自21世紀初以來，美國一直積極尋求發展高超音速武器--以至少5馬赫的速度飛行的機動武器，作為其常規快速全球打擊計劃的一部分。近年來，美國將這種努力集中在開發高超音速滑翔飛行器上，這種飛行器在滑翔到目標之前由火箭發射，以及高超音速巡航導彈，這種導彈在飛行過程中由高速噴氣發動機驅動。正如前參謀長聯席會議副主席和前美國戰略司令部司令約翰-海滕將軍所說，這些武器可以使 "在其他部隊無法使用、被拒絕進入或不愿意使用的情況下，對遙遠的、被防御的和/或時間緊迫的威脅[如公路移動導彈]進行響應性的、遠程的打擊選擇。" 另一方面，批評者認為，高超音速武器缺乏明確的任務要求，對美國的軍事能力貢獻不大，而且對威懾也沒有必要。

對高超音速武器的資助在過去相對受到限制；然而，五角大樓和國會都對追求高超音速系統的發展和近期部署表現出越來越大的興趣。這部分是由于俄羅斯和中國在這些技術上的進步，這兩個國家都有一些高超音速武器項目，并且很可能已經投入使用了高超音速滑翔飛行器--可能配備了核彈頭。與俄羅斯和中國的高超音速武器相比，美國的大多數高超音速武器在設計上并不是為了使用核彈頭。因此，美國的高超音速武器可能需要更高的精度，并且在技術上比中國和俄羅斯的核武裝系統更具挑戰性。

五角大樓2023財年用于高超音速研究的預算申請為47億美元，比2022財年申請的38億美元有所增加。導彈防御局另外要求2.255億美元用于高超音速防御。目前，國防部（DOD）還沒有為高超音速武器建立任何記錄項目，這表明它可能還沒有批準該系統的任務要求或長期資金計劃。事實上，正如高超音速技術首席主任（國防部負責研究和工程的副部長辦公室）邁克-懷特所言，國防部還沒有做出購買高超音速武器的決定，而是在開發原型，以協助評估潛在的武器系統概念和任務集。

當國會審查五角大樓的美國高超音速武器計劃時，它可能會考慮有關高超音速武器的理由、其預期成本以及其對戰略穩定和軍備控制的影響等問題。潛在的問題包括以下幾個方面。

• 高超音速武器將用于什么任務？高超音速武器是否是執行這些潛在任務的最具成本效益的手段？它們將如何被納入聯合行動理論和概念？

• 鑒于高超音速武器缺乏明確的任務要求，國會應如何評估高超音速武器項目的資金申請或高超音速武器項目、使能技術和支持測試基礎設施的資金申請的平衡？加快對高超音速武器、使能技術或高超音速導彈防御方案的研究是否有必要且在技術上是可行的？

• 如果有的話，高超音速武器的實用化將如何影響戰略穩定？

• 是否需要采取減輕風險的措施，如擴大新的削減戰略武器條約，談判新的多邊軍備控制協議，或開展透明度和建立信任活動？

這篇短文分析了英國在最近兩份政策文件中提出的將人工智能（AI）用于軍事目的的方法。第一部分回顧并批評了英國防部于2022年6月發布的《國防人工智能戰略》，而第二部分則考慮了英國對 "負責任的"軍事人工智能能力的承諾，該承諾在與戰略文件同時發布的《雄心勃勃、安全、負責任》文件中提出。

建立自主武器系統所需的技術曾經是科幻小說的范疇，目前包括英國在內的許多國家都在開發。由于無人駕駛飛機技術的最新進展，第一批自主武器很可能是基于無人機的系統。

英國無人機戰爭組織認為，開發和部署具有人工智能功能的自主武器將產生一些嚴重的風險，主要是在戰場上喪失人的價值。賦予機器奪取生命的能力跨越了一個關鍵的道德和法律障礙。致命的自主無人機根本缺乏人類的判斷力和其他素質，而這些素質是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所必需的。

在短期內，自主技術的軍事應用可能是在低風險領域，如物流和供應鏈，支持者認為這些領域有成本優勢，對戰斗情況的影響最小。這些系統可能會受到人類操作員的密切監督。從長遠來看，隨著技術的進步和人工智能變得更加復雜，自主技術越來越有可能成為武器，人類監督的程度可望下降。

真正的問題也許不是自主權的發展本身，而是人類控制和使用這一技術發展的里程碑的方式。自主性提出了與人類判斷、意圖和責任有關的廣泛的倫理、法律、道德和政治問題。這些問題在很大程度上仍未得到解決，因此，對于快速推進發展自主武器系統，人們應該深感不安。

盡管自主武器系統似乎不可避免，但有一系列的措施可以用來防止其發展，如建立國際條約和規范，制定建立信任措施，引入國際法律文書，以及采取單邊控制措施。英國無人機戰爭組織認為，英國應充分參與在國際舞臺上制定這些措施。

然而，在這個時候，政府似乎希望保持其選擇的開放性，經常爭辯說，它不希望創造可能阻礙人工智能和機器人技術的基本研究的障礙。盡管如此，大量受控技術，如加密，或在核、生物和化學科學領域，可用于民事或軍事目的，而且受控時不會扼殺基礎研究。

研究問題

新興顛覆性技術（EDTs）對未來大規模毀滅性武器（WMD）戰爭的影響是什么？新興顛覆性技術如何提高大規模殺傷性武器在動能戰爭中的殺傷力和有效性？?公民領袖和公務人員如何準備和減輕預計的威脅？

難題挑戰

在未來十年，國家和非國家對手將使用EDT來攻擊系統和人口，這可能會啟動和加速現有地緣政治沖突的升級。預計EDT將被用于最初的攻擊或升級，以及作為檢測和決策過程的一部分。由于EDT的速度、預期的混亂和普遍缺乏人力監督，攻擊也將被錯誤地歸因，這有能力將快速的地緣政治沖突升級為全球軍事沖突，并最終導致使用核大規模毀滅性武器。

在核大規模殺傷性武器的陰影下使用EDT，預計也會對可能的對手造成生存威脅，促使他們 "降低 "使用核大規模殺傷性武器的可接受性標準。EDT將使內部威脅，包括自愿的和不知情的，能夠在全球范圍內引發地緣政治沖突，并使其膽子更大。

此外，多個EDT組合在一起用于攻擊時，將對民眾和政府產生大規模殺傷性影響。此外，EDT將被對手用來攻擊和破壞關鍵的基礎設施系統，如食品、能源和交通等，這將對人口和政府產生更廣泛的影響。EDTs將使對手能夠實施長期攻擊，在很長一段時間內（如果有的話），攻擊的效果和歸屬可能不會被發現。

解決方案

為了對付這些未來的威脅，各組織將需要進行研究和情報收集，同時進行探索性的研究和開發，以更好地了解EDT的狀況及其潛在的影響。有了這些信息，各組織將需要進行協作性的 "兵棋推演"和規劃，以探索一系列可能的和潛在的EDT威脅。從所有這些活動中獲得的知識將為未來的培訓和最佳實踐提供信息，以準備和解決這些威脅。

各組織也將需要增加對EDT相關領域的投資，這就要求各國不僅要改變他們的作戰方式，而且要發展他們對威懾的思考。擴大的監管、政策制定和成員間的政治團結將發揮越來越重要和擴大的作用。將需要更廣泛的政府、軍事和民事合作，結合更廣泛的公眾意識來破壞和減輕其中一些未來威脅。所有這些行動都將對北約成員之間的合作和共同的復原力賦予更高的價值。

在21世紀初，美國軍隊專注于反叛亂行動，而俄羅斯等競爭對手則專注于常規軍事力量的現代化，威脅著美國的軍事主導地位。美國軍事能力差距的縮小，加上新興技術，如網絡空間、太空和電磁波譜，改變了戰爭的特點。美國陸軍的應對措施，即多域作戰（MOO），試圖利用融合的概念，快速而持續地整合所有軍事領域、電磁波譜和信息環境，以賦予軍事優勢。為了實現融合，美國陸軍必須與其他軍種進行聯合開發，制定軍種間協議，修改人員結構，并修改人事政策。后越南時代空地戰的發展和隨后的 "沙漠風暴行動 "提供了一個歷史案例研究，重點是為實現陸域和空域的融合而進行的組織變革。目前美國軍隊現代化的體制機制主要是在空地戰時期發展起來的，可能需要調整，以確保適應實現MDO融合。

引言

隨著2015年國家安全戰略的發布，標志著美國正式將國家安全重點從過去14年的沖突中轉移。盡管在阿富汗和伊拉克的行動仍在進行，但該文件提到部署的部隊兵力從2009年的約18萬人減少到公布時的不到15000人。雖然仍然承認暴力極端主義組織的威脅，但美國開始將國家安全重點從全球反恐戰爭（GWOT）轉向大國競爭。這種轉變隨著2017年《國家安全戰略》和2021年《臨時國家安全戰略》的發布而加劇，該戰略特別指出俄羅斯等是挑戰美國實力、利益、安全和繁榮的國家。俄羅斯和其他國家競爭者專注于其部隊的現代化，而美國則專注于在伊拉克和阿富汗的反叛亂行動。這增加了競爭者的能力，并對美國的軍事主導地位構成了威脅。美國陸軍的多域作戰（MDO）概念是對美國陸軍領導層提出的安全問題的回應。它是美國陸軍理論、組織、訓練、物資解決方案、領導、人員、設施和政策（DOTMLPFP）現代化的核心重點，以保持對所有對手的競爭優勢。

MDO的一個核心主題給軍隊帶來了新的問題，即技術的出現和普及改變了戰爭的特征。互聯網的發展和全球日常生活的許多方面對這一現象的依賴引起了網絡空間的競爭，其影響可能會影響傳統的戰爭形式。對基于空間的能力的更多依賴和公認的空間軍事化，同樣代表了在以前的沖突或理論中沒有完全實現的戰爭轉變。能夠利用電磁波譜（EMS）的技術，雖然在整個20世紀都在使用，但在21世紀更加普遍，對戰爭的可能影響也更大。所有這些發展都是隨著信息時代的到來而出現的，增加了信息環境在影響戰爭行為和結果方面的重要性。

廣泛的研究問題和主題

擺在作戰人員面前的問題是如何將這些新出現的能力與現有的和經過驗證的框架進行最佳整合。美國陸軍的答案是："......在所有領域、電磁波譜和信息環境中快速和持續地整合能力，通過跨領域的協同作用優化效果，以戰勝敵人......" 為了完成這一任務，美國陸軍必須與其他軍種進行聯合開發，制定軍種間的協議，修改人員結構，并修改人事政策。海灣戰爭時期空地戰的發展代表了美國空軍和美國陸軍的成功整合，以實現其主要領域的融合，并在DOTMLPFP的各個類別中發生變化。對這一時期土地和領域整合的分析可以為未來網絡空間、空間、信息環境和環境管理系統的領域整合提供有益的見解。

MDO結構廣泛地使用了領域一詞，這一概念是理解融合的一個核心概念。MDO中使用的領域一詞符合聯合出版物（JP）3-0《聯合作戰》中描述的該術語的聯合用法。 聯合條令沒有明確定義領域；然而，它確實將領域的概念貫穿于理解作戰環境和如何組織聯合作戰的描述中。該術語并不意味著所有權或排他性，因為單一軍種可以在多個領域內運作。目前公認的聯合行動的物理領域有四個：陸地、空中、海上和太空。信息環境產生了第五個聯合領域，即網絡空間。

