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從 2020 年的納戈爾諾-卡拉巴赫戰爭到 2022 年俄羅斯烏克蘭戰爭，無人機系統（UAS）對陸地作戰的影響一直是人們廣泛討論的話題。陸軍部署無人機系統的重要性的必然結果是，有效、分層和高效的反無人機系統（C-UAS）能力既不是奢侈品，也不是作為抽象的 “未來部隊 ”的一部分來探討的概念。它們是陸地部隊適應現代戰場作戰的基本要求。如果沒有 C-UAS 能力，一支部隊將首先被看到，更準確地與之交戰，并最終被成功大規模部署無人機系統和 C-UAS 能力的敵對部隊擊敗。對于北約成員來說，北約高層領導設定的目標是在 2028 年之前做好威懾俄羅斯的準備。因此，部署 C-UAS 能力是一項緊迫的作戰要求，而英國陸軍和北約其他大多數陸軍部隊都沒有任何結構化的 C-UAS 能力。

北約成員在試圖填補這一關鍵空白時，有可能會購買一系列 C-UAS 能力，但這些能力在應對特定威脅系統時過于專業化，無法有效整合整個部隊，也無法跟上無人機系統持續快速發展所帶來的威脅。本文概述了提供連貫、分層的 C-UAS 防護所需的核心任務和能力。然后，本文探討了如何將分層 C-UAS 防護整合到各陸軍部隊中，同時又不給部隊造成過重負擔，從而使其無法執行主要任務。

本文的結論是

• 軟件解決方案與硬件同樣重要，可實現對無人機系統的精確探測、分類和識別，并分配適當的效果以有效擊敗無人機系統。軟件還能降低傳感器聯網的帶寬要求。在大多數情況下，烏克蘭已經具備了進行基于機器的強力過濾所需的數據，因此在獲取特征數據庫方面應該沒有什么困難。
• 目前有多種主動和被動傳感器技術，以及多種軟殺傷和硬殺傷技術，可用于執行任務或摧毀無人機系統，但它們都不是放之四海而皆準的解決方案，必須在整個部隊共同使用，以提供有效和高效的覆蓋范圍。
• 所有排都必須具備探測無人機系統存在的能力，并采取電子對抗措施保護自己不受其攻擊。
• 在整個部隊中，遠程武器站和其他現有平臺應進行更新，以便能夠與無人機系統直接交火。
• 在連一級，有必要配備能夠探測、分類和識別無人機系統的專用被動傳感器陣列。
• 營級部隊應具備專門的反偵察能力，配備硬殺傷 C-UAS 系統，同時部署自行高射炮和 UAS 攔截器。還需要一個電子戰部門，負責更新和協調下級的電子防護套件，提供軟殺傷層，攻擊無人機系統的指揮鏈路和導航系統。
• 旅應擁有獨立的 C-UAS 排，可以推動其支持連隊的工作，或關閉敵方 UAS 的關鍵軸線。
• 旅應裝備定向能系統，以有效擊敗飛越其責任區的中型 ISTAR 無人機系統。
• 旅應負責電磁頻譜指揮與控制 (C2) 和消除沖突。
• 師應將較低級別的 C-UAS 能力與共同防空圖融合在一起，并協調空域縱深的分布式防御，以避免關鍵地點的 C-UAS 系統出現局部飽和。
• 為發揮對空軍基地等關鍵地點的點防御作用，應將 C-UAS 能力納入國家、戰區和聯盟各級更廣泛的綜合防空和導彈防御系統。
• 至關重要的是，訓練區域的許可應允許這些能力（軟殺傷和硬殺傷）與部隊的其他通信和 C2 系統結合使用。這是為了讓指揮官熟悉 C-UAS 能力的使用和必要的消除沖突程序，并確保系統不會自相殘殺。如果無法在實戰演習中使用這些能力進行訓練，則應在合成訓練環境中提供這些能力。

美國國防創新委員會（DIB）的任務是提交一份研究報告，就優化與盟國和合作伙伴的創新合作提出具體可行的建議。有效整合盟國和合作伙伴對于建立全球穩定、增強集體力量以及確保美國、盟國和伙伴國的作戰人員能夠獲得他們在全方位沖突中所需的能力至關重要。如果發展得當，這些網絡將確保美國及其盟國和伙伴在 21 世紀的技術優勢。

