人工智能（AI）有可能影響所有領域和大規模的軍事行動。本章探討了人工智能系統如何影響準備和開展軍事行動的主要工具，以及如何受其影響。本章分析和討論了人工智能在戰略、條令、規劃、交戰規則和命令方面的多層次影響。采取了一個廣泛的分析角度，能夠根據新的政策和技術發展，以及對政治、軍事、法律和道德觀點的考慮，對這個問題進行總體審查。因此，本章確定了機遇、挑戰和開放性問題，并提出了總體性的意見。提供了洞察力和途徑，以推進對人工智能在軍事行動中的適當整合、管理和使用的進一步思考、研究和決策。

引言

人工智能（AI）的軍事應用有可能影響所有領域和大規模的軍事行動的準備和進行。人工智能系統可以越來越多地支持和取代人類完成軍事任務，因為它們變得更快、更準確，并能夠處理更多的信息和更高的復雜程度。這可能促進軍事行動速度的提高和更好的軍事決策，最終為擁有高性能人工智能的武裝部隊提供顯著優勢。人工智能的軍事用途甚至可能導致軍事事務的另一場革命，盡管這種發展將取決于其他因素而不僅僅是技術。

人工智能可以被用于各種軍事目的。在多維戰場上，人工智能技術可以被用作傳感器、規劃者和戰斗機，或兩者的結合。更具體地說，人工智能的軍事應用可以從支持情報、監視和偵察（ISR）的系統到自主導航和目標識別系統。這可能導致軍事人員和人工智能系統之間不同形式的互動，以及將軍事任務委托給人工智能系統的不同層次。例如，人工智能系統可以在決策過程中協助指揮官和士兵，無人駕駛的人工智能系統可以與有人駕駛的系統一起協作，人工智能系統可以在最少的人類監督下自主運行。 雖然目前只存在狹義和特定任務的人工智能，但正在大力發展人工通用智能（AGI）--具有類似于人類思維的廣泛領域推理能力的系統。 這與人工智能系統的自主性不斷增強的趨勢是一致的。

鑒于人工智能的特殊性和未來的應用，出現了一個問題，即人工智能的引入將如何影響軍事行動。本章通過評估人工智能如何影響準備和進行軍事行動的主要工具并受其影響來探討這一問題。具體而言，本章分析和討論了人工智能在戰略（第1分章）、條令（第2分章）、規劃（第3分章）、交戰規則（第4分章）和命令（第5分章）方面的多層次影響。以下各章將對每個工具進行一般性解釋，然后討論這些工具與人工智能的具體相互關系。

本章采取了一個廣泛的分析角度，包括了部隊整合和指揮與控制（C2）等軍事概念的各個方面，但并不限于此。 這使得在新政策和技術發展的基礎上，以及在考慮政治、軍事、法律和倫理角度的情況下，能夠對這個問題進行更全面的審查。因此，本章確定了機遇、挑戰和開放性問題，并提出了總體性的意見。本章最后發現了人工智能與準備和進行軍事行動的主要工具之間的動態相互關系，并將人類操作員和人工智能之間的互動定位為核心基本問題。

由于軍事人工智能是最近才出現的，因此對納入人工智能的未來軍事行動的任何分析只能是暫時性的，并基于這樣一個前提，即目前對具有高度自主性的人工智能，進行操作化的挑戰將被克服。然而，鑒于技術的快速發展，本章為推動進一步的思考、研究和政策制定提供了見解和途徑，以便在軍事行動中適當整合、管理和使用AI。

1. 戰略與人工智能

軍事行動為國家的政治和戰略目標服務。在戰爭的三個層面（戰略、戰役和戰術）中，軍事戰略是最高的。它可以被描述為 "戰爭的安排 "或 "戰爭的方向"。它為軍事行動提供依據，處于政治和軍事領域的交界處。 從本質上講，軍事戰略是一項計劃，它將最終目標與實現這一目標的手段聯系起來。更具體地說，軍事戰略可以被定義為 "使用武裝力量來實現軍事目標，進而實現戰爭的政治目的 "或 "在戰爭中達到預期結果的概念和實際考慮的表現，涉及對特定敵人的組織、運動和戰術、戰役和戰略使用或承諾的力量。國家安全和國防戰略可以為軍事戰略建立總體框架，而且經常可以在白皮書中找到。

各國還沒有公開通報他們如何使用或打算使用人工智能來制定軍事戰略。因此，在現階段，分析人工智能對軍事戰略的影響以及反之亦然，必須依靠國防白皮書和各國的人工智能戰略。一般來說，雖然在過去幾年中，大約有50個國家發布了關于人工智能在多個部門（特別是民用和工業部門）的使用、發展和融資的官方人工智能戰略，但這些文件一般不關注或幾乎不提及國防應用。然而，主要軍事強國最近通過了與軍事人工智能有關的國家戰略或類似文件，表明各國已經意識到軍事人工智能的戰略重要性，并指導他們努力開發、采購和將人工智能系統納入其武裝部隊。

美國國防部（DOD）在2018年發布了一項人工智能戰略，該戰略強調了優先發展的領域，確定了應如何與民間社會組織建立發展伙伴關系，并制定了一項關于人工智能機器倫理的政策生成計劃。美國人工智能國家安全委員會在2021年發布了一份報告，提出了與人工智能有關的國家防御戰略。 目標是到2025年達到人工智能準備，這意味著 "組織改革，設計創新的作戰概念，建立人工智能和數字準備的性能目標，并定義一個聯合作戰網絡架構"，以及贏得"技術競爭"。

俄羅斯到目前為止還沒有公布關于軍事人工智能的政策，但正在積極資助私營和公共部門的研究。2018年，俄羅斯舉行了一次會議，提出了十項政策建議（AI: Problems and Solutions 2018），這些建議構成了其人工智能戰略的非官方基礎。

歐洲國家在人工智能戰略方面處于類似的階段。在英國2021年國防白皮書通過后，英國國防部（MOD）在2022年通過了《國防人工智能戰略》。 該戰略規定了國防部采用和利用人工智能的速度和規模，與工業界建立更強大的伙伴關系，并開展國際合作，以塑造全球人工智能的發展。 法國沒有采取這樣的戰略，但其《國防人工智能報告》強調了將人工智能納入其武裝部隊的戰略優勢，如分析和決策的速度，優化作戰流程和后勤，以及加強對士兵的保護，并將機器學習歸類為研究和開發（R&D）的主要領域。

雖然更多的國家發表了關于人工智能的分析和政策，但卻沒有對未來的軍事戰略提出見解，北約在2021年通過了其人工智能戰略。該戰略是整個聯盟的人工智能準備和運作的基礎，隨后是北約的自主實施計劃，包括在2022年創建數據和人工智能審查委員會。 歐盟至今沒有采取類似的戰略，只限于在2020年的《人工智能、機器人和相關技術的倫理問題框架》中鼓勵與軍事有關的人工智能領域的研究。

由于各國關于人工智能或與人工智能相關的國防戰略并沒有明確說明人工智能將如何影響軍事戰略，因此可以根據未來可能使用人工智能進行戰略決策的跡象來確定各自的期望。人工智能在戰爭戰略層面的應用實例是對核指揮、控制、通信和情報（C3I）架構的貢獻；導彈和防空系統的目標獲取、跟蹤、制導系統和識別；網絡能力；以及核和非核導彈運載系統。

對于軍事戰略來說，最重要的是，人工智能的應用可以幫助決策者監測戰場并制定方案。事實上，可以開發人工智能來預測其他國家的行為和反應，或生成正在進行的沖突的進展模擬，包括兵棋推演模型。人工智能還可以用來評估威脅，提供風險分析，并提出行動方案，最終指導決策者采取最佳對策。 此外，人工智能可以支持武裝部隊的方式和手段與既定的政治和戰略目標相一致，這是軍事戰略的一個主要功能。這種發展的一個后果是軍事進程的速度和質量都會提高。雖然這將為那些擁有高性能人工智能的國家提供巨大的優勢，但這也可能迫使武裝部隊越來越多地將軍事行動的協調工作交給人工智能系統。

將人工智能用于軍事戰略也可能導致挑戰，包括預測性人工智能需要無偏見和大量的數據。可靠的人工智能系統將需要用龐大的數據集進行訓練。 此外，專家們警告說，人工智能可能會加劇威脅，改變其性質和特點，并引入新的安全威脅。 一項關于將人工智能納入核C2系統的桌面演習表明，這種系統 "容易受到惡意操縱，從而嚴重降低戰略穩定性"。這種脆弱性主要來自于第三方使用技術欺騙、破壞或損害C2系統所帶來的風險，這表明系統安全對AI用于軍事戰略的重要性。

另一個重要的挑戰是，人工智能可能會加快戰爭的速度，以至于人類將不再能夠跟隨上述速度的發展，最終導致人類失去控制。 這種現象被稱為 "戰場奇點 "或 "超戰爭"，可能導致戰略錯誤和事故，包括非自愿的沖突升級。即使這種風險能夠得到緩解，對人工智能的更多依賴也會減少軍事戰略中人的因素，特別是心理學和人的判斷。觀察家們認為，這可能會導致 "人工智能如何解決人類提出的問題，以及人類如果擁有人工智能的速度、精度和腦力會如何解決這個問題 "之間的差距。 然而，專家們也提出，戰略的制定需要對價值的理解，成本的平衡，以及對戰爭所處的復雜社會系統的理解，從而大大限制了人工智能在軍事戰略上的應用。還有一種可能是，當敵人擁有人工智能系統提供的高水平的理性預測能力時，決定性的因素將不是人工智能系統的能力，而是人類的判斷，特別是關于關鍵和困難的選擇。然而，這假定了某種程度的有意義的人類參與。

總之，主要的軍事大國正在投資開發、獲取和操作其武裝部隊的人工智能，因為人工智能有可預見的戰略優勢。然而，各國的戰略并沒有表明人工智能將如何被用于軍事戰略。然而，根據目前的技術發展，可以預計，人工智能將加強軍事戰略的制定和戰略決策，特別是人工智能能夠處理更多的數據，并以比人類和簡單計算更高的精度和速度來理解復雜性。一個可能的結果是軍事行動的加速，這可能會增加武裝部隊整合人工智能的壓力，使人類的判斷力邊緣化。因此，擁有和使用人工智能本身就成為一種戰略資產和目標。同時，國家對軍事人工智能的投資可能成為一種戰略責任，因為它可能增加破壞穩定的軍備競賽、誤解和誤判的風險。未來的軍事戰略需要考慮到這種風險。

總之，主要的軍事大國正在投資開發、獲取和使用人工智能，因為人工智能有可預見的戰略優勢。然而，各國的戰略并沒有表明人工智能將如何被用于軍事戰略。然而，根據目前的技術發展，可以預計，人工智能將加強軍事戰略的制定和戰略決策，特別是人工智能能夠處理更多的數據，并以比人類和簡單計算更高的精度和速度來理解復雜性。一個可能的結果是軍事行動的加速，這可能會增加武裝部隊整合人工智能的壓力，使人類的判斷力邊緣化。因此，擁有和使用人工智能本身就成為一種戰略資產和目標。同時，國家對軍事人工智能的投資可能成為一種戰略責任，因為它可能增加破壞穩定的軍備競賽、誤解和誤判的風險。未來的軍事戰略需要考慮到這種風險。

2. 條令與人工智能

軍事條令進一步指導軍事行動的準備和執行。軍事條令可以被定義為 "從制度化的角度來看，執行軍事任務和職能普遍接受的方法"。因此，它代表了'在戰爭和軍事行動中什么是有效的制度化信念'。條令一般包含三個關鍵要素，即理論（什么是有效的，什么會導致勝利）、權威（條令必須被認真對待）和文化（組織及其成員是誰）。 因此，條令回答了 "軍隊認為自己是什么（'我們是誰'），它的任務是什么（'我們做什么'），如何執行任務（'我們怎么做'），以及歷史上如何執行任務（'我們過去怎么做'）"等問題。 《美國陸軍條令入門》將條令描述為由基本原則、戰術、技術、程序以及術語和符號組成。

