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美陸軍瘋狂科學家提出了"將 AI（人工智能）融入士兵訓練，打造一支能夠在現代戰場上大顯身手的部隊。在訓練中采用人工智能不僅僅是技術升級，更是確保陸軍在面對不斷變化的威脅時繼續取得成功的戰略需要"。 提出了一項分階段的人工智能整合計劃，首先是針對四個軍種的試點項目，以 "鍛造出一代不僅技術精湛，而且思維敏捷、適應能力強、隨時準備在數字時代引領潮流的士兵"。

在數字化戰爭和快速技術進步塑造戰場的時代，軍隊正站在一個關鍵的十字路口。正如最近的研究（Chen 等人，2020 年；Daniels & Chang，2021 年；Ryseff 等人，2022 年）所強調的，擁抱人工智能（AI）不僅是一種戰略選擇，更是一種必然。數字化環境的轉變要求對培訓模式進行重新評估，以保持運營效率和技術優勢。在日益復雜的數字化環境中，固守過時的培訓方法會使士兵暴露于漏洞之中，阻礙他們的競爭力（Bagchi 等人，2020 年）。在培訓材料開發中使用人工智能的好處是巨大的，它能提供個性化和量身定制的培訓體驗，增強培訓效果，提高效率和成本效益。當前的訓練方法面臨著巨大的挑戰，突出了變革的必要性，以解決與士兵戰備狀態降低和訓練成本增加有關的問題。陸軍必須想方設法采用人工智能來開發并向士兵展示培訓材料，以保持其在當今數字化時代的相關性和競爭能力。

1 在訓練材料開發中使用人工智能的益處

為了在數字化時代保持競爭優勢，陸軍必須在開發和展示培訓材料時利用人工智能的力量，采用一種變革性的培訓方法（Dasgupta & Wendler，2019）。人工智能提供了強有力的三重好處，對初始軍事職業專業（MOS）培訓和專業軍事教育（PME）系統都有影響：個性化和定制化培訓（Chen 等人，2020 年）、增強培訓效果以及提高效率和成本效益。通過將人工智能整合到培訓系統中，陸軍可以確保士兵在需要時獲得所需的精確知識和技能，最大限度地提高資源利用率和節約成本。

1.1 個性化和量身定制的培訓

傳統培訓的一個基本挑戰是 "一刀切 "的方法，最近關于人工智能驅動教育中個性化的研究強調了這一局限性（Chen 等人，2020 年）。此外，人工智能可實現個性化和量身定制的培訓體驗。人工智能算法可以通過分析個人的優勢、劣勢和學習風格，為每個士兵制定獨特的學習路徑（Goldberg 等人，2017 年）。這種激光聚焦可確保最大程度的參與和掌握。試想一下，一個在陸地導航方面有困難的士兵可以接受以陸地導航基礎知識為重點的沉浸式虛擬現實模擬，而另一個擅長小隊戰術的士兵則可以通過引人入勝的增強現實場景磨練技能。在PME中，人工智能可以為準備參加特定部署的士兵策劃課程，模擬真實的戰場情況和領導力挑戰，為他們量身定制適合他們的任務環境（Dasgupta & Wendler, 2019）。這種個性化的方法能促進更深刻的理解、更快的技能掌握以及更強的適應能力和準備就緒的部隊。通過人工智能控制的廣泛而身臨其境的培訓環境，并根據個人需求進行個性化定制，可以成倍提高培訓效果。

1.2 增強訓練效果

除了個性化之外，人工智能還能幫助陸軍實現無與倫比的訓練效果。通過分析績效數據并動態調整訓練路徑，人工智能可確保每名士兵在需要時以最佳方式獲得所需的精確技能發展（Rebolledo Font de la Vall & González-Araya, 2023）。考慮到一名在領導決策或概念方面有困難的軍士；人工智能可以發現這一弱點，并通過更復雜的實踐課程和數據驅動的分析練習來調整 PME 課程，從而促進更深入的學習，讓士兵們更有信心地應對現實世界的挑戰（Goldberg 等人，2017 年）。通過根據需要為個人量身定制課業，人工智能將提高人類教官優先安排自己與受訓者相處時間的能力，并提高陸軍培訓的整體成本效益。

1.3 提高效率和成本效益

人工智能可以簡化培訓操作，從而提高效率和成本效益。它可以自動執行行政任務、優化資源分配和個性化學習路徑，從而減少對人工教員的需求，最大限度地提高培訓的單位成本價值。有了人工智能來處理 MOS 和 PME 培訓的日程安排、進度跟蹤和資源分配，教員就可以專注于個性化反饋和指導。這既節省了時間和金錢，又使教官有能力為每個士兵提供更多高價值的支持（Bagchi 等人，2020 年）。通過擁抱人工智能的效率和成本節約潛力，陸軍可以展示其對卓越運營和負責任的資源管理的承諾。盡管提高了效率和成本效益，但陸軍訓練的過時性仍隱含著更深層次的擔憂。

2 變革的必要性

陸軍正處于關鍵時刻，戰爭性質的不斷轉變凸顯了這一現實（Daniels & Chang, 2021）。盡管陸軍的卓越傳統仍然毋庸置疑，但在數字化時代，作戰和競爭的格局已發生了巨大變化。陸軍必須在訓練模式上進行轉型，以保持其競爭優勢。目前根植于傳統方法的訓練方法必須改進，以培養未來沖突所需的敏捷、適應性強和高效的部隊。要解決這些缺陷，就必須采取大膽的措施：利用人工智能的力量徹底改變士兵的訓練方式。

