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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。

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

在不斷發展的技術和戰略分析領域，有兩個領域因其深遠的影響和有趣的可能性而脫穎而出：人工智能 （AI） 和博弈論。乍一看，它們可能看起來很不同——人工智能是計算機科學的一個分支，致力于創造智能機器，而博弈論則是研究競爭環境中的戰略決策。然而，當這兩個領域融合在一起時，它們開啟了一個新的可能性領域，徹底改變了我們處理和解決復雜戰略問題的方式。

人工智能和博弈論的交集不僅僅是一個技術聯盟;它代表了我們對戰略、決策和預測分析的理解的范式轉變。人工智能帶來了其無與倫比的計算能力、處理大量數據集的能力和先進的算法。另一方面，博弈論為理解競爭和合作互動的動態提供了一個框架，無論是在個人、公司還是國家之間。它們共同創建了一個強大的工具包，用于駕馭錯綜復雜的戰略決策世界。

在當今數字時代，這種融合尤為有效，因為數字時代數據豐富，計算能力不斷擴展。人工智能的學習、適應和決策能力越來越類似于人類的戰略思維，這是博弈論的一個核心方面。隨著人工智能系統變得越來越復雜，它們不僅在學習下國際象棋或圍棋等游戲。盡管如此，它們也被應用于戰略互動至關重要的現實世界場景——從金融市場到國際外交。

在本文中，我們將踏上人工智能和博弈論的探索之旅。我們將深入研究它們的歷史背景，研究人工智能如何用于解決復雜的博弈論問題，并展望這個令人興奮的跨學科領域的未來。通過了解人工智能和博弈論之間的協同作用，我們可以深入了解戰略決策的未來——一個機器競爭和制定戰略的未來。

人工智能和博弈論的歷史背景和里程碑

人工智能在戰略博弈和博弈論領域的旅程始于不起眼但意義重大的一步。最早的里程碑之一是IBM的“深藍”（Deep Blue）的誕生，這是一款國際象棋計算機，在1997年擊敗了世界冠軍加里·卡斯帕羅夫（Garry Kasparov）。這一事件標志著一個關鍵時刻，展示了人工智能在掌握需要深入戰略思維的游戲方面的潛力。

繼深藍之后，人工智能領域繼續發展，處理更復雜的游戲。一個里程碑式的成就是谷歌DeepMind的AlphaGo，它在2016年擊敗了世界冠軍圍棋選手李世石。圍棋，一個以其大量可能的位置和對直覺的依賴而聞名的游戲，對人工智能來說是一個重大挑戰。AlphaGo的勝利證明了人工智能在學習和制定戰略方面的先進能力，遠遠超出了蠻力計算。

在這些發展的同時，人工智能開始納入博弈論的原理。博弈論的理性決策者之間沖突與合作的數學模型為人工智能算法模擬和分析戰略互動提供了一個框架。這種整合使人工智能能夠超越游戲，應用于現實世界的場景，如經濟建模、政治戰略和社會行為分析。

機器學習是人工智能的一個子集，專注于構建從數據中學習的系統，機器學習的集成進一步推動了人工智能的能力。強化學習等技術，人工智能系統通過執行動作和觀察結果來學習決策，在開發能夠在動態環境中適應和優化策略的人工智能方面發揮了重要作用。

人工智能在預測博弈論中的應用標志著另一個重要的里程碑。人工智能系統經過訓練，可以預測戰略場景中的結果，考慮眾多變量和潛在策略。事實證明，這種能力在金融和經濟等領域非常寶貴，在這些領域，預測市場趨勢和消費者行為至關重要。

隨著人工智能系統越來越善于制定戰略，出現了倫理方面的考慮，特別是在軍事戰略和監視等敏感領域的使用方面。隨著我們邁向未來，圍繞人工智能在戰略決策中的道德使用問題的辯論仍然是一個關鍵的討論。

人工智能在解決博弈論問題中的應用

人工智能在博弈論中的應用在很大程度上延伸到了經濟學和政治學領域。在經濟學中，人工智能算法用于模擬市場行為、模擬競爭性商業場景和優化定價策略。在政治學中，人工智能有助于模擬選舉策略、外交談判和沖突解決。

示例：市場分析中的人工智能 考慮一個簡單的市場場景，公司在價格上競爭。人工智能算法可用于模擬該市場并預測均衡價格。

在政治戰略方面，人工智能可以模擬選舉場景，考慮選民偏好、競選策略和媒體影響等因素。這些模擬有助于了解選舉政治的動態，并制定有效的競選策略。 、

機器學習與預測博弈論

機器學習是人工智能的一個動態子集，它大大增強了博弈論的預測能力。通過分析模式和學習數據，機器學習模型可以預測各種博弈論場景中的結果，為戰略決策過程提供有價值的見解。

在博弈論中，預測建模涉及根據歷史數據和概率算法預測玩家的行動和反應。神經網絡、決策樹和強化學習算法等機器學習模型擅長處理這些復雜的場景。它們可以處理龐大的數據集，找出可能無法立即顯現的模式和戰略，為戰略規劃提供預測優勢。

在商業競爭戰略領域，機器學習模型被用來模擬市場情景，預測各種戰略舉措的結果。例如，公司可以利用這些模型來預測競爭對手對新產品發布、定價變化或營銷活動的反應。這種預測能力使企業能夠更有效地制定戰略，在激烈的市場競爭中領先一步。

行為博弈論中的人工智能

人工智能（AI）在行為博弈論領域發揮著越來越重要的作用，行為博弈論是一門結合了經濟學、心理學和戰略決策學等元素的學科。人工智能在這一領域的貢獻圍繞著理解和預測博弈論背景下的人類行為，為個人如何在戰略情況下做出決策提供了新的視角。

