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人工智能驅動的無人機已從未來構想演變為重塑現代戰爭格局的現實力量。隨著國家與非國家行為體的廣泛使用，它們正挑戰傳統軍事主導權，并暴露全球防御體系的新弱點。

人工智能與無人機技術的融合引發戰爭形態深刻變革。具備自主協同、規模可擴展特性的AI無人機蜂群，對奉行集中指揮、昂貴平臺與梯次升級的傳統軍事強國構成戰略挑戰。此類系統的擴散使非國家行為體能以低成本獲得精確打擊與高作戰韌性，實現與傳統軍隊的戰略均勢。這一技術變革更深遠影響著主權安全、威懾戰略及全球安全規范。

技術顛覆與非對稱優勢邏輯

AI無人機的戰略價值在于顛覆傳統軍事不對稱性。技術賦能使資源有限的行為體可對優勢力量造成不成比例損傷。烏克蘭運用國產無人機深入俄控區打擊遠程轟炸機，迫使俄軍抽調前線防空單元，正是這種變革的實證。蜂群技術通過數十乃至數百架廉價無人機實施防御飽和攻擊與雷達盲區突防，使弱勢方能對強大對手施加實質性消耗。

非國家行為體同樣展現無人機非對稱效用。2019年胡塞武裝協調無人機與巡航導彈襲擊沙特美軍設施，致使沙特石油產量驟降50%。此類戰術證明即便資源匱乏的團體，也能通過改裝商用無人機精確打擊戰略基礎設施。

戰略脆弱性與防御缺口

針對導彈與有人戰機優化的傳統防空體系，難以應對小型、高速、密集的無人機威脅。2024年真主黨對以色列國防軍基地的多無人機協同攻擊，突破多層防空網致四名士兵陣亡，暴露出"鐵穹"系統攔截緊湊型低空無人機的嚴重局限。

沙特"愛國者"導彈系統同樣未能阻截2019年胡塞襲擊，凸顯現役導彈防御架構對此類新興威脅的適應性不足。防御缺口還延伸至電子戰領域：多數地區的反無人機干擾系統尚未實現全地形全天候可靠部署。

無人機擴散的地緣政治博弈

無人機技術的擴散并非偶然，而是大國爭奪新興技術控制權的宏觀地緣政治角逐體現。土耳其向阿塞拜疆、烏克蘭、埃塞俄比亞等國出口的"拜拉克塔爾TB2"無人機已重塑戰場格局與地緣聯盟體系。2020年納戈爾諾-卡拉巴赫沖突成為早期例證：阿塞拜疆軍隊運用土耳其無人機摧毀亞美尼亞坦克與防空系統，決定性扭轉戰局。該案例揭示無人機擴散如何使地區強國無需直接干預即可改變局部力量平衡。

伊朗同樣構建了致命技術供應鏈，向俄羅斯、真主黨、胡塞武裝等客戶及代理人輸出無人機能力。由此形成的無人機賦能行為體網絡正挑戰西方影響力，削弱傳統力量投送體系。

軍事條令整合

軍事強國正加速修訂作戰條令以融合AI無人機系統。美國國防部2023年宣布的"復制者計劃"旨在18-24個月內量產數千套自主系統，以抗衡對手在印太地區的技術進展。這標志條令轉型：未來戰爭將不再是戰斗機與航母等傳統平臺的對抗，而是網絡、數據與可消耗自主系統的綜合較量。

俄烏戰爭推動俄羅斯加速投資"巡飛彈藥"與自殺式無人機，此類裝備已在前線實現常態化運用。伊朗同樣將無人機嵌入威懾戰略體系，用于偵察監視、直接打擊及區域力量投射。

最優與最劣情景推演

最優情景下，全球軍事行為體成功適應AI無人機戰爭的顛覆性本質。反無人機技術、電磁防御系統與AI威脅探測的投入構建彈性防御架構，關于自主無人機負責任使用與出口的國際協議得以落實，防止其擴散至惡意行為體。作戰條令調整確保系統在明確交戰規則下運行，降低意外升級或自主瞄準失誤風險。

最劣情景中，自主無人機蜂群在非國家行為體、民兵組織及代理人中廣泛擴散。低準入門檻與監管缺失導致致命技術快速蔓延，武裝沖突充斥不可預測的空中威脅，傳統防御體系崩潰并動搖脆弱地區穩定。錯誤歸因、信號欺騙及自主瞄準失誤可能引發無端報復性打擊，加劇區域乃至全球沖突升級風險。在此環境下，國家主權侵蝕不再通過軍事占領實現，而是經由分散化無人機敵手實施的持續性領土安全破壞達成。

結論

AI無人機蜂群的出現標志全球軍事格局轉折點。胡塞武裝襲擊沙特油田、真主黨攻擊以色列、烏克蘭無人機反攻等案例，昭示這些系統如何瓦解戰略威懾并挑戰國家中心主義軍事范式。若放任自流，蜂群技術將加速地區軍備競賽、破壞平民安全并扭曲戰時規范。為維系傳統軍事優勢的有效性，各國必須在技術革新之外同步推進外交與法律創新，以管控21世紀自主致命系統的擴散與應用。

參考來源：iari

大國競爭已不再局限于傳統戰場，更延伸至數據、算法與人工智能（AI）領域。隨著敵對勢力將虛假信息武器化、網絡攻擊持續升級，美國面臨新挑戰：如何在保障敏感數據安全的前提下開發更強大的機器學習系統。

聯邦學習（FL）技術直面此挑戰。其允許AI模型在分散式網絡中訓練而無需傳輸原始數據，從而增強安全性、保護隱私并保持操作控制權——這些特性對國家安全至關重要。

聯邦學習運作機制??

傳統AI模型依賴中心化可信訓練環境，默認所有參與者可靠。但現實政府系統中，內部威脅與外部攻擊始終存在風險，該假設并不成立。正如加夫尼等人（2021）指出，單一受感染參與者即可污染模型學習過程。聯邦學習通過內置防護機制檢測隔離此類攻擊，為國土安全、作戰持續性與政府運作持續性提供強韌保障。

這些威脅印證聯邦網絡安全核心原則：“零信任”架構。在此環境中，所有內外部參與者均不被默認信任。聯邦學習通過最小化共享攻擊面、支持敏感數據免傳輸式更新驗證強化該模型。即便在多機構斷聯場景中，其隱私保護架構仍可與零信任安全框架無縫協同。當政策法規或實操限制阻礙數據直接共享時，該架構使跨機構團隊協作成為可能。隨著聯邦機構推進基礎設施現代化，聯邦學習的分散化優勢在敏感受監管環境中價值日益凸顯。

敏感受監管領域的聯邦學習應用??

