中，這是無可替代的。

最近，國防部聯合人工智能中心的新主任邁克爾-格羅恩中將這樣強調了決策:

• 當我考慮人工智能的應用時，我想的不僅僅是在發現目標后近乎瞬時開火的用例。在整個聯合部隊中，有一系列廣泛的決策必須由人工智能來實現。

在20世紀的戰爭中，衡量軍事優勢的單位是坦克、艦艇或飛機，以及 "勝過槍炮和棍棒 "對手的能力。在21世紀的戰爭中，軍事領導人只有幾分鐘甚至幾秒鐘的時間來做出關鍵的決定，超越對手的思維能力將決定勝利和失敗的區別。

當美國軍方及其國防工業伙伴在21世紀的第三個十年中制定他們的研發投資決策時，早就應該關注一個長期被忽視的領域--我們的軍事決策者的思想，并確保他們能夠做出更好的決定，比他們的對手更快和更少的錯誤。

摘要

《改變陸軍的思想：實現多域作戰的認知優勢》，作者丹尼爾-J-赫利希上校，72頁。

認知能力影響著士兵表現的所有方面--身體、精神和情感。盡管陸軍希望在多域作戰（MDO）中實現認知優勢，但它還沒有完全發展和采用認知性能增強和優化的概念。相反，士兵們服務于即時溝通的“永遠在線”文化中，試圖過濾數十種信息流并做出快速決策，同時在睡眠不足的情況下進行運行，并且沒有獲得認知能力教育和培訓的益處。由于陸軍現代化戰略規定了使用日益復雜裝備更復雜的戰術，陸軍必須改變其認知能力方法，以防止對手獲得他們在認知領域尋求的不對稱優勢。本專著描述了對士兵認知能力日益增長的要求，提供了認知理論的概述，并評估了陸軍目前的認知能力方法與工業界、盟國和對手認知能力的比較。最后，它概述了與提高認知能力相關的潛在機會和威脅，并對DOTMLPF-P的改革提出了建議，以促進整個軍隊持久的認知主導文化。

引言

認知能力是士兵在戰場上和戰場外執行每項任務的基礎。它是支持所有表現的關鍵變量--身體、精神和情感。在最近的出版物中，包括2019年陸軍現代化戰略和2028年多域作戰（MDO）概念，陸軍理論描述了認知優勢的重要性，或獲得對敵人的智力優勢。

盡管認知科學取得了進展，并且普遍認識到認知優勢在MDO中的重要性，但陸軍還沒有完全發展和接受認知能力優化的概念。在過去的十年中，美國國家衛生研究院在大腦研究方面投入了超過457億美元，但士兵和領導人在 "永遠在線 "的多任務和連接的認知能力文化中進行訓練和操作。在整個軍隊中，領導人試圖過濾幾十條信息流，做出快速決策，而對認知能力優化的原則了解有限。這種文化是在認知上失敗的秘訣，而不是主導地位。

在此期間，中國和俄羅斯與美國一樣希望獲得認知上的優勢。兩國都在尋求生物技術、神經科學和人工智能(AI)解決方案，以增強人類認知能力，為他們提供相對于美國及其盟友的不對稱作戰優勢。不受西方社會倫理規范的約束，中國和俄羅斯積極利用民用和軍事兩用研究來實現這些目標。這兩個國家都將思想視為現代戰爭的主要戰場，并采取措施競爭和主導。

為了確保未來的認知主導地位，美國陸軍必須改變其文化，以推動競爭和創新的方式激勵卓越的認知。這需要一種植根于教育、培訓、技術和努力工作的深思熟慮的方法，用基于科學的方法來取代過時的認知能力神話，以確保認知優勢。在此之前，我們的對手可能會在認知領域找到他們尋求的不對稱優勢。

本專著描述了日益增長的要求，士兵的認知能力，并提供了認知理論和基礎神經科學的概述。它評估了陸軍當前的認知能力方法，并與工業、盟友和對手的方法進行比較。最后，它提供了與認知能力增強相關的潛在機會和威脅的概述，并提出了DOTMLPF-P變化的建議，以促進整個陸軍持久的認知主導文化。

這是一個顛覆性技術快速變革的時代，特別是在人工智能（AI）領域。雖然這項技術是由商業部門為商業開發的，但人工智能在軍事應用方面的明顯潛力，現在正促使世界各地的武裝部隊對人工智能防御雛形系統進行試驗，以確定這些系統如何能夠最好地用于作戰與和平時期的任務。

