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來源：從心推送的防務菌

作者：防務菌8月21日，美國空軍大學專注研究中國航空航天領域發展的智庫“中國航空航天研究所”（一家美國空軍智庫，附設于美國空軍大學，成立于2015年6月22日，其職責是評估中國的航空航天相關訓練和作戰能力，為美國國防部和美國政府的決策制定者提供專家研究和分析支持）分析師喬希·鮑曼（Josh Baughman）發表了一份名為《中國的ChatGPT戰爭》的研究報告（報告中英全文可聯系防務菌獲取）提出，“總體而言，中國明白需要成為戰場上生成式人工智能（Generative AI）的先行者（或緊密跟隨者），以‘牢牢掌握智能戰爭的戰略主動權，搶占未來軍事競爭的制高點’”。

報告認為，中國人民解放軍（PLA）希望成為第一個利用生成式人工智能的一系列軍事應用來改變戰爭的國家，但政治、經濟和科學挑戰（其中一些美國人工智能開發商也面臨著這些挑戰）阻礙了這一進程。喬希·鮑曼指出，中國政策制定者與美國政策制定者一樣，對未經仔細測試而整合該技術持謹慎態度。他在接受《空天軍》雜志采訪時表示：“當我們談論軍事應用中的生成式人工智能時，人們的生命取決于我們如何應用它。這是高風險的，所以你絕對需要有這種信任。”IBM曾經對生成式人工智能做了如下的定義：“可以根據訓練數據生成高質量文本、圖像和其他內容”的程序。也許生成式人工智能最引人注目的應用是ChatGPT，這是一個可以寫詩、大學論文、歌詞和其他創意內容的聊天機器人。

生成式人工智能在七個關鍵領域的應用

****包括美國空軍部長弗蘭克·肯德爾（(Frank Kendall)）在內的世界各地的軍事規劃者預測，該技術可以幫助完成任務并在戰場上做出決策，盡管在高風險情況下依賴此類系統可能還需要一段時間。

 對此，PLA似乎也達成了共識：喬希·鮑曼引用了幾家PLA媒體消息來源，普遍認為人工智能將不可避免地在戰爭中發揮作用，并且可能在七個關鍵領域發揮決定性作用：

一、人機交互由于生成式人工智能可以理解人類語言和機器語言，因此它可以幫助分析師在更短的時間內消化大量信息。喬希·鮑曼寫道，PLA預計類似ChatGPT的程序將成為一個聯合作戰系統，可以規劃任務、指定目標和打擊目標。 二、決策通過處理大量信息，生成式人工智能可以幫助指揮官更快地選擇最佳作戰行動計劃，并為孤立的部隊實現分散指揮。 三、網絡攻防戰喬希·鮑曼在報告里寫道，PLA媒體預測生成式人工智能可以幫助黑客“設計、編寫和執行惡意代碼，構建機器人和網站來誘騙用戶共享信息，并發起高度針對性的社會工程詐騙和網絡釣魚活動”。此類攻擊性工具可能會變得如此復雜，以至于只有相應的人工智能系統才可能是防御它們的唯一方法。 四、認知領域喬希·鮑曼在報告中援引PLA媒體消息人士討論使用生成式人工智能“有效地生成大量假新聞、假圖片，甚至假視頻來迷惑公眾”。 五、后勤生成式人工智能可以幫助分配資源、管理倉庫、規劃供應路線，并比以前更快地識別效率低下的地方。它還可以用于預測未來的材料需求并制定采購資源的預算。 六、太空領域在大氣層之上，物體以幾倍于聲速的速度移動，生成式人工智能可以幫助監測衛星的健康狀況。它還可以幫助工程師設計新的運載火箭和航天器。 七、訓練PLA缺乏現實世界的戰斗經驗，但PLA作家表示，生成式人工智能可能有助于“通過簡單的人類語言描述快速構建戰斗模擬”，特別是與歷史訓練數據和最新情報相結合時。

