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在 2020 年，空中力量（制空權）辯論越來越多地關注新興技術對國防創新和未來戰爭特征的影響。人工智能 (AI) 系統、機器人技術、增材制造（或 3D 打印）、量子計算、定向能量和其他“顛覆性”技術等先進新技術的融合，第四次工業革命 (4IR)為國防應用提供了新的和潛在的重大機會，進而提高了對潛在競爭對手的軍事優勢。當前的大部分辯論可以說將“下一個前沿”技術描述為“不連續”或“破壞性”軍事創新的代名詞——從“工業時代”到“信息時代戰爭”和現在越來越傾向于“自動化時代的戰爭”（Raska，2021 年）。例如，高光譜圖像、計算攝影和緊湊型傳感器設計等先進傳感器技術旨在提高目標檢測、識別和跟蹤能力，并克服傳統的視線干擾（Freitas 等人，2018 年）。具有自適應特性的復合材料、陶瓷和納米材料等先進材料將使軍事裝備更輕，但更適應于復雜環境（Burnett 等人，2018 年）。新興光子技術，包括高功率激光器和光電設備，可能會提供基于量子計算和量子密碼學新級別的安全通信（IISS，2019 年）。

新興技術的融合——即機器人技術、人工智能和機器學習、具有先進傳感器技術的模塊化平臺、新型材料和保護系統、網絡防御和模糊物理、網絡和生物領域之間界限的技術，被廣泛認為對人類的特征具有深遠的影響。未來的戰爭，在空中力量的背景下，有望將新的機器學習算法應用于高速進行信息處理、有人/無人武器平臺和監視系統的混合自動化，以及最終指揮和控制 (C2) 決策（Horowitz，2018；Cummings，2017）。

大型軍工產品不再是技術創新的唯一驅動力；取而代之的是，具有雙重用途潛力的先進技術正在商業領域開發，然后“轉而”用于軍事應用。

然而，盡管戰略背景各不相同，但這些新興技術的傳播也引發了類似于過去 40 年提出的理論和政策規定性問題：新興技術的傳播是否真的意味著戰爭中的“破壞性”轉變？這僅僅是進化上的變化嗎？如果新興技術規定了戰爭的顛覆性變化，那么國防資源分配的必要性是什么，包括部隊結構和武器采購要求？包括空軍在內的軍事組織如何利用新興技術為自己謀利？此外，新興技術在應對 21 世紀以不確定性、復雜性和模糊性為特征的安全威脅和挑戰方面的效果如何？

顛覆性敘事的四個十年

在受信息技術飛躍的推動下，“顛覆性”軍事創新敘事和辯論的軌跡已在 IT 驅動的軍事革命 (IT-RMA) 的背景下定義，該革命已通過至少五個階段：（1）1980年代初期蘇聯戰略思想家對軍事技術革命的初步概念發現，（2）1990年代初期美國戰略思想的概念適應、修改和整合，（3）1990 年代中后期對技術的 RMA 辯論，（4） 轉向更廣泛的“防御轉型”，并在 2000 年代初期進行部分實證調查，以及 (5) 從 2005 年起質疑顛覆性敘事的批判性逆轉（格雷，2006 年）。然而，自 2010 年代中期以來，隨著人工智能和自主系統等新技術的加速傳播，人們可能會爭辯說，新的 AI-RMA 或第六次 RMA 浪潮已經出現（Raska，2021 年）。

然而，回想起來，在過去的 40 年里，IT-RMA 的實施也可以說是遵循了一條明顯低于革命性或破壞性的道路，包括對現有能力的漸進式、通常近乎持續的改進（Ross，2010 年）。雖然國防技術、組織和理論方面的重大、大規模和同步的軍事創新是一種罕見的現象，但軍事組織在很大程度上是通過一系列持續的軍事創新取得進展，從小規模創新到大規模創新，這些創新塑造了他們的戰爭行為（Goldman，1999）。雖然這個時代的許多軍事創新，例如網絡中心戰的概念已經成熟，但關于即將到來的“破壞性軍事轉型”的敘事幾乎總是超過了現有的技術、組織和預算能力。此外，不同的概念、技術、組織和作戰創新主要集中在將數字信息技術集成到現有的傳統平臺和系統中（Raska，2016 年）。

國家和非國家行為者都可能使用這種所謂的對抗性機器學習來欺騙對方，使用不正確的數據得出錯誤的結論，并在此過程中改變決策過程。

例如，在美國的戰略思想中，顛覆性軍事創新的敘事從 2005 年開始隨著伊拉克和阿富汗戰爭中的作戰挑戰和經驗逐漸淡化。更多批評聲音指向“破壞性”防御轉型的未兌現承諾。 “新思維方式和新戰斗方式”的基本原理幾乎證明了每項防御倡議或提議的合理性，這表明迷失方向而不是明確的戰略（弗里德曼，2006 年）。國防轉型懷疑論者還警告說，通過技術解決復雜戰略挑戰的邏輯有缺陷，同時放棄了潛在敵人或競爭對手的適應能力。簡而言之，由于預算要求和不切實際的能力組合而不是實際的戰略和作戰邏輯，即將發生的國防轉型的破壞性敘事已經變成了一個模棱兩可的想法（雷諾茲，2006 年）。