澳大利亞也不例外，在2020年國防戰略更新中分配了資金，開始將人工智能能力引入國防。這將涉及開發解決戰術級和戰略級軍事問題的人工智能應用程序，建立一個熟練的人工智能勞動力，并與澳大利亞合作伙伴和盟友合作，將倫理學納入人工智能應用程序，并進行人工智能實驗。今年在澳大利亞首都地區費爾伯恩設立的國防技術加速實驗室是這一計劃的具體行動體現。

彼得-雷頓（Peter Layton）的論文考慮了人工智能在未來海、陸、空作戰行動中的戰術和作戰層面上可能發揮的作用，為這一廣泛的活動做出了貢獻。這是一個很少被研究的領域，因為到目前為止，大部分的討論都集中在關鍵的技術問題上。這些審議表明，人工智能可能是未來戰爭中的一項重要技術，但仍有許多不確定因素。本文提供了一個起點，在此基礎上開始辯論，這將有助于解決其中一些不確定性。

本文認為，人工智能將滲透到大多數軍事機器中；然而，它的通用性意味著它很可能是在現有作戰層面結構中被使用。鑒于此，人工智能在中短期內的主要作戰用途是“尋找（find）和欺騙（fool）”。人工智能/機器學習尋找隱藏在高度混亂背景中的目標非常出色；在這個應用上，它比人類更好，而且速度更快。然而，人工智能可以通過各種手段被欺騙；其強大的尋找能力缺乏穩健性。這兩個關鍵特征在應用于當前海、陸、空作戰層面的思考時，可能會產生巨大的影響。

本文初步設計的作戰概念與沒有人工智能技術的作戰概念明顯不同。

所討論的概念旨在激發人們對人工智能戰場上人機協作作戰的思考。這樣的戰場在目前看來可能有些猜測，幾乎是科幻小說。即便如此，許多國家已經在規劃、研究和開發方面取得了很大進展。鑒于將軍事力量調整到新方向所需的漫長準備時間，這一旅程需要從現在開始。

人工智能（AI）技術突然變得對軍事力量很重要。美國國防部（US DoD）已將人工智能的投資從2016-17年約6億美元增加到2021-22年25億美元，橫跨600多個項目。中國已經通過了一項“下一代人工智能發展計劃”，旨在到2030年使中國成為人工智能領域的杰出國家，并使人民解放軍從“信息化戰爭”轉向“智能化戰爭”。更引人注目的是，俄羅斯總統普京宣布，“人工智能是未來......誰成為這個領域的領導者，誰就會成為世界的統治者”。這些高級別的倡議和聲明正在產生結果。

在美國，美國海軍（USN）的“海上獵人”號（USV）在沒有船員的情況下從加利福尼亞航行到夏威夷再返回，利用船上的傳感器、雷達和攝像機數據，通過人工智能進行導航。同時，在美國國防部高級研究計劃局（DARPA）的支持下，一架由人工智能驅動的F-16模擬戰斗機最近在多次模擬的近距離空戰中全面擊敗了由非常有經驗的人類飛行員控制的類似模擬。在一項研究陸戰的類似評估中，美國陸軍（US Army）已經確定，一支由人工智能驅動的部隊比一支非人工智能驅動的部隊擁有大約10倍的戰斗力。

中國目前正在應用人工智能，通過指揮和控制系統的自動化來提高其戰場決策的速度和準確性，制定預測性作戰計劃并解決情報、監視和偵察數據融合的挑戰。中國還開始試用人工智能USV，以備在南海使用，并開始試驗無人駕駛坦克，而一家中國私營公司公開展示了人工智能武裝的蜂群無人機。

俄羅斯落后于美國和中國，但現在正在實施一項國家人工智能戰略以迎頭趕上。在軍事領域，俄羅斯有幾項工作正在進行。一條主線是將人工智能應用于信息戰，在戰術上用于發動心理戰，在戰略上用于破壞對手國家的社會凝聚力。另一條線是通過開發無人駕駛地面車輛（UGVs）、遠程傳感器、戰術指揮和控制系統以及無人駕駛航空器（UAVs），使用人工智能來提高陸地作戰行動的有效性。另一個努力方向是國家防空網絡的指揮和控制系統的自動化。