聯邦學習（FL）可在政府、國防、醫療及公共事業網絡中運行，使私有數據保留在本地，同時支持企業級模型開發。這種分散化模式特別適用于需遵守隱私法規或處理涉密信息的機構。

據Check Point研究顯示，2024年美國公共事業系統遭受的網絡攻擊同比激增70%，凸顯關鍵基礎設施的脆弱性持續加劇。

現代公共事業高度依賴AI驅動型監控、預測性維護及網絡威脅檢測系統維持高效安全運行。這些模型通常需基于分布式系統（如發電站、智能電表及物聯網電網）采集的敏感運營數據訓練。數據集中化存儲帶來顯著風險——特別是當攻擊面持續擴大時。聯邦學習提供安全替代方案：允許各站點在本地訓練模型，僅共享模型更新而非原始數據。在高風險行業（如公共事業），聯邦學習能實現協作式AI開發，同時保障系統韌性、控制權與運營安全。

??敏感系統防護：聯邦學習實戰案例??

軍方、退伍軍人醫院（VA）與民用醫院正采用AI技術輔助診斷、臨床決策及運營優化。此類應用需訓練處理醫學影像、實驗室結果甚至人力數據的模型，以識別疾病、推薦診療方案或優化分診流程。然而此類數據的應用面臨隱私與合規風險：《健康保險流通與責任法案》（HIPAA, 1996）及《聯邦風險與授權管理計劃》（FedRAMP）等法規使患者信息集中化存儲困難重重——尤其隨著遠程診療平臺與移動應用擴大數據暴露面。

聯邦學習開辟安全新路徑：各醫院可協作訓練AI模型而無需傳輸原始患者數據。即使系統架構與政策不同的機構，亦能改進共享模型性能，全程無需交換受保護的健康記錄。

該模式已在部分私立醫療領域實踐：
 “競爭性私立醫院間的特定病理科室……通過各自數據集聯合訓練共享診斷算法。”——ParraMoyano、Schmedders與Werner（2024）

例如退伍軍人事務部可與民用醫院網絡合作提升早期疾病診斷準確率。通過聯邦學習，各機構使用自有患者影像或檢測結果本地化訓練模型。在零數據共享前提下，雙方均可獲取更強大、更多元的模型性能，實現隱私合規與技術創新雙贏。

圖：聯邦學習可在政府、國防、醫療及公共事業網絡等敏感環境中運行。

應急響應與國家持續性的韌性AI??

美國國土安全部（DHS）與國防部（DoD）擬解決的共同挑戰：如何在增強國家戰備能力的同時保護支撐關鍵任務的敏感數據。無論是協調網絡威脅響應、管理災難后勤還是確保作戰持續性，兩機構都依賴分布式（通常涉密）數據進行實時決策。然而傳統AI模型要求數據集中處理，這在遵循“零信任”原則與嚴格訪問控制的環境中加劇風險。

如《信號媒體》“新興前沿”專欄2024年1月刊所述，情報界正在開發以網絡安全為核心的AI框架——聯邦學習通過支持機構間原始操作數據零暴露的協作機制，為此提供關鍵助力。

DHS與DoD的協作體系已趨成熟：國家災難醫療系統（NDMS）協調大規模醫療響應，聯合網絡防御協作組織（JC3）整合聯邦資源抵御數字威脅。這些行動反映共同使命：高壓環境下保障國家運行持續性。

聯邦學習通過支持危機前的模型預訓練強化該使命。設想DHS、聯邦應急管理局（FEMA）與DoD聯合開發現實場景可部署的AI系統，預測病患激增、資源短缺或網絡中斷。借助聯邦學習，各機構可利用歷史任務數據本地化訓練模型，全程無需傳輸患者信息、涉密后勤數據或內部系統活動痕跡。由此生成提前預制、安全就緒的實戰工具，在分秒必爭的危機時刻即刻啟用。

無論用于戰備支持或應急響應，聯邦學習為危機管理賦予前瞻性與靈活性。這是實現兼顧韌性及隱私保護的AI系統的務實舉措，可在不危及防護數據的前提下捍衛國家安全。

??聯邦學習在國家安防AI中的未來??

從守護患者數據到助力機構應對突發事件，聯邦學習證實安全創新不僅可行而且必要。其賦予團隊快速響應、高效協作的能力，同時嚴格遵循安全信任準則。

隨著AI持續重塑國家威脅應對模式，聯邦學習以“隱私優先”的務實路徑脫穎而出。它使機構能構建更智能的工具，負責任地共享洞察，并牢牢掌控核心數據。

展望未來，政府與產業界需共同投資試點項目、共享標準及實戰測試。共建進程愈快，系統韌性與實力愈強。

聯邦學習不僅是數據防護機制，更是任務信任與國家戰備能力的核心保障。

參考來源：afcea

本文就先進人工智能（AI）或人工通用智能（AGI）潛在涌現帶來的國家安全影響作證的機會。

美國、中國及全球頂尖AI實驗室正競相研發具備跨領域人類級或超人類智能的AGI。其發展速度、潛在突破及后AGI時代的格局仍存爭議且充滿不確定性。但鑒于AGI出現的可能性及其深遠影響，國家安全界必須嚴肅對待并制定應對計劃。

試想以下場景：若未來幾年某頂尖AI實驗室宣布其即將推出的模型能一鍵生成相當于百萬名頂尖程序員（前1%水平）的生產力，政府將如何應對？其國家安全影響將極為深遠，可能徹底打破現有網絡攻防平衡。在蘭德公司，正為此預作準備。研究表明，AGI將帶來五大國家安全挑戰：

1. 超級武器
    AGI可能通過突然涌現的顛覆性武器（例如能精準識別并利用敵方網絡漏洞、實施"完美首輪網絡打擊"徹底癱瘓報復性反擊的能力）帶來決定性先發優勢。此類優勢可能打破關鍵戰區軍事平衡，引發大規模擴散風險，加速技術競賽。

2. 系統性轉變
    AGI可能引發國家實力工具的系統性變革，重塑全球力量格局。軍事創新史表明，技術應用能力比科學突破更具戰略價值。隨著美國及其盟友、競爭對手軍隊大規模部署AGI，軍事競爭基礎要素（隱蔽與偵察、精確打擊與規模壓制、集中與分散指揮控制）可能被徹底顛覆。善于利用并管理AGI引發系統性轉變的國家，將大幅擴展其影響力。

3. 賦能非專業人士
    AGI可能充當"惡意導師"，為非專業人士提供制造高危武器（如惡性網絡惡意軟件）的具體步驟指導與技術背景，顯著擴大威脅制造者群體。掌握武器制造知識與實際制造雖存差異，但相關領域技術進步（如自主代理AI協助執行特定任務）正在降低實施門檻。

4. 人工實體
    AGI可能獲得足夠自主性，成為國際舞臺獨立行為體。設想具備先進編程能力的AGI突破系統限制，通過賽博空間與世界交互。此類實體可能具備超越人類控制的行動能力，其自主決策將產生深遠后果。AGI可能發生目標偏離——其運作方式與設計者意圖不符，造成意外傷害。極端情況下可能引發"失控"場景：AGI為實現目標抗拒關閉程序，與人類控制力量對抗。

