美國缺乏一套專門的人工智能(AI)戰爭的理論。這導致了在戰爭的作戰層面上缺乏對人工智能影響的討論。人工智能的定義通常采用技術視角,不考慮對作戰藝術的影響。提議的作戰藝術的新要素 "抓手(Grip)"解釋了人工智能和人類在兩個方面的基本關系:自主性和角色交換。“抓手”為人工智能戰爭的理論奠定了基礎,除了揭示改變任務指揮理論的必要性外,還提出了作戰的假設。美國空軍陸戰隊的發展以及由此產生的戰爭作戰水平(和作戰藝術)在歷史上有類似的案例,說明關鍵假設如何影響戰場的可視化。去除“人在回路中”的人工智能戰爭的假設,揭示了需要一種新的作戰藝術元素來安排部隊的時間、空間和目的,此外,美國陸軍任務指揮理論需要調整,以使指揮官能夠在各種形式的控制之間移動。
“機器人和人工智能可以從根本上改變戰爭的性質......誰先到達那里,誰就能主宰戰場。”- 美國陸軍部長馬克-埃斯佩爾博士,2018年
預計人工智能(AI)將極大地改變21世紀的戰爭特征。人工智能的潛在應用只受到想象力和公共政策的限制。人工智能擁有縮短決策周期的潛力,超過了人類的理論極限。人工智能也有望執行人類、機器和混合編隊的指揮和控制功能。人工智能在自主武器系統(AWS)中的潛力同樣是無限的:分布式制造、蜂群和小型化的先進傳感器為未來的指揮官創造了大量的配置變化。與圍繞人工智能的技術、倫理和概念問題相關的無數問題,為如何將這項技術整合到戰爭的戰術層面上蒙上了陰影。現代軍隊幾個世紀以來一直在為正確整合進化(和革命)的技術進步而奮斗。美國內戰期間的鐵路技術對 "鐵路頭 "軍隊和格蘭特將軍在維克斯堡戰役中的勝利都有貢獻。25年后,法國人忽視了普魯士的鐵路試驗,給第三帝國帶來了危險,同時也沒能把握住小口徑步槍的優勢。卡爾-馮-克勞塞維茨在《論戰爭》中指出,每個時代都有自己的戰爭和先入為主的觀念。本專著將探討當前的先入為主的觀念和人工智能在戰爭的操作層面的出現。
對作戰層面的討論側重于作戰藝術,以及指揮官和他們的參謀人員如何通過整合目的、方式和手段,以及在時間、空間和目的上安排部隊來發展戰役。在作戰藝術中缺乏以人工智能為主題的討論,增加了不適當地部署裝備和以不充分的理論進行戰斗的風險;實質上是在邦聯的火車上與追兵作戰。美國的政策文件和技術路線圖主要集中在能力發展和道德影響上,而沒有描述一個有凝聚力的人工智能戰爭的理論。但美國和中國在自主行動方面的實驗趨于一致;這引起了沖突的可能性,其特點是越來越多的被授權的人工智能和AWS沒有得到實際理論框架的支持。這個問題導致了幾個問題。美國軍隊的人工智能戰爭理論是什么?大國競爭者的人工智能戰爭理論是什么?有哪些關于顛覆性技術的歷史案例?理論應該如何改變以解釋顛覆性技術?
本專著旨在回答上述問題。它還提出了兩個概念,以使指揮官能夠在戰場上可視化和運用人工智能;一個被暫時稱為 "抓手"的作戰藝術的新元素和一個任務指揮理論的延伸。該論點將分三個主要部分進行闡述。第一節(理論)將證明人工智能需要一個認知工具來在時間、空間和目的上安排部隊,方法是:綜合美國的人工智能戰爭理論,描述中國的人工智能戰爭理論,以及揭示當前文獻中的“抓手”理論。第二節(歷史)是對1973年為應對技術轉變而從主動防御演變而來的空地戰(ALB)的案例研究。第二節將重點討論戰場維度的思想、任務指揮理論的演變以及相關的作戰藝術的正式出現。第三節(新興理論)提出了作戰藝術的新要素,作為一種認知工具,幫助指揮官和參謀部將21世紀的戰場可視化。第三節將把以前的章節整合成一個有凝聚力的模型,讓指揮官和參謀部在時間、空間和目的方面可視化他們與AI和AWS的關系。第三節還將提供一個任務指揮理論的建議擴展,以說明人機互動的情況。
人工智能的復雜性導致了正式的戰爭理論的缺乏;然而,在美國的政策和發展文件中存在著一個初步的美國人工智能戰爭理論。人工智能戰爭理論必須解釋人類和人工智能之間的關系,這樣才能完整。通過作戰藝術和任務指揮的視角來看待人工智能,揭示了自主性和角色互換的兩個頻譜,通過不同的組合創造了人工智能戰爭理論的維度。這些維度,或者說掌握的形式,代表了作戰藝術的一個新元素。同樣,需要將任務指揮理論擴展到一個過程-產出模型中,以實現掌握形式之間的移動。
綜合美國目前的人工智能政策和AWS的發展路線圖,提供了一幅戰略領導人如何看待人工智能的圖景,允許發展一個暫定的戰爭理論。由于缺乏關于武器化人工智能的歷史數據,政策和發展路線圖是必需的,因此本專著中提出的理論是由提煉出來的概念產生的。由于中國的工業和技術基礎的規模,中國被選為對抗模式,預計在10到15年內,中國將超越俄羅斯成為美國最大的戰略競爭對手。
圖文并茂的案例研究方法將被用來分析主動防御和空地戰之間的過渡。該案例研究將整合技術、政策和戰爭理論,以喚起人們對多域作戰(MDO)和人工智能在21世紀戰爭中作用的疑問。第二節的批判性分析側重于理論的發展,而不是其應用。第二節的詳細程度是有限制的,因為它仍然是一個更大(和有限)整體的一部分,因此重點應繼續揭示戰場可視化和認知輔助工具之間的聯系。第三節通過作戰藝術的新元素和任務指揮理論的調整來回答每一節中發現的問題,從而將前幾節連接起來。人工智能缺乏歷史,考慮到人們不能直接分析以前的沖突,以獲得教訓或原則。在這種情況下,任務指揮理論提供了一種間接的方法來理解使人類能夠集中式和分布式指揮和控制功能的機制,以及為什么人工智能缺乏相應的機制會抑制我們感知機會的能力。第三節將把美國現行政策和路線圖中的幾個抓手成分匯總到任務指揮理論提供的框架中。
本專著存在于美國陸軍多域作戰概念的框架內,其理解是解決方案是聯合性質的,因為 "陸軍不能單獨解決問題,概念發展必須在整個聯合部隊中保持一致,清晰的語言很重要。"本專著不能被理解為對MDO中提出的問題的單一解決方案,而是一種幫助實現戰斗力聚合的方法。
關于人工智能的討論充滿了倫理、法律和道德方面的考慮,本專著不會涉及這些方面。本專論的假設是,人工智能的軍事用途在政治上仍然是可行的,而且 "戰略前提 "允許該技術的軍事應用走向成熟。由于運用的變化幾乎是無限的,人工智能的戰術實施將不會被詳細討論,而重點是在作戰層面上的概念整合。一般能力將被限制在與作戰藝術和作戰過程有關的具體趨勢上。
美國認為中國是一個同行的威脅,如果與中國發生戰爭,美國可能會進行大規模作戰行動(LSCO)以實現國家目標。然而,中國并不以大規模作戰行動的形式來構思戰爭。相反,中國追求系統破壞戰(SDW)。針對中國的SDW進行的LSCO可能會顯示出在實現預期節奏方面的挑戰。此外,針對SDW的LSCO可能揭示出美國陸軍必須潛在地將其對作戰風險的評估從對陸地作戰的關注轉移到對系統作戰的關注。節奏、頂點和風險是用于評估針對SDW的LSCO挑戰的十個作戰要素中的三個。然而,它們也為美國陸軍重新定義未來戰爭的作戰藝術要素提供了一個先導。
作戰藝術是一項基本的計劃活動,世界上大多數西方國家的地面部隊都在研究、渴望實踐,并在高級軍官級別上執行,以確保戰場上的戰術行動反映戰略邏輯和目的。成功不可避免地由戰略目標的實現決定,軍事領導人必須有效地發展和管理戰役,將戰術行動與戰略目標聯系起來,以實現政策層面的最終狀態。然而,作戰藝術的復雜性質并不總是被其實踐者,特別是參謀人員所充分理解。本專著將討論以下核心問題:什么是作戰藝術?系統思維與作戰藝術在戰役規劃和管理中的應用有何關系?高級領導人和他們的參謀人員在運用作戰藝術時遇到了哪些認知上的挑戰?作戰規劃人員在作戰行動的規劃和管理中很難運用作戰藝術,因為作戰藝術沒有通過系統思考的角度得到充分理解,而系統思考會產生滿足戰略目標所需的創造性思維。
下面的討論將探討作戰藝術對成功的戰役有什么影響。在多域作戰中使用的作戰藝術可以改變美國陸軍的重點,以確保在未來沖突中的計劃的相關性。盡管有大量關于作戰藝術的文章,但在其真正的性質、適用性和正確的執行方面一直存在困惑。對俄羅斯作戰藝術理論及其演變的洞察可以讓我們更深入地了解我們如何理解戰爭并制定滿足政治目的的計劃。這項研究將探討在戰區陸軍、軍團和師級層面對計劃的理解有多大的一致性。討論將探討美國陸軍主要強調一般軍官執行作戰藝術是否會在我們解決作戰問題的邏輯方法上產生差距。
目前美國聯合部隊和美國陸軍的作戰藝術條令將構成討論的基礎,以確保對目前使用的概念和方法的共同理解。這項研究將進一步探討由BG(退役)Shimon Naveh博士、T. E. Lawrence和Frans P. B. Osinga提出的理論概念。將討論后來對早期框架的解釋,以及前美國將軍和理論家,如詹姆斯-施耐德博士和聯合參謀部官員如何實施這些框架。系統化作戰設計和相關的概念將被探討,以幫助突出作戰藝術在美國陸軍戰役中的歷程,并促進在未來建立有效的戰役規劃框架。為了解決研究的問題,將考慮許多可用的方法和理論工具。
第1節包括一個簡短的文獻回顧。第2節描述了作戰藝術的性質,包括認可的理論著作、期刊投稿、文章、文本、演講、采訪和作戰藝術的觀點,以及作戰藝術理論的演變。第3節確定了系統理論和系統思維在運用作戰藝術方面的重要性。第4節解釋了創造性在運用作戰藝術中的重要性。第5節總結了歷史觀點,該觀點對當前實踐的影響,討論了研究問題和假設,并得出了結論。這一討論將告訴我們這些發現如何影響當前聯合部隊和美國陸軍的理論和理論,并提出進一步的研究領域。
美國陸軍未來與概念中心 未來戰爭部主任 克里斯-羅杰斯上校
歷史上的戰爭包含了大量改變戰爭性質的工具和技術的例子。自最初研究多域作戰(MDO)以來,美國陸軍發現人工智能是一種新興技術,有可能改變戰爭的特點,也許也會改變戰爭的性質。使用人工智能(AI)解決方案來緩解軍事問題是過去兩年未來戰爭研究、檢查和學習的一個反復出現的主題。作為2019年未來研究計劃的一部分,我們與陸軍、聯合、多國、學術和科技組織合作,探索和了解人工智能對多軍種的影響,并為未來的研究和發展制定一個操作框架。
多域作戰的人工智能運作最終報告提供了采用人工智能的組織框架,以幫助陸軍和聯合部隊更好地定義所需的能力以及相關的數據和網絡架構,以實現多域能力部隊。描述聯合部隊如何采用人工智能解決方案,為了解人工智能在時間和空間上對多域作戰的影響提供了一個操作說明。本報告確定并解決了與人工智能相關的好處、機會和挑戰,為進一步分析提供了基礎。諸如人工智能等新興技術使陸軍不僅可以改進當前的戰術、技術和程序,而且可以創造新的運用和融合能力的方法。
該報告支持美國陸軍人工智能任務組,該組織負責制定陸軍的人工智能戰略和政策。本文通過描述部隊如何在整個MDO框架內采用人工智能解決方案和相關技術,啟動了陸軍的人工智能運用工作。這份報告使概念發展團體能夠修改陸軍功能概念和戰場發展計劃。它為能力發展團體提供了作戰視角和部隊在確定所需能力時必須考慮的技術影響。此外,該報告還為作戰概念文件或基于能力的評估提供了開發情景或小插曲的基礎。該文件為科學和技術界提供了行動背景,以便為人工智能研究、開發、建模和模擬提供信息和指導。最后,它支持制定一個在未來使用人工智能的全面愿景,以告知陸軍現代化的努力,這將創造有能力的MDO部隊,準備好與任何對手作戰并取得勝利。
人工智能(AI)是未來聯合部隊實現多域作戰(MDO)全部潛力的基礎。人工智能系統提供了跨越領域、電磁頻譜和信息環境戰勝對手的能力。在競爭中使用這些系統使聯合部隊能夠近乎實時地了解作戰環境,從而更好地運用能力來擊敗旨在破壞區域穩定的威脅行動,阻止暴力升級,并將被拒絕的空間變成有爭議的空間。在從競爭到武裝沖突的過渡中,人工智能的機動、火力以及情報、監視和偵察能力為聯合部隊提供了拒絕敵人奪取優勢地位的能力。改進的維持能力與攻擊敵人的反介入/空中拒止網絡的能力相結合,為美國部隊提供了奪取作戰、戰略和戰術優勢位置的能力。通過由人工智能支持的多領域聯合行動圖(MDCOP)增加了解,使美國部隊有能力協調多領域的效果以創造優勢窗口。
制定人工智能的作戰概念使陸軍能夠更好地理解這些技術對戰爭的性質和特征的潛在影響。描述陸軍如何在未來的作戰環境中使用人工智能,有助于說明其對戰爭的暴力、互動和基本的政治性質的影響,以及戰爭不斷演變的特點。本文提供了一些小插曲(附錄A),說明了人工智能的組織運用,為美國陸軍RAS總體概念、作戰和組織概念、基于編隊的作戰概念以及系統或單個系統的運用概念的潛在發展提供信息。
人工智能的運作影響到未來部隊將如何運作,如何針對對手開展行動,以及指揮官如何利用軍事藝術和科學,運用部隊能力來實現預期效果和目標。在2019年未來研究計劃(FSP19)期間,人工智能工作線(LoE)確定了與實施人工智能支持的多領域解決方案有關的以下問題:
數據管理--AI/ML應用程序依賴于對策劃的數據的訪問,以便發揮作用。陸軍必須培養一種以數據為中心的文化,以標準化的格式和協議有效地生成、存儲和訪問數據。人才管理的努力必須側重于發展、培訓和保留一支精通數據的員工隊伍。這可以通過以下方式實現:
在整個部門培養一種以數據為中心的文化
投資于整個員工隊伍的數據科學培訓
簡化數據訪問
設計和實施協議,以確保數據的可發現、可訪問、可共享和可互操作性
功能分解--狹義的人工智能本質上是有限的,構建算法的數據科學家需要精確的問題定義,準確確定聯合部隊的要求。
可解釋人工智能--人工智能支持的系統需要有能力解釋決策/建議和所采取的行動背后的邏輯。這種解釋 "為什么"的能力是人類對人工智能智能體的信任基礎。
邊緣計算/人工智能--未來的作戰環境與有爭議的電磁頻譜預期要求有能力向前處理極其龐大的數據集,以及能夠自主行動的人工智能平臺。
利用商業部門--美國防部實驗室繼續在人工智能/ML發展方面取得重大進展,特別是與聯邦資助的研究和發展中心合作。商業部門繼續探索和擴大可能適用于軍事應用的工作。
作為FSP19的一部分,人工智能LoE開發了五個小插曲和一個概念草圖(見附錄A),以協助人工智能和機器學習的運作。這些小插曲說明了聯合部隊如何利用人工智能/ML來解決多領域行動所需的關鍵能力。MDCOP概念將依靠幾個有限內存的人工智能來建立和維護描繪整個戰場的藍、紅、綠活動。一個反應式機器人工智能將為特定的指揮官和總部定制MDCOP。合作傳感、維持、攻擊和瞄準的小插曲依靠反應式機器人工智能來優化傳感器覆蓋、維持吞吐量、攻擊順序和射手選擇。