聯合條令并不承認信息環境是一個領域。然而，與四個物理領域和環境管理系統一起，聯合條令將其視為作戰環境的一個主要組成部分，并將其視為一種聯合功能。JP 3-0將信息環境定義為"......包括并聚集了眾多的社會、文化、認知、技術和物理屬性，它們作用于并影響知識、理解、信仰、世界觀，并最終影響個人、團體、系統、社區或組織的行動。" 網絡空間作為一個領域存在于信息環境中。電磁環境，即所有頻率的電磁輻射范圍，也是作戰環境的一個重要因素，但聯合條令并不承認它是一個獨立的領域。

將四個物理領域、網絡空間、信息環境和環境管理系統結合起來，就產生了MDO的融合概念。簡單地說，融合是美國陸軍編隊利用作戰環境的所有可能方面，在武裝沖突中創造對敵人的優勢，利用這種優勢，并取得勝利。部隊通過跨領域的協同作用實現融合，這是MDO理念的核心原則。這個術語也起源于聯合條令，被定義為 "在不同領域的能力的互補性，而不僅僅是相加，從而使每一種能力都能增強其他能力的有效性并彌補其他能力的脆弱性"。融合的產生是由于接受了美國將無法在近距離或同行沖突中享有未來領域的優勢，而是需要使用來自多個領域的協調效應來讓出優勢。

支撐這一分析的理論框架是作戰藝術，即 "在......技能、知識、經驗、創造力和判斷力的支持下，制定戰略、戰役和行動，通過整合目的、方式、手段和評估風險來組織和使用軍隊的認知方法"。MDO是一個作戰層面的構造，旨在為指揮官提供一種方法，通過協調使用所有可用資源，在競爭、危機或武裝沖突中取得戰術勝利。然而，除非在政治目標的背景下實現，否則這種勝利是沒有意義的。然而，將戰術結果與政治目標聯系起來，不屬于本研究的范疇，本研究的重點是戰爭的作戰和戰術層面。

MDO融合領域的新興性質和已發表作品的匱乏限制了這項研究。對后越南時代到今天的發展時期的研究限定了本項目的范圍。雖然在整個軍事史上還有其他領域融合的成功案例，但本研究沒有考慮這些案例。這種劃分也排除了海上、空中和陸地融合的成功案例，這些案例可能會產生比只考慮空中和陸地領域更多或相互矛盾的見解。本研究重點關注美國在空中和陸地融合方面的努力以及對美國陸軍MDO的影響，排除了其他國家的MDO概念發展案例和其他領域融合的歷史案例。最后，本研究主要分析了MDO融合的作戰和戰術影響，因為戰略分析不是MDO構建的重點。

這個項目接受了MDO的一般方法，將其作為一個有效的結構來處理后GWOT時代出現的近距離或同行競爭問題，并作為美國軍隊現代化的基礎。這種方法的一個固有的假設是，實現所有領域、信息環境和EMS的MDO融合會產生對對手的明顯優勢。鑒于持續增加總部組織的規模和復雜性的趨勢，如從2001財年到2012年，作戰指揮部人員增長了50%，增加人員的規模和復雜性可能會阻礙決策和組織適應。最后一個假設是，美國陸軍不能以目前現有的框架實現MDO的最佳融合，這意味著美國陸軍需要進行組織變革以充分實現現代作戰環境的好處。

這個項目采用了案例研究的方法，研究了空地戰發展背后的理由和事件，它的持續演變，以及這個過程在目前的服務和聯合DOTMLPFP類別中是如何體現的。這既代表了極端的情況，因為美國陸軍和美國空軍元素在作戰環境中的接近帶來了自相殘殺的危險，也代表了關鍵的情況，因為空陸一體化的發展可能適用于其他領域、信息環境和環境管理系統。這種分析也可能發現案例研究是務實的，揭示了一種有效的方法來實現與新的戰爭領域的銜接。本研究的一般格式是從文獻回顧，到方法概述，案例研究本身，分析和發現，最后是結論。

美國的戰略重點已經越來越多地轉向大國競爭，但目前還沒有一個框架來理解美國與近鄰對手俄羅斯等的競爭。根據對美國與這些國家戰略競爭的經濟、軍事和地緣政治層面的廣泛研究，蘭德公司的研究人員收集了高水平的研究結果和建議，以支持即時的政策決定，確保美國的競爭優勢。在這個過程中，他們開發了一個框架，從四個方面評估大國之間的競爭：（1）競爭的整體背景，（2）國家實力和競爭力，（3）國際地位和影響，以及（4）雙邊競爭的形式和地位。這本關于理解新的戰略競爭時代并在其中取得成功的指南，匯集了關于全球聯盟、經濟相互依存、技術和軍事優勢、國家利益等方面的歷史教訓和最新數據，強調了美國政策和投資的廣泛優先事項。

主要發現

• 美國在戰略競爭中的成功有賴于保持其經濟和技術實力

  • 保持美國的競爭地位需要經濟實力，在主要行業的領導地位，以及將自己定位在技術創新的前沿。
  • 在軍事上，美國在與中國和俄羅斯的競爭中面臨的最大威脅是技術創新，它威脅到美國的戰爭方式以及美國軍隊所依賴的網絡和系統的安全。

• 當前的大國競爭從根本上說是關于國際體系的特征的競爭

  • 美國與中國和俄羅斯的競爭涉及多種交叉的軍事、經濟和地緣政治利益，對國際秩序有重大影響。
  • 尤其是中國，除了增強軍事能力外，還在努力重塑占主導地位的國際規則、規范和機構。
  • 美國仍然處于強大的競爭地位。然而，它的長期成功取決于保持強大的經濟態勢和在國際范圍內參與經濟活動的意愿；關鍵盟友和合作伙伴的結盟；對國際規則、規范和機構的意識形態影響；以及相對于競爭大國的強大全球軍事態勢。

建議

• 美國政策的優先事項應包括保持經濟和財政實力和靈活性，保持在新興技術和產業中的領先地位或份額，保護信息環境，開發工具和技術以支持持續的競爭，并保持美國在全球機構中的現有影響力水平。
• 美國的國防投資應優先考慮快速采用新興技術用于軍事用途，保護創新的軍事系統不受知識產權盜竊或攻擊，發展能力，以增強美國的競爭力。

無人機系統（UAS）在美國軍事行動中越來越突出。作為其現代化戰略的一部分，美國防部（DOD）目前正在開發先進的無人機，以及可選的載人飛機。在過去幾十年中，軍隊使用無人機執行各種任務，包括：

• 情報、監視和偵察；
• 近距離空中支援；
• 物資補給；
• 通信中繼。

分析人士和美國防部認為，無人機可以在許多任務中取代載人飛機，包括

• 空中加油；
• 空戰；
• 戰略轟炸；
• 作戰管理和指揮控制（BMC2）；
• 壓制和摧毀敵人的防空系統；
• 電子戰（EW）。

此外，美國防部正在開發一些實驗概念，如飛機系統體系、群集和致命自主武器，以探索使用未來幾代無人機的新方法。在評估潛在新的和未來無人機項目、任務和概念的撥款和授權時，國會可能會考慮以下問題：

• 能夠作為致命自主武器的無人機的擴散及其對全球軍備控制的影響；
• 與載人飛機相比，未來無人機的成本；
• 無人機對人員和技能的影響；
• 作戰和作業概念；
• 無人機技術的普及。

摘要

當作戰人員和指揮官努力理解以加速復雜性為特征的競爭環境并在其中采取行動時，他們面臨著巨大的挑戰。人工智能（AI）和機器學習（ML）對于在多域作戰（MDO）中五個領域作戰的決策者來說，代表著巨大的潛力，特別是隨著成本的下降和越來越多的破壞性技術賦能我們的對手。圍繞人工智能/ML在自動化方面的軍事應用的合理擔憂也需要仔細考慮。我們如何讓作戰人員擁有正確的工具來克服復雜性，并在緊迫的決策周期內迅速適應技術上精明的對手？重要的進展需要思考我們到底想去哪里，哪些陷阱和隱患可能會使我們誤入歧途。在本文中，我們介紹了一個框架，以促進對機器增強型未來軍隊的討論和理解，強調了愿景對實現這一目標的至關重要性。考慮到一系列MDO的挑戰，我們強調AI和ML能力如何能夠改善人類的控制，以盡量減少錯誤和悲劇的發生。最后，為了避免潛在的悲劇性失誤，我們強調了在軍事行動中應用AI/ML的關鍵陷阱，因為作戰環境和復雜系統的固有不確定性。

關鍵詞：人工智能（AI），機器學習（ML），多域作戰（MDO），機器智能，作戰復雜性，顛覆性技術，AI陷阱

1. 導言

前陸軍參謀長馬克-A-米利將軍將MDO描述為對 "人工智能、高超音速、機器學習、納米技術和機器人等新興技術 "同時驅動戰爭特征根本性變化的回應。他特別強調，這些變化及其在美國戰略競爭對手手中的力量促使我們迫切需要 "審查我們作戰方法的所有方面......挑戰我們的基本假設，并......了解我們潛在敵人的能力和目標。"在本文中，我們考慮如何在MDO的背景下思考AI/ML--智能機器的理想未來和不可避免的陷阱，不斷反省和基于威脅的評估，以了解和追求機器強化的軍隊中的正確和良好。

通過考慮正確和良好的愿景，我們希望鼓勵和集中富有成效的思考和討論，圍繞著如何最好地利用日益增長的機器力量來支持軍隊MDO的挑戰，同時也塑造未來，使我們可能真的認可我們到達那里時發現的東西。Max Tegmark堅定地提出，面對未來人機關系的不確定性，需要有遠見，他說："與其像偏執的疑病癥患者一樣被恐懼所麻痹，我們都需要加入對話，討論用技術引導的未來是什么樣的。如果我們不知道我們想要什么，我們就不可能得到它。"盡管對最好的未來可能是什么樣子不可避免地存在著廣泛的分歧，但圍繞著對一個注入了日益強大的技術的世界的愿景及其潛在的巨大社會影響的討論，只能幫助我們發現并告知一個更好的道路。愿景將有助于定義一個地平線。它應該渴望代表一個持久的理想，但也要預見到隨著我們對世界的理解而演變。

智能機器具有巨大的潛力，可以為人類帶來無數的好處。即使是那些強調機器智能危險的最強烈的聲音也承認這一點，因為有適當的解決方案。可以理解的是，當辯論轉向使用武力時，要求謹慎的呼聲就會被放大。盡管許多專家表示相信，諸如對人類命運漠不關心的超級智能機器的興起這樣的生存危險并沒有迫近到足以開始采取政府政策和監管行動的地步，但如果它們真的來了，單單是這個幽靈就迫使人們對如何最好地管理它們進行深思熟慮的審議。本文的重點是促進討論從軍事角度看理想的未來是什么樣子。我們避免對時間框架和預測的猜測，只假設機器將變得越來越有能力，并與多領域時代日益增長的挑戰有關。

我們發現，在有關自主權的道德限制、戰爭法和當前AI/ML政策的積極和持續討論的背景下，軍事業務是人類業務。例如，2018年美國防部關于人工智能的戰略指示，"我們將以以人為本的方式使用人工智能。"越來越多的智能機器有巨大的潛力來提升性能，與快速發展的復雜競爭環境保持同步，同時在以前的技術進步的基礎上，拯救生命，減少不必要的或附帶的損害。下一代系統和人機團隊可以增加而不是減少人類對戰爭的控制，超越精確制導武器已經實現的成果。