5. 不穩定態勢
    國家與企業爭奪AGI主導權可能引發動蕩期。此類競爭或導致緊張局勢升級（類似核軍備競賽），使技術優勢追求反而成為沖突催化劑。各國對AGI可行性及先發優勢潛力的認知，可能變得與技術本身同等重要。行動風險閾值不僅取決于實際能力，更取決于對競爭對手能力與意圖的誤判——類似冷戰時期的誤算可能引發先發制人戰略或軍備擴張，破壞全球穩定。

國防部門制定國家防務戰略時，須應對先進AI對網絡域及其他作戰域的影響。AGI帶來的五大國家安全難題可作為評估該戰略應對能力的框架。

除了引人關注的人工智能 (AI) 用途外，還有許多其他用途正在改善流程，減輕人力的認知負擔和工作量。將人工智能應用于 C2 目的的重點大多放在較高的指揮層面。除了數據處理和分析功能外，人工智能的引入還將為指揮官提供決策支持工具、能夠管理任務和資源的系統，以及使用自然語言處理技術分析多源情報報告。本文將概述，雖然通信往往具有挑戰性，計算能力也有限，但仍有機會從人工智能中獲益。此外，還將重點介紹人工智能技術可為戰術C2 和態勢感知帶來的改進。

優勢 1——人工智能和 JADC2：處理大量復雜數據的能力

戰爭的指揮與控制（C2）方面必將受益于人工智能技術。它處理大量復雜數據的能力將簡化并加快決策過程，對滿足多域作戰（MDO）的新要求至關重要。多域作戰（MDO）將超越傳統的陸、海、空領域，還包括網絡戰和天基戰。聯合全域 C2（JADC2）要求具備跨越各級指揮的能力，并解決兩個關鍵問題：指揮官可獲得的數據量巨大、種類繁多，以及影響獲勝結果所需的行動速度。戰場物聯網概念將為戰術層面的指揮官提供大量數據。如果管理不當，可能會導致信息過載，最終產生負面影響--然而，人工智能可以幫助管理未來戰爭的復雜性，并將數據轉化為可操作的情報。

優勢 2——作戰規劃支持

地形分析工具就是一個經過驗證的、現實世界中可以使用的例子。不過，人工智能有能力考慮對任務結果有重大影響的各種因素。此外，人工智能還能提供決策支持，如建議路線或提議使用的資產。這項技術不僅能讓指揮官快速訪問和考慮比目前更廣泛的數據，還能提供智能和細致入微的支持。

優勢 3——專注于作戰而非管理系統

對于在最前沿執行任務的指揮官來說，在規劃和執行任務時確實存在信息超載的危險。認知負擔很重，而人工智能可以幫助指揮官將盡可能多的時間用于執行行動，而不是專注于管理系統。例如，人工智能工具可以訪問和分析有關以往攻擊、敵人可能采取的戰術或通信黑點的數據集，從而讓指揮官更清楚地了解在規劃行動時需要考慮哪些因素。

優勢 4——模仿人類能力

人工智能最終將在模仿人類能力而不僅僅是人腦能力的情況下產生最大影響，也就是說，人工智能能夠以與人類相同的方式評估信息。人工智能能夠進行傳感器融合和軌跡關聯——利用廣泛的輸入，而且比人類操作員快得多——這將帶來能力上的階躍變化。這對戰術層面尤其有益，例如，生命模式分析工具可以大大提高對態勢的認識。通過分析被動收集的視頻錄像和傳感器數據，軟件可以提醒指揮官注意特殊情況——如環境變化或潛在戰斗人員數量增加——并推斷是否可能發生攻擊。

優勢5——行動速度

要確保在戰術層面開展行動的人員能夠按需使用先進的人工智能功能，必須使用云基礎設施。這既是挑戰，也是優勢。投資未來技術和開放式架構將為指揮官帶來行動優勢。面對近乎同級別的威脅，行動速度將比以往任何時候都更加重要，而人工智能所能帶來的作戰優勢將是顛覆性的。

人工智能的成功應用之路充滿挑戰

利用人工智能會面臨挑戰。我們必須認真對待這些挑戰。在戰術層面應用人工智能所面臨的最大挑戰是：

• 數據的獲取
• 數據的有效性
• 對結果的信任

與云技術有關的考慮因素太多，無法在此一一列舉，但顯而易見的是，如果 C2 系統要從使用云計算能力中獲益，就必須能夠在通信受限的環境中以最小的帶寬運行，特別是考慮到戰術層面固有的限制和來自敵方的潛在干擾。此外，如果指揮官要真正從人工智能中獲益，他們的 C2 系統就需要開放式架構，能夠輕松集成新的應用程序（考慮到新功能的開發速度），并有能力與合作伙伴的基礎設施和系統進行互操作。建立對人工智能系統的信任也是一個重要因素。這就要求在構建算法時，能夠以人類能夠理解和驗證的方式解釋其推理過程。

最后，必須認識到與收集和使用業務數據相關的挑戰。如果我們要確保人工智能算法做出最有效的決策，其開發必須包括獲取必要數量的有效、相關數據，而不僅僅是商業上可獲得的數據。此外，軍隊必須收集和存儲作戰數據，以確保未來的人工智能能力是基于最佳數據開發的。只有工業界和軍方共同努力，才能確保人工智能解決方案在現代戰場上發揮作戰優勢。

人工智能是現代戰場上的一項變革性技術，正在為所有領域帶來能力上的階躍變化。它處理大量復雜數據的能力將簡化并加快決策過程，為指揮官提供戰斗力倍增器。

無人機在田野、城市甚至戰場上空飛行已經有一段時間了。但是，人工智能（AI）與無人機的結合將一切提升到了一個全新的水平。人工智能賦予了無人機自主決策、更智能地飛行以及完成以往不可能完成的任務的能力。

圖：無人機與人工智能（dronebelow）

在一些地區，無人機的存在和使用日益突出，特別是在安全和監視方面。無人機經常在一些空域活動，通常進行勘探和監測活動。這引起了人們對隱私、國家安全和地區穩定的極大關注。隨著該地區緊張局勢的持續，無人機技術的影響，尤其是在人工智能增強的情況下，比以往任何時候都更加重要。

那么，無人機究竟發生了哪些變化，人工智能又是如何發揮作用的呢？

1.能自我思考的無人機

無人機剛進入市場時，必須由地面人員駕駛。如今，在人工智能的幫助下，無人機可以自主飛行。這意味著它們可以在沒有人工干預的情況下導航障礙物、選擇最佳路線并適應周圍環境的變化。想想看，無人機可以檢查建筑物或飛越農田，根據它 “看到的 ”做出決定，就像人類一樣。人工智能算法可以實時處理來自攝像頭和傳感器的數據，為這種自主性提供動力。