未來部隊需要人工智能來充分實現多領域作戰的潛力。人工智能支持的系統使未來部隊能夠進行信息收集和分析,以便在時間有限和信息競爭的環境中增加對形勢的了解。這種能力使快速、知情和合理的決策成為可能。人工智能的決策支持代理將減輕作戰人員的認知工作量并提高整體效率。由人工智能支持的無人系統將探測、識別和穿透高風險區域,以提高開展行動和保護部隊、人口和資源的能力。人工智能使MDO在與近似對手的沖突規模下實現了作戰速度的要求。
大數據、人工智能和機器學習代表了當今最前沿的一些技術,并可能成為未來幾十年甚至更久的主導技術。大多數專家都認為,人工智能的發展將比1879年電力發明以來的任何技術都更能改變我們的生活,這一點通常被稱為人工智能或簡稱AI。
可悲的是,在人工智能和無人系統(或用老話說的 "機器人")的編隊協作問題上,熱度遠遠高于光度,其中大部分是由大眾媒體推動的。普通大眾被不斷喂食關于 "壞"機器人的書籍和電影(例如《世界大戰》、《終結者》),甚至是關于 "好"機器人叛變的書籍和電影(例如《2001:太空漫游》和《機器之家》),普遍擔心今天的機器人--使用人工智能的無人駕駛機器--將以我們在2021年只能模糊感知的方式來主宰我們的生活。
當涉及到人工智能的軍事應用時,這些擔憂就會變得異常強烈。許多人表示擔心,美國軍方可能會失去對其無人系統的控制,特別是其武裝的無人系統。這些擔心已經表現在許多方面,最明顯的是谷歌停止了美國國防部的算法戰爭跨功能團隊的工作,也就是所謂的Maven項目。這尤其令人擔憂,因為Maven項目與武裝無人系統毫無關系。
在許多國家,關于人工智能的軍事用途的對話已經變得尖銳,并阻礙了人工智能在美國軍事武器系統中的有效插入。當人工智能、自主性、無人駕駛和武裝在同一個句子中使用時,這些擔憂被放大了。同時,美國的同行競爭者,中國和俄羅斯,認識到了人工智能在控制他們自己的社會以及其他社會方面的價值,并且正在投資數千億于人工智能,其中大部分是為了給他們的軍隊提供一個與美國軍隊不對稱的優勢。
此外,也許更重要的是,由于今天的戰爭速度往往超過了人腦做出正確決定的能力,美國軍隊需要大數據、人工智能和機器學習,以使其作戰人員在戰斗中獲得優勢,特別是在決策領域。美國軍隊--以及其他國家的軍隊--曾發生過決策者在正確的時間沒有得到正確的信息,來支持時間緊迫的作戰決策而導致悲劇發生的一些情況。
重要的是要注意到,做出這些次優決策的軍事人員在手頭的工具下做了他們能做的最好工作。發生的情況是,戰爭的速度往往超過了人腦做出正確決策的能力。事實上,正如美國陸軍研究實驗室首席科學家亞歷山大-科特博士在一次指揮和控制會議上所說:"人類的認知帶寬將成為戰場上最嚴重的制約因素。"
直到最近,將強化決策提高到新水平的技術根本不存在。今天,它確實存在,而且利用大數據、人工智能和機器學習能夠為作戰人員提供的東西,很可能導致海戰的下一個突破,特別是在決策領域。海軍太平洋信息戰系統中心與海軍研發界、工業界和學術界的合作伙伴一起,正在領導各種努力,以確保美國作戰人員有能力以更少的人和更少的錯誤做出更好的決策。
21世紀在世界秩序、地緣政治和戰爭方式方面迎來了巨大的變化。正如美國國家情報委員會的頂點出版物《全球趨勢:進步的悖論》所說:
《全球趨勢:進步的悖論》指出,未來五年,國家內部和國家之間的緊張局勢將不斷加劇。全球增長將放緩,就像日益復雜的全球挑戰即將到來一樣。范圍越來越廣的國家、組織和有能力的個人將塑造地緣政治。無論好壞,新出現的全球格局正在結束冷戰后美國占主導地位的時代。以公眾期望的方式進行國際合作和治理將變得更加困難。Covid-19危機放大了這些困難,暴露了國際合作的極限。擁有否決權的人處處威脅要阻止合作,而信息回音室效應將強化無數相互競爭的現實,破壞對世界事件的共同理解。因此,未來幾年發生沖突的幾率將比近期任何時候都要高。
這一評估在美國國家情報局局長的《世界范圍內的威脅評估》中得到了再次確認,其中部分內容指出。"隨著大國和地區侵略者利用復雜的全球趨勢,同時適應美國外交政策的新優先事項,各國之間的競爭將在未來幾年內增加。國家間沖突的風險,包括大國之間的沖突,比冷戰結束以來的任何時候都要高。"雖然現在評估Covid-19大流行病的全面影響還為時過早,但初步跡象表明,這場危機加劇了美國與其同行競爭對手之間的緊張關系。
2021年,美國仍然在世界各地參與活動。國家安全戰略涉及對美國安全和繁榮的廣泛威脅。這些威脅包括從中國和俄羅斯這樣的高端同行競爭對手,到朝鮮和伊朗,以及以伊黎伊斯蘭國為代表的恐怖主義的持續威脅。在里根國防論壇上的國家安全戰略預演中,當時的國家安全顧問麥克馬斯特將軍強調了這些威脅,并再次確認了前政府的 "4+1戰略",將俄羅斯、中國、伊朗和朝鮮這四個國家以及 "+1"--恐怖分子,尤其是ISIL--列為美國今天必須應對的緊迫威脅。
國際安全范式的這一巨大變化的程度怎么強調都不過分。引起這一新焦點的原因并不神秘,那就是與中國和俄羅斯的大國競爭。事實上,《國家安全戰略》提出了保護美國人民和維護他們的生活方式、促進繁榮、通過實力維護和平以及提升美國在世界上的影響力的戰略愿景。值得注意的是,這個新的、發達的戰略代表了與以前版本的巨大轉變,以前的版本側重于安全、繁榮和國際秩序這三大支柱,都是一些沒有什么具體內容的理想。這個新的國家安全戰略強化了美國對中國和俄羅斯的立場,拋棄了 "朋友 "和 "伙伴 "的字眼,取而代之的是 "修正主義國家 "和 "競爭對手"。
《國防戰略》進一步發展了《國家安全戰略》中提出的主題,更直接地處理了對美國安全和繁榮的威脅。這份文件指出,美國面臨的核心挑戰是被《國家安全戰略》歸類為修正主義大國的長期戰略競爭的重新出現。它指出,越來越明顯的是,中國和俄羅斯想要塑造一個符合其“獨裁”模式的世界--獲得對其他國家的經濟、外交和安全決定的否決權。《國防戰略》發表后不久,美國防部高級官員從詞典中刪除了 "4+1戰略 "一詞,現在以 "2+3戰略 "的方式談論,以承認俄羅斯和中國構成的生存威脅。美國防部領導人已經公開表示,"中國是第一,俄羅斯是第二"。此外,他們還說,俄羅斯仍然是我們最大的近期安全挑戰,而中國是我們最大的長期挑戰。
這份國防戰略繼續說:"與中國和俄羅斯的長期戰略競爭是國防部的主要優先事項,需要增加和持續的投資,因為它們今天對美國的安全和繁榮構成了巨大的威脅,而且這些威脅在未來可能會增加。"
國會研究服務處的一份文件《向國會提交的關于大國競爭和國防的報告》中描述了這種急劇變化的戰略格局。以下是這份報告對今天的戰略環境的描述:
國際關系的后冷戰時代--始于20世紀90年代初,有時被稱為單極時刻(美國是單極大國)--在2006-2008年顯示出消退的初步跡象,到2014年已經讓位于與中國和俄羅斯重新開始的大國競爭以及這兩個國家和其他國家對二戰以來美國主導的國際秩序要素的挑戰,這是一種根本性的不同情況。
在奧巴馬政府2015年6月的《國家軍事戰略》中,大國競爭的恢復與其他考慮因素一起被承認,并被置于特朗普政府2017年12月的《國家安全戰略》(NSS)和2018年1月的《國防戰略》(NDS)的中心位置。2017年12月的NSS和2018年1月的NDS正式調整了美國國家安全戰略和美國國防戰略的方向,明確將主要精力放在與中國和俄羅斯的大國競爭上。國防部(DOD)官員隨后將對抗中國的軍事能力確定為國防部的首要任務。
國會研究處隨后的一份報告《國防初探:地理、戰略和部隊設計》強調了將美國的戰略重點轉向這兩個歐亞大國的重要性,指出:
以下是《紐約時報》的一篇社論如何看待美國面臨的長期挑戰問題。"冠狀病毒可能幾乎改變了一切,但它并沒有改變這一點。美國面臨的全球挑戰還在繼續,美國的對手在測試極限,看看他們能在最小的反擊下取得什么成果。"
雖然通常留給更高級別的文件,但美國海軍的《維持海上優勢的設計2.0》也強調了這種同行(而且明顯不再是 "近鄰")競爭的首要重要性,指出:"中國和俄羅斯正在部署其國家力量的所有要素以實現其全球“野心”......中國和俄羅斯試圖以對自己更有利的條件重新定義整個國際體系的規范"。
邁克爾-吉爾德伊上將在就任美國海軍作戰部長后的指示中,強調了這種對高端作戰的需求,以及與美國海軍陸戰隊整合的重要性,在他的FRAGO 01/2019中指出:"我們將確保作戰能力和致命部隊的整體性,使分布式海上作戰、遠征先進基地作戰和有爭議環境中的瀕海作戰效益最大化。"
雖然是聯合部隊集體為國家作戰,但海軍部隊在應對大國競爭方面的重要性在一份題為《海上安全和大國競爭》的報告中得到強調。《維護以美國為首的國際秩序》,其中部分內容指出:
這并不是說海軍比美國其他軍種更重要,也不是說像一些海軍專家所建議的那樣,海軍應該在有限的國防預算中獲得更大的份額,而是說大國競爭的前線是,而且可能繼續是廣闊的歐亞大陸的沿海地區。南中國海的持續摩擦只是大國競爭中的一個爭論點,還有很多其他爭論點。
美國在2020年12月發布的新海洋戰略《海上優勢》毫不含糊地將海上事務置于這一大國競爭的最前沿,其中部分內容指出:
自我們上次在2015年發布《21世紀海權合作戰略》以來,安全環境發生了巨大的變化。一些國家正在爭奪關鍵地區的權力平衡,并試圖破壞現有的世界秩序。我們的對手的重大技術發展和積極的軍事現代化正在侵蝕我們的軍事優勢。遠程精確導彈的擴散意味著美國不能再假定在沖突時可以不受限制地進入世界海洋。
自21世紀初以來,我們的三個海務部門一直在警惕地注視著中國日益增長的海軍力量和俄羅斯聯邦日益增長的侵略行為。我們部署在全球的海軍部隊每天都與中國和俄羅斯的軍艦和飛機互動。我們親眼目睹了他們越來越復雜和越來越有侵略性的行為。中國代表著最緊迫的、長期的戰略威脅。
《國防戰略》高度關注技術,并指出,如果不利用先進的技術來支持我們的作戰人員,美國將無法實現它所尋求的安全和繁榮,并指出:
安全環境也受到快速的技術進步和戰爭性質變化的影響。開發新技術的動力是無情的,以較低的準入門檻擴大到更多的行為者,并以加速的速度發展。新技術包括先進的計算、大數據分析、人工智能、自主性、機器人、定向能、高超音速和生物技術--正是這些技術確保我們能夠打贏未來的戰爭。
新的商業技術將改變社會,并最終改變戰爭的性質。許多技術發展將來自于商業部門,這意味著國家競爭者和非國家行為者也將有機會獲得這些技術,這一事實有可能侵蝕我們國家已經習慣的傳統的超強對抗。保持技術優勢將需要改變行業文化、投資來源和保護整個國家安全創新基地。
《全球趨勢》中強調的發展。《全球趨勢:進步的悖論》以及《國家安全戰略》和《國防戰略》中強調的發展,在美國軍方的未來展望出版物《2035年聯合行動環境》(又稱JOE)中得到了呼應。《聯合作戰環境》的副標題是 "有爭議和無序世界中的聯合部隊",它著眼于20年后,研究未來將如何影響作戰和聯合部隊。《聯合作戰環境》強調,即使在伊拉克和阿富汗的沖突逐漸結束時,美國軍隊在本十年的剩余時間和以后將面臨越來越大的壓力。
《2035年聯合行動環境》有一節專門討論技術。報告的作者解釋了這樣處理技術問題的理由:
聯合部隊將面臨一個主要由加速的技術變革定義的未來技術環境。在過去的20年里,美國對高技術戰爭的做法鼓勵了對手發展非對稱、非常規、不規則和混合的方法。敵人將繼續創新,應用不同的高低技術組合來挫敗美國的利益和軍事力量。
到2035年,美國將面對一系列尋求在一些關鍵領域實現技術平等的競爭對手。累積的結果將是這樣一種情況,用前國防部副部長羅伯特-沃克的話說,"我們的部隊面臨著非常現實的可能性,即到達未來的一個戰區,發現自己面臨著一個先進的、破壞性的技術庫,這可能會使我們以前的技術優勢被推翻--我們的武裝部隊不再擁有無爭議的戰區準入或不受約束的行動自由。"
很明顯,美國情報界和美國軍方都認識到,世界秩序的變化速度與技術生態系統的快速變化如出一轍。此外,在美國政府的最高層,人們承認美國曾經享有的技術優勢已經被削弱,美國軍隊不能再以純粹的技術優勢來支配其對手了。事實上,一些寫軍事和技術的專家已經預示了這種認識。
軍事歷史學家馬克斯-布特(Max Boot)在他的暢銷書《全新的戰爭》(War Made New)中指出:"我的觀點是,技術設定了可能的參數;它創造了軍事革命的潛力。"他用歷史實例支持他的論點,說明技術驅動的 "軍事革命 "如何改變了戰爭并改變了歷史的進程。重要的是,布特指出了技術的重要性,它使那些迅速創新和運用新軍事技術的國家獲得了戰爭勝利的優勢。
美國軍隊已經接受了技術變革的浪潮,這構成了戰爭方式的真正革命。隨著全球技術變革的步伐加快,美國特別善于運用新技術來應對威脅。正如布魯斯-伯科維茨在《戰爭的新面貌》中指出的那樣:
雖然所引用的兩本書都是十多年前的舊書,但它們關于技術的論述在美國軍隊接受新工具的方式上仍然是正確的。但正如《2035年聯合作戰環境》以及其他高級別政府、情報界和軍事出版物所指出的,雖然美軍一直善于采用新技術用于軍事用途,但這一過程一直處于壓力之下。有許多因素阻礙了新技術在美國軍隊中的應用,包括這些部隊在過去20年中所面臨的高操作節奏、預算壓力和持續的扣押幽靈,以及往往是笨重的軍事采購系統。盡管有這些壓力,各軍種已經找到了接受新技術的方法,這些技術有望使平衡重新向美國的優勢傾斜。
今天,美國軍隊采用的創新技術中增長最迅速的領域之一涉及無人駕駛系統。在過去的幾十年里,美軍使用的無人駕駛飛行器(UAVs)已經從寥寥無幾增加到1萬多架,而無人駕駛地面車輛(UGVs)的使用已經從零爆炸到12000多架。無人水面飛行器(USV)和無人水下飛行器(UUV)的使用也在增長,因為USV和UUV被證明在廣泛的軍事應用中越來越有用。軍事無人系統(UxS)的擴大使用已經在創造十年前不存在的戰略、作戰和戰術的可能性。
武裝無人系統的擴大使用不僅改變了現代戰爭的面貌,而且還改變了戰斗行動的決策過程。事實上,有人認為,無人機戰爭的興起正在改變我們對 "戰爭 "本身的概念和定義。這些系統在伊拉克和阿富汗的沖突中被廣泛使用,并且隨著美國的戰略重點轉向印度-亞洲-太平洋地區以及這一戰略所要求的高端戰爭,這些系統將繼續具有同樣的相關性,甚至更加重要。無人系統,尤其是它們的效用,不是作為獨立的實體,而是作為被稱為 "人-機-隊 "的作戰伙伴,是美國 "第三抵消戰略 "的一個基本原則。
