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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

在這個威脅快速升級的現代，擁有先進軍事技術變得至關重要。隨著傳統防御策略逐漸過時，軍事機構正采用基于人工智能、量子計算和區塊鏈安全的新一代技術。網絡安全發展如今與傳統物理戰具有同等重要性，成為國家安全的基石。

未來防御體系將通過創新技術構建，包括自主防御無人機、智能監控系統等先進裝備。

先進軍事技術的崛起

當前戰爭形態已不再依賴傳統步兵與戰斗機。通過將物聯網技術融入安防框架，軍隊獲得更優環境監控與快速響應能力。現代傳感器、分析系統與預測性情報的部署，已引發防御體系的根本性變革。

高超音速武器的研發標志著重大的技術突破，其速度超過5馬赫，使現有導彈防御系統失效。各國在這場新軍備競賽中，既競相開發此類武器，又致力于提升精確性與隱身性能。

網絡安全進步：數字前線

網絡攻擊的危險性已與物理攻擊相當。全球政府與組織持續投入網絡戰能力建設，以防御黑客攻擊、數字間諜與破壞行動。量子技術在軍事防御中的應用將推動加密技術革新，為關鍵信息建立不可破解的安全標準。

區塊鏈技術通過確保數據完整性與阻斷非法訪問，成為強有力的保密機制。隨著網絡戰威脅加劇，網絡安防已成為國防核心要素。

技術領域	核心優勢
量子計算在防御中的應用	無法破解的加密，增強型密碼學
區塊鏈安全技術	防篡改通信，安全數據傳輸
自主防御無人機	減少人員傷亡，精準打擊能力
衛星監控系統	對威脅的實時追蹤

5G對安全的影響

5G網絡部署為國防機構帶來雙重效應。其增強的通信能力伴生新的安全漏洞。

智能監控系統依賴的實時數據傳輸，可能因5G網絡漏洞導致關鍵情報泄露。國防安全部隊正嚴格執行協議，保護5G基礎設施免受網絡攻擊。

自動化與自主防御系統

軍事自動化水平已達空前高度。自主系統驅動的防御無人機正在革新偵察、目標鎖定與作戰流程。這些無人機運用AI技術，可在無人操控下自主應對威脅。

軍用機器人技術已能執行危險區域排爆、監控與直接作戰任務。隨著AI、機器人技術與機器學習融合，當前及未來的防御行動將顯著提升速度與效率。

智能監控系統與生物識別安防

智能監控系統的出現徹底改變了城市安防與邊境保護。AI驅動攝像頭結合面部識別與行為分析，顯著提升系統檢測能力。

指紋掃描、虹膜識別與聲紋認證構成的生物識別方案，被國防設施用于強化門禁控制。這些技術方案既增強安全能力，又規避傳統驗證方式的弱點。

智能邊境控制系統：國家安全的未來

智能邊境監控系統高效結合人工智能、生物識別技術與物聯網傳感器，有效阻截非法越境行為與違禁品運輸。此類監控系統部署于高風險區域，可提供即時態勢感知能力。

技術領域	核心優勢
量子計算在防御中的應用	無法破解的加密，增強型密碼學
區塊鏈安全技術	防篡改通信，安全數據傳輸
自主防御無人機	減少人員傷亡，精準打擊能力
衛星監控系統	對威脅的實時追蹤

天基防御系統和衛星監視

太空軍事化進程已從科幻概念轉變為現實。軍方正在開發天基防御平臺，這些平臺既能監測全球威脅、干擾敵方衛星，又能強化通信基礎設施。這些系統在導彈追蹤作戰與預警體系中發揮著核心作用。

衛星的實時觀測能力至關重要，可為軍事力量部署、政治事件研判及自然災害應急提供關鍵情報。各國當前投入數十億美元發展太空安防體系，這可能導致未來戰爭前線從陸地與海洋轉移至軌道空間。

