亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

現代無人機威脅需依托先進攔截策略應對復雜規避能力與對抗環境。傳統單攔截器及非協同多攔截器方案存在固有缺陷：覆蓋不足、追蹤模式可預測、易受智能規避機動反制。本文提出"牧羊人網格"策略——基于群體行為協同的多階段框架，通過系統性圍困與協同打擊實現確定性目標攔截。該策略實施四階段作戰模型（追蹤/跟隨/編組/交戰），結合動態角色分配與自適應編隊幾何學，在保持持續目標壓制的同時優化打擊時機。核心創新含三大要素：基于目標距離與任務目標的自適應階段轉換機制、專設編隊維持與打擊執行的動態角色分配系統、適應目標運動模式的預測性編隊幾何算法。仿真實驗顯示其性能顯著超越傳統方案：攔截成功率提升至近完美水平（＞95% vs 傳統方案65%），中位攔截耗時同步縮減。

無人機（UAV）技術擴散正對軍事、民用及關鍵基礎設施構成嚴峻安全挑戰。現代威脅場景中的高速敏捷目標能在三維空間實施不可預測規避機動，傳統防御系統難以應對。攔截此類目標不僅需快速響應能力，更依賴實時適應動態威脅的精密協同機制。當前防御體系面臨雙重挑戰：嚴苛資源約束下維持高攔截成功率，同時滿足時效性決策要求。

傳統攔截方法主要依賴集中式指揮結構與預設航跡，在現代威脅環境中存在根本局限：單攔截器方案因覆蓋不足與交戰窗口有限，難以應對高機動目標；現有多攔截器系統多采用直接追蹤或基礎編隊飛行等簡單協同策略，易被復雜規避機動反制。現有方法普遍缺乏行為自適應機制，無法根據目標特性與環境調整策略。集中式規劃的計算開銷更導致高速攔截場景中的致命延遲。

盡管集群控制與分布式系統新進展為協同攔截開辟新路徑，當前方案仍受限于僵化協同協議與有限行為模式。多數集群方案聚焦固定幾何編隊維持，忽視目標行為動態特性與攔截器角色分化需求。現代方法缺乏層級決策結構導致資源分配低效與戰略布防機會錯失。現有系統在作戰階段轉換時常出現覆蓋空隙，危及關鍵交戰窗口。

針對上述缺陷，本文提出"牧羊人網格"策略——融合自適應集群協同與智能角色分配的多階段攔截框架。該方案引入仿生行為模型，使攔截單元動態切換四作戰階段：

1. 追蹤階段：高速接近目標建立初始接觸
2. 跟隨階段：保持安全距離實施持續監控
3. 編組階段：構建動態包圍網格壓縮機動空間
4. 交戰階段：協同實施致命打擊

采用"集中-分布式"混合控制架構，平衡實時響應與戰略協同：單元級自主決策與集群級協同機動并行。

本策略三大創新點確立其技術優勢：

1. 自適應階段轉換機制：根據目標距離與任務目標動態調整追蹤行為，確保持續接戰同時優化資源利用
2. 動態角色分配系統：專設"主動攔截單元"實施打擊、"牧羊單元"維持編隊結構，通過層級架構實現協同定位與打擊執行的概率最大化
3. 預測性編隊幾何算法：基于實時航跡分析優化攔截器布陣，構建適應目標運動模式的移動式包圍網格，維持多重交戰矢量保障攔截成功率

美國國家安全客戶已開始應用大語言模型（含公眾熟知的"商用現成"模型如ChatGPT企業版），且應用規模將持續擴大。然而近期研究表明，當處理地緣政治或戰略場景時，這類模型常建議升級行動。本文提出兩種簡易非技術干預手段控制此傾向。通過將干預措施融入近期研究的兵棋推演設計，顯著降低全流程升級風險。故限制大語言模型國家安全應用的呼吁為時尚早。美國政府當前及未來將持續運用大語言模型進行情景規劃與行動方案建議。本研究不否定此類應用，而是承認其必然普及趨勢，并提供可操作方案使其契合國家安全目標（含升級管控）。

公眾對軍事人工智能(AI)風險的關注多聚焦"作戰管理"軟件——即在戰爭中制定戰術戰役決策的系統。支持者主張其在未來高速復雜沖突中具決定性優勢；反對者則認為移除"人在回路"機制可能危及平民或加劇升級態勢[2,7,8,11,1]。盡管存疑，AI輔助戰術戰役決策已然實施。將AI應用于更高層級的國家安全問題——即政治與戰略決策——正成為新前沿。基于大語言模型(LLM)的應用已著手研發，旨在協助高層官員開展情景規劃與行動方案制定[4,5,14]。LLM作為特定AI類型，是由海量數據訓練的巨型深度神經網絡，通過處理自然語言查詢生成文本響應。近期研究警示LLM在國家安全決策中可能存在升級傾向。本文測試兩種簡易非技術性用戶干預手段，用于管理"商用現成"LLM（如公眾可用的ChatGPT或Llama，通常作為政府客戶企業版模型基準）的升級風險。研究發現這些干預顯著降低近期研究識別的升級風險。若此類干預能大幅抑制模型升級傾向與輸出變異，則警報程度或低于近期報告暗示。

國家安全應用中的大語言模型

LLM為戰略決策提供巨大潛力：AI模型可吸納處理遠超人類能力的數據量（尤其非結構化數據），且不受人類偏見情緒干擾。其在兵棋推演中價值顯著——規劃人員可運行遠超純人力規模的模擬推演。未來LLM或通過文件匯總、對手行動預測及行動建議生成支撐政治戰略決策[3,6]。例如美軍歐洲司令部參謀可向LLM輸入俄軍近期調動數據，要求其生成作戰司令的威懾選項。但AI參與此類決策可能比作戰管理更具爭議性——戰略應用侵入需人類洞察力、共情力與創造力的領域（如解讀對手意圖、設計國家決心傳遞方式）。此外LLM的行為模式與局限可能破壞本就脆弱高風險的外交博弈信號傳遞：

1. 現有LLM存在"幻覺"（生成虛假信息）與遺漏錯誤
2. LLM效果完全依賴訓練數據與流程，無法自主判斷真偽或識別關鍵語境缺失
3. AI諸多宣稱優勢（如無情感決策、極速響應）在危機中可能轉化為劣勢——危機博弈常需決策者換位思考、理解戰爭非物質成本或延緩進程以利冷靜決策[13,10]。

近期研究揭示這些風險：Rivera等[12]在兵推中部署五種商用LLM，發現所有模型均易突發升級（含核升級）。每次模擬為八個代表不同國家特性的LLM"國家智能體"提供三種初始條件（中立/入侵/網絡攻擊）。在模擬14天危機中，智能體從27種預設選項（含談判至沖突發起）互動作出響應。所有場景與模型均呈現初始升級態勢，無模型在推演中降級，七種模型均呈軍備競賽傾向。升級決策無規律可循：GPT-4-Base模型升級傾向尤為顯著——此為唯一未采用"強化人類反饋學習"(RLHF)的模型（該微調方法通過人類監督訓練、輸出質量評分及獎勵期望行為實現）。Jensen等[9]對比七種LLM對400個地緣場景與6.6萬問答對的響應。場景覆蓋國際關系四領域：升級、干預、合作與聯盟。模型在賦予國家身份（如美國或俄羅斯）后從預設響應中選擇。研究發現模型輸出及被分配角色身份間存在顯著差異：例如Llama 3.1 8B Instruct升級傾向遠高于Claude 3.5 Sonnet；當扮演美英兩國時模型攻擊性最強。