鑒于條令的目的和功能，人工智能在發展軍事條令方面的作用可能有限。它可能會繼續由人類創建和修訂。人工智能的具體作用可能僅限于監測武裝部隊的進程與他們的條令是否一致，以確定過去的工作，并支持對條令的質量和影響進行評估。為了有效地告知負責定義條令的軍事人員，這可能需要透明和可解釋的人工智能方法，否則軍事人員將無法理解并做出適當的決定。

然而，條令在設定人工智能的使用和人類互動的基本原則、價值和參數方面具有重要作用。值得注意的是，軍事條令是界定武裝部隊如何感知、理解和重視人工智能的適當手段。由于人工智能的高度自主性，武裝部隊可能需要明確人工智能是否被視為一種技術工具，或者說是一種代理手段。在這個意義上，條令可以定義武裝部隊是否將人工智能視為簡單的數學、技術系統，或者說是具有認知能力的工具。條令可以定義人類在組織中的價值、地位和作用，以及使用人工智能的過程。由于軍事行動和戰爭是人類為達到目而發起的行動，條令可以明確這意味著什么。在這種情況下，條令也可以定義人類與人工智能系統互動的價值和原則，包括人工智能需要為人類服務而不是相反。

同樣，條令也是定義人工智能系統的開發、獲取和使用的道德標準工具。由于軍事條令是根據國際法起草的，并且通常呼吁武裝部隊成員尊重國際法，因此條令也可以定義人工智能系統和運營商遵守國際法的方式。條令是對人工智能和人機協作施加限制的重要工具，適用于各軍種和武裝部隊的所有成員。這可能意味著對人工智能系統進行有意義的人類控制的一般要求，或禁止將某些功能授權給人工智能系統。

更具體地說，條令可以為人工智能融入組織流程設定原則和參數。例如，從事數據整合、優先排序的人工智能系統可能需要修訂軍事條令和武裝部隊使用和收集信息的準則。雖然僅限于觀測的任務系統需要有限的條令調整，但有更多 "積極 "任務的系統可能需要更具體的指導方針，如保障措施、自主程度、與操作者的溝通以及與人類部隊的互動。此外，有人認為，戰術應用主要是基于規則的決策，而戰役和戰略決策往往是基于價值的。每個級別的首選決策過程類型以及這種過程是否應該標準化，可以在條令層面上確定。

迄今為止，各國還沒有公布專門針對人工智能系統的軍事條令。英國國防部關于無人駕駛飛機系統的聯合條令是目前唯一公開的涉及軍事系統自主性的軍事條令。 然而，未來關于人工智能或與人工智能相關的軍事條令可能會根據人工智能的道德使用政策來制定。 事實上，這種政策定義了相關的價值觀、原則和使用軍事人工智能的形式，并為其提供指導，其目的與軍事條令類似。一些國家和組織最近通過了這種關于軍事人工智能道德使用的政策，包括北約。

美國國防部為人工智能的發展和使用采用了五項道德原則。系統需要負責任、公平、可追蹤、可靠和可治理。這些原則規定，美國防部人員負責人工智能系統的 "開發、部署和使用"，因此必須表現出良好的（人類）判斷能力。此外，美國防部明確確定，必須努力將人工智能運作的數據偏見降到最低。 此外，美國國防部2012年3000.09指令確定了美國對致命性自主武器系統（LAWS）的立場。它定義了致命性自主武器系統，確定了三類智能武器系統（自主、半自主和人類監督的自主系統），并為其行動設定了一般界限，以及有關人類操作員的作用和法律審查的標準。

同樣，歐盟議會也通過了一份題為《人工智能：國際法的解釋和應用問題》（人工智能的民事和軍事使用準則），其中特別討論了人工智能的軍事應用。 該報告包含了關于歐盟成員國開發和使用軍事人工智能應用的強制性準則以及一般性結論。首先，報告解釋說，人工智能不能取代人類決策或人類責任。 第二，為了合法，致命性自主武器系統必須受到有意義的人類控制，要求人類必須能夠干預或阻止所有人工智能系統的行動，以遵守國際人道主義法（IHL）。第三，人工智能技術及其使用必須始終遵守國際人道主義法、國際刑事法院羅馬規約、歐盟條約、歐盟委員會關于人工智能的白皮書，以及包括透明度、預防、區分、非歧視、問責制和可預測性等原則。

2021年4月，法國道德委員會公布了一份關于將致命性自主武器和半自動武器納入武裝部隊的意見。盡管其內容尚未得到國防部長的批準，但它代表了未來潛在的軍事條令。該文件重申了人類對自主武器的致命行動保持一定程度控制的重要性，并聲稱法國不會開發也不會使用完全自主的武器。同樣，澳大利亞發表了一份題為《國防中的道德人工智能方法》的報告，其中討論了與軍事人工智能應用有關的道德和法律考慮，但并不代表官方立場。

總之，除了評估和修訂之外，人工智能不太可能對創建軍事條令有實質性的作用，因為條令的作用是定義和規范軍事組織問題以及與信仰、價值觀和身份密切相關軍事行動的各個方面。然而，正是由于這種功能，條令在確定武裝部隊與人工智能的基本關系方面具有重要作用。特別是，條令適合于籠統地規定人工智能將（不）用于哪些任務，人工智能將（不）如何使用，以及組織及其成員如何看待和重視人工智能。最重要的是，鑒于人工智能的特點，條令可以確定人類如何并應該與人工智能互動，以及何種組織文化應該指導這種關系。因此，條令可以為進一步的軍事指令和程序設定規范性框架。各國的道德準則可以作為軍事條令的基礎并被納入其中。

3.規劃和人工智能

根據各自的軍事條令制定的作戰和行動計劃，是根據現有手段實現軍事目標的概念和指示。規劃反映了指揮官的意圖，通常包括不同的行動方案（COA）。存在各種軍事計劃和決策模式，但北約的綜合作戰計劃指令（COPD）對西方各種模式進行了很好的概述和綜合。 例如，加拿大武裝部隊遵循六個步驟，即啟動、定位、概念開發、決策計劃制定和計劃審查。一般來說，規劃包括 "規劃和安排完成特定COA所需的詳細任務；將任務分配給不同的部隊；分配合適的地點和路線；刺激友軍和敵軍的戰斗損失（減員）；以及重新預測敵方的行動或反應。

雖然規劃需要考慮到人工智能系統在軍事行動中的使用，但人工智能最有可能被用于規劃本身。用于軍事規劃或與之相關的人工智能應用是ISR系統、規劃工具、地圖生成機器人，以及威脅評估和威脅預測工具。 與規劃有關的進一步人工智能應用可能包括大數據驅動的建模和兵棋推演。例如，美國陸軍為其軍事決策過程（MDMP）開發了一個程序，該程序采用 "高層次的COA"（即目標、行動和順序的草案），并根據這個總體草案構建一個詳細的COA，然后測試其可行性。這表明，人工智能可以發揮各種功能，從COA提議到解構和測試。

人工智能應用可能會對計劃產生強烈影響。規劃軍事行動是一個緩慢而繁重的過程，它依賴于對 "結果、損耗、物資消耗和敵人反應 "的估計。它涉及到對特定情況的理解、時空分析和后勤問題。然而，有限時間和勞動力限制了可以探索的選項數量。此外，預測可以說是"作戰指揮官最棘手的任務之一"。只要能提供足夠數量和質量的數據，人工智能在預測的質量和速度上都可能會有出色的表現。數據分析能夠進一步處理比人類計算更多的信息，最終減少"戰爭迷霧"。由于人工智能程序可以將行動分解為具體的任務，然后相應地分配資源，預測敵人的行動，并估計風險，因此人工智能的使用將提高決策的總體速度和準確性。增加可考慮的COA數量將進一步使規劃過程得到質量上的改善。

然而，使用人工智能進行規劃也有潛在的弊端。由人工智能驅動的更快規劃所帶來的戰爭速度提高，可以說會減少決策者的（再）行動時間，這可能會損害決策的質量。還有人質疑，人工智能驅動的規劃是否會"導致過度關注指揮分析方面，通過書本和數字削弱了軍事指揮決策的直覺、適應性和藝術性"。指揮官和其他軍事人員也可能變得過渡依賴技術，使他們變得脆弱。剩下的一個挑戰是產生足夠的相關數據，讓人工智能規劃系統正常工作并產生有意義的結果。

人工智能系統將執行規劃任務以及協助軍事人員，但它們可能不會根據這些計劃做出適當決策。事實上，有人認為，人工智能系統難以完成與指揮有關的任務，如設定目標、優先事項、規則和約束。因此，人類的判斷對于這些任務仍然是必要的。人工智能寧愿執行控制任務，并最終彌補軍事人員的認知偏差。然而，隨著新版本的C2（部分）納入人工智能，觀察家們質疑是否清楚誰將擁有跨領域的決策權，人類在這種架構中會和應該發揮什么作用，以及技術是否準備好進行大規模開發。

當強大的人工智能系統被用于軍事規劃時，規劃和決策之間的區別可能會變得模糊不清。與人類因軍事行動的高速發展而無法正確跟蹤事件進程的風險類似，將規劃任務更多地委托給人工智能可能意味著指揮官和規劃者不再能夠理解或追溯系統如何得出結論。同樣，指揮官可能會因審查眾多擬議計劃或COA的任務而被壓垮。人工智能生成的方案也可能意味著更高的復雜程度。因此，人工智能可以被用來消化信息，只向指揮官提供最相關的內容。然而，這可能會導致對人工智能的進一步過度依賴。因此，強大的人工智能系統，或系統簇（SOS），將需要一定程度的可預測性和透明度。

總之，與人工智能的其他軍事應用相比，至少在中短期內，人工智能可能會對規劃產生最重大的影響。由于規劃是極度時間和資源密集型的，人工智能系統可以導致速度、精度和質量的提高。這可能會對軍事行動和戰爭產生重大影響，因為有人認為，軍事競賽的贏家是那些在觀察、定位、決策和行動（OODA環）中工作最快的人。一個進一步的影響是，規劃的自動化導致了軍事決策的（進一步）合理化，包括人員傷亡的合理化。另一個后果是對人力的需求減少。然而，規劃方面的人力需求減少并不意味著基于軍事規劃決策的人力判斷需求減少，特別是在價值觀和直覺仍然是規劃的核心內容情況下。

4. 交戰規則與人工智能

交戰規則(ROE)用于描述軍事力量部署的情況和限制。交戰規則可采取多種形式，包括執行命令、部署命令、作戰計劃和長期指令。無論其形式如何，它們都對 "使用武力、部隊的位置和態勢以及使用某些特定能力 "等進行授權或限制。交戰規則有共同的要素，如其功能和在作戰計劃中的地位，以及其他基本組成部分。交戰規則通常是 "軍事和政治政策要求的組合，必須受到現有的國際和國內法律參數約束"。因此，其要素和組成部分反映了軍事行動、法律和政治要素。通用的交戰規則和模板文件，如北約的MC362/1和Sanremo交戰規則手冊，可以作為交戰規則起草者的基礎或靈感，而這些起草者通常是軍事法律顧問。雖然交戰規則一般不會分發給所有低級軍官，但士兵們經常會收到含有簡化的、基本版本的交戰規則記憶卡。

交戰規則是與軍事力量部署和武力使用有關的更大監管框架的一部分。因此，它們與其他類型的軍事指令相互作用，特別是目標選擇和戰術指令。目標定位指令提供了關于目標定位的具體指示，包括對目標的限制和盡量減少附帶損害。戰術指令是 "針對整個部隊或特定類型的單位或武器系統的命令，規定在整個行動中執行特定類型的任務或在行動中限制使用特定的武器系統。雖然交戰規則不是必不可少的，但它們可以為部隊及其成員提供更具體和細微的指示。

