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在軍事史上，2024 年可能是戰爭急轉直下進入數字化時代的一年。將人工智能（AI）、自動化和先進的機器人技術融入軍事行動不再是科幻小說中的概念。它已經到來，并且正在重塑全球戰場。從人工智能驅動的作戰系統到機器人無人機，未來的戰爭越來越不像是人類的戰爭。但是，這對全球安全、軍事戰略以及這一新領域必然帶來的倫理問題意味著什么？

作為新將軍的人工智能： 智能戰爭的力量

看看烏克蘭的 “復仇者 ”人工智能系統，它是現代戰爭的一個奇跡。這個由人工智能驅動的平臺每周能探測到數千個目標，展示了人工智能在實時作戰行動中的功效。不用再花幾個小時解讀情報；這些系統在眨眼之間就能分析數據并做出決策，就像湯姆-克蘭西（Tom Clancy）為你撰寫戰爭策略一樣。其意義是驚人的--人工智能可以減少人類在高風險情況下的參與，在提供精確性的同時，避免人類操作員的疲勞和失誤。當然，每個人心中都有一個大問題：有一天，人工智能是否會在沒有人類參與的情況下發出開火的命令？

戰壕中的機器人：無人機和機器人戰爭時代

戰場不再只是地面部隊的天下--現在是無人機在天上飛，機器人在移動。部署在中東的武裝機器狗可能聽起來像科幻恐怖片里的東西，但它們非常真實、非常有效。無人機已經從監視工具發展成為致命的戰斗機，這些機器人戰士可以處理后勤、監視和直接交戰等任務。從精確打擊到神風特攻隊任務，無人機正在改寫戰爭規則。無人機的效率、速度和多功能性使它們變得不可或缺。

但是，機器人是否可以勝任生死攸關的決策？這正是爭論的焦點所在。雖然擁有一支無人機軍隊聽起來很有趣，但自主殺人機器的道德影響充其量也是模糊不清的。

高超音速導彈：速度殺人

在導彈方面，事情發展得很快。全球大國都在研發高超音速導彈，這使得現代戰斗的風險大大增加。這些導彈的飛行速度是音速的五倍多，防御系統只需幾秒鐘就能做出反應。以色列的 “鐵穹”等防御系統已經在努力工作，但高超音速導彈帶來的新挑戰可能是現有技術無法應對的。速度，似乎是終極武器。

這樣做的目的很簡單：減少誤差，提高先發制人打擊的精確度，并確保敵人永遠不會發現它的到來。但問題是，雖然這些武器先進得令人難以置信，但它們的破壞潛力意味著犯錯的代價會成倍增加。還有什么可能出錯呢？

網絡戰：無聲戰場

在日益數字化的世界中，網絡戰正迅速變得與實體作戰一樣重要。雖然不像高超音速導彈或武裝無人機那樣顯而易見，但網絡能力正在軍事行動中發揮著決定性作用。從關閉電網到發動虛假信息攻勢，戰場已經延伸到你的筆記本電腦上。隨著人工智能融入網絡防御和進攻，未來的沖突完全有可能在開第一槍之前就分出勝負。

有人認為，網絡戰是 “偉大的均衡器”--是小國與軍事巨頭公平競爭的一種方式。但有了人工智能系統的掌舵，可能會面臨一個人類監督微乎其微的時代，而這正是事情變得危險的地方。

無人艦船和車輛：未來的海軍

既然可以派遣機器人，為什么還要拿人類的生命冒險呢？美國海軍正在引領無人系統的發展，其自主艦船已經在波斯灣航行。這些船只可以獨立運行，也可以與其他單位協調運行，從而減少了對人類船員的需求。自主陸地和空中飛行器也取得了類似的進步，將全機器人艦隊的夢想變為現實。

當然，這對人類士兵和水手來說更安全，但準備好把控制權交給機器了嗎？未來的海戰很有可能由機器人艦隊來指揮，它們能夠精準地執行任務，毫不猶豫。但如果這些系統被黑客攻擊或出現故障，會發生什么情況呢？

全球科技軍備競賽：對主導地位的追求

大國在導彈技術、電子設備和無人機（UAVs）方面取得了長足的進步。毫無疑問，正在目睹一場科技軍備競賽，其利害關系前所未有。

軍事技術的激增讓人們擔心，未來的戰爭可能更多的是誰擁有最好的小工具，而不是誰擁有最龐大的軍隊。在這個勇敢的新世界里，軍事優勢可能不是以軍隊的規模來衡量，而是以技術的先進性來衡量。

倫理困境： 人工智能與戰爭道德

在戰爭中整合人工智能和自主武器會引發一些嚴重的倫理問題。如果一架無人機決定消滅一個目標，如果出了問題，誰來負責？隨著機器承擔更多決策角色，正在進入未知領域。

公眾的擔憂與日俱增，許多人質疑讓機器做出生死攸關決定的道德性。此外，還有意外升級的風險--當人工智能系統把一個常規操作理解為侵略行為時，會發生什么？這些問題已不再是假設，全球社會有責任制定明確的指導方針，以免為時已晚。

戰場上的商業技術：現成解決方案的力量

現代戰爭中最引人入勝的趨勢之一也許就是使用現成的商業技術。在烏克蘭，民用無人機被改裝用于軍事用途，使戰場變成了一個高科技游樂場，即使是小角色也能產生重大影響。戰爭技術的 “大眾化”意味著尖端工具不再是超級大國的專屬領域。

這既令人振奮，又令人恐懼。一方面，它讓小國能夠更有效地保護自己。另一方面，它模糊了民用和軍用技術之間的界限，使監管和監督成為一場噩夢。更別提網絡安全方面的影響了。

協作式軍事平臺：共享與創新

隨著軍事技術的飛速發展，國家間的合作變得比以往任何時候都更加重要。北約共享人工智能技術、無人機系統和網絡防御系統的舉措體現了聯盟如何促進創新。這些合作平臺可以快速傳播新技術，幫助盟國始終站在軍事進步的最前沿。

這個想法很簡單：人多力量大。通過匯集資源、專業技術和數據，這些平臺建立起了應對共同威脅的統一戰線。隨著人工智能的飛速發展，合作是跟上現代戰爭需求的唯一途徑。

公眾認知：平衡敬畏與恐懼

可以理解，公眾對這些軍事科技進步的反應不一。一方面，人們對所展示的純粹技術實力感到敬畏。不可否認，機器人軍隊能夠自主作戰的想法很酷，有一種 “終結者 ”的感覺。另一方面，人們對戰爭的非人化以及可能出現的災難性錯誤或意外后果也越來越感到不安。

在 X（前 Twitter）等平臺上，關于自主武器的倫理和人工智能在戰爭中的影響的討論十分激烈。隨著公眾討論的不斷發展，軍事領導人顯然需要對如何使用這些技術保持透明，這不僅是為了贏得戰爭，更是為了贏得人心。

未來戰爭：高科技，低人類

這些進步的核心是戰爭方式的根本轉變。隨著人工智能、機器人和網絡技術占據中心位置，戰場正變得更加自動化、精確化，并有可能失去人性。這些技術的融合將重新定義未來幾十年的戰爭，從人類主導的決策轉變為機器計算的結果。

當我們站在這個新時代的邊緣時，面臨的挑戰將是如何在創新和責任之間找到平衡。戰爭可能再也不一樣了，但全球領導人有責任確保未來的戰斗服務于人類，而不是機器。

彼得-辛格（Peter Singer）斷言，人類正在失去對戰爭的壟斷權，本章在此基礎上探討了人工智能（AI）對空中力量日益增長的影響。軍事人工智能工業革命和第四次工業革命（4IR）放大了這些轉變，將人工智能推向了戰略的前沿。本章闡述了塑造下一代空中力量的五大人工智能應用，包括完全自主系統、虛擬副駕駛、忠誠僚機、無人機蜂群和自主誘餌。每種應用都體現了人類與機器之間日益增強的協同作用，優化了作戰能力、成本效益和生存能力。隨著人工智能逐漸取代人類決策，倫理問題也隨之而來，但盡管存在這些挑戰，人工智能對空中力量的影響仍然不可否認。著名的例子包括美國空軍的ACE計劃，該計劃展示了人工智能控制戰斗機的可行性，以及在第六代飛機中創新性地加入虛擬化身。這種變革的影響超出了軍事能力的范疇，滲透到了國防工業本身。人工智能和4IR技術的融合促使專業分包商向人工智能驅動的集成流程轉變，為重塑生產時間表和成本帶來巨大潛力。

圖1.1：人工智能的軍用案例

軍事革命（RMA）和第四次工業革命（4IR）

當代軍事環境基于革命性變革、轉型創新、顛覆性技術，以及越來越多的人工智能密集型戰斗力倍增器。長期以來，軍事一直與技術革命聯系在一起，但如今，這一進程更加普遍，因為它推動了條令、作戰結構以及指揮與控制（C2）的巨大變革。軍事革命（RMA）是對軍事領域一系列根本性變革的描述，不僅包括武器系統，還包括如提供后勤、采購和研發等各種支持功能的系統（Matthews，2001年）。

學術界曾經就軍事相關的技術變革有過爭論：其是革命性的？反映了深刻的非連續性技術變革（如鐵甲無畏型動力戰艦的出現），還是進化性的？通過持續的漸進式創新實現。在相對較短的時間跨度內，在革命性技術背景下可發現持續的漸進式創新。自海灣戰爭以來，這種趨勢跡象就越發明顯，從對峙制導彈藥到天基效應、隱形平臺、網絡中心戰，以及最近的人工智能增強型機器人、機器學習和其他與第四次工業革命（4IR）相關的新興技術，其產生了一波又一波的顛覆性技術變革。

第四次工業革命（第一次是蒸汽機械化；第二次是電力和大規模生產；第三次是信息技術和電子技術）的定義是軍民兩用技術，即民用領域的技術突破有可能轉化為軍用領域的技術突破，反之亦然。隨著時間的推移，空中力量變得日益復雜和研發密集。由此產生的創新加速改變了潛在的國防工業基礎，開始從傳統的“主要制造商”模式轉變為系統集成商，將工作分配給數百個高度專業化，高效和創新的分包商，跨越不同的工業部門。這些供應商組成了重要的供應鏈，通過集群方式，與主客戶一起解決技術問題，為技術挑戰提供新的創新解決方案。

這些“價值”鏈由專業公司“世代相傳”，提供機床、電信、特種金屬、鑄件和線束等基本服務。但最近，價值鏈中固有的技能已演變為關注下一代技術和微型化。微型化是由于現代平臺對空間和重量的重視。總之，當前“顛覆性”的第四次工業革命將推動復雜軍事系統及其基本生產流程的技術重置。 突出的顛覆性技術包括高超音速、自主平臺、大數據、量子計算和人工智能，而人工智能可以說是最大的游戲規則改變者。人工智能輔助系統可以分析戰略環境、做出決策，并表現出認知能力；它們在數字助理和圖像分析軟件表示的虛擬世界中運行，而這些軟件可以嵌入到現實世界的硬件、機器人、無人機和類似系統中（Okyay，2023 年）。在虛擬世界中，機器人越來越多地以“感知-思考-行動”的方式運行，這反映了機器人監測環境（感知）、利用人工智能做出反應決策（思考）以及根據這些決策激活效應器（行動）的能力（Singer，2009年）。