初步跡象表明，人工智能可能是未來戰爭中一項非常重要的技術，但仍然存在不確定性。雖然人工智能在民用領域，特別是在消費類產品中，被廣泛使用，但在軍事環境中才剛剛接近實際部署。此外，它仍然沒有在真正的戰斗行動的惡劣試驗場上得到驗證。即便如此，人工智能已經成為軍事力量考慮其未來時不可忽視的技術。

重要的是，在可預見的未來，可用的人工智能技術是狹義的，而不是通用的。狹義人工智能等于或超過了人類在特定領域內特定任務的智能；其表現取決于應用環境。相比之下，通用人工智能等于人類在任何領域任何任務中的全部表現。何時能實現通用人工智能仍然值得商榷，但似乎還有幾十年的時間。近中期的全球軍事興趣在于如何在現代戰場上使用狹義的人工智能技術。

不足為奇的是，人工智能的定義往往與人類智能相提并論。例如，2018年美國國防部人工智能戰略將人工智能定義為“機器執行通常需要人類智能的任務......”。這種理解將技術擬人化，并無意中將對人工智能應用的思考限制在那些可以由人類執行的任務上。

在某些應用中，人工智能可能比人類做得更多或更少。人工智能和人類能力的維恩圖在某些領域可能會重疊，但認為它們重合是有點虛偽的。在提供解決問題的見解上，人工智能可能是智能的，但它是人工的，因此，它的思維方式是人類所沒有的。

因此，本文在考慮人工智能時，更多的是考慮這種技術能夠執行的廣泛功能，而不是考慮它與人類能力的關系。2019年澳大利亞國防創新委員會采取了這種方法，將人工智能定義為“用于執行以目標為導向的任務的各種信息處理技術，以及追求該任務的推理手段”。

初一看，這個定義似乎并不精確，沒有包括人工智能可能為軍事或民用目的實際執行任務。但這種模糊性是當代人工智能應用的一個關鍵屬性。人工智能可以以多種方式應用，可以被認為是一種普遍存在于社會中的通用技術。通用技術的一個早期例子是電力，現在它被廣泛使用，以至于它的持續存在和使用，就所有的意圖和目的而言，都是簡單的假設。電能使惰性機器活躍起來，人工智能也將以自己的方式，通過推理為它們提供完成任務的能力。人工智能似乎將注入許多軍事機器，因此未來的戰場將不可避免地以某種方式由人工智能支持。

為了取得對對手的作戰優勢，軍隊不斷尋求更大的戰斗力。傳統上，技術是以一種綜合的方式在戰場上使用的，它能最好地利用人類和機器的長處，同時盡量減少兩者弱點的影響。人工智能似乎也可能是類似的。可以預計，人工智能在與人類謹慎地合作時，而不是在某種獨立的模式下，會變得最有效。

這種考慮強調了新技術本身并不會突然間帶來戰場優勢，而是在于人類如何運用它。對早期技術創新的歷史分析指出，擁有指導如何使用這些新技術的合理概念是軍隊成功將其投入使用的關鍵。歷史學家威廉姆森-默里和艾倫-米萊指出：

• 證據表明，首先，制定未來愿景的重要性。軍事機構不僅需要進行最初的智能投資，以發展對未來戰爭的設想，而且必須繼續對這種設想進行深入思考，以確定這些戰爭可能與以前的沖突有什么不同......在這方面任何對未來戰爭的設想幾乎肯定是模糊和不完整的，不是詳細和精確的，更不是任何科學意義上的預測。然而，愿景并不足以產生成功的創新。一個人對未來沖突的看法也必須是平衡的，并與行動的實際情況有很好的聯系。

在戰術層面，與戰爭現實的聯系是最緊密的。戰略規定了目標、總體方針和使用的力量，但在與聰明和適應性強的對手戰斗中處理這些力量的卻是戰術層面。雖然戰斗的成功可能不會導致戰略的成功，正如美國在越南的戰爭所說明的那樣，反之亦然。一個好的戰略在面對持續的戰術失敗時不可能成功。克勞塞維茨寫道：一切都取決于戰術結果......這就是為什么我們認為強調所有的戰略規劃都只依賴于戰術上的成功是有用的......這在任何情況下都是決策的實際基本依據。戰術通常被認為涉及友軍相互之間以及與敵人之間的分布和機動，以及在戰場上使用這些部隊。

本文旨在為在未來的人工智能戰場上使用人機團隊制定作戰概念。這樣的戰場，特別是當擴大到陸戰以外的空戰和海戰時，有一個混合的線性和深層的方面，具有消耗和機動的概念。設計這些作戰概念將為潛在的狹義人工智能系統如何在戰爭的戰術和作戰層面上使用提供一個廣闊的視野。