交戰規則是確定如何使用人工智能以及在哪些條件下可以在特定情況下應用的適當工具。交戰規則——或相關的行為規則——可以為人工智能的各種軍事應用設定參數，從而將特定的政治、軍事、法律和道德考慮以及來自更高組織或規范梯隊的限制，如條令或國際法律義務，轉化為具體指令。因此，ROE可以代表一個行動框架，被編入AI系統。例如，ROE可以確定一個地理區域或某個潛在任務的清單，系統被授權采取行動。在這些限制之外，他們將不會對處理過的信息采取行動。時間或其他限制，如預先設定的允許（不）與特定目標交戰，也可以由ROE定義。同樣，ROE可以預見一個系統需要標記的意外事件或問題。在這種情況下，有些人提出，人工智能可能會根據環境或其編程的任務來選擇應用哪種ROE。

ROE也可以定義人類和人工智能系統在特定任務中的互動。特別是，ROE可以確定指揮官或操作員在部署期間需要如何監測和控制該系統。由于對人類控制的需求可能會根據歸屬于人工智能系統的具體任務以及各自的背景和行動而有所不同，人工智能的ROE可以定義某些類型的行動或階段的自主性水平。ROE可以進一步處理或參考其他來源，如手冊和指令，關于如何實施各種形式的人類控制，如直接、共享或監督控制。重要的是，ROE可以限制指揮官或操作人員的權力，這可能迫使他們在指揮系統中參考上級。這可能是軍事行動中關于人機協作的ROE的一個重要作用，特別是在面對未曾預料到的情況或問題時，系統或其使用沒有事先得到授權。

當人工智能被用于傷害人和物或與之有關時，如在定位目標的情況下，ROE尤其相關。特別是當考慮到人工智能不能將道德或背景評估納入其決策過程時，在做出使用致命武力的決策時，人類的控制和判斷應該是有意義的。如上所述，大多數公開的政策在原則上確立了這種監督，但很少明確其確切含義。交戰規則和指令可以填補這一空白。為此，可以為人工智能系統的操作者制定與目標定位有關的行為準則，或為此類系統制定ROE模式。

事實上，雖然到今天為止還沒有能夠在沒有人類授權的情況下攻擊人類目標的自主武器，但在目標定位方面，更加自主的系統將是一個大的趨勢。與目標定位有關的現有軍事應用是目標識別軟件，如可以檢測衣服下爆炸物的Super aEgis II，以及用于目標交戰的系統。美國人工智能制導的遠程反艦導彈（LRASM）被宣傳為能夠自主地選擇和攻擊目標，甚至在GPS和通信受阻的環境中，如深水和潛在的外太空。另一個值得注意的事態發展是，據報道，2020年3月在利比亞部署了一架土耳其Kargu-2無人機，據稱該無人機在沒有人類操作員授權的情況下跟蹤和攻擊人類目標。它的使用可能代表了一個重要的先例，即在人類控制非常有限的情況下使用人工智能系統進行目標定位。

由于需要對ROE進行管理，人工智能可以協助主管當局協調、實施并最終確定ROE。軍事、政治、法律和道德目標和參數需要由軍事人員提供--至少在初始階段。正如北約的MC362/1號文件和《圣雷莫ROE手冊》所說明的那樣，ROE的后續管理是一個系統的、反復的過程，包括將具體的權力賦予不同級別的指揮部，以及監測ROE的實施和遵守情況。隨著時間的推移，人工智能系統可能會學會緩解ROE內部和之間的摩擦，以及為其適應性提升效率。例如，盡管國際法的實質內容可能本質上需要基于價值的判斷，而這種判斷不應委托給人工智能系統，但界定哪些規則需要在哪些情況下適用并不是一個過于復雜的理性過程。為了避免改變現有法律框架的實質內容，這種功能要求任何用于管理ROE的AI應用不能侵犯歸屬的權力。

總之，ROE可以成為一個有用的工具，以具體和實用的方式指導軍事AI的使用。因此，它可以補充和執行上級的政策、法規和準則，從而使軍事、政治、法律和道德目標和原則轉化為具體行動。ROE的指導對于人機協作，以及定義和具體化與人工智能系統有關的人類控制和判斷，在目標定位方面尤其重要。人工智能的應用可以進一步提高ROE管理的質量和效率。雖然這可能有助于協助軍事人員，類似于人工智能應用于軍事規劃，但軍事人員需要對ROE的實質進行有效監督，即誰或什么系統在什么情況下可以使用武力。然而，如果人工智能能夠實現更廣泛的、更細微的、更快速的交替性ROE，確保這種監督可能會變得具有挑戰性。

5. 作戰命令與人工智能

規劃和實施軍事行動的最具體的工具是命令。例如，北約和美國陸軍將命令定義為 "以書面、口頭或信號的方式傳達上級對下級的指示"。雖然有不同類型的命令，但它們一般都很簡短和具體。命令可以是口頭的，也可以是圖形的，還可以是疊加的。它們必須遵守法律以及上級的軍事文件和文書。另一個經常使用的術語是指令，它被定義為 "指揮官下達的命令，即指揮官為實現某一特定行動而表達的意愿。

從軍事參謀人員到人工智能系統的指令將采取系統初始開發的形式，有關任務目標和限制的參數編程，以及操作人員在操作期間的輸入。人類和人工智能系統之間的這些互動形式可能會履行傳統上歸屬于命令的功能。雖然人工智能系統的開發和操作，特別是機器學習，有其特殊的挑戰，但測試表明，機器并不存在不服從命令的內在風險。由于在操作過程中人的輸入等于人對系統的控制，如果一個系統能夠根據適當的學習自主地調整其行為，這一點就特別重要，現在正在開發防止系統在沒有人類輸入下采取行動的保障措施。例如，美國國防部3000.09指令規定，致命性武器系統的編程方式必須防止其在未經人類事先批準的情況下選擇和攻擊目標，特別是在失去通信的情況下。

人工智能和操作人員之間具體的互動形式仍在繼續開發。美國陸軍實驗室設計了一種軟件，使機器人能夠理解口頭指示，執行任務，并進行匯報。會說話的人工智能現在也被開發出來，以實現操作員和系統之間的口頭對話。這種互動使系統能夠要求其操作者進行澄清，并在任務完成后提供更新，以便士兵在工作中獲得最新的信息。諸如此類的應用可能使軍事人員更容易與人工智能合作，并減少操作員對人工智能控制的學習曲線。然而，人工智能應用也可以支持指揮官下達命令和指令的任務。人工智能尤其可以用來提高通信系統的穩健性和容錯性，這顯然可以使命令的傳輸更加安全。

雖然人工智能系統可能不會被委托正式發布命令，但是類似的動態可能會出現。對于人工智能系統之間的互動，命令是沒有必要的，因為系統只是作為數字應用網絡的一部分交換信息。關于對軍事人員的命令，武裝部隊似乎不可能接受人工智能系統向其成員發出指令。然而，由于人工智能系統可能會以越來越高的速度和復雜性提出行動建議，作為人類決策的輸入，軍事人員可能不會質疑這些建議，沒有時間批判性地評估它們，或者根本無法理解系統如何得出結論。如果他們還是以這些建議為基礎采取行動，這種對系統輸入的過度依賴可能意味著系統事實上向人類發布命令。還有可能的是，通過信息技術接收指令的較低層次的操作員和士兵可能無法知道某個命令是由人類還是人工智能系統創造的。為了排除這種結果，軍事條令和指令需要建立與命令有關程序的透明度。

總之，在軍事行動中，正式的命令很可能與控制人工智能無關。然而，命令和指令的傳統概念可以幫助分析、分類和發展人工智能系統和人類操作員之間的未來互動。在這種情況下，卡爾-馮-克勞塞維茨提出的管理方法和任務型戰術（Auftragstaktik）之間的傳統區別表明，人類對人工智能系統的投入，即人工智能系統的開發、編程和操作控制，可以根據對執行任務細節的程度來進行分類。鑒于人工智能的特質，我們有理由認為，當人工智能系統被賦予高水平的自主權，類似于任務型戰術時，將對武裝部隊最有價值。同時，人類在行動中的投入將是非常精確的，起到管理作用。然而，最重要的是，這又回到了上文討論的可以授予 AI 系統多少自主權的根本問題。

結論

人工智能有可能影響所有領域和大規模的軍事行動。轉變的程度主要取決于未來的技術發展。然而，這也取決于武裝部隊將賦予人工智能的作用和功能。從這兩個因素中可以看出，人工智能與準備和開展軍事行動的主要工具之間存在著動態的相互關系。一方面，人工智能的引入將影響到這些工具以及軍事行動的準備和實施。另一方面，這些工具在監管和使用人工智能方面發揮著重要作用。這種相互關系是動態的，因為它很可能隨著技術的發展、部隊對人工智能系統的經驗、組織文化和社會價值觀的變化而變化。

上述內容討論了人工智能與準備和執行軍事行動的主要工具之間的相互關系，而其中核心潛在的問題是人類操作員與人工智能系統之間的相互作用。在戰略方面，國家的官方文件證明，獲得和運用人工智能具有戰略意義。人工智能將可能支持軍事戰略，特別是預測和規劃。戰略中的人為因素可能仍然至關重要，因為戰略依賴于本能和價值觀，但軍事人員有可能過度依賴人工智能。對于軍事條令，人工智能的作用可能僅限于評估和協助修訂條令。條令在決定武裝部隊的目的、價值觀和組織文化方面的功能表明，它將在確定武裝部隊如何看待人工智能系統并與之互動方面發揮重要作用。

人工智能將極大地幫助軍事規劃，特別是基于人工智能高速和精確地處理復雜和大量數據的能力。因此，即使人工智能系統不會被委托做出決策，軍事規劃人員和指揮官也有可能過度依賴他們的分析和建議，尤其是在時間壓力下。因此，人工智能支持決策和人工智能作出適當決策之間的界限可能會變得模糊不清。關于ROE，盡管人工智能可以支持ROE的管理，但后者主要是一個適當的工具，以具體的方式為具體的任務劃定人工智能的使用。這尤其適用于人機合作和人對人工智能應用的控制。在軍事命令方面，人工智能系統可能會大大協助指揮和控制，但不會被委托發布命令。然而，在實踐中，可能很難區分由算法發布的命令和由指揮官發布的命令。這可能會導致人工智能支持和人工智能決策之間的混淆，類似于規劃的情況。

因此，如果人類操作員和人工智能系統之間的交互，是人工智能與準備和執行軍事行動的主要工具之間動態相互關系的核心潛在問題，那么無論是技術發展還是工具適應性都需要特別注意適當的人類與人工智能的交互。可以預計，技術進步將主要塑造未來的人機協作模式。軍隊結構、標準和流程可能會跟隨技術發展而相應調整。然而，關鍵是要積極主動地界定基本原則、價值觀和標準，而不是簡單地適應技術發展，成為路徑依賴或面臨意想不到后果。

畢竟，關注適當的人與人工智能互動不僅是道德和法律的必要條件，也是通過引入人工智能有效提高軍事行動的必要條件。因此，對人工智能和軍事行動的進一步思考和研究，以及對人工智能和戰略、條令、規劃、ROE和命令的進一步思考和研究，應該側重于人機互動，因為這仍然是人工智能戰爭最緊迫的挑戰。這可能有助于在人工智能影響工具和這些工具管理軍事人工智能之間找到并確定一個適當的平衡。

新興技術正在給戰爭的特點帶來重大變化。其中一項新興技術，即自主武器系統（AWS），被證明對美國保持其對對手的技術優勢越來越重要。然而，自主武器系統帶來了越來越復雜的挑戰，需要在法律、道德和操作方面加以考慮。這篇論文提出了一個與當前美國防部AWS政策直接相關的問題：在未來AWS的使用過程中，人類操作員如何應用適當的判斷？論文以權力、責任和問責為分析框架，建立在美國關于武器系統自主性的政策和戰略、國際法考慮以及AWS在作戰環境中的應用之上。論文利用1988年美國海軍文森號事件和2003年伊拉克自由行動中愛國者自相殘殺事件的案例研究，考察了人類判斷如何與武器系統中的自主功能一起執行，為AWS的研究、開發和實施提供了經驗教訓。這篇論文發現了一些關鍵的想法，即通過繼續參與具體的監督措施，使人類操作員不至于失去控制--允許在使用過程中進行適當的判斷。

人工智能（AI）在國防領域的使用帶來了重大的倫理問題和風險。隨著人工智能系統的開發和部署，澳國防部將需要解決這些問題，以維護澳大利亞國防軍的聲譽，維護澳大利亞的國內和國際法律義務，并支持國際人工智能制度的發展。