行為博弈論傳統上依賴心理學見解來解釋為什么人們有時會在戰略博弈中做出非理性或意想不到的決策。人工智能，尤其是機器學習模型，通過分析大量的行為數據，加強了對這一問題的理解。這些模型可以識別人類決策中的模式和異常現象，而這些模式和異常現象在傳統分析中可能并不明顯。例如，人工智能有助于理解為什么人們在某些博弈中會偏離納什均衡，或者為什么他們會在經典博弈論預測會出現競爭的情況下進行合作。

考慮一下 "最后通牒博弈"（Ultimatum Game），這是行為經濟學中的一個標準實驗。如果第二個玩家拒絕這個提議，那么兩個玩家都將一無所獲。雖然傳統博弈論認為任何非零提議都應被接受，但人類玩家經常會拒絕他們認為不公平的提議。人工智能模型可以分析此類博弈的數據，預測在什么情況下提議有可能被接受或拒絕，從而深入了解人類的公平與合作觀念。

人工智能的預測能力在涉及復雜人類互動的游戲中尤其有用。通過分析類似游戲的歷史數據，人工智能可以預測玩家在未來游戲中可能的行為。這種能力不僅在學術上很有意義，在市場研究、政治競選和談判策略等領域也有實際應用。

人工智能在博弈論中的未來前景和潛在影響

展望未來，人工智能（AI）與博弈論的交匯蘊含著實現變革性突破的巨大潛力。人工智能技術的飛速發展與博弈論的深刻見解相結合，有望徹底改變各行各業和全球政治的戰略決策方式。

在戰略規劃領域，人工智能分析復雜情景和預測結果的能力將變得越來越復雜。我們可以預見，人工智能系統不僅能模擬商業和經濟領域的可能戰略，還能積極提出最佳行動方案。例如，人工智能可以預測市場波動并提出庫存策略建議，從而徹底改變供應鏈管理；人工智能驅動的交易算法可以預測市場變化并做出實時反應，從而改變金融市場。

在全球政治中，人工智能在博弈論中的作用可以為解決沖突和外交談判帶來開創性的方法。可以開發人工智能系統來模擬國際沖突，并根據歷史數據、當前的政治氣候和潛在的未來情景提出解決方案。這些系統可以協助人類外交官了解不同外交戰略可能產生的結果，幫助預防沖突和促進全球合作。

人工智能系統能夠在戰略規劃和談判方面勝過人類，這一前景帶來了令人興奮和充滿挑戰的可能性。在商業領域，這種人工智能可以談判合同、優化交易，甚至參與高層決策過程。然而，這也帶來了有關透明度、公平性以及人類判斷在關鍵決策過程中的作用等倫理方面的考慮。

結論：引領人工智能與博弈論的未來交匯點

當我們結束對人工智能（AI）與博弈論動態融合的探索時，我們顯然站在了戰略分析與決策新時代的懸崖邊上。從人工智能在戰略博弈中的歷史里程碑、先進的經濟應用、對人類行為的深刻洞察，到人工智能在博弈論中的未來猜想，我們描繪了一幅快速發展的圖景，其中蘊含著豐富的潛力，也充滿了挑戰。

回顧歷程： 我們的旅程始于對歷史的回顧，追溯人工智能從掌握國際象棋和圍棋等棋類游戲到解決經濟學和政治學中復雜博弈論問題的演變過程。這些里程碑不僅展示了人工智能日益增長的實力，也為人工智能更深入地融入戰略決策奠定了基礎。

人工智能在經濟和政治中的作用： 我們深入研究了人工智能在博弈論中的高級經濟應用，探討了人工智能模型如何徹底改變市場分析、消費者行為預測和競爭性商業戰略。在政治領域，人工智能在外交談判和沖突解決建模方面的潛力預示著未來人工智能將在維護全球和平與穩定方面發揮至關重要的作用。

人工智能視角下的人類行為：人工智能在行為博弈論中的探索揭示了人工智能如何促進我們對人類決策的理解。通過分析有關人類行為的大量數據集，人工智能已開始揭示我們如何在戰略背景下做出選擇的復雜性，為從實驗經濟學到社會心理學等領域提供了寶貴的見解。

猜測人工智能的未來影響： 展望未來，我們推測了人工智能在博弈論中的未來，并設想了可能改變行業、重塑全球政治以及重新定義戰略談判性質的突破。人工智能在戰略規劃方面超越人類的潛力既帶來了令人興奮的可能性，也帶來了重大的倫理問題。

平衡技術進步與倫理責任： 當我們擁抱人工智能和博弈論的進步時，我們也必須認識到其對倫理和社會的影響。在將人工智能融入戰略決策過程時，必須堅持透明、公平和維護人類判斷力的原則。人工智能在博弈論中的未來不僅關乎技術實力，還關乎用人工智能增強人類智慧，從而創造一個更具戰略性、更知情、更合作的世界。

用心創新，擁抱未來： 總之，人工智能與博弈論的交叉代表著一個充滿無限可能的前沿領域。它有望徹底改變我們處理和解決復雜戰略問題的方式，為理解和塑造我們周圍的世界提供新的工具。在我們前進的過程中，我們必須以審慎的創新態度對待這一前沿領域，確保人工智能和博弈論的進步能夠為更大的利益服務，并以道德原則為指導，深刻理解其對社會的影響。

參考來源：Enrique J. ávila Mu?oz

現代戰爭戰略和最新戰爭技術的能力與當代戰爭的規劃有關。近年來，軍用無人機是值得注意的發展之一。與此同時，現代化的無人機正在成為監視、收集情報和偶爾進攻的重要武器。