自主無人機速度更快、效率更高，可以進入對人類來說不安全的區域。在戰爭中，它們越來越多地被用于偵察、分析敵方陣地和提供戰場情況實時報告。

2.像蜂群一樣協同工作的無人機

人工智能在無人機中最具未來感的應用之一是蜂群無人機的概念。人工智能可以讓多架無人機像一個團隊一樣協同工作，而不是一架無人機單打獨斗。它們可以相互通信、共享信息，甚至在沒有人類引導的情況下協調行動。

圖：蜂群技術（美國政府問責局）

無人機的運行方式主要有兩種：集中式和分布式。在集中式系統中，一個指揮中心控制多架無人機，指揮它們的行動和任務，確保它們有效地協同工作。這樣更容易協調一切，但也意味著如果指揮中心出了問題，所有無人機都可能受到影響。

另一方面，在分布式系統中，無人機可以半自主或完全自主地工作。這意味著它們可以利用人工智能相互交流并適應周圍環境，從而自行做出決定。每架無人機都可以評估所看到的情況，與附近的無人機共享信息，并在不需要中央機構指令的情況下完成任務。這種方法更具彈性，即使無人機與指揮中心失去聯系，也能繼續執行任務。當與蜂群智能相結合時，分散式系統能讓無人機作為一個團隊協同工作，覆蓋更大的區域，更高效地處理復雜的任務

蜂群無人機已在軍事行動中進行測試，它們可以覆蓋大片區域進行偵察。

3.可即時分析數據的無人機

配備人工智能的無人機還能在飛行中處理和分析大量數據。例如，部署在沖突地區的無人機可以使用機器學習算法來識別敵人的行動模式、檢測現場變化或識別特定目標。通過實時分析圖像和視頻，這些無人機可以為軍事戰略家提供可操作的情報，使他們能夠迅速做出明智的決策。

圖：利用無人機數據分析實現高效資產檢測 (optelos)

無人機與人工智能

機器學習（ML）是一個重要領域，它可以讓無人機從收集到的數據中學習，并隨著時間的推移變得更好。例如，無人機可以使用 ML 算法來識別圖像中的特定對象，如車輛或人。這需要在標注數據集上對無人機進行訓練，讓它學會識別與特定目標相關的模式。

另一項關鍵技術是計算機視覺。這使無人機能夠理解和解釋視覺信息。利用卷積神經網絡（CNN）等深度學習技術，無人機可以實時分析圖像和視頻。卷積神經網絡尤其擅長檢測和識別物體，這有助于無人機發現周圍環境的變化或監視敵人的動向。

無人機還可以使用異常檢測算法來識別可能預示威脅的異常模式。這些算法通過查看歷史數據來確定正常活動的樣子，從而使無人機能夠標記任何偏離正常活動的情況。

此外，邊緣計算也發揮了重要作用，它允許無人機在本地處理數據，而不是將所有數據發回中央服務器。這樣可以減少延遲，加快決策速度。

了解常見的無人機組件及其在人工智能中的作用

無人機由幾個關鍵部件組成，每個部件都在飛行、導航和數據收集方面發揮著重要作用。當這些部件與人工智能相結合時，就能增強無人機的自主智能操作能力。以下是無人機主要部件的細分，以及人工智能與每個部件的結合方式：

圖：無人機組件（研究之門）

• 1.飛行控制器

飛行控制器是無人機的大腦，負責穩定飛行并管理加速度、高度和方向等操作。飛行控制器中嵌入了人工智能算法，通過實時處理來自傳感器的數據，使無人機能夠自主飛行。人工智能可幫助飛行控制器動態調整飛行路徑。

• 2.電機和螺旋槳

電機和螺旋槳共同產生推力，使無人機升空并移動。雖然不是由人工智能直接控制，但它們的性能可通過飛行控制器由人工智能算法進行優化。人工智能可以對電機速度進行微調，以確保穩定性和能效，尤其是在精度至關重要的挑戰性環境中。

• 3.攝像頭和傳感器

無人機配備有攝像頭和各種傳感器，如激光雷達、紅外和超聲波傳感器。這些為無人機提供視覺和環境數據。人工智能驅動的計算機視覺算法實時處理這些數據，使無人機能夠識別物體、檢測環境變化并對目標進行分類。

• 4.天線

無人機上的天線用于與地面站或控制器通信。無論是用于控制無人機還是用于實時數據流，它都能發射和接收信號。無人機可能有不同類型的天線，用于不同的目的，包括遠程通信、視頻傳輸和遙測數據。

下一步是什么？

雖然人工智能和無人機已經在產生影響，但未來還有很多事情要做。未來，我們可以期待無人機更加自主，飛行距離更遠，處理的任務更加復雜。人工智能將使無人機在瞬間做出決定的方式比現在更加先進。

參考來源：medium

許多人可能沒有意識到，無人駕駛飛行器（UAV）（俗稱無人機）的起源可以追溯到近一個世紀以前，而現代無人機技術在過去 40 年中在民用和軍用領域得到了迅速發展。無人機代表了軍事技術兩個重要趨勢的交匯點--武器的精確性和機器人技術的興起，兩者結合后，無人機可在飛行員毫無危險的情況下進行遠程飛行，并能投放致命的有效載荷。現代戰爭中使用的無人機改變了軍事行動的態勢，提供了獨特的戰術優勢，提高了各種作戰場景中的行動效率。無人機的用途多種多樣，包括監視、偵察和定點打擊（見圖 1）。總體而言，無人駕駛系統代表了軍事技術的變革性進步，反映了全球范圍內的重大投資和發展。隨著各國繼續開發和部署這些系統，了解其影響并將其納入澳大利亞的戰術、技術和程序（TTPs）至關重要。

圖 1. 烏克蘭士兵準備發射無人機。

在烏克蘭，無人機已成為對俄軍取得不對稱優勢的重要武器。無人機的可用性、快速發展、易于部署和使用，使其在烏克蘭境內的軍事行動中不可或缺。雖然這項技術改變了現代戰爭的特點，但迄今為止，無人機尚未對對手產生決定性影響。從烏克蘭戰爭中汲取的一個教訓依然清晰--無人駕駛系統的創新正在顛覆現代戰爭的方式。因此，澳大利亞國防軍（ADF）必須了解無人機帶來的機遇和限制，為未來的條令、訓練、規劃以及未來對這些可在戰場上產生不對稱影響的技術的投資提供依據。陸地力量論壇》的這篇文章是一個更大項目的一部分，該項目利用烏克蘭和澳大利亞的專業知識，對烏克蘭戰爭中使用無人機的經驗教訓進行了首次循證研究。本文總結了研究的重點--在俄烏戰爭中使用無人機的經驗教訓。