這份報告《案例研究：國防中的倫理人工智能方法應用于戰術指揮和控制系統》是總理與內閣部（PM&C）、澳國防部和澳大利亞國立大學（ANU）3A研究所之間的科技（S&T）合作的產物。它使用《國防中的倫理人工智能方法》[1]來探討設想中的人工智能戰術指揮和控制（C2）系統的倫理風險，該系統整合了各種自主功能，以協助單個人類操作員同時管理多個無人駕駛車輛。

使用 "國防中的倫理人工智能方法 "對這一設想的C2系統進行分析，為三個利益相關者群體提供了關鍵的發現：澳國防部；人工智能技術開發者，以及那些尋求使用或迭代 "國防中的倫理人工智能方法 "的人。

對于澳國防部，該報告確定了關鍵的政策差距，并建議在以下方面采取行動。

• 對人工智能所做的決定和使用人工智能所做的決定制定一個問責框架

• 對操作員、指揮和系統開發人員的教育和培訓

• 管理支撐許多人工智能應用的數據，包括其收集、轉換、存儲和使用。

如果不采取行動，這些差距使澳國防部容易受到重大的聲譽和業務損害。

對人工智能技術開發者的其他關鍵發現涉及到有效性、整合、授權途徑、信心和復原力等主題。總的來說，這些發現鼓勵開發者考慮最有效的系統或算法（例如，在速度或準確性方面），是否一定是為決策者提供幫助的最佳選擇。在某些情況下，與規范性決策更一致的效率較低的算法可能更合適。此外，顯然需要研究哪些信息是做出好的判斷所必需的（特別是在問題復雜、背景重要的情況下）；以及應該如何快速傳達這些信息。通過考慮作為分析的一部分而開發的七種假設的道德風險情景，可以進一步探討這些關鍵的發現。

對于那些尋求應用或迭代《國防倫理人工智能方法》的人來說，報告建議開發更多的工具，以幫助從業者確定對其特定需求具有最大相關性和效用的領域；以及一套全面的定義，以幫助應用該方法。

這篇論文試圖研究能夠改善復雜軍事戰術環境中決策的人工智能（AI）技術。戰術環境在威脅、事件的節奏、突發或意外事件的因素、戰斗空間意識的限制以及潛在的致命后果方面可能變得非常復雜。這種類型的環境對戰術作戰人員來說是一個極具挑戰性的決策空間。戰術決策任務在識別決策選項、權衡眾多選項的相對價值、計算選項的預測成功率以及在極短的時間內執行這些任務方面迅速超越了人類的認知能力。海軍已經確定需要開發自動戰斗管理輔助工具（ABMA）來支持人類決策者。這個概念是讓ABMA處理大量的數據來發展戰斗空間知識和意識，并確定戰爭資源和行動方案的優先次序。人工智能方法的最新發展表明，它有望成為ABMAs支持戰術決策的重要推動者。本論文研究人工智能的方法，目的是確定在戰術決策領域的具體應用。

論文組織

本論文分為五章。第一章概述了本課題的背景，描述了本論文所探討的問題，本論文的目的，以及研究的方法和范圍。第二章對論文中討論的定義和概念進行了全面的背景回顧，包括自動戰斗管理輔助工具、決策復雜性和人工智能及自主系統的概念。第三章描述了用于協調數據采集和理解檢索數據要求的研究方法。第四章提供了分析的結果，并探討了從分析結果中得出的潛在好處和局限。本論文的最后一章包含最后的結論和對未來工作的建議。

目前，人工智能（AI）為改造許多軍事行動領域提供了巨大的機會，包括作戰、指揮與控制（C2）、后勤、安全和維護，以提高其整體作戰效率。空中和導彈防御（AMD）是一個特別復雜的任務領域，人工智能的應用至關重要。空中導彈防御任務指的是保衛國土、保護區、地面基地、地面部隊或艦艇免受敵對的空中或導彈威脅。AMD的威脅包括敵對的飛機、無人駕駛飛行器（UAV）或機載導彈。AMD行動的復雜性源于威脅的嚴重性、威脅的意外性、對形勢認識的不確定性以及事件的快速發展，因為作戰人員必須迅速評估形勢，制定適當的行動方案，并最好地利用他們的戰爭資產來應對。美國國防部（U.S. DOD）正在研究使用AI系統（或AI-enabled AMD[AI-AMD]系統）作為AMD作戰人員的自動決策輔助工具，以大大減少他們的認知負荷（Jones等人，2020），使AMD決策更快、更好。

人工智能的一個關鍵方面已經聚集了大量的研究興趣，那就是信任。信任是有效團隊的一個基本原則。它同時適用于人類和人機團隊。信任使團隊成員能夠很好地合作，是有效團隊表現的基礎（Lee and See 2004）。與人工智能系統的成功合作將需要人類對人工智能系統有一個校準的信任和依賴程度（泰勒等人，2016）。

隨著更先進和更快的空中和導彈威脅彈藥的發展和投入使用，操作人員更需要在AMD行動中迅速作出監測。不及時的決策和反應將導致災難性的后果。因此，人工智能是一個可能的解決方案，通過自動決策輔助工具加快和加強決策過程。這些AMD自動戰斗管理輔助工具可以幫助戰術操作人員應對更快的決策周期、大量的數據以及需要觀察的幾個系統或屏幕（Galdorisi 2019）。然而，為了有效地利用人工智能能力的潛力，需要操作員的高度信任。操作員對系統的信任程度低，可能會導致人工智能-AMD系統利用不足，受到不適當的監控，或者根本不使用（Floyd, Drinkwater, and Aha 2016）。這些問題中的任何一個都可能導致操作者的工作量不必要的增加，或者任務失敗的可能性。

論文對信任的定義、人機交互（HMI）的概念、信任因素以及包括AMD殺傷鏈模型、威脅場景、架構、模型和功能在內的概念模型進行了廣泛的回顧。有了這樣的認識，論文提出了人工智能-AMD系統的信任框架，對人機交互和人工智能-AMD系統信任因素的描述。論文最后提出了在人類操作者和AI-AMD系統之間實現校準信任的策略。

信任框架始于對系統背景的分析。圖1顯示了AI-AMD指揮與控制（C2）系統（包括AI-AMD操作員和決策輔助工具）及其他與之互動的子系統的背景圖，這些子系統有助于操作員和AI-AMD決策輔助工具之間信任的發展。背景圖使我們能夠研究各系統之間的相互作用，以及它們對AI-AMD操作員和決策輔助工具之間信任動態的影響。

圖1. AI-AMD系統框架圖。

這篇論文將信任定義為操作者的態度，即AI-AMD決策輔助工具將有助于實現操作者的目標，即在一個以不確定性和脆弱性為特征的作戰環境中迅速摧毀來襲威脅的任務。這種信任的定義表明，它是對操作者相信或感知AI-AMD決策輔助工具的一種情感評估。為了積極地影響信任，操作者必須親自看到并感受到AI-AMD決策輔助行動的優勢。AI-AMD行動涉及很多不確定因素，以及天氣、電磁干擾和地形等環境因素以及不斷變化的威脅的性質所帶來的脆弱性。操作員將預期AI-AMD決策輔助系統按照 "合同 "執行，以處理這些不確定性和脆弱性。這些合同將是人工智能-AMD決策輔助工具應該執行的感知功能或任務，以及執行這些功能或任務的理想表現。

圖2說明了操作員和AI-AMD決策輔助工具之間的信任框架。y軸代表人類對AI-AMD決策輔助系統的信任程度，x軸代表AI-AMD決策輔助系統的能力。綠色的45°虛線表示最佳的信任水平或校準的信任線，其中的信任與AI-AMD的能力相對應，導致正確的利用（Lee and See 2004）。過度信任由最佳信任水平線以上的區域表示，此時的信任超過了系統能力，導致誤用。低于理想信任水平線的區域表示不信任，這時的信任沒有達到系統能力，導致濫用。假設存在一些默認的信任水平（如黃框所示），目標是制定一個策略，以提高AI-AMD輔助決策能力的信任。在使用該系統時，可能會發生違反信任的情況，從而降低操作員的信任。因此，信任修復行動必須被納入，以保持信任在最佳水平。

圖2. 人類操作員和AI-AMD決策輔助工具之間的信任。

基于功能分配的操作員和AI-AMD決策輔助工具之間的人機交互研究表明，操作員和AI-AMD決策輔助工具應該被設計成在大多數殺戮鏈功能中作為一個 "團隊"運作。這引導論文研究了單獨和集體考慮人類和決策輔助的信任因素。對操作員和人工智能-AMD決策之間的人機交互的研究還顯示，操作員的角色已經從手動控制器變成了監督控制器。因此，一個值得信賴的決策輔助工具是很重要的，因為操作者會期望系統的表現符合預期，以幫助操作者更好地履行他的角色。另外，為了進一步幫助減輕操作者的認知工作量，信息的外部表示、決策輔助工具的建議必須易于閱讀和理解。

關于信任因素，本論文提出了一個 "由外而內 "的框架，如圖3所示。論文首先考慮了與操作環境相關的因素，這些因素描述了AMD操作系統的背景。第二，它研究了與組織環境相關的因素，操作人員和人工智能-AMD系統得到了培訓和發展。第三，論文研究了操作人員和人工智能-AMD決策輔助工具之間的交互，以提出與操作人員、人工智能-AMD、單獨和集體相關的因素。

圖3. 建議的信任因素

圖4顯示了擬議的戰略銜接圖，以實現操作者和AI-AMD輔助決策之間的校準信任。對信任定義、人機界面和信任因素的審查表明，該戰略應關注三個關鍵領域：（1）人類對自動化技術和AI-AMD決策輔助系統的集體和個人感知；（2）增強操作員和AI-AMD決策輔助系統的團隊活力；（3）AI-AMD決策輔助系統的可信度，重點是系統開發。該戰略利用DOTMLPF-P框架提出了三個關鍵原則和五個支持原則。首先，軍事作戰人員需要被告知自動化技術的真正能力和局限性，特別是AI-AMD輔助決策。第二，操作員的培訓要求必須增加，以應對新的工作范圍和不斷變化的威脅。第三，必須在人工智能-AMD決策輔助系統的開發中加入新的要求，以提高系統的可感知的可信度。這三個關鍵原則得到了DOTMLPF-P框架其他方面的支持，如組織、領導、人員、設施和政策。

圖4. 實現操作員和人工智能-AMD決策輔助工具之間校準信任的戰略銜接圖

摘要

一系列因素（射程空間減少、空域限制、武器系統可用性、缺乏目標模擬能力、敵對能力監測）正在推動北約向分布式合成訓練過渡。為了幫助實現這一轉變，北約科技組織（STO）成立了MSG-165任務組，負責為聯合和聯盟空中行動通過分布式仿真（MTDS）執行任務訓練。

MTDS能力的發展并不局限于MSG-165的工作；事實上，它是北約的智能防御計劃之一，由美國贊助，因此在各個層面都有很好的知名度，但仍然未能取得必要的進展。雖然仍有一些挑戰，但該小組迄今為止所開展的工作已經為北約現有的其他合成訓練問題提供了解決方案。這些都體現在文件中，包括：

• 建立共同的空中訓練目標，幫助確定聯盟的訓練要求，幫助調整適當的訓練媒體。

• 制定參考架構原則，為聯合MTDS能力的使用提供基礎。

• 建立MTDS能力驗證演習，稱為 "斯巴達勇士20-9"（SW 20-9）。SW20-9是對以前“斯巴達勇士”方案的修改，是一個由美國空軍-非洲作戰中心（UAWC）協調的多邊參與機會，通過北約機密級別的聯合戰斗實驗室（CFBL）網絡為聯盟伙伴提供持續的連接，進行日常的、以聯盟為中心的、由單位領導的訓練。

• 制定MSG-165關于如何利用MTDS來支持北約空中作戰訓練的設想。在開發這個愿景時采用的方法顯示了更廣泛的效用，并有可能用于幫助其他部門確定他們自己的未來培訓愿景。