為了更好地了解美國國防部（DoD）在與盟友和合作伙伴共同創新方面的成敗得失，國防創新委員會召集了美國國防部、聯邦政府、美國工業界和外國同行進行討論，以確定務實的見解、最佳實踐和應對具體挑戰的解決方案。在此過程中，注意到

• 美國不再是5G、高超音速和電子戰等國防相關技術創新關鍵領域取得進展的主要來源，而盟國和合作伙伴在半導體、定向能和量子科學等其他領域日益領先。

• 威懾的價位正在下降，最近在烏克蘭、加沙和紅海發生的沖突就證明了這一點，而低成本監視和傳感器射擊網絡的侵蝕性使用往往就是證明。保持威懾力比以往任何時候都更依賴于與盟友和合作伙伴的合作。

• 國防部內部在共同開發、共同生產和共同維持方面的言行之間存在巨大差距，尤其是在 “五眼 ”和北約盟國之外。長期存在的監管和合規框架，如《國際武器貿易條例》（ITAR），仍然是合作的主要障礙。

• 要解決合作的主要障礙，就需要美國聯邦機構間，特別是國防部、國務院和商務部之間進行大量、持續和協調的合作。

因此，DIB確定了幾個總體性的關鍵優先事項：

• 互操作性和資源共享--美國及其盟友和合作伙伴需要優先考慮互操作性，使他們能夠在既定系統中快速發送資源，相互支持以應對相互交織的全球威脅。這對多國行動中的有效合作至關重要。

• 國防生產--美國必須與更廣泛的國際工業基地一起提高國防制造能力。雖然北約和印度洋-太平洋盟國擁有先進的武器裝備，但物資卻集體短缺。提高生產能力對于威懾至關重要。

• 無縫分銷--簡化美國軍事銷售和轉讓的分銷流程至關重要。目前，國內和國外訂單由相同的裝配線完成，但國防部對外軍售（FMS）在程序上存在差異，主要由美國國務院監督。美國國防部須繼續與美國國務院合作，將那些延誤向重要盟友和合作伙伴運送武器的 FMS 規則收回。

• 可出口性--美國擁有盟國和合作伙伴所渴望的眾多精良系統，包括先進的作戰飛機、核動力潛艇、太空能力和自動駕駛車輛。此外，美國國防部有共享高端國防技術的歷史，如 F-35 戰斗機。美國國防部須加大力度，激勵美國工業考慮向盟國和合作伙伴出口，并將此作為能力發展的首要原則。

• 利用盟國優勢--盟國和合作伙伴可以而且須在其專業領域內做出貢獻。例如，日本和韓國（ROK）的造船業、挪威的反艦導彈和彈藥、以色列的防空和導彈防御、波蘭的導彈生產設施--這樣的例子不勝枚舉。國防部須通過新的創新合作機制利用這些優勢。

• 供應商鎖定--遺留系統和平臺受制于特定工業基礎參與者的供應商鎖定，阻礙了為盟國和合作伙伴快速轉移和擴大生產規模的努力。國防部須利用現有授權避免供應商鎖定，如 2017 年的一項法律要求國防采購采用模塊化開放系統方法，同時對傳統、非先決條件、低端系統的知識產權（IP）保護引入時間限制。這與制藥業的做法類似，即在為創新者提供知識產權保護的同時，隨著時間的推移或需求的變化，為第三方藥品生產敞開大門，這將使盟國和合作伙伴急需的遺留系統能夠實現供應商轉換和規模化生產。

主要建議

A) 領導力--鑒于美國國防工業基地面臨全球性、多戰區的挑戰，國防部必須優先考慮國際國防工業合作，并將該組合提升到目前應有的持續、無縫、周到的關注和執行水平。2018 年，國防部副部長（AT&L）拆分為國防部副部長（A&S）和國防部副部長（R&E），這使得國際國防工業合作組合脫節，沒有一個受權機構作為國防部長和副部長在所有工業基地問題上的主要顧問，單獨與國際工業基地合作伙伴進行接觸。

B) 國際合作優先事項--國防部需要一個更加集中的程序，在項目層面與外國合作伙伴開展合作，包括一個更具戰略性的方法，為項目經理如何確定和選擇與盟友和合作伙伴的合作技術開發計劃制定標準和指導方針。要想取得進展，就必須從小處入手，建立可行的概念驗證，消除歷史或文化上的不信任問題，并對干擾合作的根深蒂固的政府官僚體制進行逐步調整。