機器的作用是在人類的伙伴關系中，改善人類活動的表現。智能機器將越來越多地提高人類組織的績效，幫助人類領導層重新規劃環境的復雜性和重點，以更好地識別原始數據海洋下的相關性和意義。智能機器的應用，特別是作為與人類合作的自動化智能體，將越來越多地幫助軍隊減少浪費和提高再供應的性能，通過擴大醫療努力來發現治療和救生方法來拯救生命，減少維護成本，最大限度地減少排放和能源消耗，以及減少作戰人員的風險，同時通過提高意識和精確度來集中使用武力，保護無辜者。機器將幫助我們減輕理性和認知方面的限制和偏見，以改善決策，同時也縮短決策周期，以匹配和超越我們的對手。

技術為我們提供了比以往更多的機會，但許多可能在未來幾年影響軍事行動的進展，包括ML/AI，將有越來越低的準入門檻。正如在沒有全球和平主義的情況下，暴力或其威脅是不可避免的一樣，我們的愿景必須考慮到我們對來自廣泛的對手的威脅的反應，其中許多人將不贊同我們的克制觀點。我們將沒有其他選擇，只能在這種威脅出現時以機器的速度作出反應。基于威脅的需求將不可避免地引發緊張局勢，因為我們要努力平衡軍事效力、向機器授權和有意義的人類控制。

可能最重要的是，就像精靈的魔法愿望中令人不舒服的選擇一樣，技術的陷阱代表著濫用和遺憾的承諾，只有仔細思考和洞察力才有希望減輕。在接下來的章節中，我們將為軍事行動背景下的AI/ML提供一個框架對話，然后概述MDO的巨大挑戰和技術緩解的相關機會。最后，我們考慮了智能機器應用中與軍事行動特別相關的幾個關鍵陷阱的分類法。

在過去17年的反叛亂行動中，美國陸軍的許多師級情報分析員和設備都停留在靜態、集中的戰術行動中心，以促進對地面行動的情報支持。最近出版的《作戰手冊》（FM）3-0（2017年10月）將美國陸軍的重點從反叛亂轉向大規模的地面作戰行動。這些行動要求各師能夠建立多個前沿指揮所（CPs），這些指揮所能夠生存并能夠在退化和有爭議的領域促進任務指揮。為了支持大規模的戰斗，情報部門必須重新平衡人員、能力和設備，在一個師能夠建立的所有前線指揮所中，使該師的情報作戰功能具有生存能力。這需要將人員和情報專用設備從主指揮所和戰術指揮所調出，以支持支援區/早期進入指揮所和機動指揮組（如果指揮官需要）。為了考慮到美國同行威脅對手通過電子和網絡攻擊來爭奪美國陸軍進入空間領域的能力，這次重組還需要調整師級的通信計劃，以考慮模擬通信。

引言

“大規模作戰行動的流動性和混亂性將對情報作戰功能造成最大程度的混亂、摩擦和壓力。” - 美國陸軍學說出版物2-0《情報》

在過去的17年中，美國陸軍的情報機構主要是為支持伊拉克和阿富汗的反叛亂行動而運作。陸軍各師總共部署了20多次，以支持伊拉克自由行動（OIF）和持久自由行動（OEF）。這是響應國家號召，支持擊敗基地組織、敘利亞伊斯蘭國（ISIS）、利比亞伊斯蘭國（ISIL）和其他在中央司令部負責區域內活動的恐怖組織。每一次部署都由不同的作戰環境、獨特的任務以及不同程度的作戰成功和失敗所決定，但有一個共同點：師部的情報行動主要由分析員使用靜態、集中的戰術行動中心（TOC）中的設備進行。隨著陸軍為未來的作戰行動做準備，《作戰手冊》（FM）3-0（2017年10月）將重點從反叛亂轉移到準備在大規模作戰行動（LSCO）中與同行競爭者作戰。FM 3-0明確指出，師的主要作用是 "作為戰術總部指揮各旅進行決定性的行動"。這些行動要求各師能夠建立多個前沿指揮所（CPs），這些指揮所具有機動性、可生存性，并且能夠在退化和有爭議的領域內促進任務指揮。

在OIF和OEF期間，促成師級情報行動的一個關鍵能力是一個無爭議的空間領域。指揮官和下屬單位通過一個使用衛星的情報架構，在叛亂團體沒有能力影響的空間領域，收到近乎實時的情報收集、處理、利用和傳播。除了無爭議的通信網絡，叛亂分子的游擊戰術主要集中在東道國的政府設施和人口中心，這使得師部情報部門可以在大型前沿作戰基地（FOB）開展行動，而不需要對情報部門的生存能力和機動性作出重大規劃。師中央情報局沒有受到敵人的持續和直接攻擊的威脅。大規模的戰斗不會給情報部門帶來領域優勢或假定的生存能力。同行對手將在所有領域與美軍進行較量，甚至可能在某些領域長期保持優勢。FM2-0《情報》指出："部隊必須準備好對抗各種威脅、敵方陣型和未知因素的情報。"威脅的變化并沒有改變情報的作用，即提供 "及時、準確、相關和預測性的情報，以了解威脅的特征、目標和行動方案，從而成功執行進攻和防御任務。"然而，威脅的變化確實提高了對情報的期望。大規模的戰斗代表了情報行動執行方式的范式轉變。各師可能會在大的地理區域內建立多個不斷流動的中央情報局，以履行其任務指揮職責，而情報部門必須準備好支持他們。

美國陸軍理論討論了一個師能夠建立的五種類型的指揮所：主指揮所（MCP）、戰術指揮所（TAC）、機動指揮組、支援區指揮所（SACP）和早期進入指揮所（EECP）。每個指揮所執行不同的功能，從而使任務指揮更加有效。按照目前陸軍修訂的組織和裝備表（MTOE）的規定，師級情報部門只被授權在MCP和TAC中操作人員和裝備。不能假設在LSCO環境中不使用其他CPs。陸軍各師必須確保其情報部門的結構能夠在不斷受到攻擊威脅的多個中心點有效運作，需要有快速轉移的能力才能生存。

由于有爭議的空間領域，通信能力將受到限制，影響基于衛星的通信的可能性增加。目前的情報架構依靠衛星在下屬單位的信息收集器和師級中央情報局的分析小組之間傳輸關鍵情報。衛星可用性的喪失極大地影響了師部情報部門支持指揮官了解、可視化和描述敵人威脅的能力。用于建立師部情報架構的設備授權缺乏靈活性和冗余度，無法支持在衛星通信被拒絕的環境下執行的情報行動。

本專著探討了師級情報部門組織人員和情報架構的最佳方式，以便在大規模作戰行動（LSCO）期間，在加強機動性、生存能力和有爭議空間領域的環境中，在多個指揮所開展行動。為了支持多個指揮所的工作，師情報部門必須確保在不同的指揮所中，師情報部門的所有任務都是冗余的，這一點超出了修訂的組織和裝備表的授權。G-2總部、G-2X和分析與控制部門的精選士兵必須以機動的方式執行他們的任務。為了在被拒絕或有爭議的空間環境中行動，師情報部門應該建立主要的、備用的、應急的和緊急的通信計劃，其中包括一個模擬信使系統，以向其他師的CP和下屬單位傳播情報。在LSCO環境中，由于行動節奏的加快，特別是在進攻中，情報職能可能會被大大削弱。

師情報部門必須有適當的姿態來支持作戰層面上的LSCO。無論作戰環境如何，師的情報部門必須為指揮官、參謀部和下屬單位提供盡可能及時和準確的信息。此外，情報和行動之間的關系是相互的，"情報推動行動，行動促成情報"，在正確的地方沒有正確的情報人員和設備會降低組織的作戰效率。進一步的分析可以確定：1）目前授權給該師的情報人員和設備是否足以支持多個指揮所；2）提供關于G-2應該如何組織這些資產以支持大規模作戰行動中的任務指揮行動的建議。

為了找到支持性證據來檢驗這一假設，**本研究依賴于四個研究問題。首先，在大規模的作戰行動中，師級情報部門應該在哪些作戰環境中行動？第二，目前的師級情報部門是如何設計運作的？在支持LSCO行動要求的能力方面存在哪些差距？第三，在過去的LSCO環境中，單位不斷移動，通信網絡不像最近的反叛亂行動中那樣可以評估，情報部門是如何運作的？最后，根據目前部隊的最佳做法，G-2在其部門內部可以做些什么來更好地支持師級LSCO？**為了更好地闡明所討論的問題和本專論的內容，需要對幾個關鍵術語進行定義。機動性被定義為 "軍隊的一種質量或能力，它允許軍隊從一個地方移動到另一個地方，同時保持完成其主要任務的能力。"本專著討論了情報部門在執行其主要任務的同時進行生存性移動的能力。關于生存能力的討論涉及到 "保護人員、武器和物資，同時欺騙敵人的所有方面"。

第一節描述了情報部門應在哪些環境中行動，以及師部情報部門必須解決哪些問題以最好地支持LSCO。

第二節研究師級的情報行動。本節回顧了第二次世界大戰（WWII）期間的一次師級情報行動，這是美國陸軍部隊最后一次在沒有使用衛星來促進通信和情報收集的情況下進行LSCO。特別是第80步兵師在1944年和1945年在喬治-巴頓將軍的美國第三軍中橫跨法國北部作戰時的情報使用情況。這項研究確定了在情報部門組織和信息傳播方面的經驗教訓和最佳做法。此外，本專著還討論了一個師的情報部門最近的MTOE歷史，這些變化如何影響該部門支持LSCO的能力。

第三部分研究了G-2師目前是如何為LSCO進行訓練的，以便在大規模戰斗之前找出目前訓練趨勢所不能解決的能力差距。第三節還推薦了一個組織結構，使師級情報部門能夠更好地支持大規模的地面作戰行動，并使用基于理論要求的篩選標準來評估這一建議，以確保中央情報局的生存能力和完成師級情報行動的要求。

第四節提出了對大規模作戰中執行情報行動至關重要的關鍵見解。

美國人工智能國家安全委員會在2021年1月提交給國會的最終報告中建議國防部在2025年前做好人工智能準備。這一建議源于美國同行之間的人工智能軍備競賽，以及近年來在開發用于持續監視、指揮和控制以及武器化代碼的算法方面所取得的進展。雖然美國防部內有旨在利用各部門人工智能的戰略舉措，但戰術能力的發展和部署之間存在嚴重的脫節。作為美國防部的領導機構，聯合人工智能中心負責為美國防部的所有部門創造可行的解決方案，因此，如果所有單位都試圖在2025年之前做好人工智能準備，將不堪重負。本文強調了人工智能發展過程中的一個主要缺陷，并認為應將能力發展授權給空軍機群，并提供必要的資金和資源以真正將人工智能作為一種武器。此外，本文確定了通過基因操縱、智能灰塵納米技術和COVID-19機器學習過程發現成功的人工智能概念，以幫助戰術領導人了解人工智能革命如何幫助他們的特定任務領域，并激勵他們進行自我教育。

當涉及到利用人工智能（AI）時，美國空軍還沒有準備好與同行對手作戰，而且美國處于一場未宣布的軍備競賽中，可能會看到對手在未來十年內占據領先地位，因此需要迅速采取行動以扭轉局勢。更令人不安的是，這一威脅并沒有被該領域的戰術專家完全理解，或者即使他們理解，他們也可能沒有意識到（或在官僚上沒有能力）提供競爭所需的能力。對手在人工智能的研究和開發工作中正在取得進展。情報界的專業人士可以做些什么來解決這個問題。本文將嘗試定義中隊可以解決的戰術相關問題，并確定高層行動的不足之處。