本文將強調在建立一個共同的北約聯合MTDS環境方面所取得的成就。

關于作者

Arjan Lemmers是英國皇家海軍陸戰隊的高級項目經理。他是北約MSG-165任務組MTDS的聯合主席，在國際分布式任務訓練計劃方面有長期經驗。Arjan也是機載嵌入式訓練系統和LVC互操作性方面的專家。Arjan領導著這個領域的幾個研發項目，并且是幾個國際社區中這些主題的主要參與者。

Clark Swindell是美國空軍作戰中心（UAWC）的建模和仿真主管。他在通過聯合模擬提供分布式訓練方面有豐富的經驗，是NMSG-165的美國國家負責人。克拉克的經驗主要集中在大規模演習，使用聯合模擬，如JLVC，JLCCTC和BLCSE，這些都是使用分布式仿真和玩家的位置，以及整合LVC互操作性和合成環境。

Richard Hemmings是亨廷頓-英格爾斯工業公司（HII）的承包商，是美國空軍作戰中心（UAWC）的LVC集成和開發負責人。最初，他在UAWC作為操作主題專家（SME）和多國LVC演習的項目官員工作，后來他被調到 "未來計劃 "工作，負責整合和開發。作為專家加入北約MSG-165任務組，理查德幫助領導UAWC的工作，主持驗證演習。

1 引言

北約和各國都需要進行聯合的集體訓練，以確保任務準備就緒。一系列的因素（射程空間的減少、空域的限制、武器系統的可用性、目標模擬能力的缺乏、敵對能力的監測）促使北約向分布式合成訓練過渡。為了幫助實現這一轉變，北約科技組織（STO）成立了MSG-165任務組，負責為聯合和聯盟空中行動通過分布式仿真（MTDS）執行任務訓練的增量實施。

本文將強調在建立一個共同的北約聯合MTDS環境方面取得的成就。它首先解釋了北約MTDS能力的背景，以及之前為實現這一能力所做的努力。然后，它提出了訓練目標，并描述了實現這一即將到來的重要訓練能力的步驟。隨后是MTDS原則的定義，為多個利益相關者的觀點提供要求和標準。這促成了MTDS參考架構，它提供了一個符合上述架構原則的通用和可重復使用的描述。在下一部分中，考慮了為聯盟集體訓練部署MTDS跨域安全解決方案時應考慮的安全問題。本文最后對斯巴達勇士20-9演習進行了展望，該演習被用作北約MTDS能力的驗證演習。

2 北約MTDS研究的背景

合成能力已經成為滿足北約軍事力量作戰訓練需求的一個重要工具。新的系統和平臺正變得越來越復雜，需要更多的準備時間來使用。技術能力的提高和成本的降低，再加上環境限制的增加和對實戰活動的敵對（電子）監控能力的提高，使得合成訓練的使用更具吸引力。因此，通過分布式仿真任務訓練（MTDS）實現的集體訓練（CT）對北約和成員國的準備工作變得越來越重要。許多成員國正朝著更多地使用先進的模擬進行任務訓練和采用國家MTDS能力的方向發展，但北約目前還沒有一個集體的MTDS能力來利用這些發展進行聯盟CT。

過去，北約在這一領域采取了一些舉措，從2000年開始進行了關于MTDS的SAS-013研究（NATO RTO SAS-013, 2004）。這項研究確定了參與國的空勤人員任務訓練的做法和局限性，并確定了先進的分布式仿真是否能加強北約飛行員和空勤人員的訓練。它提出了未來的方向，將促進北約空勤人員培訓和任務演練的分布式仿真能力的發展。這在2004年的培訓示范演習First WAVE中得到了推進，即 "虛擬環境中的第一個作戰人員聯盟"（NATO RTO SAS-034，（2007）。第一次波浪演習沒有遇到不可克服的技術障礙，并證實MTDS可以提供一個重要的新能力來滿足北約的任務培訓需求。MTDS工作組建議，北約和聯合國應認可MTDS的潛力，并共同努力將MTDS推進到作戰能力。第一波倡議的后續是北約SMART（2007年）、北約現場、虛擬、建設性（LVC）（2010年）項目，以及2011-2012年北約工業咨詢小組（NIAG）關于空中聯合任務訓練的分布式仿真研究小組（NIAG SG 162，2012）。這些研究為北約MTDS行動概念（CONOPS）的發展提供了越來越清晰的思路。然而，沒有一項研究提供了持久的MTDS能力，目的是支持作戰人員為未來行動實現任務準備。鑒于演習預算的減少，可用于實戰演習的資產的減少，以及現實模擬復雜威脅環境的難度的增加，北約缺少一種具有成本效益的手段來提高未來聯合作戰的集體行動準備能力。

北約建模與仿真小組（NMSG）的任務是 "開發和利用建模與仿真（M&S），使聯盟及其合作伙伴受益"。上述考慮是NMSG在2013年啟動MSG-128任務組 "通過分布式作戰逐步實施北約任務訓練"（NATO STO MSG-128, 2018）的動機。MSG-128研究已經驗證了連接異構作戰訓練模擬器的技術可行性，以便為多國空中任務演習提供真正的訓練價值。它已經起草了MTDS參考架構，為多國訓練演習提供了一個初步的基線，即使在促進MTDS演習就業方面仍有許多差距。多國MTDS演習的成熟將是一個漫長的過程。MSG-128小組建議，為達到這一成熟度，有以下幾個努力的軸心（Lemmers和Faye等人，2017）：

1. 在小型/中型演習的操作成熟度方面取得進展，為上述確定的差距提供技術解決方案。

2. 繼續在作戰演習環境中驗證這些解決方案，并將這些解決方案整合到MTDS最佳實踐文件中。

3. 將MTDS演習的可擴展性擴展到大型和聯合演習，包括空軍、海軍和陸軍之間的空域互操作性，以及包括聯合情報、監視和偵察（JISR）。這一行動將是LVC發展和MTDS在多國聯盟演習中使用的一個助推器。

MSG-128在2018年被后續任務組MSG-165 "通過分布式仿真為聯合和聯盟空中行動逐步實施任務訓練 "所接替，該任務組將持續到2021年初。其目標是為北約持久的MTDS環境建立基本要素，并通過初步的操作測試和評估來驗證這些要素。MTDS能力的發展并不局限于MSG-165的工作；事實上，它是北約的智能防御計劃之一，由美國贊助，因此在各個層面都有很好的可見度，但可悲的是仍然未能取得必要的進展。雖然仍有一些挑戰，但該小組迄今為止所開展的工作已經為北約現有的其他合成訓練問題提供了解決方案。這些都體現在文件中，包括

• 建立共同的空中訓練目標，幫助確定聯盟的訓練要求，幫助調整適當的訓練媒體。

• 制定參考架構原則，為聯合MTDS能力的使用提供基礎。

• 建立空中MTDS能力驗證演習，稱為 "斯巴達勇士20-9"（SW 20-9）。SW20-9是由美國空軍非洲作戰中心（UAWC）協調的一個多邊參與機會，為聯盟伙伴提供北約機密級別的聯合戰斗實驗室（CFBL）網絡的持續連接，以進行日常的、以聯盟為重點的、單位領導的訓練。

• 制定MSG-165關于如何利用MTDS來支持北約空中作戰訓練的設想。在開發這個愿景時采用的方法顯示了更廣泛的效用，并有可能用于幫助其他部門確定他們自己的未來培訓愿景。

3 共同的空中訓練目標

為了提供最大的價值和效率，北約MTDS必須關注現有訓練安排中沒有涉及的領域。因此，它不尋求復制通過現有國家或北約活動提供的訓練，而是提供額外的聯盟合成訓練能力。北約有能力提供作戰航空部門指揮能力的合成集體訓練（CT）。然而，它還沒有能力對空中指揮部（ACC）以下的戰術能力進行綜合訓練。在合成提供 "從輪子到輪子 "的空中活動方面的這一差距，是北約MTDS提供訓練的主要重點。然而，為了實現端到端的合成訓練，任何未來的系統都應該能夠連接到現有的北約合成訓練能力，特別是支持（NATO STO MSG-165, 2019）：

• 合成傳播和執行空軍司令部（ACC）訓練衍生的空中任務指令（ATO）、空域控制指令（ACO）和特別指令（SPINS）。

• ACC執行階段的訓練，將合成訓練的任務與ACC戰術人員聯系起來，支持其動態訓練。

空中訓練的要求可以分成三個日益復雜和具有挑戰性的層次，如圖1所示，并在下文中描述：

• 第1級：個人能力，涵蓋人員的個人訓練和貨幣，安全地發揮作用。

• 第2級：戰術團隊訓練，訓練分隊的 "基石"，為個人和隊員的作戰戰術和程序做準備。

• 第3級：戰術集體訓練，為復雜的空中行動提供訓練，需要多種空中能力和單位來完成一個行動任務。

在這三個級別中，1級和2級培訓將仍然是國家的責任。然而，3級戰術集體訓練是北約MTDS的關鍵多國要求；這源于許多國家難以實現這一級別的現實訓練所需的密度和能力范圍。盡管如此，在北約MTDS剩余能力允許的情況下，作為次要的優先事項，MTDS將用于2級訓練，作為提高這種訓練的真實性和復雜性的一種手段。

圖1：空中訓練的級別

為確保任何未來的MTDS能力能夠滿足必要的作戰訓練和演練要求，必須確定MTDS將提供的作戰訓練類型。因此，通過與MSG-165行動小組代表協商，制定了北約聯盟反恐目標（CCTO）（NATO STO MSG-165，2019）。這項工作提供了50個CCTVO。這些CCTVO被分組，以提供MTDS解決方案必須能夠支持的廣泛任務集，并幫助未來的培訓設計。以下任務集被確定。攻擊、進攻性反空、防御性反空、空中C2、空中機動性、空中情報監視和偵察、戰斗支援、空地一體化和空海一體化。

在第1級和第2級活動中的個人和構件訓練中，重點是確保機組人員能夠在駕駛艙內采取必要的行動來有效地打擊他們的平臺。然而，在第三級培訓中，雖然正確的機組人員行動仍然很重要，但概念上的重點卻發生了微妙的變化。第三級培訓必須提供培訓機會，以確保在通常大型和復雜的編隊中，控制人員和機組人員之間發生正確、及時的C2互動，如圖2所示。

圖2：將在CT環境中復制的操作互動

與1級和2級培訓相比，3級培訓的重點發生了微妙的變化，允許更加關注合成培訓的交付。因此，雖然大型實戰演習仍然是實現訓練真實性、建立信心和戰略信息的重要手段，但北約空中訓練的更大比例可以在合成環境中常規實施。這一假設已經在MSG-165行動小組中進行了討論和測試，主要的結論是，對于3級多國訓練，對于任務集，超過50%的訓練可以以合成方式進行。

4 參考架構

北約MTDS能力旨在將國家或北約的模擬資產整合到一個分布式的合成集體訓練環境中，這些資產通過一個共同的模擬基礎設施連接。仿真資產一般通過網關或門戶連接到該基礎設施。合成訓練環境的一致性也是參與集體合成訓練和演習的模擬資產的互操作性的關鍵。含有合成環境數據的數據庫的制作可能是整個M&S成本的重要組成部分，這意味著應該促進重復使用。仿真資產提供者通常使用相同的高級流程來生成他們的環境數據產品，但詳細的數據生成流程因生產商或集成商的不同而略有不同。這些差異使數據重用變得復雜，并危及目標應用的最終互操作性。

為了實現MTDS的合成集體訓練環境，能夠快速響應新的訓練需求，需要為訓練環境的開發和工程制定共同的流程和技術協議。由于技術協議通常是在每次演習中制定的，因此仍然缺少一個具有相關工程流程和技術協議的共同認可的模擬基礎設施。這就是MTDS參考架構（RA）發揮作用的地方（van den Berg, Huiskamp, et al., 2019）。該參考架構以構件、互操作性標準和模式的形式概述了MTDS的要求，用于實現和執行由分布式仿真支持的合成集體訓練和演習，與應用領域（陸地、空中、海上）無關。MTDS RA的重點是合成集體訓練和演習，因此將包括具有MTDS特定功能和接口的構件和模式。由于RA是在北約范圍內開發的，它也將利用北約的模擬互操作性標準。