本文概述了無人機作為武器的發展，并研究了它們在未來戰斗中的作用。有了這個，一些最復雜的設備，未來的軍用無人機，已經存在。

由于這些情況，軍事機構的整個間諜活動過程發生了根本性的轉變;此外，它們對特派團的行動產生了重大影響。這些裝置是自營的，可以遠程管理;因此，它們適合完美的戰爭。

現代軍用無人機的景觀

沒有軍用無人機，我們的現代戰爭形勢是不完整的，這對于不同類型的軍事任務非常重要。它們適用于執行實時信息收集任務和精確的精確打擊。

這些升級后的無人機模型旨在滿足現代戰爭的要求，并結合了最新的傳感器和強大的戰斗武器庫。未來派軍用無人機應用是當今世界需求增加的方面之一。這些現代機器在飛行時間上更加堅固，耐用，幾乎看不見，是軍隊最強大的武器之一。

無人機與軍事：共生關系

無人機與軍事行動之間的協同作用具有戰術和戰略優勢，使它們有資格成為軍事行動的重要工具。這些無人機發揮著至關重要的作用，包括觀察對手的活動和識別現場發現的危險趨勢。這些有價值的信息有助于決策者做出合理的決策，以避免在戰場上部署士兵的風險。

此外，無人機和軍隊可以在幾秒鐘內完成基本目標并具有最大的精度。使用軍用無人機和導彈炮彈可以減少對平民的任何可能危險，同時保持高度安全。

無人機在不久將來的角色

• 人工智能驅動的自主無人機：

軍用無人機將包括旨在提高其能力的人工智能。人工智能算法使這些無人機能夠在飛行時追蹤大量信息，以檢測趨勢并立即做出反應。它使無人機能夠適應不斷變化的環境，并最終提高戰場上作戰的效率和靈活性。

• 蜂群技術進步：

蜂群技術涉及多架獨立和諧運行的先進無人機，可以在任何地方使用。正在研究如何提高群體智能，以便無人機可以協同工作、協調或相互同步。蜂群技術提高了無人機的可擴展性;因此，許多武裝部隊利用這種能力同時用許多無人機壓倒敵人，這給了他們戰術優勢。

• 能源效率和延長飛行時間：

電池技術的改進和能源利用效率的提高導致這些無人機的飛行時間更長，這是其實施的主要障礙之一。這種增長將促進更多的距離覆蓋、更長的監視和作戰持續時間，從而增加無人駕駛車輛在戰爭行動中的價值。

• 適應城市戰：

為了適應沖突地區的城市環境，軍用無人機將配備先進的導航系統，幫助他們避開障礙物。工程師們正試圖構建一個創新的、功能強大的系統，由于工程師的智能方面，它可以讓無人機飛過棘手的區域，如城市的峽谷等。這一點很重要，因為在城市地區的偵察和監視期間別無選擇，只能使用常規手段。

• 與其他技術的互操作性和協作：

盡管如此，軍用無人機可以與其他最先進的技術相結合。無人機可以與其他地面機器人、衛星和各種傳感器一起工作，構成大量的信息收集設備。在軍隊之間共享可互操作的態勢感知，確保了對不同數據庫的決策。

這些下一代戰斗無人機具有人工智能驅動的自主性和高能效，并結合了城市戰的適應性，以跟上當代作戰環境的步伐。

倫理考量和未來挑戰

• 倫理影響：

在武器系統中使用自主性會引發一些關于其責任、指揮、控制和遵守法律的倫理問題。使用戰斗無人機的道德規范。倫理后果意味著，在大多數情況下，對反人類的軍事必要性問題存在著密切的檢查。

• 網絡安全威脅：

盡管如此，任何軍事裝備都有可能受到網絡戰的影響，這并不意味著無人機可以豁免。黑客活動也有可能分散飛行員的注意力，這可能會導致軍事行動，這可能是致命的。如果下一代無人機要變得可行，就需要防范此類系統免受網絡威脅。

• 國際法規：

世界需要適當的規則和指導方針，以便在使用無人機等軍事技術時就行為達成有效的國際共識。因此，未來的軍用無人機不會違反國際條約中反映的人權公約。

無人機系統在現代戰爭中的角色

• 1.提高精度，減少附帶損害

無人機瞄準敵方單位的精確度是一大優勢。這種平均命中對無罪個人或無辜平民和財產造成更大的威脅。因此，這些未來的軍用無人機擁有先進的傳感武器，可以精確擊中選定的目標。這種類型的準確性減少了附帶品，并使戰爭在戰爭效率方面合乎道德。

• 2.力倍增效應

力量倍增器、無人機和軍隊。有了這個，軍事單位可以通過使用無人機作為其武器庫的一部分來提高戰場效率。這些無人機為一個區域內的監視提供部隊，并監視敵人的行動，然后在需要時提供重要信息。這個乘數為其他能力提供了其他人的力量，例如在各個領域提供對敵人的優勢。

• 3.威懾和心理影響

軍隊中的無人機往往會給潛在的對手或敵人灌輸恐懼。這些無人駕駛飛機使敵人感到恐懼和不確定自己的位置。這種心理影響可以遏制沖突，并確保一些脆弱地區保持穩定，因為認識到武裝部隊中存在現代無人機能力。威懾在國際維和問題上是必不可少的，是一種預防措施。

結論

無人機用于現代戰爭，表明無人機鞏固了戰略并徹底改變了戰爭。這些無人機是軍隊最重要的資產之一，從目前的技術到未來的軍用無人機。因此，有必要在利用這些巨大而復雜的技術進步方面保持觀察和道德。

在沒有一人傷亡的情況下對對手進行空襲現在已成為現實，因為這在以前是一個不可能實現的夢想。技術的發展將永不停止，以確保無人機在軍事創新中的未來保持在軍事創新的頂峰，以保護國家，并將下一個時代塑造成一個戰場，在這個戰場上，人類智慧與人工智能相結合，將開辟未被發現的區域。

參考來源：ZenaDrone, Inc.