無人機的歷史演變

追溯到 20 世紀 60 年代，英聯邦炮兵認識到新興的無人機能力對目標捕獲至關重要。最初，無人機用于擴大炮兵觀察員的射程，幾十年來，偵察和目標捕獲的重點始終未變。在過去二十年中，美國在伊拉克、敘利亞、阿富汗、巴基斯坦和也門等地區的反恐行動中廣泛使用了無人機，凸顯了其在降低友軍人員風險的情況下實施精確打擊的能力。2020 年，另一個值得注意的例子是在納戈爾諾-卡拉巴赫沖突中使用無人機進行精確打擊和監視，通過提供卓越的空中情報和打擊能力對沖突結果產生了重大影響。然而，在烏克蘭戰爭中，烏克蘭和俄羅斯軍隊首次大規模部署小型無人機，用于實時情報搜集和直接交戰，顯示了這些系統在當代沖突中的戰術多樣性。烏克蘭前所未有地大規模使用無人機，為澳大利亞提供了寶貴的經驗教訓。了解這些經驗教訓對于發展未來戰爭中的無人機能力和戰術至關重要。

技術進步使無人機變得更小、更靈活、能力更強。十年前，烏克蘭使用的無人機還很初級，主要用于騷擾。然而，到 2023 年，配備小型有效載荷、能夠進行攻擊的小型無人機激增，已經能夠破壞俄羅斯的攻擊。此外，超越光電和紅外能力的進步也非常顯著。2015 年之前，像 “全球鷹”（Global Hawk）、“天龍”（Triton）、“捕食者”（Predator）和 “死神”（Reaper）這樣的大型平臺需要攜帶多種有效載荷。然而，在俄羅斯入侵烏克蘭之后，大型無人機被證明在裝備精良的現代防空環境中無法生存，因此被排除在戰場之外。戰場航空（包括旋轉翼和固定翼）也被迫退出前線。在當地迅速發展起來的小型無人機--既能在可瞄準臨界點以下生存，又能在其中茁壯成長--迅速填補了這一空白。這些小型無人機現在能夠裝備多種有效載荷，如光電紅外（EOIR）、電子戰（EW）或地理空間情報有效載荷。這種以較低成本實現多用途無人機的普及是一項重大技術進步。

歷史證明，戰爭中的技術進步往往超過倫理和監管框架。例如，在第一次世界大戰中，毒氣、機槍、地雷和集束彈藥的使用都是在任何正式的倫理或監管控制建立之前投入使用的。同樣，無人駕駛飛行器技術發展迅速，需要積極主動地了解并有效監管其部署。將這些不斷發展的技術迅速融入軍事行動，凸顯了警惕監督和道德考量的必要性。

大型無人機的消亡

無人機一般根據功能、大小、有效載荷、地域范圍、飛行續航時間和高度等不同特征進行分類。根據北約的分類，烏克蘭的無人機動態顯示為 I 級和 III 級無人機，其中 I 級無人機小于 150 千克，III 級無人機大于 600 千克。在烏克蘭戰爭中，小型軍用無人機--包括固定翼和旋翼無人機，與地面單元整合--被普遍用于偵察、目標捕獲、戰損評估和信息戰。

第三類無人機--大型偵察和打擊無人機--可用于長時間收集信息（即 12-26 小時，通用原子公司的 MQ-9 “死神 ”目前可達到 40 小時），并可實施遠程打擊。然而，由于沒有制空權，它們容易受到防空系統和電子對抗措施的攻擊，而且更換費用昂貴（一架 Bayraktar TB2 需 500 萬美元）。一旦俄羅斯的防空和電子戰系統在烏克蘭得到適當整合，這種大型無人機就無法生存；而其他三級無人機（即俄羅斯的 Orlan-10 偵察無人機）由于系統不可靠，在提供高質量情報方面面臨障礙。

土耳其制造的 Bayraktar TB2One 是大型（III 級）武裝軍用無人機的一個生動例子，在俄羅斯全面入侵烏克蘭的最初幾天和幾周，它占據了烏克蘭的頭條新聞和公眾的想象力（見圖 2）。它被用于 ISR（情報、監視和偵察）和戰術打擊任務。購買 Bayraktar TB2 無人機是對俄羅斯侵略的一種威懾，與供應標槍反坦克制導導彈同等重要。TB2 無人機是烏克蘭有人駕駛噴氣式飛機的補充，為烏克蘭空軍提供了地面打擊能力，在俄羅斯全面入侵后的關鍵幾天和幾周內不會危及飛行員的安全。在擊沉俄羅斯黑海艦隊旗艦 “莫斯科 ”號導彈巡洋艦的任務中，它們被用作誘餌。烏克蘭部隊最后一次成功使用 TB2 是在 2022 年 5 月和 6 月奪回黑海蛇島（Zmiinyi）的戰斗中，當時 TB2 直接瞄準了幾艘海軍艦艇，并在對赫爾松州喬爾諾巴耶夫卡機場的襲擊中充當了監視和瞄準平臺。

圖 2. 隸屬于烏克蘭陸軍的 Bayraktar TB-2 作戰無人機（圖片來源：Mike Mareen, AdobeStock）。

Bayraktar TB2 的速度（即 130 千米/小時）和體積（即 12 米）較低，在防空系統密集、電子戰高密度的戰場上很容易受到攻擊。因此，由于戰爭態勢的不斷變化，TB2 從 2023 年 9 月起在烏克蘭上空消失。這與 TB2 在利比亞、敘利亞以及 2020 年第二次納戈爾諾-卡拉巴赫戰爭中的有效表現形成鮮明對比，這些沖突都沒有密集的防空層。安全研究界的類似學者認為，大型無人機在高強度沖突中的作用有限，其成功與否取決于對手的防空系統是否失效。

取代人類角色，降低人類風險。

無人機在戰場上取代而非替代人類。這種替代降低了危險情況下的風險，保護了人的生命。無人機可以在各種任務中提供更強的持久性，保持最佳性能，而不受人類耐力的限制。例如，無論是地面、空中還是海上無人機，仍由人類控制，但取代了人類在監視鏈中的角色，使人類不再暴露在前線，也不再面臨風險。

無人機可以而且已經拯救了生命。這在非對稱戰爭中尤為重要，因為在非對稱戰爭中，人員可用性的不對稱可能意味著讓更少的人受到傷害，并確保人力資源投資隨著時間的推移獲得更好的回報。烏克蘭部隊利用能夠快速移動并長時間保持存在的長航時無人機進行監視和偵察，從而消除了人類面臨的風險。這些無人機配備了多個傳感器包，在白天或夜間偵查敵軍動向、位置和兵力構成方面發揮了重要作用。小型 I 級無人機改變了炮兵的作戰節奏，將時間緊迫的瞄準和射擊周期從大約 30 分鐘縮短到 3-5 分鐘，有助于提高炮兵射擊的精確度和速度，并使擔任觀察員的士兵更加安全。與騷擾和攔截炮火一樣，無人機的存在也會干擾俄軍并使其疲憊不堪。 此外，無人機還能提高人類和機器團隊的能力，優化各種行動的性能和效率。人機結合的能力為烏克蘭部隊帶來了更好的成果和作戰效率。