C) 監管與合規改革--為了建立一個網絡化的國防工業基地，國防部必須首先創建一個監管與合規環境，讓盟友和合作伙伴能夠輕松駕馭，并隨著時間的推移，與他們自己的環境相協調。ITAR 肩負著保護美國寶藏的必要使命，但一段時間以來已不適合使用。國防部的其他框架，即技術安全與對外披露（TSFD）和網絡安全成熟度模型認證（CMMC）流程，也在干擾國家安全和外交政策的核心目標。

D) 信息共享與通信技術--信息共享與通信技術的重要性，以及在有效實現該領域系統和流程現代化方面的落后程度，是不容低估的。在國防部內部，對無法向盟友和合作伙伴提供信息的失望情緒無處不在。國防人員，尤其是高層以下人員，沒有權力就哪些信息可以共享、哪些信息必須共享采取果斷行動，相反，他們因害怕違規和違反安全規定而陷入癱瘓。

E) AUKUS--AUKUS 是國防部處理開放與合作的主要機會。它是在擁有共同語言、價值觀和戰略愿景的長期盟友之間建立的，是在強調盟友和伙伴的時代制定的。與北約和其他既有的多邊機構不同，冷戰時期影響其發展的保密殘余并不決定 AUKUS 的未來。如果實現得當，AUKUS 可以成為 21 世紀與盟友和合作伙伴共同創新的典范，并在國防部繼續走創新合作的新道路上取得巨大成功。

F) 北約與歐洲--雖然北約長期以來一直是國防部國際參與和合作創新的基石，但在充分發揮該聯盟的潛力方面仍存在許多障礙。傳統上，北約一直是軍事硬件共享、維護、后勤和共同防御的來源。這些工作通常是在 “按需 ”的基礎上進行的，自冷戰結束以來，一直沒有成為長期戰略協調的來源。

G) 印度-太平洋地區--作為美國國防部優先考慮的地區，以及經濟繁榮、技術發展和軍事能力的重要來源，印度-太平洋地區日益成為共同創新的重要樞紐。盡管如此，在 AUKUS 之外，國防部并未充分整合主要盟友和合作伙伴，從而導致大量資源和能力未得到充分利用。早期的努力，如在澳大利亞的 GMLRS 聯合生產，是加強整合的令人鼓舞的跡象，但仍然剛剛起步。適當地將新興合作伙伴整合到其協同創新網絡中，須成為國防部以及國防部國際工業合作副部長（USD(IIC)）的首要任務。

在與眾多利益相關者的訪談和接觸中，國防部領導人和作戰人員都致力于實現盟友和合作伙伴更無縫的整合。然而，實現國防互操作性是一項復雜而長期的行動，需要技術、文化和后勤方面的調整，同時還要克服法律和安全方面的挑戰。為了充分解決這些問題，并響應指導性戰略文件的號召，需要高層領導的高度重視和跨部門、跨機構的協作。要采納本報告中的建議，就必須采取高層次的方法，并在盟友和合作伙伴之間開展公開、高效的合作。

人工智能（AI）已經滲透到生活的許多領域，國防領域也不例外。從優化物流鏈到處理大量情報數據，人工智能在軍事領域都有應用。越來越多的人認為，人工智能將對未來戰爭產生重大影響，世界各地的部隊都在大力投資人工智能所帶來的能力。盡管取得了這些進步，但戰斗在很大程度上仍然是人類的活動。

通過使用人工智能支持的自主武器系統（AWS）將人工智能引入戰爭領域，可能會徹底改變國防技術，這也是當今最具爭議的人工智能用途之一。關于自主武器如何遵守出于人道主義目的而制定的武裝沖突規則和條例，一直存在著特別的爭論。

政府的目標是 "雄心勃勃、安全、負責任"。當然，我們原則上同意這一目標，但愿望與現實并不相符。因此，在本報告中提出建議，以確保政府以合乎道德和法律的方式在 AWS 中開發和使用人工智能，提供關鍵的戰略和戰場效益，同時實現公眾理解和認可。必須將 "雄心勃勃、安全負責 "轉化為實際執行。

政府必須尋求、建立并保持公眾對開發和使用人工智能的信心和民主認可，尤其是在 AWS 方面。從媒體對我們調查的報道中可以清楚地看出，人們對在預警系統中使用人工智能有著廣泛的興趣和關注。實現民主認可有幾個要素：

理解： 對自主武器的討論，以及在很大程度上對人工智能的討論，都受到追求議程和缺乏理解的困擾。我們的目標之一是為建設性辯論提供事實依據，政府的坦誠和透明將有助于這一進程。