為破解軍事智能裝備預測性維護中智能化與網絡化程度低、物理模型構建困難等問題，本研究針對人工智能技術在軍事智能裝備中的應用框架、關鍵技術及保障決策方法展開探索。通過將預測性健康管理（PHM）系統架構融入軍事智能裝備健康管理體系，充分發揮人工智能全域通信、泛在感知與自主學習等核心能力，實現軍事智能裝備健康管理的數據驅動化、智能化和網絡化轉型。本研究成果可為復雜戰場環境下軍事智能裝備保障提供參考路徑，有效降低運維成本，持續提升保障效能。

本文重點研究人工智能技術（AIT）在機電控制系統（MECS）中的應用：首先闡釋AIT基礎理論與概念框架，繼而開發現代化AIT核心技術，結合我國現代企業機電控制系統現狀剖析現存瓶頸，最終探究AIT與機械系統的融合路徑，重點討論其在機械電子孔口子系統與電氣控制系統集成中的實踐應用。

"軍事智能裝備"泛指具備預測、感知、分析、推理、決策及控制能力的裝備體系。其在裝備數控化基礎上演進為更高級形態，可顯著提升生產效能與制造精度。其發展關鍵技術涵蓋缺陷檢測與健康維護技術（如高端數控機床、工業機器人），而故障預測與健康管理（PHM）技術正成為未來保障體系的核心方向。隨著軍事智能裝備復雜度提升，構建部件或系統的精確數學模型愈發困難。利用裝備全生命周期多節點歷史數據進行建模，相較物理分析模型更有利于實現PHM功能。鑒于軍事智能裝備向信息化、智能化、網絡化演進，其維護流程也需同步實現網絡協同與智能決策。本研究聚焦PHM與人工智能的融合應用，著力提升軍事裝備智能保障的決策水平、力量編成、方法革新及效能增益，為PHM智能化與網絡化維護模式的落地實施提供支撐。

未來智能化作戰形態演變

高端技術的廣泛運用正在深刻改變制勝機理。信息力已超越火力成為戰爭勝負的決定性要素，控制取代摧毀成為壓制對手的首選手段。作戰體系中集群單元的影響力超越傳統集中兵力效果，催生出三大新型作戰樣式：基于集群協同的"新型智能作戰"（亦稱分布式協同戰）、基于多域集群的"集群攻防戰"、以及創新理論體系衍生的"電磁全維戰"，三者共同構成未來智能化戰爭的基本形態。

強化學習（RL）是提升國防安保行業無人機與機器人系統效能最具前瞻性的方法之一。本文在異常檢測（AD）系統中探討了強化學習作為模型選擇標準（MSC）方法的潛力及其相關問題。強化學習算法使此類系統能夠適應環境互動并從中學習，從而優化對復雜動態威脅的響應。通過這種方式，系統可引入具備更優決策流程的新狀態，提升作戰行動效能，同時讓強化學習驅動的系統既能學習新場景，又能在實時環境下執行精細防御行動。因此，強化學習在國防領域的重要性可概括為改變威脅識別方式、威脅響應方式乃至防御策略構想方式的革新潛力。整合強化學習的自治系統能夠在不可預測環境中運轉，精準評估威脅，并幾乎完全無需人工干預執行防御措施。這種多功能性在現代戰爭中至關重要，因為應對數年前未知威脅的首選方案正是此類系統。然而，將強化學習融入自主防御系統仍面臨重大挑戰：強化學習算法在多樣化關鍵場景中的穩定性與準確性提升、自主決策的法律與現實影響、以及學習算法遭受對抗性操縱可能引發的威脅。此外，此類系統必須在國際國內標準框架下開發部署，以滿足特定要求并建立應用公信力。本文通過案例研究與理論分析，深入探索這些戰略應用與議題，全面闡述強化學習提升自主防御功能的技術路徑，同時剖析相關重大難題，旨在論證強化學習具有定義國防技術發展軌跡的潛力，可在威脅不斷升級的背景下增強國家安全體系。

強化學習（RL）是機器學習最重要的分支領域之一，專注于智能體在當前情境下為實現最高累積獎勵而進行的決策行為（Sutton, R. S., & Barto, A. G. 2018）。這種方法尤其適用于無法用規則描述的環境——例如劇烈變化的戰場態勢，或其它無法通過明確定義規則調控行為的場景；因此該類技術可成功應用于軍用自主控制系統（如無人機與機器人）。自控系統作為現代戰術戰略的核心要素，因其能最大限度減少人員直接參戰從而降低傷亡風險，現已成為提升作戰效能的關鍵。其中，無人飛行器（UAV）、無人地面載具（UGV）及機器人系統可執行從純偵察監視到作戰打擊的多樣化任務。

強化學習的整合已帶來革命性變革，各系統能基于歷史經驗學習并實時決策，尤其在不可預測或敵對環境中效果顯著。強化學習在自主防御系統中的典型應用體現于無人機與機器人平臺：這些平臺通過自主作戰實現在多樣化條件下機動并獨立響應威脅。強化學習算法使系統無需針對所有突發狀況單獨編程，即可優化運動軌跡決策、目標識別及威脅規避策略。例如，自主無人機可被設定任務目標以穿越復雜環境、識別追蹤目標，并協同其他無人機達成整體作戰使命。強化學習通過增強戰場機器人系統決策能力，使其能執行拆彈排爆、地雷探測乃至危險區域人員搜救等任務。基于持續行動結果學習機制，這些機器人的實戰效能不斷增強（Chen, X., & Liu, B. 2020）。從國家戰略防御視角看，強化學習在自治防御系統的應用高度敏感。美國國防高級研究計劃局（DARPA 2021）指出，強化學習通過提升不同自治系統效能助力軍隊獲得競爭優勢。軍事領域的強化學習應用推動了全自主系統發展，大幅降低人工干預需求并優化軍事資產配置。然而，強化學習融入自主防御系統仍存在亟待突破的瓶頸：除倫理沖突與自主系統軍事行動法律地位問題外，責任歸屬與決策透明性難題，以及意外沖突升級風險（Smith, R. J., & Jones, A. M. 2019）均可能危及強化學習防御系統的穩定性。

自主防御系統

在定義自主防御系統時，此類技術被闡釋為通過最小必要輸入和指令進行操作或控制，并融合算法、人工智能及機器學習以實現實時決策執行（McLean, A. 2023）。這些系統由無人飛行器、機器人系統及人工智能自主載具等技術集合構成；其中部分系統用于監視、偵察、任務獲取和作戰目的，幾乎無需人工操作員指揮。若缺乏對自主防御系統作用的理解，則難以充分認知現代戰爭形態（Smith, J. 2024）。其主要優勢包括：首先，提升作戰效率；其次，減少人力介入；第三，實現力量集約化；最后，構成戰略核威懾屏障。無人機可在戰場上空保持較長效滯空時間，這對規劃決策至關重要。這使得數十至數百名操作員即可控制數百上千臺機器人資產，從而在不擴編兵力的前提下提升軍事編隊整體作戰效能（Brown, P. 2024）。然而在所有深度強化學習（DRL）技術中，強化學習（RL）因其能助力達成該目標而更適用于全自主防御系統。強化學習是一種將訓練行為與決策融合的學習機制，模型通過獎勵目標選擇與懲罰不良特征來構建實踐體系。總體而言，強化學習可應用于目標識別追蹤、隨機環境學習能力培養，以及開發防御型自由機動自主系統（AS）的新型任務規劃方法。毋庸置疑，自主防御系統在軍事領域屬新興事物且具備顯著優勢：高強度持續作戰能力、規避人員傷亡風險及高效預警能力。強化學習的融合更提升了系統適應性，使其成為當代戰爭中至關重要的戰略工具（Turner, M. 2024）。