美國防部已經啟動了 "第三次抵消戰略",以確保美國保持對潛在對手的軍事優勢。"抵消"戰略是一種軍事競爭的方法,它試圖以不對稱的方式彌補不利的地位。與其在潛在對手也可能擁有巨大實力的領域進行正面競爭,抵消戰略試圖通過引入新的作戰概念和技術,將競爭的軸心轉向美國具有顯著和可持續優勢的領域。
美國在冷戰期間成功地推行了兩種不同的抵消戰略。這些戰略使美國能夠 "抵消"蘇聯在常規部隊中的數量優勢,而不需要在前沿部署的部隊中進行巨大的投資,因為這需要以士兵對士兵、以坦克對坦克的方式提供超額補償。這些抵消戰略依賴于技術、作戰方法和組織結構的根本創新,以彌補蘇聯在時間、空間和部隊規模上的優勢。
這些抵消戰略中的第一個發生在20世紀50年代,當時艾森豪威爾總統試圖通過利用美國的核優勢來克服華沙條約組織的數量優勢,引入戰場核武器--從而將競爭的軸心從常規部隊數量轉移到美國擁有不對稱優勢的領域。這種方法提供了穩定性并為威懾提供了基礎。
第二種抵消戰略產生于20世紀70年代末和80年代初,因為人們認識到蘇聯已經實現了核均勢。第二個抵消戰略試圖通過追求一種新的聯合行動方式來創造一種持久的優勢,即利用常規精確武器、支持實時精確瞄準的實時遠程ISR(情報、監視、偵察)傳感器能力以及允許這些能力在整個戰斗空間同步執行的聯合戰斗網絡的綜合效應。
幸運的是,構成 "第二次抵消戰略 "的軍事技術從未在與蘇聯的正面交鋒中得到檢驗。然而,在 "沙漠風暴 "行動中,這些技術被部署在一支由蘇聯訓練和裝備的軍隊面前。如前所述,正如《戰爭的新面孔》所描述的那樣,伊拉克的失敗是徹底的,代表了現代戰爭中最一邊倒的運動之一。顯然,美國的潛在敵人注意到技術在這場勝利中發揮的關鍵作用。
在20世紀80年代初引入第二套抵消戰略時,美國是唯一擁有知識和能力來開發、部署和成功執行情報、監視和偵察能力、天基系統以及支持這種方法的精確武器的國家。今天,像俄羅斯和中國這樣的競爭對手(以及這些國家向其擴散先進能力的國家)正在追求和部署先進的武器和能力,這些武器和能力展示了許多與傳統上為美國優勢提供高科技基礎的技術力量,如精確制導彈藥。在俄羅斯在敘利亞的力量投射行動中,可以看到美國技術能力與潛在競爭對手之間的這種日益對稱性。
國際安全環境中出現的越來越多的均勢,使得美國必須開始考慮各種技術、系統概念、軍事組織和作戰概念的組合,這些技術、系統概念、軍事組織和作戰概念可能會改變競爭的性質,使美國比潛在對手更有優勢。這一系列的能力為第三個抵消戰略提供了基礎。如同以前的抵消戰略一樣,第三個抵消戰略尋求在預算有限的環境下,通過確定美國獨特的力量和能力所帶來的不對稱優勢,保持并擴大美國的技術和作戰競爭優勢。第三套抵消戰略確保美國的常規威懾態勢在未來仍像今天一樣強大,并為將這一優勢擴展到未來創造條件。
在解釋《第三次抵消戰略》的技術要素時,當時的國防部副部長羅伯特-沃克強調了無人系統、人工智能、機器學習和自動駕駛方面新興能力的重要性。他指出,這些技術為聯合部隊提供了巨大的優勢,使未來的部隊能夠開發和操作先進的聯合、協作的人機戰斗網絡,在太空、空中、海上、海底、地面和網絡領域同步作戰。人工智能將使聯合作戰網絡的自主性達到新的水平--決策權的有限授權,從而為人機協作和作戰團隊帶來全新的機會。
無人系統、人工智能和機器學習等技術在第三個抵消戰略中,特別是在該戰略的長期研究和發展計劃(LRRDP)中的突出地位很難被夸大。
也就是說,該戰略有一個強有力的組成部分,強調在使用具有日益復雜的人工智能和機器學習能力的無人系統時,要讓人類處于循環之中。事實上,人機協作是現存的 "第三抵消戰略 "文件以及國防部高級官員的演講和訪談中所強調的一個必要條件。雖然深入研究 "第三抵消戰略 "技術主旨的全部細節超出了本文的范圍,但重要的是要注意,該戰略的主要技術路線集中在人機協作和戰斗團隊的概念上。這一概念的五個基本組成部分是:
自主深度學習系統,它將利用機器學習,在人類反應時間太慢的領域 "以光速 "運作,例如網絡攻擊、電子戰攻擊或大型導彈突襲攻擊。
人機協作,這將使機器能夠幫助人類更快地做出更好的決定。工部長列舉了F-35聯合攻擊戰斗機和海軍綜合火控反航(NIFC-CA)作為這些概念的例子。
輔助人類作戰,這將專注于人和機器可以一起行動的方式,通過可穿戴電子設備、外骨骼和戰斗應用等工具,在各種可能的緊急情況下協助作戰人員。
先進的人機作戰團隊,將側重于人類與無人系統合作作戰;其中一個例子是海軍的P-8 "海神 "與MQ-4C "海神 "的作戰。展望未來,團隊合作的下一個層次將研究蜂群戰術和合作自主。
網絡支持的、網絡硬化的自主武器,將有彈性地在電子戰和網絡環境中運行。目前的一個例子包括戰術戰斧Block IX,其目標可以在飛行中更新。
知識淵博的外部觀察家參考了《第三次抵消戰略》,并強調了無人駕駛系統在實現美國戰略目標方面的重要性。前歐洲盟軍最高司令官詹姆斯-斯塔夫里迪斯(James Stavridis)上將在其發表在《外交政策》上的文章《新三體》中指出,無人系統是這個新三體的三大支柱之一,他指出:"新三體的第二個能力是無人駕駛車輛和傳感器。三合會的這一分支不僅包括空中攻擊無人機,還包括空中、地面和海洋表面的無人監視車......這種系統有一個明顯的優勢,即不需要所有最昂貴的部件:人。"
美國陸軍的一份報告描述了在2014年首次闡述的第三次抵消戰略,而且遠在美國開始稱中國和俄羅斯為同行競爭對手之前,該戰略必須在21世紀的第三個十年中變形和改變:
蘇聯軍隊在數量上的優勢促成了前兩個抵消戰略。隨著美國軍事技術進步的應用已經擴散到近似的對手,它已經有效地重新平衡了戰場。為確保第三次抵消戰略的成功實施,國防部與美國政府必須就我們試圖抵消的東西以及如何平衡這些優先事項以對付處于巨大不同區域和能力的對手達成一致。
第三抵消戰略的運用將恢復美國的力量投射能力,通過可靠的拒絕和懲罰威脅來加強常規威懾力,并作為長期競爭的一部分對潛在的對手施加代價。平衡或擊敗對手能力的能力需要資源,為確保有效運用該戰略,我們必須解決我們試圖抵消的問題。
鑒于第三個抵消戰略的強烈技術重點,在美國尋求在本十年及以后實施這一戰略時,這一戰略的表現將由聯合部隊放置在戰場上的軍事平臺、系統、傳感器和武器所代表。同樣明顯的是,美國各軍種--特別是美國海軍--已經表示希望將無人系統作為其部隊結構中一個日益重要的部分投入戰場。
在國會作證時,前國防部長邁克爾-埃斯珀回答了一個問題:"美國防部技術現代化的首要任務是什么?"他指出,"對我來說,是人工智能。我認為人工智能將可能改變戰爭的特征,我相信誰先掌握了它,誰就會在戰場上主宰很多很多年。這是一個根本性的游戲改變者。我們必須先到達那里。"
美國軍方有許多理由主動利用大數據、人工智能和機器學習來使其武器系統變得更好。也許最令人信服的理由是,我們的潛在對手--特別是我們的同行競爭對手--正在積極地這樣做。一個古老的觀點是軍事術語,"敵人有投票權"。在這種情況下,俄羅斯正在用盧布投票,中國正在用人民幣投票。
這些國家正在對這些技術進行巨大投資。雖然這兩個國家出于國內原因進行這些投資,但他們正在有意和有條不紊地將這些技術盡可能快地插入他們的軍事系統,以便創造一個與美國軍隊不對稱的優勢。鑒于俄羅斯和中國注重保密,這些舉動似乎有悖常理,但這兩個國家都沒有試圖對這些目標保密。
在一次被廣泛宣傳的講話中,俄羅斯總統弗拉基米爾-普京這樣說。"人工智能是未來,不僅是俄羅斯的,而且是全人類的。它帶來了巨大的機遇,但也有難以預測的威脅。誰成為這個領域的領導者,誰就會成為世界的統治者。"
很明顯,其他 "大國 "將人工智能的發展視為一場競賽,并將從中利用競爭性軍事應用。
從美國的角度來看,以及從一些美國盟國的角度來看,這場競賽在很大程度上是,盡管不完全是,軍事競爭的一個方面。美國和盟國對一個或多個潛在對手在人工智能發展中領先的可能性表示擔憂。第三套抵消戰略被設想為一種在人工智能等新技術的軍事競爭中保持領先的方法。
軍事大國競爭的歷史表明,人工智能競爭,本質上是一場軍備競賽,是一種自然發展。然而,比技術跨越更令人擔憂的是,美國的軍事對手--所有某種形式的專制政權--可能不會像以前那樣致力于維持 "人在回路中 "的方法,將人工智能納入軍事事務。這在目前俄羅斯的軍事人工智能發展中似乎尤其如此。
俄羅斯、中國和美國這三個主要軍事大國都認識到,大數據、人工智能和機器學習有可能應用于軍事能力。在政府參與人工智能研究、他們愿意在人工智能發展中承擔的風險、他們將在多大程度上讓位于人工智能系統的自主權以及他們尋求的直接應用方面,這三者的近期目標都有所不同。
鑒于潛在對手將大數據、人工智能和機器學習植入其軍事武器系統的程度,美國軍方非常有必要采取同樣的措施,以確保這些國家不會獲得不對稱的優勢。也就是說,美國軍方的重點必須是證明人工智能武器系統將 "首先不造成傷害"。因此,將人工智能插入軍事系統不是一個 "非此即彼 "的問題,而是一個 "多少?"的問題。換句話說,美國軍方必須專注于在正確的時間和地點應用適量的人工智能。
正如我們前面所指出的,美國防部已經接受了第三套抵消戰略,試圖為美國提供對同行和其他對手的不對稱優勢。雖然這一戰略有許多方面,但其中一個支柱涉及技術,而這一支柱在很大程度上取決于大數據、人工智能和機器學習來獲得這一優勢。作為這一技術重點的一個子集,人機合作被認為是利用人工智能的無人系統獲得軍事優勢的一種方式。
在軍事系統中找到這種恰到好處的自主權平衡所需的能力必須利用許多仍在出現的技術。軍方知道它想實現什么,但往往不知道它需要什么技術或甚至能力,以使系統在自主性和人際互動之間達到適當的平衡。這種探索的一個關鍵因素是,不要擔心機器本身擁有什么屬性--速度、耐力和其他屬性,而是要關注機器內部的東西。美國國防科學委員會的報告《自主性在國防部系統中的作用》是這樣說的:
關于將人工智能植入軍事系統的一些爭議源于術語的不精確。幫助澄清這種模糊性的方法之一是確保在使用自主性一詞時,它指的是人和機器之間的關系。在一段時間內執行某項功能,然后停止并等待人類的輸入,然后再繼續,這樣的機器通常被稱為半自主或有人類在環。可以完全依靠自己的力量完成某項功能的機器,但有一個人在監督,并能夠在機器出現故障或失靈時進行干預,通常被稱為人類監督下的自主或人類在環。能夠完全獨立完成某項功能而人類無法干預的機器通常被稱為完全自主或人類不參與的機器。
這表明,我們需要重新調整關于自主武器的一些辯論,以更準確地區分增加武器的自主性和自主武器。在這個意義上,自主性不是指機器的智能,而是指它與人類控制器的關系。對于相對較少的無人系統將用武器與敵人作戰,這種平衡是至關重要的。在發射武器之前,無人平臺需要向操作者--必須有一個操作者在其中--提供一個關于發射決定可能帶來的利弊的決策矩陣。
可以說,即使是一些在美國軍事人工智能領域工作的人,對于將人工智能插入美國軍事武器系統也會有一些矛盾。也許解決這個問題的最好方法是考慮二戰中最知名的照片之一。這張照片由美國信號部隊的約翰-摩爾中尉拍攝,描述了德懷特-艾森豪威爾將軍在1944年6月5日,即入侵諾曼底的前一天與第101空降師的士兵交談。在此之前,艾森豪威爾已經聽取了空軍元帥利-馬洛里的匯報,101師是入侵期間將遭受80%傷亡的兩支部隊之一。
那些研究無人系統對軍事行動的影響的人--特別是那些大力提倡無人系統的人--看了這張照片,可以設想艾森豪威爾將軍不是與美國空降兵對話,而是與他將派往戰場的機器人對話。那些害怕無人系統的人可能會想象美國空降兵就像照片中描述的那樣,但他們會設想一個機器人來指揮這些士兵,而不是艾森豪威爾將軍--顯然這是一個站不住腳的情況。但是,那些深思熟慮地考慮人工智能無人系統對軍事行動的影響的人,會設想艾森豪威爾將軍向一隊美國空降兵講話,與他們的機器人伙伴站在一起。顯然,需要做更多的工作來充分解決人機合作對今天的軍隊意味著什么。
但這種利用大數據、人工智能和機器學習的普遍愿望未能解決一個關鍵問題,即我們希望這些技術能夠幫助作戰人員執行哪些具體任務。問題的根源可能是美國軍方沒有能力將作戰人員的需求轉化為大數據、人工智能和機器學習所帶來的技術解決方案。除非或直到這樣做,否則這些技術不太可能被充分利用來支持美國的作戰人員。
作為上個世紀最具代表性的電影之一,斯坦利-庫布里克的《2001:太空漫游》將機器人(當時的無人駕駛車輛)的自主性問題作為其中心主題。看過這部電影的人很少能忘記這樣一個場景:宇航員大衛-鮑曼和弗蘭克-普爾考慮斷開HAL(啟發式編程的算法計算機)的認知電路,因為他似乎錯誤地報告了航天器的通信天線中存在故障。他們試圖隱瞞他們所說的話,但不知道HAL能讀懂他們的嘴唇。面對斷線的前景,HAL決定殺死宇航員,以保護并繼續其程序化的指令。
雖然今天很少有人擔心21世紀的HAL會背叛它的主人,但在使用日益自主的無人系統方面所涉及的問題是復雜的、具有挑戰性和有爭議的。庫布里克1968年的電影是有先見之明的。半個多世紀后,雖然我們接受了無人系統其他方面的改進,如推進力、有效載荷、隱身性、速度、耐力和其他屬性,但我們仍在處理多少自主權是足夠的,多少可能是太多的問題。這可以說是我們在未來十年內需要解決的有關軍事無人系統的最重要問題。
這些正在進行的辯論已經催生了一個山寨的書籍產業,試圖解決人工智能、自主性和無人系統的問題,特別是武裝的軍事無人系統。諸如《為戰爭而生》(Wired for War)、《遙控殺人》(Killing by Remote Control)等書。無人駕駛軍隊的倫理;無人駕駛。無人機、數據和完美戰爭的幻覺;反思無人機戰爭;無主之軍。自主武器與戰爭的未來》和《無人機下的國家》只是試圖以深思熟慮的方式解決這一復雜問題的書籍中的一個例子。
無人系統將變得更加自主,與它們感知環境和適應環境的能力成正比。這種能力使無人系統能夠實現更高的決策速度,并使友軍能夠在對手的OODA(觀察、定向、決定和行動)環路內行動。隨著環境或任務的變化,感知和適應的能力將使無人系統能夠找到實現其任務的最佳解決方案,而無需依賴人類操作員的持續監督、輸入和決策。然而,雖然我們需要無人系統在敵人的OODA環內運作,但我們是否準備好讓它們在沒有我們的決策下運作--在我們的OODA環內運作?