能量武器驅動的防御革新

通過能量武器研發推動防御創新，已成為發展最快速的未來技術領域。高能激光武器（HEL）與定向能武器（DEW）相較傳統槍械具有顯著優勢：

• 無限彈藥：只要能源供應持續，武器即可無限制運作
• 光速打擊：以光速攻擊目標，實現瞬間摧毀
• 最小附帶損傷：企業級精度控制確保能量武器僅作用于目標區域

軍事機構已在航母、戰機及陸基防御系統測試激光武器系統，這預示著激光武器即將進入實戰化階段。

結論：防御的未來

防御體系的進步完全取決于持續的技術突破。不斷演變的戰場將融合人工智能、機器人系統、量子計算要素與網絡安全能力，這些技術將共同決定未來作戰安全格局。社會對防御未來挑戰的應對策略仍不明確。新型軍事技術正呈指數級發展，未來安全框架將更具人工化與智能化的特征，但其演進路徑仍充滿不可預測性。技術變革要求防御戰略與時俱進。必須持續關注現代網絡安全發展、自主防御無人機進展及區塊鏈安全技術進步，方能準確掌握國家戰備動態。

參考來源：defence-industries

SpaceX與特斯拉首席執行官埃隆·馬斯克（Elon Musk）近期拋出驚人言論，稱傳統戰斗機將在未來戰爭中過時，無人機將全面取代其地位。

“未來戰爭的核心將是無人機，而非戰斗機。無人機將比任何戰斗機飛得更快、更遠、機動性更強。它們能攜帶更多載荷，且無需加油即可持續更長時間作戰。”馬斯克斷言。

他認為，配備先進人工智能系統的無人機將在實戰中碾壓傳統戰斗機。其邏輯簡明直接——鑒于無人機技術的近期突破（尤其在自主性、推進系統與傳感技術領域），無人機將實現完全獨立運作，無需人類操控，并基于傳感器數據做出瞬時決策。

不出所料，這一預言引發了關于未來戰爭形態的激烈爭論：無人機是否真將取代戰斗機成為空戰主力？

無人機與戰斗機對比分析

無人機與戰斗機各具優劣，具體對比如下：

無人機優勢

• 可獨立運作，無需人工操控；
• 飛行速度更快，機動性優于傳統戰斗機；
• 可搭載更多載荷（包括傳感器、攝像頭及導彈）；
• 無需加油即可長時間持續作戰。

無人機劣勢

• 易受干擾與黑客攻擊等反制措施影響；
• 態勢感知能力有限，在復雜戰場環境中效能可能受限。

戰斗機優勢

• 配備先進傳感器與航電系統，為飛行員提供卓越態勢感知；
• 由人類飛行員操控，可基于訓練與經驗實時決策；
• 歷經實戰檢驗，在多類作戰場景中已驗證其價值。

戰斗機劣勢

• 依賴人工操控，自主性與靈活性受限；
• 易受地空導彈及其他防空系統威脅。

啟示
 盡管無人機在自主性、速度與載荷方面具備優勢，但傳統戰斗機憑借態勢感知能力與人類判斷力，仍保有獨特優勢。隨著人工智能（AI）、無人航空器（UAV）與自主系統的快速發展，人機協同關系將日趨復雜，但傳統戰斗機極難徹底過時并退出未來空戰舞臺。

由此引出一個核心問題——人與機器能否彼此割離？未來的空戰形態究竟由人類創造力主導，還是由機器精密性重塑？

空戰演變

要理解未來空戰，需深入探究其演變歷程。早期空戰由人類飛行員主導，常駕駛基礎戰機進行近距離格斗。20世紀中葉，隨著遠程精確制導彈藥（PGMs）、噴氣發動機、雷達與導彈等技術的進步，空軍作戰范圍大幅擴展。

埃隆·馬斯克認為，配備先進人工智能系統的無人機將在實戰中壓制并超越傳統戰斗機。其邏輯簡明——無人機可實現完全自主運作，無需人工操控，并基于傳感器數據做出瞬時決策。

21世紀無人機與AI驅動系統的發展，為戰爭增添了新維度：人類操作者日益遠離戰場，使戰斗更依賴戰略與技術而非直接交鋒。例如，無人機使無需飛行員即可執行監視與打擊任務成為可能，而AI系統能快速分析海量數據并以超人類速度與精度制定戰術決策。