首先，本文討論了組成人工智能技術包的各種技術要素。這些要素包括先進的計算機處理和大數據，以及與云計算和物聯網（IoT）有關的具體方面。

第二章研究了利用人工智能發動戰爭的問題，并為防御和進攻制定了通用的作戰概念。這些概念位于作戰和戰術層面之間的模糊界面，涉及友軍相對于對手的分布和機動，以及友軍在戰場上的運用。

第三章、第四章和第五章分別將人工智能防御和進攻的兩個通用概念應用于海洋、陸地和空中領域。每個領域的戰斗在分配和操縱友軍以及與敵人交戰方面都有很大的不同，因此有必要提出單獨的人工智能作戰概念。沒有一個單一的概念能夠充分涵蓋所有三個領域，除非在很高的抽象水平上，但理解其含義可能會變得困難。提出這種具有前瞻性的概念似乎接近于投機性的小說。為了避免這種情況，每個概念都特意以當代作戰思維為基礎，并討論了當前和新興的人工智能支持的海、陸、空平臺和系統，以說明所提出的想法。

設計這些作戰概念的目的是激發思考，并啟動關于未來和如何備戰的辯論。本文提出的作戰概念旨在成為辯論其他人工智能戰場概念的實用性、可能性和有用性的基礎。只有通過對建議進行批判性分析，并不斷重構它們以進一步分析和演化，才能朝著最佳作戰概念取得進展。

本文所討論的概念在性質和范圍上都是有意限制的。就性質而言，海、陸、空的概念是：為了保持每個概念的重點，它們不是聯合或合并的。重要的是，這種狹隘性意味著一些領域并沒有包括在內，如俄羅斯在影響力戰爭中使用人工智能或中國在社會管理和內部防御中使用人工智能。出于類似的原因，每個概念都有一個狹窄的范圍，專注于戰爭，只有限地關注后勤，并避免關鍵領域，如教育、培訓、行政和指揮與控制。值得注意的是，除了與傳統的陸、海、空領域的戰術交戰的關系外，沒有討論網絡和空間這些新領域。

本文將人工智能這種新技術與戰爭的作戰方式和戰術使用選擇聯系起來。有了這樣一個重點，本文就與許多武裝部隊制定的眾多人工智能戰略和計劃不同。一般來說，這些戰略和計劃都是向內看的，目的是闡述人工智能作為一種技術將如何被研究、獲得并引入到他們的具體服務中。本文旨在補充這些人工智能技術戰略和計劃，將它們與更廣泛的作戰業務聯系起來，發揮作用。

引言

在俄羅斯-烏克蘭軍事行動之后，北約盟國終于認識到有必要重新武裝，以威懾和抵御俄羅斯。德國政府宣布它將把國防開支增加一倍以上，其他國家也紛紛效仿。由于缺乏資金不再是主要制約因素，歐洲的北約盟國現在將重建其軍事力量。但在重建的同時，他們的軍隊必須應對今天的緊迫挑戰，為明天的沖突做好準備。保持--或達到--軍事技術優勢將有助于北約未來的作戰能力，并首先要求具備創新能力。不幸的是，由于各種原因，經過幾十年的預算削減，軍事創新不再是西方軍事組織的強項。北約即將出臺的戰略概念需要為全聯盟刺激軍事創新的努力提供指導并設定界限。本文概述了聯盟在這一努力中所面臨的挑戰，并為應對這些挑戰提出了具體建議。

新與舊

現在人們普遍承認，軍事技術和軍事戰略的發展正在重塑戰爭的特征，并重新分配地區的力量平衡--在大國之間（例如美國和中國）以及小國之間（例如阿塞拜疆和亞美尼亞）。這些發展影響了戰爭的所有層面。例子很多：深度學習的進展正在加速OODA（觀察、定向、決定、行動）循環，并改變指揮的動態；A2/AD（反介入區域封鎖）能力的擴散正在破壞空中優勢，并使競爭環境趨于平等；傳感器的無處不在正在刺激物理環境的全景化，迫使人們采取新的軍事行動方式；各種規模的無人系統的普遍存在正在使更多的行為者能夠從遠處進行攻擊。但是，在新事物誕生的同時，舊事物不會凋零，至少現在不會。事實證明，現有的武器系統遠遠沒有被淘汰。它們可以被用來威脅和施加巨大的破壞。作戰坦克具有軍事重量（weight），火箭和導彈具有破壞力和摧毀力。盡管有大量關于靈活性和敏捷性的討論，但大量裝備（mass）仍然很重要，且現代技術未能解除當代戰爭的迷霧。