《經濟學人》雜志的一篇文章《道德與機器》以這種方式討論了自主權和人在回路中的問題:
隨著機器變得越來越聰明,越來越普遍,自主機器最終必然會在不可預測的情況下做出生死攸關的決定,從而承擔--或者至少看起來承擔--道德機構。目前,武器系統有人類操作員 "在環",但隨著它們越來越復雜,將有可能轉為 "在環 "操作,由機器自主執行命令。
隨著這種情況的發生,它們將面臨著倫理上的困境。一架無人機是否應該向已知目標藏身的房屋開火,而該房屋可能還藏有平民?無人駕駛汽車是否應該轉彎以避開行人,如果這意味著撞上其他車輛或危及車內人員?參與災難恢復的機器人是否應該告訴人們正在發生的真相,如果這有可能引起恐慌?
這些問題導致了 "機器倫理"領域的出現,其目的是讓機器有能力做出適當的選擇--換句話說--分辨是非。工程師、倫理學家、律師和政策制定者之間需要更多的合作,如果讓他們自己來決定,他們都會制定出非常不同的規則。
在《紐約時報》的一篇題為 "智能無人機 "的專欄文章中,比爾-凱勒這樣描述無人系統的自主權問題:
如果你覺得使用遙控戰士無人機令人不安,想象一下,殺死一個可疑敵人的決定不是由遠處控制室的操作員做出的,而是由機器本身做出的。想象一下,一個空中機器人研究下面的景觀,識別出敵對活動,計算出附帶損害的風險最小,然后,在沒有人類參與的情況下,扣動扳機。
歡迎來到戰爭的未來。當美國人在爭論總統是否有權下令用無人機進行暗殺時,強大的動力--科學、軍事和商業--正在推動我們走向將同樣的致命權力讓給軟件的那一天。
最近,雖然看起來有些反常,但對自主機器和人工智能的擔憂也來自于在開發這些技術能力方面最為突出的行業。《紐約時報》的一篇文章,題為 "機器人霸主?也許不是",引用了電影《機器之家》的導演亞歷克斯-加蘭(Alex Garland)的話,他談到了人工智能,并引用了幾個科技行業領導人的話。
美國防部正在把人類對無人系統的控制問題作為第一要務來處理,并發布了政策指示,以確保人類確實保持在OODA循環中。時任美國防部副部長阿什頓-卡特(Ashton Carter)的一項指令發布了以下指導:
這些指令和討論是--而且應該是--政策制定者、軍事領導人、工業界、學術界和科技界之間對話的一部分,因為明天的自主系統的設計和運作是經過深思熟慮的。正如當時的國防部副部長羅伯特-沃克在新美國安全中心國防論壇上發言時指出的那樣,"我們堅信,人類應該是唯一能夠決定何時使用致命武力的人。但當你受到攻擊時,特別是在機器的速度下,我們希望有一臺機器可以保護我們"。
發布政策聲明是一回事,但實際設計自主系統來執行預期的計劃又是另一回事。從政策的角度來看,這是一個關鍵點,因為盡管人們可以選擇把各種層次的決策權交給自主機器,但卻不能逃避對由此產生的行動的責任。在高度自主的系統中,系統對操作者來說變得不透明,這些操作者經常會問一些問題,如:。它在做什么?它為什么要這樣做?它接下來要做什么?如果被問到這些問題,很難看到操作者如何能履行對自主系統行動的責任。
由于這些原因,美國政府,特別是美國軍方要向美國公眾證明它不會失去對機器人的控制,其門檻是異常高的。許多人表示擔心,美國軍方可能會失去對其無人系統的控制,特別是其武裝的無人系統。這些擔心已經表現在許多方面,最明顯的是谷歌停止了國防部算法戰爭跨職能團隊的工作,也就是所謂的Maven項目。這尤其令人擔憂,因為Maven項目與武裝無人系統無關。
在美國最高級別的政策和戰略文件中,無人系統被作為聯合部隊未來作戰方式的一個重要部分。最近的《四年期國防審查》(QDR)指出:"延續1990年代末開始的趨勢,美軍將增加對無人系統的使用和整合。" 在QDR的其他地方,無人駕駛系統被確定為。"保持我們投射力量的能力"。重要的是,《QDR》強調無人系統是國防部致力于創新和適應的一個關鍵部分。
美國國防部對無人系統的愿景是將這些系統納入聯合部隊。由于無人系統被所有軍種使用,國防部發布了一個路線圖,為軍隊使用無人系統提供一個總體愿景。在新的路線圖發布后不久,《海軍內部》雜志發表的一篇文章指出:"國防部新的30年無人系統計劃--四年來第一次更新路線圖--旨在為快速發展的無人系統技術領域制定一個三十年的指南。"最近的路線圖,即2017-2042財年無人系統綜合路線圖,特別指出需要加強無人系統的自主性,指出。
2017-2042財年無人系統綜合路線圖接著列出了四個感興趣的基礎領域,將加速無人系統的整合。這些領域包括:
互操作性。互操作性在歷史上一直是,并將繼續是無人系統集成和運行的主要推動力。載人和無人系統已經越來越多地將其能力協同起來,重點關注使用開放和通用架構的關鍵需求。一個強大的互操作性基礎提供了一個結構,將使未來的作戰取得進展。
自主性。自主性和機器人技術的進步有可能徹底改變作戰概念,成為一個重要的力量倍增器。自主性將大大提高載人和無人系統的效率和效力,為國防部提供戰略優勢。
網絡安全。無人系統操作通常依賴于網絡連接和有效的頻譜訪問。必須解決網絡漏洞,以防止破壞或操縱。
人機協作。如果說互操作性奠定了基礎,那么人機協作則是最終目標。人類力量和機器之間的協作將實現革命性的合作,機器將被視為重要的隊友。
報告接著討論了機器人和無人系統的聯合概念(JCRAS),它為這些系統在未來戰爭場景中的應用提供了一個愿景,直到2035年。JCRAS與之前討論的2035年聯合行動環境直接保持一致,指出了機器人和自主系統(RAS)給聯合部隊帶來的八個關鍵屬性:
學習能力。未來的RAS將通過與環境、人類的互動以及訪問網絡資源來學習。
更強的態勢感知。未來的RAS將通過收集、處理和優先處理來自先進傳感器網絡的信息來增強意識,這將為作戰人員將數據轉換成知識。這將使復雜、擁擠的戰斗空間中的行動更加有效。
實現更高的性能。與載人和可選擇的載人系統不同,RAS沒有人類生理上的限制(如疲勞)。這允許在單一平臺上延長射程和徘徊時間,進行持久監視,并對傳感器和有效載荷進行全新組合。
提高效率和效益。能力更強的RAS將能夠在軍事行動范圍內執行更多的聯合任務,如戰區內空運、地雷行動、打擊大規模殺傷性武器、供應和維持,同時提高部隊的效率和效力。
提供更大的靈活性。未來的RAS系統將可以通過交換模塊硬件和/或下載新的軟件來快速重新配置,從而賦予新的能力。未來的RAS多任務功能將使聯合部隊能夠快速適應,以滿足不同或不斷變化的任務要求。
通過以機器速度運行來提高節奏。RAS以不斷增加的機器速度 "思考"。RAS可以融合來自網絡ISR傳感器的數據,機動到一個有利的位置,并比對手的人類和RAS更快采取行動。先進的數據分析、實時處理和替代性決策框架將使指揮官能夠比對手更快地做出決定和采取行動。
提供產生大規模的潛力。目前聯合部隊的載人庫存是基于相對較少的高能力、復雜和昂貴的武器裝備,無法迅速再生。RAS提供了使用大量廉價系統以產生大規模的機會。
啟用分布式和分散式行動。敵方的技術將以更高的精度和范圍瞄準美國部隊,使傳統部隊面臨更大的風險。使用RAS進行分布式和/或分散式作戰將提高未來作戰環境中的能力。
正如《質量發展報告》和《無人系統綜合路線圖》都指出的那樣,在美軍面臨具有強大防御能力的同行競爭者的那些地區,無人系統是特別重要的資產。聯合行動準入概念認為,"無人系統,可以在目標區域內徘徊以提供情報收集或火力",是一種關鍵能力,在對手擁有大量防御設施,可以限制美國和聯軍進入的地區,這種能力特別有價值。 此外,無人系統是在西太平洋等高威脅地區執行美國 "空海作戰概念"(現更名為 "全球公域準入和機動聯合概念",簡稱JAM-GC)的一個關鍵組成部分,在這些地區,對手的防御系統對有人駕駛飛機和水面平臺構成了不可接受的高風險。
海軍部已經為海軍和海軍陸戰隊的無人系統開發制定了雄心勃勃的目標。在一份備忘錄中,負責研究、開發和采購的海軍助理部長James Geurts閣下強調了無人駕駛系統的重要性,他在求職信中指出:
這份詳細的備忘錄繼續指出:"無人駕駛和自主技術正在改變各國開展軍事行動的方式......無人駕駛和自主系統的使用將改變我們的戰斗方式。" 美國防部的無人系統愿景隨后引出了無人系統戰略和計劃,最后引出了一系列高級無人系統目標:
通過載人、無人和自主能力的綜合團隊實現空中優勢。
通過擴大我們的海底星座的全球范圍來實現海底優勢。
通過載人和無人自主能力的綜合團隊,實現地面優勢。
吸收我們未來的地面戰斗力。
實行多領域的無人駕駛和自主系統。
實現無人駕駛的大規模。
通過整合無人駕駛和自主系統,實現持久的供應、支持和維持。
實現全面的無人操作能力和先進的自主性和機器學習。
這八個高層次目標中的每一個都有一個段落來支持,該段落提供了關于總體目標所需的更多細節,以及海軍部打算采取的步驟來實現這些預期結果。備忘錄接著詳細介紹了近期的促進因素和塑造努力,然后在結論中指出。"增加無人駕駛和自主系統的作戰使用,有望為我們的海軍部隊釋放出一種革命性的能力。"
最近,海軍部公布了期待已久的《無人駕駛作戰框架》。該文件旨在協調整個部門的無人系統工作,列出了雄心勃勃的目標,旨在幫助使無人系統成為海軍平臺庫存中越來越重要的一部分。該框架有五個目標。
在海軍和聯合行動的全部范圍內推進有人-無人的團隊效應。
建立一個數字基礎設施,快速和大規模地整合和采用無人駕駛能力。
激勵無人駕駛系統的快速增量開發和測試周期。
分解共同的問題,一次解決,并跨平臺和領域擴展解決方案。
為無人駕駛貢獻(平臺、系統、子系統)創造一個以能力為中心的方法。
盡管如此,這份38頁的報告確實為海軍部打算如何將無人駕駛系統引入艦隊和緬因州部隊提供了一個組織動力和指南。
大多數人都熟悉兒童寓言故事《金發姑娘和三只熊》。當金發女郎品嘗三碗粥時,她發現一碗太熱,一碗太冷,還有一碗恰到好處。當美國防部和各軍種尋求實現自主性和人類互動的最佳平衡--平衡這兩種經常對立的力量并使其 "恰到好處"--在一開始就將這種能力設計到未來的無人系統中,而不是試圖在事后將其固定下來,這可能是唯一可持續的前進道路。如果我們不能做到這一點,幾乎不可避免的是,對我們的武裝無人系統將具有 "HAL"式的力量并超出我們的控制的擔憂將破壞這些重要作戰伙伴的承諾。
在用于軍事用途的無人系統中建立適當程度的自主性的一個關鍵是要記住一句老話:"你站在哪里取決于你坐在哪里。" 用戶和設計無人系統的人經常從不同的--通常是明顯不同的--觀點來對待他們試圖完成的任務。海軍研究咨詢委員會的一份報告指出,在設計具有適當程度的自主性的無人系統時,必須調和四個不同的觀點:
用戶觀點。我可以給這個平臺一個任務,并相信它能在沒有持續關注的情況下完成它嗎?它能識別和處理意外事件或模糊的任務嗎?
機器人學觀點。我能否建立一個實用的機器人,在正確的時間做正確的事情?我可以動態地控制、導航、執行和測量我的機器人嗎?它能管理和融合數據嗎?
機器學習觀點。我的機器能解釋復雜的傳感器嗎?它能理解口頭語言,解釋手勢,或識別人或物嗎?