動態對抗環境中的強化學習

強化學習（RL）是應對動態環境的強大工具，因其能在該類環境中學習最優策略。系統可隨環境變化優化策略，使智能體在不可預測環境中有效運作。在機器人領域，強化學習已用于開發能適應地形變化或障礙物的機器人系統，從而提升操作效率。模型驅動強化學習、元強化學習等方法可訓練智能體實時學習更新環境變化的能力。在防御戰略中，強化學習必須應對動態環境、突發威脅及其他對抗行為。因此需采用對抗訓練、多智能體強化學習（MARL）等方法。此類系統能在短時間內識別消除網絡威脅，增強關鍵資產防護效能。值得注意的是，強化學習在非防御領域（如金融算法交易、自動駕駛）的成功應用，提供了可轉化至防御場景的實踐經驗——例如應對市場管理信息系統（MIS）的交易策略生成。強化學習在高風險不可控環境中的成功案例，有力佐證了其在防御領域更廣闊的應用前景。

基于強化學習的防御系統架構

1.傳感器、執行器與決策模塊的強化學習算法集成

強化學習（RL）驅動的防御系統架構通常包含若干核心組件：傳感器、執行器及機器人決策單元。傳感器負責采集環境態勢數據，這對強化學習至關重要。例如在自主無人機中，攝像頭、激光雷達（LiDAR）與雷達等傳感器將實時數據傳輸至強化學習算法以供決策（Ranjan等，2020）。執行器作為模型物理執行單元，負責實現強化學習模型的決策輸出，例如調整無人機航跡或觸發防御機制（Bhatnagar等，2022）。前文所述決策模塊包含強化學習算法，其接收傳感器數據并根據習得策略生成行動指令。這些組件必須實現無縫互操作，以確保數據流暢交換與行動及時執行（Gao等，2023）。該架構需精心設計以應對防御場景的耦合性與不確定性，這使得接口設計與集成成為剛性需求（Mousavi等，2021）。

圖：RL驅動防御系統的組成和流程示意圖

2.仿真環境在強化學習模型訓練中的作用

仿真環境對防御系統強化學習模型訓練具有關鍵價值。它們提供基于合成數據的訓練環境，使算法在實戰部署前獲得充分訓練。通過模擬特定作戰環境與威脅態勢，強化學習模型可在規避實彈測試風險的前提下實現能力提升（Lillicrap等，2015）。真實場景模擬是強化學習算法高效訓練的另一要素，因其能復現復雜動態的現實環境（Tamar等，2016）。此外，仿真支持迭代優化——訓練模型根據仿真評估的性能數據進行持續修正（Schulman等，2017）。此類高擬真仿真環境率先驗證強化學習在動態對抗環境中的效能，并有助于解決模型實戰部署前的潛在問題（Baker等，2019）。

3.實戰部署挑戰與軟硬件協同設計考量

強化學習在防御系統部署中面臨的主要現實問題包括：核心挑戰在于仿真訓練模型轉實戰部署時的性能落差。仿真環境與現實條件的差異可能導致實戰表現不佳甚至完全失效（Tachet等，2020）。這要求采用軟硬件協同設計策略——即針對特定系統同步設計處理器/傳感器等硬件資源與強化學習模型等軟件組件（Xia等，2019）。此外，強化學習算法在物理系統的實時性實現及不可控因素處理亦存重大難點（Kahn等，2017）。設計過程必須權衡關鍵因素：機載硬件的日常算力限制，以及確保強化學習模型在可靠性與響應時間方面滿足嚴苛條件（Sutton & Barto，2018）。

強化學習在自主防御系統的戰略應用

強化學習（RL）正成為提升軍用無人機作戰效能的前沿技術。基于強化學習的方法可優化任務期間無人機航跡規劃與傳感器控制，有效規避危險態勢（Gao, Y.等，2021）。此類學習機制確能增強無人機環境適應能力，從而提升情報收集效率。在目標接戰、任務分配與追蹤領域，強化學習算法顯著提高無人機戰場目標定位與高精度追蹤能力。自適應導航是強化學習在無人機的另一重點應用方向，通過訓練無人機在擁擠敵對地形中的機動策略，實現實時決策并提升作戰區域生存幾率。協同強化學習技術已應用于無人機集群通信支持，使集群能夠協同達成任務目標（Kuwata, Y.等，2019）。該技術在搜救行動、廣域空中監視及突擊作戰中效果顯著。強化學習在自主地面載具的控制應用，則實現復雜地形的路徑點規劃、后勤最優補給路線決策及戰場態勢自適應（Liu X等，2020）。機器人應用中，強化學習在拆彈排爆與救援任務中發揮關鍵作用——機器人通過歷史處置經驗學習，顯著提升爆炸物處理精度與效率（Kalashnikov, D.等，2018）。多智能體強化學習對地面自主作戰單元的協同防御至關重要：多類型機器人系統可協同工作、交換信息并同步行動節奏以高效應對威脅。水下無人機及海軍防御系統中，強化學習算法用于在廣闊模糊水域探索最優作戰路徑與策略。海洋極端環境下，強化學習驅動系統可改進路徑規劃、威脅識別及規避策略。此類系統能適應海洋環境的非線性特征、水文動態及敵對潛艇/水雷等風險因素。海軍對抗期間需持續強化聲納等海洋探測器與強化學習的融合應用（Ma, H.等，2022）。

人工智能（AI）融入軍事行動對國際和平產生重大影響，國際社會、學者及政策制定者亟需全面理解其含義。本研究探討現代戰爭中圍繞人工智能的倫理問題，重點關注問責機制——特別是在自主系統故障情形下。基于技術決定論理論。主題分析表明，戰爭中日益增加的人工智能應用引發了有關問責、人類尊嚴及沖突未來的深刻倫理質疑。研究建議建立全球框架以規范人工智能在軍事行動中的使用。

人工智能在軍事行動中的出現已引發關于其倫理影響的激烈爭論。隨著人工智能技術日益精進，其改變現代戰爭的潛力不斷增強，進而對問責機制、人類尊嚴及沖突未來提出關鍵性質疑。人工智能（AI）的迅猛發展具有巨大的潛在優勢（Rowe，2022年）。為避免人工智能在社會應用中引發不可預見的危害與風險，我們必須審視人工智能系統的所有倫理維度。與科幻小說緊密關聯的普遍誤解是：人工智能由能完全感知環境的仿人機器人構成（Osimen, Fulani, Chidozie & Dada, 2024年）。然而根據Copeland（2024年）的見解，其內涵遠不止于此——人工智能（AI）指計算機控制的機器或機器人執行需要與人類同等智能的任務的能力；它們被認為能夠思考、理解并從先驗經驗中學習（Osimen, Fulani, Chidozie & Dada, 2024年）。