轉型時期

因此，一個合理的斷言是，戰爭的特點可能正在發生變化，但預期的軍事事務革命（RMA）肯定還沒有實現。用軍事創新的話說，當軍事組織采用新技術、開發使用這些技術的作戰概念并調整其組織結構以提供支持時，就會發生RMA。這反過來又使 "武裝力量的戰斗潛力和軍事效力大幅提高--往往是一個數量級或更大"。 下一個RMA被描述為圍繞 "自主武器、多領域機器人集群、自組織防御系統、自動化武器、大數據分析以及機器和深度學習程序"。 預計它將轉化為超強的態勢感知和理解，并加速決策，以更高的速度實現更高的精度。預計它將以人機團隊為特色，人和機器無縫地一起運作；大量的一次性無人系統可以在類似蜂群的編隊中半自主地運作；以及數量較少的分布式人類單位利用戰斗云在戰場上尋找作戰方式，以越來越快的戰爭的形式呈現。

軍事戰略家和未來學家對下一個軍事事務革命（RMA）到來的確切時間跨度并不確定。雖然許多新興和顛覆性技術仍然相當不成熟，但邁克爾-奧漢隆預計，"與軍事創新有關的技術變革在未來20年可能比過去20年證明的速度更快、影響更大。" 在2021年的一項研究中，基于廣泛的文獻回顧和深入的專家訪談，我的研究小組也評估了在下一個區域軍事聯盟愿景中出現的關鍵技術，將對國際安全產生巨大影響（見表1）。

表1：敏感技術及其對國際安全的影響（來源：HCSS）

在未來一段時間內，計算機和機器人技術以及人工智能和大數據應用方面的快速變化預計將繼續進行，并對武器系統產生重大影響。正如O'Hanlon所寫的那樣："如機器人系統集群等在戰場上既可作為傳感器又可作為武器的時代，將可能會真正到來。此外，激光武器、可重復使用的火箭、高超音速導彈、軌道炮、無人潛水艇、生物病原體和納米材料可能會發展得非常快。總的來說，可能是也可能不是一場革命。但其潛力是不容忽視的"。

因此，未來的時期可以說是一個過渡時期。過渡時期充滿著不確定性，但那些頑固地堅持自己的老路的人很可能會面臨失敗。與此相反，那些成功駕馭過渡期的人必然會在下一次軍事沖突中勇往直前。

因此，真正的不確定性取決于軍事組織是否能夠通過發展概念和調整組織結構，富有成效地利用技術進步，使其在戰場上獲得競爭優勢。目前的技術進步速度與高水平的地緣政治競爭（以及隨之而來的高水平的威脅感）相結合，很可能會激勵沖突各方投入大量。

在認識到創新的必要性后，北約已經實施了一系列舉措來支持創新，特別是在新興和顛覆性技術領域，如人工智能、量子技術和生物技術。它在2021年2月宣布了一項戰略（"培養和保護：北約關于新興和顛覆性技術的一致性實施戰略"），并在2021年7月創建了DIANA（北大西洋防御創新加速器），以 "促進北約盟國之間的技術合作，促進互操作性，鼓勵開發和采用技術解決方案"。它還建立了價值10億歐元的北約創新基金，在2021年10月投資具有軍事用途的尖端兩用技術。至少在紙面上，北約似乎正在采取真正的措施，為明天的沖突做準備，但我們從軍事歷史中知道，新技術的發展是必要的，但遠遠不夠。畢竟，"要在軍事事務中帶來一場革命，通常需要兩樣東西：一個使之成為可能的客觀發展，以及一個能抓住這種發展的人，駕馭它，并指導它"。