為什么AI浪潮不同？

然而，新的“支持人工智能”的國防創新浪潮在幾個方面與過去以 IT 為主導的浪潮不同。首先，人工智能支持的軍事創新的傳播速度要快得多，通過多個維度，特別是通過大國之間加速的地緣戰略競爭——美國、中國和較小程度的俄羅斯。大國之間的戰略競爭并不新鮮。它們深深植根于歷史——從公元前三世紀伯羅奔尼撒戰爭期間的雅典和斯巴達大戰略，到二十世紀下半葉冷戰的兩極分化。然而，新興戰略競爭的性質不同于以往戰略競爭的類比。進入 21 世紀，戰略競爭的路徑和模式更加復雜多樣，反映了在不同或重疊規則下的多重競爭，長期的經濟相互依存與核心戰略挑戰并存（Lee，2017）。然而，在爭奪未來霸權的競爭中，技術創新被描述為國際影響力和國家力量的核心來源——產生經濟競爭力、政治合法性和軍事力量（Mahnken，2012 年）。具體來說，美國幾十年來第一次面對一個戰略性的同行競爭對手中國，中國有能力追求和實施自己的 AI-RMA。因此，主要問題不是 AI-RMA 浪潮是否會在戰爭中帶來根本性的不連續性，如果是，如何以及為什么？相反，美國的 AI-RMA 是否可以被相應的中國或俄羅斯 AI-RMA 取消或至少削弱？換言之，技術優勢的差距正在有效縮小，這有效地加速了新技術作為軍事優勢來源的戰略必要性。

新興技術的融合——即機器人技術、人工智能和機器學習、具有先進傳感器技術的模塊化平臺、新型材料和保護系統、網絡防御和模糊物理、網絡和生物領域之間界限的技術，被廣泛認為對未來的戰爭具有深遠的影響。

其次，與前幾十年利用一些軍民兩用技術開發主要武器平臺和系統不同，當前的人工智能浪潮在商業技術創新作為軍事創新來源的規模和影響方面有所不同。大型軍工產品不再是技術創新的唯一驅動力；取而代之的是，具有雙重用途潛力的先進技術正在商業領域開發，然后“轉而”用于軍事應用。在這種情況下，新興技術的傳播，包括增材制造（3D 打印）、納米技術、空間和類空間的能力、人工智能和無人機，并不僅限于大國（Hammes，2016 年）。人工智能傳感器和自主武器系統的擴散也在新加坡、韓國、以色列等先進小國和中等強國的防御軌跡上。這些國家現在有潛力開發利基新興技術，以提高其防御能力和經濟競爭力、政治影響力和在國際舞臺上的地位（Barsade 和 Horowitz，2018 年）。

第三，自主和支持人工智能的自主武器系統的擴散，加上新穎的作戰結構和部隊結構，挑戰了人類參與未來戰爭的方向和特征——其中算法可能會影響人類的決策，并設想在未來的戰斗中使用致命自主武器系統（LAWS）。包括空軍在內的先進軍隊正在試驗各種依靠數據分析和戰爭自動化的人機技術。這些技術越來越多地滲透到未來的戰爭實驗和能力發展計劃中（Jensen 和 Pashkewitz，2019 年）。在美國，選定的優先研發領域側重于在各種人機協作中開發人工智能系統和自主武器——例如，支持人工智能的預警系統和指揮與控制網絡，空間和電子戰系統、網絡能力、致命的自主武器系統等。

人工智能系統將越來越有能力在John Boyd的觀察-定向-決策-行動 (OODA) 循環的每一步中簡化 C2 和決策過程。

戰略競爭、雙重用途新興技術創新和戰爭中人機交互特征的變化，這三個驅動因素的融合推動了一系列定義 AI-RMA 浪潮的新條件。它的擴散軌跡在本質上也對戰略穩定性、聯盟關系、軍備控制、道德和治理以及最終的作戰行動提出了新的挑戰和問題（Stanley-Lockman，2021a）。例如，關于人工智能系統在使用武力中的作用的國際規范辯論越來越關注法律的傳播和遵守國際人道法原則的能力。隨著技術進步從科幻領域轉向技術現實，各國對引入 LAWS 是否會違反或加強國際法律原則也有不同的看法。面對軍事人工智能應用的法律和道德影響，軍事機構越來越認識到需要解決與安全、道德和治理相關的問題，這對于建立對新能力的信任、管理風險升級和重振軍備控制至關重要。盡管如此，國防部和軍隊在倫理道德方面的努力是狹隘地關注法律還是更廣泛地關注人工智能系統的范圍之間仍然存在緊張關系。因此，包括空軍在內的軍隊需要跟蹤關于人工智能和自主性的不斷演變的觀點，并就對 2020 年代及以后的戰略和作戰環境的影響進行辯論（Stanley-Lockman，2021b）。