人類在空戰中的角色

盡管技術進步使機器能力不斷提升，但無論現在或未來，任何機器都無法取代其背后的人類。在陸、海、空任何形式的戰爭中，人類參與始終不可或缺。人類具備適應性、創造力與判斷力等核心特質，這些是機器在復雜多變戰場中尚無法復制的。

適應性與決策力

人類最顯著的優勢之一是對快速變化局勢的適應能力。空戰常需在信息不全或模糊的敵對環境中瞬時決策。飛行員可解讀環境細微信號，基于經驗與本能調整戰略戰術。

AI系統能分析大量數據并基于算法決策，但缺乏人類飛行員細致入微的判斷力。例如，在需決定是否打擊目標的高風險場景中，人類飛行員會考量道德因素（如避免附帶損傷），這超越了純戰術分析范疇。

人類直覺與創造力

空戰的動態性要求快速思維、創造力與適應劇變的能力。人類飛行員為戰斗注入的創造力與直覺是機器無法復制的。實戰中，飛行員常突破常規思維，制定未受訓或預設的非常規策略。例如，二戰期間飛行員以非預設機動動作在格斗中智勝敵機。此類瞬時決策在面對敵方非常規戰術或新技術時，對生存與制勝至關重要。當遭遇高超音速導彈或隱形戰機攻擊時，飛行員的決策能力尤為關鍵。

人類飛行員能創新策略以利用機器系統的弱點，并抓住AI尚無法預測或應對的機遇。在多機協同作戰中，飛行員可快速與僚機或區域友機通信，統一應對敵方集群戰術或電子戰攻擊。訓練有素的飛行員能采用非常規戰術擺脫雷達鎖定，或通過釋放虛假信號實施心理戰迷惑對手。這種在壓力下權衡風險、批判性思考并正確決策的能力，使人類飛行員成為應對突發威脅的終極制勝要素。

人類對自主系統的控制

自主系統在空戰、監視、偵察與后勤領域日益精進。無人航空器（UAVs）、無人機及人工智能驅動系統使精確、持久地執行危險或爭議區域任務成為可能。然而，為確保技術應用的責任性、倫理性與有效性，人類監督仍不可或缺，主要原因如下：

雖然人工智能與自主系統能處理海量數據并執行預設任務，但其無法像人類般理解行動背后的倫理后果。例如，假設某自主無人機被指派識別并打擊威脅目標。系統雖能快速獲取目標移動速度、位置等數據，卻難以全面評估宏觀情境——如附近是否存在平民或潛在附帶損傷風險。相反，人類操作者可基于《國際人道法》（IHL）做出最小化非戰斗人員傷害的決策。若缺乏人類監督，自主系統雖技術高效卻可能違反倫理或法律規范。

當自主系統在作戰中承擔更多角色時，責任歸屬問題將更趨復雜。若自主無人機攻擊導致平民傷亡，責任應由誰承擔？是機器、設計系統的工程師、批準行動的軍事指揮官，還是監督任務的人類操作者？

許多軍事戰略家指出，盡管機器在特定任務中表現卓越，但不應賦予其完全掌控戰爭生死決策的權力。基于倫理或人道考量的最終判斷權應交由人類。這引發關鍵問題：空戰中應賦予機器何種程度的自主權？

人類對無人航空器、無人機及人工智能武器的控制，確保機器始終作為提升人類決策效能的工具，而非替代者。人類介入可防止過度依賴人工智能的空中力量出現非意圖的權力濫用。

機器在空戰中的角色

機器正重塑空戰形態，提供人類迄今難以想象或實現的可能。從無人駕駛機到人工智能驅動的戰斗機，機器正顛覆現代沖突的力量平衡，變得愈發高效、精準且致命。

無人航空器（UAVs）

無人航空器（UAVs），即無人機，是空戰中最顯眼的機械力量之一。小型、廉價且效能驚人的“神風”或“自殺式無人機”為偵察、定點打擊與情報收集提供了新選項——附帶損傷極低，成本僅為傳統戰機與導彈的零頭。即便是資源有限的小型軍事力量，也可負擔或快速部署大量無人機，以壓制敵方防御或執行復雜任務，同時避免人員傷亡。