議會的作用： 議會是開發和使用預警系統的決策中心。議會的監督能力取決于信息的可獲得性，取決于其預測問題而不是事后反應的能力，也取決于其追究部長責任的能力。政府必須在議會時間表中留出足夠的空間，并提供足夠的信息，以便議會（包括其專門委員會）有效地審查其人工智能政策。我們當然理解政策制定的內容可能高度敏感，但我們有既定的方法來處理此類信息。絕不能以保密為由逃避責任。

保持公眾信心： 對英國防部 "目前沒有開展監測或民意調查以了解公眾對使用自主武器系統的態度 "這一事實感到失望。政府必須確保在開發自動武器系統時適當征求公眾意見。它還必須確保道德規范處于其政策的中心位置，包括擴大英國防部人工智能道德咨詢委員會的作用。

實現以下目標對這一進程至關重要：

政府應以身作則，在國際上參與對 AWS 的監管。人工智能安全峰會是一個值得歡迎的舉措，但它并不包括國防。政府必須將人工智能納入 AWS，因為政府宣稱希望 "以包容的方式共同努力，確保以人為本、值得信賴和負責任的人工智能是安全的"，并 "通過現有的國際論壇和其他相關倡議支持所有人的利益"。

幾年來，國際社會一直在辯論如何監管人工智能系統。這場辯論的結果可能是一項具有法律約束力的條約，也可能是澄清國際人道主義法應用的非約束性措施--每種方法都有其擁護者。盡管在形式上存在分歧，但關鍵目標是加快努力，達成一項有效的國際文書。

其中的一個關鍵因素將是禁止在核指揮、控制和通信中使用人工智能。一方面，人工智能的進步有可能提高核指揮、控制和通信的效率。例如，機器學習可以提高預警系統的探測能力，使人類分析人員更容易交叉分析情報、監視和偵察數據，并改善核指揮、控制和通信的防護，使其免受網絡攻擊。

然而，在核指揮、控制和通信中使用人工智能也有可能刺激軍備競賽，或增加各國在危機中有意或無意地升級使用核武器的可能性。使用人工智能時，決策時間被壓縮，可能會導致緊張局勢加劇、溝通不暢和誤解。此外，人工智能工具可能會被黑客攻擊，其訓練數據可能會中毒，其輸出結果可能會被解釋為事實，而實際上它們只是統計上的相關性，所有這些都可能導致災難性的結果。

政府應采用可操作的 AWS 定義。令人驚訝的是，政府目前還沒有這樣的定義。英國防部表示，它對采用這樣一個定義持謹慎態度，因為 "此類術語已具有超出其字面解釋的含義"，并擔心 "在一個如此復雜和快速發展的領域，過于狹隘的定義可能很快過時，并可能無意中阻礙國際討論的進展"。然而，我們認為可以創建一個面向未來的定義。這樣做將有助于英國制定有意義的自主武器政策，并充分參與國際論壇的討論。

政府應確保在 AWS 生命周期的各個階段都有人類控制。人們對 AWS 的關注主要集中在由人工智能技術實現自主的系統上，由人工智能系統對從傳感器獲得的信息進行分析。但是，為了確保人類的道德代理權和法律合規性，對系統的部署進行人為控制是至關重要的。這必須以我們國家對國際人道法要求的絕對承諾為支撐。

政府應確保其采購程序是為人工智能世界而適當設計的。英國防部的采購工作缺乏問責制，過于官僚化。特別是，英國防部缺乏軟件和數據方面的能力，而這兩者都是人工智能發展的核心。這可能需要革命性的變革。如果需要，那就改變吧；但時間緊迫。

人們普遍認為，將機器學習融入軍事決策對于美國在 21 世紀保持軍事主導地位至關重要。機器學習的進步有可能通過提高整個國家安全企業級決策的速度、精確度和效率，極大地改變戰爭的特點。美國國防部的領導者們認識到了這一點，并正在做出大量努力，以在戰爭的戰術、作戰、戰略和機構層面有效整合機器學習工具。

本報告將探討機器學習的一種應用，其重點是在競爭和沖突的作戰層面實現軍事決策。展示了機器學習如何與人類合作，作為決策系統的一部分，用于提高軍事行動和活動的有效性。展示了這種方法如何通過分析原本無法獲取的數據源，為指揮官提供有關作戰環境的新見解。將重點放在從大量基于文本的數據（如報紙報道和情況報告）中獲得的洞察力上，這些數據無處不在，但卻很少以任何系統的方式整合到決策中。