人工智能國家安全委員會在其最終報告中建議美國防部采取行動，以便各部門為十年后的競爭做好準備。委員會的核心建議是美國防部遵循兩條努力路線：在2025年前為廣泛的人工智能整合奠定基礎，在2025年前實現軍事人工智能的準備狀態。這些項目在委員會報告發表前幾年就已經在進行了，這表明了對我們為有效競爭而需要的未來現實的戰略理解和承諾。然而，如前所述，開發人工智能支持的能力需要多年時間。為了有廣泛的人工智能整合，各級領導人需要了解人工智能的基本復雜性，以及如何在他們的任務空間內納入人工智能能力，以便他們能夠在2025年之前迎來人工智能革命。所提到的三大舉措從戰略角度縮短了傳感器和射手之間的差距，但處于邊緣的元素如何為這些努力作出貢獻？此外，如何授權給前線，讓他們根據任務的具體需要進行必要的組織、訓練和裝備？本文的目的是介紹人工智能的基本概念，并闡明應采取的行動，以推動空軍進入由人工智能驅動的持久性監視狀態。以下段落將討論智能能力、經過驗證的分析概念，以及展示未來的需求。

有幾個定義需要提到，以便在本文的其余部分提供背景，并幫助教育下級領導了解基礎概念。首先，人工智能需要三樣東西：數據集、算法和函數。數據集是一個數值表，算法是計算機用來解析數據的過程，而函數是 "從一組輸入值到一個或多個輸出值的確定性映射 "這些構成人工智能的基礎。總的來說，我們可以把人工智能看作是一類努力，它試圖采用計算機算法，并允許人類以合乎邏輯的方式解釋其結果。作為人工智能類別的一個子集，"機器學習（ML）涉及開發和評估使計算機能夠從數據集中提取（或學習）的算法。DL "專注于創建能夠做出準確的數據驅動決策的大型神經網絡模型"，而DL的重點舉措是圍繞著從神經網絡的特定神經元中貢獻特定功能的想法。對DL的理解對指揮官使用人工智能的能力至關重要，因為科幻小說中的想象力會認為這是可能的。

從情報、監視和偵察（ISR）的角度來看，DL可以推動多種數據來源的綜合（例如，多情報融合和分析）。通俗地說，ML可以幫助將幾種情報功能以一種共同的形式結合起來。然而，鑒于適當的數據集、算法和功能（或指揮官的意圖），理論上DL有可能允許對收集的信息進行分析、理解、反駁為錯誤信息、接受為事實、重新分配任務進行額外的收集，或推動新的收集任務，就像人可以做的那樣，但在機器處理信息和得出關于可用數據的結論所需的幾秒鐘內，是自主的。雖然戰略和作戰指揮官正在努力實現一種反映類似于上述DL潛力的能力的最終狀態，但他們仍然必須考慮法律、道德和倫理困境，以及開發完整的人工智能基礎設施的安全性和可靠性。如果戰術領導人不與高級領導人同步利用這些機會，我們注定無法與當前的任務集進行任何形式的整合，并注定無法實現國家安全委員會對人工智能規定的 "到2025年人工智能就緒的軍隊 "的姿態。那么，我們的部隊如何才能變得更有人工智能效率？幸運的是，人工智能驅動的能力、分析技術以及政府和商業案例研究可供探索。

人類基因編輯曾經似乎是難以想象的事情，但通過使用機器學習，它正逐漸成為現實。有關規則間隔短回文重復群（CRISPR）的研究已經進行了多年。作為一種生物技術，人們可以推斷出CRISPR技術的意圖是讓科學家有能力 "改變基因或創造DNA以改變植物、動物或人類。"此外，很難像前國家情報局局長詹姆斯-克拉珀在2016年所做的那樣，將基因編輯作為一種強大的大規模殺傷性武器來爭論。由于基因編輯為裝備精良的對手提供了機會，情報專業人員應該了解有關基因操縱的指標如何通過機器學習表現出來，以達到與美國戰略利益相悖的目的，并幫助指揮官了解他們如何能夠迅速打擊這些威脅。這一現實離所需的科學并不遙遠，如果分析人員知道如何識別必要的因素，他們可以將其納入計算。

如果分析員不能通過DL技術獲得分析所需的數據，也有一些創造性的解決方案來獲得信息。一個提供巨大潛力的創新是被稱為微電子機械系統的微小無線網絡的出現，被親切地稱為智能灰塵。"智能灰塵的大小為立方毫米，包含電源、通信和計算。"這是整個傳感器網絡的一個單一節點。研究還表明，智能灰塵粒子將能夠達到微觀水平，能夠作為傳統醫療護理方法的替代品進行注射。比隱身的尺寸更令人敬畏的是這個設備子集預計能提供的能力。它們可以容納攝像頭、環境傳感器和通信機制，以傳輸數據，并進一步處理。與ML工作、與存儲設備甚至互聯網的連接相結合，人們可以設想出一種檢測概率很低的收集資產，一種維護需求很低的系統，如果計劃得當，這種系統能夠降低前沿部署資產的風險，并限制其進入目標收集區域。

到此為止，本文已經討論了分析師如何將人工智能視為一種威脅，如何將其視為一種收集資產，但分析的過程呢？不妨看看COVID-19大流行病。雖然2020年的大流行病充滿了不確定性，但在大約一年的時間里，病毒被相對快速地分析、追蹤和抗擊。醫學界與DL專家合作，開發了COVID篩查和診斷方法、藥物發現以及最終的疫苗創新。這需要大量的數據輸入，這些數據來自社交媒體、基于文本的數據、病人數據、被稱為omics的科學數據的集合，以及圖像和視頻數據。這個分析系統是一個里程碑，表明人類可以與機器合作，在一個非常有效的時間窗口內從獨特的數據集中創建一個解決方案。應用于多源數據融合和分析的標準情報實踐中，如果有資源，沒有理由相信分析師不能利用DL的能力來制定準確的評估。

正如人們所看到的，人工智能在多個國家安全問題上具有巨大的潛力，如果戰術分析員有能力的話，他們可以將其應用于自己的任務領域。美國防部在人工智能方面最重要的代理人是聯合人工智能中心（JAIC），該中心于2019年2月12日根據行政命令13859的要求啟動，作為國防部人工智能戰略的執行者。有一個組織負責確保人工智能的需求得到滿足是一個有價值的目標，但如果各部門要在2025年之前做好人工智能準備，他們就不可能處理整個國防部的能力發展需求量。各級指揮部需要有一個共同的承諾，以避免因優先事項不一致而錯過機會。就目前的人工智能能力發展進程而言，戰術解決方案是不可用的。

自身的官僚主義阻礙了快速、分散的能力發展。為了確保人工智能驅動的能力，人們必須證明有足夠大的需求需要使用人工智能（如僅用五名分析師對數百萬個數據點進行排序），并通過多層官僚機構提交所謂的 "緊急行動需求"，以達到主要司令部的要求。一旦獲得批準，該請求將被轉發到JAIC進行裁決。一旦被裁定并在國防部的其他要求中被優先考慮，可能需要幾個月的時間才能找到一個開發者，并開始解決這個問題。在最好的情況下，這個過程可能會看到從需求提交到開發的6個月周轉期，這是不令人滿意的，如果服務要在2025年之前做好人工智能準備。這不是JAIC的錯，因為他們應該向國防部領導人和國會倡導人工智能，所以各部門有資金從外部尋求人工智能，同時學習如何在人工智能、ML和DL能力發展方面變得靈巧。筆者建議領導們認真考慮賦予機翼必要的預算、培訓要求，并與經批準的開發者名單（由全軍委員會批準）協調，以追求人工智能的努力。這項建議并沒有將JAIC完全從流程和能力發展中移除，因為該組織將繼續承擔正式的領導地位，制定政策并獲取最佳實踐，以便在整個國防部共享。

人工智能革命就在這里。本文確定了人工智能為部隊的每項任務提供的機會的縮影。人工智能、ML和DL為可能的事情打開了大門，并且應該讓ISR分析員以不同的方式思考問題及其解決方案。從基因突變到自動分析再到自主武器，可能性只限于可用的數據--或如何解釋可用數據。美國的對手已經具有威脅性，并且很可能在未來十年內增加。國家安全不僅需要提高對人工智能的認識，還需要開發和整合基于人工智能的武器系統。依靠簽約組織來開發機器算法，在未來是不可持續的。必須根據任務的需要調整任務算法，否則就會在一系列的能力中遭受失敗。

近年來，人工智能（AI）作為一個熱門詞匯重新出現在世界各地。人工智能的潛在好處橫跨整個社會，從金融到醫療，從農業到交通。人工智能實施的最有潛力的領域之一是軍事。對于那些能夠采用人工智能的部隊來說，有令人難以置信的優勢，而對于那些不能適應的部隊來說，則有巨大的風險。本文研究了一些歷史實例，其可為美國空軍（USAF）如何最好地采用人工智能提供參考。本文探討了二戰期間雷達發展的歷史根源和 F-117A 隱身技術的出現，并研究了美國防部過去如何采用商用現成技術和軟件。然后，本文研究了這些過去的技術和人工智能之間的對稱性領域，以確定有效的技術采用方法。最后，本文提出了幾個功能建議，以確保未來有效和高效地采用人工智能。

關鍵詞：國家安全，人工智能，空軍，美國空軍

人工智能（AI）是美國（US）國家安全未來的一項關鍵新興技術。在一個技術突破迅速擴大的時代，最近的一項研究表明，人工智能可能是影響最深遠的。美國政策制定者認識到人工智能的重要性，并在過去兩年中發布了關于保持美國在人工智能領域領導地位的總統行政命令13859，在2019年國防授權法案中使用了關于人工智能的具體表述，并發布了2018年美國國防部人工智能戰略。在最近一份人工智能政策建議文件的前言中，美國前國防部副部長羅伯特-沃克指出："中國、俄羅斯、歐盟成員國、日本和韓國都在增加人工智能的研究、開發和培訓。尤其是中國，將人工智能的進步視為在經濟和軍事力量方面超越美國的一個關鍵手段。中國已經表示，它打算在2030年成為世界人工智能的領導者，并正在為實現這一目標進行重大投資。"關于如何為潛在的人工智能革命做最好的準備，已經有許多建議寫給美國政府。本文在現有建議的基礎上，利用不同歷史實例的分析，將以前許多政府范圍內的建議直接集中針對美國空軍（USAF）。

首先，必須嘗試定義人工智能的含義。今天圍繞著人工智能的炒作使討論變得模糊不清，以至于有意義的對話在開始之前就可能失去。在人工智能能力最強的一面，許多人立即開始思考好萊塢描繪的科幻小說，如《終結者》中的天網，《黑客帝國》中的機器，或《戰爭游戲》中馬修-布羅德里克幾乎引發第三次世界大戰。相反，在人工智能能力最弱的一面，似乎每個人都想利用炒作，如一位同事最近分享的關于她的 "人工智能貓砂箱 "的廣告。 "當把一個奴役全人類的計算機智能與一個智能垃圾箱進行比較時，我們討論的似乎不是同一件事，但由于每個人都聲稱是人工智能，我們如何知道其中的區別并進行知情討論？

