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60 多年來，美國國防部（DoD）一直在投資人工智能（AI），并將數據和人工智能系統投入實戰。如今，數據、分析和人工智能技術越來越多地應用于美國防部各部門，并為軍隊提供價值。

伴隨著行業的進步，美國防部多年來一直在穩步、迅速地改進其數據基礎和分析能力：通過研發嘗試人工智能，將這些技術整合到業務和作戰功能中，并為其大規模使用奠定基礎。隨著投資、實驗和創新的繼續和加速，現在的任務是推動這些技術在整個事業的推廣。

雖然戰略競爭對手對人工智能有著宏大目標，但美國及其軍隊在人才、作戰經驗、技術可用性和系統集成方面擁有強大的結構性優勢。為作戰人員配備更快做出更好決策的工具和資源，將提高作戰效率，使作戰能力和指揮人員更加有效，并為采用新的作戰概念創造機會。

負責任地迅速實現數據、分析和人工智能的全部承諾并不只是某個組織或項目的工作，而是所有人的責任。例如，將美國防部數據作為企業資源提供，需要更多的共享和協作。尋求一種靈活的戰略方法，以指導整個美國防部的分布式行動，激發學習運動，并利用所有的人員、流程和使能技術。

在整合分析和人工智能應用的過程中，看到了它們的優勢，也吸取了它們局限性的重要教訓。從會議室到戰場，還有更多工作要做，例如提高數據質量和改善網絡基礎設施。本戰略將指導如何加強美國防部部署數據、分析和人工智能能力的組織環境，以獲得持久的決策優勢。

在未來戰場上，人工合成的決策將出現在人類決策的內部和周圍。事實上，人工智能（AI）將改變人類生活的方方面面。戰爭以及人們對戰爭的看法也不例外。特別是，美國陸軍構想戰爭方式的框架和方法必須進行調整，以便將非情感智力的優勢與人類情感思維的洞察力結合起來。人工智能與人類行動者的組合有可能為軍事決策提供決定性的優勢，并代表了成功軍事行動的新型認知框架和方法。人工智能在軍事領域的應用已經開始擴散，隨之而來的作戰環境復雜性的增加已不可避免。

正如核武器結束了第二次世界大戰，并在二十世紀阻止了大國沖突的再次發生一樣，競爭者預計人工智能將在二十一世紀成為國家力量最重要的方面。這項工作的重點是美國陸軍的文化，但當然也適用于其他企業文化。如果要在未來有效地利用人工智能，而且必須這樣做才能應對競爭對手使用人工智能所帶來的幾乎必然的挑戰，那么成功地融入人工智能工具就需要對現有文化進行分析，并對未來的文化和技術發展進行可視化。美國將致力于在人工智能的軍事應用方面取得并保持主導地位。否則將承擔巨大風險，并將主動權拱手讓給積極尋求相對優勢地位的敵人。

結論

合成有機團隊認知的兩大障礙是美陸軍領導的文化阻力和軍事決策的結構框架。首先，也是最重要的一點是，領導者必須持續觀察人工智能工具并與之互動，建立信心并接受其提高認知能力和改善決策的能力。在引入人工智能工具的同時，幾乎肯定會出現關于機器易犯錯誤或充滿敵意的說法，但必須通過展示人工智能的能力以及與人類團隊的比較，來消除和緩和對其潛在效力的懷疑。將人工智能工具視為靈丹妙藥的健康而合理的懷疑態度有可能會無益地壓倒創新和有效利用這些工具的意愿。克服這一問題需要高層領導的高度重視和下屬的最終認可。其次，這些工具的結構布局很可能會對它們如何快速體現自身價值產生重大影響。開始整合人工智能工具的一個看似自然的場所是在 CTC 環境中，以及在大型總部作戰演習的大型模擬中。最初的工具在營級以下可能用處不大，但如果納入迭代設計、軍事決策過程或聯合規劃過程，則幾乎肯定會增強營級及以上的軍事規劃。雖然在本作品中，對工具的描述主要集中在與指揮官的直接關系上，但在最初的介紹中，與參謀部的某些成員（包括執行軍官或參謀長、作戰軍官和情報軍官）建立直接關系可能會更有用。與所有軍事組織一樣，組織內個人的個性和能力必須推動系統和工具的調整，使其與需求保持平衡。

幾乎可以肯定的是，在將人工智能工具融入軍事組織的初期，一定會出現摩擦、不完善和懷疑。承認這種可能性和任務的挑戰性并不意味著沒有必要這樣做。人類歷史上幾乎所有的創新都面臨著同樣的障礙，尤其是在文化保守的大型官僚機構中進行創新時。面對國際敵對競爭對手的挑戰，美國陸軍目前正在文化和組織變革的許多戰線上奮力前行，在整合人工智能工具的斗爭中放棄陣地無異于在機械化戰爭之初加倍使用馬騎兵。在戰爭中，第二名沒有可取的獎賞，而人工智能在決策方面的潛在優勢，對那些沒有利用這一優勢的行為體來說，是一個重大優勢。現在是通過擁抱人工智能工具和改變戰爭節奏來更好地合作的時候了。

如果海軍陸戰隊要與近似對手競爭，海軍陸戰隊必須將人工智能（AI）作為一種決策支持系統（DSS），以加快規劃-決策-執行（PDE）周期，從而在認知、時間和致命性方面取得優勢。

信息系統和監視技術正在改變戰爭的特點，使較小的部隊也能分布和影響較大的區域。但是，目前的指揮、控制、通信、計算機、情報、監視和偵察系統（C4ISR）以及機器人和自主系統（RAS）都是人力密集型系統，會產生大量數據，海軍陸戰隊必須迅速利用這些數據來提供可操作的情報。由于遠征高級基地行動（EABO）要求部隊規模小、分布廣、復原力強，必須迅速做出明智決策，才能在各種不斷發展和演變的威脅面前生存下來，因此這就存在問題。

使用數據分析和機器學習的人工智能處理、利用和傳播信息的速度比人類更快。配備了人工智能 DSS 的 EAB 指揮官將以比對手更快的速度做出更明智的決策。然而，在實現這一目標之前，目前還存在著巨大的障礙。海軍陸戰隊必須為 EABO 制定一個人工智能支持概念，并將其納入海軍作戰概念中，充分確定人工智能工作的優先次序和資源，并為企業數據管理提供資源，以最大限度地利用數據分析和機器學習來發現數據庫中的知識（KDD）。此外，海軍陸戰隊必須利用美國陸軍的人工智能實驗和概念開發來實現多域作戰（MDO）。最后，海軍陸戰隊應確定當前可通過狹義人工智能加以改進的技術和作戰領域。