在本報告中介紹的方法以人機協作系統的概念為基礎，并證明了現有的機器學習能力需要人在各個階段的參與，才能證明對操作層面的決策有用。因此，機器學習能力的發展與雷達自二戰以來的演變密切相關，而雷達是人機協作用于軍事目的的最早范例之一。如今，與不列顛之戰期間使用的預警系統同樣依賴雷達機器和人類觀察員一樣，機器學習仍然需要人類的參與，以指導這種新傳感器使用正確的數據，正確解釋其輸出結果，并評估其結果對作戰決策的影響。

通過一個基于真實世界數據和真實世界危機的示例研究，將讀者（"您"）置身于一名軍事指揮官的視角，就 2022 年俄羅斯全面入侵烏克蘭之前，美國如何支持烏克蘭兵力應對俄羅斯支持的烏克蘭東部叛亂，展示了這一系統方法的實際應用。在撰寫本案例研究時，把讀者您當成了這位指揮官，因為目標是強調您在未來與機器學習工具的合作中可能扮演的關鍵角色--無論是作為分析師、決策者，甚至是在現實世界的類似背景下應用這些工具的軍事指揮官。

值得注意的是，本案例研究是基于 2014-2020 年間的數據于 2020 年 12 月完成的，僅分析了這一時期與俄羅斯支持的烏克蘭東部叛亂有關的實地情況。本研究尚未更新，以反映自 2022 年 2 月俄羅斯入侵烏克蘭以來所獲得的任何見解。然而，從入侵前的視角來看，機器學習在后來發生的現實世界事件中用于作戰決策的優勢和局限性也就不言而喻了。

在整個案例研究中，將看到為本報告目的而進行的基于機器學習的實際評估結果，該評估分析了來自烏克蘭的 18,000 篇歷史新聞報道，內容涉及從 2014 年沖突起源到 2020 年末的沖突。利用機器學習工具從這些數據中提取相關見解，并與分析結果進行互動，就向烏克蘭兵力提供何種類型的支持以及在俄羅斯入侵前實現美國在該地區的目標做出名義上的決策。在此過程中，人機協作學習的優勢將逐漸顯現，將親眼目睹機器學習工具如何快速、系統地利用以前無法獲取的數據，為復雜問題提供新的見解。但這種方法的局限性也會顯現出來，將親眼目睹機器學習的好壞取決于支持它的可用數據，以及訓練機器學習工具和解釋其結果的人類分析師。

人機協作方法適用于軍事決策者在陸軍和美國防部作戰和機構層面面臨的各種問題集。因此，本研究以具體證據清晰地展示了在軍事決策中使用機器學習所涉及的權衡問題，為機器學習在軍事領域的廣泛應用做出了貢獻。本研究為美國陸軍提出了幾項重要發現和建議。

研究問題

• 指揮官如何利用機器學習進行作戰決策？
• 人類分析師應如何與機器學習工具合作以實現作戰決策？

主要發現

首先，分析展示了機器學習在軍事決策方面的巨大潛力，但只有在與對特定問題背后的背景有詳細了解的人類分析師配對時才能實現。在此提出的機器學習方法不會取代人類分析師。相反，它能使人類分析師更高效、更嚴謹，并能更好地從以前未開發的數據源中提取洞察力。在案例研究中，通過使用機器學習獲得的大多數關鍵見解都需要人類分析師的額外干預。在某些情況下，這需要在模型結果的基礎上有選擇性地疊加額外的數據源。在其他情況下，則需要人工分析師手動審查機器學習工具認為相關和有趣的基礎數據。因此，美國陸軍現有的機器學習能力需要人類在各個階段的參與，才能充分發揮其潛力。

其次，分析表明，通過大幅提高執行重復性任務的效率，人機協作方法可以大規模分析人類分析師無法單獨完成的海量數據集，從而產生以前無法實現的有關作戰環境的新見解。案例研究表明，從分析人員處理大量數據的重復性分析任務所花費的時間來看，機器學習能顯著提高效率，使分析人員更高效、更嚴謹，并能更好地從以前未開發的數據源中提取洞察力。這表明，對于需要大量人工審核相關數據的問題，陸軍領導應優先考慮將機器學習作為一種解決方案。

最后，這項研究揭示了機器學習的系統方法能夠對作戰級總部已有的大量數據進行標準化、客觀和長期的分析，從而增強其支持有效決策的潛力。在許多情況下，這些數據是戰爭中作戰和機構層面決策的最佳信息來源，但如果沒有機器學習，這些數據就只能以臨時和主觀的方式進行分析。