2.1 過時且無效的訓練方法

當前訓練系統的許多要素都需要幫助才能提供現代戰爭所需的技能和知識。以講授為主的課堂和靜態模擬往往無法充分再現戰場的復雜性，使受訓人員無法適應動態的真實場景。這種僵化、一刀切的方法忽視了個人的學習風格和不同程度的先前知識，導致結果不一致，阻礙了許多士兵潛能的發揮。對過時技術的依賴限制了沉浸感和參與度，降低了學習動力和知識保留率（Daniels & Chang，2021 年）。這種培訓差距對陸軍的作戰效能和人員安全構成了重大威脅。陸軍在照顧士兵和支持他們應對生活變化的許多方面都取得了進步。過去幾十年來，陸軍訓練士兵的方式一直未變。這些陳舊的訓練策略存在一個明顯的問題，那就是千篇一律的訓練方法無法滿足士兵的個性化需求。

2.2 缺乏個性化和量身定制

當前系統最明顯的缺陷之一就是需要更多個性化。每個士兵都有自己獨特的優點、缺點和偏好的學習方式。然而，他們卻要接受無法滿足其需求的標準化培訓。這種缺乏量身定制的培訓方式導致了資源浪費、挫敗感和不理想的表現。一個例子是，一名士兵正在接受網絡專家培訓。假設一名士兵由于所接受的訓練千篇一律而難以達到特定的教育要求，最終導致課程不及格。在這種情況下，陸軍就失去了一個潛在的人才，并在這個人身上浪費了培訓時間和金錢。通過分析個人數據和學習風格，人工智能可以設計出滿足每個士兵獨特需求的動態培訓路徑，最大限度地發揮他們的潛能，確保高效地掌握技能（Chen 等人，2020 年）。通過協助士兵學習他們接收信息的最佳方式，陸軍將在這個數字化時代提高關鍵職業領域的基礎知識水平和及格率。就目前的培訓方法而言，提供個性化和適應性強的培訓成本太高，陸軍無法考慮。

2.3 開發過程效率低、成本高

在陸軍內部開發培訓材料往往是一個資源密集、耗費時間的過程。對手工方法的依賴和有限的技術整合導致了冗余、延遲和成本上升。此外，傳統方法的可擴展性也帶來了挑戰，使培訓材料難以有效適應不斷變化的威脅和任務“雄鷹伙伴 2023” 課堂培訓要求。這種低效率給人力資源造成了負擔，阻礙了陸軍跟上技術和戰術快速發展的步伐。通過自動化管理任務、優化資源配置以及動態生成和調整培訓材料，人工智能可大幅提高培訓開發流程的效率和成本效益（Bagchi 等人，2020 年）。隨著世界范圍內技術水平的提高，戰爭的節奏和特點不斷發生變化，陸軍需要增加新的 MOS 并調整現有的 MOS 以滿足指揮官在戰場上的需求。人工智能提供了簡化更新現有 MOS 培訓的機會，并為陸軍甚至不知道自己需要的職業領域創建全新的培訓途徑。在這些情況下，如果有能力幾乎即時發布新的培訓材料，將大大提高陸軍適應不斷變化的威脅的能力。

3 對陸軍的影響

當前訓練系統的缺陷對陸軍的作戰效能和戰備狀態構成了直接威脅。繼續依賴過時的方法和缺乏人工智能驅動的解決方案會導致兩個嚴重后果：降低士兵的戰備狀態和增加培訓成本。Grassini (2023)強調了人工智能的變革潛力，并著重強調了其在教育環境中個性化學習、提高參與度和優化知識獲取的能力。通過人工智能整合來解決這些問題不僅關系到效率，還關系到確保陸軍有能力保護國家利益，并在日益復雜和技術驅動的世界中保持競爭優勢。

3.1 降低士兵的戰備狀態

當前訓練系統的缺陷直接影響到士兵個人和集體的戰備狀態。傳統的 "一刀切 "方法無法讓士兵為現代戰爭的動態性和不可預測性做好充分準備。缺乏個性化的訓練和參與會阻礙技能的掌握和知識的保持，從而可能導致在關鍵時刻出現表現差距和猶豫不決。試想一下，一名僅通過課堂講授接受訓練的士兵在遇到需要快速決策和適應能力的復雜戰場場景時的情景。有了人工智能的沉浸式培訓體驗，這樣的士兵就能避免在實際行動中措手不及、不堪一擊（Chen 等人，2020 年）。掌握一項陸軍專業要求常規的程序記憶、對基本原則的深刻理解以及在不同情況下創造性地應用這些原則的能力。目前的訓練方法無法提供使士兵真正掌握所需的知識廣度和深度。個人和集體戰備狀態的下降會危及任務的成功，并使士兵的生命受到不必要的威脅。資源浪費的嚴峻現實加劇了對士兵戰備狀態的擔憂。當前培訓系統的低效率導致成本增加，卻無法達到預期效果。