對空中力量的影響

在作戰層面，空軍旨在加速整合各種人工智能相關系統和技術，例如多域作戰云系統，從各種來源收集大數據，創建實時作戰圖，本質上是自動化和加速指揮和控制 (C2) 流程（Robinson，2021 年）。在這樣做的過程中，啟用人工智能的作戰云可以識別目標并將它們分配給任何領域中最相關的“射手”，無論是空中、水面還是水下——一些空軍將其概念化為聯合全域指揮與控制 (JADC2) 。部分空軍也在試驗人工智能算法作為“虛擬后座”，它可以有效控制飛機的傳感器和導航，尋找對手，并以此減少機組人員的工作量（Everstine，2020）。在這種情況下，關鍵論點是人工智能系統的進步——可以感知、推理、行動和適應的廣泛程序，包括機器學習 (ML) 系統——其性能隨著時間的推移、數據交互的增加而提高算法性能，以及深度學習（ DL）系統——其中多層神經網絡從大量數據中學習——具有“改變空戰行動以及空中力量的構思和使用方式”的潛力（Davis，2021 年）。

具體來說，根據蘭德公司最近的一項研究（Lingel 等人，2020），目前有六類 AI/ML 應用研發，其會對包括空中力量在內的未來戰爭有影響：

（1）計算機視覺——圖像識別——檢測對視覺世界中可用于處理多源智能和數據融合的對象進行分類；

(2) 自然語言處理 (NLP) — 成功理解人類語音和文本識別模式（包括翻譯）的能力，可用于從語音和文本中提取情報，但也可以監控友好通信并引導相關信息以提醒個人或單位；

(3) 專家系統或基于規則的系統——收集大量數據以推薦特定行動以實現作戰和戰術目標；

(4) 規劃系統——使用數據解決調度和資源分配問題，可以針對目標協調選定的空中、太空和網絡資產，并生成建議的分時行動；

(5) 機器學習系統——從與環境的數據交互中獲取知識，可與其他類別的人工智能結合使用，即使 C2 系統在專家知識不可用或最佳策略、技術和程序 (TTP) 未知時學習如何執行任務；

(6) 機器人和自主系統——結合所有或選擇先前類別的 AI/ML 方法，使無人系統與其環境交互；

這些與人工智能相關的類別幾乎適用于空中力量的各個方面，可能會塑造新形式的自動化戰爭：從 C2 決策支持和規劃，人工智能/機器學習可以在日益受限的時期提供推薦的選項或建議；通過數據挖掘能力支持 ISR；后勤和預測性維護，以確保部隊的安全以及平臺和單位的可用性；訓練和模擬；網絡空間行動以檢測和應對先進的網絡攻擊；機器人和自主系統，如無人機，用于從 ISR 到矛尖任務的各種任務，如壓制敵方防空和協同作戰，在空中和陸地打擊行動中整合不同的有人和無人平臺。換句話說，這里的論點是人工智能系統將越來越有能力在John Boyd的觀察-定向-決策-行動 (OODA) 循環的每個步驟中簡化 C2 和決策過程：收集、處理并將數據轉換為統一的態勢感知視圖，同時為推薦的行動方案提供選項，并最終幫助人類采取行動（Fawkes 和 Menzel，2018 年）。

然而，將人工智能系統集成到空中力量平臺、系統和組織中，以將計算機從工具轉變為解決問題的“思考”機器，將繼續帶來一系列復雜的技術、組織和運營挑戰（Raska 等人，2021 年）。其中可能包括開發算法，使這些系統能夠更好地適應環境的變化，從意想不到的戰術中學習并將其應用于戰場。它還要求為這些思考機器設??計道德規范和保障措施。另一個挑戰是技術進步，特別是在軍事系統中，是一個持續的、動態的過程。突破總是在發生，它們對軍事效力和比較優勢的影響可能是巨大的，而且在初期階段很難預測。

然而，最重要的是，關鍵問題是我們可以在多大程度上信任人工智能系統，尤其是在安全關鍵系統領域？正如 Cummings所警告的那樣，“歷史上充斥著類似的戰備承諾如何以代價高昂的系統故障告終的例子，這些案例應該作為一個警示故事”（Cummings，2021 年）。此外，越來越多的研究領域集中在如何通過生成虛假數據來欺騙人工智能系統做出錯誤的預測。國家和非國家行為者都可能使用這種所謂的對抗性機器學習來欺騙對方，使用不正確的數據得出錯誤的結論，并在此過程中改變決策過程。對抗性機器學習的整體戰略影響可能比技術本身更具破壞性（Knight, 2019; Danks, 2020）。