建議

首先，這項研究表明，陸軍應為各級指揮人員提供頻繁接觸機器學習的機會，讓他們熟悉人類如何利用這些能力作為軍事決策系統的一部分。

其次，本研究強調，陸軍應建立多樣化的機器學習團隊，以充分釋放這一能力的潛力。這些團隊應整合熟悉機器學習工具細節的作戰研究系統分析員、對特定作戰環境有第一手知識的操作員、了解可用數據以分析特定問題的分析員，以及能將機器分析轉化為對作戰決策有實際影響的指揮官。

《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：

美國戰略家認為，人工智能(AI)有可能實現更好、更快的決策，這在未來的軍事沖突中是決定性的。機器學習應用將越來越多地影響政治和軍事領導人對戰略環境的看法，權衡風險和選擇，并判斷他們的對手。但是，將關鍵的人類決策過程暴露在人工智能系統的中會有什么風險？

要獲得人工智能在決策方面的優勢，首先需要了解其局限性和陷阱。人工智能系統根據數據模式進行預測。總是有一些意外行為或失敗的機會。現有的工具和技術試圖使人工智能對失敗更加穩健，往往會導致性能上的權衡，解決了一個問題，但可能會使另一個問題惡化。人們對人工智能的脆弱性和缺陷的認識不斷提高，但也需要在現實的部署背景下對技術故障的潛在后果進行更深入的分析。

本簡報研究了直接或間接影響決策的人工智能系統故障如何與戰略壓力和人為因素相互作用，從而引發危機或沖突的升級：

• 納入人工智能的進攻行動或干擾對手的人工智能系統可能導致不可預見的系統故障和連帶效應，引發意外的升級。
• 不安全的、訓練不足的或應用于錯誤類型問題的人工智能系統可能為決策過程注入不良信息，導致意外升級。
• 發現人工智能系統被破壞，可能會對關鍵能力的可靠性或生存能力產生不確定性，如果沖突似乎迫在眉睫，會促使決策者故意升級。

這些情景揭示了一個核心困境：決策者希望使用人工智能來減少不確定性，特別是當涉及到他們對戰場的認識，了解對手的意圖和能力，或了解他們自己抵御攻擊的能力。但通過依賴人工智能，他們在人工智能系統技術故障的可能性和后果方面引入了一個新的不確定性來源。

有效利用人工智能需要以一種有謹慎的和有風險的方式來平衡優勢與局限。沒有辦法保證概率性人工智能系統會完全按照預期行為，也沒有辦法保證它能給出正確的答案。然而，軍隊可以設計人工智能系統和依賴它們的決策過程，以減少人工智能失敗的可能性并控制其后果，包括通過：

• 為決策環境中使用的人工智能系統定義一套特定的任務屬性、標準和要求，如信任度量和保障措施，以檢測妥協或突發屬性。
• 規定人工智能在決策中的使用，將人工智能應用于非常適合的狹窄問題，同時保留人類判斷問題，如解釋對手的意圖；并考慮在某些領域完全排除人工智能。
• 盡可能地讓高級決策者參與他們所依賴的系統的開發、測試和評估過程，并讓他們了解人工智能的優勢和缺陷，以便他們能夠識別系統的故障。

美國應繼續帶頭制定負責任地開發和使用人工智能的全球標準，采取步驟展示某些可靠性，并盡可能地鼓勵其他國家采取類似的預防措施：

• 澄清為限制支持決策的人工智能系統的風險而實施的做法和保障措施。
• 開展國際合作，制定互利的技術保障措施和最佳做法，以減少人工智能災難性故障的風險。
• 承諾在使用包含人工智能能力的進攻性行動和針對人工智能系統的行動時保持克制，因為這些行動存在重大升級風險。

美國仍然是世界上最突出的軍事和技術力量。在過去十年中，美國認識到人工智能作為力量倍增器的潛力，越來越多地將人工智能（AI）的熟練程度視為美國重要利益和保證美國軍事和經濟實力的機制。特別是，在過去十年中，人工智能已成為美國國防的一項關鍵能力，特別是考慮到2022年美國國防戰略對印度-太平洋地區的關注。