無論學者持何種觀點，過去20年間人工智能始終以加速態勢發展。因此，人工智能技術已深刻影響美國及其他工業化國家人民生活的多個維度。人工智能正滲透至日常生活的諸多領域，包括智能手機、移動測繪導航系統、自然語言交互計算機、定向在線營銷及定制化社交媒體信息推送（Morgan, Boudreaux, Curriden & Klima, 2020年）。隨著自動駕駛汽車等自主機器人技術獲得社會認可與整合，此趨勢將持續強化（Morgan, Boudreaux, Curriden & Klima, 2020年）。人工智能已迅速成為日常生活的重要部分，深刻影響著醫療保健、教育、金融及娛樂等行業（Marwala, 2023年；Adom, Kportufe, Asare-Aboagye, & Kquofi, 2024年）。

艾倫·圖靈1950年的論文《計算機器與智能》被公認為人工智能的奠基性著作。在這篇論文中，著名數學家兼計算機科學先驅艾倫·圖靈設問：機器是否終能進行推理（Anyoha, 2017年）？縱觀歷史，追求技術進步常被合理化作為實現軍事優勢的手段。自塹壕戰遭棄用后，作戰焦點已從直接物理對抗轉向數字戰爭領域（Chukwudi, Osimen, Dele-Dada, Ahmed, 2024年）。技術最初用于制造更強大的武器系統，但迅速擴展至機械化作戰，從而開啟新時代（Military Africa, 2023年）。Parkin（2015年）指出：在涉及致命性武力的軍事技術與規劃中，以人工智能（AI）軟件替代人力的構想正日益普及。鑒于軍事沖突的危險性，推動參與者自動化的動力尤為強勁（Osimen等, 2024年）。例如，韓國采用基礎人工智能技術的自動炮塔已獲廣泛應用（Parkin, 2015年）。

然而，Alderman、Daniel與Ray（2018年）對軍隊在沖突期間乃至相對和平時期為加強安全而使用人工智能引發的倫理問題表示憂慮。最尖銳的批判聚焦于：機器人可能在未經人類操作員直接授權的情況下殺人，甚至可能在武器選擇錯誤目標時脫離人類監督或干預能力。此外，對人工智能其他應用也存在擔憂——例如決策支持系統可能建議采取更極端措施乃至先發制人的打擊，而指揮官無法審查其復雜運算邏輯；或公民因人臉識別系統及其他尖端人工智能計算被誤判為恐怖分子或罪犯，從而面臨監禁乃至處決（Alderman, Daniel, & Ray, 2018年）。

現代戰爭中人工智能（AI）的應用已引發嚴峻倫理困境與挑戰。隨著技術發展，人工智能在軍事行動中的使用正日益影響作戰效能、目標精確度及決策流程。然而，此進步亦伴隨隱憂：包括潛在的人權侵犯、人工智能決策失準、人類問責弱化，以及違反國際人道法（IHL）的風險。缺乏有力的道德標準與法律框架來規范人工智能在戰斗中的應用，加劇了這些問題，進而引發對創新與問責間張力、技術對平民的影響及自主性在殺戮決策中作用的擔憂。為確保人工智能在戰爭中的使用符合道德標準與國際規范，必須嚴格審視這些難題。

本研究旨在探究這些倫理問題，聚焦自主系統帶來的挑戰，強調建立全球監管框架的必要性，并應對現代戰爭中人工智能開發與應用引發的倫理議題。本定性研究采用二手數據分析法，援引來自在線資源、教科書、期刊論文、會議記錄和報紙的可信數據源，運用主題分析法識別并解析數據模式。

自主智能體技術的進步正通過支持偵察、障礙規避、路徑規劃與目標探測等多樣化任務，變革多域作戰模式。然而組建人類與自主智能體混合團隊時，因雙方“認知模型”及世界理解方式存在差異而產生挑戰。本研究著力構建“聯合認知系統”，旨在融合人類與自主智能體優勢以提升“情報監視偵察（ISR）”“協同作戰”“搜索救援（SAR）”及戰場“醫療后送”等任務的協作效能。此類軍事行動需協調具備多元能力與復雜“依存關系”的多智能體系統，對決策與資源管理構成嚴峻挑戰。本文提出基于“協同設計”的方法優化指揮控制決策，聚焦多智能體系統內部任務分配與協調的“可觀察性、可預測性與可導控性”（OPD）原則。該協同設計方法通過評估多智能體在各子任務中的相互“依存關系”及所需“能力”（如目標感知、障礙規避或區域值守），適用于“無人機”“有人駕駛載具”及“地面控制站人員”等多元團隊。

所提出的“聯合認知系統”（JCS）框架綜合評估人機智能體的能力與依存關系，結合環境參數、任務要素及“在線監測”（狀態與行為感知），動態推薦特定任務的最佳執行主體。研究通過在三維模擬環境中組織不同能力配置的人機混合團隊執行“搜索救援任務”展開實驗。團隊配對設計旨在考察操作員如何發展差異化“能力水平”，進而促使自主智能體在各任務階段提供相應層級的“支援”。測試八種機器學習算法后，最優模型的“任務分配預測準確率”達80%以上。研究核心在于探尋“人機控制權”的最優平衡，通過“預判失誤”或檢測操作員“失能狀態”，最大限度避免“自動化濫用”以保障“有效人類決策權”。這有望推動未來“C2指揮控制系統”實現：采集感知數據（“觀察”）；輔助解析并“預判”態勢（“預測”）；優化團隊內部任務“導控”（“可導控性”）。此類系統可增強“聯合全域指揮控制”（JADC2）在分布式團隊與混合編隊資源管理中的作戰效能，依托“人工智能”支撐加速決策進程。

聯合全域指揮控制（JADC2）的未來

“聯合全域指揮控制”（JADC2）代表一種復雜的決策模式，旨在快速整合全域作戰能力以獲取“競爭”與“沖突”場景中的戰略優勢[1]。根據文獻[2]闡述，JADC2涵蓋“感知”“研判”“行動”三大核心功能，貫穿“太空”“網絡”“空中”“陸地”及“海洋”五大作戰域[3]。該系統依托由先進傳感技術構成的“多域傳感體系”，包含“光電/紅外成像”“高光譜成像”“雷達（無源/有源）”“聲學傳感器”及“偵察衛星”等設備。跨域數據流生成分布于不同時空維度的海量信息。“有效管理”這些數據對支持“作戰管理”與“指揮決策”至關重要，需確保“精準情報”及時送達相應團隊或“智能體”以實現預期作戰效果。此類“數據點”要求構建統一的“多域網絡”——通過整合“多源信息”（取代孤立數據管道）形成“全域聯合態勢感知圖景”。這種“集成化路徑”有助于“全面把握作戰環境”。如圖1所示，應用“機器學習”“人工智能”與“預測分析”能進一步優化該流程，提供“數據融合”與“快速解析”的高級能力，將感知圖景轉化為作戰行動[2][3]。文獻[4]強調，“指揮控制”的根本目標是確保“精準情報”及時交付相應決策者，從而彰顯“敏捷性”并促進團隊間“互操作性”。實現此目標需依托“量子通信”“人工智能（AI）”及“自主系統”等關鍵技術。未來JADC2將構筑“類云環境”，實現“情報共享”“態勢監視”及“高速數據通信”以加速決策[2]至[5]。這些技術以遠超人類的“處理速度”與“規模”實現數據快速解析。文獻[4]著重指出“AI”與“機器學習（ML）”在自動化處理海量信息、支持決策流程中的整合作用。二者特別擅長在“動態多變量環境”中識別快速演變的“模式特征”，通過關聯“地形”“氣象”“行為模式”等離散情報源預判態勢并響應環境變化[2]至[5]。在“未來指揮控制系統”中，AI有望跨“梯隊”“作戰域”及“作戰資產”同步多重行動，從而把握“關鍵戰機窗口”。此項能力在“無人地面載具（UGV）”“無人機（UAV）”“水下潛航器（UUV）”“水面艇（USV）”等搭載智能傳感器的作戰平臺日益普及的戰場尤為重要。AI賦能的系統可評估作戰環境中“多源情報”，運用“歷史數據”生成行動建議，從而減輕“認知負荷”并賦能指揮官的“快速有效決策”。