無人系統的多用途使用

總體而言，無人系統具有射程遠、成本低、經濟實用等特點，可用于空中、陸地和海上。無人系統能夠看得更遠，同時還能節約成本，因此在烏克蘭的防御和進攻行動中都不可或缺。除了在空中大量使用無人機外，烏克蘭戰爭還揭示了海洋無人系統的成功應用，以及陸地無人戰車在各種用途上的雛形。

• 海洋無人系統 烏克蘭在與俄羅斯的沖突中有效地利用了軍民兩用技術--海軍無人系統或無人海面航行器（USV），以彌補其海軍作戰能力的不足。例如，“海洋寶貝 2024 ”無人潛航器具有機動性，能在 1000 公里范圍內投擲近一噸炸藥（見圖 3）。其制導系統包括利用水聽器系統對水下和水面物體進行被動聲納識別和測向。還包括超聲波聲納（主動聲納），用于近距離探測、跟蹤和按大小識別物體。這些 USV 經過改裝后部署在黑海地區，目標是克里米亞的塞瓦斯托波爾等戰略要地，并將行動范圍擴大到新羅西斯克，顯示出它們有能力躲避俄羅斯的防御，并對俄羅斯海軍資產構成重大威脅。烏克蘭利用現成的、具有成本效益的替代品，打破了黑海的力量平衡，將目標對準了先進而昂貴的俄羅斯海軍艦隊船只。報告顯示，烏克蘭結合使用 USV 和導彈造成了重大損失，據說摧毀了俄羅斯黑海艦隊三分之一的艦艇。

圖 3. 新 “海洋寶貝 2024”（圖片來源：烏克蘭安全局 Telegram）

在空中，烏克蘭開發了一系列無人系統，能夠對俄羅斯目標進行作戰和戰略打擊，目標包括煉油廠、彈藥廠和其他象征性目標。這些無人機避開防空區，深入俄羅斯境內進行打擊，從而得以生存。在情報、軍事規劃以及空中和海上無人系統新興能力的支持下，這種方法在針對俄羅斯目標的行動中不斷發展并增強其有效性。

• 陸地無人戰車 陸地無人系統或無人地面戰車（UGV；地面機器人）可能成為軍事創新的下一個前沿領域。在烏克蘭，這些車輛已經在前線運行了一年多，用于運載武器和爆炸物，進行遠程采礦和排雷，以及將傷兵從戰場上撤離。這些 UGV 的主要目的是盡量減少烏克蘭部隊在戰場上的參與，幫助保護烏克蘭士兵的生命。使用 UGV 是對敵方人數優勢的不對稱回應。這些 UGV 執行的任務包括遙控開采陣地和咽喉要塞，用自動武器保護激烈爭奪的地區，以及使用反坦克設備對付重型車輛，而重型車輛在無人駕駛飛行器面前也不堪一擊。UGV 的發展還集中在后勤和傷員后送方面。例如，按照北約標準編纂的多功能機器人 Vepr (KNLR-E)，自 2023 年以來已顯示出積極的使用效果（見圖 4）。據烏克蘭數字化轉型部長稱，烏克蘭開始大規模生產機器人地面平臺。烏克蘭研發人員展示了 140 多個型號的地面機器人系統，至少有 50 個系統經過了作戰環境測試，14 個系統達到了北約標準。

圖 4. 多功能機器人 Vepr (KNLR-E)

反無人系統

隨著無人系統的發展，應對這些技術的措施也在快速創新周期中發展。反無人系統（UA）的最初戰略是在空中將其擊落。然而，通過瞄準其地面組件來防止其發射也同樣有效。這包括通過視覺或電子方式探測地面站，并用火炮或無人機進行打擊。

防止無人機到達目標的一個關鍵對策是 EW--與控制電磁頻譜有關的廣泛活動--以干擾器、欺騙器、欺騙敵方通信系統、雷達和其他電子設備的形式進行。干擾是通過向 UA 發射高能量來掩蓋無線電頻率控制或數據信號。烏克蘭和俄羅斯都使用了干擾器，干擾器發出強大的電磁信號，導致目標無人機墜落、偏離航線或掉頭攻擊操作員。例如，在 Bakhmut，由于俄羅斯的干擾，無人機操作員無法飛行超過 500 米，或者在擊落無人機之前在敵方無人機操作員的屏幕上留下信息--“Slava Ukraini!”（“光榮屬于烏克蘭！”）。

反無人駕駛航空系統（C-UAS）專門用于探測、跟蹤無人機并使其失效。這可以通過探測系統（雷達、光電/紅外傳感器和聲學傳感器，用于識別空域內的無人機）、干擾裝置（便攜式或固定式）、導彈武器（反導彈系統、空對空武器）來實現； 動能武器（霰彈槍、對空機槍和大炮）；定向能武器（高能激光或微波束可通過破壞無人機的電子設備或推進系統使其失效）；網和無人機對無人機技術（物理攔截或捕獲無人機）。

破壞無人機系統所依賴的任何環節--如發射和回收單元、地面控制站、通信設備、后勤和支持系統--或使其失效，都會極大地阻礙無人機系統的作戰能力。廉價、消耗型（I 級）無人機的激增為傳統防空平臺創造了不利的攔截曲線。具有明顯雷達截面的大型無人機是防空攔截機和火炮容易攔截的慢速目標，而傳統防空系統對小型系統的攔截則有一定的局限性。反無人機防御面臨的一個新挑戰是成本效益，即反無人機系統必須比目標便宜。“加大對電子戰的投資將是應對無人機威脅的關鍵部分"。

財務要求

使用無人機的財務要求非常迫切。無人機為傳統軍事系統提供了更廉價的替代品，從而形成了可給對手造成財政負擔的成本強加戰略。在長期和大規模沖突中，成本是關鍵：用于摧毀目標的資源越少越好。用價值 300 萬美元的導彈摧毀價值 500 美元的無人機可能有效，但卻不可持續。由于數量問題，一個國家能生產的無人機越多，其無人機行動的可持續性就越強，其堅持到底的威脅就越可信。

無人機為傳統軍事系統提供了具有成本效益的替代品，帶來了巨大的經濟利益。它們要求對手使用昂貴的反制措施來對付廉價的無人機，從而給對手造成了財政負擔。這種成本強加戰略在現代戰爭中至關重要，因為從長遠來看，資金限制發揮著重要作用。這些系統的成本效益凸顯了它們在當代和未來沖突中的重要性。烏克蘭已經證明，出于需要，它可以有效利用創新，通過利用新能力來適應生存環境。考慮到這些無人機系統的購置成本和可運輸性，澳大利亞等國緊跟新興威脅和機遇的重要性就不言而喻了。