無人機與AI驅動系統的發展，為戰爭增添了新維度：人類操作者日益遠離戰場。無人機使遠程監視與打擊成為可能，而AI系統則能以遠超人類的速度與精度分析海量數據并瞬時制定戰術決策。

當前，無人機常被用于針對高價值目標的精準打擊，如敵方指揮官、軍事設施及武裝分子，尤其是在傳統空襲或地面行動風險過高的區域。無人機已成為沖突地區的規則顛覆者。以下為近年軍事沖突中無人機定點打擊的典型案例：

• 俄羅斯
   在俄烏沖突中，俄軍使用“海鷹-10”（Orlan-10）等無人機執行情報收集、偵察監視及定點打擊任務。“扎拉421-16”（Zala 421-16）無人機被廣泛用于摧毀烏軍彈藥庫、武器補給線及火炮與防空陣地。

• 美國
   在阿富汗、巴基斯坦、也門與索馬里，美軍大量使用無人機定點清除恐怖組織頭目、瓦解武裝集團并打擊叛亂據點。例如，多次通過無人機襲擊擊斃關鍵塔利班指揮官，擾亂其行動。

• 巴基斯坦
   巴方使用MQ-1“捕食者”與MQ-9“死神”無人機對北瓦濟里斯坦地區的塔利班及“基地”組織武裝分子實施精準打擊。2009年，一次襲擊成功擊斃巴基斯坦塔利班頭目貝圖拉·馬哈蘇德（Baitullah Mehsud）。

• 以色列
  以軍依賴無人機對哈馬斯高層進行實時追蹤與情報收集，并針對其軍事設施實施定點打擊。

• 土耳其
   土軍大量使用國產“巴伊拉克塔爾TB2”（Bayraktar TB2）無人機打擊伊拉克北部與敘利亞的庫爾德工人黨（PKK）及敘利亞庫爾德武裝“人民保護部隊”（YPG）。此類無人機曾擊斃PKK高級頭目扎基爾·薩伊（Zakir Sayi）、穆斯塔法·卡拉蘇亞（Mustafa Karasua）等人，并摧毀敘利亞境內武器庫與軍事設施。

此外，在中東沖突地區，人類操控的無人機常被用于從安全距離外以毫米級精度清除高價值目標，最大限度降低人員風險。

隨著無人機技術持續進步，未來戰爭形態將被進一步重塑。

人工智能驅動的作戰系統

將AI整合至無人機甚至有人駕駛戰機的控制系統，是另一項將決定如何基于雷達信號、天氣模式與戰場數據制定決策的技術進展。AI能處理海量數據，在瞬間識別潛在威脅并制定戰術響應，速度遠超人類。

AI還可使人類飛行員參與高仿真作戰模擬，在不危及生命與戰機的情況下演練復雜機動與決策流程。隨著AI持續進化，未來或能自主控制整支戰機編隊，以人類無法企及的方式協調戰略、應對威脅。

精準與高效

機器能為空戰注入精準性與效率。AI系統可精確計算并執行機動，極大降低失誤風險。例如，精確制導彈藥（PGMs）無需持續人工干預即可精準命中目標，使機器能以最小人員風險完成復雜任務。這將改變空戰形態——在傳統空戰中，單一失誤可能導致災難性后果。

除精準性外，機器可無休止持續運作，而人類飛行員存在耐力限制。這意味著24×7全天候監視、情報收集甚至打擊任務成為可能，對敵方施加持續壓力。

全自主機器的風險

全自主系統看似誘人，但風險并存。機器控制系統或許更快速高效，但誤判信號、錯誤鎖定目標或執行非意圖打擊的可能性不容忽視。責任歸屬問題同樣棘手：若自主無人機誤傷平民，誰應擔責？