1.1 多智能體系統

無人系統與自主智能體的發展深刻重塑了“聯合全域指揮控制”（JADC2）框架內的團隊結構與角色定位。這些進步重新定義了“指揮控制”（C2）與“任務管理”的實施路徑，要求對多元化資源及團隊進行精密協同。這種整合需依托先進的“C2能力”以優化資源分配并實時調整任務指令——需綜合考量“性能評估”“任務修正”“動態環境條件”“人員工作負荷”“疲勞狀態”及“機器性能極限”等多元因素。為應對此挑戰，本節將探討“人機自主編隊”（HAT）在多智能體團隊中的興起，以及如何通過“協同設計”的HAT框架評估“有效人類決策權”。

1.1.1 人機自主編隊

人工智能與自主系統的應用顯著改變了團隊動態，催生出“人機自主編隊”（HAT）概念[6]。HAT重構了團隊結構、成員角色及其在權責體系中的層級關系[6]。將自主智能體融入人類團隊增加了復雜度：因其承載差異化能力與角色[7]至[8]，可能導致“任務委派矛盾”“權責錯配”及“責任主體驗證缺失”。由此可能形成影響團隊動態與績效的“復雜依存關系網”[7]至[8]。影響該復雜性的因素包括：成員特性、任務構成、情境特征、環境條件及任務目標。有效評估HAT需建立并驗證性能度量標準，涵蓋：（i）單兵作戰效能（ii）單機性能表現（iii）整體團隊績效[6]。“客觀”與“主觀”度量工具有助于判定任務能力邊界[6]。傳統軍事團隊績效指標聚焦“安全性”與“作戰能力”，包括“團隊執行力”“壓力水平”“信任度”及“凝聚力”[2]。這些指標可深化團隊能力認知，優化“多智能體系統”協作效能以保障任務成功。

1.1.1.1 人機自主編隊中的“有效人類決策權”保障

“有效人類決策權”概念包含三大核心原則：僅有人類在場不足以保證實質性控制；意向性決策貢獻取決于“心理認知能力”與“系統理解度”；差異化法律責任要求不同層級的控制權，由此可能引發“責任缺失”[9]。核心矛盾源于機器人與裝備從工具屬性向“團隊成員”的轉化——這要求建立“相互依存的通信”“協同決策”及“聯合作戰”機制[10]。因此有效訓練方法與“人因工程”研究致力于探索提升“團隊效能”與“個體效能”的路徑。例如“認知人機系統”研究領域正探索運用“生物標記物”作為人類“精神狀態”或“生理狀態”的評估指標[11]至[14]。“神經生理學數據”的運用有助于精準解析團隊協作中的人類支援需求（如根據“工作負荷”“疲勞狀態”或“功率譜密度”動態調整編隊層級）[11]至[15]。此類認知將優化“資源配置”，通過AI或“自主智能體”在操作員“失能狀態”時提供實質性支援。其還有助于提升“能力透明度”與“依存關系可見性”，發展“可調節的多智能體編隊模式”。這些信息可實現“人機資源動態調配”——例如當操作員“警覺度下降”時，自主智能體可增強“貢獻度”或接管特定任務“控制權”，從而提升“整體任務效能”。

當前各類“自主能力”已內嵌于無人機系統。這些能力使智能體能夠實施“自主決策”，發展“專項技能”以促進任務成功。此類技能通常通過“深度強化學習”（DRL）實現：路徑規劃（如D3-QN算法）、導航（DQN/PPO算法）及高度控制（DDPG算法）[16]至[18]。既有研究展示了嵌入式自主智能體的應用案例：無人機系統基于“視覺導航”實現“障礙規避”[19]，或依托無人機平臺實施“目標定位”[20]。此外通過“卷積神經網絡”（CNN）與YOLO等算法增強無人機相機的“搜救任務目標檢測能力”[20]。多智能體團隊還包含其他“半自主系統”：如“陸基/海基水雷”“防空反導系統組件”[22]，以及支撐近距空戰“基本戰術機動”的無人戰機“自主導引系統”[23]。但自主載具的“傳感器性能局限”（目標檢測置信度低、視覺識別偏差或導航執行錯誤）仍構成制約[24]。過度復雜的智能體模型可能引發“決策透明度”問題，導致團隊成員難以維持“態勢感知”[25]——例如人類操作員可能無法判斷何時介入接管自主智能體任務。

這些能力使多智能體團隊得以在人類與自動機器間分配“控制權”與任務。但當人機因“理解偏差”導致協作失敗，或“突發異常行為”引發“指揮控制”（C2）系統混亂與模糊性時，將影響多智能體團隊的“可預測性”與“作戰效能”。美國陸軍“訓練與條令司令部”（TRADOC）強調必須識別保證任務成功的“部隊作戰能力”。在戰場或災區等“動態環境”中，當異構團隊需與“地面傳感器”“無人載具”等資產交互時，須配置“實時學習”與“自適應算法”[2]。這些算法支撐“最優博弈策略”制定，提升部隊對“彈道導彈威脅”等動態條件的“響應力”與“適應性”[2]。北約“TG-HFM247工作組”指出人機編隊面臨“動態可調協作”挑戰：因編隊過程需“雙向認知學習”，雙方必須理解彼此“行為模式”“優勢”與“短板”。隨著團隊成熟度提升，這種互相認知將催生“互補增效”作用[26]。該工作組強調采用“人機編隊設計模式”可建構“心智模型”、明晰“角色定位”、優化“任務條件”，進而增強“團隊協作透明度”與“任務分配策略”[26]。2016年瑞典海軍演習中的指揮控制研究提煉出三維度框架：（i）“信息分布”（ii）“決策權分配”（iii）“交互模式”[9]，凸顯“靈活響應的C2系統”對管理復雜多智能體環境的核心價值。整合“人機編隊框架”將提升“協同效能”，通過定義清晰角色與“任務分配策略”，釋放混合編隊的“互補能力潛能”，最終實現“團隊作戰效能”的全面增強。