3.2 培訓成本增加

除了對士兵戰備狀態的影響之外，當前的培訓系統還需要提高效率，這也導致成本增加。對人工流程、靜態材料和有限數據分析的依賴導致冗余、資源浪費以及對不斷變化的威脅的適應緩慢。試想一下，由于戰術過時，培訓手冊需要不斷修訂，或者教員要花費數小時完成本可以自動化的行政任務。這些效率低下的問題給預算造成了負擔，并限制了陸軍有效訓練所有士兵的能力。人工智能通過簡化行政任務、優化資源配置、動態生成和調整培訓材料提供了一種解決方案，有可能顯著節約成本（Bagchi 等人，2020 年）。通過利用人工智能的能力，陸軍可以騰出資源用于其他關鍵需求，并確保每一筆訓練費用都投入到最大限度地提高士兵戰備狀態上。這種資金流失凸顯了對變革性解決方案的迫切需要。在培訓材料開發中采用人工智能技術提供了一個強大的機會，可以通過簡化流程和自適應學習技術來提高士兵的戰備狀態并大幅節約成本。因此，當務之急是：研究多方面的途徑，以便從戰略上利用人工智能，同時提高軍事訓練的作戰效能并優化財政償付能力。

4 未來之路

陸軍應分階段實施人工智能整合計劃，首先針對四個軍種開展試點項目： 裝備維修（15E）、網絡安全（17C）、后勤（92A）和步兵（11B）（美國陸軍，n.d.）。這一范圍顯示了人工智能對不同培訓需求的適應性。在這些試點項目中，人工智能具有徹底改變培訓開發和交付的潛力。在課程開發方面，人工智能可簡化大綱、教案和輔助材料的創建，大大縮短開發時間（Bagchi et al.） 人類教師對于驗證人工智能生成的內容和確保質量標準仍然至關重要。必須通過具體的指標來衡量這一試點項目是否成功。這些指標包括：所有四個 MOS 試點組的畢業率目標提高 20%；MOS 資格考試通過率顯著提高；課程開發時間至少減少 33%。此外，該計劃還應跟蹤因人工智能驅動的效率提高而增加的教員進行個性化輔導的情況。

除了簡化開發流程，人工智能還能直接改變士兵的培訓體驗。在 15E 中，人工智能指導的故障診斷模擬將提高復雜設備的維修技能。17C 訓練將受益于適應受訓者技能水平的逼真網絡攻擊場景。92A 的士兵可以參與人工智能驅動的供應鏈管理優化練習，而 11B 的士兵將在虛擬環境中進行班級戰術和領導決策訓練。這些試點項目的數據將指導將人工智能擴展到其他 MOS 領域和領導力發展。人工智能還將在試點 MOS 小組的個性化培訓中發揮關鍵作用。通過分析績效數據并相應地調整教學內容，人工智能將確保每名士兵都能接受他們所需的有針對性的培訓，以最大限度地發展技能（Chen 等人，2020 年）。人工智能實施前和實施后的衡量標準將具體顯示受訓者能力的提高。如果沒有縝密的戰略計劃，這項革命性技術就有可能無法發揮其潛力。

4.1 無縫整合和道德使用的戰略計劃

要將人工智能融入現有的培訓結構中，就必須制定一份精心制作的戰略計劃，一份指導這一變革性技術無縫整合和合乎道德使用的路線圖。該計劃必須優先考慮負責任的人工智能方法，在確保測試和使用以受控和安全的方式進行的同時，保證道德方面的考慮（國防部 [DOD], 2022 年）。其結果是：在未來，人工智能將無縫加強和補充人類的能力，賦予士兵先進的技能和敏捷性，同時堅持最高的道德標準。這不僅僅是實施軟件的問題，而是要創造一個未來，讓技術提升每名士兵的戰場能力，確保作戰效率和道德責任。

4.2 無縫集成

通過精心規劃人工智能集成路線，陸軍可以應對挑戰，最大限度地發揮這一變革性技術的潛力。正如國防部（2022 年）所概述的那樣，該計劃必須為每個實施階段制定明確、可衡量的目標，以確保進展和問責。需要通過全面的風險評估來預測和減少潛在的技術和后勤障礙。通過分階段的方法，從側重于特定 MOS 領域（如網絡操作、信息技術和后勤）的試點計劃開始。這些受控環境允許進行密切監控和數據驅動的評估，為未來的擴展提供信息并進行優化。

4.3 倫理用途

將人工智能用于軍事用途是一個有爭議的話題，涉及許多陸軍必須考慮的倫理問題。在美國軍隊應如何將人工智能用于國家防務甚至人道主義救援工作的問題上，存在著巨大的分歧（Ryseff 等人，2022 年）。要建立信任并接受這種模式轉變，就必須建立持續的反饋回路，積極征求并解決培訓人員和受訓人員的關切。在最近關于人工智能參與教育的研究中，我們看到了信息不準確或偏見滲入人工智能教育模式的可能性（Grassini，2023 年）。莫雷諾等人（2022 年）告誡人們在使用人工智能時不要忽視透明度和決策責任等倫理問題。這與人工智能驅動的士兵教育對倫理框架的需求產生了共鳴，在士兵教育中，確保算法的透明度和促進人類對訓練過程的監督對于建立信任和防止意外偏見至關重要。通過植入新開發的材料，需要某種形式的人際互動，以確保人工智能系統參考的原始材料的有效性，以及向士兵展示的新信息塊的最終批準。公開交流和透明度對于消除憂慮、營造合作環境至關重要，在這種環境中，人工智能被視為提高士兵績效的有力工具。