引言

指揮、控制、通信、計算機、情報、監視和偵察（C4ISR）以及機器人和自主系統（RAS）技術的普及正在改變戰爭的特點，使較小的部隊能夠分布和影響更大的區域。然而，作戰期間收集的數據正在迅速超越人類的認知能力。早在 2013 年，美國國防部就指出："ISR 收集和......收集的數據急劇增加。我們繼續發現，我們收集的數據往往超出了我們的處理、利用和傳播能力。我們還認識到，就戰術層面的分析人員數量而言，PED 的資源需求可能永遠都不夠"。

如果能迅速加以利用，C4ISR/RAS 數據將為指揮官提供戰勝敵人的信息優勢。但是，從這些來源獲取及時、可操作的情報需要大量人力，而且必須通過人工手段對數據進行快速處理、利用和傳播（PED）才能發揮作用。如果遠征軍要通過 C4ISR 與近鄰競爭并獲得競爭優勢，這對海軍陸戰隊來說是個問題。這些豐富的信息可以加快計劃-決策-執行（PDE）周期，但如果不加以管理，就會使領導者被信息淹沒，猶豫不決。必須采取相應措施，利用新技術實現數據自動化和管理。如果海軍陸戰隊要與近似對手競爭，海軍陸戰隊必須將人工智能（AI）作為決策支持系統（DSS），以加快 PDE 周期，從而在認知、時間和致命性方面取得優勢。

本文旨在證明，利用人工智能技術可加快指揮官在其環境中的觀察、定位、決策和行動能力。本文承認，但并不打算解決射頻通信、信息系統和組織變革中出現的技術問題的重大障礙。本文分為四個不同的部分。第一部分重點討論不斷變化的安全環境和新興技術帶來的挑戰，以及這些挑戰將如何影響指揮官。第二部分討論技術解決方案、決策模型，以及人工智能作為 DSS 如何為 EAB 指揮官創造認知、時間和致命優勢。第三部分將在未來沖突中，在 EAB 指揮官很可能面臨的假想作戰場景中說明這種系統的優勢。最后一部分重點討論了實施過程中遇到的障礙，并對今后的工作提出了建議。

第 I 部分：新的安全環境和新出現的挑戰

自 2001 年以來，海軍陸戰隊在 "持久自由行動"（OEF）、"伊拉克自由行動"（OIF）和最近的 "堅定決心行動"（OIR）中重點打擊暴力極端組織（VEO）和反叛亂戰爭。美國武裝部隊所處的是一個寬松的環境，有利于技術優勢、不受限制的通信線路和所有領域的行動自由。隨著 2018 年《國防戰略》（NDS）和海軍陸戰隊第 38 任司令官《司令官規劃指南》（CPG）的出臺，這種模式發生了變化，《司令官規劃指南》將大國競爭重新定為國家國防的首要任務，并將海軍陸戰隊重新定為支持艦隊行動的海軍遠征待命部隊。

為了支持這一新的戰略方向，海軍陸戰隊開發了 "先進遠征作戰"（EABO），作為在有爭議環境中的瀕海作戰（LOCE）和分布式海上作戰（DMO）的一種使能能力。EABO 為聯合部隊海上分隊指揮官或艦隊指揮官提供支持，在反介入區域拒止（A2/AD）環境中提供兩棲部隊，以獲取、維持和推進海軍利益，作為控制海洋的綜合海上縱深防御。然而，EABO 對部隊提出了一些必須考慮的具體挑戰。這些挑戰包括在所有領域與近似對手的競爭、對新興技術的依賴、人員與能力之間的權衡，以及地理距離和分布式行動帶來的復雜性。總的主題是如何通過在關鍵點上集成人工智能技術來克服這些挑戰，從而增強指揮官的 PDE 循環。

處理開發傳播 (PED) 問題

如果情報驅動軍事行動，那么海軍陸戰隊就會出現問題。如前所述，數據收集的速度超過了戰術層面的處理、利用和傳播（PED）過程。數據本身是無用的，必須經過組織和背景化處理才有價值。根據認知層次模型（圖 1），數據和信息對形成共同理解至關重要。聯合情報流程通過規劃和指導、收集、處理和利用、分析和制作、傳播和整合以及評估和反饋這六個階段來實現這一目標。C4ISR/RAS 的擴散擴大了收集范圍，但 PED 卻沒有相應增加。除非采取措施實現信息管理自動化，否則指揮官將面臨信息超載和決策癱瘓的風險。

信息超載是指由于一個人無法處理大量數據或信息而導致的決策困難。 羅伯特-S-巴倫（Robert S. Baron）1986 年關于 "分心-沖突理論"（Distraction-Conflict Theory）的開創性研究表明 執行復雜任務的決策者幾乎沒有多余的認知能力。由于中斷而縮小注意力，很可能會導致信息線索的丟失，其中一些可能與完成任務有關。在這種情況下，學習成績很可能會下降。隨著分心/干擾的數量或強度增加，決策者的認知能力會被超越，工作表現會更加惡化。除了減少可能關注的線索數量外，更嚴重的干擾/中斷還可能促使決策者使用啟發式方法、走捷徑或選擇滿足型決策，從而降低決策準確性。

鑒于 Baron 的結論，C4ISR/RAS 將降低而不是提高戰術指揮官的決策能力。筆者在擔任海軍陸戰隊作戰實驗室（MCWL）科技處地面戰斗部（GCE）處長期間進行的研究證實了這一結論。2013 年，海軍陸戰隊作戰實驗室 (MCWL) 開展了戰術網絡傳感器套件 (TNS2) 有限技術評估 (LTA)。一個海軍陸戰隊步槍連及其下屬排配備了空中和地面機器人、地面傳感器以及戰術機器人控制器（TRC）。戰術機器人控制器使一名操作員能夠在白天或黑夜，在視線范圍外同時控制多輛戰車進行 ISR。MCWL 將這種 ISR 形式命名為多維 ISR（圖 2）。LTA顯示，使用TNS2的排級指揮官在防御、進攻和巡邏時都能迅速發現威脅，但LTA也發現了兩個重大問題：1.在軟件和機器人能夠自主分析和關聯傳感器輸入之前，海軍陸戰隊員仍需收集和整理ISR數據；2.在中高作戰壓力下... 在中度到高度的作戰壓力下......操作人員會超負荷工作......無法探測和識別目標，并普遍喪失態勢感知能力。