人工智能（AI）是一項革命性的技術，它正在覆蓋生活的方方面面，從聊天 GPT 到醫療保健、教育、農業、社交媒體、廣告、客戶服務、金融服務和運輸。然而，它正在徹底改變戰爭和國防。世界主要大國已經開始競相將人工智能引入現代戰爭。目前，人工智能的應用還很有限，也許只是讓算法控制單個武器或無人機群。然而，它正在快速改變現代戰爭的方方面面。正如巴基斯坦駐聯合國代表所表達的擔憂："我們正站在新一輪軍備競賽的風口浪尖，算法將在其中占據主導地位。隨著人工智能走向戰場，我們有理由問，人類是否以及在多大程度上將繼續控制人工智能并掌握'開關'"。鑒于人工智能在包括戰爭和國防在內的生活各方面日益普及，我們有必要研究一下它在核威懾和未來核態勢中能發揮什么作用（如果有的話）。

前言

美國和俄羅斯的冷戰核歷史中充斥著發出錯誤警報但最終沒有導致意外核沖突的事例。然而，如果由人工智能來評估信息并發起核反擊，那么很有可能會發生核沖突。

人工智能已經得到了應用，未來在全球核威懾架構中的潛在應用可能還會增加。機器學習和自主性是人工智能中與核威懾相關的兩個要素。人工智能可能在核威懾架構的四個關鍵領域發揮作用：預警和 ISR、指揮和控制、運載系統以及網絡等非核行動。機器學習和自主是人工智能與核威懾相關的兩個要素。

• 早期預警系統和ISR

人工智能驅動的早期預警系統可幫助探測和分析潛在的核威脅，如導彈發射或核設施的異常活動。人工智能算法可以快速處理來自各種傳感器、衛星和情報來源的大量數據，為決策者提供更快、更準確的信息。此外，機器學習還可用于賦予任何類型的 ISR 系統更多感知智能。人工智能驅動的自主系統，如無人機（UAV）或無人潛航器（UUV），已被廣泛用于監視、情報收集和監控對手的活動。

人工智能可以幫助決策者評估核威脅并制定適當的應對措施。它可以分析多種變量，如對手的能力、意圖和歷史數據，以評估威脅的可信度和嚴重性。機器學習算法可用于情報數據的交叉分析，從而更快、更可靠地確定核攻擊的準備工作是否正在進行。人工智能還可以模擬不同的情景，評估不同應對方案的潛在后果。

從本質上講，機器學習可提供更強的態勢感知能力，并可能為決策提供更多時間。相比之下，自主系統可提高有核國家在預警和 ISR 方面的遙感能力。

• 指揮與控制

核武器專家和決策者似乎普遍認為，不應將自主性納入核指揮與控制系統。不過，它可以用來加強網絡安全措施，保護核設施和系統免受網絡攻擊。人工智能算法可以持續監控和分析網絡流量，識別潛在威脅和漏洞。它們還能協助快速檢測和應對網絡漏洞，最大限度地減少對手可能造成的破壞。

• 運載系統

許多核運載系統已經使用了某種程度的自主性。洲際彈道導彈（ICBM）和潛射彈道導彈（SLBM）一旦發射，就能自主運行，因為它們依靠自動化來設定飛行軌跡并導航至目標。人工智能的作用主要在于提高運載系統的質量。各國可能已經在運載系統中使用了一些人工智能元素。據報道，俄羅斯已研制出 "波塞冬 "洲際核動力核武裝自主魚雷，據說射程達 1 萬公里，航速 56 節，并能下潛至 1000 米深處。目前尚不清楚該魚雷的自主能力有多大，但可以假定，在作出發射決定后，自主能力將開始運作，這可能是其作戰環境的要求。美國可能還在建造一種具有雙重能力的轟炸機--B-21 "突襲者"，據說它將 "選擇性地有人駕駛"。美國尚未明確表示是否準備在攜帶核武器的同時遠程操作該轟炸機。印度的遠程亞音速巡航導彈 "涅爾巴伊"（Nirbhay）也可能使用人工智能來實現機動性和精確打擊。據悉，印度正在研究一些人工智能能力和系統，這些能力和系統未來可能有助于加強綜合預警系統；多智能體機器人框架（MARF）系統，用于機器人在監視和偵察方面的協作；以及使用人工智能增強功能和自主性的無人系統，如 Matsya UUV 和自主無人駕駛研究飛機（AURA）計劃。

• 非核行動

人工智能可用于具有重要戰略用途并對核威懾產生間接影響的非核領域。這些領域包括常規高精度打擊、導彈、空中和太空防御、網絡戰、電子戰、信息戰以及核武器的實體安全。與核威懾相關的最重要應用是導彈和防空系統。幾十年來，BMD 系統一直依賴于自動化，使用一種稱為自動目標識別（ATR）的人工智能技術，該技術可以探測、跟蹤、優先處理和選擇來襲的空中威脅。人工智能的進步可以提高探測和跟蹤來襲導彈的效率。人工智能還在反制措施中發揮作用。此外，自主性也是網絡防御架構的一部分。然而，自主性的進步使進攻和防御系統都更加高效。