因此，北約的新戰略概念應提供指導和方向，說明聯盟如何管理過渡，利用現有和新興技術提供的機會，并提高其作戰潛力。聯盟需要注意以下陷阱，并注意以下建議：

1. 優先考慮重要的事情，而不僅僅是緊急的事情

"我有兩種問題：緊急問題和重要問題。緊急的不重要，重要的永遠不緊急，"美國總統艾森豪威爾在1954年說了一句著名的話。

對組織來說，一個常見的謬誤是，盡管有良好的意圖，但任何眼前的危機都會吸走組織的大部分注意力和精力。竭盡全力去處理當前的危險，而明天的挑戰卻被有效地忽略了。

軍事組織意識到了這種偏見，并將其組織分層為處理當前、未來和長期未來規劃的不同單位。然而，幾十年來的預算削減已經大大削弱了這些面向未來的單位所能支配的資源。在一些中小國家（SMPs），這些部門甚至被完全取消，人力被重新分配來處理當前事務。在其他中小國家，這些單位在機構層次中的地位被削弱，不利于它們在官方決策中的地位。因此，至少可以說，他們對實際能力組合發展決策的投入是微弱的。有必要避免重蹈覆轍，造成今天的局面：當 "重要 "最終變成 "緊急 "時，完全沒有準備好應對俄烏沖突。這可以在未來被避免，通過重振未來規劃部門，提高他們在官方機構中的地位，以及關閉展望活動和能力發展活動之間的循環。

2. 在翻新與創新之間取得平衡

當然，經過幾十年的衰敗，迫切需要加強現有部隊的裝備和庫存。填補關鍵的能力差距，補充庫存，加強軍事準備，提高軍事流動性：每一項都是重建北約作戰能力的必要因素。

事實上，歐洲北約成員國仍未實施所有必要的轉型，以完全收獲在20世紀90年代承諾的完全信息化戰場的技術成果，并且在指揮、控制、通信、計算機、情報、監視和偵察（C4ISR）、"壓制敵方防空能力（SEAD）、巡航導彈、彈道導彈防御、隱形飛機和電子戰資產 "以及作戰總部的部署和指揮方面都依賴于美國。但是，完全專注于重建部隊將阻礙對未來戰爭預測中所設想的未來武裝力量的創新。此外，一個危險的事實是，重新武裝將加強現有的支持者的地位，他們將保護現有的資產并阻礙變革。

要在翻新與創新之間取得適當的平衡，并沒有什么神奇的公式，也很難給出一個具體的數字（還因為漸進式的調整有時也會導致轉型），但有必要創造一個擁抱變化和支持實驗的環境--下文將詳細介紹。這也將有助于分配所需的手段，例如，將整個國防開支的至少2%分配給研究和投資（R&I）。

3. 協同硬件、軟件和濕件

北約保持其軍事優勢的能力的一個真正風險在于過度關注硬件和平臺，而沒有充分考慮如何協同使用這些平臺來實現戰場上和戰場下的政治目標。正是硬件、軟件和濕件（即 "人的東西"）的結合使情況發生了變化。

軍事創新源于技術、作戰概念和組織調整這三者。將這三者割裂開來可能會產生尋找問題的解決方案（而不是相反），并且不太可能為北約提供它所需要的軍事技術優勢。現在是時候縮小富有想象力的實踐者和長期規劃者之間的差距了。

國防組織應該建立紅色小組，并責成他們進行零基礎規劃：他們應該從一張白紙開始，考慮如何將技術（包括新舊技術）和作戰概念結合起來，以便在未來的戰爭環境中獲勝。這可以為新能力的發展提供信息，并推動創新而非更新的進程。同時，其他小組可以負責確定如何將創新的作戰概念應用于現有能力，以實現競爭優勢。這應該在北約成員國和北約層面進行。北約，特別是盟軍指揮部轉型（ACT），可以成為最佳實踐的重要收集者和優秀成果的傳播者，并在該領域的現有倡議的基礎上進行。

4. 思考勝利和成功的理論

知識和思想在全球的思想市場上迅速傳播。這個全球思想市場不僅限于新聞和娛樂，而且還延伸到了戰爭領域。戰略家和國防規劃人員畢竟不是在真空中運作。

在思想的喧囂中，參與者爭先恐后，形式變得和內容一樣重要。技術被描述為新的和革命性的，并被斷言一定會破壞戰爭性質。這不可否認地灌輸了 "敬畏"的效果，但不一定能讓人了解這些技術將如何帶來勝利。然而，在許多21世紀的武裝沖突中，智力和道德因素與物質因素一樣重要，是戰斗和勝利的關鍵。要解決這種對技術的執著，需要作出更多的努力，思考在未來的安全環境中，什么樣的方式和手段的組合會帶來勝利或成功。同時，需要確定組織和作戰的要求，這當然包括--但顯然超出了--硬件。這將需要戰略、作戰、組織和規劃專家利用專門的未來戰爭模擬進行緊密合作。歸根結底，它始于將未來戰爭的預測和準備作為一個專業行業認真對待。這開始于在（國防）大學為未來的平民和軍事規劃者制定課程，在其中接受類似于軍事專業人員在戰爭藝術方面的培訓和教育。