海軍陸戰隊情報監視和偵察--企業（MCISR-E）正在通過海軍陸戰隊情報中心（MIC）、海軍陸戰隊情報活動（MCIA）與戰斗支援機構（CSA）和國家情報界（IC）連接，納入預測分析流程，以解決這些問題。通過海軍陸戰隊情報活動（MCIA），MCISRE 解決了全動態視頻（FMV）聯合 PED 支持問題，并于 2017 年成立了全動態視頻聯合 PED 小組，該小組具有全面運作能力，每周 7 天提供 12 小時支持，費用由 14 名分析員和 3 名特派團指揮官承擔。

雖然這是朝著正確方向邁出的一步，但由于人力需求量大，這可能證明是不夠的。EAB 指揮官必須依靠地理位置相隔遙遠的上級總部提供的、通過有爭議的電磁頻譜傳輸的情報成品。海軍陸戰隊司令部的 MIX 16（海軍陸戰隊空地特遣部隊綜合演習）實驗結果證實了這一結論： "未來戰爭將在具有挑戰性的電磁環境中進行，分布在各地的部隊......從上級總部 "伸手回來 "獲取日常情報援助的能力可能有限，而且無法依賴"。此外，在戰術和作戰層面增加更多的分析人員會導致循環報告，這只會加劇信息超載問題。

EABO/分布式作戰 (DO) 困境

根據《EABO 手冊》，EAB 必須 "產生大規模的優點，而沒有集中的弱點"。美國陸軍在 2016 年進行的實驗表明，較小的單位有可能分布并影響較大的區域（圖 3）。有人無人協同作戰概念（MUMT）認為，采用縱深傳感器、縱深效應和支援行動的部隊可實現戰斗力并擴大其影響范圍。

然而，DO 和 EABO 是零和博弈。C4ISR 和 RAS 技術可以讓部隊分布得更遠，但實驗表明，規模經濟會喪失。增加兵力將增加所有領域的需求。正如皮涅羅在 2017 年的一篇研究論文中總結的那樣："當部隊分散時，就會失去指揮與控制、情報和火力等輔助功能的效率。"在后勤方面也是如此。這種 "DO 困境 "可以用以下經過修訂的 "三重約束范式 "來表示（圖 4）。隨著部隊的分散，一個領域的整合將削弱另一個領域的能力。如果 EAB 指揮官能在不增加 EAB 占地面積的情況下提高能力，就能重新獲得規模經濟效益。智能技術整合可以解決這一問題。

第II部分：融合技術、決策和概念

人工智能展示了解決 PED 問題和 EABO/DO 困境的最大潛力，同時為指揮官提供了對抗性超配。據審計總署稱，"人工智能可用于從多個地點收集大量數據和信息，描述系統正常運行的特征，并檢測異常情況，其速度比人類快得多"。由聯合規劃流程（JPP）提供信息的人工智能系統可以產生更快、更明智的 PDE 循環。如果海軍陸戰隊想要實現 EABO，就不能僅僅依靠人類。相反，未來的關鍵在于如何利用人工智能來增強人類的決策能力。

決策和決策支持系統

研究表明，人類的決策并不完美，在復雜和緊張的情況下會迅速退化。人類的決策在很大程度上是憑直覺做出的，并在進化過程中不斷優化，通過使用判斷啟發法（偏差）來防止認知超載。偏差是快速決策的捷徑，它根據以往的經驗和知識做出假設。36 偏差是一種快速決策的捷徑，它根據以往的經驗和知識做出假設。雖然這些決策已經過優化，但并沒有參考因啟發式方法而被否定的大量數據。由于這些決策都是基于以往的經驗和現有的知識，人們在面對混亂的新情況時可能毫無準備。如前文所述，這對 EAB 指揮官來說是個問題。決策支持系統可以提供幫助。

決策支持系統可以是一個人用來提高決策質量的任何方法。海軍陸戰隊營長利用其參謀人員和聯合規劃流程 (JPP) 提供專家判斷來提高決策質量，而商業部門也越來越依賴于決策支持系統和人工智能來處理大量數據。在本文中，決策支持系統被定義為 "幫助用戶進行判斷和選擇活動的基于計算機的交互式系統"，也被稱為基于知識的系統，因為 "它們試圖將領域知識形式化，使其適合于機械化推理"。大多數 DSS 都采用西蒙的有限理性理論（Theory of Bounded Rationality）來建模，該理論承認人類在信息、時間和決策認知方面的局限性。西蒙提出了一個四步模型（圖 5），包括：1.觀察現實的智能；2.制定和衡量標準和備選方案的設計；3.評估備選方案和建議行動的選擇；以及 4.根據信息采取行動的實施。4. 執行，根據信息采取行動，最后反饋到第一步。

指揮官決策的兩個關鍵要素是選擇活動和推理。選擇活動，也稱為選項意識，是指在某種情況下對不同行動方案或備選方案的認識。選擇意識為指揮官提供了通往解決方案的不同途徑。能夠自主分析海量數據的 DSS 可能會揭示出以前不知道的選項。推理是一種邏輯思維能力。通過構建決策過程，數據支持系統可以不帶偏見和感情色彩地對數據得出結論。一些研究表明，在現實環境中，簡單的線性決策模型甚至優于該領域的專家。

DSS 有不同的類型，而類型決定了其性能和對人類增強的效用。智能決策支持系統（IDSS）是與作戰行動最相關的系統，因為它使用人工智能技術和計算機技術來模擬人類決策，以解決實時復雜環境中的一系列問題。在本文中，它將被稱為人工智能決策支持系統或 AI-DSS。它由一個數據庫管理系統（DBMS）、一個模型庫管理系統（MBMS）、一個知識庫和一個用戶界面組成，前者用于存儲檢索和分析數據，后者用于獲取結構化和非結構化數據的決策模型。人工智能-決策支持系統結合了人類構建問題結構的能力，以及通過統計分析和人工智能技術來支持復雜決策的系統，從而壓縮了 PED 流程（圖 6）。

人工智能輔助OODA循環

約翰-博伊德上校（美國空軍退役）被譽為機動作戰條令及其相應心理過程模型的主要作者之一。通過對實驗性戰斗機的研究，他認識到 "錯配有助于一個人的成功和生存，以及敏捷性和節奏之間的關系，以及如何利用它們使對手的感知現實與實際現實相背離"。為了解釋這些不匹配，他提出了一個 PDE 循環，后來被稱為 OODA（觀察、定向、決定和行動）循環（圖 7）。博伊德認為，誰能通過歸納或演繹推理更快地執行這一過程，誰就能獲勝。通過將人工智能融入 OODA 循環，EABO 指揮官可以獲得對敵決策優勢。正如伯杰司令在其規劃指南中所說："在任何規模的沖突環境中，我們必須比對手更快地做出并執行有效的軍事決策。