美國《國家人工智能研發戰略計劃：2019年更新》對人工智能的解釋是："人工智能使計算機和其他自動化系統能夠執行歷史上需要人類認知和我們通常認為的人類決策能力的任務。"《2019年國防授權法案》使用以下幾點作為定義：

(1) 任何人工系統，在不同的和不可預測的情況下，在沒有大量人類監督的情況下執行任務，或者在接觸數據集時，能夠從經驗中學習并提高性能。

(2) 在計算機軟件、物理硬件或其他背景下開發的人工系統，解決需要類似人類的感知、認知、計劃、學習、溝通或身體行動的任務。

(3) 一個被設計成像人一樣思考或行動的人工系統，包括認知架構和神經網絡。

(4) 一套技術，包括機器學習，被設計用來接近認知任務。

(5) 一個被設計為理性行動的人工系統，包括一個智能軟件代理或具身的機器人，利用感知、計劃、推理、學習、交流、決策和行動來實現目標。

這個定義是一個有用的起點；然而，我們必須做出進一步的區分。首先是通用人工智能和狹義人工智能之間的區別，有時分別被稱為強人工智能和弱人工智能。通用人工智能描述的是在人類能力的廣度上超過人類智能的計算機智能，包括復雜的決策和一定程度的批判性思維。雖然一般人工智能往往是描述人工智能時想到的形象，但大多數專家同意，如果它甚至有可能的話，它仍然是幾十年后的事情。目前所有的人工智能效果都屬于狹義人工智能的范疇，程序被設計用來解決一個具體問題。這包括從導航，到圖像識別，語言翻譯，游戲和自動駕駛汽車等一切。

在狹義人工智能的保護傘下，有多種方法和技術，其名稱經常與人工智能互換使用，使問題更加模糊。這些技術包括從深度神經網絡和機器學習（ML），到大數據和自動駕駛等一切。換句話說，為了利用狹義人工智能，你可能會建立一個利用多個神經網絡來完成圖像識別的算法。即使是狹義人工智能的概念，也具有難以置信的挑戰性，因為它似乎在不斷變化。每當科學突破一個新的人工智能障礙時，以前無法實現的東西就會顯得很平常，因此不再值得冠以"人工智能"的名號。因此，以一種非常真實的方式，人工智能的公認定義在不斷變化，這就提出了一個更加困難的任務，即澄清這一概念。本文的重點是狹義人工智能的當前和未來應用，包括屬于該概念的所有工具和技術。

雖然在定義什么是人工智能方面存在很大的混亂，但專家或政治家們一致認為，人工智能有可能是革命性的。中國在2017年發布了一份戰略文件，比美國任何官方的人工智能戰略都要早，其目標是在2030年達到全球人工智能的領先地位。同年，弗拉基米爾-普京宣布了俄羅斯的人工智能目標，他說："誰成為這個領域的領導者，誰就能統治世界。"兩年后，美國緊隨其后，特朗普總統在一份關于美國在人工智能領域立場的行政命令中說："美國在人工智能領域的持續領導地位對于維護美國的經濟和國家安全以及以符合我們國家的價值觀、政策和優先事項的方式塑造人工智能的全球演變至關重要。"人工智能無疑是未來國家安全的一項關鍵技術。

很容易理解為什么人工智能被提出來作為全世界軍隊的一個機會。軍隊的成功一直是關于信息和決策的，而不是關于士兵和技術的。約翰-博伊德上校著名的 "OODA環"在過去的一代中一直是軍事戰術理論的核心。他總結了軍事領導人長期以來的經驗，即如果你能比你的敵人更快地觀察、定位、決定和行動，你就能打敗他們。今天的空軍被數據淹沒了，有數百萬小時的遙控飛機視頻需要分析。現在，人工智能使美國空軍能夠通過一個名為Project Maven的計算機視覺程序來處理信息。人工智能發展的下一步很可能實現從人到機器的決策，將決策速度提高到無助的人無法管理的水平。即使對非軍事人員來說，其優勢也是顯而易見的：如果一支部隊的信息處理和決策速度比另一支部隊快幾個數量級，那么就沒有辦法與之抗衡。大規模沖突中的決策只是人工智能可能成為威脅的領域之一。

下表顯示，如果美國空軍在采用和使用人工智能方面不保持競爭優勢，那么人工智能可能有多少領域會產生潛在的重大影響。同行競爭者的競爭和虛擬/網絡沖突領域的威脅最大。面對一個具有同等能力的對手，或者在網絡領域配備了更先進人工智能技術的對手，將迅速改變已經形成的平衡。混合戰爭和超大城市的沖突并不構成那么大的威脅，因為更多的沖突將保持在傳統意義上。更多技術的趨勢意味著這些地區將走向高威脅，因為城市和家庭變得更加相互聯系和依賴技術。失敗的國家和國家的不穩定目前并不構成威脅，因為它們不依賴于人工智能或相關技術。隨著世界技術的發展，即使是失敗的國家，如果高度發達并配備了人工智能技術，也可能帶來高威脅。

表1. 超前采用人工智能而產生的威脅

關于如何為美國的人工智能革命作出最佳姿態，已經有多項研究。本文將試圖為美國空軍（USAF）做同樣的研究。本文將為空軍提供建議，以贏得并保持在未來人工智能方面的主導地位。為了實現這一目標，本文研究了過去的技術是如何整合的，重點是與人工智能增長采用相平行的點，以便為未來如何采用人工智能制定建議。首先，本文將研究隱身技術的發展和采用，然后是雷達技術，最后是空軍對商業現成技術的采用，即COTS技術，特別是對微芯片和軟件的關注。

人工智能

對學習機的首次討論開始于20世紀40年代，艾倫-圖靈在1950年澄清了這場辯論，盡管人工智能一詞在1956年才出現。在最初的興趣之后，人們發現計算機技術的發展還不足以取得重大進展。20世紀90年代末，狹義的人工智能研究工作大幅增加，并在1997年達到高潮：IBM的國際象棋程序 "深藍 "成功擊敗了世界冠軍加里-卡斯帕羅夫。在過去十年中，新的機器學習算法，通過迅速增加的計算能力和數據集規模，正在推動正在進行的人工智能革命。此外，人工智能圖像識別從2011年的26%的錯誤率到2015年的3.5%的錯誤率，優于人類標準錯誤率措施的5%。

了解人工智能的一個重要方面是，它主要由軟件驅動。雖然這一區別可能看起來并不重要，但它標志著與大多數先前技術的獨特區別。人工智能程序可以被開發出來，然后相對容易地輸出并使用柜臺上的硬件實施，這使得人工智能的獨家使用幾乎是不可能的。使這個問題更加復雜的是研究界的心態，即人工智能應該對所有人免費。"人工智能因社區的開放文化而變得更加復雜多樣，促使研究成果被廣泛發表，訓練過的人工智能模型可在網上免費下載。"這方面的兩個關鍵例子是TensorFlow和PyTorch；谷歌和Facebook各自的免費機器學習框架。

人工智能程序作為軟件的性質以及開放發現和共享的標準已經將人工智能推向了社會的各個方面。現在，即使是商業公司，如果沒有固有的技術基礎和資金來開發自己的人工智能，也可以利用預先建立的算法或使用共享計算和預先建立的程序來建立自己的特定應用程序。這與空軍過去利用的幾乎所有技術的性質有很大的不同，為美國空軍今后的發展創造了相當大的挑戰。

各國正在認識到人工智能的巨大潛力并成為該領域的先行者。 2017 年加拿大投資 1 億美元用于培養 AI 畢業生，韓國宣布每年投資 8.63 億美元為期 5 年，中國宣布計劃到 2030 年在 AI 經濟活動中賺取 590 億美元。美國也追求 AI，投資額約為2015 年 AI 研發投入 11 億美元，2016 年 12 億美元。國防部 (DOD) 于 2018 年成立了聯合人工智能中心 (JAIC)，以監督未來的 AI 發展。他們 2020 年的大致預算為 2.08 億美元。美國國防高級研究計劃局 (DARPA) 最近宣布了“AI Next”，這是一項 20 億美元的五年計劃，用于研究先進的 AI 技術。

與商業部門的支出相比，這些數字還很小。2016年的估計是，美國和中國的頂級科技公司（阿里巴巴、Alphabet、蘋果、亞馬遜、百度、Facebook、微軟、騰訊）對人工智能的投資在200-300億美元之間。同時，全球初創企業在人工智能方面的投資超過50億美元。在這種國家和企業明顯試圖成為人工智能技術領導者的情況下，美國空軍如何在人工智能技術領域獲得并保持技術和功能優勢？美國空軍在之前的許多技術進步中都有明顯的優勢或成為早期采用者。對這些技術采用的一些回顧將為美國空軍成為人工智能領導者需要做的事情提供啟示。

RADAR

• "雷達，就像二十世紀的大多數主要技術進步一樣，并不是由一個發明家的突然和靈感思路推動到實現的地步而產生的。與其他偉大的創新一樣，基本的想法比發明早了幾十年，只有當某些特殊的手段被開發出來后，其實現才變得可行。同樣，與本世紀的其他偉大發明一樣，一旦背景工作完成，發展就在幾個國家同時獨立進行。"

雷達（Radio Detection and Ranging）的歷史，無論從技術方面還是從戰略上考慮它在第二次世界大戰期間的角色都是十分關鍵的。第一次使用無線電波進行探測的記錄是在1904年，由德國科學家克里斯蒂安-胡爾斯邁耶（Christian Hülsmeyer）完成的。直到18年后，幾家公司開始認真推進這項技術，這項技術才再次被公開研究。值得注意的是，這些人中有兩個是美國人，其中一個來自美國海軍研究實驗室（NRL），該組織后來歸屬國防部--顯示了美國在研究和開發（R&D）方面的早期投資。

1930年左右，貝爾電話公司和美國海軍研究實驗室都注意到來自視線范圍以外的飛機的無線電信號有類似的波動，"因此，提出了一個可以為探測飛機和船只而建造設備的建議。這沒有得到海軍部的青睞，被放棄了。"國家實驗室的科學家們隨后沮喪地離開了海軍。他們在1934年為自己的工作申請了專利，這些專利后來被送往多個國家，支持了這些國家最初的雷達研發工作。當這些探測方面的發現正在發生時，在確定射程方面也同時有了發現，這是雷達運作所需組件的另一半。

重要的是要注意影響雷達發展的廣泛形勢。在發展的關鍵初始階段，英國正面臨著來自德國日益增長的軍備問題，特別是戰斗機和轟炸機部隊，這是對英國本土的直接威脅。此外，科學發展得到了英國當時的研發結構的幫助。英國的科學研究屬于三個緊密聯系的機構，其中之一是工業和科學研究部（DISR）。工業和科學研究部開始于1917年，以應對德國在一戰中領先的技術發展。這種情況與美國為應對蘇聯發射的人造衛星而設立的DARPA驚人地相似。

在20世紀30年代，德國人致力于研究兩種不同的方法，利用無線電波幫助飛機準確轟炸目標。這兩個系統，X-Grer?t和Knickebein，并不是對雷達的實際使用，它們是定向無線電波束，飛機使用調到特定頻率的盲目接收器。在英國，普遍的科學觀點是，使用的頻率在180英里以外是無法接收的。有了這個情報，就開始了改進雷達探測和導航并拒絕敵人使用雷達的競賽。

