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(美國國防部/佩吉-弗里森）

隨著國際緊張局勢的加劇，從中東到太平洋，以及當前沖突在全球范圍內的擴展，如俄烏戰爭，正在目睹近代史上前所未有的升級。這種緊張局勢的影響不僅跨越地理范圍，而且隨著近年來技術的飛速發展，還延伸到了太空和網絡空間領域。最近，人工智能已成為未來戰爭和整個國防領域發展的一個核心方面。例如，法國海軍宣布計劃將人工智能用于水下聲學戰的信號分析。同樣，意大利國防巨頭萊昂納多公司在幾周前向分析師介紹情況時預測，到2028年，其與國防相關的網絡安全、太空和人工智能工作將增加四倍。這清楚地表明了一個趨勢，即人工智能正日益成為戰爭概念和整個國防部門的精髓。這意味著，了解人工智能對于確定國防部門和戰爭的未來至關重要。正如最近發表的見解《人工智能污染：信息戰的未來威脅》一文中所述，人工智能日益普遍地融入各種流程，其影響已遠遠超出了單純的網絡空間。必須理解人工智能的融合和影響，超越迄今為止的理解。在此背景下，人工智能正在推動安全層面的逐步融合。

本文的前提是以關于人工智能污染的一文中提出的觀點為基礎，分析人工智能目前是如何影響國防部門和全球安全的，并展望其可能帶來的潛在發展。例如，對當前軍事條令、結構和方法的分析揭示了人工智能有可能填補的空白，同時也會產生新的漏洞。根據最新的洞察發現，可以了解軍事動態的潛在重塑，進而了解國家實力和力量投射的潛在改變。目標是研究人工智能作為一種新的媒介將如何影響地區安全綜合體的概念。這可能會導致沖突的徹底轉變，例如中東地區各行為體之間的沖突。本研究不僅旨在展望和分析人工智能如何改變武器裝備和當前軍備系統的效率，還旨在了解人工智能如何從根本上重新定義安全范式，改變對戰爭和安全的理解。這不僅從學術角度來看至關重要，對各國政府和國防機構來說也是如此，因為重新定義國防政策以適應這些根本性變化的能力將是塑造下一世紀未來安全格局的關鍵優勢。本文旨在從對當前事件和趨勢的技術分析入手，為讀者提供對潛在發展的整體理解，進而明確人工智能可能對國防部門，進而對全球安全產生的潛在作用和影響。

本文探討的主要問題是，基于哥本哈根國際安全研究學院提出的區域安全綜合體理論（RSCT），人工智能已經和將要如何影響安全和地緣政治。該理論強調，區域層面的地緣政治動態應被視為相互依存的，并像區域集群一樣運作，主要由地理上的鄰近性驅動。安全被視為一個社會建構的概念，由每個地區行為者的觀念、利益和互動所決定。這與建構主義密切相關，建構主義強調社會建構和意識形態因素在塑造國家和國際體系中其他行為體的行為和互動方面的重要性。地區安全綜合體國家間的互動在地理上一致的集團內形成了安全上的相互依存。本文還將引用地區安全綜合體理論的一個修正版本，即 “安全化模式”，它有助于理解受影響國家之間復雜的聯系網絡，以及事件如何影響這些聯系。總之，本文將強調理解人工智能如何通過技術、程序和條令的宏觀變化影響更廣泛的宏觀區域動態的重要性。

本文提出了對人工智能的新理解，即人工智能是源于網絡空間領域的戰爭領域的整合者。在這一擴展過程中，人工智能越來越多地與人類因素互動，導致人工智能污染現象成為日益相關的安全威脅。結論是，缺乏一種旨在均衡整合各國不同的軍事條令和人類動態，以及不同模型之間不同的人工智能邏輯的整體方法，在軍事行動日益缺乏靈活性方面發揮了重要作用。這反過來又增加了軍事進程的脆弱性，影響了防御和力量投射能力。因此，當務之急是制定戰略，考慮人工智能帶來的錯綜復雜的動態變化，以保持軍事和國防結構的穩健性和適應性。理解和實施這種綜合方法對于未來的軍事效率和國家安全至關重要。