更好的信息和選擇有助于做出更迅速、更明智的決策，同時減輕認知負擔。EAB 部隊將面臨超音速和潛在的高超音速武器，這將使他們幾乎沒有時間做出充分知情的決策。EAB 指揮官將被迫利用大量有人和無人傳感器平臺感知威脅，并迅速確定行動方案。

人工智能輔助 OODA 循環（圖 8）直觀地描述了 EAB 指揮官如何借助人工智能技術做出決策。它將博伊德的 OODA 循環作為指揮官 PDE 循環的基礎。這反映出指揮官是決策過程的中心，也是情報和決策支持的主要消費者。下一層是國家情報總監辦公室（ODNI）的六步情報循環，用于將數據處理成情報。下一層是西蒙的有界理性模型，用于描述 AIDSS 如何嵌套在 EAB 指揮官的決策框架中。最后，使用狹義人工智能增強的外部代理被疊加以代表物理工具（如 RAS、武器系統、AI-DSS 和圖形用戶界面 (GUI)）。在關鍵點集成狹義人工智能，以實現傳感器操作和利用、數據和情報的 PED 以及武器使用的自動化，從而減少人力并壓縮 PDE 周期時間，為指揮官創造可利用的優勢窗口。

作戰概念

由于 EAB 指揮官將在一個簡樸、分散和資源有限的環境中工作，他必須重新獲得在這些方面失去的效率，以超越對手。AI-OODA 循環將按以下方式解決問題。在執行任務前，指揮官進行任務分析/人員規劃流程，以確定指揮官的關鍵信息需求（CCIR）（優先情報需求（PIR）/友軍情報需求（FFIR））以及與上級總部意圖相關的任務（作戰空間的情報準備（IPB）、行動區域、任務、約束/限制等）。

在步驟 1. 觀察階段，指揮官收集有關作戰環境、敵我態勢和友軍態勢的數據，以驗證 IPB 中的基準假設并更新態勢感知。為此，將利用國防部云服務和配備計算機視覺和機器學習技術的無人系統提供的多源情報，自主分析環境，查找 CCIR。這些系統在收集和識別 CCIR 時，可根據威脅程度和排放控制（EMCON）狀態采取兩種行動方案：1. 從云和/或邊緣 AI 平臺（AI-DSS）分發/縮減信息；2. 限制通信并返回基地進行開發。從這一過程中收集到的數據將反饋到第二階段--定向，以確定其意義和相關性。

在步驟 2. 在第 2 步 "定向"階段，指揮官要對收集到的大量數據進行意義分析，以便做出適當的決策。隨著數據池的不斷擴大，第一步的輸出結果必須由人工進行處理，這將耗費大量的時間和資源。如果處理不當，指揮官就有可能因信息過載而無法確定行動方案。研究表明，在面臨信息超載等人類認知極限時，人們會使用次優的應對策略，從而導致認知偏差。第二步是當前流程中的瓶頸，也是人工智能輔助決策支持系統（AI-DSS）緩解信息過載和縮短 PDE 周期的理想場所。

AI-DSS 的優勢在于它可以自主地以數字方式整合來自無限量來源的數據，包括多源情報、RAS、鄰近邊緣 AI 節點、開放源數據以及最終基于國防部云的服務，以生成決策輔助工具、預測性威脅預報或響應行動方案。通過監控這些來源，人工智能可利用 KDD 推斷出模式和意義，以探測敵方意圖，并在人工智能-OODA 循環的第 4 步中利用 F2T2EA（發現、修復、跟蹤、瞄準、交戰、評估）的殺傷鏈模型做出反應。與計算機網絡防御（CND）中使用的技術類似，EABO 部隊可以探測敵人的行動，將敵人的殺傷鏈指標與防御者的行動方針聯系起來，并識別出將敵人的個別行動與更廣泛的戰役聯系起來的模式，從而建立起陸基情報驅動的 SLOC（海上交通線）防御（IDSD），以控制當地海域。現在，他的情報系統已獲得最佳數據，并輔以人工智能生成的行動方案 (COA)，為第 3 步 "決定 "做好準備。

在步驟 3. “決定”步驟中，指揮官現在可以決定采取何種行動方案來實現預期結果。AI-DSS 可以推薦 COA、確定成功概率并建議后續行動或對手行動。通過圖形用戶界面，她的決定可以在整個梯隊中傳達，并傳遞給 RAS 平臺，從而在分布式作戰空間中形成一個綜合的有人無人團隊。

在步驟 4.“ 行動”中，指揮官正在執行任務，并利用反饋機制為其下一個決策周期提供信息，該決策周期已通過綜合通信、火力和指揮控制網絡進行了溝通，以確定可用和適當的武器系統。人工智能 OODA 循環將循環往復地進行下去，直到指揮官達到預期的最終狀態或情況不再需要采取戰術行動。通過利用人工智能作為 DSS，指揮官實現了以下目標：

1.融合--在梯隊中快速、持續、準確地整合來自所有領域、電磁頻譜（EMS）和信息環境的內部和外部能力；

2.優化 - 在正確的時間，以最有效和最高效的方式，向正確的目標提供效果的能力；

3.同步--將態勢感知、火力（致命和非致命）和機動結合起來進行滲透和利用的能力；以及

4.感知和行動速度--在沖突的各個階段都能識別和直觀地看到導致領域優勢和/或挑戰的條件，并采取相應行動；

確信所有數據點都以不偏不倚的方式加權，且周期速度快于敵方。

第 III 部分：關于人工智能輔助 EABO 的小故事

本節將通過一個小故事來解釋人工智能-OODA 循環系統在未來沖突中如何運作，從而將前面討論的主題結合起來。本節旨在從概念上向讀者概述如何使用該系統、它能解決哪些挑戰以及它能創造哪些機遇。

第 IV 部分：障礙和建議

有幾個問題不是本文的主題，但卻是接受和開發 AI-DSS 的重大障礙。將精力和資源集中在這些領域將激發行業解決方案，并協助海軍陸戰隊制定必要的政策、程序和戰術，以實現這一概念，并使海軍陸戰隊與國防部的人工智能戰略保持一致。

第一個問題是 EABO 的人工智能支持概念。如果對問題沒有清晰的認識，海軍陸戰隊就無法在技術、培訓和實驗方面進行適當的投資。一個可以考慮的途徑是與美國陸軍合作。2019 年 8 月，陸軍未來司令部發布了《2019 年未來研究計劃--人工智能在多域作戰（MDO）中的應用》。MDO 是聯合部隊的一個概念，海軍陸戰隊可以輕松嵌套在遠征梯隊中。這項研究通過戰爭游戲得到加強，概述了在 A2/AD 環境中建立人工智能能力的要求、優勢/劣勢和作戰案例。