人工智能是這一過程的核心，但需要謹慎對待人工智能的定義。例如，由有人地面站控制的無人駕駛飛行器（UAV）是無人駕駛的，但不是自主的，因此不是人工智能系統（Naik，2023年）。相比之下，五角大樓將一個完全自主的系統定義為一個包含“通用”人工智能的系統，其能夠根據其對世界本身和情況的知識和理解，在不同的行動方案中獨立組成和選擇，以實現目標（Macintyre，2018年）。 迄今為止，還沒有開發出完全自主的系統，但有12個國家正在開發約400個部分獨立的武器和機器人系統，其中包括以色列研制的“神風特攻隊”型無人機“哈比”，這種無人機能在未經人類許可的情況下自行尋找并摧毀雷達系統，在天空中游蕩，直到目標出現（Macintyre，2018年）。未來像這樣的人工智能增強系統將不可避免地大量出現，并通過從根本上改變戰場關系、部隊結構和戰爭特點，產生更廣泛、更普遍的影響，在未來沖突中創造戰爭制勝的優勢（Wirtz，2023年）。

由于人工智能等顛覆性創新帶來了強大的優勢，在打破相對軍事力量平衡現狀的迫切需要的驅動下，戰略競爭不可避免地出現了。圖1.1描述了人工智能在下一代空中力量中越來越多的應用案例，但人工智能應用的全部潛力尚未實現。據估計，2020年美國對人工智能系統的投資超過30億美元，但這一數字很可能被低估了，因為更多的資金被用于研發（National Defense，2022年；Harper，2023年；Albon and Demarest，2023年）。世界各國軍隊正在加緊開發人工智能增強型技術，并建立新的結構和組織，以加快這些能力的發展。

人工智能輔助空中力量

人們越來越關注人工智能革命的倫理問題，特別是在軍事作戰環境中人類可能被排除在決策之外的問題。例如，Galliot和Schultz（2020 年）就尖銳地指出，允許：

由機器做出生死決策超越了基本的道德底線。自主機器人缺乏人類的判斷力和理解背景的能力。要在動態戰場上做出復雜的道德選擇、充分區分士兵和平民以及評估攻擊的相稱性，這些素質都是必不可少的。因此，完全自主的武器不符合戰爭法的要求。用機器取代人類部隊可能會使戰爭的決策變得更加容易，從而將武裝沖突的負擔進一步轉嫁給平民。完全自主武器的使用會造成責任缺失，因為沒有明確規定誰應對機器人的行為承擔法律責任：指揮官、程序員、制造商或機器人本身。如果不追究責任，各方就不會有動力確保機器人不會危及平民，受害者也不會滿意有人因為他們所經歷的傷害而受到懲罰。

盡管存在這些道德難題，但人工智能在空中力量中的足跡還是令人信服的。人工智能在空戰中出現了五種用途，它們都有可能在未來幾年內極大地改變戰爭本身的性質。首先是自主平臺，美國在這一領域走在了前列，DARPA（2023年）及其卓越的空戰進化（ACE）計劃就是明證。在不到三年的時間里，人工智能算法實現了從計算機屏幕上模擬F-16空中斗狗到飛行中控制實際斗狗的轉變。

通過DARPA、美國空軍飛行員試驗學校、空軍研究實驗室和人工智能開發承包商之間的緊密合作，ACE實現了幾個目標：首先，它證明了人工智能代理可以在飛行中控制一架完整尺寸的戰斗機；其次，該計劃的設計跨越了次級尺寸階段，直接進入原型實施階段，節省了至少一年的開發時間；第三，ACE促進了相關研究，研究飛行員在“視距內空戰（斗狗）”中對人工智能代理表現出的“信任”，而人類飛行員則專注于更大的戰斗管理任務。自主人工智能戰斗機的潛力似乎是巨大的，這一點在ACE計劃的早期就得到了證明，當時人工智能代理駕駛模擬F-16戰斗機參加虛擬斗狗比賽，擊敗了在模擬器中飛行的經驗豐富的F-16戰斗機飛行員。

人工智能在空中力量方面的第二個重大發展與歐洲戰斗機“臺風”的后繼機型——第六代“暴風雪”飛機的實驗有關。“暴風雪”是英國主導、國際合作的未來戰斗機系統（FCAS），意大利和日本是其正式合作伙伴，瑞典則處于邊緣地位（Martin，2023年）。“暴風雪”已進入概念化階段，計劃包含和無人駕駛兩種版本，“有人駕駛”版本預計有一個創新的虛擬化身（人工智能代理）作為副駕駛。據估計，控制虛擬化身和其他機載系統的飛機傳感器擁有相當于“愛丁堡等大城市每秒的互聯網流量”（Leonardo，2020年）的能力；與前一代“臺風”飛機相比，“暴風雪”能夠處理的軍事戰場數據是“臺風”的10000多倍（Fisher，2020年）。

與F-16的人工智能代理一樣，虛擬化身的一個重要作用是確定人類飛行員何時超負荷，然后接管一系列職責，讓飛行員專注于“核心”作戰任務（Ford，2020年）。由于飛機重量減輕，“虛擬化身”還能提高成本效益，并通過編程提高操作靈活性，從而應對多種情況，包括電子干擾、武器控制，甚至在失去飛行員的情況下控制和降落飛機（Makichuk，2020）。

“暴風雪”計劃還強調了人工智能驅動的第三項創新，即“忠誠僚機”。如圖1.2所示，這些戰斗力倍增器被定義為與有人駕駛飛機一起部署的低成本自主無人駕駛航空系統（UAS），既可作為補充資產，也可作為誘餌，保護有人駕駛系統免受敵對防空系統的攻擊（Stevenson，2019年）。“暴風雪”只是開發忠誠僚機的眾多項目之一，法國、英國和美國也在開發類似項目。例如，波音公司的機載僚機系統（Airborne Teaming System）是一種由人工智能輔助的半自主式潛在隱形忠誠僚機，名為MQ-28A幽靈蝙蝠（Dangwal，2022年）。“幽靈蝙蝠”可以與F-35等載人飛機并肩作戰，獨立執行任務，飛行距離長達3700公里（Perrett，2021年）。

根據美國米切爾航空航天研究所的一份報告（2020年），通過采用人工智能賦能的自主性，以及低成本、可損耗/可重復使用的飛機，忠誠僚機可提供作戰靈活性，從而可提高作戰能力、殺傷力和在競爭環境中的生存能力。此外，它還能擴大F-22、F-35A和下一代空中優勢資產的有效傳感器覆蓋范圍和殺傷半徑。盡管如此，仍有一些技術障礙需要克服：首先，互操作性至關重要（Hadley，2022年）；其次，目前仍不清楚作戰中的戰斗機飛行員是否有時間管理半自動助手；第三，忠誠僚機不太可能以戰斗機的速度加速逃離威脅，盡管隱身技術可以彌補部分弱點，而且在某種程度上，他們也是消耗性資產（Perrett，2021年）。

無人機蜂群代表了本章第四種基于人工智能的航空航天系統，其定義是：大量有生命或無生命的東西集結在一起，且通常處于運動狀態，提供了一種將態勢感知、規避性、規模性、速度、機動性和出其不意結合在一起的方法（Sanders，2017年）。迄今為止，使用多無人機的軍事行動所涉及的飛行器數量僅限于幾架或幾十架。盡管如此，DARPA仍在尋求部署多達1000架無人機，可能更多，即所謂的“蜂群簇”方式（Crumley，2023年）。

無人機蜂群是下一代武器系統，將對戰爭產生巨大影響。美國在這一領域的開發工作已經取得進展，美國海軍陸戰隊正在推進“神風”無人機蜂群概念，美國陸軍、空軍、海軍和DARPA也在分別開發各自的無人機蜂群概念（Hambling，2021年）。自主無人機蜂群的主要挑戰在于“雜音”（murmuration），即確保大量機器人資產能有效協調飛行且不會發生碰撞。如果能實現這一點，美國陸軍2018年的一項研究表明，即使是基本的蜂群也能使攻擊型無人機的殺傷力提高至少 50%，同時將防御火力造成的損失降低50%（Hambling，2021年）。

下一個合乎邏輯的步驟是開發“蜂群簇”，這將涉及一個由人工智能賦能的自主無人機蜂群系統來指揮其他蜂群——基本上可以轉化為成千上萬架空中、水面、水下和地面無人系統——這些無人系統可以壓垮對手的防御系統（Satam，2023年）。這一概念仍在開發中，但五角大樓準備投資7500萬美元用于開發DARPA所稱的“自主多域自適應蜂群”（AMASS）（Crumley，2023年）。五角大樓在該計劃背后的一個核心目標是部署蜂群簇，以獲得對抗反介入/區域拒止（A2/AD）的能力，應對未來重大沖突中美軍可能面臨的大量巡航導彈和反艦導彈。

這項技術的成功開發可能會在軍事上帶來新的力量平衡，但也會帶來兩大風險：首先，人們擔心蜂群在搜索和摧毀行動中可能“過度”有效，這會削弱核大國的二次打擊能力，從而破壞目前以核為基礎的戰略平衡；其次，蜂群的速度和效率可能會壓縮決策者的反應時間，引發“非用即失”的邏輯，從而增加局勢升級的可能性，這可能會升級到核門檻（Gagaridis，2022年）。

自主誘餌是人工智能對空中力量的第五個重大影響。數十年來，美國五角大樓一直在研究這項技術，其動力來自于轉移雷達脈沖，因為雷達脈沖會向對方部隊顯示飛機的特征。人工智能已取得顯著進展，包括開發出一種可編程的自主飛行器，具有模仿美國或盟國飛機的獨特能力。這項技術被稱為“微型空射誘餌”（Miniature Air-Launched Decoy，MALD）。它被認為是一種低成本、可消耗的空射飛行器，旨在欺騙最先進的防空系統（Raytheon，u/d）。

MALD -J版本具有電子干擾器，將其與誘餌相結合，可以用虛假信號“欺騙、分散和飽和”雷達系統（Hambling，2016年）。經過多次技術改進后，MALD現在能夠利用各種頻率的有源雷達增強器，欺騙對手的雷達系統，使其誤以為這種消耗性誘餌是隱身的F-117夜鷹，甚至是大型B-52載荷運輸轟炸機（Hollings，2022年）。通過將大量干擾誘餌與巡航導彈和飛機一起部署到有爭議的地區，對手的防空系統將被迫對真實和虛構的雷達回波進行區分（Hollings，2022年）。