啟用人工智能作戰云用于識別目標并將其分配給任何領域中最相關的“射手”，無論是空中、水面還是水下——一些空軍將其概念化為聯合全域指揮與控制 (JADC2)。

從戰術和操作的角度來看，這些復雜的人工智能系統也需要連接在一起——不僅在技術上，而且在組織和操作上。對于許多空軍來說，這是一個持續的挑戰——他們必須能夠有效地（實時）在各種服務和平臺之間集成啟用人工智能的傳感器到射擊者的循環和數據流。這意味著有效地連接多樣化的空軍、陸軍、海軍和網絡戰斗管理； C2，通信和網絡；情監偵；電子戰；定位、導航和授時；使用精確彈藥。雖然選擇的 AI/ML 系統可能會緩解一些挑戰，但相同的系統會產生另一組與確保可信 AI 相關的新問題。因此，有人可能會爭辯說，未來空中力量中人工智能軌跡的方向和特征將取決于相應的戰略、組織和作戰敏捷性，特別是這些技術如何與當前和新興的作戰結構和部隊結構相互作用。

在這種情況下，人類在未來戰爭中的參與程度、改變傳統部隊結構和招募模式的必要性以及將在哪些領域使用武力都是新技術挑戰的問題。空軍正在為這些問題開發自己的而且往往是多樣化的解決方案。與過去一樣，它們的有效性將取決于與戰略持久原則相關的許多因素——將可用的國防資源“轉化”為新軍事能力的目的、方式和手段，并在此過程中創造和維持具有空中作戰能力的部隊來應對各種突發事件。成功實施的主要因素不是技術創新本身，而是持續資金、組織專業知識（即大規模和有效的軍事和商業研發基地）和實施國防創新機構的敏捷性綜合效應（Cheung，2021）。對于空中力量的未來，這意味著擁有能夠提供創新解決方案的人員、流程和系統，同時保持現有的核心能力，從而在日益復雜的戰略環境中提供可行的策略選擇。

作者介紹：

Michael Raska 博士是新加坡南洋理工大學 S. Rajaratnam 國際研究學院軍事轉型項目的助理教授和協調員。他的研究興趣集中在東亞的國防和軍事創新、戰略競爭和賽博戰。他是《軍事創新和小國：創造反向不對稱》（Routledge，2016 年）的作者，也是《國防創新和第四次工業革命：安全挑戰、新興技術和軍事影響》（Routledge，2022 年）的共同主編。他擁有密蘇里南方州立大學國際研究學士學位、延世大學國際關系碩士學位和新加坡國立大學李光耀公共政策學院博士學位，并獲得新加坡國立大學校長研究生學位獎學金。

盡管受到疫情大流行的影響，但北約科學技術組織 (STO) 憑借其由 5,000 多名科學家、工程師和分析師組成的網絡團隊，持續交付了出色的項目工作 (PoW)。這確保了 STO 始終處于科技前沿，并致力于在競爭激烈的世界中維持北約、盟國和合作伙伴的技術優勢。

2022 年，STO 公開發布了三份報告，突出了其深刻的成就并規劃了前進的道路。

報告1：2021 STO HIGHLIGHTS

2021 STO HIGHLIGHTS體現了 STO PoW 對聯盟的影響和意義，涵蓋海事研究和實驗中心 (CMRE) PoW 和協作 PoW (CPoW) 。這包括 300 多項技術活動，從主要研究項目到前景展望和系列講座，以及技術合作演示。

該報告旨在概述海事研究和實驗中心與2021 年協作PoW中最近完成的項目和成就概要。它還總結了為北約領導層提供的建議，以協助高層就決策性主題進行決策，例如：武裝部隊中的女性、CBRN 威脅和危害、新興和顛覆性技術 (EDT)、氣候變化和 2020-2040 年科技趨勢。

報告2：CMRE 2021年度報告

CMRE 的使命是組織和開展以海洋領域為中心的科學研究和技術開發，提供創新和經過現場測試的科學技術 (S&T) 解決方案，以滿足聯盟的國防和安全需求。

CMRE 2021 年度報告重點介紹了 CMRE 在執行其 2021 年工作計劃方面的活動及其在向客戶提供增值產品和服務方面取得的成就，特別是作為海事科技計劃的一部分的北約盟軍司令部轉型，其重點是：自主水雷對策；反潛戰的自主權；數據環境知識和運營效率；和海上無人系統的推動者。

年度報告說明了 CMRE 的科學家、工程師和技術人員如何以創新的方式利用新興和顛覆性技術，以保持北約的技術優勢。

報告3：2022 協同工作計劃

2022 年協作工作計劃概述了科學技術組織 (STO) 計劃在 2022 年開展的國防和安全相關研究和技術開發項目，以增強國家和北約的作戰軍事能力。2022 CPoW 由 283 個正在進行和計劃中的技術研究活動和 49 個探索團隊組成。