第二個問題是海軍陸戰隊人工智能的資源配置。國防部人工智能戰略的美國海軍陸戰隊附件在 MCWL 設立了人工智能利益共同體（COI）和人工智能處，以確定人工智能工作的優先順序和同步性，并制定海軍陸戰隊人工智能戰略。這是一個良好的開端，但還不足以滿足人工智能運作所需的資源。海軍陸戰隊必須利用美國陸軍在多域作戰中開展的人工智能工作的范圍和規模，加速技術成熟、實驗和部隊發展。軍事、戰爭和后勤部人工智能有限技術評估應重點關注人工智能-DSS 如何能夠實現、改進或完全修改與 ISR-Strike、C2、維持和部隊保護相關的任務執行。2020 年有機會與陸軍人工智能任務組 (A-AITF) 就其 20 財年人工智能操作化研究計劃開展合作。

第三個問題是企業數據管理。國防部在匯集數據并將其組合成可用的形式方面舉步維艱。為了解決這個問題，國防部數字化現代化戰略要求提供企業云數據服務，也稱為聯合企業防御基礎設施（JEDI）。司令還認識到海軍陸戰隊在數據收集、管理和利用方面的不足，以促進更好的決策。機器要進行 KDD，必須有大量可用的數據集。海軍陸戰隊必須以人工智能-DSS 和其他深度學習技術能夠利用的方式構建其數據，以獲得業務收益。

第四個問題是對人工智能技術的信任。根據美國政府問責局的說法，人工智能正在接近第三次浪潮，但并非沒有嚴重障礙： "第三波人工智能的一個重要部分將是開發不僅能夠適應新情況，而且能夠向用戶解釋這些決策背后原因的人工智能系統"。目前的深度學習方法具有強大的分析能力，但有時會產生不尋常的結果。要讓指揮官信任并在軍事行動中使用 AI-DSS，就必須具備解釋人工智能如何得出答案的能力。可解釋的人工智能是國防部和商業部門共同關注的問題，而商業部門正在牽頭研究可能的解決方案。53 可解釋的人工智能是國防部和商業部門都關注的問題，而商業部門正在引領可能的解決方案研究。了解為什么會做出好的或壞的決策，會讓人對技術產生信任，這對軍事行動至關重要。

第五個問題是邊緣計算，即 "將計算能力下推到數據源，而不是依賴集中式計算解決方案"。這是必要的，因為電磁頻譜將受到爭奪，機器將無法依賴一致的通信和基于云的計算。數據網絡架構將需要重組，以便變得更加分散，并可抵御災難性損失，每個邊緣設備都應能夠與相鄰節點進行網狀連接和通信。在實踐中，數據連接將根據威脅環境從完全連接到拒絕連接的滑動范圍進行。這樣，AI-DSS 就能對本地收集的數據進行快速、實時的 PED，為 EAB 指揮官的決策周期提供支持。此外，國防部必須在戰術邊緣提供基于云的服務，并采用 5G 數據傳輸速率，以機器速度和低延遲充分利用人工智能和 RAS。同樣，這也是與美國陸軍在多域作戰方面的合作領域。

第六個問題是，這在以前已經嘗試過。2002 年，美國國防部高級研究計劃局（DARPA）創建了 PAL（個性化學習助手）計劃，作為一種認知計算系統，它可以通過學習來協助用戶完成任務，從而做出更有效的軍事決策。其主要目標之一是減少對大量人員的需求，從而使決策更加分散，不易受到攻擊。PAL 的一些功能包括將多源數據融合為單一饋送，這些功能已過渡到蘋果 Siri 個人助理和美國陸軍的未來指揮所 (CPOF) 計劃。筆者無法獲得有關 PAL 計劃局限性的詳細信息，但陸軍認識到遠征決策支持系統的必要性，目前正在精簡 CPOF。指揮所計算環境（CPCE）將多個環境整合為一個單一的用戶界面，整體重量從 1200 磅減至 300 磅，主要用于移動作戰。這是朝著正確方向邁出的一步，也是陸軍和海軍陸戰隊的潛在合作領域。

最后，MCWL 應研究在 RAS、計算機視覺、機器學習和數據分析方面的狹窄人工智能領域，這些領域可立即應用于減少指揮官的認知負荷。

結論

當前的 C4ISR/RAS 是勞動密集型的，會產生大量數據，必須迅速加以利用，才能為海軍部隊提供可操作的情報。使用數據分析和機器學習的人工智能可以比人類更快地處理、利用和傳播信息。配備了人工智能信息系統的 EAB 指揮官將以比對手更快的速度做出更明智的決策。然而，在實現這一目標之前，目前還存在著巨大的障礙。展望未來，海軍陸戰隊必須制定一個與海軍作戰概念相匹配的海軍陸戰隊作戰概念，對人工智能工作進行充分的優先排序和資源配置，對企業數據管理進行資源配置，以最大限度地利用數據分析和機器學習來發現數據庫中的知識（KDD），并利用美國陸軍的人工智能實驗和概念開發來實現多域作戰（MDO）。此外，海軍陸戰隊應確定當前可通過狹義人工智能加以改進的技術和作戰領域。

海軍陸戰隊不能再依賴過時的決策支持系統和信息管理方法來進行戰術決策。隨著友軍和敵軍利用技術獲取戰術利益，指揮官的信息負荷將繼續增加。人工智能決策支持系統可以解決這個問題。軍事指揮與控制發展計劃》（MCDP 6）指出了這一點的必要性："無論時代或技術如何發展，有效的指揮與控制都將歸結為人們利用信息做出明智的決定和行動....，衡量指揮與控制有效性的最終標準始終如一：它能否幫助我們比敵人更快、更有效地采取行動？

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

• 第11個發展計劃，其中規定了土耳其的經濟發展目標和關鍵技術投資。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

近年來，大國越來越多地尋求利用先進技術--人工智能（AI）、自主性、網絡和高超音速技術等--來達到軍事目的，并可能產生深遠的危險后果。與化學和核技術首次應用于戰爭時的情況類似，許多分析家認為，人工智能和其他此類 "新興技術 "的軍事利用將徹底改變戰爭，使過去的武器和戰略變得過時。根據這一展望，美國國防部正在分配越來越多的資金用于研究這些技術及其在軍事上的應用，其他大國的軍隊也是如此。

但是，即使美國軍方和其他國家的軍方加速利用新技術進行軍事用途，許多分析家警告說，在對這樣做的意外和危險后果有更多了解之前，不要如此匆忙地進行。例如，分析家們擔心，人工智能系統可能以不可預測的方式失敗，造成意外的屠殺或失控的升級。