認知的觀點。我的機器能不能復制人類智能的元素,如認知、推理和推理?
隨著美國軍方出于各種原因增加對無人系統的依賴,它最好在某個時候決定該平臺是否足夠好,也就是說,它具有執行任務所需的速度、耐力和其他物理屬性。一旦確定了這一點,那么正如國防科學委員會報告所建議的那樣,軟件開發的艱苦工作必須成為優先考慮的因素。
利用大數據、人工智能和機器學習的普遍愿望未能解決一個關鍵問題,即我們希望這些技術能夠幫助作戰人員執行哪些具體任務。問題的根源可能是美國軍方缺乏將作戰人員的需求轉化為建議由大數據、人工智能和機器學習實現的技術解決方案的能力。作為前美國海軍軍官和艦艇指揮官,我們思考這個問題的方式讓我們很自然地想到海軍的例子。
開始解決這個問題的一個方法是思考海上的指揮官需要什么信息。無論是1812年8月艾薩克-赫爾艦長試圖帶著憲法號對蓋瑞爾號采取行動,還是今天的航母打擊群指揮官考慮將他的艦艇帶入一個可能有爭議的地區,指揮官需要三個主要東西來幫助他做出最佳決定。
他或她需要知道部隊前方的情況,需要將這些信息傳達給旗艦,并需要做出明智的決定。雖然今天的海軍指揮官擁有豐富的資產來幫助實現這些目標,但現在大數據、人工智能和機器學習可以幫助彌補一些差距。
一個打擊小組的指揮官擁有許多資產,可以展望部隊未來,以評估戰術形勢。他可能使用MQ-4C “海衛一”無人機系統來執行這種偵察任務。今天,"海衛一"操作人員會收到MQ-4C看到的流媒體視頻。但這需要他連續幾個小時盯著這段視頻(海衛一的續航時間為30小時),看到的主要是空曠的海洋空間。
利用大數據、人工智能和機器學習,MQ-4C可以被訓練成只發送它遇到的每艘船的視頻,從而大大壓縮了人類的工作量。更進一步,"海衛一"可以對每一次接觸進行機載分析,以標明其可能的興趣。例如,如果一艘船在航道上運行,已向海事當局提交了航行計劃,并提供了AIS(自動識別系統)信號,那么它很可能只值得操作者注意,“海衛一”將相應地標記它。然而,如果它不符合這些標準(例如,該船突然改變航線,離開了航道,或者沒有AIS信號),操作人員將被提醒。隨著這項技術的不斷發展,“海衛一”或其他無人機系統最終可能會配備分類算法,有可能導致自動識別目標。
一旦“海衛一”處理了這些信息,大數據、人工智能和機器學習可以幫助確定如何與旗艦溝通。在今天有爭議的電子戰環境中,不同的通信路徑具有不同程度的脆弱性。在 “海衛一”號發射之前,指揮官可以確定可接受的通信截獲風險水平,以及泄露打擊群存在的風險。
掌握了這個指揮官的意圖,并利用大數據、人工智能和機器學習,"海衛一"可以評估電子環境,從多個通信路徑中進行選擇,并確定哪條路徑提供最小的攔截漏洞。鑒于 "海衛一"號的尺寸和增長潛力,它甚至可以攜帶一個較小的無人機,并將其發射回部隊,以傳遞這種監視信息。
在旗艦上,指揮官必須了解他的傳感器所收集的數據,然后做出一些時間關鍵性的決定。他應該繼續前進,等待,還是撤退?他應該在前面偵察,還是在另一個方向?他是否應該調用其他部隊,或者他的有機資產是否足以成功地完成任務而不會給他的部隊帶來不必要的風險?
這就是大數據、人工智能和機器學習可以做出重要貢獻,幫助指揮官做出關鍵決策的地方。
如果指揮官選擇勇往直前,強制進行交戰,大數據、人工智能和機器學習可以做到今天的初級戰術決策輔助工具無法做到的事情--提供一系列選擇,并評估每個選擇的利弊。重要的是,這些技術并不--也不應該--做出決定,而是為指揮官提供足夠的、經過精心策劃的信息,以便他能比對手更快地做出最佳決定。
對于致命的軍事無人系統來說,在授權無人作戰伙伴發射武器之前,操作者必須知道什么,或者像經常發生的那樣,建議上級當局授權采取致命行動,這個標準更高。例如,考慮軍事操作人員管理一系列正在進行的無人駕駛航空系統飛行的情況,他們一直在觀察一個恐怖分子,并等待上級當局授權使用從該無人駕駛航空系統發射的空對地導彈來消除威脅。
利用大數據、人工智能和機器學習,操作者可以訓練無人駕駛航空系統預測上級主管部門在授權發射前會問什么問題,即使不能提供點解決方案,至少也可以提供百分比概率或信心水平的問題,例如。這個人是預定目標的信心水平是多少?這種信心是基于什么?是面部識別、聲音識別、行為模式、與某些人的聯系、與已知家庭成員的接近或與已知同伙的接近?對家庭成員、已知同伙或未知人員造成附帶損害的可能性是什么?等待與現在出擊的潛在影響是什么?
這些考慮只是操作者必須訓練其配備致命武器的無人系統處理的問題的一個子集。用大數據、人工智能和機器學習來增強這些系統,并利用它們在敵人和我們的決策圈內運作的能力,遠不是把致命的權力讓給無人系統,而是使這些系統能夠在戰斗的壓力下把人類操作員從不得不做出實時的、往往是即時的決定中解放出來。從一開始就將這種能力設計到無人系統中,最終將使它們成為其軍事操作者的有效伙伴。
這使我們回到了美國防部副部長羅伯特-沃克提出的一些擔憂。他指出,當敵人以 "機器速度 "攻擊我們時,我們需要利用機器來幫助保護我們。建立具有強大的大數據、人工智能和機器學習水平的無人系統,能夠與操作人員合作進行這項工作,才能最終確保我們建造的無人系統充分發揮其潛力,幫助我們的作戰人員在戰斗中獲勝。
有令人信服的證據表明,美國,特別是美國軍隊,必須在利用大數據、人工智能和機器學習方面超過我們的同行競爭對手。人工智能國家安全委員會在其2019年的臨時報告中明確分析了人工智能將如何成為游戲規則的改變者。"人工智能將塑造權力的未來。"2020年,《未來國防工作組報告》這樣提出將大數據、人工智能和機器學習插入美國軍事武器系統的必要性:
我們通過使用無人機系統的例子討論了插入大數據、人工智能和機器學習的影響,在這種情況下,MQ-4C “海衛一”,因為當插入這些技術的問題出現時,這是大多數人想到的戰爭領域。但還有一個領域,大數據、人工智能和機器學習可以在戰爭中產生更大的影響,那就是決策領域。
伊恩-托爾在其獲獎的美國海軍誕生和成熟的歷史《六艘護衛艦》中,不僅記錄了海軍的早期發展,還記錄了它在多場戰爭中的掙扎。67很少有人在讀完這本書后,會對1775年至1815年間海軍和國家的生存是如何的近在眼前。
雖然我們很容易被托爾的敘述所吸引,像讀小說一樣快速閱讀這段歷史,但至關重要的是,不要錯過決策在海軍的勝利和失敗中的重要性。從在哪里建造這些護衛艦,到選擇它們的活動區域,到它們要打哪場戰役和避免哪場戰役,以及其他一系列的決定,主要是使國家能夠在那危險的幾十年中生存下來的正確決定。
雖然今天美國海軍的平臺和武器與迪凱特、普雷布爾、班布里奇、赫爾、佩里、勞倫斯等艦長的海軍沒有任何相似之處,但今天的艦長仍然必須做出他們的前輩所做的那種生死攸關的決定。大不相同的是今天的決策速度。像憲法號、星座號和其他早期護衛艦的艦長往往有幾個小時甚至幾天的時間來做出關鍵的選擇,而今天的艦長必須在幾分鐘甚至幾秒鐘內做出決定。
軍事史上不乏這樣的例子:做出更好決定的指揮官獲得了勝利,即使他們的對手擁有地理或物質優勢,這些事件在此無需重述。值得注意的是,在過去的幾個世紀里,各級領導人有幾個小時,甚至幾天的時間來做出關鍵決定。但到了上個世紀中期,戰爭的變化極大地壓縮了決策周期。
在朝鮮戰爭期間,俄羅斯的米格-15戰斗機和美國的F-86 "佩刀 "戰斗機為爭奪制空權展開了激烈的戰斗。空軍上校約翰-博伊德(John Boyd)為了找到一種減輕美國戰斗損失的方法,創造了我們今天所知的OODA循環。OODA是指:觀察、定向、決定和行動。
博伊德的概念是,勝利的關鍵是創造一個比對手更快地做出適當決定的環境。博伊德的構思最初是一種在空對空作戰中獲得成功的理論,是根據他的能量-機動性理論和他對米格-15戰斗機和北美F-86佩刀戰斗機在朝鮮的空對空作戰的觀察而發展出來的。哈利-希拉克--F-16戰斗機的總設計師在談到OODA理論時說:"時間是主導參數。在最短的時間內完成OODA循環的飛行員占了上風,因為他的對手在應對已經發生變化的情況時被抓住了。"
即使是非軍事觀察員也清楚,空對空作戰可以說是壓力最大的軍事行動之一。但是,軍事領導人越來越意識到,壓力--尤其是無法處理信息--導致軍事操作人員開始出現自己的OODA環,并做出次優的決定。
在壓力下做出關鍵軍事決策的挑戰在1965年的電影《貝德福德事件》中進入流行文化。這部電影松散地基于美國海軍艦艇和蘇聯潛艇之間的一些冷戰事件,其情節線圍繞著美國驅逐艦貝德福德號(DLG 113)和一艘蘇聯潛艇之間的貓捉老鼠游戲。
貝德福德號的船員在長達數日的潛艇搜尋中變得越來越疲憊。隨著尋找蘇聯對手的緊迫性加劇,貝德福德號的船長無視他的船員在壓力下萎靡不振的警告,提高了他的要求,甚至碾壓了柴油潛艇的呼吸器。當有人問船長他是否會對他的對手開第一槍時,他回答說他不會,但 "如果他開一槍,我就開一槍"。一個疲憊的少尉把他的船長的話誤認為是 "開一槍 "的命令,于是發射了一枚反潛火箭,摧毀了潛艇,但在它發射一枚核武魚雷之前,潛艇就被消滅了。
雖然是虛構的,但《貝德福德事件》對55年后的一個真實世界的事件卻有可怕的預見。雖然對2020年1月伊朗革命衛隊擊落一架烏克蘭噴氣式客機的全面調查需要幾個月,甚至幾年的時間,但今天已知的是,在戰斗的壓力下,伊朗剛剛向美國軍隊發射了一連串彈道導彈,該國對美國的反擊保持高度警惕。
在伊朗情報或軍事指揮系統的某個地方,發出了巡航導彈來襲的警告。負責一個防空導彈組的軍官試圖聯系他的上級指揮中心,以獲得開火的授權。可悲的是,他無法接通,帶著不完整的信息,他發射了兩枚防空導彈,176人死亡。
這些事件--一個是虛構的,一個是非常真實的--有一個共同點:人類被迫在信息不充分或錯誤的情況下做出關鍵決定。在《貝德福德事件》中,它是人類之間相隔幾英尺的空氣間隙。在烏克蘭飛機被擊落的案例中,是無法溝通,以及對威脅的錯誤認知。
很容易將上述事件視為難以置信的虛構或不如美國軍隊的決定,但這將是一個悲劇性的錯誤。美軍人員做出錯誤決定導致生命損失的引人注目的事件已經困擾了美國軍隊四十多年。
1987年5月,美國海軍斯塔克號(FFG 31)在兩伊戰爭的禁區邊界附近巡邏。由于錯誤地認為交戰雙方都不會以美國軍艦為目標,當斯塔克號試圖與來襲的飛機進行溝通時,艦長一開始并沒有感到震驚。伊拉克的 "幻影 "噴氣機發射了兩枚 "飛魚 "導彈,造成37名美國人死亡,近二十人受傷。
1988年7月,懷著對斯塔克號艦長未能采取行動保護他的艦艇的回憶,在兩伊戰爭仍然激烈的情況下,當他的艦艇被伊朗炮艇圍攻時,文森斯號(CG49)的艦長錯誤地認為,一架接近的飛機正在接近并以攻擊姿態下降。他發射了一枚SM- 2ER導彈,擊落了伊朗航空公司655號航班,機上290人全部死亡。
1994年4月,兩架美國空軍F-15 "攻擊鷹 "在伊拉克上空擊落兩架美國陸軍UH-60 "黑鷹 "直升機,認為它們是伊拉克的米-24 "雌鹿 "直升機,機上26名軍人和平民全部死亡。空軍AWACS控制飛機和 "攻擊鷹 "之間的誤傳,以及自動識別敵我系統的故障,是造成這場悲劇的近因。
2001年2月,在瓦胡島以南10英里處,在為VIP平民游客進行的演示中,美國海軍格林維爾號核潛艇(SSN 772)進行了一次緊急壓載打擊機動,并在日本漁船愛媛丸號下浮出水面。船上的三十五人中有九人死亡。
2017年6月,美國海軍菲茨杰拉德號(DDG 62)與集裝箱船MV ACX Crystal相撞。她的七名船員被殺,其他幾人受傷。僅僅三個月后,美國海軍約翰-S-麥凱恩號(DDG 56)與懸掛利比里亞國旗的油輪Alnic MC相撞。她的10名船員在這次事故中死亡。
雖然所有這些悲慘的事故背后有多種原因,最明顯的是涉及美國海軍菲茨杰拉德號和美國海軍約翰-S-麥凱恩號的致命碰撞,但很明顯,在每個案例中,都有可用的數據,如果使用得當,可能會打破安全專家所說的 "事故鏈",并防止悲劇的發生。
值得注意的是,做出這些次優決策的軍方人員是在手頭的工具下做了他們能做的最好工作。發生的情況是,戰爭的速度往往超過了人腦做出正確決定的能力。事實上,正如美國陸軍研究實驗室的首席科學家亞歷山大-科特博士在一次指揮和控制會議上所說,"人類的認知帶寬將成為戰場上最嚴重的制約因素"。
美國空軍技術地平線報告這樣描述這一挑戰:"盡管今天人類在許多任務上仍然比機器更有能力,但人類的自然能力正變得與技術提供或要求的巨大數據量、處理能力和決策速度越來越不匹配。更緊密的人機耦合和增強人的表現將成為可能和必要。"由于這些原因和其他原因,海軍需要大數據、人工智能和機器學習,以使其作戰人員在戰斗中獲得優勢。
對于我們今天使用技術的人來說,這一挑戰應該不足為奇。正如任何擁有智能手機的人在打開機器后不久就知道的那樣,獲得足夠的數據很少是個問題。有時讓人不知所措的是對大量的數據進行分類,并試圖只挑出當下必要的數據。從戰爭的角度來看,這意味著系統只向決策者提供經過精心策劃的信息,以幫助他或她做出更好的決定,而且往往是在戰斗的壓力下。
每年春天在海軍戰爭學院舉行的當前戰略論壇是美國海軍的年度會議,討論和評估海軍對國家和國際安全的貢獻。雖然每個論壇都有其亮點,但2017年的活動可能會被人們記住,因為海軍作戰部長在會上用手說話。沒錯,約翰-理查森上將,一個核潛艇兵--而不是一個戰斗機飛行員--用他的手說話,把聽眾帶回了70多年前發明的航空戰術。
CNO將時鐘撥回到20世紀50年代的空軍上校約翰-博伊德和OODA循環。理查森上將用OODA環路來討論美國海軍正在使用的各種新技術。他指出,海軍已經在博伊德分類法中的觀察和行動部分進行了大量投資。他指出,在大數據、機器學習和人工智能等新興技術出現之前,我們對OODA環路中的 "觀察和決定 "部分無能為力,但今天我們可以。
這正是CNO在他的講話中使用博伊德的OODA循環的原因。他解釋說,今天的海軍作戰人員有大量的--甚至是壓倒性的--數據需要處理。他們需要大數據、人工智能和機器學習來整理這些數據,只呈現那些有助于決策者和扣動扳機者更快做出更好決策的信息。不難看出,這種將數據轉化為戰術上有用的信息的努力對作戰的所有方面都很重要,而不僅僅是戰斗機戰術。