結論

為了在數字化時代保持優勢，陸軍必須將人工智能融入士兵培訓，打造一支能夠在現代戰場上大顯身手的部隊。在訓練中采用人工智能不僅是技術升級，也是確保陸軍在面對不斷變化的威脅時繼續取得成功的戰略需要。通過將人工智能融入 MOS 培訓和 PME 系統，陸軍可以使士兵具備現代戰場所需的適應能力、批判性思維和技術技能。想象一下，身臨其境的虛擬新兵訓練營能根據個人的長處和弱點進行針對性訓練，在無風險的環境中磨練作戰技能。想象一下士兵們的個性化領導力培養場景，人工智能會讓他們面臨復雜的道德難題，并培養他們的戰略決策能力。這不是未來；通過人工智能驅動的培訓，未來觸手可及。通過擁抱這一變革性轉變，陸軍可以培養出一代不僅技術精湛，而且頭腦靈活、適應能力強、隨時準備在數字時代發揮領導作用的士兵。漸進式變革是不夠的。要想在數字化戰場上占據主導地位，陸軍必須擁抱人工智能，并讓士兵在其中脫穎而出。

參考來源：Army Mad Scientist

隨著無人水面艦艇（USV）的出現，海戰格局正在經歷一場深刻的變革。從小型無人艇到大型無人水面艦艇，這些自主艦艇不僅續航時間更長、用途更廣，而且還具有成本效益高的額外優勢，有望徹底改變海軍的作戰方式。

美國海軍正在快速推進無人水面艦艇的發展，投入巨資開發大型無人水面艦艇（LUSV）和中型無人水面艦艇（MUSV）。

LUSV 和 MUSV 被視為低成本、高續航力和可重新配置的平臺，能夠容納各種有效載荷，預計將在反水面作戰、打擊任務、情報收集和電子戰行動中發揮關鍵作用。隨著海軍在研究和采購方面的大量預算撥款，無人水面艦艇正迅速從概念發展為現實，開創了海軍自主能力的新時代。

USV 在海戰中的演變和使用

海戰的演變是一個動態過程，由不斷擴大戰略和作戰能力的技術創新所決定。最初，海軍部隊使用的是航程和基本武器有限的槳帆船。隨著時間的推移，技術進步推動了幾個關鍵趨勢的發展，這些趨勢共同標志著海軍能力的進步。

其中一個顯著的趨勢是作戰區域的擴大，從古代大帆船的有限航程發展到當代海軍的全球范圍。艦船設計和推進系統的進步促進了這一擴展，使海軍部隊在和平時期和戰爭時期都能進行軍事外交活動，并能遠距離投射力量。

通信、導航和武器裝備方面的技術發展也縮短了反應時間，加快了武器部署速度，提高了更有效地發現、打擊和消除威脅的能力。

此外，隱形技術、遠程打擊能力和無人系統的整合降低了海軍人員遭受敵方行動攻擊的風險和暴露程度，而精確制導彈藥、瞄準系統和定向能武器的進步提高了海軍火力的有效性和殺傷力。

這些發展共同徹底改變了海軍行動，重新定義了海戰參數和海上戰略優勢。

這些創新不僅增強了海軍部隊的射程、速度、火力和總體戰斗力，還促使海軍戰術必須做出改變，如更多地使用遠程交戰、空中力量的重要性以及潛艇和航空母艦日益重要的作用。此外，無人系統、人工智能和定向能武器等新興技術的不斷融合有望進一步改變未來的海戰，烏克蘭在目前的俄烏沖突中成功使用 USV 打擊俄羅斯海軍資產就是一個例證。

USV 的優勢

無人水面艦艇（USV）為海戰提供了巨大的戰略優勢，為現代海軍部隊提供了多功能的有效資產。USV 的主要優勢之一是降低了人員風險，因為這些飛行器可以在對人類船員來說十分危險的條件下作業。這種能力不僅能最大限度地減少人員傷亡，還能執行更具侵略性的任務。USV 還具有更長的續航時間，能夠連續作業，而不受配備船員的船只在后勤和人力資源方面的限制，從而降低了總體運營成本。

在作戰靈活性方面，水下航行器可用于多種用途，包括反水雷、偵察、反潛和反水面作戰，從而增強了指揮官的戰術選擇。它們還能提供實時情報，提高對敵方活動和海上狀況的態勢感知能力。USV 的另一個顯著優勢是成本效益高，因為它們需要的以人為中心的資源和維護較少。

USV 具有很強的通用性，能夠裝備傳感器、武器和通信系統等一系列有效載荷，使其能夠適應各種任務要求。與載人艦艇相比，USV 的消耗性使其能夠參與高風險行動，而無需擔心同等程度的資金或人員損失。

從行動效率的角度來看，自主 USV 可以根據動態環境和態勢數據優化導航和后勤，從而提高航線規劃和資源利用效率。此外，在 USV 中集成環保推進技術的潛力也凸顯了其環境效益，有助于減少排放和污染。

人工智能、機器學習和傳感器技術的不斷進步有望進一步增強 USV 的能力。自主性和態勢感知能力的提高，加上蜂群戰術和人機協作的發展，將大大提高 USV 在海戰中的作戰效能和戰略價值。

實例：烏克蘭部署

烏克蘭對無人水面艦艇（USV），特別是 MAGURA V5 型的戰略部署是其針對俄羅斯的海軍行動中的一個變革因素，取得了重大的戰術成功。這些被稱為 "神風特攻隊"（KUSV）的 USV 在黑海破壞了約 10 艘俄羅斯船只，凸顯了其在非對稱海戰中的有效性。這些 KUSV 的使用迫使俄羅斯海軍在艦隊部署方面采取更加謹慎和防御的立場。

從分析角度看，烏克蘭對這些無人系統的使用是 "可削弱 "戰略的縮影，它展示了廉價、可消耗的無人機與尖端技術的結合如何產生巨大的作戰優勢，為應對敵方常規優勢威脅提供了具有成本效益的手段。這種方法為其他國家在現代戰爭中整合和利用無人技術提供了重要的戰略借鑒。