全自主系統在受控條件下表現良好，但在危機或混亂戰場中（如戰斗白熱化階段），仍需人類參與決策閉環，因為AI尚無法復制人類情感、推理與情商。

人與機器能否彼此割離？

這引出一個問題：人類與機器能否獨立運作，抑或協同合作必不可少？

答案很可能是二者的融合。未來空戰將呈現人類飛行員與機器系統的協同關系——彼此優勢互補。

盡管技術進步使機器能力不斷提升，但無論現在或未來，任何機器都無法取代其背后的人類。在陸、海、空任何形式的戰爭中，人類參與始終不可或缺。人類具備適應性、創造力與判斷力等核心特質，這些是機器在復雜多變戰場中尚無法復制的。

人機協同

最可能的未來場景是：人類與機器協同作戰，人類制定戰略決策，機器執行具體任務。人類提供監督、創造力與判斷力，機器則貢獻精準性、效率及高危環境作業能力。這種協作將雙向增強人機效能，使空中力量取得超越單方面行動的成果。

例如，在未來沖突中，人類飛行員可指揮無人機群，借助AI輔助決策。飛行員擁有是否打擊目標的最終決定權，AI則分析數據并推薦最優策略。該模式下，機器提升人類決策質量但不掌控全局，確保人類價值觀與倫理得以維系。

備受矚目的“忠誠僚機”（loyal wingman）無人機即為一例：此類無人機伴隨戰斗機執行任務，提供偵察、干擾與進攻支援。它們可擴展戰機作戰半徑，或承擔高風險角色，使飛行員專注于更復雜任務。

結論

未來空戰的本質是人機協作，而非競爭。盡管AI、無人機與自主系統優勢顯著，但其無法完全替代人類的創造力、適應性與倫理判斷。未來數十年，空軍或持續整合機器智能，但人類仍將在監督、決策及確保戰爭符合道德法律標準方面不可或缺。

歸根結底，未來空戰將由人類智慧與機器精密性的協同效應定義。盡管機器可能在偵察、精準打擊等領域承擔更多職責，但人類判斷與監督的重要性將確保二者始終是空戰體系的核心。關鍵問題不在于“人與機器能否彼此割離”，而在于“如何最佳互補，以在日益復雜危險的世界中制勝”。

參考來源：Raksha-Anirveda

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。

人工智能何時才能超越人類的認知能力？實現這一里程碑——即通用人工智能（AGI）——的確切時間表仍不確定，但最近的進展表明，變革性的飛躍可能正在迅速逼近——顯然會對國防產生重大影響。在 2022 年對人工智能專家進行的一項調查中，20% 的專家認為人類級別的人工智能將在 2032 年開發出來。現在，該領域的主要領導者都在談論在兩三年內創造出人工智能。關于這種能力可能是什么樣子，最傳神的描述之一是 “數據中心里的天才之國”。這些天才將能夠完成今天人類用筆記本電腦和互聯網連接所能完成的任何事情。

如果這些時間表是合理的，那么確保軍方為 AGI 做好準備就顯得至關重要。有了 AGI，軍事創新的節奏可能會從幾十年轉變為短短幾周，從而顛覆實戰新能力的既定流程。為了確保擁有世界上最好的人工智能，各個國家正在付出巨大工作。不過，過于相信自己總能擁有最好的人工智能會帶來嚴重的風險，尤其是當計算資源和開源突破是全球性的并能迅速擴散時。中國制造的模型 Deepseek R1 讓人們明白了一個道理：AGI 的競爭可能一觸即發。雖然半導體出口管制嚴重阻礙了對美國有利的競爭，但算法的快速改進可能在一夜之間改變格局。

更明智的做法是將追求先進的人工智能與消除可能阻礙其現實影響的瓶頸結合起來。國防技術通常遵循一個老生常談的周期：戰場觀察激發創意，基礎研究證明基礎科學，工程師設計系統并制作原型，嚴格測試確認性能，然后工廠擴大生產規模以進行廣泛部署。如今，在這一過程的每一步中，精雕細琢的人類智慧是最難找到的投入，但在有了人工智能的世界里，可能就不是這樣了。