圖：人工智能在核威懾中的潛在用途

人工智能在核威懾中的危險

雖然人工智能已被部分納入世界各地的核威懾架構，但與之相關的危險也不少。任何國家采用或認為采用了新的人工智能能力，都可能使有核國家擔心其核威懾力量的生存能力和可靠性。這種人工智能與核安全的兩難境地可能導致反制措施，從而破壞核穩定。將人工智能納入軍事系統可能會增加因技術故障或未經授權的使用而意外升級為核沖突的風險。

人工智能系統依靠大量數據來執行任務。因此，數據有時可能有偏差、不完整或不準確，從而導致結果或結論有偏差。蓄意對提供給人工智能系統的信息或預警或無人系統或發射器進行數據毒化，可能會被用來欺騙人工智能，使其相信核打擊即將到來。在假設場景中，非國家行為者可以利用人工智能增強型網絡戰術來操縱信息和傳播陰謀論，或破壞指揮、控制和通信系統、預警衛星和雷達。他們可能通過入侵指揮和控制系統，向對手發送錯誤信息或關于對手的錯誤信息，導致事態升級。因此，第三方行為者手中的人工智能工具有可能將核對手卷入沖突或引發核戰爭。

詹姆斯-約翰遜（James Johnson）在其著作中指出，人工智能的進步可能會讓對手瞄準核資產；用人工智能-網絡武器攻擊核指揮、控制和通信系統；以及使用成群的無人機打擊軍事資產。他還宣稱，人工智能算法可能會曲解對手的信號，使核危機中的決策變得復雜。

還有人擔心，雖然核危機中的決策過程已經非常倉促。即使只是在傳感器和目標定位方面有限地使用人工智能，也會進一步縮短本已有限的決定是否發動打擊的時間。這將增加誤判或非理性選擇的風險。

在衛星和其他情報探測系統中使用人工智能也存在風險，這將使隱藏武器和裝備核武器的潛艇變得更加困難。這將有可能降低門檻，并鼓勵核武器國家在沖突中更早地部署核武器，以防敵人將其消滅。

隨著人工智能技術的應用日益廣泛，它很可能會增加事態升級的風險。即使人工智能沒有做出武器發射的決定，人工智能工具也會影響決策的每一個階段，最終影響人機動態。因此，人工智能在本已不可接受的危險程度上又增加了一層風險。

聯合國關注人工智能與安全的聯系

聯合國秘書長在其 "和平新議程 "提案中指出，"人工智能日益普遍，加上其快速擴展性、缺乏透明度和創新速度，對國際和平與安全構成潛在風險，并帶來治理方面的挑戰"。他還強調，"為恐怖主義、犯罪或國家目的惡意使用人工智能系統可能會造成可怕的死亡和破壞，造成廣泛的心理創傷和深刻的心理傷害，其規模難以想象"。人工智能支持的網絡攻擊已經瞄準了關鍵基礎設施以及我們自己的維和行動和人道主義行動，造成了巨大的人類痛苦。此外，包括犯罪分子和恐怖分子在內，獲取信息的技術和資金門檻都很低。因此，聯合國秘書長強調 "人工智能的軍事和非軍事應用都可能對全球和平與安全造成非常嚴重的后果"。此外，"人工智能與核武器、生物技術、神經技術和機器人技術之間的相互作用令人深感震驚"。生成式人工智能具有巨大的潛力，可以在很大程度上造福于人類。它甚至被稱為新的大規模殺傷性武器。他敦促 "人類的機構和控制對于核武器至關重要，永遠都不應取消"。

規范人工智能的軍事用途

鑒于在核武器結構中使用人工智能所帶來的危險，即使人工智能目前尚未完全融入，但現在就開始討論有核國家和國際安全界可以探索的方案，以防止和減輕人工智能以及核武器系統的軍事應用可能對和平與穩定造成的風險，也為時不晚。各國應采取一系列措施：

• 提高政府從業人員、行業和民間社會等利益相關方對人工智能在核領域帶來的挑戰的認識。
• 支持有助于減少核武器國家在人工智能相關問題上的誤解和誤會的透明度和建立信任措施。
• 討論并商定在核力量中使用人工智能的具體限制。

最近幾周采取了一些舉措來規范人工智能的使用。七國集團就《廣島進程國際組織開發先進人工智能系統行為準則》達成一致，"以在全球范圍內促進安全、可靠和值得信賴的人工智能"。美國總統喬-拜登（Joe Biden）發布了一項行政命令，為人工智能的 "安全和安保 "制定了新標準，而英國則主辦了首屆全球人工智能安全峰會。然而，在將人工智能用于武器和軍事技術方面，還有很多工作要做。聯合國第一委員會批準了關于致命性自主武器的新決議，在這方面取得了進展。

結論

人工智能無處不在。無論我們喜歡與否，它都已進入現代戰爭和戰場。人工智能已被納入世界各地的核威懾架構。雖然人工智能在核威懾架構的某些領域具有一定優勢，但讓人工智能完全自主將是災難性的。與此同時，人工智能技術的發展顯然無法阻擋。人工智能遲早會在核武器綜合體中占據重要地位。審慎的做法是為即將到來的一切做好準備。然而，當務之急是，各國應堅定地讓人類參與其中，而不是依靠機器或計算機來做出發射核武器的決定。在利用人工智能進行核威懾時，必須格外謹慎。確保人工智能系統的可靠性、透明度和道德使用，對于防止意外后果或沖突升級至關重要。密切的人工監督和負責任的人工智能開發實踐是確保人工智能有效、安全地融入核威懾戰略的必要條件。最重要的是，世界各國必須就人工智能在軍事技術中的使用制定規范、規則和原則，并頒布國際法。