中國在軍事上應用生成式人工智能面臨的挑戰

喬希·鮑曼表示，然而，對于所有這些可能的應用，中國在開發用于軍事目的的生成式人工智能方面還面臨許多挑戰，其中一些是獨特的，另一些則適用于世界各地的開發人員。 **政策規則：**生成式人工智能需要大量數據，但中國最新發布的生成式人工智能條例第四條規定，此類項目應當“堅持社會主義核心價值觀，不得生成煽動顛覆國家政權的內容”。在此前提下，雖然信息限制可能會減緩某些領域的生成式人工智能的增長，但它可能并不與所有軍事用途相關。對此，喬希·鮑曼表示：“存在一方問題，但我認為這不會成為純粹的工程或技術應用的問題。”**芯片短缺：**生成式人工智能需要巨大的計算能力，而巨大的計算能力依賴于半導體芯片。美國的制裁限制了中國的芯片供應，但解決辦法和中國長期以來建設自己的芯片基礎設施的努力不容忽視。**投入產出比：**美國智庫戰略與國際研究中心（CSIS）人工智能專家格雷戈里·艾倫(Gregory Allen)在5月份的一份報告里提出，中國政府正在人工智能領域進行巨額投資，但其突入產出比差強人意。格雷戈里·艾倫指出，隨著美國的制裁阻止與出口商的競爭，這個問題可能會變得更加嚴重。**數據集：**喬希·鮑曼解釋說，為人工智能建立有效的軍事數據集需要準確和精確的數據，雖然這個問題影響著中國和美國的人工智能開發者，但由于缺乏現實世界的戰斗經驗，PLA可能會更強烈地感受到這一點。**優化：**數據必須經過正確標記、調整和解釋才能發揮作用。喬希·鮑曼引用PLA媒體文章表示，“數據的可用性和可解釋性很差”，并且與專業用戶的互動規模不夠大，無法在現場工作。**信任：**美國和中國的政策制定者都擔心失去對戰場人工智能的控制，以至于PLA的作者反復強調需要有人參與人工智能系統的回路。喬希·鮑曼在報告中寫道：“PLA當然希望成為在戰場上更全面地應用生成式人工智能的先行者，但只有在完全信任該技術之前，他們才會這樣做。”

中美人工智能競賽仍在進行中

****喬希·鮑曼表示，盡管面臨挑戰，但中國在人工智能發展的某些領域仍處于與美國相同的水平或領先于美國。人工智能是“數字中國”宏偉戰略的關鍵要素，這是一項全面的數字化轉型，旨在提高中國社會在國家層面的效率和競爭力。 喬希·鮑曼提出，“中國將這些新興技術的進步與中國的復興和維護執政合法性聯系在一起。這是最重要的事情。”生成式人工智能的一項軍事應用可能已經觸手可及。PLA作家討論在認知領域利用人工智能，通過大量虛假新聞、視頻和其他針對人類恐懼和懷疑的內容，“破壞政府形象，改變人民立場，分裂社會，推翻政權”。對此，喬希·鮑曼指出：“這不是幾年后的事情，而是他們當前就能做到的事情，而且他們能做到的規模是匪夷所思的。”與此同時，喬希·鮑曼也表示，隨著技術的快速進步，威脅可能會迅速發生變化。他說：“一切都會變得更快，發展也更快。美國必須為這些重大變化做好準備。只需看看生成式人工智能在過去六個月左右的時間里發生了怎樣的轉變。......從軍事到經濟，它將改變很多不同的事情。”

近日，美國智庫蘭德發布《用博弈論和人工智能洞悉太空競爭和沖突動態》，講述了通過博弈論和人工智能方法開發對太空競爭和沖突動態進行評估的模型過程。

報告指出

大國競爭經常在太空上演。隨著太空日益軍事化，了解這些國家在太空安全方面的投資以及投資的用途變得具有重要戰略意義。2014年，蘭德公司開始開發一種博弈論模型，以評估美國和競爭對手太空投資所產生的戰略影響。在此后的項目中，蘭德公司的研究人員在傳統博弈論的基礎上，對這些投資如何發揮作用進行了評估。雖然以前使用這一模型探索了投資對阻止地面戰爭升級到太空的影響，但在這里側重于評估太空競爭的動態。他們盡可能描述戰略互動模式；它們產生的條件；以及投資會如何塑造這些條件。但是，多數情況下，還沒有發現這些條件與由此產生的動態和戰略互動模式間的相關性。