因此，美國國防部（DoD）（以及美國政府和國防機構總體上）對人工智能和相關新興技術表現出越來越大的熱情。然而，雖然美國目前在學術界和私營部門的人工智能研究和開發方面取得了巨大進展，但國防部尚未在廣泛范圍內成功地將商業人工智能的發展轉化為真正的軍事能力。

美國政府在利用國防人工智能和人工智能支持的系統方面通常處于有利地位。然而，在過去的幾年里，各種官僚主義、組織和程序上的障礙減緩了國防部在國防人工智能采用和基于技術的創新方面的進展。最關鍵的是，國防部遭受了復雜的收購過程和廣泛的數據、STEM和AI人才和培訓的短缺。從事人工智能和人工智能相關技術和項目的組織往往是孤立的，而且還存在必要的數據和其他資源相互分離。在美國防部內部存在一種傾向于可靠方法和系統的文化，有時趨向于勒德主義。所有這些因素都導致了人工智能采用的速度出奇的緩慢。美國家安全委員會2021年提交給國會的最終報告總結說，"盡管有令人興奮的實驗和一些小型的人工智能項目，但美國政府離人工智能就緒還有很長的路要走"。

因此，盡管人工智能有可能增強美國的國家安全并成為一個優勢領域，而且鑒于美國在軍事、創新和技術領導方面的長期傳統，人工智能有可能成為一個薄弱點，擴大 "美國已經進入的脆弱窗口"。 如果美國不加快創新步伐，達到負責任的速度，并奠定必要的制度基礎，以支持一支精通人工智能的軍隊，人工智能將繼續成為一個不安全點。

去年，美國防部在這些挑戰中的一些方面取得了進展，調整了國防人工智能的方法。2022年6月，美國防部發布了《負責任人工智能戰略和實施途徑》，將更有數據依據的、負責任的、可操作的人工智能工作列為優先事項，此后開始執行。最重要的是，美國防部已經啟動了對其人工智能組織結構的重大改革，創建了一個新的首席數字和人工智能辦公室（CDAO），以整合其不同的人工智能項目和利益相關者，并使其與該部門的數據流更好地協調。值得注意的是，美國國防部目前正在對其國防人工智能的整體方法進行重大變革和振興。然而，這些新的人工智能努力是否足以讓美國彌補失去的時間，還有待觀察。

在一個跨國威脅不斷增加、全球相互依存度空前提高、大國競爭重新抬頭的時代，美國正處于一個拐點。這是在技術革命的背景下發生的，技術革命加劇了面臨的挑戰，同時也提供了潛在的解決方案，在氣候、醫藥、通信、運輸、智能和許多其他領域提供了突破。其中許多突破將通過利用人工智能（AI）及其相關技術--其中主要是機器學習（ML）。這些進步可能會塑造國家之間的經濟和軍事力量平衡，以及國家內部的工作、財富和不平等的未來。

ML的創新有可能從根本上改變美國軍隊的戰斗方式，以及美國防部的運作方式。機器學習的應用可以提高人類在戰場上的決策速度和質量，使人機合作的性能最大化，并將士兵的風險降到最低，并極大地提高依賴非常大的數據集的分析的準確性和速度。ML還可以加強美國以機器速度防御網絡攻擊的能力，并有能力將勞動密集型企業功能的關鍵部分自動化，如預測性維護和人員管理。

然而，人工智能和機器學習的進步并不只是美國的專利。事實上，面對中國在該領域的挑戰，美國在人工智能領域的全球領導地位仍然受到懷疑。美國防部和學術界的許多報告反映了需要在人工智能研究和開發方面進行更多投資，培訓和招聘一支熟練的勞動力，并促進支持美國人工智能創新的國際環境--同時促進安全、安保、隱私和道德的發展和使用。然而，人們對信任問題，特別是對這些系統的測試、評估、驗證和確認（TEVV）的關注太少。建立一個強大的測試和評估生態系統是負責任地、可靠地和緊急地利用這一技術的一個關鍵組成部分。如果不這樣做，就意味著落后。

本報告將首先強調為人工智能系統調整美國防部現有的TEVV生態系統的技術和組織障礙，特別強調ML及其相關的深度學習（DL）技術，我們預測這對未來的威懾和作戰至關重要，同時在可解釋性、可治理性、可追溯性和信任方面帶來獨特的挑戰。其次，本報告將向國防部領導層提供具體的、可操作的建議，與情報界、國務院、國會、工業界和學術界合作，通過改革流程、政策和組織結構，同時投資于研究、基礎設施和人員，推進ML/DL的TEV系統。這些建議是基于作者幾十年來在美國政府從事國家安全工作的經驗，以及對從事ML/DL和測試與評估的政府、工業和學術界專家的數十次訪談。