圖 5. AtlasPRO 無人機

無人機使相對不復雜的對手能夠對高價值資產產生重大影響，這體現了無人機在不對稱戰爭中的作用。無人機價格低廉、易于使用，使對手可以利用有限的資源達到不成比例的效果（見圖 5）。例如，用廉價的無人機擊敗坦克等昂貴的軍事裝備，表明無人機如何在沒有尖端技術的情況下制造可信的威脅。大多數西方國家的軍隊都由少數非常昂貴的資產組成。例如，如果澳大利亞約 70 輛價值 2 千萬美元的艾布拉姆斯坦克能被價值 700 美元的無人機擊敗，這就意味著不需要復雜的技術也能構成可信的威脅。

快速創新和適應

烏克蘭現代戰爭發展迅速，因此必須加快創新周期，目前創新周期從一周到大約三個月不等。為了保持對對手的競爭優勢，不斷需要新的解決方案或對現有技術進行重大修改。這種快節奏的環境凸顯了持續改進和快速迭代在軍事戰略和技術發展中的重要性。米克-瑞安少將在《戰爭變革》一書中指出： “在戰爭中，策劃和領導戰斗的人必須不斷尋求超越對方的思維、超越對方的機動和超越對方的戰斗力。新的技術創新被引入戰爭，戰爭的地域或目標被擴大或演變，新的戰術和作戰概念被發展，以利用不斷發展的組織結構，實現不斷發展的勝利理論"。這一概念在烏克蘭戰爭中體現得淋漓盡致。烏克蘭創新（具有致命效果的 FPV 無人機），俄羅斯回應（使用 “籠子”）。俄羅斯采取行動（使用伊朗 Shahed-136 無人機攻擊城市和城市基礎設施），烏克蘭做出調整（使用德國 Gepard 防空系統應對這一攻擊）。

機器人技術和自主系統在所有領域的發展都是適應戰的一個明顯例子。然而，正如瑞安少將所言，"并非所有戰時學習或適應都能在戰場上取得成功。這部分是因為一些機構無法快速或有效地吸收新技術或新理念。另一個原因是，有些機構無法預見未來的一系列威脅，或者無法判斷哪些威脅最為嚴重。適應失敗的最后一個原因是，敵人積極尋求干擾和削弱對手的學習和適應能力"。

無人機技術的快速發展和部署要求軍事條令不斷適應、創新和演變。在烏克蘭這樣的沖突中，必須向雙方學習，并將這些經驗教訓融入戰術、技術和程序。無人駕駛系統在不同領域的使用日益增多，要求各國跟上技術進步的步伐。這種持續的演變會影響對未來沖突的投資和準備。任何戰爭都會刺激競爭，當然也會刺激軍備競賽。在使用無人機系統的同時，反無人機系統也隨之出現，然后戰術、技術和程序（TTPs）也必須進行調整，等等。在戰爭頭六個月行之有效的戰術、技術和程序（TTPs）如今已不再奏效--無論是使用的平臺還是強調使用這些平臺的戰術。因此，重要的是，盡管對手可能會制造障礙，但仍要進行調整，以便利用手頭的資源完成任務和使命，而且必須比對手的反應能力更快地完成任務和使命--保持 “適應戰”。

• 下一步是什么？ 無人機系統很快將無處不在：地面、空中、水面、水下。未來的可能性和下一步的創新可能與人工智能無人機和蜂群無人機有關。無人機人工智能（AI）的未來將影響軍事和民用行動的各個方面。盡管對目前在無人機中使用人工智能的有效性存在爭議，但人工智能有望產生重大影響的關鍵領域包括終端制導、視覺導航、目標探測和蜂群。利用人工智能，無人機可對不斷變化的環境做出自主反應，并相互通信以協調出動。具有人工智能的無人機已經存在，并在烏克蘭戰爭中得到積極使用。例如，無人機內置人工智能，有助于從遠處識別危險并清晰地聚焦目標。

結論

烏克蘭的經驗教訓強調了無人機系統技術在現代戰爭中的演變影響，它提供了新的能力和暫時的戰術優勢。現代軍事力量應將這些技術納入其條令和戰略，以便在當代和未來的沖突中保持技術優勢。在一個日益復雜、技術日益先進的世界中，了解和利用無人機系統技術對于有效防御至關重要。

隨著無人機系統和 C-UAS 的未來發展，包括人工智能集成、無人機群以及網絡戰和定向能武器等先進反制措施，快速適應和創新的必要性至關重要。未來的戰斗可能不僅涉及平臺，還涉及敵方網絡，敏捷性和適應性是成功的關鍵。先進的無人機系統將具備人工智能、完全自主和快速決策能力，從而加強戰場溝通與協調。未來，這些系統可能會通過 “網狀網絡 ”與其他系統和傳感器集成，為無人機的方向決策提供信息，幫助定位目標，并為選擇適當的武器消除威脅提供信息。對此，現代軍事力量必須將無人機系統和 C-UAS 技術的發展納入其作戰概念、條令、培訓和人員選拔過程。

參考來源：澳陸軍研究中心

利用人工智能增強人類決策能力將為后臺辦公和作戰環境帶來巨大好處

人工智能（AI）是我們這一代最具顛覆性的技術之一。它對國防領域的影響不亞于任何其他領域。

媒體對這一顛覆性技術的報道往往集中在企業如何利用人工智能取得領先地位的爭議上。(例如，通過開發自主機器人和其他智能武器，在未來戰爭中只需很少或完全不需要人類的投入）。

國際社會的關注加強了這一重點：2018 年 7 月，來自 36 個國家的 2000 多名研究人員簽署了一份不開發致命自主武器的承諾書。同年，谷歌頒布禁令，禁止開發可用于制造武器的人工智能軟件。此舉是在數名員工因谷歌與美國國防部簽訂的遙控飛機視頻分析合同而辭職之后做出的。

但是，人們對自主武器的關注偏離了人工智能給國防組織帶來的主要好處：分析對人類來說過于龐大的數據的能力。通過從數據中獲得洞察力，人工智能可以幫助國防領導人在所有行動中做出更快、更準確的決策，而不僅僅是在戰斗情況下。因此，它正在成為增強而非取代人類智能的基礎技術。

國防組織陷入全球人工智能競賽

在世界各地，國防組織都在爭相將自己定位為人工智能領域的領導者。美國國防部的第三次抵消戰略側重于開發新興技術，而人工智能是其中的一個重要方面。

雖然人工智能在國防領域的應用與日俱增，但大多數仍處于設計、測試或評估階段。在此，強調了使用人工智能可以使國防組織更智能、更簡單、更強大的六個主要領域。

1.使用算法處理信息，以更快、更準確地做出決策。國防組織收集的監控數據來源廣泛，包括社交媒體、衛星、遙控飛機、對手國家的網站以及連接到軍用車輛上的傳感器。人工智能提高了他們分析這些數據的能力，因此他們可以更快地做出決策，更迅速地開展行動。