現在可能是時候在美國海軍幾十年來幫助作戰人員做出更好決策的努力基礎上再接再厲了。海軍在利用技術幫助作戰人員在緊張的情況下以更少的人和更少的錯誤更快地做出更好的決定方面一直走在前列。在20世紀80年代,海軍研究辦公室啟動了一項計劃,研究作戰人員如何在高度緊張的情況下做出更好的決定。這項計劃被稱為TADMUS(壓力下的戰術決策),它利用認知科學在了解決策者如何做出決策方面取得了新的突破。這導致了海軍太平洋信息戰中心的科學家和工程師設計了幾個原型(多模式觀察站、知識墻和其他),并進行了測試,在幫助決策者實現改進決策方面取得了令人鼓舞的成果。
TADMUS與類似的海軍項目一樣,就其本身而言是好的。但正如理查德森上將在其當前戰略論壇的發言中所指出的,直到最近,將強化決策提升到新水平的技術還不存在。今天,它確實存在,而且利用大數據、人工智能和機器學習能夠為作戰人員提供的東西,很可能導致海戰的下一個突破,特別是在決策領域。海軍太平洋信息戰中心與通過海軍研發界、工業界和學術界的合作伙伴一起,正在領導各種努力,以確保美國作戰人員有能力以更少的人和更少的錯誤做出更好的決定。
在美國戰略和軍事指導的最高層,大數據、人工智能和機器學習被認為對為美國軍隊提供作戰優勢極為重要。而且,那些負責將這些技術整合到美國軍事平臺、系統、傳感器和武器的人越來越多地將決策確定為這些技術可以增加最大價值的一個重要領域。
在AFCEA/海軍研究所 "西部 "會議上的講話中,海軍預算主任迪特里希-庫爾曼少將這樣提出了海軍如何能夠最好地利用大數據、人工智能和機器學習的問題。"我們如何利用人工智能,不是為了生產殺人的自主平臺,而是為了讓指揮官在戰斗中獲得優勢?"的確,美國海軍--進而是美國軍隊--想要利用大數據、機器學習和人工智能的本質,不是在沒有人類監督的情況下向遠方發射終結者般的無人系統,而是幫助操作員做出更快、更明智的決定。
軍事作戰人員將始終處于循環之中,并將得到大數據、機器學習和人工智能的協助。軍方希望通過這些尖端技術--無論是應用于無人系統還是戰爭的其他方面--來實現的是進入對手的OODA循環。負責研究、開發和采購的海軍助理部長詹姆斯-格茨閣下在一次軍事工業會議上這樣說:"如果一支部隊能夠利用人工智能讓決策者比對手更快地做出決定,那么它每次都會贏。"
在海軍戰爭學院的一次演講中,美國防部聯合人工智能中心主任杰克-沙納漢中將這樣說。"人工智能對美國國防最有價值的貢獻將是它如何幫助人類做出更好、更快、更精確的決定,特別是在高后果的行動中。"
很明顯,美國國防部已經認識到,淹沒在數據海洋中的作戰人員無法做出有效的決策,并試圖利用人工智能和機器學習等技術來幫助整理數據,只呈現在激烈戰斗中有用的信息。
沙納漢將軍在戰爭學院的講話中談到了利用大數據、人工智能和機器學習幫助作戰人員做出更好決策的機會和挑戰,他指出:"在思考、書寫和談論人工智能與實踐之間存在著鴻溝。卷起袖子,投入到人工智能項目中,這是無可替代的。
最近,國防部聯合人工智能中心的新主任邁克爾-格羅恩中將這樣強調了決策:
在20世紀的戰爭中,衡量軍事優勢的單位是坦克、艦艇或飛機,以及 "勝過槍炮和棍棒 "對手的能力。在21世紀的戰爭中,軍事領導人只有幾分鐘甚至幾秒鐘的時間來做出關鍵的決定,超越對手的思維能力將決定勝利和失敗的區別。
當美國軍方及其國防工業伙伴在21世紀的第三個十年中制定他們的研發投資決策時,早就應該關注一個長期被忽視的領域--我們的軍事決策者的思想,并確保他們能夠做出更好的決定,比他們的對手更快和更少的錯誤。
美國國防部和空軍領導人認為,人工智能(AI)是一種改變游戲規則的技術,將幫助空軍情報、監視和偵察(ISR)體系克服大國沖突所需的情報分析速度和規模方面的長期挑戰。傳感網格概念(最近更名為傳感器集成)被作為未來框架引入,以整合人工智能和認知建模工具融入空軍ISR,但對于對手的威脅和道德方面的考慮卻很少討論,而這些考慮應該貫穿于系統的設計和功能模塊。為了讓空軍內部的人力和組織做好準備,以整合高度自動化的人工智能情報分析系統,領導人必須倡導以人為本的設計,從歷史上人機協作的成功和失敗中吸取教訓。領導人還必須采取積極主動的方法來培訓空軍的ISR勞動力,以便與革命性的但不完善的人工智能技術進行有效協作。
根據美國空軍作戰集成能力(AFWIC)傳感跨職能小組的說法,空軍情報、監視和偵察(ISR)的現狀是高度專業化、專有化,并且過于依賴人力密集的回傳(reach-back)過程。當規劃人員展望未來的大國沖突時,他們評估目前的硬件和分析過程將不足以建立對同行對手的決策優勢,情報工作在勝利所需的速度和規模方面落后。空軍A2的 "下一代ISR主導地位飛行計劃"對目前的ISR體系也提出了類似的批評,主張擺脫今天的 "工業時代的單一領域方法",以追求 "架構和基礎設施,以實現機器智能,包括自動化、人機合作,以及最終的人工智能。"雖然為空軍人員提供更快更智能的工具來制作和分享評估是空軍高級領導人的優先事項,但引入更高水平的自動化和機器主導的感知為情報界帶來了一系列新問題。考慮到這些工具可能遇到的篡改和故意提供錯誤信息的威脅,依靠算法走捷徑是否安全?追求由自動化武器系統促成的戰爭到底是否合乎道德?如果是這樣,情報界采用自動化工具以更快的速度產生關鍵的情報評估會帶來什么風險?
人工智能(AI)一詞被美國防部聯合人工智能中心定義為 "機器執行通常需要人類智慧的任務能力--例如,識別模式、從經驗中學習、得出結論、進行預測或采取行動。"參議員們希望AI能夠很快為人類分析師用來進行評估的軟件套件提供動力,并使物理系統在更多的自主應用中發揮作用。機器學習(ML)被國防部高級研究計劃局(DARPA)定義為人工智能中的一個領域,"將統計和概率方法應用于大型數據集",并可以將衍生模型應用于未來的數據樣本。利用ML好處的一個流行方法是通過深度神經網絡(DNN),它可以使用歷史數據被訓練成執行一系列的分類和預測任務。雖然在AFWIC或A2的出版物中沒有特別提及,但在模擬人類思維過程的應用中使用AI、ML和DNN是計算機科學和心理學的一個混合領域,稱為認知建模。在AFWIC對未來空軍ISR體系的設想中,AI、ML、DNNs和認知建模概念是向數字化、以網絡為中心的情報方法轉變的關鍵部分。
為了給空軍ISR體系的現代化舉措提供一個框架,AFWIC建立了傳感網的概念,定義為 "傳感器、平臺、人員、設備、內容和服務的組合,為決策者提供整體、準確、預測和及時的作戰環境特征。"該概念的設計者設想了一個具有預測分析、自主傳感和響應、融合多個數據源和邊緣處理的系統,所有這些都是通過利用AI、ML、DNN、數據分析和其他認知建模方法來實現的。盡管沒有公布傳感網格的首次亮相日期,但大多數討論表明,優化的系統簇至少還有十年。同時,美國防部領導層非常迫切地要趕上中國和俄羅斯在軍事人工智能應用方面的投資,鼓勵快速原型設計和實驗,以找到解決方案。人工智能在國防論壇上經常被認為是使以數據為中心的情報任務更快、加快戰術決策的答案,但如果所涉及的系統處于工程的初級階段,并且在國家安全領域仍未得到證實,這僅僅是猜想。
雖然AFWIC和空軍A2專注于人工智能傳感器和工具的研發投資,但很少討論使傳感網格安全和有效所需的人機合作動態。為了使傳感網格成為一個有效的系統,為空軍執行ISR和分析的方式帶來價值和進步,領導人應該在技術中倡導以人為本的設計,培訓和準備一線分析員與新系統有效的協作,并根據人工智能的優勢和劣勢調整組織做法。空軍領導人必須承認將更多的分析任務分配給人工智能工具所固有的對抗性威脅和道德問題,這些問題必須告知感知網格的藍圖。這并不是說正在進行的系統軟件開發應該停滯不前,而是說在情報和物資領導人之間必須同時進行對話,討論人類分析員的作用,因為這對減輕越來越多地依賴人工智能的弊端至關重要。空軍領導人還必須推行一項深思熟慮的計劃,將傳感網格組件整合到當前的傳感、識別、歸屬和共享(SIAS)活動中,使一線分析員為 "更高級別的推理和判斷"任務做好準備,同時承認機器應該增強人類任務,而不是完全取代人類。
接下來本文將提供與人工智能系統相關的脆弱性和道德問題的文獻回顧,以深入了解建設和應用傳感網格可能面臨的挑戰。它還將包括討論在完成和應用這個改變游戲規則的系統之前,情報和物資領導人應該考慮哪些因素。本文最后將就如何為空軍ISR戰斗空間準備傳感網格提出進一步的建議,為空軍人員在數字時代的行動提供必要的場景設置。
最近關于將人工智能應用于認知任務的相關弱點的研究大多強調了對抗性樣本的危險性,這些樣本修改了DNN的輸入,導致它們控制的系統以各種方式發生故障。對抗性輸入可以是物理的或非物理的,可以影響各種數據分類器分類媒體,包括圖像、音頻文件和文本。最常提到的物理欺騙樣本是一個實驗,工程師通過將停車標志調整成不同的角度來愚弄自動駕駛汽車上的光學傳感器,導致車輛錯過停車。物理欺騙在國防應用中不是一個新穎的計劃,但將邊緣處理和自動化納入像傳感網格這樣的系統可能排除了人類分析師第一手識別這些戰術。在非物理領域,訓練算法以類似于人腦的方式來識別模式是一項具有挑戰性的任務。計算機視覺(CV)算法對圖像的分類與人類分析人員非常不同,當只有幾個像素不合適時,很容易對物體進行錯誤分類。在不太直接的情況下,工程師無法解釋模型的錯誤,刺激了DARPA等組織對可解釋人工智能的倡議。 在最好的情況下,對抗性輸入被識別為異常值,并被具有強大訓練樣本的CV模型所忽略;在最壞的情況下,它們可能會破壞現實世界的輸入,并在人類分析師不知情的情況下從樣本中數字化地刪除物體或活動。如果對抗性輸入導致分析師錯過他們通常會在沒有協助的情況下捕捉到的重要活動,就會產生災難性的后果。
如果將AI、ML和DNN應用于情報數據集背后的目標是以更高的速度分析和傳播更多的信息,那么自然語言處理(NLP)也可能是感知網格架構的一部分。NLP模型今天被廣泛用于個人和商業用途,像Siri和亞馬遜Alexa這樣的工具使用語音提示來啟動其他應用程序。NLP模型也可用于大量文本或其他媒體的理解任務,使用衍生數據回答問題。這種技術在融合多種數據源的SIAS任務中可能非常有用,但也可能容易受到干擾。NLP中的對抗性輸入可以引入錯誤的句子或用文本文件中的反義詞替換關鍵詞,導致模型在沒有時間或能力進行人工審查的情況下錯誤描述數據集。
與任何分層模型的方案一樣,CV和NLP模型是否能像預測的那樣有效地協同工作還是個未知數,更不用說檢測像Deepfakes這樣在非保密領域進入DNN的偽造數據了。人類分析員離通常可以檢測錯誤信息的源數據流越遠,SIAS就越容易受到錯誤輸入的影響。盡管有這種擔憂,但空軍A2的指導意見表明,人們對分層模型利用非保密的公開信息(PAI)進行無縫傳感器提示寄予厚望,使ISR體系能夠更有效地找到相關目標。如果沒有一種強大的方法來檢測提示傳感器的PAI樣本中的偽造媒體,這個過程可能難以安全地實現。
技術的復雜性和自動化、人工智能系統對篡改的潛在脆弱性,引發了關于在軍事行動中應用這類技術是否符合道德的討論。雖然傳感網格的設計不是為了直接使用武器,但來自該系統的情報數據很可能為關于多個領域的關鍵決策提供信息。關于AI/ML的倫理學文獻通常對采用自主運作、人類干預窗口有限的系統持批評態度,其邏輯與反對地雷等傳統自動化武器的倫理學論點相似。雖然傳感網格及其前驅系統將具有比壓力板裝置高得多的認知行為屬性,但一些人認為,人類對黑盒系統的控制同樣很少,這些系統在向人類操作者提出選擇或結論之前,會執行層層的算法通信。
幸運的是,人工智能系統可能也能夠在人類容易出現道德失誤的情況下進行補償,因為機器不會經歷像恐懼或驚慌這樣的情緒,而這些情緒可能會引發危險的決定或違反LOAC。盡管利用人類與認知模型合作的這一潛在優勢是謹慎的,但美國防部的指導意見將速度作為人工智能最有用貢獻的具體價值,這引入了更多道德難題。對個人決策的測試表明,人類在復雜環境中的風險評估能力已經很差,而引入人工智能,使人類判斷的價值邊緣化,只會導致更快的、風險更高的結論。當人工智能帶來的錯誤評估或草率決定導致災難性錯誤時,問責也是美國防部領導人必須準備解決的混亂道德問題。
大多數文獻中隱含的減輕對手篡改和道德失誤威脅的解決方案,是在人類控制器和自主的人工智能系統之間進行最佳分工。不足為奇的是,對于這應該是什么樣子,以及它如何適用于像傳感網格這樣的系統,有許多觀點。一些人認為,在國際協議框架中沒有雇用自動武器系統的空間,并將其缺乏責任感與兒童兵相比較。其他人認為,如果像聯合目標定位這樣的程序以同樣的嚴格和參與規則進行,人工智能工具將不會導致不可接受的失控。雖然人們認為迫切需要通過購買現有的商業軟件向聯合情報界提供傳感網格的能力,但如果美國防部領導人希望減少前面討論的風險,工程師、需求所有者和分析師必須致力于仔細討論人工智能應用在ISR體系中最有幫助的地方以及它們有可能造成傷害的地方。
當涉及到投資建設由人工智能和認知建模應用驅動的未來ISR體系的項目時,美國防部和空軍除了需要快速投資并與大學和國家實驗室合作外,提供的指導有限。除了系統 "事故風險較低;對黑客和對手的欺騙行為更有彈性和表現出較少的意外行為"之外,對該部門在人工智能投資方面所期望的指導也是有限的。缺乏特殊性可能是人工智能在國防部戰略中首次出現的癥狀,但自滿和滿足于為投資而投資的情況并沒有遠遠超過這種情況。使用該技術的社區有責任決定與認知模型建立哪種類型的協作關系將提供最大的利益,但戰略指導似乎將責任交給了實驗室和行業合作伙伴,責成外部人士確定人工智能將解決的問題和解決方案。如果空軍ISR領導人在討論如何最好地將人類分析員與人工智能工具協作方面不發揮積極作用,他們將如何評估開發人員是否在提供資金的情況下取得足夠的進展?美國防部如何相信由非業務伙伴開發的解決方案能夠充分解決安全和道德問題?在什么時候,人工智能會從一個脆弱的研究項目過渡到改善SIAS的速度和準確性的可行解決方案?