未來，烏克蘭計劃在下一年制造 100 萬架無人機，并組建專門的無人機作戰旅和營，這標志著烏克蘭在其軍事條令中利用無人系統的承諾不斷深化。這一發展不僅加強了烏克蘭的作戰能力，也為其他國家增強防御能力提供了藍本，特別是在印度-太平洋和印度洋等地區，因為在這些地區，擴大島國的防御范圍是戰略需要。

地緣政治和戰略影響

無人水面艦艇（USV）在海戰中的戰略意義是重大和多方面的。USV 可作為力量倍增器，通過在有爭議的環境中執行高風險任務和充當消耗性資產來增強有人海軍部隊的能力，從而使有人艦艇能夠優先執行關鍵任務。

在非對稱戰爭中尤其有效，其成本效益和消耗性使較小規模的海軍能夠采用蜂擁戰術對付較大的對手，從而可能改變力量平衡。就分布式海上作戰而言，USV 可擴大海軍部隊的覆蓋范圍和持久性，提高對態勢的感知能力，并通過自主運作和網絡化的蜂擁行動實現更敏捷、反應更迅速的行動。

這些航行器還通過提供額外的打擊、監視和兩棲作戰支持平臺來加強力量投射，從而提高海軍部隊的戰斗力和威懾態勢。此外，USV 還可充當無人貨船或補給平臺，減輕有人艦艇的后勤負擔，提高作戰耐力，從而為后勤和維持做出貢獻。

然而，USV 的擴散帶來了監管和法律方面的挑戰，包括使用、指揮和控制以及遵守國際海事法等問題，因此有必要仔細考慮如何以負責任和合乎道德的方式將其融入海戰。

結論

無人水面艦艇（USV）在海戰中的普及代表著戰略能力和作戰動態的重大轉變。如前文所述，這些自主平臺具有多種優勢，包括降低人員風險、提高續航能力、作戰靈活性、實時情報搜集和成本效益。隨著美國和烏克蘭等國繼續投資和部署 USV，將其納入海軍部隊無疑將塑造未來的海上行動和技術驅動行動。

然而，USV 的戰略意義遠遠超出其戰術優勢。它們在促進非對稱戰爭戰略、實現分布式海上行動、增強力量投射能力和簡化后勤行動方面的顛覆性潛力可能會從根本上改變海軍力量的平衡。與此同時，還必須謹慎處理與使用自主武器系統相關的道德、法律和法規問題，以及在涉及 USV 的沖突中可能出現的升級或誤判問題。當變革的浪潮席卷整個海戰領域時，以戰略分析和專業知識為基礎的平衡和知情的方法對于充分發揮這些尖端技術的潛力并降低其相關風險至關重要。

參考來源：IDR

人工智能的發展、對美國國防部的影響以及意外后果

美國陸軍仍在努力研究如何以最佳方式將自主性、機器人技術和人工智能（AI）納入部隊現代化工作。 用美國國防部前副部長鮑勃-沃克（Bob Work）先生的話說，這是 "美國陸軍擁有黑夜的時刻"。 但時不我待，對手也了解人工智能改變游戲規則的力量。

2017 年 9 月 1 日，弗拉基米爾-普京總統發表講話時說："人工智能是未來，不僅是俄羅斯的未來，也是全人類的未來。 它帶來了巨大的機遇，也帶來了難以預測的威脅。 誰成為這一領域的領導者，誰就將成為世界的統治者"。

烏克蘭已經成功地將機器視覺技術應用到其重型轟炸機無人機（UAV）中，實現了完全自主的戰場殺傷力，并且正在為其第一人稱視角（FPV）無人機尋求同樣的技術；而以色列正在利用人工智能生成目標集，以打擊加沙的 HAMAS。

在不斷變化的全球安全格局中，人工智能（AI）與軍事、通信和情報應用的交叉已超越了單純的技術創新，成為地緣政治戰略和國防的決定性因素。人工智能技術的快速發展，以計算能力、算法復雜性和數據分析方面前所未有的進步為標志，從根本上改變了現代戰爭、情報收集和戰略溝通的性質。隨著各國努力在日益復雜和相互關聯的世界中保持軍事優勢和維護國家利益，爭奪人工智能主導權已成為當務之急，而美國、俄羅斯和中國則處于這場技術軍備競賽的最前沿。

在此背景下，本文深入探討了人工智能在軍事、通信和情報應用領域的多方面發展。文章探討了人工智能能力如何重塑戰爭戰術、增強情報搜集能力以及徹底改變通信網絡。此外，還分析了全球主要參與者之間正在進行的軍備競賽動態，并評估了美國國防部在駕馭這一快速演變的戰略格局方面的影響。通過研究技術創新、戰略競爭和倫理考慮之間的相互作用，本文試圖揭示在國家安全背景下追求人工智能優勢所固有的復雜性和挑戰。

人工智能在軍事、通信和情報應用領域的發展

人工智能在軍事應用領域的發展以計算能力、算法復雜性和數據分析的快速進步為特征。從自主無人機到用于戰略規劃的預測分析，人工智能能力改變了現代戰爭，增強了決策過程，實現了后勤自動化，并提高了戰斗力。在通信和情報搜集方面，人工智能驅動的算法可從龐大的數據集中篩選出可行的見解，使情報機構能夠以前所未有的精度和效率識別威脅、預測敵對行為并維護國家安全利益。