用于特定訓練或演習活動（如 "斯巴達勇士 "演習系列）的模擬環境架構被稱為解決方案架構。由于MTDS的RA為合成集體訓練環境提供了一個 "模板解決方案"，因此解決方案架構中使用的許多元素的要求原則上應來自RA。但是，可能還需要進行一些改進，以滿足特定事件的要求。這可能包括選擇仿真協議和特定的中間件解決方案（DIS、HLA）、網關組件、跨域解決方案、數據記錄工具，以及代表合成物理環境（SPE）的協議和格式。參考數據交換模型是通過RA提供的，但解決方案架構仍然需要就這些參考數據交換模型中的哪些具體部分將在具體事件中使用達成協議。

通常情況下，各套原則形成一個層次結構，即架構原則將被企業原則所告知、闡述和約束。架構原則定義了使用和部署資源和資產的基本一般規則和準則。它們反映了企業各要素之間的某種程度的共識，并形成了做出未來決策的基礎。在MSG-165中，為MTDS定義了10個主要的架構原則。下面將討論這些原則。

1.支持北約行動的合成集體訓練和任務演練 MTDS工作的主要預期應用是在北約范圍內的合成集體訓練。應為單一服務和聯合行動開發一個共同的技術和程序解決方案。就技術要求而言，任務演練被認為與任務訓練密切相關。

2.啟用（混合的）現場、虛擬和建設性資產 MTDS應（在未來）支持（混合的）現場、虛擬和建設性的模擬玩家。聯合行動和聯合行動的集體訓練需要有許多模擬實體的復雜訓練場景。訓練對象通常會在實戰、虛擬和混合的LVC環境下進行訓練。解決方案應支持LVC的混合集成。

3.提供靈活性和發展能力 許多國家已經使用模擬系統進行訓練。然而，這些現有的系統在技術上往往是非常不同的。MTDS RA應定義一個框架，該框架在技術上是先進的，沒有限制性（例如，可擴展新的模擬資產），并且不會不必要地阻礙訓練（例如，帶寬，穩健性）。應定義門戶或網關，以允許在MTDS中整合遺留系統，并允許MTDS所需的靈活性。

4.使用開放標準 北約提倡使用開放標準，因為它促進了成本效益的互操作性。開放標準可以被所有各方自由使用。對私人方（如供應商）的使用沒有任何限制。

5.遵守北約政策和標準 MTDS應遵守北約關于M&S互操作性和標準的政策和協議。偏離這一原則需要說明理由，包括對合適的北約標準的評估和與替代解決方案的比較。

6.支持在北約保密級別或最高級別使用 MTDS應支持北約行動的合成訓練和任務演練。系統、理論和任務執行的保密方面需要得到保護。應就系統、網絡、場地和能夠接觸上述內容的人員的實施和認證達成協議。

7.在一次演習中支持多個安全域或飛地 應就屬于不同飛地的系統、網絡、場地和人員之間的信息交流的實施和認證達成協議，可能通過使用CDS解決方案。每個國家和北約之間的CDS解決方案的認證將由每個國家承擔。

8.提供有代表性的訓練環境 MTDS應提供一個有代表性的集體訓練環境，以支持演習中所有參與者的公平競爭（或公平戰斗）。仿真系統性能的差異不應導致某些參與者獲得不現實的（不）優勢。

9.解決多個利益相關者的觀點 MTDS使用RA來提供對特定MTDS解決方案設計的通用和可重復使用的描述。RA是以架構構件的形式來描述的，對這些構件的解決方案有要求和適用標準。為了實施MTDS，將涉及不同的利益相關者。這些構件應該為不同利益相關者的觀點提供指導。

10.通過聯網模擬器為北約和國家的集體培訓提供具有成本效益的培訓解決方案，不得對用戶以及各中心及其工作人員施加不可接受的限制，因為這些限制不值得花費時間，也不能被行動上的好處所抵消。

MTDS原則為多個利益相關者的觀點提供了要求和標準。MTDS RA提供了一個符合上述架構原則的通用和可重復使用的描述。它使用了架構積木（ABB）和架構模式（AP）的概念來定義應用和服務的框架，使國家訓練系統能夠被整合到一個分布式的合成集體訓練環境中。圖3提供了該框架中主要ABB的概述。

圖3：MTDS框架的應用和服務

圖3中的應用是面向用戶的能力，與稱為服務的后端能力互動。例如，圖中顯示--在解決方案層面--將有一個或幾個用于場景準備的應用程序；這些軟件組件與后端服務實現（如威脅生成服務）互動，向這些服務提供模擬場景數據。框架應用和服務的一個子集（門戶服務、面向消息的中間件服務、威脅和跟蹤生成服務以及合成自然環境（SNE）服務）在（van den Berg, Huiskamp, et al., 2019）中有更詳細的討論。

5 跨域安全

北約國家有必要在北約MTDS演習中整合和操作其國家或主權機密模擬資產，以實現其共同的空中集體訓練目標。同時，北約國家希望保護這些最敏感或最機密的資產、其基礎數據和信息，防止因加入這種北約MTDS演習而受到（網絡）安全威脅。在不同國家敏感度、信任度或安全分類級別的模擬資產之間實現安全連接和互操作性，對于成功實施北約MTDS能力和演習至關重要。

M&S跨域安全（CDS）服務旨在滿足這一要求，使北約國家能夠通過共同共享的北約MTDS模擬主干，對位于其國家安全領域的模擬資產進行安全互操作。在這種情況下，安全域被定義為在一致的安全政策下運行的模擬資產，并由一個組織、國家和/或安全認證機構（SAA）擁有。安全政策定義了關鍵要素，如安全分類、可釋放性、利益共同體和任何其他對模擬資產中包含和處理的實際軍事系統和理論的數據和信息的特殊處理注意事項。

在這里，M&S CDS被定義為一個由安全強化服務組成的系統，該服務是為減輕在不同安全領域運行的模擬資產之間傳輸模擬數據的特定安全風險而定制的。這樣的M&S CDS可以被看作是一種網關環境的形式。與普遍應用的M&S（網絡）網關不同，M&S CDS提供了廣泛的安全控制，以提供全面的模擬數據過濾和深度防御，具有更高的保障水平。M&S CDS服務是保護整個北約MTDS基礎設施及其組成的模擬資產免受所有形式的安全威脅所需的整個安全措施的一個專門部分。除其他外，這包括：模擬資產和設施的物理和網絡邊界保護裝置，模擬資產或設施與網絡連接的物理安全，模擬資產和監測之間的加密通信保護，人員安全許可和意識培訓。這些常見的安全措施對于MTDS演習的安全執行也應到位。

理論上，可以設想許多通用的應用拓撲結構，其中部署M&S CDS解決方案，以確保在多個安全域之間進行受控和安全的模擬數據交換。然而，在實踐中，這種拓撲結構的實施必須符合具體的使用案例和威脅環境所施加的跨域安全要求和限制。這意味著分布式仿真環境的跨域安全不僅僅是孤立地關注M&S CDS設備（如數據節點、防護裝置或信息交換網關）。只有當每個連接的安全域內的模擬資產和網段滿足某些可信的安全政策、實踐和要求，并且其相關的安全風險被充分理解和接受時，才能保證整個分布式仿真環境的適當安全水平（反之亦然）。因此，在北約MTDS用戶背景和威脅環境下，在為聯盟集體訓練部署M&S CDS解決方案時，應考慮以下安全因素。

1.最重要的是，每個北約國家需要保持對其國家擁有的模擬數據和信息的完全控制，以及在MTDS訓練演習之前、期間和之后如何共享這些數據和信息。這意味著每個國家將始終通過本國擁有的CDS設備將其機密模擬資產與北約MTDS模擬主干連接起來，這些設備受本國的SAA和安全政策的約束。

2.所有將參加北約MTDS演習的北約國家都使用私營軍事網絡北約聯盟戰斗實驗室網絡（CFBLNet）作為共同的網絡基礎設施，以連接他們的機密模擬資產和其他相關的培訓應用，直至北約機密級別。這意味著參與的北約國家有一個共同的協議，在每個國家對這些資產或應用的安全等級執行方面相互信任，在此基礎上，他們可以通過這個網絡連接、共享數據和信息。因此，目前，從這個北約CFBL網絡到較低信任安全域的級聯連接對任何北約國家來說都是非常不可取的，甚至是不可接受的。

3.北約MTDS將部署符合北約STANAG和標準的仿真互操作性中間件服務（如HLA、DIS和TENA），以便在一個統一的分布式仿真環境中對國家仿真資產進行互操作，用于集體任務訓練和演習。目前，這些中間件標準通過一個共同的共享數據空間和模擬信息交換數據模型來交換模擬數據，而這并不提供任何安全措施。這意味著，任何國家只要能進入北約CFBL網絡，并被允許用正確的加密密鑰加入特定的MTDS演習，也可以直接訪問參與模擬資產之間交換的所有模擬數據。因此，這個集體模擬數據集是MTDS演習中所有參與國（即安全領域）的 "共享秘密"。

4.M&S CDS部署拓撲結構過于復雜，將使每個國家安全領域內的機密模擬資產的安全保障和操作復雜化，并可能增加攻擊面、轉換數據流渠道的風險以及與較低信任環境的級聯連接。這意味著過于復雜的部署拓撲結構可能會在整個MTDS演習準備、執行和匯報階段給北約國家帶來額外的成本和準備時間。因此，CDS的部署拓撲結構應該在滿足國家安全和培訓要求的前提下，設計得盡可能的簡單。

圖4描述了在北約MTDS演習中部署M&S CDS的參考拓撲，該拓撲是根據前面提到的安全考慮因素確定的（Roza，等人，2020）。

圖4：北約MTDS CDS部署的參考拓撲結構

該參考拓撲結構反映了這樣一種典型情況：參與北約聯盟級分布式仿真環境的仿真資產由不同的國家擁有，因此屬于受不同SAA管轄的安全領域。為了確保每個國家完全控制其國家擁有的機密模擬數據，以及如何與其他國家共享這些數據，每個國家通常應使用自己的CDS設備。在這里，每個國家的CDS首先將自己的主權機密模擬數據集轉換并映射成可釋放的數據集，然后根據商定的集體模擬信息交換模式將其發布到集體共享的模擬數據集中。這種共享數據受到共同商定的安全措施的集體保護，如數據加密，以確保通過第三方網絡基礎設施進行保密信息交流，并對每個國家的參與模擬設施采取安全措施，以獲得加入北約MTDS聯盟級演習的權限。反之，國家擁有的CDS設備可以保護單個或聯合的國家機密模擬資產免受來自北約CFBL網絡的網絡攻擊，包括因訂閱共享數據空間的數據而導致的未經授權的模擬數據入侵。

6 MTDS驗證演習

從UAWC的演習選項中選擇，"斯巴達勇士 "活動是通過分布式仿真進行的多國、以空中為重點的訓練。這次演習將在北約的CFBL網絡上進行，在四天的時間里使用每個國家的模擬或仿真器通過DIS和HLA進行連接。UAWC模擬/環境生成器將提供整體的合成環境、安全語音、聊天功能和紅色部隊來填充該領域。

為了建立支持大規模演習所需的行動區域，UAWC雇用了其他模擬中心的專家，包括空戰訓練中心（英國皇家空軍瓦丁頓空軍基地）、北約預警系統ASCOT控制員（北約蓋倫基興航空站）和萊昂納多公司（意大利）。此外，計劃中的參與包括法國空軍（FAF）、意大利空軍（ItAF）、北約預警系統、英國皇家空軍（UK）、加拿大皇家空軍（RCAF）、荷蘭皇家空軍（RNLAF）、西班牙空軍（SpAF）、美國空軍（USAF）和美國陸軍（USA）。因此，它還將通過采用嵌入盟軍控制和報告中心（CRC）和北約預警機的美國陸軍防空炮火控制官（ADAFCO）來實現聯合和北約的互操作性訓練。為了繼續提供互操作性的機會，演習還將通過北約預警機E-3、建設性的E-8 JSTARS和皇家空軍RC-135 "鉚釘 "聯合模擬器支持情報監視偵察（ISR）的 "鐵三角"。這種ISR融合能力模擬了關鍵的現實世界ISR整合，以提高跨平臺和機構的決策技能。這項培訓還將在盟軍CRC和聯合戰術空中管制員（JTAC）之間執行美國空軍支援行動中心（ASOC）的連接。最后，為了支持這項工作，將有多架反空和攻擊飛機，包括建設性的和有人駕駛的模擬器，通過故意瞄準（DT）、打擊協調和偵察（SCAR）以及近距離空中支援（CAS）來支持協調打擊。