大數據技術的出現標志著以數據為中心的決策進入了一個新階段，為不同的利益相關者提供了無與倫比的前景，使他們能夠從大量不同的數據集中提取有價值的見解。在軍事領域，信息主導地位至關重要，嫻熟地部署大數據分析技術有可能在復雜和不斷變化的作戰環境中獲得競爭優勢。本文探討了大數據在軍事行動中的變革潛力，特別關注其對戰略制定、戰術實施和整體戰場表現的影響。

大數據徹底改變戰場動態的潛力已引起軍事和情報界的廣泛關注。利用大量數據集為決策過程提供信息、增強態勢感知和優化軍事行動的前景吸引了國防分析師和決策者的興趣。隨著來自移動互聯網、社交媒體和物聯網等各種來源的數字信息的激增，大數據分析因其能夠改變武裝沖突的構思、規劃和執行而在當代戰爭戰略中占據了核心地位。

了解大數據

大數據是指無法使用傳統方法處理的大量結構化和非結構化數據，其特點是數量大、速度快、種類多、真實性強、價值高。5Vs 框架提供了對大數據的整體理解，突出了數據源的多樣性，以及與處理這些數據集和從中提取見解相關的挑戰。在這方面，速度指的是數據生成的速度和移動速度；數量指的是符合大數據標準的數據規模；價值指的是數據的效用和重要性；多樣性指的是數據類型固有的多樣性；真實性指的是數據的可靠性和精確性。雖然數據量、速度、種類、真實性和價值涵蓋了廣泛的范圍，并對闡明如何適當利用大數據做出了重要貢獻，但還可以增加一個特征--可變性。這可能不是大數據本身的定義，但它強調了有效管理大數據的必要性。可變性是指大數據在利用或傳輸過程中的不一致性。

2017年5月25日，在夏威夷檀香山舉行的太平洋陸軍（LANPAC）研討會上，美國陸軍卓越任務式指揮中心司令詹姆斯-明格斯準將討論了利用數據和信息打未來戰爭的重要性。 圖片來源：美國陸軍/賈斯汀-西爾弗斯中士

從本質上講，大數據代表著數據管理模式的轉變，需要創新的方法來利用隱藏在龐大而復雜的數據存儲庫中的潛在價值。在戰爭背景下，大數據包括各種來源，如衛星圖像、傳感器數據、社交媒體饋送和通信截獲。現代沖突中產生的數據量之大、速度之快、種類之多，給軍事組織帶來了挑戰和機遇。通過利用先進的分析技術，如機器學習（ML）和人工智能（AI），軍隊可以從龐大的數據集中提取可操作的見解，從而在戰場上獲得競爭優勢。

不斷變化的戰爭特征

普魯士軍事戰略家卡爾-馮-克勞塞維茨（Carl von Clausewitz）說過，戰爭的本質是不變的，但其表現形式會隨著時間的推移而不斷變化。因此，這些不斷變化的表現形式要求對軍事方法進行調整。沖突的性質不斷演變，包括其各種方式、地理區域、武器裝備和技術進步，正在發生迅速的轉變。從第一次世界大戰到第二次世界大戰的過渡時期就是這種演變的一個顯著例證，在此期間，技術創新在從根本上重塑戰爭格局方面發揮了關鍵作用。這種轉變體現在機械化戰爭的廣泛采用，包括輪式和履帶式車輛，轟炸機和戰斗機等飛機的廣泛使用，以及無線電通信的普遍整合，以協調地理上分散的軍事單元。這些進步給軍事行動的開展帶來了深刻的變化，促使組織結構、訓練方法和領導能力也做出了相應的調整。善于利用這些變革性發展的國家在戰場上取得了決定性的優勢。

目前，我們正在見證戰爭的又一次重大轉變，而這主要是由技術進步推動的。在即將到來的沖突中，具有廣泛數據收集和處理能力的傳感器將得到廣泛部署，從而削弱軍隊隱藏其活動的能力。成本效益高的自主平臺的普及，輔以人工智能和分析工具支持下的商業成像技術和行為跟蹤數據集，將加速環境感知和理解。此外，價格低廉的無人駕駛飛行器（UAV）、巡航彈藥和精確制導彈藥的普及，以及速度、射程和精度的提高，將進一步縮小有效打擊目標所需的時間差。機器人技術和增材制造技術將徹底改變軍事供應和維持行動的后勤模式。

傳感器、人工智能增強型武器和遠程精確火炮系統的廣泛應用將削弱即使是速度最快的平臺的相對靈活性，并增加隱蔽編隊被發現的可能性。此外，橫跨動能和非動能領域的天基和網絡平臺與能力的日益發展，突出表明即將到來的沖突中的戰略地形將超越陸地范圍。支配戰場動態的基本原則，包括觀察、交戰、機動、通信、保護和后勤支持，正在發生顯著的變化。因此，組織屬性將要求具備適應性、廣泛分散性、準自主功能性、自給自足性、持續機動性以及間歇性整合關鍵演習的能力。在這一行動框架內，任務式分布式指揮的重要性將得到強調，集中式、規定性過強的領導將被淘汰。

美海軍東部艦隊戰備中心（FRCE）V-22 "魚鷹 "飛機生產線的生產控制中心主管在會議期間瀏覽 Qlik Sense 數據儀表板。FRCE 開始使用行業最佳實踐來挖掘和分析數據。FRCE 開始使用行業最佳實踐來挖掘和分析數據，然后將這些信息轉化為可視化信息，幫助領導者做出數據驅動的決策。 資料來源：美國海軍；Heather Wilburn

因此，當務之急是對戰略進行徹底的重新評估，將開源數據與傳統的政府情報相提并論，以優化軍事行動的有效性。此外，軍隊中的人員，無論其接受過何種基礎訓練，都必須表現出對多層面戰區的適應能力，承認在傳統動能交戰的同時還存在著以信息為中心的對抗。盡管出現了非常規挑戰和新穎的沖突解決方法，西方政府實體和軍事機構仍然固守傳統的戰爭模式。

大數據在不斷演變的戰爭中發揮越來越大的作用

當前的戰爭進程已經開始重視信息優勢而非單純的火力。這一轉變凸顯了將指揮、控制、通信、計算機、情報、監視和偵察（C4ISR）等各種要素納入軍事活動的重要性。這一進步的核心是有效收集、分析和快速安全地向軍事單元分發重要信息的能力。

到 2040 年，技術進步，特別是日益經濟的傳感器技術和復雜的大數據分析技術的融合，意味著即時識別和解讀信息的模式將發生改變。許多國際軍事機構認識到這一潛力，目前正在制定戰略，以利用信息的潛力來加強其軍事戰術和能力。這些舉措包括研究新興技術，特別是人工智能，以實現持久監視和完善決策程序。

國防情報機構面臨著在情報分析中利用大數據變革能力的重大機遇。通過將數據科學家納入分析團隊、實施量身定制的信息技術解決方案和確定情報交付的優先次序，這些機構可以提高所有來源情報分析和決策的有效性。這些努力表明，戰場環境和當代國防情報行動都有可能發生范式轉變。在軍事戰略規劃領域，大數據分析在將原始數據轉化為可操作情報方面發揮著至關重要的作用。在這方面，大數據的幾個關鍵應用顯而易見，包括預測分析、增強態勢感知、威脅評估、決策支持機制和優化后勤行動。

大數據在軍事行動中的應用多種多樣，對依賴大量數據輸入的武器系統產生影響，并通過人工智能和機器學習等先進處理技術提高軍事能力。大數據的應用范圍還包括優化采購、運輸和重新部署行動，實現情報收集和分析自動化，以及瞄準對手的數據系統。此外，大數據在軍事拘留行動中發揮著至關重要的作用，例如在反恐工作中使用生物識別數據追蹤個人，這就需要大量的數據存儲基礎設施。

此外，大數據的新興應用超越了傳統界限，將人工智能支持的面部識別用于目標瞄準系統，并利用腦機接口（BCI）技術促進實地武裝部隊人員之間的數據交換，從而有可能增強他們的能力。因此，大數據不僅能改變軍事工具集，還能徹底改變軍事人員的能力。

2017 年，歐洲防務局開展了 "防務建模與仿真中的大數據 "研究，簡稱 "BIDADEMS"，建議歐盟成員國優先探索云計算、非關系數據庫和數據分析等技術。此舉旨在利用大數據的巨大潛力，實現國防建模和仿真目的。同樣，在英國國防部題為 "競爭時代的國防 "的 2021 年指揮部文件中，強調了 "共享和利用 "數據的重要性，認為這對實現多領域整合和信息優勢至關重要。這凸顯了數據從理解戰場動態的工具到成為戰略前沿的不斷演變的作用。

大數據分析有望整合和構建信息，讓所有來源的分析人員都能訪問大量數據，同時提高自動化程度和工作效率。這種能力使分析人員能夠專注于關鍵問題，從而提高情報分析的速度和深度，并能更快地識別情報缺口和異常情況。通過解決現有知識的局限性并擁抱創新，國防情報機構可以以變革的方式利用大數據。這包括將數據科學家納入分析團隊，采用定制和直觀的信息技術解決方案，以及加強情報產出的呈現方式，以實現更有效的決策。鑒于有機會實現勞動密集型數據管理任務的自動化，并通過數據分析釋放巨大的生產力增益，國防情報機構可以克服情報分析的傳統障礙，在解釋復雜的戰斗場景方面取得新的成功。

軍事行動中的大數據：監視、領導和決策

大數據在國防情報分析中的基本作用圍繞軍事行動和監視領域展開。戰場的數字化和與沖突地區物理環境有關的大量詳細數據顯著拓寬了國防情報的收集范圍。大數據是促進即時態勢感知、監控敵對活動和識別模式的重要工具，對軍事決策和行動至關重要。這些即時洞察力可促進在軍事行動中做出更加知情和適應性更強的決策，最終完善戰術戰略。

大數據的出現促使決策者和指揮官認識到其在形成戰略見解和情報分析方面的重要性。大量可訪問的數據極大地改進了實時情報分析，促進了軍事行動期間知情、適應性強的決策過程。數據分析方法從根本上改變了情報分析和戰略規劃的特點，使以數據為中心的國防情報和軍事行動決策成為可能。

考慮到大數據的崛起，決策者和指揮官必須把握這些數據的潛力及其在戰場上的內在效用。豐富的可用數據可以極大地增強情報分析，并在軍事行動中支持更明智、更靈活的決策過程。此外，數據收集、存儲和組織的動態也在迅速發展，促進了國防情報分析采用更加以數據為導向的方法。隨著社交、移動和本地數據促使大數據激增，對數據科學的高度重視為通過數據分析產生洞察力和知識提供了手段。