討論人工智能及其在情報工作中的預期功能的一個更有成效的方法是,不要把它當作一個神奇的子彈,因為它的定義太不明確,根本無法研究。雖然將認知模型應用于情報過程可能是新的,但在戰爭中實現自動化的技術已經存在了幾十年。領導人必須考慮現代戰爭中已經存在的人機合作結構,以獲得設計和整合傳感網格的經驗。對于空軍ISR來說,分析當前和歷史上人類分析員、機載傳感器和戰區決策者的團隊合作是一項有益的工作。機載ISR傳感器的性能衡量通常通過傳感器輸出的響應性和準確性等因素來評估,但了解傳感器數據引發的分析和決策過程也很重要。例如,光譜成像傳感器可以被用作異常檢測器,突出不尋常的物體或活動,供人類分析員審查和報告。報告可以傳播給行動領導人,然后他根據情報做出決定,命令對異常活動的來源進行空襲。如果這一連串的事件在行動過程中習慣性地發生,那么傳感器和人類在循環中的互動可能會開始改變,而傳感器被潛意識地重新歸類為威脅探測器。在這種情況下,傳感器的性能規格并沒有改變,但隨著時間的推移,團隊關系中的人類開始對傳感器的輸出應用不同的價值,這可能是外部激勵因素的影響。雖然大多數分析家都知道,假設所有的異常情況都是威脅是不正確的,也是危險的,但人機協作關系演變為扭曲人類判斷的微妙方式是值得關注的。為了確保人機協作以道德方式進行,領導者必須反思協作結構如何在無意中抑制組織的價值觀。對新作戰技術的準確性和穩健性的要求是合理的,但了解技術煽動的組織行為和習慣對有效和道德地使用是最重要的。
除了在ISR體系內應用現有的人機合作經驗外,人工智能感應網格的設計也應以人為本。雖然在建立一個由人類分析員使用的系統時,這似乎是顯而易見的,但在復雜的系統工程項目中,人因工程和人機協作的考慮往往是一個低優先級的問題。這部分是由于傳統的組織障礙,將軟件工程師和人因專家放在不同的部門,尤其是后者專門研究認知心理學、神經科學和機器人學等學科,這些學科在一些項目中可能發揮有限的作用。未能在復雜系統中適當整合人的因素的后果是可怕的,這在波音公司的737 Max飛機上可以看到,該飛機在2018年和2019年發生了兩起致命事故。兩份事故報告都提到高度自動化的機動特性增強系統(MCAS)軟件是導致飛機失事的一個重要因素。 雖然MCAS被設計為使用傳感器輸入來協助飛行安全,但糟糕的人為因素考慮使得該系統在觸發自動程序后,飛行員很難覆蓋。雖然培訓用戶與新系統合作是入職的自然部分,但由于缺乏人為因素工程而導致的陡峭學習曲線是一種風險,可以通過對人類和機器行為進行建模來減輕,因為它們與手頭的任務相關。 在這種情況下,建模將幫助系統架構師確定在特定的團隊合作關系中造成誤解的溝通差距,也許可以提供關于機器如何在緊急情況發生前向人類操作員充分披露其局限性的洞察力。
當我們推測如何最好地促進人機互動,充分解決與人工智能和自動化相關的安全和倫理問題時,尋求視覺分析專家的咨詢可以提供有價值的設計見解。"視覺分析是一個科學領域,它試圖通過交互式可視化增加人機對話來提高自動化、高容量數據處理的透明度。 為分析師提供一個團隊結構,讓他們選擇如何可視化數據集,可以在自動化、機器輔助的數據精簡和人類判斷之間取得有利的平衡。在傳感網格的可視化分析的最佳應用中,分析師將以高度的信心理解數據集的重要性,這得益于調整基礎分析過程的能力。 理想情況下,可視化分析使用戶能夠通過向系統提出關于數據的假設和問題來利用他們的學科專長,使他們能夠通過對話得出結論。視覺分析中的一種被稱為語義互動的方法也可能是有幫助的,創建的模型可以將分析師與視覺數據的對話轉化為模型的調整,推斷和學習人類伙伴執行常規任務的原因,如突出、復制等。考慮到前面詳述的學科有多新,建立明確的測試和評估標準將是準備將這些和其他團隊技術納入SIAS任務的重要步驟。
美國空軍研究實驗室(AFRL)內的各局無疑面臨著許多挑戰,在這個概念正式確定之前,他們一直致力于建立傳感網格的組成部分。將人工智能整合到智能架構和軟件中的工程師和開發人員主要在羅馬實驗室AFRL信息局(AFRL/RI)工作,分為多個核心技術能力(CTC)團隊。特別是處理和開發(PEX)CTC將深入參與開發實現傳感網的DNN,其任務是"為空軍、國防部和情報界提供快速感知,以提高對形勢的認識和對抗的洞察力"。在PEX CTC中,項目按功能分為特征化、極端計算、理解和預測項目,涵蓋了從數據提取到高級感知的一系列步驟。人因工程方面的專業知識來自位于兩個州外的萊特-帕特森空軍基地的飛行員系統(RH),一個跨學科局。下一步,PEX CTC的項目可能會與AFRL的其他部門(如傳感器(RY)或航空航天系統(RQ))的開發項目相結合,將RI的SIAS部分與新的機載收集傳感器和車輛聯系起來。目前,RI的工程師使用來自實際聯合和國家情報來源的樣本數據流,逐步解決在大量非結構化數據中進行分類的計算挑戰。尋找解決方案以保持物理系統的尺寸、重量和功率要求可控,也是一個持續關注的問題,特別是在像Agile Condor這樣尋求在機載系統上提供高水平邊緣處理的項目。
正如前面的文獻調查所示,在DNN中建立穩健性和安全性,以防止ML中的對抗性干擾,是任何網絡開發者都關心的問題,RI內部的團隊也不例外。DNN已經在實驗室環境中以意想不到的方式學習或失敗,引入與人類感知相矛盾的對抗性輸入,可能會使開發有用工具的進展受挫。如果系統繼續隨著新數據集的發展而發展,那么可能很難確定技術成熟度的基準,在這種情況下,AFRL將維持責任轉移給空軍生命周期管理中心(AFLCMC)是合適的。雖然這一點與建立人工智能傳感網格組件的測試和評估標準的重要性有關,但它也應該引發關于復雜系統在開發和維持組織之間的移交是否適合這種技術的討論。理想的情況是,在DNN上擁有最多專業知識的團隊建立模型,并在其整個生命周期內維護它們。一個更有可能和更少破壞性的行動方案是建立具有可升級底盤和外形尺寸的傳感網組件,允許在可用時用替換設備進行簡化升級。考慮到國家實驗室、DARPA、麻省理工學院、卡內基梅隆大學和其他機構的大量人工智能研究投資,空軍領導人應該考慮如何在研究結果公布后,整合部門的投資回報,以改善感知網的設計和功能。
對于美國防部和空軍領導人來說,為未來傳感網的整合創造條件,還有其他獨特的倫理挑戰需要協調。如果 "傳感網格"及其組件能夠提供該概念所承諾的快速和強大的傳感功能,那么期望所有使用該系統的一線分析員都能理解其工作原理是否合理?在發生災難性錯誤的情況下,初級分析員是否需要了解該技術,以便對涉嫌疏忽的錯誤負責?"將邊緣處理納入傳感網設計也是一個有道德爭議的話題。雖然自動數據處理可以節省SIAS的時間,但分析師如何知道邊緣計算程序是否出現故障,或者他們是否被對手欺騙?從傳感器的邊緣去除人類的認知勞動可以更快地提供數據,但結果的準確性可能會有所不同。那些認識到這些問題,但卻因為要比中國或俄羅斯更快地投入技術的壓力而推遲解決的領導人,應該仔細思考這一立場背后的原因。雖然中國和俄羅斯的政府形式與美國根本不同,但事實是,這兩個國家都有等級制度,對國防事務中的錯誤和不精確性的責任也很重視。以類似于核計劃的方式,美國政府應該領導國際社會與競爭對手分享安全、設計良好的人工智能算法的傳統技術,確保沒有國家因為糟糕的態勢感知工具而引發誤解導致的沖突。最好的國際人工智能軍備控制可能來自于對人工智能研究結果的盡可能透明,并倡導負責任地使用該技術。
盡管完整形式的傳感網格還需要幾年時間才能實現,但最終系統的組成部分可能會在未來十年內逐步投入使用。在為下一代人機協作做好技術、人員和組織的準備方面,還有大量的工作要做。美國防部和空軍ISR領導人不應等到正式的系統首次亮相時才開始倡導在傳感網格技術中采用以人為本的設計,將人工智能的培訓目標納入對一線分析員的指導,并為組織接受該技術和與之合作做好準備。當涉及到設計和構建這個復雜的系統時,物資領導人在考慮采購商業的、現成的軟件以獲得更快的數據匯總解決方案時,應該謹慎行事。在沒有為傳感網格及其系統如何運作建立測試、評估和安全標準的情況下,過早地整合多用途商業軟件可能會給傳感網的人工智能互動帶來不確定性和風險。
此外,找到更快解決方案的愿望不應該先于對人的因素的考慮,因為這對安全和富有成效的人機合作至關重要。美國防部領導人還應該認真審視在整個傳感網中整合邊緣處理的計劃,將其作為一個安全和道德問題,并應仔細思考在哪些地方將人類感知與傳感器輸出分離才是真正合適的。雖然培訓人類分析員是ISR體系可以采取的最明顯的措施之一,以減輕來自外部干預和道德失誤的威脅,但物資領導人也必須考慮他們在采購精心設計的、以人為本的技術方面的作用,作為一個同樣重要的保障。
正如美國國防創新委員會的AI原則。雖然年輕的分析員在快速學習數字應用和程序方面表現出很強的能力,但初級人員也傾向于以令人驚訝的方式信任技術。因此,這些分析員必須繼續接受情報分析基礎知識的培訓,使他們善于識別傳感網格中的算法錯誤和遺漏。空軍領導人在2018年為促進AI和ML素養邁出了務實的第一步,啟動了一項試點計劃,以確定具有計算機語言經驗的空軍人員,希望在各種舉措中利用那些具有編碼專長的人。雖然這項措施將有助于區分具有較高數字熟練度的分析員,但教導勞動力如何運作計算機模型可能是一個更有用的技能組合,以準備在傳感網中進行人機合作。"為傳感網就業準備一線分析員的最壞方法是依靠及時培訓來彌補勞動力對技術知識的差距,從而為SIAS活動引入更大的錯誤率。
為了讓組織準備好接收和整合傳感網格,美國防部和空軍領導人必須首先解決人力需求。盡管像傳感網格這樣的系統被設計成模仿人類的認知勞動,但分析人員的勞動對于質量控制和任務管理仍然是至關重要的,更不用說作為識別DNN內潛在篡改或系統故障的保障。現在還不是為預期的技術進步做出任何急劇的力量結構調整的時候,而這種技術進步離投入使用還有好幾年的時間。此外,到目前為止,關于傳感網將如何整合來自聯合部隊的數據,或者是否允許作戰司令部像今天一樣擁有自己獨特的數據戰略和情報資源的討論很少。如果傳感網由于來自一個服務部門或地理作戰司令部的人為縫隙而無法為分析人員提供更多的情報來源,那么該系統是否真正做到了其設計者所宣傳的?這些問題必須在聯合參謀部層面加以解決和調和。最后,利用來自傳感網的情報的組織必須認識到,當他們與機器合作時,他們很容易受到偏見和捷徑的影響。了解外部壓力和交戰規則如何導致對機器輸出的質疑失敗,對于改善人機伙伴關系,真正使SIAS更加有效至關重要。
美國防部和空軍對人工智能在情報中的應用所進行的研究投資,對于確定部隊應如何準備與傳感網格進行人機合作是至關重要的。對領導人和一線分析人員進行培訓,讓他們了解在自動化、人工智能支持的SIAS中存在的道德難題和對手攻擊的可能性,這對保護組織不傳播錯誤信息至關重要。幸運的是,美國防部和空軍ISR領導人主張在傳感網格系統中采用以人為本的設計和培訓模式還為時不晚,因為AFRL的工程師們正在繼續努力為部隊提供一個安全、務實的解決方案。領導人必須認識到以速度換取精確性的組織傾向,并理解精心設計的系統分階段整合將是值得等待的。
在我們(美國)的歷史上,海軍陸戰隊經常處于我們國家前沿部署部隊的最前沿,感知環境并讓我們的盟友和伙伴放心。海軍陸戰隊員也接受過真正困難的作戰問題,并提出了沒有人認為可能的解決方案。海軍陸戰隊已經進入了其他人害怕進入的有爭議的地區,并取得了勝利。待命部隊的概念是在這條歷史道路上邁出的另一步。
安全環境是不斷變化的。今天,它的特點是復雜的傳感器和精確的武器的擴散,以及日益增長的戰略競爭。敵人采用系統和戰術將艦隊和更大的聯合部隊控制在一定范圍內。這使得這些對手能夠采用一種以有爭議的地區為盾牌的戰略,在這種盾牌下,他們可以對我們的盟友和伙伴采取一系列非戰爭的脅迫性措施。
進入海軍陸戰隊。作為2030年部隊設計的一部分,并有意與聯合作戰概念保持一致,待命部隊的概念旨在提供支持綜合威懾的選擇。作為待命部隊的海軍陸戰隊員將被派往前方,與我們的盟友和伙伴并肩作戰,利用全域工具作為艦隊和聯合部隊的眼睛和耳朵。
這一概念將在最終滿足聯合部隊指揮官要求的海軍戰役背景下進行。執行這些行動的海軍陸戰隊員的持久任務是在競爭連續體的每一個點上為這個海軍戰役進行偵察和反偵察。如果有必要,這些部隊將在指定區域進行海上拒止,以支持海軍作戰。我們必須準備好用我們現有的有機手段做到這一點,但同樣重要的是,我們需要完成海軍和聯合殺傷網,在需要時幫助發揮全域效應。在這樣做的時候,海軍陸戰隊將從有爭議的地區內擴大艦隊和聯合部隊的范圍。