正在進行的人工智能軍備競賽

美國憑借其技術實力和強大的國防工業，在人工智能創新方面略勝一籌，其聯合人工智能中心（JAIC）等舉措在國防部內部率先開展了人工智能整合工作。

然而，俄羅斯和中國已經迅速縮小了差距，在其軍事現代化努力中優先考慮人工智能驅動的能力。俄羅斯的重點是人工智能戰略威懾和不對稱戰爭，而中國則強調人工智能驅動的監視、信息戰和高超音速武器。半自主操作的軍用無人機已在全球廣泛部署。中國和俄羅斯都在積極研制完全自主的無人機，并將烏克蘭戰場作為試驗場，以便在這一前沿領域獲得更多經驗。

自俄羅斯開始全面入侵以來，烏克蘭已在戰場、沖突記錄以及應對俄羅斯網絡和信息戰等多個方面應用了人工智能。烏克蘭的自主無人機，包括軍用和民用無人機，在識別和打擊俄羅斯目標方面發揮了關鍵作用，人工智能促進了自動起飛、降落和瞄準過程。

最近以色列與哈馬斯之間的沖突為以色列國防軍在更廣泛的行動中運用此類技術提供了一個無與倫比的機會。具體而言，以色列國防軍已利用名為 "福音"的人工智能目標生成平臺，大大加快了識別交戰目標的速度，官員們將其比喻為 "工廠 "生產線。據以色列國防軍前總參謀長阿維夫-科查維（Aviv Kochavi）說："過去，我們每年在加沙生產 50 個目標。現在，這臺機器一天能生產 100 個目標，其中 50%的目標會受到攻擊"。

圖：烏克蘭武裝部隊的Saker重型轟炸機無人機（UAV）拍攝的視頻劇照--其全自動機器視覺（即 AI）可自動發現、定位、識別和選擇目標/資料來源：X（烏克蘭陣線發布的推文）

對美國國防部的影響

對美國國防部而言，人工智能軍備競賽的影響是深遠而多方面的。一方面，人工智能支持的能力提高了軍事殺傷力、敏捷性和應變能力，在日益復雜和競爭激烈的安全環境中提供了戰略優勢。將人工智能融入軍事行動，可以提高態勢感知能力，加快決策進程，增強兵力投送能力，從而加強美國在全球舞臺上的軍事主導地位和威懾能力。

然而，對人工智能優勢的不懈追求也給美國軍事機構帶來了戰略困境和道德考量。人工智能驅動的自主武器的擴散引發了對人類控制的侵蝕、致命武力的道德使用以及沖突意外升級可能性的擔憂。此外，人工智能戰爭的非對稱性質在關鍵基礎設施、指揮系統和決策過程中引入了漏洞，使美軍面臨新形式的網絡威脅和戰略漏洞。

潛在的意外后果

在人工智能軍備競賽的熱潮中，對技術優勢的追求蘊含著意外后果和破壞穩定效應的巨大風險。日益依賴人工智能驅動的決策算法可能會加劇偏見、擴大系統誤差，并在無意中使沖突升級。此外，人工智能技術向非國家行為者、流氓國家和網絡犯罪分子的擴散給全球安全帶來了嚴重風險，有可能引發不可預測和無法控制的連鎖反應。

此外，人工智能戰爭缺乏標準化的法規和道德框架，加劇了這些挑戰，創造了一個充滿生存風險和戰略不確定性的動蕩和不可預測的戰略環境。人工智能擴散的意外后果超出了軍事應用的范圍，影響到社會規范、國際關系和地緣政治穩定，因此有必要采取全面協作的方法來降低風險，維護全球安全利益。

結論

人工智能在軍事、通信和情報應用領域的發展預示著一個以前所未有的技術先進性和戰略復雜性為特征的新戰爭時代的到來。隨著美國、俄羅斯、中國和其他國家繼續大力投資于人工智能的研究、開發和部署，全球安全格局正在經歷一場深刻的變革，對國際關系、戰略穩定和道德治理產生深遠影響。正在進行的人工智能軍備競賽凸顯了對國際合作、道德標準和監管框架的迫切需要，以降低風險、維護人權和保障全球安全利益。

在應對人工智能擴散的倫理、戰略和意外后果時，國防部門面臨著嚴峻的挑戰和戰略困境。雖然人工智能能力在提高軍事效力和作戰效率方面具有顯著優勢，但它們也帶來了新的脆弱性、倫理考慮和戰略不確定性。因此，當務之急是采取一種全面的協作方法，讓政府、學術界、產業界和民間社會的利益相關者參與進來，以解決人工智能技術、國家安全和全球穩定之間的復雜交叉問題。

在規劃人工智能驅動的戰爭時代的前進方向時，必須認識到技術創新的雙重性質--既是推動人類進步的工具，也是破壞穩定和引發沖突的潛在根源。通過利用人工智能的變革潛力，同時堅持道德原則、國際準則和價值觀，可以塑造一個未來，讓技術創新在日益相互關聯的世界中成為促進和平、安全與繁榮的力量。

圖：美國空軍的先進作戰管理系統有望實現跨所有領域、武器系統和指揮部的快速收集、處理和數據共享。（美國空軍）

明天的戰爭將在哪里獲勝？

這個問題的答案現在與十年前大不相同，因為戰場已經如此迅速地擴展到新的領域——也許最明顯的是進入數字領域。

無論是在傳統戰線（陸地、海上和空中）、網絡空間還是太空本身的戰斗，勝利都取決于我們根據傳感器、機器、無人機和其他數字系統生成的大量數據做出準確、閃電般快速決策的能力，此外還有幾十年來為國防相關決策提供信息的情報來源。