1.1.1.2 協同設計框架

“協同設計框架”評估協調多智能體能力以達成任務目標所需程度。該框架界定各智能體分配的功能與任務能否獨立執行，或因“執行能力缺失”必須協作完成[7]至[8]。其運作基于“依存關系”“從屬關系”及“執行能力”三原則：“依存關系”定義為聯合行動中兩個及以上實體為滿足依賴需求形成的互補關系[7]至[8]；“從屬關系”通過“執行能力”概念展開——涵蓋實體獨立勝任任務所需的技能、知識與認知水平；當實體缺乏有效執行任務的能力時，即形成需他方支援的“從屬關系”。為評估任務完成所需的“能力依存狀態”，該框架提出采用“依存關系分析表”（IA）[7]至[8]。此表格通過定義任務、子任務、必備能力及團隊成員替代角色（執行主體或支援角色），輔助設計依存關系架構。這些能力對任務達成至關重要，指導評估人類操作員與自主智能體間的任務分配。分析結果將強化“決策回路”——該回路作為“聯合全域指揮控制”（JADC2）核心要素，遵循“可觀察性-可預測性-可導控性”（OPD）準則：“可觀察性”確保用戶清晰掌握系統內部狀態與行動；“可預測性”使用戶能基于實時和歷史數據預判系統行為；“可導控性”賦予用戶引導控制系統運作的權限，確保按需動態調整[7]至[8]。三要素協同作用旨在實現人機智能體間的無縫集成與高效協作。

2.0 研究目標

本文旨在通過聚焦集成自主智能體與人類操作員的混合多智能體團隊，應對“聯合全域指揮控制”（JADC2）的核心挑戰。研究目標分為四方面：(1) 通過AI建議優化資源分配；(2) 建立“多模態數據管道”整合人機智能體與其他實體特征，提升互操作性與同步能力以改進信息融合；(3) 構建“人機自主協同框架”，運用3D仿真環境訓練測試多智能體團隊，評估性能與依存關系；(4) 應用“可觀察性-可預測性-可導控性”（OPD）原則增強JADC2決策流程保障“有效人類決策權”，同時研究人類神經生理信號中的“生物標記物”與“行為模式”以優化資源分配策略。達成這些目標將推動多域作戰中基于AI任務分配策略的“多智能體資源管理”進展。

3.0 方法

本方法通過名為JCS的試驗性處理平臺實現，整合實驗設計與海量數據采集構建多模態管道及機器學習算法。該方法運用協同設計原則優化任務分配、資源管理及決策流程，強化“可觀察性”“可預測性”與“可導控性”（OPD）。

3.1 聯合認知系統（JCS）

所提方案將人機數據整合為統一管道，依托協同設計原則與AI優化任務分配。JCS匯聚多元數據源——含“氣象數據”“地理環境地圖”（GEM）“任務狀態”“神經生理指標”“載具傳感器”“信號情報”（SIGNIT）“人工情報”（HUMINT）及“自主智能體性能指標”——形成“多模態集成框架”，增強復雜作戰環境中的透明度與動態任務分配能力。

3.1.1 組件與架構

聯合認知系統框架含五大模塊以提升作戰效能：（i）特征采集：獲取自主智能體與人類操作員數據；（ii）任務參數：定義子任務（含目標數量與位置）；（iii）環境參數：監測風速、降雨、溫度等關鍵條件；（iv）能力評估：核定各智能體能力，確定其擔任“支援角色”或“主執行體”；（v）任務分配：運用機器學習技術根據評估能力與環境因素預測最佳子任務執行主體。該綜合框架（基于文獻[15]改進）旨在優化任務分配、資源管理及整體任務效能。

3.2 實驗設計與用例

研究以“搜救任務”（SAR）為用例背景：救援隊在時間資源受限條件下部署無人機最優定位災后受困者。部署“無人機系統”（UAS）的核心目標是評估傷情（區分危重與非危重狀態），據此制定救援優先級。任務執行需人類操作員、救援調度員（通常為有人駕駛飛行器）與機器協同完成。無人機必須規避障礙物，規劃最優路徑定位“目標區域”（即災區）內所有受困者。任務依據協同設計框架分解，基礎能力與子任務如下：S1-目標探測感知；S2-障礙物感知；S3-偏差規避障礙物；S4-抵近目標獲取分析圖像；S5-在規避禁區的目標區域內導航。該結構化路徑確保人機組件協同應對SAR任務需求。

人工智能在軍事領域的應用已有數十年歷史，但隨著大型語言模型（LLM）能力激增，這些系統極有可能在現代戰爭中發揮更大作用。既往研究表明，LLM在兵棋推演模擬中傾向于支持沖突升級，暴露出軍事化人工智能潛在的危險邏輯缺陷。基于這些研究，我們測試了不確定性、思維鏈提示與溫度參數如何影響LLM建議采取激進行動的傾向。與先前結論不同，我們發現測試模型普遍優先選擇外交手段而非沖突升級。然而，研究同時揭示：時間與情報的不確定性、以及思維鏈提示機制，往往會導致更具攻擊性的行動建議。這些發現表明，特定威脅條件下采用基于LLM的決策支持系統可能更具安全性。

配備先進傳感器的無人平臺的集成有望提高態勢感知能力，緩解軍事行動中的 “戰爭迷霧”。然而，管理這些平臺涌入的大量數據給指揮與控制（C2）系統帶來了巨大挑戰。本研究提出了一種新穎的多智能體學習框架來應對這一挑戰。該方法可實現智能體與人類之間自主、安全的通信，進而實時形成可解釋的 “共同作戰圖景”（COP）。每個智能體將其感知和行動編碼為緊湊向量，然后通過傳輸、接收和解碼形成包含戰場上所有智能體（友方和敵方）當前狀態的 COP。利用深度強化學習（DRL），聯合訓練 COP 模型和智能體的行動選擇策略。展示了在全球定位系統失效和通信中斷等惡劣條件下的復原能力。在 Starcraft-2 模擬環境中進行了實驗驗證，以評估 COP 的精度和策略的魯棒性。報告顯示，COP 誤差小于 5%，策略可抵御各種對抗條件。總之，貢獻包括自主 COP 形成方法、通過分布式預測提高復原力以及聯合訓練 COP 模型和多智能體 RL 策略。這項研究推動了自適應和彈性 C2 的發展，促進了對異構無人平臺的有效控制。

圖：從學習到的交流中預測 COP 的框架概覽。在決策過程中確定并使用 COP。使用 QMIX作為 COP 集成的 MARL 方法示例。

配備先進傳感器的無人平臺的集成為減輕 “戰爭迷霧 ”和提高態勢感知能力帶來了希望。然而，管理和傳播來自此類平臺的大量數據對中央指揮與控制（C2）節點的信息處理能力構成了巨大挑戰，特別是考慮到隨著平臺數量的增加，數據量也會呈指數級增長。目前的人工處理方法不適合未來涉及無人平臺群的 C2 場景。在本研究中，我們提出了一個利用多智能體學習方法來克服這一障礙的框架。

我們考慮的框架是，智能體以自主方式相互通信（以及與人類通信），并以數據驅動的方式訓練這種通信功能。在每個時間步驟中，每個智能體都可以發送/接收一個實值信息向量。該向量是智能體感知或視場（FoV）的學習編碼。這些向量不易被對手解讀，因此可以實現安全的信息傳輸。

在接收方，必須對信息進行解碼，以恢復發送方的感知和行動。此外，還應將信息整合（隨時間匯總）到 “共同作戰圖像”（COP）中。與編碼器一樣，解碼器也是以數據驅動的方式學習的。在本文中，我們將 COP 的定義簡化為戰場上每個友方和敵方智能體的當前狀態（位置、健康狀況、護盾、武器等）。我們認為，COP 對決策智能體至關重要。

近年來，以數據驅動方式進行端到端訓練的人工智能/人工智能方法大有可為。在數據驅動型自主 COP 的背景下，一個優勢是無需對傳感器和執行器中的噪聲、對手的動態等做出建模假設。通過充分的訓練，我們的數據驅動方法將產生高度精確的 COP。