5. 注意聯盟成員之間的技術差距

長期以來，技術通貨膨脹的幽靈一直籠罩著國防能力的發展：每一代軍事平臺都會變得更加昂貴。這就造成了一種情況，即平臺的數量，特別是SMP的數量，已經大量減少。這也導致了頭號軍事強國--美國--與聯盟內其他國家之間的技術差距擴大。

當歐洲的北約成員國仍在努力充分吸收和利用C4SIR的進步所提供的機會時，美國已經開始了另一項創新戰略，以延長其軍事技術優勢。總的來說，平臺數量的減少和對未來互操作性的威脅意味著國防規劃者和他們在SMPs的政治決策者面臨著重要的選擇。

有必要重新認識SMP的優勢，以及它們能夠真正帶來什么。它需要接受的是，一些平臺不需要是 "軍事規格"，但也可以不那么通用和堅固，在某些情況下是可有可無或一次性的，更容易負擔。它要求在考慮到國家實力、戰略文化、威脅觀念和盟國需求的情況下，處理國家專業化的敏感問題。通過一個與盟軍作戰概念緊密結合的戰略概念，可以作為一個有用的統一催化劑來指導這一努力。

最后的想法

建議北約接受這些挑戰并聽取這些建議。即將出臺的戰略概念應該為成功的軍事創新設定參數。但是，這就留下了文化這個不太實際的因素。

軍事創新只有在一個刺激而不是反對它的大環境中才能開花結果--正如軍事創新文獻中充分記載的那樣。近年來，在我與國防規劃人員和軍官的交談中，已經非常清楚地看到，幾十年的預算削減已經扼殺了大部分創新的沖動。僵化的官僚結構、不鼓勵破壞者的職業道路結構、注重保護和保存的廣泛文化：可以說，創新不再是現有軍事組織的DNA。好消息是，通過專門的努力，使用逆流的規劃方法，即自上而下和自下而上的同時實施，這種情況是可以改變的。這需要在機構層級中賦予創新者權力，調整職業道路以促進和獎勵創新者，更廣泛地認識到停滯不前意味著衰退。

作者：Tim Sweijs——海牙戰略研究中心（HCSS）研究主任、戰爭研究中心（WSRC）高級研究員

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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摘要

人工智能領域的進展繼續擴大這組技術的潛在軍事應用范圍。本文探討了信任在人機聯合作戰中的關鍵作用，以及依靠人工智能來補充人類認知的潛在影響。如果依靠人工智能來準確處理傳感器數據，操作自主系統和平臺，或通過擬議的作戰概念（如以決策為中心的戰爭）提供有利的決策支持，設想機器智能的中央指揮和控制作用，那么信任機器智能將是未來作戰中的一個關鍵組成部分。鑒于這些技術和理論的發展，信任的概念對于機器智能在戰術和作戰層面的軍事行動中的使用變得高度相關，正確校準的信任水平是安全和有效行動的基礎。在簡要回顧了機器智能的最新進展和對信任概念的探索之后，本文概述了人工智能在戰場上的當前和潛在應用，以及由不充分或不合理的高信任度帶來的挑戰。

引言

縱觀歷史，技術已經擴大了武裝沖突的領域，戰術交戰的節奏，戰場的地理范圍，以及指揮官與部隊溝通的手段。技術創新--包括軍事和民用--改變了軍隊的作戰方式以及國家計劃和進行這些沖突的方式。在21世紀，迄今為止，很少有進步能像統稱為人工智能（AI）的一組技術那樣獲得如此多的關注。人工智能正準備迎來一個新的時代，在這個時代，機器智能和自主性正在為軍事行動的規劃和執行產生明顯的新概念。算法戰爭可能會帶來一些獨特的東西：增強甚至取代人類決策過程的系統，其速度可能超過人類規劃者的認知能力。
新興技術的整合提出了任何數量的基本組織和倫理問題，值得關注。本文將采用定性的社會科學方法，重點討論人類-自治團隊（HAT）的一個重要方面：鼓勵對機器智能的適當信任程度。有大量的學術文獻關注自動化或機器人技術中的信任問題，但有關具體軍事應用的工作較少。當人工智能在聯合作戰中被實際部署時，在信任方面有哪些挑戰和機會？在簡要回顧人工智能和概述機器智能在戰場上的可能應用之后，本文在分析鼓勵適當信任水平的陷阱和潛在解決方案之前，探討了信任和信任校準的概念。