2020 年 2 月 4 日，賓夕法尼亞州匹茲堡國際機場空軍儲備站，第 911 通信中隊任務防御小組組長、軍士長 Blaze West 使用網絡脆弱性評估/獵手（CVAH）查看傳感器數據。 圖片來源：美國空軍/Joshua J. Seybert

讓各層級的領導者掌握必要的知識和資源，以駕馭數據豐富的環境，有助于建立更有效的決策框架。通過系統收集、嚴格分析和深入解讀大量數據集，軍事領導人可以識別潛在模式、發現新趨勢并預測潛在威脅，從而促進以實證為基礎的決策過程。此外，數據分析還為指揮官提供了利用戰場動態各方面實時信息的能力，包括車輛和武器狀態、氣象條件、敵方活動和其他相關因素。

預測分析在培養數據驅動型領導力方面發揮著至關重要的作用。利用先進的分析技術來研究歷史上的維持模式，從而提高基層的效率，這為未來的戰略規劃工作提供了巨大優勢。維持部門可熟練整合各種數據源，如全球戰斗支援系統-陸軍（GCSS-A）、陸軍企業系統集成計劃（AESIP）樞紐、綜合人事和薪酬系統-陸軍（IPPS-A）、社交媒體平臺和公開信息，為即將到來的軍事行動開發預測模型。這種積極主動的方法有助于領導者更好地幫助單元做好應對各種潛在情況的準備。

此外，數據分析還能加強陸軍內部有限資源的分配。為領導者配備合適的分析工具可以發現資源利用不足或過度使用的領域，如庫存儲備和維護設施。有了這種認識，管理人員就能更審慎地部署資源，確保資源分配與行動需求相一致。從人員部署戰略到戰略資產的管理，數據驅動的分析所產生的洞察力使領導者能夠做出明智的決策，從而提高資源分配的整體效率。

國防情報領域即將在人工智能和機器學習領域取得重大進展，特別是在其關鍵功能及其在生成預測性見解方面的適應能力和變革能力方面。預計人工智能和機器學習將在提高情報分析的廣度和速度、指導解決關鍵問題以及提高所有來源分析人員的能力方面發揮關鍵作用。

挑戰、局限和風險

雖然大數據具有徹底改變國防情報工作的巨大潛力，但在探索大數據時，有必要對其局限性和倫理因素進行細致的考慮。大數據的影響在解決有關誰、什么、哪里和何時的問題時尤為明顯，主要是利用結構化數據。然而，在解決有關 "為什么 "或 "如何 "的問題時，以及在理解復雜現象時，大數據的有效性可能會受到限制。這凸顯了專家領導和分析人員在應對錯綜復雜的國防情報挑戰中的關鍵作用。在大數據分析領域，協調數據限制與戰略見解的能力和警惕性強調了開發和實施合乎道德的人工智能系統的重要性。這些系統對于在戰略框架內闡明決策和應對措施背后的基本原理至關重要。

隨著大數據分析對軍事行動中戰略決策的影響不斷擴大，有必要對倫理因素和方法論的精確性作出有力的承諾。倫理方面的問題主要涉及潛在的安全隱患、負責任地使用數據、保護隱私和確保數據安全。此外，還需要采用一絲不茍的方法來確保數據分析結果的準確性和可靠性。要想在國防情報管理中成功利用大數據的變革潛力，就必須采取綜合方法，在方法嚴謹的同時，解決倫理原則問題。

來自紐約的首席航空機械師艾迪-卡蘇索爾（Eddie Casusol）在尼米茲級航空母艦約翰-斯滕尼斯號（CVN 74）噴氣機車間查看 F/A-18 發動機測試數據。約翰-C-斯坦尼斯號部署在美國海軍第五艦隊責任區，執行海上安全行動、戰區安全合作和 "持久自由行動 "的支援任務。(美國海軍二等大眾傳播專家夏洛特-奧利弗（Charlotte C. Oliver）拍攝/發布

在國防情報分析中利用大數據是一項固有的挑戰。準確理解和有效利用數據分析需要技術熟練的專業人員。預測表明，與需求相比，數據科學人才和數據分析專業知識的供應嚴重不足，這對尋求利用大數據能力的組織來說是一個值得注意的障礙。此外，技術進步日新月異，將大數據技術無縫集成到既定框架中勢在必行，這些都構成了需要戰略遠見和嚴謹領導力的障礙。

此外，來自國家和非國家行為者的一系列威脅仍然無處不在，這凸顯了獲取、利用和保護數據的日益重要性。在這個時代，網絡威脅帶來的風險堪比常規軍事裝備，而機器學習技術在減輕危險方面提供的能力與導彈防御系統不相上下，因此，戰略必須隨之發展。數據將成為關鍵因素，成為制定和執行有效戰略的基石資源。在這一領域中，選擇合適的盟友對于旨在對敵對實體采取積極主動立場的良性行為體來說至關重要。

因此，機器學習工具和大數據分析不能被視為解決戰爭中遇到的各種挑戰和困難的靈丹妙藥。缺乏對算法的全面了解并不意味著算法具有神秘性。相反，算法有可能通過放大偏見并使之自動化、促進軍事決策過程的非人性化以及阻礙健全的監督機制和問責框架的發展來加劇問題的嚴重性。

結論

盡管大數據徹底改變戰場的前景充滿希望，但將其有效整合到國防情報分析中也帶來了一系列挑戰和機遇。戰略遠見、卓越領導和明智的資源分配是應對這些挑戰和實現所有來源情報分析實質性轉變的關鍵。通過利用大數據的潛力，國防情報機構可以鞏固其在戰場上影響軍事規劃、執行和戰略決策的影響力。一旦這些關鍵見解得以實現，大數據的潛力將得到充分釋放，預示著國防情報領域和當代戰場的范式轉變。

軍用機器人技術是一個起源可追溯到一個多世紀前的領域，近幾十年來得到了飛速發展。從早期的制導彈藥到當代的無人駕駛車輛，軍事技術的格局不斷被創新和戰略需要所塑造。在本論文中，我們將深入探討傳統軍用機器人技術與新興技術的融合，研究它們對戰爭的影響、倫理方面的考慮以及未來的潛在發展軌跡。

軍用機器人技術的演變

從歷史上看，軍用機器人技術包含多種形式，包括地雷、魚雷和早期制導彈藥。在過去的八十年里，軍事機器人技術取得了長足的進步，如無人駕駛的空中、地面、水下和水面飛行器的發展。這些創新技術具有雙重目標：一是使人類免受傷害，二是確保行動的可靠性和精確性。

技術基礎

現代軍用機器人技術的基礎建立在關鍵技術支柱之上：

• 電子微型化： 電子微型化的迅猛發展推動了軍用機器人設計和功能的范式轉變。過去幾十年來，半導體技術、集成電路和微機電系統（MEMS）的進步使電子元件的微型化達到了前所未有的程度。這場微型化革命賦予了機器人更強的傳感能力，從高分辨率成像和激光測距到復雜的雷達和激光雷達系統，不一而足。通過縮小傳感器和處理單元的占地面積，電子微型化促進了將復雜的功能集成到小巧靈活的機器人平臺中，使它們能夠在動態環境中導航，感知微妙的線索，并以無與倫比的精度和效率執行關鍵任務。

• 電信： 先進的電信技術預示著軍用機器人技術進入了一個連接與協作的新時代。從遠程衛星通信到短程無線協議，無人系統可利用的電信能力范圍已呈指數級增長，從而實現了分布式機器人網絡的無縫數據交換和實時指揮與控制。高帶寬通信信道促進了傳感器數據、遙測數據和態勢感知信息的傳輸，使人類操作員有能力從遠程指揮中心或部署的平臺對機器人操作進行遠程監控、監督和干預。此外，安全通信協議和加密算法的進步確保了機器人資產之間傳輸數據的保密性、完整性和可用性，降低了被對手截獲、篡改或利用的風險。

• 全球定位： 無處不在的全球定位系統（GPS）技術已成為現代軍用機器人技術的關鍵，為機器人在不同戰區提供精確定位、導航和定時能力。通過利用軌道衛星群，全球定位系統使無人系統能夠確定其確切的地理坐標、同步其內部時鐘，并準確無誤地導航預定路線。這種時空意識有助于促進任務規劃、路線優化和目標捕獲，提高機器人平臺在動態和有爭議環境中的自主性、可靠性和有效性。此外，將全球定位系統與慣性導航系統（INS）和地形測繪算法相結合，可使機器人在全球定位系統失效或性能下降的環境中保持對態勢的感知，確保在不利條件下的操作彈性和任務連續性。

• 新興技術 隨著技術創新范圍的擴大，各種新興技術匯聚在一起，重新定義了軍用機器人技術的能力和可能性。從人工智能（AI）的前沿到量子技術的先鋒，這些顛覆性的力量有望推動無人系統進入自主性、適應性和戰略優勢的新時代。在地緣政治競爭和技術日新月異的背景下，將這些新興技術融入軍用機器人技術預示著戰爭模式的轉變，為決策者、戰略家和倫理學家提供了前所未有的機遇，也帶來了深刻的挑戰。

• 人工智能（AI）： 人工智能（AI）是技術革命的前沿，其特點是算法、神經網絡和機器學習模型能夠模仿人類的認知功能。在軍用機器人領域，人工智能有望增強無人系統的感知能力、決策能力和適應能力，使其能夠自主導航復雜環境，并精確高效地執行關鍵任務。人工智能在軍事機器人領域的實際應用包括能夠執行偵察任務的自主無人機，以及配備智能導航系統、能夠穿越崎嶇地形并自主躲避障礙物的無人地面車輛。此外，人工智能驅動的預測分析和模式識別算法使機器人平臺具備了預測維護能力，能夠在動態和不可預測的作戰環境中進行主動維護干預，最大限度地提高戰備狀態。

• 概率機器人技術： 概率機器人技術代表了無人系統感知環境和與環境互動方式的范式轉變。這些技術通過將不完善的傳感器數據整合到模型和計劃中，減輕了 “感知-模型-計劃-行動”（SMPA）循環中固有的不確定性。同步定位與制圖（SLAM）為機器人導航和制圖帶來了革命性的變化。即使在動態和不確定的環境中，SLAM 也能使機器人自主地實時感知和測繪周圍環境。這意味著增強了軍事應用中的態勢感知能力，使無人系統能夠導航復雜地形，以前所未有的精度和效率執行任務。

• 網絡化： 將軍用機器人集成到網絡系統中開創了協同作戰的新時代，互聯網無處不在的連接性使之成為可能。機器人可通過網絡通信無縫共享傳感器數據、建模信息和規劃策略，促進多個智能體之間的協調行動。分散式 SMPA 功能允許在戰場上進行分布式決策，提高了面對動態威脅時的適應性和復原力。在實際應用中，無人系統可以自主協調行動，應對不斷變化的任務目標，并實時適應不可預見的突發事件，而無需人工干預。