CPoW 是一種旨在滿足國家需求和北約要求的工具。因此，其構建基于國家、專家組/小組在其商務會議期間以及北約更高的集中組織提供戰略方向。最終，通過科學與技術委員會 (STB)， 各國仍然是決定 CPoW 如何發展的集體權威。CPoW 研究項目由法國巴黎附近的 STO 合作支持辦公室 (CSO) 管理，將在 CPoW 的所有主題領域進行：應用車輛技術 (AVT)；人為因素和醫學（HFM）；信息系統技術（IST）；系統分析與研究（SAS）；系統概念與集成（SCI）；傳感器和電子技術（SET）；以及建模和仿真 (NMSG)。

2022 年，許多 CPoW 項目繼續關注北約新興和顛覆性技術的應用和影響：人工智能、自主、大數據、生物技術、高超音速、量子科學、空間和新型材料。

新興軍事技術

國會議員和五角大樓官員越來越關注發展新興軍事技術，以加強美國的國家安全，并與美國的競爭對手保持同步。美國軍方長期以來一直依賴技術優勢來確保其在沖突中的主導地位，并保障美國的國家安全。然而，近年來，技術的迅速發展和迅速擴散，很大程度上是由于商業領域的進步。正如前國防部長查克·哈格爾(Chuck Hagel)所觀察到的，這種發展已經威脅到美國傳統的軍事優勢來源。美國國防部(DOD)已經采取了一系列措施來遏制這一趨勢。例如，2014年，國防部宣布了第三次抵消戰略，這是一項為軍事和安全目的以及相關戰略、戰術和作戰概念開發新興技術的努力。為了支持這一戰略，國防部建立了許多專注于國防創新的組織，包括國防創新單位和國防戰爭聯盟小組。

最近，2018年的國防戰略呼應了第三次抵消戰略的基礎，指出美國的國家安全可能會受到影響： 受到快速技術進步和戰爭性質變化的影響....新技術包括先進的計算、“大數據”分析、人工智能、自主、機器人、定向能源、超音速和生物技術——這些技術確保我們能夠在未來的戰爭中戰斗并贏得勝利。 美國是開發這些技術的領導者。然而，中國和俄羅斯這兩個關鍵的戰略競爭對手，在發展先進軍事技術方面正在穩步取得進展。隨著這些技術被整合到國外和國內的軍事力量中并部署，它們可能會對國際安全的未來產生重大影響，并將成為國會在資金和項目監督方面的一個重要焦點。

本報告概述了美國、中國和俄羅斯的一些新興軍事技術:

• 人工智能,
• 致命的自主武器，
• 超音速武器,
• 定向能武器，
• 生物技術,
• 量子技術。

它還討論了國際機構內監測或規范這些技術的相關倡議，考慮了新興軍事技術對戰爭的潛在影響，并為國會概述了相關問題。這些問題包括新興技術的資金水平和穩定性、新興技術的管理結構、與征聘和留住技術工作者有關的挑戰、迅速發展和兩用技術的采購過程、保護新興技術免受盜竊和征用，以及對新興技術的治理和監管。這些問題可能會影響到國會的授權、撥款、監督和條約的制定。

摘要

當代和新出現的安全威脅以及從最近的軍事行動中吸取的教訓已經證明，為了在傳統的物理領域（陸地、空中、海上、太空）實現作戰目標，確保在非物理領域的主導地位至關重要，即網絡空間、電磁環境（EME）和信息環境。因此，除了物理作戰領域之外，在非物理領域取得優勢的能力對于實現戰役的軍事和非軍事目標具有決定性意義。

作戰人員將面臨消除沖突，協作，同步和整合行動的挑戰，以實現并發揮協同效應以應對多種威脅，其中可能還包括來自每個作戰領域對手的武裝沖突閾值以下的行動，包括非物質的。

本文探討了作戰環境聯合情報準備 (JIPOE) 作為支持聯合作戰規劃、執行和評估的主要工具的作用和意義，從而有助于多域作戰 (MDO) 的同步和協調。在這方面，基于政治、軍事、經濟、信息、基礎設施-物理、時間(PMESII-PT)方法，不可能將對當代作戰環境(OE)的分析局限于物理領域及其與非物理領域的關系。相反，作者們相信，確定一種合適的方法來關注在非物理領域單獨或聯合進行的活動影響，它們在PMESII-PT所有領域的相互融合和實際操作領域的相關性，將大大有助于友軍識別和評估對手的重心(COG)、關鍵弱點、意圖和行動路線(COAs)的能力，包括各自的指標。JIPOE將為聯合部隊指揮官(JFC)提供OE的整體視圖，將與戰術層面密切合作、共享和開發，通過結合不同領域的能力，應該能夠壓倒對手的部隊。這種集中控制和分散執行的方法將有助于在作戰和戰術層面之間產生協同效應。