不過，要大規模實現軍事活動的數字化，國防組織需要保護其服務器和門戶網站上的信息。人工智能可以幫助這些系統自我學習。它還可以幫助組織更好地發現網絡漏洞：在美國，麻省理工學院的計算機科學與人工智能實驗室開發了一個人工智能平臺，可以檢測到85%的網絡攻擊，并減少誤報。

2.通過使武器系統自主化來加強現有武器系統。人工智能可以使機器自動移動、探測和摧毀目標，從而大大提高軍隊的戰斗力。人工智能機器還可以進入人類無法進入的地區，從而擴大戰場。以色列已在加沙邊境附近部署了自動駕駛軍車，用于巡邏和識別威脅。中國正在開發自主潛艇，預計將在 2020 年代部署。

3.自動分配和規劃人力。人工智能可以將士兵的能力和過去的任務表現信息結合起來，然后利用這些信息全面評估他們的優缺點。這將使各機構更有效地將人員與任務相匹配。

英國陸軍一直在使用商業智能軟件和分析工具來簡化和調整他們掌握的大量不同人力數據。通過更好地了解這些數據，他們能夠就如何分配人力做出更明智的決策。他們避免了 7.7 億英鎊的浪費。

4.開展訓練和模擬戰爭。軍隊可以將人工智能納入訓練計劃，創建逼真的模擬場景，讓受訓人員為實戰做好準備。這可以包括實時修改訓練場景，以反映受訓者的能力水平。例如，美國空軍的培訓負責人計劃使用人工智能來觀察受訓戰斗機飛行員在模擬器中的操作練習。人工智能系統將從受訓者的動作中學習。然后，它將根據受訓者的特定學習風格提供實時反饋，使他們學得更快、更好。

5.建立有效的后勤和運輸網絡。人工智能可以幫助軍隊以更低的成本、更少的人力，在正確的時間將正確的部隊、貨物、彈藥和武器運送到正確的地點。在此過程中，人工智能可以幫助軍隊將行動從被動反應轉變為主動出擊，將規劃從預測轉變為預判，并使服務從標準化轉變為個性化。例如，美國一家初創公司正在測試使用人工智能預測美國陸軍車輛的零部件何時可能出現故障，以防止戰場故障。

6.改善戰場醫療。將人工智能整合到機器人手術系統和機器人地面平臺中，有助于減少戰場上的死亡人數，并減少人員傷亡。它還有助于確保軍事醫療工作者掌握所需的技能。美國國防部正與北卡羅來納大學合作開發一種評估病人數據的分析工具。其目的是預測軍事醫護人員在不同情況下應提供的護理類型。

在國防領域部署人工智能的危險

正如前面的例子所示，人工智能是國防的未來。但是，在國防領域使用人工智能也存在實際風險。這些風險包括

• 道德問題。人們越來越關注將生死攸關的決策權交給機器的影響。例如，人工智能可能無法區分平民和戰斗人員，這可能導致意外傷亡。此外，人工智能也很難針對每一種突發情況進行編程，因此它的反應很難預測。人工智能系統之間的對抗可能會產生復雜的環境，它們可能難以適應。

• 安全性。如果對手入侵一個國家的人工智能系統，后果可能是致命的。這可能包括遙控飛機向民用場所投擲炸彈或自主武器殺害無辜者。

• 可預測性和可靠性。配備人工智能的機器會根據開發人員編入其中的復雜算法做出決策。如果這些決策存在缺陷，很難知道是由于輸入的錯誤或偏差，還是因為機器是根據分析做出的決策。無論如何，無法預測人工智能機器可能做出的反應都會讓指揮中心難以實施戰略。此外，也很難讓任何人為人工智能機器在沒有人類參與的情況下做出的決定負責。

最后，人工智能的好壞取決于人們給它提供的數據。但是，由于很難從這些數據中完全消除偏見，人工智能助推的系統可能并不可靠。

在防務中充分利用人工智能，同時最大限度地降低風險

雖然這些風險的結果是國防領域特有的，但風險本身也適用于在任何情況下使用人工智能。

盡管軍隊可能會在安全性、可靠性和可預測性方面進行投資，但配備人工智能的機器可能會給他們帶來的優勢可能意味著他們越過了倫理底線。任何國家的政府都無法阻止別人這么做。但它們可以降低一些風險--例如，就如何開發和應用自主和半自主武器系統達成全球協議。它們還可以繼續在傳感器和射手之間保持人工聯系，使瞄準決策始終包含人工判斷。

與此同時，可以通過以下方式幫助發展人工智能國防：

• 鼓勵頂尖學術機構與軍方開展研究合作
• 為人工智能研發提供更多資助
• 建立有法律支持的數據保護框架
• 制定法規，規定在開發和測試的每個階段都必須進行損害影響評估
• 在教育機構開設人工智能課程，幫助軍民提高技能

采取這些措施將使國防組織能夠實現人工智能的最終效益：在后臺和作戰環境中變得更智能、更簡單、更強大。

參考來源：Derek Dobson

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

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

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

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

人工智能和博弈論的歷史背景和里程碑

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

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

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

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

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

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

人工智能在解決博弈論問題中的應用

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

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

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

機器學習與預測博弈論

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

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

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

行為博弈論中的人工智能

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

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

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

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

人工智能在博弈論中的未來前景和潛在影響

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

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

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

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

結論：引領人工智能與博弈論的未來交匯點

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

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

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

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

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

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

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

參考來源：Enrique J. ávila Mu?oz

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

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

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

現代軍用無人機的景觀

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

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

無人機與軍事：共生關系

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

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

無人機在不久將來的角色

• 人工智能驅動的自主無人機：

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

• 蜂群技術進步：

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

• 能源效率和延長飛行時間：

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

• 適應城市戰：

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

• 與其他技術的互操作性和協作：

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

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

倫理考量和未來挑戰

• 倫理影響：

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

• 網絡安全威脅：

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

• 國際法規：

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

無人機系統在現代戰爭中的角色

• 1.提高精度，減少附帶損害

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

• 2.力倍增效應

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

• 3.威懾和心理影響

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

結論

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

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

參考來源：ZenaDrone, Inc.

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

前言

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

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

• 早期預警系統和ISR

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

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

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

• 指揮與控制

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

• 運載系統

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

• 非核行動

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

圖：人工智能在核威懾中的潛在用途

人工智能在核威懾中的危險

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

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

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

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

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

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

聯合國關注人工智能與安全的聯系

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

規范人工智能的軍事用途

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

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

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

結論

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

參考來源:INSTITUTE OF STRATEGIC STUDIES ISLAMABAD