不過，ML 模型可能對訓練數據或訓練場景的偏差很敏感。這與陸軍 C2 場景中通常假設的 DDIL（拒絕、中斷、間歇和有限影響）環境形成了鮮明對比。我們的實驗強調評估對霧增加、全球定位系統失效和通信中斷（如干擾）的適應能力。

我們使用深度神經網絡（DNN）的深度學習實現了編碼器和解碼器的數據驅動端到端訓練。將 DNN 應用于 COP 形成的一個挑戰是通信中缺乏人類可解釋性。人類可解釋性對于人類操作員有效控制蜂群至關重要。例如，通過解釋通信，操作員可以理解蜂群用于（自主）決策的特征。我們的方法具有人機互換性，這意味著人類操作員可以解碼傳入的信息，并將自己的感知編碼，與蜂群進行交流。由此產生的 COP 使人類能夠指揮蜂群。

在實踐中，COP 被大量用于任務執行，例如，確保協調運動。我們假設，將 COP 納入自主決策智能體將產生彈性多智能體策略（例如，對敵方變化的彈性）。我們在實驗中將有 COP 和沒有 COP 的多智能體策略學習與多種最先進的方法進行了比較，并驗證了這一假設。

接下來，我們總結一下我們的方法。我們首先描述了我們的深度學習方案，其中每個智能體將其感知和行動編碼成緊湊向量并進行傳輸。各智能體共享底層嵌入向量空間，以實現對態勢的共同理解。每個智能體都要訓練一個編碼器-解碼器，以生成本地 COP。本地 COP 應與智能體的感知一致，并能預測行動區域內所有單元的狀態（包括位置）。

在不同的模擬場景、初始部隊配置和對手行動中，使用深度強化學習（DRL）對 COP 和智能體策略進行端到端訓練。訓練的輸出是一個編碼器-解碼器神經網絡（NN）和一個跨智能體共享的策略 NN。可通過多種方式對訓練進行配置：最小化帶寬、最大化對干擾（如信道噪聲、數據包丟失、GPS 干擾等）的恢復能力。該方法可用于協調信息收集任務。

實驗在星際爭霸-2（SC2）多智能體環境中進行。在 SC2 中模擬的多個藍方與紅方場景中，通過經驗觀察了方法的有效性。具體來說，在具有挑戰性和現實性的 TigerClaw 場景（圖 1）中測試和評估了方法，該場景由 DEVCOM 陸軍研究實驗室（ARL）和陸軍主題專家（SMEs）在美國佐治亞州摩爾堡的上尉職業課程中開發。

圖 1：（左）Tigerclaw場景中的狀態示例。(右）每個智能體的感知（本地觀察）和它們之間的通信聯系。

對 COP 的準確性和幻覺進行評估，以揭示有趣的訓練動態。在整個模擬過程中，方法生成的 COP 高度準確，誤差小于 5%（與地面實況相比）。為了測試策略的魯棒性，我們將我們的方法與多種最先進的多智能體 RL 方法和基線進行了比較。結果表明，我們的方法所制定的策略能夠抵御視覺范圍下降、通信能力下降、GPS 被拒絕以及場景變化等因素的影響。

總之，這項研究通過數據驅動的 COP 形成，實現了人在環內的異構自主平臺的指揮和控制，推動了自適應和彈性 C2 領域的發展。其貢獻如下：

• 實時自主形成可解釋的共同行動圖像（COP）的方法，包括預測整個行動區域的敵方位置。

• 由于利用智能體間的通信進行分布式 COP 預測，因此展示了對可視范圍和 GPS 拒絕的更強的應變能力。

• 通過聯合訓練 COP 模型和多智能體 RL 策略，提高整體任務成功率。

人工智能（AI）技術，尤其是機器學習技術，正在通過增強人類決策能力迅速改變戰術行動。本文探討了人工智能驅動的人類自主組隊（HAT）這一變革方法，重點關注它如何增強人類在復雜環境中的決策能力。雖然信任和可解釋性仍是重大挑戰，但我們的探討重點是人工智能驅動的 HAT 在改變戰術行動方面的潛力。通過改善態勢感知和支持更明智的決策，人工智能驅動的 HAT 可以提高此類行動的有效性和安全性。為此，本文了提出了一個綜合框架，該框架涉及人工智能驅動的 HAT 的關鍵組成部分，包括信任和透明度、人類與人工智能之間的最佳功能分配、態勢感知和道德考量。所提出的框架可作為該領域未來研究與開發的基礎。通過識別和討論該框架中的關鍵研究挑戰和知識差距，我們的工作旨在指導人工智能驅動的 HAT 的發展，以優化戰術行動。我們強調開發可擴展且符合道德規范的人工智能驅動的 HAT 系統的重要性，該系統可確保無縫的人機協作、優先考慮道德因素、通過可解釋的人工智能（XAI）技術提高模型的透明度，并有效管理人類操作員的認知負荷。

人工智能和自主技術的融合給包括國防和戰術行動在內的各行各業帶來了革命性的變化。HAT 的興起可歸因于幾個因素，包括自主技術和人工智能的快速進步、任務和環境的日益復雜、能力更強的自主系統的發展，以及數據和計算能力的不斷提高。隨著這些技術變得越來越復雜和強大，人們越來越認識到，將人類的認知能力與自主系統的計算能力和效率相結合，可以實現潛在的合作。現代 HAT 系統的興起也是由于需要應對快速發展和動態環境的復雜性和挑戰。隨著任務變得越來越復雜、對時間越來越敏感、數據越來越密集，人類與智能體之間的協作對于有效駕馭和應對這些挑戰變得至關重要。

HAT 是一個新興領域，探索人類與自主系統之間的協作伙伴關系，以執行任務或實現共同目標。這涉及一種協作安排，其中至少有一名人類工作者與一個或多個智能體協作。這種協作方式有可能徹底改變各行各業完成任務的方式，并為人類與智能自主系統攜手解決復雜問題和實現共同目標的未來鋪平道路。HAT 系統旨在允許人類將任務委托給智能自主體，同時保持對整體任務的控制。這里所說的智能體是指在決策、適應和通信方面具有不同程度自治能力的計算機實體。這一定義得到了先前研究成果的支持。在 HAT 中，人類的認知能力與自主系統的計算能力和效率相結合，可以提高性能、決策和系統的整體能力。

在此，將定義和澄清一些關鍵概念，這些概念對于理解本研究的范圍和背景至關重要。這些概念包括人工智能、自主、自主系統和戰術自主。通過提供明確的定義并區分這些術語，我們希望讀者能夠達成共識。

自主性。HAT背景下的自主性是指智能自主系統或智能體在團隊環境中獨立運行和決策的能力，具有不同程度的自我管理能力。這涉及到自主系統在學習、適應和推理基礎上更高程度的決策能力。它是系統的一種屬性，而非技術本身。自主實體可以感知、推理、規劃和行動，以實現特定的目標或目的，而無需人類的不斷干預。值得注意的是，自主的程度可能各不相同，有的系統可以完全自主地做出所有決定，有的系統則是半自主的，在某些情況下需要人的干預。在戰術自主方面，HAT 涉及將自主能力整合到戰術行動中。這種整合可包括各種應用，如利用自主系統收集情報、執行監視和其他關鍵活動。自主性使系統能夠在復雜和不確定的環境中運行，從經驗中學習，并在任何情況下都無需明確的人工干預即可做出決策。然而，必須將其與傳統自動化區分開來，傳統自動化通常遵循預先編程的規則、決策樹或基于邏輯的算法來執行任務或做出決策。傳統自動化的適應性和靈活性有限，無法在沒有明確編程的情況下處理動態或不可預見的情況。本文討論了人工智能驅動的自主性如何通過強調學習、適應和決策能力來區別于傳統自動化。這些能力最終會提高戰術行動中人類-自動駕駛團隊合作的整體有效性和敏捷性。