分析慣性

歸根結底，獲勝是關于擁有知識和洞察力，能夠比對手更快地做出更明智的決策。但是，盡管國防組織可能想要迅速采取行動，但無數經過充分探索和公開討論的因素，如龐大的官僚機構、過時的采購流程、過時的政策等，阻礙了機構轉型的規模和速度，以適應日益數字化的環境。

與此同時，今天的對手兇猛、靈活、數字化，并且不受成熟國防組織運作的深思熟慮、以流程為導向的環境的阻礙。

解鎖數字能力的核心是應用已經在整個商業世界中使用的高級分析。但很多時候，“分析慣性”正在限制進步，而掙脫束縛需要理解它為什么存在。

以下是有關如何獲得動力的一些原因和見解。

供應商鎖定

國防組織必須保持靈活性，以獲得最好的軟件，而不必擔心隨著技術和任務的變化而陷入未來可能不適合的解決方案中。如果技術合作伙伴沒有提供預期的結果，或者如果任務和優先事項發生變化，則必須將其替換。

許多負責獲得關鍵任務軟件的國防領導者——那些“接近”組織成功任務的軟件，例如支持情報和以運營為重點的組織的目標的分析解決方案——通常不愿意與商業提供商簽訂合同，因為擔心軟件可能成為任務成功的核心，并且隨著時間的推移，公司可能會在關系中獲得不成比例的影響力。相反，他們的默認模式是自己構建軟件功能——在大型咨詢機構的幫助下，與內部技術專家和其他利益相關者合作。

雖然這種方法可能耗費時間和資源，但它有效地繞過了“供應商鎖定”。但從某種意義上說，這種鎖定關系剛剛轉變為對永久服務成本的依賴，因為軟件是在內部從頭開始構建的，經過迭代以滿足需求，然后由一排開發人員維護。

這是最好的情況，因為許多這樣的感知永遠不會超越“永久迭代階段”——出于顯而易見的原因，專注于提供服務的實體滿足于保留。

國防合同的歷史充斥著這種功能失調關系的例子，這使得國防領導人很容易忽視過去十年左右商業軟件提供商之間發生的根本性轉變。在經歷了供應商鎖定的磨合之后，企業界改變了自己對商業供應商的軟件要求，要求這些解決方案更容易被替換。

如今，這已成為軟件提供商的一個關鍵賣點，基于對真正的商業軟件“為被替換而構建”的認識，使他們的解決方案比以往任何時候都更加模塊化。這從根本上改變了供應商/買方的關系，使國防組織更容易從世界領先技術解決方案的即用型功能中受益。

大規模分析

無論是將數據用于情報目的、供應鏈管理，還是任何數量的高度敏感、關鍵任務計劃，國防組織都會以指數級規模傳輸數據。因此，整個國防組織普遍認為，管理這些龐大的數據量的唯一方法是構建能夠勝任任務的解決方案。

的確，許多商業數據管理和分析解決方案無法處理軍用級數據量。另一個事實是，越來越多的精英商業解決方案正在被證明已經準備好迎接挑戰——用于商業環境，其規模可與國防應用相媲美。例如，雀巢在 24 小時內在其系統中移動了大約 10 億個 SKU。

可替換性

想象一下這樣一種情況：國防組織與符合“可替換性”要求的分析解決方案提供商簽訂了合同，然后決定替換它們。新的系統、流程和功能通過新的供應商成功實施......但數據是另一回事。以前的提供商使用專有的數據格式，該格式需要大量耗時的翻譯工作才能將其重新構建為可行的格式。這是太多國防領導人面臨的痛苦現實，而且是完全可以避免的。

負責分析軟件采購決策的國防領導者可以應用一個簡單的標準來避免將來出現困難的軟件轉換：如果解決方案依賴于專有數據格式，請取消其資格。相反，應專注于確保組織數據以可以永久使用的標準、非專有格式返回的解決方案。

明天的戰爭將在哪里獲勝？它們將在我們全國各地的會議室、會議室和實驗室中獲勝。只要有風險承受能力的領導者參與推動現有的慣性稍微偏離軌道，他們就會贏得勝利。最終，這些未來的戰爭將在數據、速度和信任的交匯處取得勝利。

參考來源：C4ISRNET

對美軍認知電子戰典型項目進行梳理，總結出需求分析精準、合作機制高效、技術架構開放三個發展特點，從協同智能、低功率零功率干擾、對抗組網信息系統、促進認知電子防御發展四個方面對發展趨勢進行了展望。

摘 要：隨著武器裝備信息化程度提升，戰場電磁環境日益復雜，新的威脅挑戰要求傳統電子戰需具備認知能力，以更快完成OODA循環。文中分析了認知電子戰的概念內涵和系統結構，對美軍認知電子戰典型項目進行梳理，總結出需求分析精準、合作機制高效、技術架構開放三個發展特點，從協同智能、低功率零功率干擾、對抗組網信息系統、促進認知電子防御發展四個方面對發展趨勢進行了展望，最后闡述了對抗強敵和自身發展兩方面的啟示。 關鍵詞：認知電子戰；電子戰；人工智能；美軍