英國和德國在二戰開始時都有雷達設備的庫存。德國有兩家公司的雷達，Gema和Telefunken，它們分別制造了Freya和Würzburg。Freya的信號發射距離為75英里，覆蓋范圍為360度，并且可以移動，但它不能測量目標的高度。Würzburg的信號發射距離只有25英里，但可以準確地定位來襲的飛機，受到德國高射炮手的追捧。該雷達使他們能夠瞄準來襲的飛機，而不必先從視覺上找到它們。相比之下，英國的系統，Chain Home，發射距離為120英里，但視野有限，只有120度；其尺寸也限制了任何機動性。兩個國家都在研究安裝在飛機上的小型雷達。德國準備開始測試一個用于運輸機的機載雷達，而英國則準備推出一個用于巡邏機的系統和一個用于戰機的系統。

隨著對德國的轟炸越來越嚴重，對雷達支援的需求也越來越大。在預警雷達信息導致24架英國轟炸機中的14架在日間空襲中損失后，所有的轟炸任務都轉為夜襲。由于沒有足夠的Würzburg雷達來引導反機槍，德國人成立了一個夜間戰斗機中隊來對抗英國轟炸機。目前的雷達不足以支持夜間戰斗機的行動，因為它們要么不夠精確，無法將來襲的轟炸機和防衛的戰斗機分開，要么沒有足夠的探測范圍。夜間戰斗機指揮部與Telefunken公司合作開發了 "巨型Würzburg"。這個新系統既更加精確，又比以前系統的發射距離增加了一倍。對"Freya"雷達進行尺寸增加，也產生了作用，由此第三家德國公司I.G.Farben制造了"Mammut"雷達。在對地基預警雷達進行這些改進的同時，Telefunken公司還生產了Lichtenstein，一種用于夜間戰斗機的空中雷達。有趣的是，雖然兩者都是新技術，但飛行員已經習慣了地面雷達的控制，并經常因為操作上的輕微損失而拒絕使用裝有機載雷達的飛機。他們最終克服了這種猶豫不決，因為有一位軍官，路德維希-貝克爾上尉，堅持使用新的雷達。"隨著貝克爾的擊落分數穩步上升，該設備開始在其他地方獲得認可。"

在1939年奧斯陸報告的暗示下，英國人指派了一位科學家R.V.瓊斯博士到空軍情報局調查德國的系統。此外，英國人還派了一位特使到美國交換所有的雷達機密，"以換取技術和生產方面的幫助。"到1941年初，英國領導層仍然不相信德國人有任何雷達。在收到Würzburg的照片證據后，英國人于1942年2月對它進行了一次大膽的突襲，以獲取零件和技術手冊。有了這些信息，反措施的工作開始認真進行。到1942年4月，英國人部署了 "月光"，一種空中反雷達欺騙裝置，模擬大量的飛機來襲。然而，這種技術只適合對付"Freya"。

同時，這兩個國家正在研究第二種非常有效的反雷達方法。投下大量的小金屬條，也就是我們今天所說的 "箔條（chaff）"，當時英國人稱之為 "金屬箔片（Window）"，德國人稱之為 "杜佩爾（Düppel）"，它產生了大量的回波，有效地隱藏了雷達操作員試圖找到的飛機。在一個非常相似的反應中，這兩個國家都選擇不進一步追求這項技術，因為如果敵人發現了，對他們自己來說是多么糟糕。日本開發了Giman-shi（欺騙性紙張），并且已經在瓜達爾卡納爾島對美國海軍的炮手進行了有效的部署應用。英國人從未收到這一信息，直到1943年7月，英國飛機才最終部署了Window。決定使用Window的原因之一是美國的雷達研究終于迎頭趕上。美國的SCR.720雷達開發了一種發現和駁回Window雷達回波的方法，有效地否定了它對友軍造成的問題。英國最終在對漢堡的大規模突襲中使用了Window，一個高度防御的軍事目標。該部隊包括791架轟炸機，事實證明Window非常成功。漢堡空襲的典型損失是6%；這次，英國只損失了12架飛機，或1.5%，估計節省了35架飛機。

新的戰術和干擾技術在整個戰爭中繼續發展。這一發展的頂點是在支持盟軍入侵諾曼底的過程中。一個全面的欺騙計劃被制定并用于掩護入侵部隊。在入侵前，英國人系統地摧毀了德國著名的雷達站。入侵當晚，一支由18艘艦艇組成的艦隊被派出，其中4艘配備了經過特殊改裝的 "月光 "干擾器，14艘配備了綽號為"Filbert"的系留雷達反射氣球。伴隨著這兩支假軍團的是使用金屬箔片和空中干擾器混合的轟炸機中隊。一旦到達誘餌登陸地點，他們就部署煙幕，并發出類似于船只拋錨的聲音。掩護真正入侵部隊的是兩百個艦載雷達干擾器。這些努力的結果是阻止了對入侵部隊的任何空中反應，并造成了如此大的混亂，以至于德國人直到下午才向諾曼底投入重兵，認為這是另一個佯攻。

這段簡短的雷達發展、使用和利用的初步歷史為與當今人工智能的發展進行比較提供了幾個明確的路標。首先，美國起初完全忽略了雷達的早期階段。這不僅導致美國在研發方面的落后，而且疏遠了該領域的主要領先科學家和一家領先的商業公司，直接導致美國的早期專利技術在美國進一步開發同一技術之前被外國（甚至是敵對）國家使用。第二，跨越國際界限的伙伴關系使美國和英國的技術都得到了發展，超過了單獨工作所能達到的程度。如果沒有英國的早期援助，美國可能不會趕上技術的發展，因此，從來沒有向英國提供“金屬箔片”的解決方案。第三，雷達技術的發展既用于獨立的防御系統，監測來襲的飛機，也用于機載雷達，以提高飛行員發現和定位敵機的能力。這顯示了技術的雙重路徑，首先是獨特的獨立系統，其次是將新技術整合到已知的平臺。最后，雷達技術的初步發展突出了風險領域和失敗的潛力。在雷達投入使用后，就開始同時研究開發反雷達技術和保護這些努力，這對戰爭努力至關重要。

將這些經驗應用于當前的人工智能發展，表明美國空軍目前在哪些方面取得了成功，以及在哪些方面需要做出重大改進。前面討論的支出表明，美國空軍在人工智能技術上并沒有"過關"，然而，從資金角度來看，它已經落后了。美國空軍面臨的挑戰是不要像雷達研究那樣疏遠私營部門。資助人工智能研究的主要公司通常不是國防合同公司。DARPA的"AI Next"計劃無疑將吸引非典型的行業參與者，但不太可能吸引那些研發資金已經超過國防部的AI大公司。雖然DARPA在正確的方向上利用國防部技術基礎的舉措是一個積極的步驟，但缺乏直接連接到美國空軍記錄項目的能力意味著這項研究很有可能被遺忘，讓人想起海軍部在20世紀30年代選擇不追求雷達。我們將在隱形討論中看到同樣的問題，一個DARPA項目，即使是一個成功的項目，也不能保證是美國空軍的正式記錄項目。美國空軍必須選擇擁抱人工智能，所以它準備采用發展中的人工智能技術。

英國在科學部門和政策制定者或未來的政策制定者之間有著密切聯系的優勢。此外，已知的和即將到來的德國的威脅，沒有其他技術潛力來對抗空中轟炸，推動了對雷達技術的需求。美國空軍今天面臨著相反的關鍵問題：不受挑戰的成功。美國空軍過去幾十年來在中東的成功已經培養了整整一代人，他們將目前的部隊結構和戰術視為對空中力量的倒數第二種使用。雖然人工智能項目很可能會改善現有的空中力量的能力和戰術，但它們也將為執行空戰提供新的和獨特的機會。如果對執行空中力量的新方法沒有一個開放的心態，可能會排除現有的飛機、技術或人員，美國空軍可能無法進行創新，而只是逐步改善它已經擁有的東西。

第二個同樣重要的教訓是與其他國家互動的好處。不應錯過利用外國技術能力的積極因素。考慮到前面提到的開放源碼的心態，這一點尤其正確。其他國家將使用美國人工智能社區的發展。與我們最親密的盟友公開分享，可以確保美國和他們的盟友都處于人工智能技術的領先位置，并繼續在盟友中發展善意，因為我們與他們分享的東西可能很快就會發布。這也將有助于確保美國和其盟友的國際系統之間的互操作性。最近的沖突表明，在未來的任何沖突中，多個國家與美國結盟的可能性是多么大。發展共享的，或至少是類似的系統，能使兩國為未來的沖突做好最佳準備。因為有如此多的商業和開源的人工智能研究，與盟友共享不太可能失去秘密。只要技術開發的關鍵部分得到充分的保護，如訓練數據集或實際設備，風險就會很小。

雷達的開發幾乎同時發生，作為地面預警和地面控制，以及直接安裝在飛機上供空中使用，這提供了另一個教訓。美國空軍必須確保人工智能被用來改進當前的技術，如改進嵌入雷達的飛機，并找到正確的新想法，如開發一個預警站。上面提到的Maven項目是利用人工智能改進當前設備和戰術的一個很好的例子。美國空軍必須繼續盡可能地追求這種類型的改進。首先要看的是商業公司已經在開發可以輕松應用的系統。這可能是在飛機維修或調度方面，與商業航空公司或航運公司合作可以使雙方受益。同時，將人工智能引入某些戰斗系統可能會立即為正在進行的斗爭提供解決方案。克服雷達干擾和探測雷達跟蹤都有很大的潛力從人工智能中受益，因為信息量大，而且必須以最快的速度處理。美國空軍必須有力地確保國防承包商認真對待人工智能的潛在好處。這可以通過特別要求項目的某些方面采取人工智能，或者通過設定只有通過使用人工智能才能滿足的要求來實現。此外，必須提供開放的系統架構，以便多個用戶可以開發軟件和人工智能程序，并能快速有效地應用于實戰飛機。把一切都留給主要的國防承包商，大大限制了潛在的人才庫和可以實施的想法。

最后，雷達技術如何迅速地以多種獨特的方式被反擊的例子突出了人工智能的潛在風險。美國空軍需要認真對待人工智能防御，并對任何正在開發的人工智能系統進行 "加固"，以及規劃對敵人人工智能能力的防御。目前最高的風險之一是用于訓練人工智能算法的數據集的損壞。損壞可能是意外發生的，也可能是惡意的，敵國或玩家故意添加圖像，迫使程序錯誤地學習。緊隨其后的是未知的偏見，它可能在從數據集學習的程序中發展。這種未知的偏見可能是由于一個不完整的數據集，一個沒有被正確建立的數據集，或者一個被故意篡改的數據集。由于特定算法的創造者往往不知道人工智能程序是如何做出決定的，因此存在著程序發展未知偏見的真正危險。此外，由于訓練人工智能算法所需的數據集非常大，要持續監測數據集的有效性是非常困難的。最后，在人類看來是無稽之談的圖像可以有效地欺騙計算機識別程序，使之成為高概率的錯誤報告。這些只是已知的人工智能潛在隱患中的幾個。美國空軍必須認真對待這些風險，并開發出能防止顛覆的系統。管理正確保護和分類的數據集需要對軍事人工智能算法極為重視，這是一個良好的開端。然而，僅僅談論意外發現的最新問題是不夠的。美國空軍必須拿出一個熟練的 "紅隊"，一個了解人工智能的小組，主要負責尋找針對我們自己系統的利用手段。傳統的測試和驗證水平對于一個與迄今所見的任何技術都如此不同的技術來說是不夠的。