由于有機會進行驗證演習，目前建立的基礎設施和系統得到了利用。由此產生的系統和網絡提供了探索規定的RA和CDS配置的混合機會。因此，支持演習的數據被記錄下來，用于進一步的參考架構測試和比較，這使得演習規劃者能夠專注于實現MTDS CONEMP（NATO STO MSG-165, 2019）中概述的聯盟集體訓練目標（CCTO）。通過在整個演習責任區（AOR）創造3級訓練機會，集中精力實現盡可能多的CCTVO，演習策劃者能夠將50個CCTVO中的37個作為計劃目標（NATO STO MSG- 165，2019）。

參照上圖2，不同的任務和飛機類型之間的相互作用有助于建立3級訓練的復雜性。為了開始建立所需的部隊互動過程，規劃者希望建立一個能夠支持現有參與者所需復雜性的戰斗空間。隨著四（4）個指揮和控制（C2）元素的使用，結構化的通道被分配給每個C2元素。有了這些通道，就需要控制戰斗機的進攻/防御行動，以及確保空中加油保持所需的CAPs的支持要求。這種最初的集體行動將戰斗機及其加油機與控制它們的C2機構聯系起來，以滿足聯合空中作戰司令部（CAOC）在規劃文件中制定的規定的區域防空計劃（AADP）。這種看似簡單的互動現在發生在四（4）個不同的元素之間，可以想象是在四（4）個不同的地點。對于 "斯巴達勇士 "20-9，意大利空軍（ItAF）的歐洲戰斗機在作為C2機構的北約預警機控制的航道上與作為建設性實體的UAWC控制的加油機之間的互動現在將3個不同的單位聯系在一起，以實現一個相對良性的集體訓練目標，AAR.02--在同一地點進行空對空加油。同樣地，一個集體可以通過綜合空中行動（COMAO）完成一個更復雜的舉措，以實現進攻性反空（OCA）目標OCA.01（護航），OCA.02（戰斗空中掃蕩）和SEAD.01（壓制敵人防空）。為了建立這個集體目標，規劃人員利用C2機構在機會窗口期間將屬于COMAO包的飛機組織到他們的集結點，然后提供空中掩護（護送），假設達到CAOC的規劃文件規定的可接受的風險水平（ALR）。這個目標給C2機構帶來了決策，他們有能力從以前的打擊中辨別出ALR（防空設施是否被充分壓制？）、COMAO包的狀態、護航OCA組的狀態以建立空中控制，然后是打擊發生后的戰斗損傷評估（BDA）信息。這些集體行動現在占了多個地點的多個小組，處理融合的情報（敵方防空狀態），以及打擊前和打擊后的有效信息交流。

對于MTDS事件的規劃者來說，場景的復雜性不應掩蓋手頭任務的復雜性。在這種情況下，規劃文件根據ALR定義了限制，并建立了已知的時間事件來創建這些打擊窗口。這就創造了機會，或缺乏機會，基于提供給決策者的輸入--在這種情況下，接受培訓的C2機構。對于演習策劃者來說，所需的CCTVO成為驅動特定場景的焦點。通過創建這些決策點，在多個平臺上收集相關信息，所有這些平臺都在為已知的事件進行協調，從而實現了集體訓練點。在更大的事件中，實現這些功能的機會可能會在細節和機會的海洋中消失，以引起更大的力量反應。然而，正是通過保持任務的簡單性來控制信息的流程和流動，才可以在不影響訓練對象或創造支持環境的白軍元素的情況下常規地實現CCTO。

最后，為了改變行動區的任務，特定的任務集在整個行動區被輪換使用。這種輪換使不同的C2機構能夠在四個演習日的每一天改變他們的重點。當一些機構負責支持CAS時，其他機構則負責協調COMAO包、SCAR資產或動態目標事件。此外，戰斗的性質在四天的演習中也有所改變。通過不保持時間線（演習第1天=第100天，演習第2天=第101天，等等），計劃者可以用較小的每日投入進一步構建演習事件。在這個例子中，演習日以10天為單位向前移動。這樣，雙方的補給都可以完成，但更重要的是，戰爭的基調可以得到調整。對于SW20-9來說，10天的增量提供了創造紅方部隊推進日、藍方部隊推進日、停火（以及隨后重新陷入戰爭）日和僵局日的機會。這些都會在對事件的整體解釋中產生色調和變化，從可能的叛逃者到自相殘殺的擔憂，都需要加以考慮。這些變化為所有玩家提供了一系列的事件和任務集，以解釋和建立他們的行動方案，從而增加集體的訓練機會。

7 結論和對北約聯合MTDS的建議

北約內部MTDS能力的發展并不限于MSG-165的工作。MSG-180工作組努力在海洋領域建立MTDS能力（名為LVC-T）（NATO STO MSG-169. 2019）。此外，這兩個小組的工作與MSG-164建模與仿真服務（MSaaS）有關（NATO STO MSG-164. 2018）。MTDS也是北約的智能防御倡議之一，由美國贊助，因此在各個層面都有很好的知名度，但遺憾的是仍然未能取得必要的進展。為了幫助這個問題，我們打算通過將海洋領域納入MTDS倡議，將智能防御的努力結合起來。雖然仍有一些挑戰，但迄今為止所開展的工作已經為其他現有的北約合成訓練問題提供了解決方案。這些問題包括：

• 分析未來的空中訓練需求，從而重新確認多國MTDS活動的好處。

• 建立共同的空中訓練目標，幫助確定聯盟的訓練要求，幫助調整適當的訓練媒體。

• 制定參考架構原則，為聯合MTDS能力的使用提供基礎。

• 制定MSG 165的愿景，即如何利用MTDS來支持北約空中業務培訓。在開發這個愿景時采用的方法顯示了更廣泛的效用，并有可能用于幫助其他部門確定他們自己的未來培訓愿景。

為了支持北約聯合MTDS的發展，我們提出了以下建議：

• 發展北約綜合演習要求，從北約贊助的年度MTDS演習開始。這將有助于提高整個北約對MTDS能力和好處的認識，并有助于為MTDS的培訓制定必要的優先次序。

• 正式確定聯盟對未來多國合成訓練的期望。我們相信，這將帶來巨大的好處，并提供必要的自上而下的方向和指導，以幫助推動MTDS能力的發展，這是一個初步要素。

鳴謝

本文介紹的工作是由以下北約國家和組織在MSG-165任務組中合作完成的。比利時、加拿大、法國、德國、意大利、荷蘭、挪威、西班牙、土耳其、英國、美國、歐洲航空集團（EAG）、北約工業咨詢集團（NIAG）和北約空中作戰卓越中心。所以這項工作的功勞應該歸功于這個MSG-165任務小組的所有參與者。本文的作者是MSG-165的聯合主席，并代表整個小組的作用。

摘要

本技術評估報告總結了2022年7月舉行的北約 "評估新興技術對軍事后勤的影響 "專題討論會期間的發言要點。它補充了會議記錄中收集的論文，討論了主題演講的要點，并對研討會上的發言和考慮進行了總結。它確定了關鍵的見解并提供了進一步工作的建議。本次研討會對北約和國家物流供應鏈領域的新興和顛覆性技術（EDT）的思考、規劃、發展和實施提供了豐富的概述。雖然確定關鍵技術是最重要的，但同樣重要的是介紹物流供應鏈中EDT的工具、方法、研究、分析和評論，并了解北約和國家為使EDT在軍事物流中實現而采取的舉措。這些創新技術將使供應鏈得到改善，減輕人力負擔，實現成本節約，提供可見性和物流態勢感知，減輕戰區水電供應任務，提高維護和修理能力，支持行動規劃，節省所有供應類別的必要庫存，最重要的是為所有軍事活動整合成一個無縫的多領域執行軍事任務做準備。

1.0 引言

70多年來，北約一直處于技術的最前沿，以確保其盟國的防御和行動的成功。為了保持北約的技術優勢，北約必須了解新興和顛覆性技術（EDT）對安全和防御的影響有多深遠。北約2022年戰略概念[1]對此作了如下表述。"新興和顛覆性技術既帶來了機遇，也帶來了風險。它們正在改變沖突的特征，獲得更大的戰略重要性，并成為全球競爭的關鍵舞臺。技術優勢日益影響著戰場上的成功"。人工智能（AI）、自主系統、先進制造業、生物技術和量子技術等技術正在改變世界，以及北約的運作方式。2019年，北約國防部長們批準了一個EDT路線圖，以幫助構建北約在關鍵技術領域的工作。北約科學和技術組織（STO）制定了科學和技術趨勢，為該路線圖的制定提供了背景支持。STO是世界上最大的國防和安全領域的合作研究論壇。它開展和促進科學和技術研究活動，以增強北約和國家的能力，并支持整個聯盟的決策。在STO內部，系統分析和研究（SAS）小組作為分析建議的專家小組，進行研究和分析，并交流作戰分析和研究（OR&A）的方法和工具，以探索如何在作戰環境中有效或高效地使用已開發的能力、新概念、組織的變化或創新技術[2]。

SAS小組提議并由STO批準舉辦 "評估新興技術對軍事后勤的影響 "的研究專題討論會。該研討會于2022年7月6日和7日在羅馬高級國防研究中心舉行，該中心是意大利國防聯合機構，為意大利武裝部隊提供管理、戰略領導和國防與安全相關問題的最高教育水平。該研討會匯集了來自北約成員國和伙伴國的物流、物流技術和從事未來物流能力OR&A的主題專家，以討論和評估EDT對物流的影響。專題討論會強調了整個北約開發利用新興技術的物流能力的工作。預計這將有助于發展未來的后勤業務、國家采購和教育/培訓計劃，了解新出現的互操作性挑戰，并確定更廣泛合作的機會。專題討論會的進行必須在北約的轉型舉措及其對創新的關注的背景下進行理解，其中位于弗吉尼亞州諾福克的盟軍司令部轉型是北約能力發展的先鋒，科學和技術組織作為科技前瞻的監督者，北大西洋理事會（NAC）通過北約的創新委員會和新興和顛覆性技術咨詢小組指導其主要委員會實施創新和加強北約的技術準備工作。

1.1 新興和顛覆性技術

在未來幾年，隨著人、機器和服務之間的相互聯系成倍增加，采用創新技術將是必要的。雖然計算網絡、大數據處理、數字交易和無處不在的傳感的存在似乎已經在世界最富裕的地區確立了自己的標準，但這些創新所承諾的全球規模的轉變，實際上還處于早期階段。網絡物理技術的快速采用和整合將通過重新定義和消除工業部門、政府機構和其他基礎設施建設之間的既定界限來改變經濟。此外，區塊鏈、分布式賬本和加密代幣方面的進展有望對人類活動在'網絡空間'的影響產生深遠影響[3]。

在軍事上，這種技術格局的變化將從根本上重新定義人類的有組織沖突，表現為新的戰爭方式。未來科技格局的特點是：綜合和整體的情報、分析和決策能力；利用現實和虛擬網絡重疊的戰爭領域，其中傳感器、流程、組織、個人和自主代理連接；分散和無處不在的大規模傳感、存儲、計算、決策、研究和開發；以及人類、物理和信息領域的混合，創造新的現實[4]。這四個因素的結合將創造出能夠進行更復雜決策和自我指導活動的自主系統和代理。此外，新的適應性C4ISR網絡將產生風險和脆弱性，因為軍事行動中的深度行動依賴性，因為它們依賴于行為者之間的無縫和無處不在的連接。此外，更大的作戰環境（包括網絡和空間）以及傳統領域（空中、陸地、海上）之間的相互聯系需要以廣泛分散、相互聯系、不分領域的方式進行綜合思考、規劃和操作。最后，雖然整個C4ISR能力的數字化和小型化的提高使智能、互聯和分布式系統得以實現，從而開辟了新的機會，但它們也增加了對低成本和廉價精確武器的脆弱性，因此帶來了風險。