物以稀為貴。一旦實現了 AGI，智能變得相對豐富，物理實驗室、生產線、測試場和收集作戰數據的全球網絡將成為連接巧妙概念與實戰能力之間不可或缺的橋梁。完全實現的人工智能可以起草周密的計劃，并以閃電般的速度運行模擬，但它無法自行組裝物理組件或測量真實世界的條件。投資于強大的基礎設施、靈活的工業能力和可靠的反饋機制的國家將為利用 AGI 的前景做好最充分的準備，而那些沒有投資的國家則可能會發現，當智能本身不再是一個有意義的限制因素時，它們將無法跟上步伐。

莫拉維克悖論與物理生產

莫拉維克悖論強調了為什么即使在人工智能革命下，物理任務仍然是真正的瓶頸。雖然人工智能可以在復雜的游戲中獲勝并編寫復雜的代碼，但它在現實世界中卻難以施展拳腳。在國防領域，當一個出色的新飛機或導彈設計從人工智能的大腦躍上屏幕，但隨后卻面臨緩慢而昂貴的制造過程時，這一點就會變得非常明顯。重新配置裝配線、采購原材料和雇傭熟練技工都不是小事，而通用機器人在制造高級軍事硬件所需的許多任務上仍然笨手笨腳。

如果 AGI 無處不在，那么勝負的關鍵可能就在于誰能最快地將數字見解付諸實踐。假定僅靠人工智能就能解決所有問題的軍隊，有可能對技術開發的實際現實準備不足。如今，投資于能夠快速從一種設計切換到另一種設計的靈活制造工廠勢在必行。

可以通過承包大量短壽命武器和平臺的穩定生產，激勵企業建立這種能力。在技術飛速發展的今天，建造壽命不長的廉價裝備更有效。項目辦公室可以將資源從維持和維護活動重新分配到生產上，這將帶來更先進的能力和更強的快速擴充部隊的能力。

即使目前無人系統的自主算法仍不完善，但現在就建立起生產這些算法的能力，就能確保在軟件跟上的那一刻，硬件已經準備就緒。一支擁有成熟的空中無人機、機器人地面車輛和無人海軍平臺的國防力量，在整合人工智能驅動的突飛猛進的設計方面，要比從零開始的國防力量快得多。

還應重視制造業的研發工作，將其作為國家安全的重要優先事項。對先進機器人技術、3D 打印和其他尖端生產方法的研究可以壓縮從概念到實戰系統之間的周期時間。人工智能能以迅雷不及掩耳之勢推出新設計，因此硬件必須跟上步伐。否則，再出色的概念也只能停留在某人屏幕上的效果圖中，等待工廠生產線最終將其變為現實。

基礎科學和物理數據

在根據戰場觀察得出新想法后，下一個直接障礙往往是基礎科學。即使是聲稱近乎全知全能的人工智能，也需要物理數據來支持和完善其預測。人工智能可能會提出一種革命性的材料或推進系統，但實際實驗室必須在現實條件下對其進行合成和測試。沒有實證測量，再高明的推理模型也會脫離現實，沒有推理的基礎。

一旦合成了材料并確認了科學，在采購周期的另一端，軍事測試界就必須對最初的原型進行測試，以確認它們是否按預期運行。如果沒有足夠的測試能力，國家發展能力的速度就會受到內在限制。

對物理驗證的這種需求使研究實驗室和測試基礎設施變得不可或缺。人工智能可以加速想法的實現，但只有風洞、試驗場和高溫艙才能確認哪些想法真正可行。對這些環境進行投資，可確保人工智能帶來的發現迅速得到完善和驗證。

忽視物理測試能力的國家恰恰有可能在人工智能加速概念研究時落后。國防規劃者應盡快投資擴建物理試驗臺和研究實驗室。

戰爭背景和真實世界的決策制定

第二次世界大戰期間，P-51 “野馬 ”戰斗機的最終成功取決于前線對其最初較差的航程和高度性能的早期反饋。飛行員們報告了真實世界中存在的缺陷，工程師們通過安裝 “梅林 ”發動機做出了回應，從而極大地改變了空戰局勢。未來，反復反饋將變得更加重要。戰爭是一個移動的目標：敵人的戰術在不斷變化，這意味著人工智能驅動的設計必須快速適應。