引言

未來的軍事行動將以物理和非物理層面的融合為特征，眾多不同的行為者將在其中運作。任何部隊都需要適應極其復雜的作戰環境和大量的作戰變量，需要適應性地使用一系列武器系統來產生致命和非致命的效果。因此，除了物理作戰領域（即陸地、空中、海上和太空），在非物理領域（網絡空間、EME、信息環境）取得優勢的能力將對實現戰役的軍事和非軍事目標具有決定性意義[1, p.280]。

OE是影響能力運用和影響指揮官決策的條件、環境和影響因素的綜合體[2, p.3]。了解OE的因素和條件不僅是所有計劃活動，特別是行動設計的關鍵前提，也是友軍保護和許多其他相關任務的關鍵前提[3, p.41]。

JIPOE代表了一種系統的方法，用于分析有關OE和對手的信息。它可以應用于全部的軍事行動。指揮官和參謀部在危機背景、根本原因和具體動態方面，對戰區形成共同的理解和整體的看法。它使指揮官能夠直觀地看到問題的程度，以及他們如何塑造和改變OE，使之成為他們的優勢，這將為他們的決策提供信息[2, p.3-5]。

JIPOE產品極大地促進了聯合（即作戰）層面的軍事行動的規劃和執行。現代軍隊，特別是北大西洋公約組織（NATO）內的軍隊，幾十年來在討論跨領域（陸、海、空）的協調行動時一直使用聯合這一術語。如今，由于全球安全環境的巨大變化以及俄羅斯和中國日益增長的野心，為了挑戰潛在的同行對手，需要采取多領域的方法。在傳統的戰爭門檻下，盟國及其合作伙伴已經受到了跨越物理和非物理領域的持續攻擊[4, p.2]。MDO一詞不同于聯合行動，因為它旨在關注跨越多個領域的行動，而不考慮服務的歸屬，不一定是由多個部門進行的行動[5，p.49]。

圖1:支持聯合行動的當前JIPOE流程的可視化。

圖2:提出支持MDO的JIPOE過程方案。

?世界各地的軍隊正在根據戰爭的發展開發、集成和使用機器人和自主系統 (RAS)。需要進一步思考這一過程在荷蘭境內發生的條件以及可能產生的挑戰和影響。HCSS 項目“軍事背景下的 RAS”試圖為這一討論做出貢獻。

在兩年的時間里，該項目產生了五篇公共研究論文，涵蓋了與在軍事背景下實施 RAS 相關的一系列主題。這些研究論文涵蓋了軍事適用性、倫理考慮、法律論述、合作要求以及 RAS 在軍事環境中的實施。所有論文都合并在此報告中，包括簡要總結分析的綜合報告和一系列六份情況說明書。 研究方法側重于獲取從業人員、研究人員、倫理學家、法律專家、行業專業人士、技術人員、民間社會組織、軍事人員和國防界其他成員的專業知識。這樣做不僅能夠收集對主題的多方面理解，而且還能將這些利益相關者獨特地聯系在一起，并促進他們之間具有挑戰性的討論。在項目過程中，與不同的咨詢委員會成員舉行了五次會議，指導了研究軌跡，并為其立場文件和研究論文草稿提供了寶貴的意見。還收集了來自 200 多名利益相關者的專業知識，參加了六場專家會議，其中涉及各種方法，包括基于場景的討論、設計會議、

次要目標是為公眾辯論提供信息，并在抵制流行的“殺手機器人”觀念的軍事背景下就 RAS 進行更細致的對話。為此，舉辦了關于 RAS 的道德困境的公開研討會，與 BNR Nieuwsradio 合作發布了五個 De Strateeg 播客，組織了會議和圓桌會議，并于 2021 年 2 月發布了一部 18 分鐘的紀錄片。

引 言

2019 年 12 月，普京在俄羅斯國防部董事會會議上發表講話時表示，“機器人系統和無人機正在被嚴格引入并用于戰斗訓練，這極大地提高了武裝部隊的能力。”幾個月后，俄羅斯國防部宣布了一項價值約 420 萬歐元的封閉招標，旨在“研究為新一代人工智能軍事系統創建神經網絡開發、訓練和實施的實驗模型”。雖然中國在公開場合遠沒有那么自夸，但他們的軍事優勢戰略是由人工智能和自動化的發展引領的，這導致一些分析人士認為，解放軍的目標是通過系統沖突和高度智能化的戰爭來主導。

這些觀點意味著一個更大的現象。世界各地的軍隊正在根據戰爭的第四次演變開發、整合和使用機器人和自主系統，需要進一步思考在荷蘭境內進行這一過程的條件以及可能出現的挑戰和影響作為結果。