參考來源:INSTITUTE OF STRATEGIC STUDIES ISLAMABAD

現在，瀏覽新聞、社交媒體或雜志時不可能不提到人工智能（AI）。但人工智能從何而來，為何突然變得如此普遍？我們將對該技術、其應用及其與國防的相關性進行總體介紹。

什么是人工智能？

人工智能是計算機領域的一個分支，主要研究能夠執行通常或以前需要人類智能才能完成的任務的系統：學習、解決問題、決策、感知、創造力和社會參與。

人工智能和機器學習（ML）這兩個術語經常被交替使用。雖然它們密切相關，但其核心區別在于，人工智能是基于機器能夠模仿人類智能的一般想法，而機器學習則利用數據和觀察到的模式，特別是為了教會機器如何執行任務并提供結果。

可以說，人工智能領域最早的研究工作是由英國數學家和計算機科學家阿蘭-圖靈在 20 世紀中期開展的。圖靈機 "的概念描述了一臺抽象的計算機器在其無限的內存中移動，根據以前的模式進行學習和預測。雖然這可能與當今市場上的軟件有很大不同，但機器能夠在沒有明確編程的情況下學習、修改或改進的概念是所有人工智能的精髓。

人工智能的興起

雖然人工智能的概念可能已經存在了近一個世紀，但人工智能和機器學習技術得到更廣泛認可的應用卻是在幾十年前。當時，計算能力和存儲是一種極其昂貴的商品，這意味著只有計算領域的專業人士和能夠使用專業機器的人才能探索高能計算。隨著 90 年代末和 21 世紀初設備和互聯網連接的普及，以及處理和數據存儲成本的降低，在普通專業甚至個人電腦環境中處理大數據集的能力變得更加現實。

再加上傳感器技術的發展，實現了更好的數據收集和態勢感知，在線可用數據的增加，以及云計算和邊緣計算方法的興起，人們對更多數據、更快處理的需求同時增加，并希望讓機器承擔許多人類活動的負擔。

人工智能成為頭條新聞

與所有趨勢、技術和其他領域一樣，需要一些備受矚目的使用案例才能將這一過程變成一個家喻戶曉的概念。

最早在這一領域取得突破的公司之一是谷歌的姊妹公司 DeepMind。在過去的十年中，他們開發出了能夠擊敗職業玩家的算法，創建了能夠預測蛋白質復雜三維形狀的蛋白質折疊預測系統，甚至還建立了用于醫療應用的程序，如眼睛疾病診斷。

不過，迄今為止對全球影響最大的應用是 ChatGPT，這是 OpenAI 開發的一種復雜的聊天機器人式人工智能，可以讓您提出復雜的問題，并根據其全球可用數據獲得答案。在短短兩個月內，該平臺的活躍用戶就超過了 1 億，由于服務器難以滿足全球需求，許多用戶無法使用該系統。ChatGPT 和其他類似平臺都是基于一種名為 "生成式人工智能"（Gen-AI）的人工智能。這種人工智能的唯一目的就是根據現有數據或信息的模式生成新內容。ChatGPT 使用文本和語言，而其他 Gen-AI 程序則可以創建不同的媒體，如藝術、音樂和攝影。

ChatGPT 無疑是這些工具中第一個進入大眾消費領域的，未來數月和數年值得關注的還有谷歌的 Bard、微軟必應（基于 OpenAI 技術）、ChatSonic 和中國百度社交媒體應用 Ernie。

現在，人工智能制作的內容通常以事實而非觀點為中心，因此很容易分辨。在最近的 BBC Sounds 廣播紀錄片《A Documentary： By ChatGPT》中，主持人勞拉-萊溫頓（Lara Lewington）使用 ChatGPT 幫助撰寫和制作了一個關于該軟件的節目。雖然它提供了有用的信息和腳本的起點，但很明顯，信息的語氣和呈現方式與主持人和媒體的一貫風格大相徑庭，而且，如果僅使用人工智能來制作節目，對最終聽眾來說并不會很有吸引力。

人工智能在國防和安全行業的應用

雖然人工智能能夠改善我們的日常生活--幫助規劃旅行、撰寫基本內容和提高技能--但人工智能的真正威力卻體現在工業和商業應用中。大型語言模型，即使用深度學習技術處理海量數據集的算法，正在改變許多行業的運作方式。在一瞬間，就有可能處理之前的所有學習成果，并找出創新和前進的新方法。

2020 年 12 月，美國空軍首次在模擬軍事任務中使用人工智能作為副駕駛和 "任務式指揮"。算法完全控制傳感器的使用和戰術導航，而人類隊友則駕駛飛機。在復雜的空中領域，計算機和系統因其高度安全和鎖定的系統而難以更新和創新。

空軍項目背后的團隊將開發、安全和操作融為一體，采用更加敏捷的信息技術方法，更快、更持續地生成更高質量的代碼。算法設計允許操作員選擇人工智能會做什么、不會做什么，以及在哪些方面突破操作風險的界限。

那么，既然這次模擬任務取得了成功，為什么我們不能在國防領域更廣泛地推廣人工智能呢？美國空軍負責采購、技術和后勤的助理部長兼本項目負責人威爾-羅珀（Will Roper）博士強調了幾個關鍵問題： "今天的人工智能很容易被對手的戰術所迷惑，而這恰恰是未來戰爭所要面對的"。