最后，美國空軍也必須著眼于防御人工智能的進攻性使用。這將是一個更加困難的數量級，因為它涉及到正確預測對手如何可能使用人工智能技術，然后尋求對抗這些努力。特別重要的是要注意，對人工智能進行適當的防衛準備必須不僅僅是著眼于保護數據集和推進電子戰。人工智能算法有可能影響更多，而且是以人們剛剛開始討論的方式。深度偽造，人工智能制作的視頻模仿真人，以至于與真實視頻無法區分，是一個巨大的潛在威脅。雖然這肯定是政府高層的問題，但美國空軍也不能忽視這個問題。

隱形

隱形技術是試圖使飛機避免雷達探測的一個重要要素。這個領域包括多種方法，包括箔條、戰術、電子攻擊、雷達吸收材料（RAM）和飛機形狀，正如之前在雷達部分討論的那樣。大多數人將隱身與洛克希德公司最初發布的F-117 "夜鷹 "聯系在一起，但早在二戰期間，地面探測雷達一投入使用，就開始了避免探測的嘗試。很快就可以看出，減少雷達截面（RCS）是非常困難的，而且回報也很小。按照現在已經確立的雷達測距方程，當時的科學家們很快發現，要將飛機的探測距離減少10倍，飛機的RCS就需要減少10,000倍。到20世紀70年代，RCS管理方面的主要工作幾乎完全是由于處理RAM的各種努力，而在管理飛機形狀以大幅減少RCS的方法上投入的努力微乎其微。

減少飛機的RCS很快成為美國空軍的一個重要焦點。1973年，以色列在贖罪日戰爭中與敘利亞和埃及作戰。以色列使用美國空軍最新的飛機和戰術作戰，但在18天內損失了108架飛機，主要是被當時的美國情報部門評估為 "不合格"的部隊所操作的地空導彈（SAM）擊中。第二年，DARPA開始了一項具有雙重目標的計劃：發現戰術飛機所需的RCS以避免被發現，并開發出實現該RCS的技術方法。有趣的是，最初的要求只發給了五家公司。諾斯羅普、麥道、通用動力、費爾柴爾德和格魯曼，不包括洛克希德。洛克希德公司在向DARPA介紹了以前為中央情報局設計的A-12和D-21偵察機所完成的高度機密工作后，獲得了進一步研究的合同。洛克希德公司決定在設計上首先滿足RCS的要求，而不是按照戰術飛機的要求設計，然后再試圖降低RCS。Denys Overholser和他的團隊開發了計算機程序來預測特定飛機設計的雷達信號。在他發現了俄羅斯人P.I.Ufimtsev于1962年發表的關于雷達信號衍射的科學著作后，取得了重大突破，該著作于1972年被翻譯成英文。

以計算機預測為基準，洛克希德公司獲得了25,000美元，用于建造一個帶有金屬框架的初始設計的木制模型，以驗證模型的準確性。1975年，洛克希德公司和麥道公司都進行了測試，以驗證這些模型，導致DARPA開始了這個項目，該項目后來被稱為實驗性可生存試驗臺（XST）。三支隊伍參加了XST競賽，洛克希德公司和諾斯羅普公司超出預期，提交了性能幾乎相同的原型。第三支隊伍是麥道公司和Teledyne Ryan公司的合作，沒有達到XST的規格要求。

在合作之前，麥道公司在專注于更通用的隱身設計之后，正在努力滿足RCS的要求。他們之前的設計被命名為 "靜音攻擊"，試圖通過減少雷達、聲學、紅外和視覺這四個領域的信號來保持不被發現。在與Teledyne Ryan公司合作后，該聯合提案在減少RCS方面仍然表現不佳，并計劃用電子對抗措施（ECM）來彌補這一差距。洛克希德公司和諾斯羅普公司都獲得了大約150萬美元的資金來進行XST項目的第一階段。隨著第一階段的結束，DARPA選擇了洛克希德公司負責該項目并進入第二階段。諾斯洛普團隊所做的工作得到了認可，他們被鼓勵繼續為另一個剛剛開始的DARPA項目工作。他們的工作是Tacit Blue項目的基線，Blue項目又是B-2轟炸機項目的基線。

在開始第二階段之前，DARPA決定擴大項目的范圍。不幸的是，新的總成本估計為3600萬美元。在DARPA項目中，典型的成本分擔是DARPA占34%，承包商和相關部門占33%。在這種情況下，空軍的資金是一個問題，許多領導層不愿意提供1200萬美元的資金。在內部，空軍正在努力就輕型戰斗機項目（這將成為F-16，美國空軍庫存中最普遍的戰斗機）達成一致，許多人不想支持另一個技術演示。最終，DARPA獲得了資金，第二階段于1976年4月開始，打算建造一個實際的飛機技術演示器。該計劃的安全性也被提高到最高機密，并被命名為 "Have Blue"。許多在第一階段工作的人都沒有得到通報，也不知道這項工作還在繼續。

這兩架 "Have Blue"飛機于1976年開始建造。為了節約成本和時間，飛機的許多基本設備都直接來自于現有的飛機：F-16的側桿控制器，F-5的鼻輪轉向器，以及來自海軍T-2C庫存的通用動力發動機。"Have Blue"1號機于1977年12月1日進行了首次飛行，在贖罪日戰爭喚醒四年后，在DARPA開始該計劃僅三年后，它甚至有可能避免被防空導彈發現。到 "Have Blue"計劃結束時，總成本為5460萬美元，第二階段平均只有66名洛克希德公司的工程師。"Have Blue"計劃成功后，洛克希德公司試圖為海軍設計低可視性的艦艇。在DARPA的支持下，在成功展示了與潛艇類似的驚人成果后，海軍領導層拒絕了追求這種能力。對洛克希德的 "Have Blue"計劃至關重要、后來領導了 "臭鼬工廠"（洛克希德負責"Have Blue"計劃的技術部門）的本-里奇推測，海軍拒絕的原因是無法將文化從公認的設計和人員配置中轉移出來。他說，海軍認為，這種設計 "看起來太不同了"，它不需要足夠的水手讓艦長覺得自己在領導，而且海軍也不需要足夠的水手來填補所需的領導職位。里奇說，最后海軍決定這是一個 "過于激進的設計"。

在證明科學理論和實戰化的戰術隱身飛機之間仍有許多問題需要克服，最重要的是被動紅外瞄準系統。在最初計劃購買20架飛機，然后增加到89架，美國空軍最終確定了總共59架飛機。在1983年宣布有限的初始作戰能力后，F-117A于1989年在巴拿馬首次投彈作戰。F-117A只出動了兩個架次，由于沒有地面雷達防御網絡，所以沒有獲得關于飛機能力的信息。在1991年的沙漠風暴行動中，F-117A第一次有機會在高度競爭的戰斗中證明隱形技術的可行性。F-117機隊出動了1270架次的戰斗，是唯一一架有機組人員的飛機，負責打擊巴格達的高度防御目標。F-117A只出動了總攻擊架次的2%，但卻在針對伊拉克戰略目標的任務中使用了40%，所有這些都沒有被敵人的炮火擊中過。

從隱身術的發展中，有幾條有用的經驗可以應用于人工智能的發展。首先，重要的是要注意到，世界上沒有任何地方的隱身研究能達到這種程度的成功例子。這是由幾個因素造成的：該技術的使用極為集中，缺乏任何相關的民用利益，人們認為缺乏對該技術的需求（從俄羅斯的反應中可以看出，他們傾向于防御性防空導彈而不是進攻性隱形），以及美國非常成功地將該項目分類并對隱形項目的存在進行保密，更不用說細節。這種情況與當前全球人工智能競賽之間的鮮明差異至關重要，因為它表明在一個孤立的保密世界中試圖管理人工智能發展是徒勞的。當然，一些人工智能項目或項目元素可能是保密的，還有軍事數據集和其他設備，但人工智能在商業領域的發展和使用甚至已經超過了國防部的尖端機構DARPA。正如前面所討論的，DARPA的AI Next計劃將在不久的將來花費不到世界領先公司在AI開發上的10%。美國空軍不會通過保密來保持在AI應用上的優勢。

盡管在發展方面存在巨大差異，但有幾個推論為人工智能的發展提供了經驗。David Aronstein和Albert Piccirillo從他們對隱形發展的研究中提供了幾個重要的教訓。首先，不要回避外部的專業領域。洛克希德公司最初被排除在討論之外，因為他們沒有被認為參與了戰斗機的設計。美國空軍決不能將技術合作局限于傳統的國防服務公司。雖然這些傳統公司無疑將在未來發揮關鍵作用，但錯過最佳團隊進行獨特改造的風險太高了。美國空軍必須邀請并找到與國防工業沒有普遍聯系的公司進行接觸。

第二，鼓勵競爭，不要讓知識和技能被浪費。DARPA鼓勵諾斯羅普公司參與第二個項目，使未來的隱身設計成為可能。在這個技術發展和創新的關鍵時期，任何專業知識都不應被忽視。跨職能領域、專業甚至服務部門的溝通是必須的。DARPA的項目經理有效地將一個團隊過渡到另一個發現領域，直接影響到下一代的隱形。美國空軍必須發展和保護溝通渠道，這樣不適合一項任務的突破和創新設計就不會丟失，而是轉移到它們將是關鍵的地方。

第三，人員是關鍵：在隱身技術的發展中，政府和工業界的團隊合作良好，所有的團隊都是由高技能和積極性的人組成的小團體。美國空軍必須認識到并完成同樣的工作。它必須在戰術層面和高級領導人中高度重視人工智能知識和經驗。由于美國空軍的領導層不了解人工智能，認為這個想法與目前的范式差別太大，而放棄了下一次軍事革命，這是美國空軍無法承受的失敗。Aronstein和Piccirillo將一個關鍵的教訓總結如下:

• 代表大多數參與的主要組織的一些項目參與者將美國空軍早期低觀測點工作的成功大部分歸功于高級領導人，他們構建了該項目，支持它，并允許它以精簡的方式進行，并縮短了監督。他們允許許多通常的官僚主義被削減，并授權項目人員完成他們的工作。

這個教訓無疑是最難應用的；畢竟，他們討論的是對一個小項目來說容易和有效的做法。當人工智能作為一個概念，不僅有可能侵入每件作戰設備，而且還有可能侵入作戰控制、維護和所有支持工作時，如何達到同樣的效果？在這種情況下，美國空軍將通過模仿國防部已經做的事情，建立一個人工智能辦公室來做得最好。如果有適當的位置、人員和資金，美國空軍的人工智能辦公室在應用一些相關的經驗方面可能是至關重要的。該辦公室在與新的商業公司和領先的人工智能技術公司的協調中可能是至關重要的，協助服務的各個方面的溝通，負責對正在進行的項目進行適當的監督，并成為選定的人工智能網絡和人工智能采購專家人員工作的完美地點。

最后，隨著美國空軍開發和采用人工智能，必須同時注意反人工智能技術和基礎技術或執行方面的弱點。雖然麥道公司的XST在降低RCS方面表現不佳，但在視覺、聲學、紅外和雷達等所有 "波段 "上應用隱身技術的意義重大。美國空軍隱身飛機目前面臨的最大挑戰之一是，潛在的對手國家已經選擇不使用美國空軍技術仍然優越的雷達與它們交戰。相反，他們正在轉向其他頻段，在那里他們可能更容易發現隱形飛機。1999年在科索沃發生的F-117A的唯一一次戰術損失就是對這一點的一個很好的提醒。薩姆防御部隊在傳統上沒有機會使用雷達來探測和瞄準美國空軍的隱形飛機，但在這種情況下，他們不需要這樣做。他們利用視覺觀察員在飛機從意大利起飛時打電話的組合，并利用F-117A不幸地選擇反復使用相同的飛行路線來知道飛機的大致位置。