為了對太空競爭進行深入評估，研究人員使用復雜的人工智能(AI)方法開發了一個更為復雜的模型。雖然發現這種復雜性增加了評估投資產生的可能情況，但也妨礙了他們隔離不同戰略互動模式條件的能力。這份報告不僅會對太空政策決策者提供參考，也會有助于使用人工智能模型進行探索性研究的人員。

研究問題

• 假設太空領域意識(SDA)提高了一個國家防御動態攻擊的能力，那么這些提高的防御能力能阻止敵人攻擊嗎？它們會改變沖突的結果嗎？

• 對對手進攻能力的誤解是穩定還是不穩定？這些誤解會改變沖突的結果嗎？

• 當太空沖突發生時，各國是否會采取不同的攻擊策略，類似于在國際象棋比賽或其他戰略競賽中觀察到的策略？

研究發現

• 提高對防御能力只是改變對手的戰術，而并非其戰略。如果攻擊太空資產實對手長期戰略意圖，降低他們首選攻擊對象的成功概率僅僅意味著他們將轉向下一個攻擊目標。

• 當對手認為處于不利地位，或處于不利地位的對手被認為是對手時，錯誤認知就一直會延續。

• 決定是否披露或隱藏攻擊能力的投資或實際程度并不容易，特別是考慮到并非所有潛在的空間對手都是同行競爭者。

在競爭中有三種戰略互動模式，在這些模式中，威懾失去作用，但沒有達到全面失效程度。

• 在作戰早期形成階段，攻擊發生在地面沖突之前兩年或更久。

• 在武器消耗戰中，雙方都將攻擊保留到地面戰爭開始之前或同時，雙方的攻擊主要集中在削弱對手的進攻能力。

• 在橫向升級游戲中，攻擊是在地面沖突開始后很久進行的，并且集中于在對手從太空投射力量的能力上制造可利用的缺陷。

研究建議

• 在博弈論模型中更好地理解因果關系，有助于描述構建沖突中起作用的力量。使用類似的博弈論方法可以進行有針對性的檢查，以闡明其中的因果關系。

• 對太空中的戰略互動進行更針對性研究，可以幫助確定有利戰術，即使對手長期戰略保持不變。

• 其他工作可以利用類似但更簡單的游戲模型，以及蘭德和其他人在戰略信息方面的現有工作，來確定感知的不確定性如何影響沖突結果和戰略互動模式。

報告目錄

第一章 介紹

第二章 方法學

第三章 防御性投資的戰略價值和進攻性投資的考慮因素

第四章 表征戰略互動模式

第五章 總結和對未來工作的建議

附錄A 項目階段概述

附錄B 游戲結構和方法

編譯：中國電科27所 禹化龍 據美國防務新聞網站2022年5月12日報道，美國陸軍將在“會聚工程2022”演習中尋求復雜的數據共享能力，以使處于最佳位置的軍事資產能夠立即采取行動。

今年是美陸軍開展“會聚工程”演習的第三年，該演習將尋求整合人工智能、機器人技術和自主性，以提高戰場態勢感知能力，將傳感器與射手連接起來并加快決策速度。此次演習將首次有澳大利亞和英國等其他國家參與，同時加拿大等國家將作為觀察員國，以確保美國、盟友及合作伙伴之間能夠共享數據。

“會聚工程2022”演習地點將遍布美國各地，包括位于加州的歐文堡國家訓練中心和位于中國湖的海軍電子戰靶場。此外，即將進行的尖端技術演示將集中在印度-太平洋和歐洲地區。 END

世界軍事電子領域2021年度十大進展

軍事電子領域

作者：

• 加拿大陸軍陸戰中心的Geofrey Priems少校
• 加拿大國防研究與發展--作戰研究與分析中心的Peter Gizewski

引言

全世界對人工智能（AI）軍事應用的興趣正在增長。事實上，與其他一些技術進步一樣，人工智能越來越被視為軍事效力的潛在重要推動力。

毫不疑問，人們對人工智能對加拿大陸軍（CA）的影響以及其采用人工智能的可能性的興趣正在上升。關于如何以及在多大程度上可以利用人工智能來潛在地幫助實現緊密作戰應用的問題：加拿大陸軍的頂點作戰概念--"不確定性時代的陸地力量 "的實現，以及加強陸軍的五項作戰功能的實施，這些問題尤為突出。有關有效采用人工智能可能面臨的挑戰以及克服這些挑戰所需措施的問題也同樣突出。