• 并行處理： 并行處理架構是現代軍用機器人技術的計算支柱，使無人系統能夠以前所未有的速度和效率執行復雜的任務。從多核 CPU 到專用圖形處理器，并行處理可加速建模、規劃和感知處理等計算密集型任務。計算能力的增強加快了決策速度，提高了軍用機器人在動態和不可預測環境中的性能。例如，具備并行處理能力的無人機（UAV）可以快速分析大量傳感器數據，識別潛在威脅，并在瞬間精確地執行規避動作，從而提高其在戰場上的生存能力和任務效率。

• 量子技術： 隨著量子計算和量子傳感前沿技術的發展，軍用機器人技術有望從量子技術的變革潛力中獲益。量子計算的處理速度有望呈指數級增長，加密能力也將得到增強，是開啟無人系統數據分析、優化和決策支持新領域的關鍵。在量子傳感方面，量子重力測量學和量子磁力測量學的進步為全球定位系統失效或降級的環境提供了前所未有的導航、制圖和態勢感知能力。量子增強軍事機器人技術的現實例子包括配備量子傳感器的自主無人機，這些傳感器能夠探測到顯示地下結構或隱藏威脅的微妙重力異常，從而提高無人平臺在有爭議環境中的作戰效能和生存能力。

• 生物技術： 隨著基因編輯、合成生物學和生物啟發設計領域的進步，生物技術與軍用機器人技術的交匯點呈現出一幅充滿可能性和倫理困境的圖景。從模仿自然生物復原力和適應性的生物工程材料，到增強人類認知和控制能力的神經假體設備，生物技術有望提高機器人系統在不同作戰環境下的能力和復原力。生物技術在軍事機器人學中的實際應用包括受鳥類和昆蟲飛行力學啟發而開發的仿生無人機，以及將源自生物組織的生物混合致動器和傳感器集成到機器人平臺中，使其能夠在不斷變化的環境條件下表現出逼真的行為和適應能力。

• 定向能（DE）武器： 除了計算和生物技術，定向能（DE）武器代表了軍事技術的顛覆性范式轉變，提供了一系列防御、威懾和兵力投送能力。定向能武器利用集中的電磁能使敵方目標喪失能力、受到破壞或摧毀，為提高無人系統在各種作戰環境中的殺傷力和有效性提供了新的機遇。從能夠使電子和通信系統失效的高功率微波武器，到用于精確瞄準和反無人駕駛飛機任務的激光系統，定向能武器提供了一種多用途、可擴展的手段，能以光速精度和最小的附帶損害來對付威脅。此外，致命性自主武器的單發成本低，彈夾幾乎無限，使無人系統能夠以前所未有的效率和效果抵御導彈齊射、蜂群攻擊和非對稱威脅，提高機器人平臺的生存能力，在有爭議和退化的環境中成功完成任務。

• 致命自主武器系統（LAWS）： 隨著軍用機器人技術領域的擴展，致命自主武器系統（LAWS）的開發和部署提出了有關戰爭性質和自主系統中人的作用的深刻倫理、法律和戰略問題。致命自主武器系統的定義是能夠在沒有人類干預的情況下獨立識別和攻擊目標的武器系統，它代表了武裝沖突行為模式的轉變，為提高殺傷力和效率提供了機會，也帶來了意外后果和倫理困境的風險。致命性自主武器系統在現實世界中的應用包括配備機載目標識別算法和決策能力的自主無人機，以及能夠根據預定接戰規則與敵軍交戰的無人地面車輛。然而，由于對問責制、相稱性和意外傷害風險的擔憂，一些國家和非政府組織聯合呼吁先發制人地禁止致命性自主武器系統，這凸顯了在戰爭中開發和使用自主武器需要國際規范、法規和道德準則的指導。

• 高超音速武器： 在戰略戰爭中，能夠以超過 5 馬赫的速度飛行的高超音速武器的發展和擴散為軍用機器人技術帶來了新的挑戰和機遇。與傳統彈道導彈不同，高超音速武器具有更強的機動性和不可預測性，使現有導彈防御系統難以對其進行跟蹤和攔截。現實世界中高超音速武器的例子包括由火箭發射的高超音速滑翔飛行器和全程由高速發動機驅動的高超音速巡航導彈。一些分析家認為，高超音速武器可以威懾對手，提高精確打擊能力的有效性，從而增強戰略穩定性，但另一些分析家則警告說，高超音速武器的時間線被壓縮，飛行路徑不可預測，因此存在誤判、意外升級和戰略不穩定的風險。此外，對高超音速導彈防御系統的經濟承受能力、技術可行性和實用性的擔憂，也引發了對高超音速戰爭戰略影響的質疑，以及對采取全面軍備控制措施以降低擴散和不穩定風險的必要性的質疑。

結論

軍用機器人新興技術的深度和廣度--從人工智能和量子技術到生物技術、定向能、致命自主武器系統和高超音速武器--為政策制定者、戰略家和技術專家帶來了復雜的機遇和挑戰。在人類探索這一技術前沿的復雜性時，我們必須高瞻遠矚、謹慎從事，并在追求 21 世紀的安全、穩定與和平的過程中堅定不移地堅持道德行為、國際法和人類尊嚴的原則，從而實現軍事機器人新興技術的整合與部署。

參考來源：Baiju NT

人工智能（AI）正在徹底改變我們的生活和工作方式。在軍事領域，人工智能正被用于開發新型武器、防御系統以及指揮和控制工具。利用人工智能做出決策和采取行動的智能戰爭機器正變得越來越普遍。

本文探討了人工智能在戰爭機器中的應用。文章討論了不同類型的智能戰爭機器、它們的潛在應用以及它們帶來的挑戰和機遇。

智能戰爭機器的定義

智能戰爭機器是一種利用人工智能做出決策和采取行動的機器。這些機器可以是自主的，也可以是半自主的。

• 自主戰爭機器能夠在沒有人類干預的情況下做出決策和采取行動。它們由人工智能控制，無需人工操作即可運行。
• 半自動戰爭機器由人類控制，但利用人工智能協助人類做出決策和采取行動。它們可用于自動執行任務或為人類操作員提供協助。

智能戰爭機器的類型

智能戰爭機器有許多不同類型。其中包括

• 自主武器，如人工智能武裝無人機和制導導彈。
• 自主車輛，如坦克和地面機器人。
• 自主防御系統，如反導彈防御系統和防空系統。
• 自主指揮和控制工具，如作戰計劃系統和決策系統。

智能戰爭機器的潛在應用

智能戰爭機器有可能改變戰爭的方式。它們可以提高軍事行動的準確性、效率和安全性。

智能戰爭機器的一些潛在應用包括

• 提高武器精度。智能戰爭機器可以利用人工智能比人類更精確地識別和跟蹤目標。這可以減少平民傷亡和附帶損害。
• 提高軍事行動的效率。智能戰爭機器可以將目前由人類執行的任務自動化。這可以讓人類騰出手來，專注于更復雜和更具戰略性的任務。
• 提高軍事行動的安全性。智能戰爭機器可以利用人工智能檢測和規避威脅。這有助于保護士兵免受傷害。

智能戰爭機器的挑戰與機遇

智能戰爭機器的使用帶來了一些挑戰和機遇。

挑戰：

• 升級風險。智能戰爭機器會增加沖突升級的風險。這是因為它們可以比人類更精確、更快速地攻擊目標。
• 失控風險。智能戰爭機器可能失去控制，造成附帶損害，甚至自行發動戰爭。
• 倫理問題。使用智能戰爭機器會引發倫理問題，如對自主機器造成的損害承擔責任。

機遇：

• 減少平民傷亡。智能戰爭機器可以更精確地識別和跟蹤目標，因此有助于減少平民傷亡。
• 提高軍事行動的效率和效力。智能戰爭機器可以解放人類，使其專注于更復雜和更具戰略性的任務，從而提高軍事行動的效率和效力。
• 創新的新機遇。智能戰爭機器的發展可為人工智能、機器人和控制系統等領域的創新帶來新的機遇。

結論

智能戰爭機器的使用是軍事領域日益增長的趨勢。這些機器有可能改變戰爭方式，對全球安全產生重大影響。

必須認識到智能戰爭機器帶來的挑戰和機遇。需要制定機制來降低風險，抓住這些技術帶來的機遇。

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生成式人工智能的應用領域遠遠超出了數字助理和在線工具的范疇；其現在正涉足一個風險極大的領域：軍事行動。在國防戰略領域的這一飛躍代表著人工智能應用的重大發展，既是對戰略家和技術專家的挑戰，也令他們興奮不已。

生成式人工智能在軍事規劃中的應用現狀

來自特殊競爭研究項目（SCSP）的專家強調了正在進行的實驗，即根據特定的軍事條令和情報對生成式人工智能進行訓練，以制定作戰規劃。這一發展并不是要取代人類戰略家，而是要增強他們的能力。生成式人工智能在簡化復雜軍事行動的起草方面潛力巨大，不過實際執行仍嚴格受人類控制，并遵守防止自動致命行動的嚴格標準。

這個想法很吸引人：現在，生成式人工智能可以管理各種任務，從平凡的任務，如規劃一周的雜貨清單，到復雜的任務，如總結絕密情報或制定詳細的軍事戰略。不過，這項技術仍然需要一個 "認知副駕駛員"--由人類來監督和驗證人工智能的計劃。

以下是生成式人工智能在全球軍事行動中的三種應用方式。

1.自動威脅模擬：生成式人工智能用于網絡防御，根據以往事件中的模式自動生成網絡攻擊模擬。這有助于軍事網絡防御團隊制定強有力的應對措施，并針對潛在的網絡威脅進行更有效的訓練。

2.場景規劃和策略制定：在戰略行動中，生成式人工智能可以創建詳細的兵棋場景和策略，為特定的軍事形勢提供多種可能的應對措施。這有助于培訓和行動規劃，為軍事戰略家提供基于不同方法的各種潛在結果。

3.信息和心理作戰：生成式人工智能可用于制作量身定制的信息內容和心理作戰活動，以高度適應特定目標受眾的文化和社會背景。這種應用包括生成有說服力的通信，以戰略性的方式影響人們的觀念和行為。

生成式人工智能在創意和戰略領域的未來

從簡單的人工智能任務到更復雜的操作，這表明在未來，生成式人工智能有可能協調軍事和民用生活中更廣泛的方面。這包括從后勤支持到戰略規劃的方方面面，所有這些都將在人類的監督下進行，以避免出現令人擔憂的 "天網 "情況。

對于編劇來說，這項技術的發展提供了豐富的素材。人類角色將如何與能力越來越強的生成式人工智能互動？這種互動會產生什么樣的沖突和解決方案？敘事的可能性既廣泛又深刻，反映了現實世界與技術關系的復雜性。