軍控分析家們特別關注的是新興技術對 "戰略穩定 "的潛在影響，或者說有核國家在危機中避免首先使用核武器的情況。采用人工智能和其他新興技術的武器可能會模糊常規攻擊和核攻擊之間的區別而危及戰略穩定，導致過早使用核武器。

在這種擔憂的激勵下，許多國家的軍備控制倡導者和公民活動家都試圖減緩人工智能和其他新興技術的武器化，或對其在戰場上的應用施加各種限制。例如，《特定常規武器公約》（CCW）的締約國已經考慮了禁止開發和部署致命的自主武器系統--或者被批評者稱為 "殺手機器人 "的建議。近年來，監管新興技術的其他方法，包括各種單邊和多邊措施，也在不斷推進。

人工智能和自主武器系統

新興技術在軍事上最突出的應用是廣泛引入自主武器系統--將人工智能軟件與各種戰斗平臺（艦船、坦克、飛機等）結合起來，自行識別、跟蹤和攻擊敵方目標的裝置。通常情況下，這些系統包含了決定其操作參數的軟件，例如，它們可以在哪些地理空間內運作，它們可以攻擊哪些類型的目標，以及在什么情況下。

目前，美國軍隊的每一個分支，以及其他主要大國的部隊，都在開發--在某些情況下，投入使用--幾個系列的自主作戰系統，包括無人駕駛航空器（UAVs）、無人駕駛地面車輛（UGVs）、無人駕駛水面艦艇（USVs）和無人駕駛海底船只（UUVs）。

例如，美國海軍打算使用一支由USVs和UUVs組成的艦隊，在有爭議的地區進行偵察行動，如果戰爭爆發，則對敵方目標發射反艦和陸地攻擊導彈。美國空軍已經接受了 "忠誠的僚機 "方法，即武裝無人機在有爭議的空域飛行時，將通過攻擊敵人的戰斗機來幫助保護有人駕駛的飛機。美國陸軍試圖通過開發一系列機器人作戰系統，包括最終的機器人坦克，來減少對其前線部隊的危險。俄羅斯和中國軍隊正在開發和部署具有類似特點的無人系統。

像這樣的致命的自主武器系統的開發和部署引起了重大的道德和法律挑戰。首先，這些設備被授權對包括人類在內的敵方目標使用致命武力，而不需要大量的人類監督--這種做法違背了廣泛認同的道德和宗教原則，即只有人類才能奪走另一個人的生命。批評者還認為，這些武器將永遠無法遵守戰爭法和國際人道主義法，正如1899年和1907年的海牙公約以及1949年的日內瓦公約所規定的那樣。這些法規要求交戰各方在進行軍事行動時區分戰斗人員和非戰斗人員，并只使用為實現特定軍事目標所需的武力。自主武器的支持者聲稱，隨著時間的推移，這些系統將被證明有能力在激烈的戰斗中做出這種區分，但反對者堅持認為，只有人類擁有這種能力，因此所有此類設備都應被禁止。

圖：中國 WZ-8 高超音速偵察無人機于 2021 年 9 月 28 日在中國廣東省珠海市舉行的第十三屆中國國際航空航天展覽會（Airshow China 2021）上展出。

由于認識到這些危險，在《特定常規武器公約》的主持下，已經開展了協調一致的努力，以通過一項禁止部署致命自主武器系統的附加議定書。由于《特定常規武器公約》是以協商一致的方式運作的，而且締約國反對這樣的措施，因此禁止的支持者正在探索其他禁止戰略，例如在聯合國大會的主持下制定一項國際條約。歐盟的一些成員國也提出了一個不具約束力的行為準則，涵蓋致命性自主武器系統的部署，要求對其在戰斗中的使用進行持續的人為監督。

高超音速武器

高超音速武器通常被定義為能以超過五倍音速（5馬赫）飛行的導彈，其飛行高度低于洲際彈道導彈（ICBMs），后者也以高超音速飛行。目前，美國、中國、俄羅斯和其他一些國家正在開發和使用兩種類型的高超音速武器（這兩種武器都可能攜帶核彈頭或常規彈頭）：高超音速滑翔飛行器（HGVs），在從助推火箭釋放后沿著地球外層大氣 "滑翔 "的無動力彈丸；以及高超音速巡航導彈（HCMs），其動力來自高速噴氣發動機，稱為 "噴氣式"。

這些類型的武器擁有若干能力，使它們對軍事官員具有吸引力。由于其高速和優越的機動性，高超音速導彈可以在沖突早期用于攻擊高價值的敵方資產，如防空雷達、導彈電池和指揮和控制（C2）設施。由于高超音速導彈比洲際彈道導彈更接近地球，并擁有更大的機動性，它們可能有能力躲避旨在對付其他類型進攻性武器的反導彈系統。

所有三個大國都探索過類似類型的高超音速導彈，但它們這樣做的戰略考慮似乎有所不同。美國目前尋求在區域性非核沖突中使用這種武器，而中國和俄羅斯似乎強調將其用于核以及常規應用。

美國空軍已著手開發兩種用于區域性的此類導彈：空射快速反應武器（ARRW），它將成為美國第一種投入使用的高超音速武器，以及高超音速攻擊巡航導彈（HACM）。同時，美國陸軍和海軍一直在聯合研制一種供兩軍使用的通用高超音速助推滑翔飛行器，以及將高超音速飛行器送入大氣層的助推火箭。俄羅斯已經在其一些SS-19 Stiletto洲際彈道導彈上部署了核武的Avangard HGV，而中國已經測試了東風-17（DF-17），這是一種裝有雙能力（核或常規）HGV彈頭的中程彈道導彈。

雖然這些武器項目大多仍處于開發或早期部署階段，但它們的存在已經引發了政策制定者和軍控倡導者對其對戰略穩定的潛在影響的擔憂。例如，分析家們擔心，在常規交戰的早期使用高超音速武器來制服對手的關鍵資產，可能會被解釋為核第一打擊的前奏，從而促使目標國在不確定攻擊者的意圖時發射自己的核彈藥。

目前，中國、俄羅斯和美國的官員還沒有一個既定的場所可以開會討論對高超音速武器的正式限制。美俄戰略穩定對話可以作為政府官員之間就這些議題進行直接會談的可能論壇。雖然華盛頓在俄羅斯入侵烏克蘭后暫停了對話，但一旦情況允許，雙方應盡快回到對話桌上。美中戰略對話，如果建立，也可以解決類似的問題。