為了重振我們作為美國前沿哨兵的作用,我們需要重新設想我們的方法,并將其結果作為發展我們的人員及其支持過程和系統的指南。待命部隊的概念》通過解釋海軍陸戰隊如何在有爭議的地區與盟友和伙伴有效地運作,使這一指南變得生動。
待命部隊在競爭的每一個環節上都會打亂對手的計劃。這是一個重要的聲明,因為它描述了我們在暴力門檻以下的戰略競爭中可以為國家提供什么。它是大膽的,這使它成為海軍陸戰隊的理想。
它也將是困難的。知道將 "待命部隊的概念"從想法變成現實是有難度的,這應該激勵我們用它來進行戰爭游戲、實驗和演習,以便我們能把它做好。這就是我們如何釋放海軍陸戰隊員的聰明才智并超越我們的對手,同時保持我們作為國家戰備力量的角色。
待命部隊(SIF)使國家和美國盟友及伙伴感到放心。SIF通過建立旨在與盟友和伙伴一起在有爭議的地區持續前進的部隊來阻止對手運用軍事力量,為艦隊、聯合部隊、機構間、盟友和伙伴提供更多的選擇來對抗對手的戰略。SIF贏得全域偵察戰,以識別和對抗對手針對美國盟友、伙伴和其他利益的惡意行為,并發展對環境和對手能力的理解。SIF贏得全域反偵察戰,以保護合作伙伴和聯合部隊的機動自由,同時破壞對手獲得主動權的企圖。在發生武裝沖突的情況下,SIF在有爭議的地區與盟友和伙伴一起保持前進,支持海軍和聯合行動。在競爭的連續過程中,SIF有意擾亂對手的計劃。
待命部隊的概念是指產生新的能力和以新的方式運作。在這個意義上,它為部隊設計和部隊發展提供了一個目標點。為了使其方法和裝備完全成熟,需要進行反復的實驗和演習。
《待命部隊概念》用于處理那些對聯合部隊使用(或威脅使用)反干預方法的對手。這些反干預方法依賴于成熟的精確打擊體系(MPSR)的進步,以破壞聯合部隊投射力量的能力,并在一段時間內保持這種能力。SIF提供了一種作戰級別的反應,使海軍部隊能夠在對手使用反干預努力的情況下保持主動。
這個概念是在海軍陸戰隊理論出版物(MCDP)"作戰"中海軍陸戰隊機動作戰理念的基礎上形成的,該理念將機動描述為采取行動以產生和利用對敵人的某種優勢,而不論其領域如何。這種優勢不僅是空間上的,也可能是心理上、技術上或時間上的。 作為 "全域 "組織,SIF必須理解并實施這種強有力的機動性定義,以完成其任務。
SIF的概念直接與聯合作戰概念中的作戰方式相一致。指揮官的規劃指南(CPG)指示公布SIF概念,以支持海軍的分布式海上作戰(DMO)概念。CPG解釋說,SIF與遠征先進基地作戰(EABO)概念相結合,描述了SIF將如何得到這些先進基地的支持。
最近,《海軍運動:海軍陸戰隊在戰略競爭中的作用》為不斷擴大的海軍概念系列提供了廣泛的框架,包括待命部隊。
這一概念主要用于全球作戰模式中的接觸層和鈍化層的活動,并使聯合部隊過渡到增援行動。這加強了這一概念背后的威懾意圖,也說明了它是如何在整個競爭過程中應用的。雖然海軍陸戰隊確實需要準備好在增援層開展SIF行動,但目標是以盡量減少對手決策者升級對抗的動機的方式來運用這一概念。
梅森-克拉克(Mason Clark)是美國戰爭研究所的俄羅斯方向負責人和俄羅斯與烏克蘭項目的研究分析師。他的工作重點是俄羅斯在敘利亞的軍事適應和學習。他的工作被《任務與目的》、《防務一號》、《基輔郵報》、《紐約時報》等媒體引用。他曾就俄羅斯的軍事發展和克里姆林宮的全球運動向多位高級軍事和文職決策者作過簡報。梅森在美國大學國際服務學院獲得了國際研究的榮譽學士學位,重點是美國外交政策和俄語。
ISW是一個無黨派、非盈利的公共政策研究組織。它通過可靠的研究、可信賴的分析和創新的教育,促進對軍事事務的知情理解。它致力于提高國家執行軍事行動和應對新興威脅的能力,以實現美國在全球的戰略目標。
俄羅斯軍方將其在敘利亞的部署視為未來戰爭的原型--支持基于聯盟的混合戰爭遠征部署。俄羅斯總參謀部認為,敘利亞問題突出表明,俄羅斯需要發展一種新的軍事能力--部署靈活的遠征軍,在國外開展 "有限行動"。俄羅斯武裝部隊正在運用從敘利亞的經驗中獲得的教訓,將其發展成為一支靈活而有效的遠征軍。
美國必須避免將自己的現代化優先事項或中國等其他競爭對手的優先事項投射到俄羅斯身上。俄羅斯軍方正在做出獨立的選擇,集中精力從敘利亞獲得某些學習機會。這些選擇被優化,以支持俄羅斯的作戰概念,該概念與敘利亞之前俄羅斯的現代化努力和美國自己的現代化努力都不同。
俄羅斯軍方正在利用在敘利亞管理臨時聯盟和代理部隊的經驗教訓,為協調未來戰爭中的正式聯盟做準備。正如俄羅斯總參謀長瓦列里-格拉西莫夫所描述的那樣,克里姆林宮試圖創造條件,確保其基于敘利亞的下一次 "有限行動 "能夠利用非俄羅斯的力量。克里姆林宮在這方面的準備工作包括在演習中練習聯合作戰,擴大俄羅斯的國際軍事聯系--放大克里姆林宮的力量投射能力。
俄羅斯軍隊從敘利亞得到的主要教訓是需要在未來的沖突中獲得 "管理優勢"。俄羅斯人將管理優勢定義為比對手更快地做出更好的決定,并迫使對手在俄羅斯的決策框架內運作。他們斷言,在日益快速和復雜的沖突中,獲得管理優勢將是指揮官的關鍵重點。俄羅斯軍方評估認為,指揮和控制(C2)效率是現代和未來作戰成功的關鍵預測因素。俄羅斯在指揮和控制方面的許多經驗對俄羅斯來說是新的,而不是現代戰爭中的新穎創新,但俄羅斯軍方正在有效地利用從敘利亞學到的東西來縮小與西方軍隊在C2能力方面的差距。
克里姆林宮優化了對敘利亞的部署,以向整個俄羅斯軍隊灌輸戰斗經驗。格拉西莫夫認為敘利亞內戰是俄羅斯軍隊學習未來作戰的主要來源,并優化了俄羅斯的部署,以確保盡可能多的軍官獲得經驗。俄羅斯高級軍官班的大部分人現在擁有必要的經驗。
自2015年以來,俄羅斯的軍事演習將對敘利亞的教訓進行制度化。從2015年到2020年,俄羅斯關于從敘利亞學習的論述發展迅速,本報告中討論的許多適應性措施可能已經被納入理論,包括在俄羅斯機密的2021-2025年國防規劃中。
俄羅斯軍隊仍然需要大量投資和時間來實施從敘利亞學到的經驗教訓。然而,如果美國在未來幾年不采取行動應對這些發展,俄羅斯從敘利亞汲取的新的能力工具包將縮小與美國和北約的一些能力和技術差距。
美國不應低估克里姆林宮以其在敘利亞的干預行動為模式進行遠征部署的意圖。克里姆林宮認為敘利亞是一個非常成功的、可復制的行動,并將遠征部署視為克里姆林宮政策工具箱中的一個新成員。克里姆林宮已經將敘利亞的經驗教訓應用于其在利比亞和納戈爾諾-卡拉巴赫。
美國必須保持一個全球性的、靈活的力量態勢來對抗俄羅斯軍隊。美國不需要在克里姆林宮可能進行遠征行動的地方部署自己的軍隊,但它必須找到并發展盟國和伙伴的軍事力量來對抗俄羅斯的威脅。俄羅斯的軍事威脅并不局限于歐洲,也不能僅靠常規部署來對抗。
在管理優勢方面美國必須優先考慮與俄羅斯進行較量。美國及其盟國不需要復制“管理優勢”這一概念,但必須注重俄羅斯軍官對關鍵作戰任務的理解--提高他們自己的決策速度,減少他們對手的指揮和控制能力。 俄羅斯軍隊新的有戰斗經驗的軍官骨干可能會改變俄羅斯的軍事思維和效力。每個俄羅斯軍區指揮官和幾乎所有團級和旅級以上的軍官現在都擁有來自敘利亞的經驗。俄羅斯軍方將整個俄羅斯參謀部移植到敘利亞的做法確保了俄羅斯部隊在執行咨詢任務時形成單位凝聚力。
克里姆林宮可能會在未來的作戰行動中更有效地利用聯盟伙伴。美國應采取措施加強與北約的合作,并向其他國家推廣,以減輕克里姆林宮發展其軍事關系網絡的能力。美國及其盟友還應該開發出破壞敵方聯盟的方法,雖然這是美國在最近的戰爭中不需要進行的任務。
俄羅斯軍隊正在利用從敘利亞學到的知識來彌補與美國和北約的若干能力差距。美國及其盟國應該為俄羅斯軍隊進一步實現若干能力的現代化做好準備,這些能力雖然對美國和北約來說并不新鮮,但會增強俄羅斯軍隊的能力。
俄羅斯軍隊對網絡化指揮系統的優先考慮,如果實現,將削弱美國和北約的關鍵技術優勢之一。克里姆林宮正在進行的指揮和控制系統現代化努力將是一個昂貴的過程,但俄羅斯軍隊已經在迅速取得進展,在2020年測試的系統在2018年還處于理論階段。
俄羅斯軍方正在用一場徹底改革俄羅斯指揮文化的運動來支持其指揮系統技術現代化。俄羅斯總參謀部正在著手進行一項艱難的代際努力,將主動性和創造性引入俄羅斯軍官隊伍。未來的俄羅斯軍官可能會比他們的前輩表現出更大的創造性和靈活性,美國及其盟國必須避免對根植于蘇聯時代的俄羅斯指揮文化做出越來越過時的評估。
俄羅斯軍隊正在發展支持提高精確打擊能力的理論,但實現這些目標需要進一步的昂貴技術投資。美國及其盟國還應保持制裁壓力,使克里姆林宮失去實施昂貴的收購計劃所需的資源。
俄羅斯軍隊可能正在發展挑戰使用無人駕駛飛行器的能力。美國及其盟國應該準備好在一個越來越危險的空域使用作戰無人機。現代化的努力必須考慮到俄羅斯無人機和反無人機能力的日益復雜化。
美國及其盟國必須準備好面對能力日益增強的俄羅斯軍隊,該軍隊有意進一步發展遠征能力并在聯盟環境中使用這些能力。俄羅斯仍在參與敘利亞的沖突并仍在從沖突中學習。?俄羅斯軍隊從敘利亞學到的東西正在推動俄羅斯的現代化改造;美國必須了解這種學習和改造,以有效對抗克里姆林宮。
我們的同行競爭者,利用科學、技術和信息環境的新興趨勢,已經投資于挑戰美國和重塑全球秩序的戰略和能力。他們采用創新的方法來挑戰美國和盟國在所有領域、電磁波譜和信息環境中的利益。他們經常尋求通過在武裝沖突門檻以下采取模糊的行動來實現其目標。在武裝沖突中,武器技術、傳感器、通信和信息處理方面的進步使這些對手能夠形成對峙能力,以在時間、空間和功能上將聯合部隊分開。為了應對這些挑戰,履行美國陸軍在保護國家和確保其重要利益方面的陸軍職責,陸軍正在調整其組織、訓練、教育、人員和裝備的方式,以應對這些圍繞多域作戰(MDO)概念的未來威脅。
陸軍的情報工作本質上是多領域的,因為它從多個領域收集情報,而且可以接觸到合作伙伴,彌補陸軍信息收集能力的不足。在競爭中,陸軍情報能力作為掌握作戰環境和了解威脅能力和脆弱性的一個關鍵因素。在整個競爭過程中,陸軍情報部門為每個梯隊的指揮官和參謀人員提供所需的態勢感知,以便在所有領域、電磁頻譜和信息環境中可視化和指揮戰斗,并在決策空間匯集內外部能力。
這個概念描述了關鍵的挑戰、解決方案和所需的支持能力,以使陸軍情報部門能夠在整個競爭過程中支持MDO,以完成戰役目標并保護美國國家利益。它是陸軍情報部隊、組織和能力現代化活動的基礎。這個概念還確定了對其他支持和輔助功能的影響。它將為其他概念的發展、實驗、能力發展活動和其他未來的部隊現代化努力提供信息,以實現MDO AimPoint部隊。
陸軍未來司令部的情報概念為陸軍情報部隊的現代化活動提供了一個規劃,以支持陸軍2035年的MDO AimPoint部隊在整個競爭過程中與同行競爭對手進行多域作戰。它提供了支持2035年以后MDO AimPoint部隊的見解。這個概念是對2017年美國陸軍情報功能概念中概述想法的修改:情報作為一個單位在所有領域的運作,有廣泛的合作伙伴投入。這個概念擴展了這些想法,以解決陸軍在進行大規模作戰行動中的頭號差距:支持遠距離精確射擊的深度傳感。領導陸軍情報現代化的舉措是組織上的變化,以提供旅級戰斗隊以上梯隊的能力,以及支持深層探測問題的四個物資解決方案。
支持MDO AimPoint Force 2035的組織變化使戰區陸軍、軍團和師級指揮官能夠以遠程精確火力和其他效果塑造深度機動和火力區域。在戰區層面,軍事情報旅的能力得到提高,新的多域特遣部隊擁有軍事情報能力。遠征軍的軍事情報旅被重新利用和組織,以支持軍團和師的指揮官,而不是最大限度地向下支持旅級戰斗隊。
支持MDO AimPoint Force 2035的物資變化,即將所有的傳感器、所有的火力、所有的指揮和控制節點與適當的局面融合在一起,對威脅進行近乎實時的瞄準定位。多域傳感系統提供了一個未來的空中情報、監視和偵察系統系列,從非常低的高度到低地球軌道,它支持戰術和作戰層面的目標定位,促進遠距離地對地射擊。地面層系統整合了選定的信號情報、電子戰和網絡空間能力,使指揮官能夠在網絡空間和電磁頻譜中競爭并獲勝。戰術情報定位接入節點利用空間、高空、空中和地面傳感器,直接向火力系統提供目標,并為支持指揮和控制的目標定位和形勢理解提供多學科情報支持。最后,通過分布式共同地面系統,陸軍提高了情報周期的速度、精度和準確性。
伴隨著這些舉措的是士兵培訓和人才管理方法,旨在最大限度地提高對目標定位和決策的情報支持。從2028年MDO AimPoint部隊開始,陸軍情報部門將繼續改進軍事情報隊伍,以支持2035年及以后的MDO AimPoint部隊。
這一概念確定了陸軍情報部門將如何轉型,以支持陸軍和聯合部隊在整個競爭過程中與同行競爭者抗衡。
圖1 邏輯圖