人工智能的進展

幾十年來，人類一直對賦予機器某種形式的人工智能的可能性著迷，Nils Nilsson將其定義為 "致力于使機器智能化的活動，而智能是使一個實體在其環境中適當運作并具有預見性的品質"。在數字時代的早期，出現了兩種廣泛的人工智能方法。自上而下的專家系統方法使用復雜的預編程規則和邏輯推理來分析一個特定的數據集。對于具有可預測規則的明確定義的環境--諸如分析實驗室結果或下棋等應用--專家系統或 "符號 "人工智能（基于符號邏輯）的性能主要取決于處理速度和算法的質量。另一大類使用自下而上的機器學習方法，模擬人類通過檢測數據中的模式進行學習的方式。神經網絡是一種以人腦為模型的機器學習形式，能夠通過使用多個（因此是 "深"）人工神經元層來識別復雜的模式，是被稱為 "深度學習 "的技術的基礎。通過其在數據集中尋找關系的能力，這種技術也被稱為 "連接主義"。
自上而下、基于規則的符號系統和自下而上的機器學習連接主義技術之間的差異是很大的，特別是關于它們的潛在應用范圍和靈活性。深度學習方法的顯著特點是能夠將學習與它所訓練的數據集分開，因此可以應用于其他問題。基于規則的算法可以在狹義的任務中表現得非常好，而深度學習方法能夠迅速找到模式，并在 "蠻力 "專家系統計算方法無效的情況下有效地自學應用。最近的一些人工智能進展顯示了模仿創造力的能力，產生了有效的解決問題的方法，這些方法對人類來說可能是反直覺的。
然而，總的來說，人工智能仍然是狹窄的或 "脆弱的"，即它們在特定的應用中功能良好，但在用于其他應用時仍然不靈活。與人類的認知相比，鑒于機器的計算速度遠遠超過人腦，機器智能在將邏輯規則應用于數據集時要優越得多，但在嘗試歸納推理時，它必須對數據集或環境進行一般性的觀察，這就顯得不足。大多數機器學習仍然需要大量的訓練數據集，盡管新的方法（包括生成對抗網絡（GAN）和 "小于一次 "或LO-shot學習）正在出現，需要非常小的數據集。圖像識別算法很容易被混淆，不能像人類那樣立即或直觀地理解情景背景。這種脆性也延伸到了其他問題，比如游戲。雖然人工智能在視頻游戲中經常表現出超人的能力，但他們往往不能將這種專業知識轉移到具有類似規則或玩法的新游戲中。
 雖然人工智能技術繼續在變得更加適應方面取得重大進展，但任何接近人類的人工通用智能仍然難以實現。評估人工智能的近期前景因該技術的漸進式進展而變得更加復雜。圍繞著人工智能的炒作--在很大程度上被深度學習方法的成功所推動--既導致了對該技術未來的不切實際的期望，也導致了對其非常大的進展的正常化。正如一份報告所指出的，"人工智能將一項新技術帶入普通人的視野，人們對這項技術習以為常，它不再被認為是人工智能，而出現了更新的技術"。盡管象征性的人工智能和各種形式的機器學習構成了該領域最近的大部分進展，也許除了融合這兩種方法的嘗試之外，未來仍然不確定。一些人猜測，機器學習技術帶來的進展可能會趨于平穩，而另一些人則保持樂觀。相關的技術進步，如短期內的計算機芯片設計和長期內的量子計算，可能會影響進一步進展的速度。

「美國人仍未認真思考 AI 革命將對社會、經濟和國家安全產生多大影響」，3 月 1 日，美國國家人工智能安全委員會（the National Security Commission on Artificial Intelligence，NSCAI）發布的一份報告，提出了對于總統拜登、國會及企業和機構的數十項建議。

該組織稱，中國是對于美國技術主導地位的首要挑戰，在第二次世界大戰后第一次有國家對美國的經濟和軍事力量產生了如此程度的威脅。該報告的一個結論是，在未來十年內，美國可能會失去對中國的軍事技術優勢。

這個由 15 名成員組成的委員會主張以 400 億美元的投資擴展和民主化 AI 研究的進程，并為「未來技術突破進行投資」，鼓勵決策者們對創新投資持類似態度。該組織最終希望能推動聯邦政府在未來幾年里對于人工智能投資數千億美元。