HCSS 項目“軍事背景下的 RAS”試圖為這一討論做出貢獻。在兩年的時間里，該項目產生了五篇公共研究論文，涵蓋了與在軍事背景下實施 RAS 相關的一系列主題。該綜合將這些主題聯系在一起，并展示了該項目最相關的發現。下面總結了 HCSS 研究對道德要求、法律話語、合作伙伴合作、實施和概念開發和實驗的觀察，然后是關于 RAS 的軍事適用性的初級部分。

RAS的軍事適用性

機器人和自主系統 (RAS) 在軍事環境中提供了大量、重要且影響深遠的機會。為了觀察這些系統在這種情況下的適用方式并評估它們的效用，需要解決一些定義和概念：

1 自主性：人類賦予系統執行給定任務的獨立程度。根據系統自身的態勢感知（綜合感知、感知、分析）、規劃和決策，實現分配任務是自治的條件或質量。自主性是指一系列自動化，其中可以針對特定任務、風險水平和人機協作程度定制獨立決策。自主級別可以包括遠程控制（非自主）、操作員協助、部分自動化、條件自動化、高度自動化或完全自動化。

2 機器人：能夠通過直接的人工控制、計算機控制或兩者兼而有之來執行一組動作的動力機器。它至少由平臺、軟件和電源組成

3 機器人和自主系統 (RAS)：RAS 是學術界和科學技術 (S&T) 社區公認的術語，強調這些系統的物理（機器人）和認知（自主）方面。RAS 是一個框架，用于描述具有機器人元素和自主元素的系統。值得注意的是，RAS 的每個連續部分都涵蓋了廣泛的范圍。“系統”部分指的是廣泛（在我們的例子中為軍事）應用領域的各種物理系統。在計算機或網絡上運行的自動化軟件系統，包括“機器人”，即無需人工干預即可執行命令的軟件，不符合 RAS 的條件，因為它們缺少物理組件。“機器人”部分，指的是系統的物理布局，認為系統是無人或無人居住的。所有其他物理方面（大小、形式，無論是飛行、漂浮還是滾動等）都保持打開狀態。

4 致命自主武器系統 (LAWS)：一種武器，在沒有人為干預的情況下，根據人為部署武器的決定，在沒有人為干預的情況下選擇和攻擊符合某些預定義標準的目標，因為攻擊一旦發動，人為干預就無法阻止。

5 有意義的人類控制（MHC）：MHC 包括（至少）以下三個要素：（1）人們就武器的使用做出知情、有意識的決定；(2) 人們被充分告知，以確保在他們對目標、武器和使用武器的背景所了解的范圍內，使用武力符合國際法；(3) 所討論的武器是在現實的操作環境中設計和測試的，并且相關人員已經接受了足夠的培訓，以便以負責任的方式使用武器。MHC 是一個復雜的概念，在許多情況下，上述描述并不是決定性的。荷蘭官方的立場是，“所有武器，包括自主武器，都必須保持在有意義的人類控制之下。”

“殺手機器人”的言論已將公眾對軍事環境中機器人和自主系統的看法縮小為完全關于高度或完全自主系統使用致命武力的觀點。實際上，RAS 可應用于眾多軍事功能和任務，每個功能具有不同程度的自主性（見下圖）。機器人和自主系統的廣泛軍事適用性產生了無數和巨大的機會。未來幾年的挑戰是充分利用這些機會，發揮軍事優勢的潛力，同時降低所帶來的風險。

在這些功能中實施 RAS 會帶來重大挑戰，但也預示著軍隊將面臨更有效、更高效和更敏捷的新機遇。可以根據這些類別評估 RAS 繼續改進/再改進國防領域的潛力。

速度。在促進快速決策和威脅優先級排序的人工智能的幫助下，RAS 已經能夠超越人類的反應時間并縮短 OODA（觀察、定位、決定、行動）循環。

可靠性。將任務委派給機器需要高度的信任，但到目前為止，RAS 還不能證明在所有軍事應用領域都有足夠的可靠性。然而，我們對這些系統的信心將會增加，因為它們證明了它們在執行特定任務時的可靠性和有效性。

準確性。人工智能系統的面部圖像識別和感官能力已經超過了人類的表現水平，盡管無人系統比人類操作員更精確的說法受到廣泛爭議。

大規模效應。由于射程和耐力的增加，RAS 有能力增強對戰場的覆蓋范圍并壓倒對手。這種潛力的最好例子是“蜂擁而至”。

可達性。RAS 極大地增強了監視、情報、偵察和武器系統的可用存在點。

穩健性。在短期內，由于惡劣的天氣和任務的變化等意外條件，RAS 將比人類更容易失敗。這種脆弱性延伸到虛擬域：由于連接丟失、黑客攻擊和其他干擾可能導致系統無法運行。