他還在《大眾機械》（Popular Mechanics）雜志上撰文，強調了未來幾年該行業需要努力學習的關鍵知識之一： "在我們完成第一代人工智能的同時，我們還必須研究算法隱身和反制措施，以擊敗人工智能。雖然人類飛行員很可能像雷達波束和干擾器頻閃一樣看不到它們，但在我們發明下一代人工智能時，他們需要對它們有類似的直覺，以及如何與第一代人工智能協同飛行和對抗第一代人工智能。算法戰爭已經開始"。

人工智能將對決策的知情、制定和執行方式產生深遠影響。人工智能能以目前人類無法達到的速度處理大量數據，從而提高對作戰環境的理解，減輕決策者的認知負擔。這使得人工智能能夠應用于國防和安全領域，從監視和偵察到網絡安全、機器人技術和自主性、平臺管理和維護、作戰甚至武器系統。然而，該行業必須同時努力開發應對措施，以挫敗對手并識別錯誤信息，例如深度偽造--一種利用現有數據模仿真人的合成媒體。

隨著人工智能技術的日益普及，人們肯定會呼吁加強對人工智能安全和道德實踐的管理。英國國防部已經制定了《國防人工智能戰略》，并成立了多個工作組和政策文件。在美國，我們也看到了由行業主導的運動，呼吁加強對人工智能公司的監管和審計。明年，我們可能會在這一領域看到全球范圍內最大的變化。

那么，未來人工智能是否會取代人類并領導國防工業？

總體而言，在過去二十年里，人工智能已成為一項日益重要和普遍的技術，應用范圍從語音識別和推薦系統到自動駕駛汽車和醫療診斷。這些進步使人工智能比以往任何時候都更加強大、準確和易用，從而在許多行業實現了廣泛的應用和用例。

正如 BBC ChatGPT 紀錄片所總結的那樣，人工智能很可能主要用于增強人類活動，而不是取代人類（至少目前如此）。如果使用得當，人工智能可以幫助減少人類花在瑣碎工作上的時間，讓我們能夠成長并專注于更具戰略性或創新性的道路。我們應該擁抱它的潛力，而不是害怕它或試圖抵制它。

具體到國防工業，人工智能正迅速成為我們國防戰略的核心部分。全球軍事和情報機構都在擁抱這項新技術，并增強現有的工作力量。這些應用通常側重于匯總和處理大量數據，以便更好地做出決策，縮短處理時間，更好地了解作戰環境。

在這種環境下，除非是低風險、低信任度的應用，否則人工智能不太可能被完全控制。至少就目前而言，重要的是要讓人類參與其中，并將人工智能作為我們更廣泛運營團隊的核心部分，而不是我們的領導者。

參考來源：QinetiQ

在醫療、交通、教育、大學入學、招生、貸款等領域，人工智能(ai)和機器學習(ML)算法控制人類日常生活的決策正在增加。由于它們現在涉及到我們生活的許多方面，開發不僅準確而且客觀和公平的ML算法是至關重要的。最近的研究表明，算法決策可能天生就傾向于不公平，即使沒有這樣的意圖。本文概述了在分類任務上使用ML算法時識別、度量和改進算法公平性的主要概念。本文首先討論了算法偏見和不公平產生的原因，以及公平的常見定義和衡量標準。公平促進機制然后審查和分為前過程，在過程中，和后過程機制。然后對這些機制進行全面的比較，以便更好地理解在不同的場景中應該使用哪些機制。文章最后回顧了算法公平性的幾個新興研究子領域，不僅僅是分類。

//dl.acm.org/doi/10.1145/3494672

引言**

如今，越來越多的決策由人工智能(AI)和機器學習(ML)算法控制，自動化決策系統在商業和政府應用中的應用越來越多。自動化學習模型的動機很明確——我們希望算法比人類表現得更好，原因有幾個。**首先，算法可能會整合比人類所能掌握的更多的數據，并考慮更多的因素。第二，算法可以比人類更快地完成復雜的計算。第三，人類的決定是主觀的，通常包含偏見。

因此，人們普遍認為，使用自動算法會使決策更客觀或更公平。然而，不幸的是，情況并非如此，因為ML算法并不總是像我們期望的那樣客觀。ML算法無偏差的想法是錯誤的，因為注入模型的數據是無偏差的假設是錯誤的。更具體地說，一個預測模型實際上可能具有固有的偏見，因為它學習并保留了歷史偏見[125]。

由于許多自動化決策(包括個人將獲得工作、貸款、藥物、保釋或假釋)會對人們的生活產生重大影響，因此評估和改善這些自動化系統做出的決策的道德規范非常重要。事實上，近年來，對算法公平性的關注已經成為頭條新聞。最常見的例子之一是在刑事司法領域，最近的披露表明，美國刑事司法系統使用的算法錯誤地預測了非裔美國人未來的犯罪率，其預測率是白人的兩倍[6,47]。在另一個招聘應用的案例中，亞馬遜最近發現他們的ML招聘系統歧視女性求職者，尤其是在軟件開發和技術崗位上。一個值得懷疑的原因是，大多數記錄在案的歷史數據都是男性軟件開發人員[54]。在廣告業的另一個不同場景中，谷歌的廣告定位算法提出男性比女性獲得更高薪水的高管職位[56,187]。