人工智能滲透：加速戰爭領域的融合

為了理解人工智能與國防部門之間的關系，首先需要理解和定義 “戰爭領域” 這一概念。這些領域包括武裝部隊為實現其戰略目標而參與沖突的各種物理和虛擬空間。主要領域包括陸、海、空、天和網絡，每個領域都具有獨特的特點，需要專門的戰術、技術和戰略。

首先，陸域的特點是高度動能戰爭，敵對雙方部隊為控制土地和人口中心而交戰。這一領域涉及直接的物理對抗和地面部隊、坦克和大炮的部署，以確保戰略要地的安全并影響沖突的結果。另一方面，海域對一個國家的力量投射能力至關重要。這體現在利用航空母艦和海軍艦隊在遠離本土的地方開展長期行動或對領海實施控制。海權對于維持全球存在、確保海上安全和支持兩棲作戰至關重要。空域以其極強的機動性和實現對對手的空中優勢為目標。對天空的控制使戰略優勢成為可能，使空中偵察、精確打擊和快速部隊部署成為可能。空中力量對進攻和防御行動都至關重要，影響著軍事行動的整體效果。太空領域雖然是最新的領域，但正變得越來越重要。它包括對衛星和天基基礎設施的控制，對電信、導航和戰略意識至關重要。太空領域的主導地位為情報搜集、導彈防御和協調其他領域的軍事行動提供了巨大優勢。最后，網絡領域橫跨前面提到的所有領域。它的動能最小，但影響卻最深遠。網絡戰涉及對信息系統、網絡和數據的操縱和破壞。它是社會中大部分人進行互動和運作的媒介，使其成為防御和進攻行動的關鍵領域。從通信到指揮和控制系統，網絡領域影響著現代戰爭的方方面面，因此在當代軍事戰略中不可或缺。

了解這些領域有助于概括每個領域在地區安全綜合體理論（RSCT）中的重要性和潛在作用。RSCT 為分析地區安全動態如何受到這些領域相互作用的影響提供了一個框架。例如，對海域和空域的控制可以極大地影響地區力量平衡和地緣政治穩定。同樣，網絡和太空領域的主導地位也會影響通信和信息優勢，從而改變戰略態勢。通過將人工智能融入這些領域，可以進一步提高軍事能力和效力。人工智能可以改善決策、優化資源配置，并使所有領域的行動更加精確和高效。然而，人工智能也會帶來新的弱點和挑戰，因此有必要全面了解其中涉及的技術和人為因素。

總之，戰爭領域的概念是理解人工智能與國防部門之間關系的基礎。每個領域都帶來了獨特的挑戰和機遇，它們與人工智能的結合有可能改變現代軍事行動。在繼續探索這種關系的過程中，必須考慮戰爭在地區和全球安全背景下的戰略影響和不斷演變的性質。

資料來源 GAO-19-570, GAO 對國防部信息的分析

既然已經解釋了每個領域，那么就可以開始分析人工智能與這些領域的關系了。首先，必須明白，人工智能與網絡空間有著內在聯系，它是網絡空間的一個實體。然而，如前所述，它的影響范圍遠遠超出了這個層面。這是因為，人工智能并不局限于一個僅僅傳輸或操縱信息的空間。相反，它是一個主動的代理，能夠對輸入做出反應，不斷發展，并與網絡空間以外的外部力量相互作用。因此，從網絡領域開始，人工智能正日益將其影響力擴展到其他戰爭領域。它正在成為戰略決策中必須考慮的因素，不僅與網絡戰有關，而且還包括在地面行動的士兵等。這種不斷擴大的影響要求對人工智能有更廣泛的了解，并將其融入各種軍事戰略和行動中。