駕馭新一代人工智能的格局

隨著新一代人工智能不斷滲透到生活的方方面面，它對地緣政治穩定的影響是深遠的，這與第一次世界大戰前的時代有著令人不安的相似之處。然而，在人類和人工智能顧問的精心指導下，我們有希望比過去更有效地駕馭這個動蕩的時代。

這些發展不僅是技術上的，也是鼓舞人心的。在人工智能重塑戰場的同時，它也重塑了敘事景觀，為每個人角色和故事提供了新的挑戰和機遇。無論是在探索戰爭的未來、人工智能的倫理，還是人工智能驅動的企業世界中的微妙動態，不斷演變的人工智能角色都是一個等待探索的敘事金礦。

隨著人工智能的不斷發展，敘事也應與時俱進，以挑戰角色和吸引讀者的方式融入這些技術進步。這不僅是一次反思未來的機會，也是一次通過講述故事塑造未來的機會。

參考來源：AI4ES

隨著當前人工智能和機器學習程序的快速發展，大多數國家都在優先發展新的和改進的自主系統，目的是以更快的反應速度、更低的成本和更少的人力來執行多項任務。現代戰爭正變得越來越自主，包括作戰在內的多項功能正被委托給日益復雜的程序和系統。本文旨在分析使用人工智能的武器系統在軍事上的應用，特別是巡飛彈藥。文章將分析這些系統當前的能力、在納戈爾諾-卡拉巴赫沖突（2020 年）和最近的烏克蘭-俄羅斯戰爭（2022 年）中的應用，同時還將考慮當前和未來系統將面臨的法律和倫理挑戰。文章將從安全角度分析不同自主系統的當前應用和未來趨勢，并從法律和倫理角度分析主要挑戰。

導言

縱觀歷史，戰爭一直主要是人與人之間的摩擦行為，"是人與人之間的肉體較量，每個人都使用武力迫使我們的敵人按照我們的意愿行事"。在這一論點中，技術在戰爭中一直扮演著關鍵角色，往往通過其成功的條令運用來重塑作戰方式。事實上，諸如火器和火車的發明、機械化車輛和后來的裝甲車輛以及作戰飛機的發展，以及核武器的誕生等技術突破，不僅改變了戰爭戰術的動態，而且改變了應如何發動戰爭的戰略。在過去幾十年里，人工智能（AI）領域的技術成就使更新的系統越來越多地融入我們日常生活的許多方面，目前在信息和通信技術（導航、社交媒體算法等）、工業（流程自動化和優化）、市場營銷和銷售甚至醫療保健領域都有應用。人工智能系統也在軍事工業綜合體中大顯身手，既是提供支持功能的平臺，如情報、監視、導航和增強的指揮與控制（C2）能力，也是協助完成識別和選擇目標以及實施打擊等不同復雜任務的平臺。本文將分析人工智能的后一種功能、其目前的應用以及此類能力對國際人道主義法的挑戰。不過，在探討其軍事能力之前，有必要澄清什么是人工智能、自主系統與遙控平臺的區別，以及人與機器如何相互作用。

不同層次的自主性和當前人工智能在戰爭中的應用

人工智能有許多不同的定義。最簡單地說，人工智能可以定義為一種系統、程序或機器，能夠以類似人類的智能快速執行不同的復雜任務。由于人工智能技術在各個領域的廣泛應用和可能的應用（及影響），大多數國家的軍隊都實施了自己的人工智能戰略，以利用該技術的固有優勢，如增加反應時間、降低成本和更好地防御網絡威脅。在與武器系統集成方面，應區分兩個不同的類別：a) "自動"；b) "自主"。紅十字國際委員會（紅十字委員會）是這一領域的主要機構之一，該委員會認為，這兩類系統在自主程度、功能（即可執行的任務及其復雜性）以及最重要的人類控制或監督程度方面存在很大差異。自動系統可定義為 "非遠程控制，但一旦部署就能以自足和獨立的方式運作 "的武器。自動崗哨槍、傳感器融合彈藥和某些反車輛地雷就屬于此類武器。根據這一定義，一些軍事機構認為，無人機等無人駕駛航空系統（UAS）既不應被視為完全 "自動化"，因為它們可以遙控駕駛；也不應被視為完全遙控，因為導航、起飛和著陸等功能可以 "自動化"。英國國防部試圖為自動化系統提供一個包羅萬象的定義，即那些 "根據一個或多個傳感器的輸入，在邏輯上按照預先確定的規則進行編程，以提供可預測結果的系統"。

另一方面，還有 "自主 "武器系統，未來可能會由更先進形式的人工智能集成。雖然沒有一個統一的定義，但許多軍事手冊和國際機構似乎都同意一些核心特征。例如，紅十字國際委員會（ICRC）將自主武器系統定義為 "無需人工干預即可選擇目標并對其施以武力的武器；美國國防部（US DoD）將其定義為 "一旦啟動，無需人類操作員進一步干預即可選擇并攻擊目標的武器系統"，而英國國防部（UK MoD）則給出了如下定義："能夠理解更高層次意圖和方向的系統；根據這種理解和對環境的感知，這種系統能夠采取適當行動，實現理想狀態；它能夠從眾多備選方案中決定行動方案"。因此，從這些定義中可以看出，自主武器系統的共同特征是：a) 此類系統能夠執行多項功能；b) 無需人類監督和/或批準即可運行；c) （至少在未來）還能根據周圍環境的變化進行動態調整。

一些軍事部門還根據復雜程度對自主武器系統進行了進一步分類。例如，美國國防部根據自動化和控制程度，將自主武器系統分為三大類：1）"自主武器系統"（如上定義）；2）"人類監督自主武器系統"：旨在為人類操作員提供干預和終止交戰的能力；3）"半自主武器系統"：一旦啟動，僅用于攻擊人類操作員選定的單個目標或特定目標群（美國國防部，2023 年）。最后，自主武器系統還可根據其人機一體化、控制和監督的程度細分為三個不同類別：1）"人在回路武器"：僅能在人類指令下選擇目標和投放力量的系統；2）"人在回路武器"： 2）"人在環上武器"：可在人類操作員的監督下選擇目標和投放武力，人類操作員可控制其行動；以及 3）"人在環外武器"：能夠在沒有任何人類輸入或互動的情況下選擇目標和投放武力的系統。

目前已投入實戰的具有半自主能力、屬于 "人在回路中 "類別的武器系統包括 "法蘭克斯 "1-B 近防武器系統（CIWS），這是一種艦載 20 毫米火炮系統，可自主探測、跟蹤和攻擊目標（雷神公司，2023 年）；反火箭和防空平臺，如以色列的 "鐵穹 "和德國的 "歐瑞康天盾"，均可自主探測、跟蹤、選擇和交戰。目前具有一定程度自主功能的另一類武器系統是巡飛彈藥，其能力和使用情況將在接下來的章節中分析。

巡飛彈藥：目前的能力

過去十年中，巡飛彈藥的擴散和復雜性迅速增加。如今，20 多個國家正在生產和使用此類系統，預計未來幾年這一趨勢還將加劇。與無人機不同，巡飛彈藥是一種無人駕駛飛行器，旨在識別、跟蹤并在撞擊目標后用重量不等的爆炸彈頭在可視范圍外交戰。巡飛彈藥設計為便攜式、易于發射和一次性使用，使其成為火炮和復雜導彈系統的一種成本效益高、更安全、更靈活的替代品。事實上，得益于這些特點，它們能夠（根據制造商的說法）執行多種類型的任務（情報、監視、偵察、精確打擊、反炮擊等），同時在一定區域上空長時間巡飛，從而有更多的決策選擇。雖然目前使用的巡飛彈藥的大部分任務都是自動執行的，如起飛和著陸，但更先進的系統擁有不同程度的自主能力，如導航、目標探測、跟蹤，有些甚至是交戰。事實上，以色列的 "哈比 "和 "哈羅普 "無人機、俄羅斯的 "柳葉刀-3"、土耳其的 "Kargu-2 "以及美國的 "彈簧刀"（300 和 600 系列）等巡飛彈藥都配備了全球定位系統制導、光電和紅外傳感器以及圖像處理設備，使它們（在不同程度上）能夠自主識別和跟蹤目標。最值得注意的是，"哈比 "和 "哈羅普 "巡飛彈藥被許多分析家認為是自主武器系統的典范，能夠在有限甚至沒有人工干預的情況下攻擊目標（這里指的是來自防空系統的雷達信號）。Kargu-2 是最新的系統之一。它是 STM 于 2020 年為土耳其武裝部隊開發的一款小型四旋翼飛行器，遙控或自主飛行距離為 10 千米，飛行時間為 30 分鐘，據稱配備了電子光學（EO）和紅外（IR）相機，以及使用機器學習算法進行識別的自動目標識別（ATR）系統。它還能與其他機型組成蜂群。雖然該公司稱其系統采用了 "人在環內原則"，但聯合國專家小組進行的一項調查似乎表明，利比亞民族和睦政府可能已使用 Kargu-2 無人機自主 "攻擊目標，而無需操作員與彈藥之間的數據連接"。

最近沖突中的使用情況和效果

只是在最近幾年，巡飛彈藥才被廣泛用于沖突場景。本節將分析兩個使用此類系統的案例研究及其軍事影響。

a. 納戈爾諾-卡拉巴赫沖突（2020 年）

2020 年 9 月，阿塞拜疆部隊在納戈爾諾-卡拉巴赫東部地區發起進攻行動，該地區是阿塞拜疆與現已解體的亞美尼亞阿爾扎赫共和國之間的爭議地區。在這次進攻中，阿澤里部隊廣泛使用以前購買的以色列 Harop 和 Harpy-2 型彈藥，以及其他土耳其制造的無人機，有計劃地消滅目標。這些輕型 "自殺式無人機 "的射程可達 200 公里，可手動或自動操作，并配備 16 公斤重的爆炸彈頭。據 OSINT 消息來源稱，這些系統在 9 月攻勢的最初幾天發揮了巨大作用。事實上，由于這些系統具有反輻射能力，阿塞拜疆在 9 月 30 日期間和之后對亞美尼亞 T-72 坦克縱隊以及亞美尼亞地對空導彈防御系統和炮兵陣地發動了一系列精心協調的攻擊，為阿塞拜疆空軍在一些地區發動攻擊以及阿塞拜疆地面部隊奪取蘇沙等戰略要地鋪平了道路。考慮到亞美尼亞陸軍加強了大量武器庫，這些系統對亞美尼亞軍事裝備和人員造成的影響令人印象深刻。官方數字各不相同，但根據基于 OSINT 的研究，在短短大約 40 天的交火和沖突中，阿塞拜疆無人機和巡飛彈藥成功發現并摧毀了大量坦克、裝甲運兵車、火炮、雷達和防空導彈基地（9K33 Osa、遠程 S-300 和至少 1 個 Tor-M2KM）以及電子戰設備。可以說，阿塞拜疆軍事攻勢的成功在很大程度上歸功于對無人偵察機和自殺式彈藥的協調使用，這些彈藥由于體積小，成功地躲過了亞美尼亞防空系統的雷達信號。雖然亞美尼亞的防空導彈確實擊落了一些自殺式彈藥，但考慮到損失的相對數量，這些系統顯然在有效削弱亞美尼亞防御能力方面發揮了決定性作用。

b. 烏克蘭-俄羅斯沖突（2022 年）

烏克蘭戰爭是迄今為止最廣泛使用 "自殺式無人機 "的戰爭，尤其是俄羅斯武裝部隊。據報道，在沖突的第一年，俄羅斯空軍由于在烏克蘭防空部隊手中損失了大量飛機而在空中優勢爭奪戰中失去了優勢，此后俄羅斯開始更加重視混合使用各種類型的偵察無人機，如扎拉 421 和奧蘭、埃勒龍系列，以及像柳葉刀-3 這樣的巡飛彈藥，還有數量更多的伊朗制造的沙赫德-136。后兩者已被用于打擊特定的高價值目標，如防空系統、炮兵陣地和其他靜態目標，以及前線后方數公里處的敏感民用基礎設施（發電站、輸電線路、水庫等）。