本文對這些問題進行了初步研究。它源于加拿大陸軍陸戰中心正在進行的關于人工智能的工作，以研究和確定人工智能對加拿大陸軍和有效實現陸軍頂點作戰概念的影響。

文章概述了人工智能在軍隊采用和開展軍事行動方面所帶來的潛在好處和挑戰。然后，文章研究了人工智能對實現密切交戰的潛在影響，確定了人工智能的應用有望提高軍隊的作戰效率的領域。文章最后概述了一些必要的關鍵前提條件和做法，以確保這些工作是負責任的和有效的。

人工智能

人工智能的定義有很多，而且在不斷發展。然而，按照國防部目前的定義，人工智能是 "計算機執行與人類邏輯有關功能的能力，如推理、學習和自我改進"。 雖然沒有被普遍接受，但這樣的表述為在CA背景下討論人工智能提供了一個體制上熟悉和充分的基礎。

潛在利益

軍事組織探索、開發和采用人工智能的激勵措施是引人注目的。鑒于高速計算機（網絡速度和處理能力）和人工智能算法處理和分析大量數據的能力，其速度和準確性遠遠超過人類，聲稱人工智能系統有可能全面改變國防，這并不令人驚訝。通過作為一種提高人類和機器分析速度的手段，人工智能有希望提高數據使用、管理和態勢感知能力。對于軍隊來說，其結果很可能轉化為成本節約、改進控制系統、加快決策、新的作戰概念和更大的行動自由。

由人工智能支持的信息和決策輔助系統有可能促進在 "復雜的、時間緊迫的戰地環境 "中做出更好的決策，允許更快地識別威脅，更快、更精確地確定目標，并根據戰地條件的變化為指揮官創造靈活的選擇。應用范圍可以從指揮和控制以及情報、監視和偵察到訓練和后勤。此外，作為機器人和自主系統的骨干技術，人工智能為武器裝備的創新提供了前景，使具有相當大的軍事潛力的先進自主系統（如機器人系統和無人機）得以發展。人工智能甚至可能在部隊結構和作戰概念方面產生巨大的變化，有可能減少人員的負擔和軍事硬件的成本，同時提高戰爭本身的效率和效力。

這些技術無處不在，而且越來越多的盟軍和對手都可以使用，這一事實進一步刺激了對人工智能軍事技術的追求。就前者而言，盟國對人工智能日益增長的興趣突出表明，需要有足夠的人工智能能力來確保未來盟國的互操作性和軍事有效性。至于后者，有證據表明，對手（如俄羅斯、中國）對人工智能的軍事應用進行了持續的探索和投資，這增強了追求此類技術的動力，以檢測和防御未來越來越多的人工智能軍事威脅。

采用的限制和挑戰

然而，有效引進人工智能的先決條件是相當多的，很可能對軍事組織充分實現人工智能應用所帶來的一些可能性的能力造成限制。此外，軍隊可能不完全愿意追求人工智能技術本身所固有的一些可能性。

事實上，目前的能力僅限于執行離散的功能和學習具體的任務（如狹義的人工智能）。人工智能技術的脆弱性令人擔憂。脆弱性是指任何算法不能泛化或適應狹窄的假設集以外的條件。例如，在添加了一些位數后，一個停車標志可以被讀成一個45英里/小時的限速標志。應用于涉及過度不確定性的情況實際上可能特別危險。例如，錯誤地選擇和起訴友軍目標，如友軍戰士或民用車輛。因此，在軍事環境中，特別是在軍事行動中，對人工智能的使用限制是相當大的。面對傳來的信息可能不可靠、不完整或甚至被對手故意偽造的環境，相信這些技術提供的解決方案仍然很脆弱。