這些證據和對算法公平性的關注使得人們對定義、評估和提高ML算法公平性的文獻越來越感興趣(例如，見[20,48,79,97])。然而，值得注意的是，提高ML算法的公平性的任務并不簡單，因為在準確性和公平性之間存在固有的權衡。換句話說，當我們追求更高程度的公平時，我們可能會犧牲準確性(例如，見[125])。本文綜述了ML中的公平問題。與該領域最近的其他綜述相比[48,79,147]，我們的工作提出了一個全面和最新的領域概述，從公平的定義和措施到最先進的公平增強機制。我們的綜述還試圖涵蓋各種措施和機制的利弊，并指導它們應在何種環境下使用。最后，盡管本文的主要部分主要處理分類任務，但本綜述的主要目標是突出和討論分類之外的新興研究領域，這些研究領域預計將在未來幾年得到發展。總的來說，這項綜述提供了相關的知識，使新的研究人員進入該領域，告知當前的研究人員快速發展的子領域，并為實踐者應用結果提供必要的工具。

本文其余部分的結構如下。第二節討論了算法不公平的潛在原因。第三節介紹了公平的定義和衡量標準以及它們的權衡。第四節回顧了公平機制和方法，并對各種機制進行了比較，重點討論了每種機制的優缺點。第五節介紹了在ML中超越分類的公平性的幾個新興的研究子領域。第六節提供了結束語和概述幾個開放的挑戰，為未來的研究。

不公平性引起的潛在因素

• 偏差已經包含在用于學習的數據集中，這些數據基于有偏差的設備測量、歷史上有偏差的人類決策、錯誤的報告或其他原因。ML算法本質上就是為了復制這些偏差而設計的。

• 缺失數據引起的偏差，如缺失值或樣本/選擇偏差，導致數據集不能代表目標人群。

• 來自算法目標的偏差，其目的是最小化總體總體的預測誤差，因此有利于多數群體而不是少數群體。

• 敏感屬性的“代理”屬性導致的偏差。敏感屬性區分特權群體和非特權群體，例如種族、性別和年齡，通常不適合在決策中使用。代理屬性是可以用來派生敏感屬性的非敏感屬性。當數據集包含代理屬性時，ML算法可以在使用假定合法屬性[15]的掩護下，基于敏感屬性進行隱式決策。

公平性定義與度量**

算法公平的度量和定義****

算法公平性研究方向

公平序列學習 現有的算法公平性研究大多考慮批量分類，其中完整的數據可以提前獲得。然而，許多學習設置具有動態性質，數據是隨時間收集的。與批量學習不同，在這些設置中，系統包括反饋循環，因此每一步的決策都可能影響未來的狀態和決策。這也適用于公平決策，因為它們現在應該在每個步驟中考慮，其中短期的公平決策可能會影響長期的公平結果，這一設置通常被稱為順序學習。在這種情況下，有必要平衡利用現有知識(例如，雇傭一個已知的人群)和探索次優解決方案來收集更多的數據(例如，雇傭不同背景的人群，與當前員工不同)。

公平對抗學習 今天，公平對抗學習在公平分類和公平表征的生成方面越來越受到關注。在一起令人痛心的事件中，一款面部修改應用被曝光為種族主義應用，因為該應用的“圖像濾鏡”旨在將面部圖像變得更“有吸引力”，卻讓皮膚變得更白[167]。

公平詞嵌入 單詞嵌入模型構建單詞的表示，并將它們映射到向量(通常也稱為word2vec模型)。單詞嵌入的訓練是使用帶有大量文本文檔的原始文本數據進行的，并且是基于出現在相同上下文中的單詞往往具有相似含義的假設。這些模型的設計主要是為了使嵌入的向量能夠指示單詞之間的含義和關系(即，含義相似的單詞在向量空間中具有接近的向量)。因此，它們被廣泛應用于許多自然語言處理應用程序，如搜索引擎、機器翻譯、簡歷過濾、工作推薦系統、在線評論等。

公平視覺描述 由于CV模型在多個任務中產生了的偏倚結果，CV公平性的研究最近得到了廣泛的關注。例如，Buolamwini和Gebru[33]發現，由于數據集中女性深膚色面孔的代表性不足，面部分析模型對判別結果產生了負面影響。Kay等人[117]發現，谷歌引擎中對職業的圖像搜索會導致性別偏見的結果。谷歌的標簽申請魯莽地將美國黑人認定為“大猩猩”[160,188]。此外，一款根據照片對個人吸引力進行分類的應用被證明對黑皮膚有歧視[144]。

公平推薦系統 推薦系統在許多自動化和在線系統中都很普遍，其設計目的是分析用戶的數據，為他們提供符合每個用戶口味和興趣的個性化建議。推薦的一個固有概念是，對一個用戶來說最好的項目可能與對另一個用戶來說不同。推薦項目的例子有電影、新聞文章、產品、工作和貸款等。這些系統具有促進提供者和消費者活動的潛力;然而，他們也被發現表現出公平性問題[34,35,67,68]。例如，谷歌的廣告定位算法表明，男性比女性更容易獲得高薪的高管職位[56,187]。

公平因果學習 從真實世界系統中收集的觀測數據大多可以提供關聯和相關性，而不是因果結構理解。相反，因果學習依賴于作為因果模型構建的額外知識。僅基于可觀測數據的測量方法的一個局限性是，它們沒有考慮數據產生的機制，因此可能會產生錯誤的解釋[143]。此外，如第3節所述，公平概念存在著不兼容性的挑戰。觀測方法的另一個局限性是，如4.4節所述，它們可能會受到缺失數據的嚴重影響。

公平隱私學習 Dwork等人[60]對隱私與公平的關系進行了討論。我們注意到算法公平性研究與隱私研究密切相關，因為通過混淆敏感信息可以增強公平性和隱私，而對手的目標是最小化數據失真[65,118]。此外，侵犯隱私(例如，推理隱私[53,64,82])可能導致不公平，因為對手有能力推斷個人的敏感信息，并以一種有區別的方式使用這些信息。

參考文獻

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