事實證明，沙赫德-136 尤其是俄羅斯武裝部隊的寶貴資產，也是烏克蘭地對空導彈（SAM）和火炮基地的頭疼問題。該系統于 2022 年 9 月被引入俄羅斯武庫，作為一種臨時且相對廉價的解決方案，旨在填補俄羅斯無人機艦隊和巡航導彈武庫耗盡所造成的能力缺口，同時由于西方長期制裁制造這些系統所必需的高科技組件，導致當地生產能力嚴重下降。沙赫德-136 系統是一種遠程 "單向攻擊 "巡飛彈藥，裝備有用于偵察的照片和視頻設備，以及 30 至 50 公斤重的爆炸彈頭。它的射程據稱超過 2000 公里，巡飛速度高達 180 公里/小時，可巡飛數小時。這些系統中的多個系統還可以從一輛普通卡車上 "齊射 "發射。就自主功能而言，Geran-2 系統非常簡單。最值得注意的是，得益于其導航系統以及衛星和無線電信號的結合，"杰蘭-2 "可以預先編程，自主飛行并攻擊預先設定的特定地點。最新型號還配備了俄羅斯 Komet-M 數字接收器，用于改進導航、信號和抗干擾。一些分析家不排除自殺式無人機的變型也可能安裝用于打擊硬目標的紅外攝像機，使系統能在末端階段直接、更準確、自主地飛向熱源。但這一能力尚未得到證實。與納戈爾諾-卡拉巴赫沖突類似，像 "Geran-2 "這樣的巡飛彈藥從戰術和戰略層面產生的影響都相當大。從作戰角度看，伊朗彈藥提供的更遠射程，加上其低廉的成本、低雷達探測率以及從前線任何地方大量發射的固有能力，正在日益擴大烏克蘭防空系統的缺口，從而使其他高價值目標，如炮兵陣地、補給和通信網絡以及關鍵基礎設施，更容易受到縱深攻擊。雖然大部分攻擊都能被動能防御系統（如 ZSU 和導彈防空系統）有效抵御，但由于隨時發射的系統數量龐大，一些系統還是設法穿過了烏克蘭的防空系統，摧毀了 4 輛自行榴彈炮、2 輛裝甲運兵車以及若干電力基礎設施。其數量之多、用途之廣、射程之遠、續航時間之長，使其非常適合于低成本的 SEAD 行動，以及探索和發現防御漏洞，為巡航導彈攻擊鋪平道路。

增強自主性的法律挑戰

國際人道主義法（IHL）是國際公法中關于限制戰爭對非戰斗人員有害影響的規則，在這一法律領域，包括巡飛彈藥在內的自主武器系統一直是學者們爭論的主題。法律學者已經確定了至少三個主要的法律挑戰，這些挑戰是由更多獨立自主系統的潛在發展和使用所帶來的。這些挑戰具體涉及 1949 年日內瓦四公約《第一附加議定書》規定的區分、相稱和預防規則，即

1. 它們區分合法目標與民用目標和平民的能力；

2. 附帶傷害平民和損壞民用物體的風險；

3. 人類操作員理解該系統并驗證其操作符合國際人道主義法的能力。關于第一點，有觀點認為，要使系統能夠自行區分合法與非法目標，就必須為其配備掃描儀和傳感器，使其能夠區分民用物體和軍事目標。然而，在戰爭中，環境往往會迅速發生變化，因此，這些事先根據特定條件和特定參數設計和編程的系統將無法考慮戰場上隨時間發生的所有變化因素和變量，并相應調整其交戰參數，從而導致潛在的不可預測的結果，以及攻擊中的歧視。即使在人類仍能控制觸發器的系統中，研究也表明，在快節奏、壓力大和不確定的條件下，操作員可能只是不加批判地過度依賴系統的建議，這種情況被稱為 "自動化偏差"。第二點與戰爭中的相稱性原則有關，該原則要求軍事指揮官在攻擊前采取一切可能的預防措施，以免造成與預期軍事優勢不相稱的過度損害（《第一附加議定書》第 51.5b 條）。因此，在決定自主實施攻擊時，這些系統需要通過定性分析來判斷對合法目標實施的攻擊是否被認為是相稱的，或者是否已經采取了所有可行的預防措施，從而使程序符合這一規則。有人認為，這種背景評估始終需要人類的判斷。第三點也是最后一點涉及自主系統的可預測性。事實上，為了遵守相稱性和預防性規則，指揮官必須確信他選擇使用的武器將以某種方式發揮作用，并將產生可預測的可靠效果。如果武器在任何環境或情況下的效果都無法控制或無法完全預見，那么他就有可能違反國際人道主義規則（同上）。紅十字國際委員會對這些與注入了更先進、更獨立的人工智能的日益自主的系統相關的法律和倫理風險尤為關注。紅十字國際委員會一直主張為自主武器系統的開發和使用制定一套全面的、具有約束力的規范和規則，例如限制目標類型、地理范圍和使用環境，并規定必須有人類監督。從這個意義上說，2016 年，在《聯合國特定常規武器公約》（CCW）的工作范圍內成立了一個政府專家組，討論與致命性自主武器系統領域的技術有關的問題。2019 年，政府專家小組通過了一份指導原則清單，旨在幫助成員國在討論致命性自主武器系統的法律和倫理風險時找到共同點。雖然政府專家小組定期召開會議討論此類問題，但制定此類系統監管框架的道路似乎還很遙遠，主要原因是對致命性自主武器系統尚無一個共同認可的定義，因為它需要涵蓋更廣泛的人機交互主題。

結論：未來會怎樣？

在過去幾年中，巡飛彈藥的發展、使用和能力都有所提高。最近在納戈爾諾-卡拉巴赫和烏克蘭發生的沖突表明，它們能以相對低廉的價格有效打擊前線后方的高價值目標，通常可替代巡航/SEAD 導彈和火炮系統，在某些情況下，其射程甚至超過它們。然而，正如其他作者所言，巡飛彈藥也有可能用于其他目的，如早期預警和近距離空中支援。在過去幾年中，歐洲各國對投資采購現有或開發本地解決方案的興趣日益濃厚，而大國作為該領域的技術領導者之一，正在從烏克蘭戰爭中吸取教訓，以制定使用和防御巡飛彈藥的進攻和防御條令。就此類系統的能力而言，發展趨勢似乎是提高系統的自主性，這在很大程度上是由于人工智能在機器學習和深度學習領域的進步，以及需要規避預警設備造成的無線電信號干擾，而 AWS 對這些干擾是免疫的。事實上，一些自主系統已經在使用商業化的先進人工智能軟件和硬件，這些軟件和硬件使用不同的傳感器，能夠通過分析大量數據自動識別物體并對其進行分類。例如，烏克蘭武裝部隊最近推出了一款名為 "Saker "的人工智能無人機，它既能進行第一人稱視角（FPV）攻擊，也能在人類監督下自主識別目標并可能與之交戰，其目的是限制反應時間，并消除干擾的影響，否則操作員將無法直接控制。最后，關于與國際人道主義法相關的難題，雖然一些西方國家，最著名的是美國和英國，已經實施了開發和使用 "負責任的 "人工智能和自主系統的指導方針和法規，如全面審查和在交戰階段持續的人類監督，但其他國家可能并不傾向于這樣做。其背后的原因是，由于其生產成本低廉、用途廣泛，再加上易于與日益先進的人工智能集成，大規模生產能夠自主實施攻擊的系統（即使效率較低）將更具優勢，這一點在烏克蘭已經可以看到。

參考來源：MONDO INTERNAZIONALE

本文討論了在軍事領域決策過程中使用人工智能（AI）的好處和注意事項。文章側重于三個主要方面：提供更快、更準確信息的能力，掌握情況和減少人為錯誤，以及在使用這種技術時必須考慮的技術和倫理因素。人工智能可以大大改善軍事領域的決策；然而，重要的是要反思與使用人工智能相關的倫理和技術影響。

關鍵詞 人工智能、情境領域、減少人為錯誤、合成環境、顛覆性技術、知情決策。

1 簡介

人工智能（AI）已成為包括軍事在內的各個領域的重要工具。人工智能的定義是開發計算機系統，使其能夠執行通常需要人類典型的理性智能才能完成的任務，包括識別語音、做出決策和解決問題。在軍事領域，人工智能可以通過實時處理有價值的信息，幫助指揮官更快、更準確地做出決策。然而，人工智能在軍事領域的應用也帶來了倫理和技術方面的挑戰，例如在隱私和數據安全等方面對人類的影響。必須了解人工智能在軍事領域的優勢和挑戰，才能有效、負責任地實施人工智能。從這個意義上說，人工智能的應用可以優化指揮官在戰場上及時做出明智決策的能力。此外，對大量信息的即時處理使人們有可能對全景有更全面的了解，這為預測突然變化和可能出現的風險提供了依據，而這些都需要掌握態勢。這也有助于減少個人失誤，擺脫每個人的局限性。不過，有必要考慮在對這一顛覆性技術進行管理時所涉及的倫理問題。

2 人工智能在決策中提供快速準確的信息

在軍事領域使用人工智能并非新概念。然而，在很短的時間內，它已成為一種日益重要和有用的工具。它能夠高速、準確地處理大量數據，并分析模式和趨勢，提供重要信息，幫助指揮員在發生危機時執行措施，而危機需要快速、有效的反應，這在完成任務可能受到影響的情況下非常有用。

此外，人工智能還能識別人類可能忽略的模式和趨勢，從而更好地進行數據分析。這樣就能更全面、更清晰地了解任何情況，使軍方能夠做出更明智的決策。人工智能還能將數據收集和分析等乏味的重復性任務自動化，從而騰出時間實施更相關的行動。