來源：本篇節選自論文《美軍認知電子戰發展特點和趨勢研究》，發表于《中國電子科學研究院學報》第17卷第11期。

自1904年日俄海戰以來，電子戰作為一種新的戰爭形態開始走上歷史舞臺，經過百余年的發展，技術戰術不斷革新，已成為影響現代戰爭勝負的關鍵。近年來，大數據集和計算能力的發展，使以深度學習[1]為代表的智能算法得以實現，極大提高了人工智能檢測識別能力，2016年，人工智能圍棋程序AlphaGo[2]擊敗圍棋冠軍李世石，顯示出人工智能在完全信息博弈領域決策判斷的卓越能力。新一輪的技術革命推動戰爭向智能化演進，電子戰技術和手段也將不斷更新。 現代戰爭，武器裝備信息化程度提升，戰爭節奏加快，戰場電磁環境日益復雜。雷達、通信等電子戰的作戰對象加快向智能化發展，反偵察抗干擾能力逐漸增強。傳統電子戰面臨對新威脅感知難度大、目標自主感知與應變能力強、對抗組網信息系統難度大等嚴峻挑戰[3]，要求電子戰設備需要具備自主學習的“認知”能力。在信息化戰爭中，更快地完成感知環境→適應環境→做出決策→采取行動[4](Observe Orient Decide Act，OODA)循環的一方將取得戰爭的主動，無論作戰指揮還是武器裝備，都追求更短周期的OODA循環。具備學習能力的認知電子戰能降低人在回路的事務性負荷，顯著提升電子戰OODA循環速度，對環境復雜、烈度高、對抗強的現代戰爭適應能力更強。 美軍在認知電子戰概念開發、技術發展、裝備運用方面居于全球領先地位，現有研究[5-10]主要集中于概念、技術、系統組成、實現途徑等方面，對于美軍認知電子戰發展規律探索及發展路徑和對抗手段的思考研究較少。本文基于文獻資料分析，歸納梳理美軍認知電子戰能力建設特點規律和發展趨勢，為相關策略制定提供參考借鑒。

論文摘編如下，僅供學術交流

《2022年國家安全戰略》和《國防戰略》明確指出，美國正處于一個決定性的十年，世界大國之間的地緣政治競爭條件將被確定。美國防部將以三種相互關聯的方式推進其優先事項--通過綜合威懾、戰役和建立持久優勢。加快技術進步和創新是通過這些戰略途徑實現美國防部優先事項的關鍵因素。美國和盟國在技術和創新方面的領先地位長期以來一直是其軍事優勢的一部分。其將采取措施保持領導地位，并對抗競爭對手。為了應對這一挑戰，《國家發展戰略》提出"廣泛而深入地改變生產和管理軍事能力的方式......為軍事優勢構建一個持久的基礎。"

根據國家發展戰略，美國國防科技企業必須 "利用美國的不對稱優勢：創業精神和多樣性和多元化的想法和技術生成系統，推動無與倫比的創造力、創新和適應性。" 通過這些不對稱的優勢，將創造、分析、測試、獲取和保護所需的知識和工具，以滿足國家發展戰略的三個戰略途徑。

在這個科學和技術戰略中，確立了競爭優勢的方式。將專注于聯合任務，以速度和規模創造和發揮能力，并確保研究和開發的基礎。

三個方面的任務：

1.關注聯合任務：投資于信息系統，并建立嚴格的、著眼威脅的分析程序，更好地使國防部在其科學和技術投資中做出明智的選擇。

2.以速度和規模創建和部署能力：培育更具活力的國防創新生態系統，加速新技術向應用領域的過渡，在國防部內外建立有效溝通。

3.確保研發的基礎：招募、保留和培養人才，振興基礎設施，提升數字基礎設施，促進利益相關各方更強有力的合作。

維護美國國家安全的三大類14個關鍵技術領域，分別是：

2022年9月7日，美國戰略與國際問題研究中心（CSIS）發布了《軟件定義戰爭：國防部構建向數字時代轉型的架構》報告，明確了國防部必須采用新的軟件設計和架構方法，以幫助美軍保持對全球對手的作戰優勢。本文針對報告的主要內容進行了編譯。

美軍是世界上裝備最精良、歷史最悠久、組織最龐大的武裝部隊，但也面臨許多問題：一是美軍裝備水平遠遠落后于行業先進軟件水平；二是美國國防部壟斷了國家的作戰職能，使得其無需面對通常形式的行業競爭；三是新興技術初創公司的崛起以及與競爭對手技術能力差距的縮小，使得美軍不得不進行定期“技術更新”。這些問題產生的根源在于國防部和其他美國聯邦機構從根本上是以硬件為中心的組織，使其向以軟件為中心、風險承受能力更高的組織過渡是非常困難的。因此，美國國防部未能采用新技術，未能改變其固有的工作規程，未能設計和試驗新的作戰概念。

美國國防部需要做出改變，其中關鍵是設計一種靈活、大規模、適應性、低成本的架構以提供關鍵服務，以改變人類在信息和決策環中的角色，并最終在決策環節影響作戰速度、準確性、規模和技術。因此設計這種作戰系統架構需要具備如下特性：一是更快的決策和執行速度；二是快速更新和優化系統；三是降低建立和部署系統的成本；四是改善交付新功能的成本和速度。目前網絡戰、馬賽克戰以及下一代作戰網絡都已引入上述概念，但尚不深入。下圖展示了國防部基于上述概念設計的大型自主通信網絡和武器系統的集成概念圖。

圖1 大型自主通信網絡和武器系統的集成概念圖

從發展的眼光看，軍事裝備架構的關鍵在于軟件，其正在顛覆和重組整個行業，尤其是依賴人工流程的零成本活動。若要想獲取足夠的競爭力，軟件就必須成為業界模式和作戰模式的核心。

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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