安全。RAS 可以執行“枯燥、危險和骯臟”的任務，以便人類可以專注于更專業的任務并遠離火線。

成本。盡管最先進技術的獨家使用權將保留給最富有的玩家，但現在被認為是高度先進的系統的成本將在未來 20 年內下降，從而變得更加普及。

維護。考慮到系統的復雜性和涉及的多個（外部）合作伙伴，更新和升級 RAS 軟件和硬件可能會更加困難。

時間效率。RAS 可以 24/7 全天候高標準執行乏味且重復性的監控任務，無需休息，高效解決后勤規劃，快速超越人工多任務處理的極限。

靈活性。盡管 RAS 目前在執行特定任務方面表現出色，但在可預見的未來，人類仍將是最靈活的。隨著開發人員繼續創新當前系統，這種動態可能會發生變化。

適應性。RAS 具有高度自適應性，并且隨著時間的推移在系統生命周期（擴展、擴展、升級等）期間易于重新配置，以便跟上動態環境中出現的新要求。

外部合法性。因此，軍方與 RAS 的接觸必須在他們（可能）提供的先進能力與其所服務的社會的價值觀和規范之間取得平衡。

內部合法性。RAS 的信任和組織規范化將隨著時間的推移而得到加強。隨著對系統的理解、可預測性和熟悉度的提高，它們在組織內的合法性將得到鞏固。

許多國家認識到這種潛力并意識到需要在瞬息萬變的國際舞臺上具有軍事競爭力，因此將 RAS 用作其武裝部隊的一部分（圖 2）。然而，盡管有明顯的機會，但在軍事環境中實施 RAS 并非易事。許多實際和理論挑戰阻礙了實施過程，需要政策制定者、創新者、研究人員、國防界和民間社會成員之間的討論，在許多情況下，這些挑戰考驗著我們賴以監管、開發、獲取、整合和使用其他軍事技術。為了分析這些挑戰，重要的是確定 RAS 系統生命周期的三個階段：開發、集成和使用（圖 3）。下一節總結了在 HCSS RAS 項目期間探索和分析的理論考慮（道德和法律）和實際考慮（私營部門合作和概念試驗與開發）。

RAS的開發是一個硬件和軟件設計和生產的動態過程，在后期根據系統測試、集成、監控和使用的結果不斷地重新審視。RAS的設計和開發需要國防部門和私營部門之間更深入的互動與合作。因此，私營部門在塑造 RAS 生命周期的發展階段和解決與該階段相關的理論和實踐考慮方面發揮著關鍵作用。

這一階段涉及 RAS 的組織嵌入，由此與系統開發者/生產者的關系發生變化，新的參與者（例如實際的軍事最終用戶）出現或獲得更主導的角色。在這個階段，“交接”變化的性質引發了關于不同參與者角色的新問題。

在作戰環境中使用 RAS 會影響軍隊的工作方式、與誰合作以及在什么條件下工作。這是因為相關系統的更大自主性促使操作員和指揮官以“更高的抽象層次”與系統進行交互。除了部署之外，這個階段還包括RAS的維護和服務。

結 論

機器人和自主系統代表了軍事領域的轉變。它們提供了顯著的軍事能力，以擴大軍事行動的質量、范圍、效率和安全性，并正在改變我們現在和未來對抗沖突的方式。RAS 功能正在實施，不僅是荷蘭武裝部隊，還有我們的潛在對手。技術、運營、法律和道德問題，以及這種新興技術的潛在擴散是復雜且相對較新的。

隨著新發展的出現和在運營使用過程中獲得經驗，我們概念化、設計、建造和運營 RAS 的方式將需要反復重新考慮。這也意味著需要不斷的知識開發、概念開發和實驗。為了充分了解 RAS 的潛力及其作為軍事工具箱中重要戰略工具的要求，必須在操作環境中進行實際測試。

要讓行業充分參與這些市場，在這個快速發展的領域中共同開發和共同試驗需要不同的思維方式。在產品完全成熟并且操作使用表明它們被充分理解和可預測之前，RAS 將需要通過短周期創新過程進行不斷調整。

在軍事背景下開發和實施 RAS 將需要持續關注、創造性的大局思維以及與利益相關者（包括政策制定者、學者、倫理學家、律師、行業專業人士、技術人員、民間社會和國防界）的強大合作網絡。

AI的潛在應用與帶來的益處已經遠遠超過其他任何技術，從日常娛樂到提高生產效率，拯救生命，預計AI工具還將對聯邦政府產生重大影響，并對聯邦系統和結構產生音響。在享受AI好處的同時，也必須準備好應對相關風險。鑒于這項技術有可能在政府范圍內轉變工作，管理和預算辦公室以及科學和技術政策辦公司應繼續帶頭努力管理這些風險。Parthership for public Service和IBM政府事務中心希望這份白皮書能在政府內部引發對話。尤其是：如何最好地使人工智能成為機構任務規劃的一部分，而不僅僅是松散地與單獨項目關聯的某項技術而已。