先進的人工智能如果不能及時接收來自戰場的最新信息，就會失去作用，因為它將為錯誤的問題提供解決方案。這就是為什么通過星鏈（Starlink）等低地球軌道星座實現強大的連接性應成為投資的重點。如果沒有高帶寬的網絡基礎設施，實時傳感器讀數和任務日志就永遠無法到達數據中心進行分析。這種缺陷將使最聰明的人工智能也只能靠猜測。

沒有現代網絡的人工智能就像一個聰明但盲目的戰略家，只能根據過時的假設來完善解決方案。相比之下，為部隊配備高帶寬衛星通信的軍隊將能夠為 AGI 提供思考所需的燃料。如果等到 AGI 出現后才開始推廣這種架構，那么在一段關鍵時期內，進行這些投資的競爭對手將擁有關鍵優勢。

應著手將其所有軍事平臺與低地球軌道星座連接起來，以便在地球上快速傳輸數據。在世界任何地方，兩小時的飛行、12 小時的步兵巡邏或兩周的潛艇任務所收集到的每一點數據，都應該可以在幾秒鐘內傳輸到國家數據中心。任何缺乏這種能力的部隊都無法從 AGI 中直接受益。

如果說 AGI 就像數據中心里的一群天才，那么真正的問題是：我們能否搭建橋梁，將他們的想法付諸實踐？能力開發周期--觀察、想法、基礎科學、工程設計、測試、制造和現場部署--不會隨著 AGI 的出現而消失。相反，它將加速發展。AGI 將能以難以想象的速度推動概念的創造并簡化工程任務，但其他一切仍需要有形的基礎設施和體力勞動。

那些認為可以依靠人工智能在一夜之間解決所有問題的國家，當他們的概念設計仍停留在數字化的邊緣時，將會措手不及。與此同時，那些掌握了快速原型設計、工業改造和系統收集現實世界背景的國家，將有能力駕馭人工智能的指數級發展浪潮，而不是被其吞噬。

最終，既能跟上人工智能智力飛躍的步伐，又能深深扎根于基礎科學和物理生產的國防部門將占據決定性的優勢。卓越的人工智能不會否定對鋼鐵、汗水和數據的需求。循環往復，勝者將是那些比別人更快學會閉環的人。

在政府和公司努力打造世界上最好的人工智能的同時，國防部門也應引領前進。現在正是建設基礎設施的大好時機。

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

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

作為新一代信息技術的代表，人工智能已經廣泛應用于科學、社會、經濟、管理的方方面面，已經和正在成為創新驅動發展的核心驅動力之一。然而，就其技術發展而言，人工智能還只是突破了從“不可用” 到“可以用”的技術拐點，從“可以用”到“很好用” “用得好”還存在諸多技術瓶頸，正呼喚重大技術變革。

技術變革的先導是理論創新，即基礎研究。它是指對事物本質和規律的科學化探尋和揭示，是啟發、促動技術變革的激發源和理論依據。理論創新既應包括對原有理論體系或框架的新突破、對原有理論 和方法的新修正和新發展，也包括對理論禁區和未知領域的新探索。

本文主要關注人工智能技術發展當前亟待解決的重大數理基礎問題。為什么要特別關注 AI 的數理基礎問題呢？這是因為當前人工智能技術和發展主要是靠“算例、算法、算力”所驅動的，其基礎是數據，其核心是算法，這二者都深刻地以數學為基礎。數學主要提供對所研究問題的形式化手段、模型化工具和科學化語言。沒有形式化就沒有程式化和計算機化，沒有模型化就沒有定量化和知識化，沒有科學化就沒有系統化和現代化。所以，數學在科學技術中具有獨特的作用和價值。對人工智能而言，數學不僅僅是工具，還是技術內涵本身， 而且常常也是最能體現本質、原始創新的部分。

本文提出并闡述人工智能研究與應用中凾待解決的10個重大數理基礎問題，包括:

1 大數據的統計學基礎

2 大數據計算的基礎算法

3 數據空間的結構與特性

4 深度學習的數學機理

5 非正規約束下的最優輸運

6 如何學習學習方法論

7 如何突破機器學習的先驗假設

8 機器學習的自動化

9 知識推理與數據學習的融合

10 智能尋優與人工智能芯片問題