1.2 后勤創新

后勤對于任何軍事行動都是至關重要的。沒有它，行動就無法進行和維持。后勤是實施和控制從大本營到散兵坑的貨物運輸和儲存的效率和效果的規劃過程。雖然EDT的采用在C4ISR領域得到了熱切的理解，因此得到了高級指揮官的關注，但在后勤領域的創新引進卻一直滯后。為了確保軍事行動的領域無關、無處不在、相互關聯，軍事后勤創新必須通過整合思維、計劃、執行和維持行動來支持無縫操作，而且必須注意識別和減輕戰略脆弱性和依賴性，包括與北約的關鍵基礎設施、供應鏈和衛生系統有關的。新技術將支持跨組織的供應鏈，并將創造一個動態的后勤功能，包括操作效率和戰略靈活性，其中 "你要求，我們提供 "將無法完成工作：它需要協作服務，這與C4ISR領域的特點相似：智能、互聯、分布和數字化（I2D2）。因此，通往未來物流的道路要求物流概念需要采用新技術，并適應不斷變化的操作環境，即概念要對多領域、可互操作、網絡化和連接的環境敏感，并強調自力更生、自我修復和復原力。EDTs正在擾亂物流過程，這導致需要擴展軍事物流的定義，在更大的地理范圍內監督整個供應鏈，包括從采購、管理、分配、運輸到教育和培訓的相關商業實體和技術[5]。為了使作戰物流能夠創新，需要像商業世界那樣，通過合作方式整合服務，加強與作戰的相互依存關系。無論是單獨還是組合，新技術都有可能改變軍事后勤信息系統和服務的提供方式。

本次研討會旨在強調物流規劃中發生的變化，技術對物流能力發展和業務使用的影響，特別是數字化帶來的物流服務的轉變。在規劃會議中，包括了預測和預報--作為EDT的結果--新的威脅和機會的影響，特別是進行維護、運輸和供應的新方法。通過應用分析、人工智能、自動化和數字化技術，可以實現人力、物資和供應的節約，但最重要的是在設計北約供應鏈時建立彈性，以應對EDTs將帶來的威脅和機遇。在技術會議上，論文將討論EDTs在自主系統中的應用，在減輕供應鏈負擔的替代解決方案中的應用，以及在遠程培訓和支持中的應用。這些例子包括用于海上和陸地行動的無人系統、增材制造和戰區內水的生成。關于數字化的論文被選中，因為它們討論了利用數字化實現的更多連接性和相互依賴性的綜合系統和服務如何能使從供應商到客戶的供應鏈受益，并確定了一些非常有前途的技術，其中元數據和區塊鏈在專門的論文中得到了特別關注。

在項目委員會主席Marcus Tynnhammer博士的介紹性發言之后，他說："我們的目標是要在全球范圍內，在全球范圍內，在全球范圍內，在全球范圍內，在全球范圍內，在全球范圍內，在全球范圍內。馬庫斯-廷哈默博士作了介紹性發言后，意大利聯合后勤教育中心主任克勞迪奧-托特里準將致歡迎辭，他強調，鑒于不斷變化的安全環境、日益復雜的后勤業務、民用公司的參與以及作為本次研討會主題的新技術的引入，本次研討會的舉行非常重要和及時："正如在每個戰斗領域，技術先進的后勤是任何防御性或進攻性行動取得成功的基礎。托特里將軍進一步指出。"在軍事后勤中實施先進技術是一項絕對重要的戰略要求"。

當前的海軍作戰要求水手們根據動態作戰環境中的不確定態勢信息做出時間緊迫和高風險的決策。最近的悲慘事件導致了不必要的傷亡，海軍行動中涉及決策復雜性，并特別突出了 OODA 循環（觀察、定向、決策和評估）中的挑戰。涉及使用武器系統的殺傷鏈決策是 OODA 循環中一個特別緊張的類別——具有難以確定的意外威脅、縮短的決策反應時間和致命的后果。有效的殺傷鏈需要正確設置和使用船上傳感器；未知接觸者的識別和分類；基于運動學和智能的接觸意圖分析；環境意識；以及決策分析和資源選擇。

該項目探索了使用自動化和人工智能 (AI) 來改進海軍殺傷鏈決策。該團隊研究了海軍殺傷鏈功能，并為每個功能制定了特定的評估標準，以確定特定 AI 方法的功效。該團隊確定并研究了 AI 方法，并應用評估標準將特定的 AI 方法映射到特定的殺傷鏈功能。

圖：利用人工智能改進海軍殺傷鏈的作戰概念

總結

當前的海軍行動通常是快節奏的、關鍵的，并且需要做出高風險的決策，這些決策有時基于非常動態的戰區中的不確定信息。許多例子強調了提高決策效率的必要性以及減輕觀察團隊負擔的必要性。缺乏上述情況的例子包括 2017 年的菲茨杰拉德號航空母艦 (DDG 62) 和 MV ACX Crystal相撞，以及 2009 年皇家港口號航空母艦 (CG 73) 的擱淺。一些根本原因是相關人員缺乏經驗、疲勞和壓力.

上述事故展示了軍事行動的難度，并展示了 OODA（觀察、定向、決策和評估）循環中的挑戰（Jones 等人，2020 年）。人為錯誤、人的認知限制和海軍作戰固有的決策復雜性導致了 OODA 循環中的挑戰，更具體地說，是殺傷鏈過程中的挑戰。

現代戰斗空間由來自常規陸地、空中和海洋等多個領域以及來自太空和網絡空間的大量數據組成。決策者需要考慮許多因素，包括交戰規則 (ROE)、要使用的武器、傳感器和意圖評估。發現、修復、跟蹤、瞄準、參與、評估 (F2T2EA) 殺傷鏈模型緩解了該過程的一些困難（參謀長聯席會議，2013 年）。人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 可以通過分析備選方案和使用評估標準將 AI 方法映射到殺傷鏈功能，從而幫助海軍在戰術領域做出殺傷鏈決策。這是在本報告的五個章節中分三個階段完成的。

本報告利用了數百個資源，主要利用了美海軍研究生院 AI-OODA 團隊在其 Capstone 報告（2020 年）中進行的先前研究，“利用人工智能 (AI) 進行空中和導彈防御 (AMD)：以結果為導向的決策援助。”他們將他們的工作與 John Boyd 的觀察、定向、決定和行動決策框架相結合。作為他們分析的初步步驟，AI-OODA 團隊將特定的 OODA 功能明確且緊密地耦合到特定的 F2T2EA 功能。然而，本報告斷言 OODA 循環是一個決策循環，它嵌套在殺傷鏈的每個功能中，而不是在高壓力或低壓力情況下專門映射到一個或多個殺傷鏈功能。團隊基于 F2T2EA 模型開發了一組 28 個殺傷鏈功能。

在制定將 AI 方法映射到殺傷鏈的評估標準時，很難確定一個好的決策，這對于決策評估至關重要。在評估決策時，必須考慮選擇行動時的知識意識狀態以及解釋能力。使用了幾種對決策進行評分的方法，從定義和優先考慮感興趣的“武器-目標”到制定評分標準和報告評估結果，以供其他人審查。

目前，人工智能的狀態非常廣泛，必須對其進行解釋，以了解人工智能對殺傷鏈中功能的適用性。本報告討論了所選 AI 方法的高級概述，并突出顯示了部分最流行的方法。首先，沒有普遍接受的定義，這很難定義人工智能。其次，人工智能與機器學習 (ML) 存在差異。 ML 允許在準確性和可預測性方面取得增量收益； AI 接收數據并通過算法提供輸出。人工智能的歷史從 1940 年代艾倫·圖靈 (Alan Turing) 的加密機器到 1980 年代美國政府在戰略計算計劃中的使用，再到今天在聯合人工智能中心 (JAIC) 中的人工智能戰略五個支柱，從領先的人工智能人力到安全和倫理。美國國防高級研究計劃局 (DARPA) 在 3-wave 框架中描述了 AI 的發展方向，分為手工知識 (Wave 1)、統計學習 (Wave 2) 和上下文推理 (Wave 3) 在 1-4 個維度內情報參數的屬性（Launchbury 2017）。這些屬性包括感知、推理、抽象和學習。

人工智能涉及可以根據輸入值預測結果的監督學習。有幾種使用監督學習進行學習的技術。包括線性回歸和分類。此外，許多數值方法可以分析發生的學習有效性，例如 F-score 和 Accuracy score。人工智能還可以使用無監督學習，它使用算法來發現未標記數據集中的數據模式或分組。在分析未知（y）響應以揭示標記（x）數據中的模式時，無監督學習是有益的。數據分析界的一個著名例子是鳶尾花（Iris flower）數據集。僅使用標記的數據，可以看到響應聚集在一起，并且可以確定響應中存在模式（花的種類）。無監督學習的方法包括聚類和 K-means，但還有其他方法。強化學習有一個代理能夠接收來自環境的反饋并理解基本目標。此外，正如 Sutton 和 Barto 在（2018 年）中解釋的那樣，探索和開發之間存在權衡。最后，生成對抗網絡 (GAN) 利用無監督學習和強化學習，通常用于神經網絡 (NN)。神經網絡是機器學習算法的極好來源，它有大量的輸入，而這些輸入又會產生大量的計算。 NN 非常適合用于模擬、自然語言處理、博弈論和計算機視覺。 NN 只是一種將輸入映射到輸出的簡單方法，可以在此過程中進行學習。然而，NN 可以被描述為一種“黑盒”學習技術，因為很難解釋正在發生的事情，并且通常需要一種可解釋的 AI (XAI) 技術。 XAI 的三個主要組成部分是可解釋模型、解釋界面和解釋心理學（Gunning 2019）。數據安全必須與“大數據”一起考慮，“大數據”是指非結構化、復雜和大型數據集，具有五個 v 特征：數量、速度（數據量隨時間變化的增加）、多樣性、真實性和價值。其他理論包括決策理論、模糊邏輯和效用函數

使用上述文獻綜述，該團隊開發了一個框架，用于將 AI/ML 映射到 AMD（空中導彈防御）殺傷鏈。采取了四個步驟：1) 建立模型框架，2) 確定決策點，3) 應用 AI/ML 方法，以及 4) 分析結果。該團隊確定了以下用于殺傷鏈映射分析的 AI/ML 方法：線性回歸、邏輯回歸、聚類、關聯、隨機森林、神經網絡、GAN 和樸素貝葉斯。評估標準被稱為“決策點”并提出四個問題：（1）所需輸出的類型是什么，（2）所需的學習類型是什么，（3）可解釋性（XAI）是什么水平需要，以及 (4) 需要多少個預測變量？該團隊通過基于一組決策點和評分過程評估每個殺傷鏈功能的每種方法來執行映射。對于被認為非常適合某項任務的方法，得分為+1，如果該方法適合但次優，則為0，如果該方法不適合該任務，則為–1。

該團隊進行了映射分析，根據與殺傷鏈的 28 個功能中的每一個功能相關的評估標準（決策點）分析 AI 方法。該團隊使用評分方法來確定每個殺傷鏈功能的最佳整體 AI/ML 分數。團隊的映射顯示為 0。

該團隊的 AI/ML 映射到殺傷鏈功能為國防部和海軍提供了兩個關鍵好處。首先，映射本身是設計和開發支持殺傷鏈決策的人工智能戰術決策輔助工具的重要起點和基礎。其次，該團隊將 AI 方法映射到殺傷鏈的分析過程可用于了解 AI 在許多其他軍事和非軍事領域的應用。識別適當的人工智能方法、制定評估標準和評分過程以及制定過程功能以進行分析映射的過程對于支持許多不同人工智能系統的工程具有深遠的潛力。

表1：AI/ML方法到殺傷鏈的映射