除此之外，即使在這種技術被普遍認為是可靠的領域，其開發和應用也可能是苛刻的。要求包括確保有足夠數量的數據可供開發用于啟用軍事系統的算法。它們還包括確保算法本身的質量，這一要求取決于在將人工智能納入軍事系統之前提供和有效地準備和編碼訓練數據，以及確保來自現實世界數據的有效性，其中包括邊緣案例（不常見的使用案例）。而且，它們包括確保開發和集成到軍事系統中的人工智能是可靠的（即它以預定的方式工作）。

這些要求中的每一項都可能涉及相當大的挑戰。獲取大量的訓練數據可能會遇到基于政治和法律限制的數據共享阻力，從而降低待訓練算法的質量和使用這些算法的系統的可靠性。獲得的數據可能包含種族、性別和其他源于數據準備和編碼的偏見。此外，隨著算法變得更加復雜，通過對手在訓練數據集中注入不良數據而被操縱的可能性會增加。只要存在這些挑戰，對人工智能的信任及其在軍事領域的應用就可能受到影響。

這些風險可以通過仔細的人工監督和強大的測試得到控制。也就是說，真正有效的監督需要操作者熟悉人工智能技術的細節，以及重要的系統整合和社會化，這可能很難實現。由于對技術本身的理解存在困難，有效監督挑戰就更大了。機器推理的過程不等同于人類，人工智能系統采用的邏輯也不容易理解。對于負責使用這些能力的指揮官和系統操作者來說--其中一些能力可以很好地決定生命和死亡--相信那些決策過程不透明的技術，可能是一座太遙遠的橋梁。

對加拿大陸軍的影響

這些現實表明，加拿大陸軍采用人工智能，雖然有希望，但必須謹慎行事，并對限制有一個現實的認識。無論是加拿大還是加拿大陸軍，都無法避免遇到上述挑戰。例如，人工智能技術在沒有適當人類監督的情況下越接近殺戮鏈，可能發生災難性后果的風險就越大。因此，必須注意研究或采用能夠幫助人類決策的技術。一個指示人類做什么的 "黑盒"人工智能將是不可接受的。人工智能顧問必須能夠解釋其建議/結論，以便人類能夠理解并對所提出的建議有信心。人類決策者必須能夠對人工智能所提供的解決方案向領導作出清晰和可理解的解釋。

然而，如果謹慎地追求和應用，人工智能的大部分內容通常與《近距離接觸，不確定時代的陸地力量》中詳述的陸軍要求非常吻合。緊密的作戰應用目的是應對以快速變化為特征的作戰環境的挑戰，以及廣泛的復雜的人道主義挑戰和技術能力越來越強的對手，他們能夠使用一系列機動性越來越強的致命和非致命系統以及精心設計的反措施。應對這些挑戰在很大程度上取決于確保獲得必要的信息和分析的能力，以便比對手更快地了解和調整不斷變化的條件。作為一種先進的信息處理方法，人工智能可以提供一種重要的手段，通過提供比人類更快、更準確地處理和分析來自越來越多來源的數據來幫助滿足這些需求。因此，人工智能可以作為一個重要的決策輔助工具，使個人和共同的理解得到發展，這對于確定潛在的作戰方案，優先獲得、處置和使用軍事資產，以及提供及時開展行動所需的數據、信息和可操作的情報至關重要。

除此之外，人工智能甚至可能有助于加強陸軍所依賴的網絡安全。"能夠遠距離運行的高容量網絡為軍隊行動的開展提供了顯著的優勢。事實上，一個安全和強大的網絡是確保快速、安全地分發有效開展軍隊作戰所需的數據和分析的核心。通過開發能夠防范網絡故障、電子戰和網絡攻擊的算法，人工智能可以更充分地確保軍隊能夠 "獲得網絡的優勢"，從而以更安全、協調和協作的方式開展行動。在諸如互操作性、力量生成、力量投射和維持以及開展分散行動等方面的改進，都可能因此而受益。

自始至終，隨著人工智能技術被推向戰術邊緣，將有必要確保有足夠的電力（能源）來支持它。除了網絡，先進的電源管理和電池技術將是至關重要的。

圖：加拿大國防研究與發展部-瓦爾卡蒂爾項目的數據收集工作，該項目被稱為聯合算法戰機傳感器。該項目是較大的加拿大陸軍科學和技術組合的一部分，即數字時代的授權分布式作戰。