資料來源：埃德溫-拉克斯，TRENDS 研究與咨詢公司

例如，將人工智能融入武器和識別系統可能意味著指揮官需要找到偽裝和部署部隊的新方法。此外，軍事組織和程序目前的運作方式可能會被重新定義，通過將人工智能整合到流程中來提高其運作效率，這就需要采用不同的人力。從這一宏觀視角，可以看到人工智能的橫向發展和日益普及。這一發展意味著這些不同的戰爭領域正變得比以往任何時候都更加相互關聯，而人工智能則是它們之間的共同點。

超越武器系統的人工智能：重新定義戰爭范式

從前面提出的觀點出發，可以看到，人工智能在國防技術中的推動作用越來越深遠，有可能導致戰爭態勢發生根本性變化，這種變化源于技術進步，并轉化為更廣泛的戰略影響。

然而，重要的是要明白，這些變化不僅是人工智能本身的結果，也是人工智能與人的因素相互作用的結果。軍隊的有效性不僅在于其武器裝備，還在于其組織、官僚體系和條令，實質上就是軍隊的運作方式和對其使命的認識。

這些要素因組織而異，也因國家而異。例如，歐洲軍隊和美國軍隊在處理戰爭領域的方法上存在若干差異，而這些差異反過來又影響了將人工智能融入其進程的結果。歐洲軍隊的方法一般具有更全面和以個人為中心的特點，這能增強對突發事件的應變能力，促進即興和創造性解決方案的發展。然而，這是以專業化、高效率的軍事流程為代價的。另一方面，美軍在很大程度上依賴于不斷優化的既定專業方法。然而，這種依賴往往導致在將這些專業化方法整合為一個具有凝聚力的整體愿景時面臨挑戰，并且在應對優化流程未考慮到的意外事件時面臨更大困難。

由此可以看出，人工智能的整合可能會有很大的不同，這不僅是由于技術上的差異，也是由于每個軍隊和國家的文化、結構和對人工智能的總體態度。這就引出了一個新的視角，即人工智能對國防的影響不僅取決于技術進步，還取決于軍事領導層歷來低估的人為因素。

為此，必須重新思考和更新戰爭領域的概念，將人類/政策領域納入其中，作為人工智能與國防政策理念相關的一個基本橫向要素。這種變化意味著組織與人工智能之間會產生新的動態關系，同時也會出現新的脆弱性。例如，操作自動化軍事流程的人工智能可能會被利用來調節依賴于它的人類和軍事結構，從而降低效率或造成損害。就美軍而言，這可能會利用其高度依賴政策的方法，導致不可預測性增加。相反，在大多數歐洲國家的軍隊中，人工智能可能會通過操縱情緒來利用以個人為中心的方法，導致個人做出低效或自毀的決定。

這些重大漏洞源于人類與人工智能之間日益增強的互動，有可能將人工智能轉化為最危險的內部威脅。在設想軍事組織的核心和國防政策的未來時，必須考慮到這一脆弱性。至關重要的是，不僅要對這些未來情景做出反應，還要積極主動地重新定義國防的愿景。通過認識和解決這些復雜性，可以更好地為人工智能融入國防做好準備，確保技術和人為因素和諧平衡，以取得最佳成果。

人工智能如何重新定義力量動態

既然已經從微觀層面探討了人工智能的影響，研究了人工智能與軍事組織和人類的關系，那么將放大視野，了解人工智能的整合對不同軍隊之間力量動態的廣泛影響和總體效果。正如在最近關于人工智能污染的見解中所討論的，人工智能應被視為現有動力的加速器和放大器。這意味著，人工智能不僅能提高大型成熟軍隊的效率和流程，還能擴展小型軍隊的能力。通過利用人工智能，較小的軍隊可以在網絡空間站穩腳跟，通過擴大其網絡影響力和能力來彌補其缺乏強大武器庫和有限人力的不足。這也為利用大型軍隊對人工智能的依賴提供了機會，有可能利用人工智能來對付它們。矛盾的是，規模較小的軍隊可能更有能力識別和應對人工智能污染以及人工智能帶來的內部威脅。