自主系統將塑造戰爭的未來。因此，土耳其的國防人工智能（AI）發展主要側重于提高自主系統、傳感器和決策支持系統的能力。提高自主系統的情報收集和作戰能力，以及實現蜂群作戰，是發展國防人工智能的優先事項。雖然土耳其加強了自主系統的能力，但在可預見的未來，人類仍將是決策的關鍵。

人類參與決策過程提出了一個重要問題：如何有效確保人機互動？目前，自主系統的快速發展和部署使人機互動的問題更加惡化。正如土耳其國防工業代表所爭論的那樣，讓機器相互交談比較容易，但將人類加入其中卻非常困難，因為現有的結構并不適合有效的人機互動。此外，人們認為，人工智能對決策系統的增強將有助于人類做出更快的決定，并緩解人機互動。

土耳其發展人工智能的意圖和計劃可以從官方戰略文件以及研發焦點小組報告中找到。突出的文件包括以下內容：

• 第11個發展計劃，其中規定了土耳其的經濟發展目標和關鍵技術投資。

• 《2021-2025年國家人工智能戰略》，它為土耳其的人工智能發展制定了框架。

• 焦點技術網絡（Odak Teknoloji A??，OTA?）報告，為特定的國防技術制定了技術路線圖。這些文件提供了關于土耳其如何對待人工智能、國防人工智能和相關技術的見解。

土耳其特別關注人工智能相關技術，如機器學習、計算機視覺和自然語言處理，其應用重點是自主車輛和機器人技術。自2011年以來，自主系統，主要是無人駕駛飛行器（UAV），仍然是土耳其人工智能發展的重點。此后，這已擴大到包括所有類型的無機組人員的車輛。同時，用人工智能來增強這些車輛的能力也越來越受到重視。人工智能和相關技術的交織發展構成了土耳其人工智能生態系統的核心。

土耳其的人工智能生態系統剛剛起步，但正在成長。截至2022年10月，有254家人工智能初創企業被列入土耳其人工智能倡議（TRAI）數據庫。土耳其旨在通過各種生態系統倡議在其國防和民用產業、學術機構和政府之間創造協同效應。由于許多組織都參與其中，這些倡議導致了重復和冗余。冗余也來自于人工智能技術本身的性質。由于人工智能是一種通用技術，可以應用于不同的環境，各種公司都有用于民用和國防部門的產品；因此相同的公司參與了不同的生態系統倡議。此外，民用公司與國防公司合作，在國防人工智能研究中合作，并提供產品，這是司空見慣的。

土耳其鼓勵國際人工智能在民用領域的合作，但不鼓勵在國防領域的合作。然而，由于技能是可轉移的，國防人工智能間接地從這種合作中受益。

土耳其非常關注自主系統發展中的互操作性問題，特別是那些具有群集能力的系統。除了蜂群，北約盟國的互操作性也是一個重要問題。因此，土耳其認為北約標準在發展自主系統和基礎技術方面至關重要。

土耳其目前對人工智能采取了分布式的組織方式。每個政府機構都設立了自己的人工智能組織，職責重疊。目前，盡管國防工業局（Savunma Sanayi Ba?kanl???，SSB）還沒有建立專門的人工智能組織，但SSB的研發部管理一些人工智能項目，而SSB的無人駕駛和智能系統部管理平臺級項目。目前，根據現有信息，還不清楚這些組織結構如何實現國防創新或組織改革。

土耳其尋求增加其在人工智能方面的研發支出，旨在增加就業和發展生態系統。SSB將在未來授予更多基于人工智能的項目，并愿意購買更多的自主系統，鼓勵研發支出的上升趨勢。然而，盡管土耳其希望增加支出，但金融危機可能會阻礙目前的努力。

培訓和管理一支熟練的勞動力對于建立土耳其正在尋找的本土人工智能開發能力至關重要。這包括兩個部分。首先是培養能夠開發和生產國防人工智能的人力資源。因此，土耳其正在投資于新的大學課程、研究人員培訓、開源平臺和就業，同時支持技術競賽。第二是培訓將使用國防人工智能的軍事人員。國防人工智能也正在慢慢成為土耳其武裝部隊（Türk Silahl? Kuvvetleri，TSK）培訓活動的一部分。目前，關于土耳其打算如何培訓軍事人員使用國防人工智能的公開信息非常少。