網絡攻擊和核C3

網絡空間領域--雖然對許多公共、私人和商業功能有巨大的價值--也被證明是一個有吸引力的大國競爭的舞臺，因為該領域容易受到各種惡意和侵略性活動的影響。這些活動包括網絡間諜，或盜竊軍事機密和技術數據，以及旨在破壞敵人的指揮、控制和通信（C3）系統的攻擊性行動，從而削弱其成功發動戰爭的能力。這種行動也可能針對對手的核C3（NC3）系統；在這種情況下，一方或另一方擔心核交換即將發生，可能會試圖通過使對手的NC3系統癱瘓來減少其遭受攻擊的可能性。

分析家們警告說，在重大危機或常規沖突中，對對手NC3系統的任何網絡攻擊都可能被證明是非常不穩定的。一旦發現其關鍵指揮系統受到干擾，目標國很可能會認為對手對其發動了先發制人的核打擊，因此可能會發射自己的核武器，而不是冒險讓對方損失。

常規武器與核C3的廣泛結合使這些危險更加復雜。出于經濟和便利的考慮，大國選擇依靠相同的預警和通信聯系來為其核力量和常規力量服務--卡內基國際和平基金會的詹姆斯-阿克頓將這種現象描述為 "糾纏"。在大國沖突中，一方或另一方可能會在非核攻擊的開始階段使用網絡武器使其對手的常規C3系統失效，但其對手--可能擔心其核系統是預定目標--可能會過早地發射其核武。

將網絡空間用于軍事目的對軍備控制構成了重大挑戰。現有的檢查和核查手段目前無法檢測到網絡武器，而網絡武器的存在往往難以證明。隨著網絡武器的擴散給戰略穩定帶來新的嚴重威脅，決策者有責任制定戰略，防止意外和非故意的升級。分析人士認為，一些最有效、最穩定的措施是美俄和美中達成雙邊協議，避免對對方的NC3系統進行網絡攻擊。

自動化戰場決策

隨著新的高超音速武器和其他高能力常規武器的引入，戰爭的節奏可能會加快，并因此加劇了戰斗指揮官做出快速戰斗決定的壓力。作為回應，主要大國的軍隊計劃越來越多地依靠人工智能的戰場決策系統來幫助人類指揮官處理關于敵人動向的大量數據，并確定可能的戰斗反應。

在美國軍方，開發這類自動化系統的主要機制是全域聯合指揮與控制（JADC2）計劃。在空軍先進戰場管理系統的監督下，JADC2被設想為一個計算機群，共同收集來自無數平臺的傳感器數據，將數據組織成可消化的塊狀，并為指揮官提供可能的戰斗選項菜單。雖然JADC2最初打算用于常規作戰，但該計劃最終將連接到國家的NC3系統。

戰場決策自動化的提高，特別是考慮到核和常規C3系統的可能整合，引起了許多關注。這些技術中的許多仍處于起步階段，容易出現經常是意料之外的故障。熟練的專業人員也可以愚弄，或 "欺騙 "人工智能系統，造成意想不到的，可能是危險的結果。此外，無論在網絡安全方面花了多少錢，計算機系統將始終容易受到復雜對手的黑客攻擊。

鑒于這些風險，中國、俄羅斯和美國的政策制定者應該對加速其C3系統的自動化有所顧忌。理想情況下，這三個國家的政府官員和技術專家應該會面--估計是以類似于美俄戰略穩定對話的形式，考慮對任何與核指揮系統有關的自動化決策設備的使用加以限制。在這種會議變得可行之前，這些國家的專家應該在中立的場所舉行會議，以確定依賴這種系統所固有的危險，并探討控制這種系統的各種措施。

圖：2021 年 6 月 4 日，在伊利諾伊州馬斯庫塔的中美洲機場附近，一架無人駕駛的波音 MQ-25 T1 黃貂魚測試飛機（左）為有人駕駛的 F/A-18 超級大黃蜂加油。 （美國海軍照片由波音公司提供）

減少新興技術升級危險的框架戰略

大國的軍事領導人旨在盡可能快地利用新興技術帶來的好處，因為他們相信這樣做將使他們在未來的大國沖突中獲得戰斗優勢。然而，這種利用新興技術進行軍事用途的驅動力，其速度遠遠超過了評估這些技術所帶來的危險并對其使用進行限制的努力。因此，必須減緩這些技術武器化的步伐，仔細權衡這樣做的風險，并對其軍事用途采取有意義的限制。

鑒于這一努力所涉及的技術的多樣性和復雜性，沒有任何一個總體性的條約或協議可能能夠對所有相關技術進行限制。因此，相關國家的領導人應集中精力采取一個框架戰略，旨在推進一系列措施，無論其預期結果如何，都有助于實現防止意外升級和加強戰略穩定的更大目標。

在制定和實施這些措施時，決策者可以以循序漸進的方式進行，從更多的非正式、無約束力的措施到越來越具體、有約束力的協議。以下建議的行動步驟來自于軍控倡導者在多年的實踐和實驗中開發的工具箱。

• 意識建設。努力教育政策制定者和公眾，使其了解新興技術不受管制的軍事用途所帶來的風險。

• 第2軌和第1.5軌外交。來自大國的科學家、工程師和軍備控制專家之間的討論，以確定新興技術帶來的風險和可能的控制戰略。這類 "第2軌外交"可以在某個時候擴大到包括政府專家（"第1.5軌外交"）。

• 單邊和聯合倡議。大國在沒有正式軍控協議的情況下，自行或在志同道合的國家集團之間采取的步驟，以減少與新興技術相關的風險。

• 戰略穩定會談。中國、俄羅斯和美國的高級官員就某些新興技術的武器化對戰略穩定造成的風險以及減少這些風險的聯合措施進行討論。這些討論可以伴隨著建立信任措施（CBMs），目的是在執行和核查該領域的正式協議時建立信任。

• 雙邊和多邊安排。一旦大國領導人認識到新興技術的武器化所帶來的升級風險，他們就有可能就雙邊和多邊安排達成協議，以盡量減少這些風險。

如果不采取這些措施，就會使尖端技術以越來越快的速度應用于軍事系統，從而大大放大了世界安全面臨的風險。更透徹地了解某些破壞穩定的技術對戰略穩定構成的獨特威脅，并對其軍事用途施加限制，將大大有助于減少世界末日的風險。