從這個意義上說，人工智能提供信息的速度和質量對軍事決策過程有著積極的影響。指揮官可以擁有一種工具，使他們在行動發展過程中更容易選擇并永久保持認知優勢。所謂 "認知優勢"，是指在戰場上以最有效的方式利用信息和知識的能力。這意味著，人工智能可用于規劃過程、開展行動，甚至在任務完成后提供反饋并鞏固認知優勢。

同樣，在軍事行動規劃中，人工智能可以分析數據、生成情報，并提供需要優先處理的局勢變化信息以及可用資源和其他重要因素。在戰爭實施過程中，人工智能可以提供有關設備變化、通信流量和其他關鍵因素的實時數據。這一優勢將使指揮官有能力在不斷變化的情況下做出快速有效的決策，并確保其部署的資產始終處于有利地位。例如，某國開發了一套自主車輛系統，用于收集戰場信息，其目的是對信息進行處理，以便為決策提供準確的要素；它甚至可以在結果評估方面提供幫助。

3 掌握情況和減少人為錯誤

據西點軍校現代戰爭研究所稱，人工智能的多任務特性使其可以通過與不同決策層的偵察、監視和情報集成手段的實時連接，用于收集和處理信息。人工智能能夠處理大量數據并從中學習，這意味著指揮官可以提高對態勢的掌控能力，減少危急情況下的人為錯誤。

一方面，人工智能可以實時處理信息，全面了解戰場態勢。此外，人工智能還能分析歷史數據和趨勢，在更短的時間內預測局勢并做出更準確的決策。同樣，如果與能夠以自身標準開展行動的自主手段銜接，就可以省去暫停行動的必要，從而有可能對對手保持持續的壓力。例如，人工智能可以分析敵人的行為模式并預測未來的動向，從而用于制定不確定性余地更小、細節更精確的應急計劃。

另一方面，在軍事決策過程中應用人工智能還能減少人為錯誤。從這個意義上說，由于軍事力量的應用所隱含的后果，指揮官的決策能力面臨著需要高度重視的情況。例如，法律方面的考慮，如尊重人權或保護自己的部隊，被證明是涉及道德的因素，最終會對指揮官產生壓力，并可能導致因疲勞、恐懼或缺乏經驗而做出錯誤的決定。在這種情況下，人工智能通過提供準確可靠的信息，有助于最大限度地減少這些錯誤。

此外，人工智能還可用于模擬合成環境中的情況，讓軍事人員在安全可控的環境中練習、積累經驗并提高技能。因此，美國陸軍正在利用人工智能的優勢培訓步兵單元指揮官，根據戰術形勢的變化--面對模擬對手--創建可變場景，對手的反饋和快速決策能力豐富了培訓經驗。這樣就能加強美國陸軍培訓的步兵指揮官的決策和掌握情況的能力。總之，在軍事決策過程中應用人工智能，可以讓負責任的指揮官提高對態勢的掌握能力，減少人為錯誤。

4 技術和倫理方面的考慮

人工智能這一技術正越來越多地應用于軍事領域，目的是提高軍事行動的效力和效率。然而，人工智能的使用也帶來了一些重要的技術和倫理問題，必須認真加以解決。從這個意義上說，不應無視這一現實，也不應無視在使用這些技術時因其顛覆性而涉及的考慮因素。

從技術角度看，在軍事決策過程中使用人工智能有可能提供更快、更準確的信息，提高對態勢的認識，并降低人為錯誤的風險。然而，人工智能的使用也帶來了必須妥善解決的重大挑戰。首先是人工智能所使用數據的質量問題，人工智能的正常運行依賴于準確、高質量的信息。如果不具備這些特征，人工智能除了在訓練中出現錯誤外，還可能做出不正確或不恰當的決定。因此，必須掌握準確的最新數據，以確保人工智能的效率。其次，必須有足夠的基礎設施供其使用。換句話說，人工智能需要大功率的計算基礎設施和可靠的通信網絡才能良好運行。因此，要想在軍事決策過程中充分發揮人工智能的潛力，就必須對基礎設施進行投資。

另一方面，從道德角度來看，使用人工智能會引發重要的思考，例如它對受武裝沖突影響的戰斗人員、非戰斗人員和平民的生活會產生什么影響。因此，必須制定明確和透明的政策，規范在軍事情況下使用人工智能。在這方面，為確保在軍事領域有效使用人工智能，有必要明確以下幾個方面： 首先，必須制定明確透明的人工智能使用政策，并確保所有專家、人工智能操作員都接受過使用、監督和控制該技術的培訓。其次，必須確保提供有效使用人工智能所需的計算和通信基礎設施。這包括購置適當的設備和技術，以及建立安全可靠的通信網絡。因此，要充分利用人工智能在軍事決策中的潛力，就必須對基礎設施進行投資。

結論

人工智能可提高收集信息的速度和準確性，并增強及時做出明智決策的能力，從而提高軍事行動的效力和效率。此外，使用人工智能還有助于減少人員傷亡和附帶損害，從而保護平民和限制軍事行動對非戰斗人員的負面影響。為了充分發揮人工智能在軍事領域的潛力，必須制定清晰透明的使用政策，優先培訓軍事人員使用人工智能，并與學術研究機構簽訂合作交流協議。這將有助于最大限度地降低在軍事行動中使用人工智能的風險，最大限度地提高其效益。在軍事領域的決策過程中使用人工智能的經驗，主要參與者是美國陸軍等，由于不斷競爭以加強其在世界上的存在，他們一直在加速發展這項技術。可以從中汲取重要的經驗教訓，以發展自己的人工智能，并闡明國防方面的需求，特別是在軍事決策過程中。總之，在決策過程中適當實施人工智能，可受益匪淺。這可以通過提供更快、更準確信息的自主系統來實現；也可以通過在模擬器中使用合成環境對指揮官進行決策培訓來實現；最后，還可以通過減少處理過程中的人為錯誤來實現。

參考來源：CEEEP

將人工智能（AI）融入軍事行動是一個持續討論和爭論的話題。在眾多人工智能應用中，像 OpenAI 的 GPT-4 這樣的大型語言模型（LLM）在自然語言處理、理解和生成方面展現出了前所未有的能力。本文探討了 LLMs 在軍事規劃革命中的潛力，并強調了它們帶來的挑戰和機遇。

LLMs： 人工智能的突破

過去幾年中，LLM 在人工智能研究領域取得了長足進步，展示了其理解上下文、生成連貫文本甚至翻譯語言的能力。這些模型給人留下了深刻印象，在新聞、客戶服務和科學研究等各個領域都得到了應用。

軍事規劃領域的LLM

軍事規劃是一個復雜的過程，需要分析大量信息，如敵方能力、兵力和后勤。LLM 可以幫助軍事規劃人員快速處理和分析這些數據，簡化規劃流程，減少人為錯誤的可能性。在軍事規劃中使用 LLM 可以帶來以下好處：

1、改進決策： 通過分析歷史數據，LLMs 可以洞察各種戰略的潛在結果，幫助軍事規劃人員做出更明智的決策。此外，LLM 還能通過評估潛在對手的行為模式來預測其行動。

2、增強交流： LLMs 可以生成復雜數據集的自然語言摘要，使軍事人員之間更容易交流關鍵信息。這可以提高對態勢的認識，并做出更明智的決策。

3、有效分配資源： LLM 可以通過分析供應鏈數據和預測未來需求來優化軍事資源的分配。這有助于最大限度地減少浪費，確保資源用在最需要的地方。

4、定制培訓： LLM 可以根據每個士兵的需求和能力創建定制的訓練場景。這樣可以提高訓練效率，最大限度地發揮每個士兵的潛能。

5、士氣和心理健康支持： LLM 可以通過自然語言對話為士兵提供心理支持，協助進行壓力管理并解決心理健康問題。

挑戰與關切

盡管有諸多優勢，但在軍事規劃中實施 LLMs 還面臨一些挑戰和問題：

1、數據安全： 在軍事規劃中使用 LLM 需要處理高度敏感的信息。確保這些數據的安全性和保密性至關重要。軍事組織必須投資于強大的網絡安全措施，以保護其數據免遭未經授權的訪問和潛在泄漏。

2、道德考慮因素： 在軍事規劃中部署 LLM 會引發道德問題，即決策自動化程度可能會提高。隨著人工智能系統變得越來越復雜，人類決策與機器決策之間的界限可能會變得模糊，從而導致人們擔心在出現錯誤或失敗時的問責和責任問題。

3、技術局限性： 雖然 LLM 在自然語言理解方面取得了顯著進步，但它們也并非沒有局限性。這些模型有時會產生不準確或有偏見的結果，從而可能導致錯誤的決策。軍事組織必須認識到這些局限性，并確保人類的專業知識仍然是規劃過程中不可或缺的一部分。

4、對技術的依賴： 過度依賴 LLM 可能會導致人類分析能力下降和對技術的過度依賴。軍事規劃人員必須在利用 LLM 的力量與保持人類參與決策過程之間取得平衡。

合作機會

軍事組織、學術界和私營部門之間的合作有助于應對軍事規劃中與 LLM 相關的挑戰。以下是一些潛在的合作途徑：

1、分享最佳實踐： 軍事組織可以相互學習在規劃過程中實施 Lating LLMs 的經驗。分享最佳實踐有助于找出潛在的隱患，確保最有效地利用這些先進的人工智能工具。

2、聯合研究計劃： 軍事組織、學術界和私營部門之間的合作研究計劃可以推動 LLM 的創新發展。這可以創建更先進的模型，更好地應對軍事規劃人員面臨的獨特挑戰。

3、道德準則： 為在軍事規劃中使用 LLMs 制定道德準則，有助于消除人們對決策自動化程度提高的潛在后果的擔憂。軍事組織、人工智能研究人員和倫理學家之間的合作可以制定原則，在人工智能的益處與人的責任和義務之間取得平衡。

4、培訓與教育： 聯合培訓和教育計劃可以幫助軍事人員發展必要的技能，以便在規劃過程中有效實施 LLM。這可以包括有關 LLM 技術方面的培訓，以及有關人工智能在軍事行動中的道德和法律影響的教育。

5、互操作性： 開發可互操作的人工智能系統可促進軍事組織之間的無縫通信和信息共享，確保將 LLM 有效納入多國軍事規劃工作。

結論

大型語言模型的強大功能為軍事規劃帶來了巨大的變革機遇。雖然在實施過程中會遇到一些挑戰和問題，但軍事組織、學術界和私營部門之間的合作有助于克服這些障礙，最大限度地發揮 LLM 在軍事行動中的潛力。通過利用人工智能的力量并保持技術創新與人類專業知識之間的平衡，軍事組織可以改進決策、加強溝通、優化資源分配，并更好地支持其人員的福祉。

作者：Chad Scott

原文來源：Crossroads of Power

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）