商業現成（Cots）技術和軟件

最后分析的重點領域是國防部以前采用商業計算機技術的工作。研究的主要來源是國防部服務委員會的研究報告，包括1987年1月的研究 "軍事設備中商業組件的使用 "到2018年2月的研究 "國防系統軟件的設計和采購"。 雖然所有的研究并不完全集中于相同的技術采購，但它們基本上是相互迭代的，參考了國防部在他們的時間段和之前對現有技術的使用。令人震驚的是，在跨越30多年的技術發展過程中，每項研究的結論和建議是如此相似。

在國防部使用計算機技術的整個歷史中，各部門一再趨向于缺乏對商業能力的信任和對所需目的要求的過度規定。一項研究甚至明確指出："國防部資助的研究和開發曾經推動了商業技術的發展，但現在商業技術在許多關鍵領域領先于國防部。"這一評估表明，過去和今天國防部與商業人工智能技術之間的平衡有著驚人的相似之處。那么，有哪些成功和失敗的經驗，我們如何從中學習？

從最早的研究來看，涉及到80年代末的微處理器采購，有幾個問題被強調。首先，國防部的標準比目前可接受的商業標準更具限制性。這在最初沒有行業標準的情況下形成。隨著技術的發展，軍事應用引領了方向，創造了一個有許多標準的可接受的標準。隨著商業行業的發展，基線設備在效率和可靠性方面都有所提高，具體的技術并不總是遵循以前定義的軍事規格。軍方不愿意接受民用標準，而是越來越多地堅持已經定義的MIL-SPEC標準，甚至經常提高要求。值得注意的是，這些額外的要求往往不會使產品比商業對應產品更有能力。這使得商業公司與國防部打交道變得非常麻煩，他們需要為軍事和商業銷售創造不同的項目，而這些項目的功能基本相同。這種趨勢一直持續到今天，這也是許多公司發現與美國空軍合作具有挑戰性并選擇回避軍事合同的原因之一。我們一次又一次地發現，美國空軍為功能不如民用產品的產品支付了更多的費用。國防部要求的原因之一是保持美國對產品生產的控制。雖然在產品管道安全方面肯定有問題，但有許多領域的風險是超過可接受的。此外，正如過去發現的那樣，即使有非常重要的限制和監督，許多美國公司購買的產品都是在美國以外創造的，只在美國組裝。

從歷史上看，美國空軍也發現自己在新興技術的知識基礎方面很薄弱。這似乎是反直覺的，然而，這在DSB的研究中被反復強調。這并不是說美國空軍在使用技術方面不領先，只是說合適的人沒有足夠的知識和經驗。空軍擅長用先進的技術來執行，但在開發和獲取這些技術的過程中，常常在成本或時間（或兩者）上掙扎。這種知識的缺乏尤其適用于采購和維持領域，美國空軍飛行員正在協調數百萬美元的合同，卻沒有充分了解真正的需求是什么，以及如何與擁有先進技術的實際設計和建造專業知識的私營公司適當合作。在過去，這往往導致時間和成本的超支，并最終導致國防部比私營公司付出更多，得到更少。

這種知識的不足也導致缺乏為未來制定適當要求的能力。這既是一個科學知識基礎，也是一個文化挑戰。美國空軍必須在采購職業領域擁有一批受過人工智能教育的人員，以便與商業公司就合同進行充分的合作。美國空軍還需要在未來的能力和項目辦公室中擁有受過人工智能培訓的人員，以了解平臺應該在哪些方面進行開發，以及哪些領域由于在該領域或人工智能的接壤領域的進展而不再有用。

此外，美國空軍需要關鍵的戰術思想家和支持性的戰略思想家來尋找未來使用人工智能的最佳領域。這些想法不應僅限于讓美國空軍擁有的東西變得更好；他們應該努力實現真正的創新，以一種完全獨立的方式使用人工智能，或與一個系統搭配，以一種新的和獨特的方式實現戰略目標。2009年DSB研究報告建議國防部擁有 "相關的能力和經驗，包括技術領域和項目管理。"然后在2018年，DSB研究報告建議各部門 "發展勞動力能力和對當前軟件開發技術的深刻熟悉。"顯然，這是美國空軍以前面臨的問題，還沒有克服。這不僅需要受過教育的人員，也需要文化的改變。

通過多年的研究，這些教訓需要由全面的文化變革來推動，這可能就是為什么在這么多建議之后，它仍然沒有發生。1989年，DSB建議國防部需要進行根本性的文化變革，"以獲得更高的質量、更低的總成本、更多獲得先進技術的機會、更廣泛的工業基礎和更大的客戶滿意度的潛在好處--正如民用部門最近的趨勢所代表的那樣。"1994年的研究將爐管文化作為建議不被接受的原因。 2009年的研究再次呼吁改變購買和修改COTS的文化，以獲得速度、降低成本和風險。最后，2018年的研究說，由于國防部的文化，國防承包商基地沒有跟上成熟的商業部門軟件開發。值得慶幸的是，到目前為止，這只是花費了時間和金錢。如果美國空軍不能適應人工智能，其后果可能會更糟糕。在三項研究中，高層領導自上而下的參與是糾正國防部缺乏向COTS設備轉變的能力的建議。

建議

所有三個案例研究中最關鍵的發現是，外部驅動力對于新興技術的有效和高效應用至關重要。在雷達的案例中，是迫在眉睫的威脅和二戰的持續行動推動了技術的實施。就隱身而言，是以色列在贖罪日戰爭中的損失所激發的恐懼，使美國空軍對其設備和戰術產生懷疑，甚至對對手產生懷疑。至于徹底和有效地采用COTS技術和軟件，國防部一次又一次地落后于商業部門，因為沒有激勵執行的需求。不幸的是，如果沒有一個統一行動的外部動機，這種趨勢要克服是非常困難的。

為了應對這一挑戰，美國空軍必須采取多種途徑。首先，美國空軍必須自上而下地優先采用人工智能。人工智能國家安全委員會（NSCAI）提交給國會的2019年報告也提出了這一觀點。它引用了蘇聯作為威脅，在冷戰中推動了核武器技術，然后在20世紀70年代推動了隱形和GPS。這應該由目前的領導層來完成，使人工智能的采用成為一個持續的關鍵利益項目，并創建一個美國空軍辦公室來推動和協助人工智能在所有服務元素中的采用。空軍采取了初步措施，但這還不夠。國防部人工智能戰略文件的2019年美國空軍人工智能附件將有效和高效地在全軍采用人工智能列為優先事項。然而，這還不夠，文本中固有的思維方式也不足以將人工智能完全采用到所需的程度。在結尾處，它說："對我們這些軍事領域的人來說，人工智能類似于隱形飛機和精確制導彈藥的發展。"正如本文所討論的那樣，隱形技術雖然重要，但它是一種孤立的技術，是進化的，使美國空軍既定的理論有了實質性的提高。另一方面，人工智能有可能在多個領域產生革命性的影響，無論是對美國空軍還是對其對手。在沒有具體的外部推動力的情況下，美國空軍必須將人工智能發展和應用的重要性內部化，就像有一種存在的驅動力一樣。如果它不這樣做，在以前的技術采用中反復看到的同樣的陷阱將發展，美國空軍將落后。NSCAI支持同樣的擔憂，同意明確承認人工智能對國家安全的重要性，"然而，不清楚這些最高級別的信念和戰略優先事項是否已經被各部門和機構完全接受了。對于人工智能如何解決核心國家安全挑戰以及實現人工智能優勢所需的條件，必須有廣泛的組織理解"。

該辦公室不僅需要適當的級別和官方領導的監督，而且還需要一個支持人工智能努力的重要性的分配預算，有能力將這些資金分配給任何朝著明確的人工智能采用目標前進的組織或項目。這反映了2002年DSB研究的前三項建議，2009年DSB研究的結論，以及1990年DSB研究的實施計劃。此外，該辦公室必須配備受過人工智能培訓的人員。

這些案例研究中明確提出的第二項建議是人的重要性。正如上文在審查COTS采用情況時指出的那樣，從洛克希德公司從事Have Blue工作的少數工程師所做的驚人開發中可以看出。有未來人工智能建議的三個主要文件（NSCAI、新美國安全中心的研究報告《美國人工智能世紀：行動藍圖》，以及國防部人工智能戰略的美國空軍人工智能附件），都將招募和培訓人工智能人員作為他們的主要發現之一。美國空軍應該以多種方式處理這個問題，首先為人工智能培訓人員創建一個職業領域，或者至少創建一個網絡職業領域的子集。這加強了人工智能在自上而下的重要性，并發展美國空軍人員。此外，美國空軍可以提供類似于其他職業領域的獎金，以獎勵長期服務。

獲得合適人員的第二個方法是通過與在人工智能開發方面有實力的商業公司建立強有力的關系。美國空軍人工智能辦公室在與通常與國防部沒有聯系的公司發展密切的伙伴關系方面具有獨特的優勢。軍隊和技術部門之間的差距正在擴大，個人關系和直接的辦公室聯系將有助于縮小差距。美國空軍必須尋找已經在部署人工智能的公司，其方式可以直接轉移到目前的行動中。這可能是商業航空公司或空運公司的維修或飛行調度過程，也可能是協助基地安全或旅行協調。從不太嚴格的安全要求開始工作，不僅會使美國空軍的效率全面提高，而且會加強非傳統商業公司之間的聯系，并有助于將人工智能介紹給美國空軍人員。這將在多個渠道建立信任，以實現更大的人工智能發展合作。美國空軍還必須確保人工智能在目前運行的公司和項目中的發展。

空軍必須效仿雷達技術的發展，既要改進已知的系統，又要集中精力尋找人工智能可以創造或加強全新的設備，或戰術和行動路線的領域。雷達被設計到飛機上以提高其性能，但它首先被設計為一個全新的元素，即基于地面的探測和控制。美國空軍必須吸取的教訓是，有目的地尋求全新的和獨特的方式，使人工智能可以實現戰術、作戰或戰略優勢。首先，人工智能可以而且應該被用來大幅改善已知的平臺和能力。當前飛機的升級計劃必須推進到包括人工智能。然而，如果這就是美國空軍采用的終點，它將有可能失去發展中的技術所提供的最大優勢。

美國空軍需要在戰術官員中培養一種對人工智能潛力的認識，并鼓勵對未來的創新思維。這可能是最困難的過程，因為這無疑將導致美國空軍在某些領域偏離傳統裝備和戰術。緩慢而痛苦地采用遙控飛機顯示了這個過程可能是多么困難。如果不成功，敵國很可能已經適應了人工智能來防御我們目前的戰術，美國空軍將被拋在后面。這個過程也必須立即包括創造性的防御和對抗對手AI的方法。

人工智能將成為下一代的決定性技術，塑造世界各地的軍隊。只要美國空軍承諾應用該技術并獲得好處，它就完全有能力利用這些好處并保持其在世界的卓越地位。必須采取行動，遵循本文提出的步驟將有助于確保這些行動在未來是正確的。