美國已經進入了一個大國競爭的新時期。俄羅斯和中國的崛起在全球權力結構中形成了復雜的三足鼎立局面。最近人工智能方面的技術進步使這種多變的國際動態進一步復雜化。學者、政治家和高級軍官已經意識到，人工智能的融入是軍事事務中一場新革命的起源，有能力改變權力的戰略平衡。美國在中東被二十年的反叛亂所困擾，并受到僅延伸至2025年的長期人工智能戰略的阻礙，沒有準備好進入這個 "第六代 "軍事能力，以確保其戰略利益。這種人工智能化的部隊將由半自主和自主系統定義，包括致命的自主武器系統。第一個開發和使用這些武器的國家行為者將在這個新時代獲得對其競爭對手的戰略優勢。雖然美國目前在人工智能方面擁有優勢，但由于缺乏前瞻性思維和重點投資政策，這種優勢正在迅速消失。這是一份旨在解決這一差距的政策文件。20世紀90年代中期的中國軍事現代化模式為美國未來的政策提供了一條潛在的途徑。雖然兩國政府結構存在差異，但其中的幾個基本原則可以在美國的制度框架內適用。因此，美國可以通過制定健全的投資政策、集中的技術發展計劃和新的行動概念來確保人工智能的首要地位，以便在新能力出現時將其最大化。

針對美國的政策建議與評估

大國競爭必須相對于其他大國的能力進行評估。因此，沒有一種能力可以被評估為產生可持續的絕對優勢。然而，在潛在的對手獲得同樣的能力之前，開發人工智能技術和應用為21世紀沖突設計的CONOPS的能力將在整個政治/軍事領域產生一個暫時的戰略優勢。美國目前的公共政策和戰略并沒有延伸到25年后。隨著中國準備在2030年成為占主導地位的人工智能大國，美國為了確保長期戰略利益，不能接受人工智能競賽的現狀。由于人工智能領域的技術發展速度很快，人工智能RMA的狀態和抓住初始優勢的能力正在接近一個拐點。建議美國采取側重于美國在人工智能競賽中的首要地位的政策，特別是在致命性自主武器系統的研究和開發方面。美國在這一領域保持優勢的能力對于國家安全和參與21世紀人工智能輔助和/或人工智能環境的準備工作是至關重要的。

由于致命性自主武器系統是一項仍在開發中的未來技術，因此不可能確定致命性自主武器系統對戰略環境的完整影響。本研究承認，對于評估一個未來武器系統的影響沒有預測性的措施，該系統在實現其全部潛力之前還將經過幾代技術的演變。然而，評估投資政策、技術和CONOPS演變的影響以及它如何影響軍事準備、政治資本和戰略環境的能力是有據可查的。

本文的建議將以1990年至今的中國軍事投資戰略為藍本。在此期間，中國國防開支的增加創造了一個前所未有的能力和軍事力量的增長，為美國未來的人工智能政策提供了一個框架。由于全球力量是以相對而非絕對的方式衡量的，美國至少必須在多極環境中與不斷增長的大國保持平等。雖然從美國的角度來看，中國戰略的某些方面，特別是盜竊知識產權的因素是不切實際的，但那些關于教育和貨幣投資的內容可以被納入美國未來的人工智能政策中。這項研究建議：

1.設立一個負責人工智能政策的助理國防部長的新職位，直接負責人工智能的發展和整合到美國防部。

2.指示ASDAI為美國軍隊制定一個關于第六代能力的預期最終狀態，每十年更新一次。

3.建立30年、15年和5年的人工智能目標，每五年更新一次，讓各個機構，如DARPA、JAIC、國防創新部門（DIU）和相關組織負責特定的發展水平。這將使美國政策制定者有能力根據ASDAI評估和更新的多變的戰略環境，為每個機構提供適當的資金。

4.成立一個委員會，負責發展和保留研究生水平的科學、技術、工程和數學（STEM）人才。

5.建立一個戰略規劃組織，負責研究和整合新的人工智能技術，因為它們出現在15年和5年的基準點上，以便在收購過程中納入其中。

對這些政策的評估必須對照美國對手在人工智能領域的成就和進步。建立在美國在人工智能領域的首要地位上的政策應該集中在教育和經濟投資，新的人工智能技術的初步發展，以及新的CONOPS的發展，以便在新的人工智能能力可用時充分和有效地進行。本研究報告的其余部分重點關注中國國防現代化計劃對美國未來人工智能政策和建議的調整。

俄羅斯國防部利用軍事預測為其長期規劃提供信息。自20世紀60年代以來，俄羅斯的軍事分析對一個國家發動戰爭的能力進行了全面評估，這些評估超越了武器和編隊。俄國防部利用這種預測來回答：（1）未來戰爭的可能性和特點是什么；（2）俄羅斯和其潛在對手之間的軍事潛力的相關性是什么？

在本報告中，作者利用一個既定的框架來研究與軍事預測有關的關鍵指標，以深入了解這些問題的答案。

本報告作者審查的俄羅斯軍事科學和學術研究發現，軍事潛力（國家權力）的相關性--一個包括政治、經濟、科學技術和常規武裝力量指標的廣泛衡量標準--現在和將來都會偏向于西方的美國和北大西洋公約組織（NATO）以及亞太地區的美國和日本。能夠改善俄羅斯競爭地位的因素是將中國納入軍事潛力的關聯中，以及美國以有利于其利益的方式管理國際體系的能力可能降低。

俄羅斯目前的軍事評估和預測沒有發現美國有對俄羅斯發動大規模戰爭的意圖的跡象。俄羅斯在什么條件下可能采取先發制人的軍事行動，冒著與軍事潛力超強的對手開戰的風險，仍然是一個沒有答案的問題。

##主要結論

• 鑒于雙方之間巨大的軍事潛力不平衡，北約聯盟的持續凝聚力將可能迫使俄羅斯在不對北約使用武力的情況下解決政治不滿。

• 北約的凝聚力至少給俄羅斯帶來了三個行動問題。首先，俄羅斯將不得不與一個共同擁有優勢軍事潛力的國家集團作戰，而這些國家在發生長期沖突時可能被證明是決定性的。第二，北約的凝聚力可能會迫使俄羅斯在整個歐洲發動攻擊，從而使聯盟的分裂更不可能發生。第三，北約的凝聚力可以暴露出俄羅斯相對有限的遠程常規彈藥庫存（戰略非核威懾潛力）。遠程常規能力對于排除利用大片歐洲領土流入更多部隊并對俄羅斯部隊發動攻擊至關重要。

• 在未來20年里，俄羅斯可能會尋求避免與中國和西方同時發生對抗關系，這可能會抑制其外交政策決策的靈活性。

• 俄羅斯軍事戰略的當前和未來發展將從相對于美國及其盟國的整體弱勢地位出發。

• 最后，本報告中使用的框架為評估對俄羅斯的威懾力提供了一個有用的方法。例如，由于該框架強調戰略非核能力的威懾價值，美國和盟國在遠程精確彈藥方面的優勢程度為衡量對俄羅斯軍事侵略的威懾水平提供了一個關鍵的輸入。