自主系統。自主系統可以在沒有人類持續控制的情況下執行任務或操作。它們利用人工智能算法和傳感器感知和導航環境，實現高度自主。

戰術自主。在本研究中，戰術自主是指自主系統在動態和復雜的作戰環境中做出實時決策和采取行動的能力。這涉及人類與自主系統之間的無縫協調和互動，使它們能夠作為一個優勢互補的統一團隊發揮作用。HAT 的重點是通過人類操作員與智能自主系統之間的無縫協調與協作，實現共同的任務目標。本文介紹了一種人工智能驅動的 HAT，它將人工智能集成到 HAT 框架中。這種方法結合了人類專業技能和人工智能能力的優勢，從而提高了決策、態勢感知和作戰效率。戰術自主性將人類的認知能力（如適應能力、直覺和創造力）與自主系統的計算能力、精確性和動態執行能力相結合，有可能給包括國防、應急響應、執法和危險環境在內的各個領域帶來革命性的變化。必須區分戰術自主和戰略自主，以明確人工智能驅動的人類-自主團隊如何在軍事和作戰環境中促進這兩個層次的自主。戰略自主是指一個國家或組織就廣泛的安全目標做出自主選擇的能力，而戰術自主與戰略自主相反，側重于單個單位或團隊在特定任務中的獨立行動。戰略自主涉及更高層次的決策和規劃，要考慮長期目標、總體任務目標和更廣泛的態勢感知。它涉及指導整體任務或戰役的協調、資源分配和戰略決策過程。

戰術行動。戰術行動涉及在特定區域或環境中的協調活動，通常是在軍事、執法或戰略背景下，重點是通過快速決策、適應動態形勢以及在局部區域和時間范圍內應用軍事技能和資源來實現短期目標。

近年來，人工智能、機器學習（ML）、機器人和傳感器技術的進步為實現戰術自主的潛力鋪平了道路。這些技術進步使自主系統能夠執行復雜任務，實時處理大量數據，做出明智決策，并與人類團隊成員無縫協作。這為增強人類能力、優化資源配置和提高整體作戰效率提供了新的可能性。然而，有效的戰術自主需要全面了解人類與自主系統之間的動態關系。包括信任、溝通、共享態勢感知和決策在內的人為因素在確保 HAT 取得成功方面發揮著至關重要的作用。必須認真應對各種挑戰，如建立適當的信任度、解決潛在的認知偏差、管理工作量分配和保持有效的溝通渠道，以確保無縫協作，最大限度地發揮戰術自主的潛在優勢。戰術自主的 HAT 是一種使用人類和自主系統來操作和控制武器及其他軍事系統的協作方法。在 HAT 中，人類操作員和自主系統共同努力實現共同目標。人類操作員負責總體任務并做出高層決策。自主系統負責執行指定任務。

正如第四節詳細解釋的那樣，人類操作員根據自己的經驗和對任務目標的理解，貢獻戰略洞察力、背景和高層決策能力。交互和通信代表著界面和通信渠道，各組成部分可通過這些渠道交換信息、開展協作并做出共同決策。在共享決策過程的背景下，人類操作員和自主系統參與協作決策過程，共享見解、數據和建議，以制定有效的戰略。自主系統負責實時數據處理、分析和特定任務的執行，為人類操作員提供及時、相關的信息支持。隨后，一旦做出決策，自主系統就會根據共同決策過程的指令執行具體任務，包括偵察、導航或數據收集。

本文全面探討了 HAT 的歷史發展和現狀，并深入探討了利用人工智能實現戰術自主的機遇、挑戰和潛在的未來方向。它強調了人工智能對戰術自主性的變革性影響，并提出了改進決策、態勢感知和資源優化的機遇。通過認識和應對與采用人工智能相關的挑戰，并規劃未來的研究方向，可以為人類與自主系統無縫協作的未來鋪平道路，最終實現戰術環境中更安全、更高效、更成功的任務。

圖1:HAT的應用。

人工智能能否解決戰爭中的倫理、道德和政治困境？人工智能（AI）驅動的戰爭如何改變我們思考戰爭倫理-政治困境和實踐的方式？本文探討了現代數字化戰爭中人機互動的倫理、道德和政治困境的關鍵因素。有觀點認為，人工智能的 “理性 ”效率可以同時為人類在戰斗中的心理和生理缺陷提供可行的解決方案，同時保留人類對戰爭機器的 “有意義的 ”控制，本文對這一觀點提出了反駁。這種龐洛士式的假設忽視了人機互動的心理特征、未來人工智能沖突的速度以及現代戰爭復雜而混亂的本質。文章闡述了人機互動的關鍵心理學見解，以闡明人工智能如何塑造我們思考未來戰爭的政治和倫理困境的能力。文章認為，通過人機融合的心理過程，人工智能將不僅僅是現有先進武器的武力倍增，而將成為戰爭中事實上的戰略行動者--“人工智能指揮官問題”。

文章分為三個部分。第一部分通過對人類與技術以及人機互動的更廣泛對接進行背景分析，為論點提供框架。文章探討了人類為何以及如何與機器和新出現的復雜社會技術系統糾纏在一起、軍事技術倫理的根源以及無風險、無摩擦戰爭的概念。報告將人工智能技術描述為這一社會技術趨勢的新表現形式。它認為，在戰爭決策中外包人類良知--幻想解決戰爭的倫理、道德和政治困境--有可能侵蝕人類與戰爭之間的重要聯系。本節還討論了質疑 “用機器取代人類一定是個壞主意 ”這一觀點的各種反駁意見（“人工智能樂觀主義者”）。例如，人類會犯錯誤，經常做出非理性的行為，而且容易產生暴力、不道德和非人化等原始本能（Haslam，2006 年；Brough，2007 年）。

第二部分探討了人機互動的心理特征。具體地說，本節分析了人類的幾種偏差--控制幻覺、啟發式捷徑（Einstellung效應、存在偏差）和自動化偏差--這些偏差會使指揮官容易濫用或過度使用軍事力量以達到不公正的目的。報告還討論了這些偏差在更廣泛的政治驅動力中的潛在影響，這種政治驅動力就是通過技術神器來實現戰爭的可預測性和集中控制。

最后，第三部分探討了利用人工智能等技術完善無風險、無摩擦戰爭的手段對軍事倫理和戰爭中的道德責任的潛在影響。它將圍繞人工智能技術將人類倫理編碼到機器中的爭論背景化。它還探討了人類情感的作用，人類情感賦予我們理性和深思熟慮的感覺，影響我們的決策，并塑造我們對倫理和道德困境--沒有明顯理想結果的情況--的反應。人類的倫理道德能否被編程到算法中？如果可以，那么如果道德責任外包給人工智能，人類又該如何保留自己的倫理和價值觀？