規模較小的軍隊之所以具有更高的敏感性，是因為它們的流程和組織結構對內部變化更為敏感。在成員間人際關系至關重要的環境中，更容易發現行為或官僚流程的變化。因此，規模較小的軍隊通常更能抵御人工智能污染。相比之下，嚴重依賴預定組織流程的大型軍隊更容易受到人工智能污染的影響。他們對這些流程結果的依賴往往使他們看不到人與人之間的動態關系，而這些動態關系可能預示著對人工智能的對抗性利用。因此，不加批判的共識和對標準化程序的依賴因軍隊規模而加劇，成為現代軍隊的重大弱點，而這些軍隊正日益將人工智能整合到其武器系統和官僚程序中。這表明，在規模較大的軍事組織中，人工智能的脆弱性本來就更大，而在規模較小的軍事組織中，這些脆弱性則會得到一定程度的緩解"。

這種轉變導致了安全競爭環境的部分公平化。規模較小的軍隊傳統上沒有能力挑戰規模較大的軍隊，但現在可以利用人工智能進行更復雜的網絡攻擊，并破壞規模較大的對手依賴人工智能的內部流程。這會阻礙決策和作戰效率，而這對現代軍隊的運作至關重要。

目前，人工智能的 “腐敗 ”或污染尤其令人擔憂。如前文所述，利用人工智能的機會之窗不僅受到人工智能程序技術限制的影響，還受到其與用戶和流程關系的影響。不同的軍隊有不同的方法，這意味著人工智能不僅可以被訓練成通過虛假信息直接攻擊程序，還可以利用組織如何操作人工智能和執行其流程的漏洞"。

例如，谷歌搜索最近實施的人工智能概述。該功能根據在互聯網上找到的結果，為輸入谷歌的問題提供簡短的答案。人工智能的這種應用很容易受到人工智能污染的影響，因為它們對在線信息的依賴性使其很容易被人利用，傳播虛假信息，從而改變搜索結果。這些人工智能概述對最終用戶的影響深度還受到用戶與該功能交互方式的影響。他們會核實信息嗎？他們是否以特定的方式執行答案以解決問題？對這些互動的進一步研究和分析可能會開辟網絡戰的新領域，強調心理和間接的內部破壞，而不是直接攻擊（如 DDoS）或人工智能軟件本身。這種情況正變得越來越真實，美國空軍最近整合 NIPR-GPT 就是一個例子。盡管這種新的人工智能模式仍處于初始階段，但它強烈地預示著人工智能將在軍事流程中發揮無處不在的作用。

出于這些原因，必須發展新的網絡安全概念，并重新評估不同軍種在戰爭中的互動方式。

重塑全球安全范式

通過進一步放大，注意到軍事組織內部流程最基本的改變是如何對更宏觀的戰略動態產生重大影響的。具體來說，人工智能的應用重塑了安全和網絡戰的概念，對國家間更大范圍的地緣政治動態及其追求戰略目標的方式產生了深遠影響。例如，利用人工智能來支持后勤線路的規劃和實施、部署周期的安排以及飛行員飛行時間的確定，可以大大提高美軍在中東地區的作戰能力。然而，在這些過程中過度依賴人工智能，再加上以政策為中心的方法，可能會被國家代理人所利用。這些代理人可以通過直接的網絡攻擊來操縱和扭曲人工智能的能力，而人工智能本身對人工智能的依賴會使網絡攻擊變得更加有效和擴大，還可以通過人工智能污染，破壞人工智能使用的地面數據，如衛星地形數據和地面情報以及在線開源情報。

例如，這些代理人可以在人工智能的幫助下攻擊衛星網絡，改變地形報告，利用人工智能對當地民眾施加心理影響，并傳播虛假的在線數據。這種被破壞的情報一旦被人工智能利用，就會產生后勤路線，軍事資產可能會不由自主地暴露在較小規模部隊的直接攻擊之下，從而有可能擾亂美軍在該地區的后勤工作。此外，由于與歐洲同行相比，美國軍事人員通常更依賴于高效的政策和預先確定的流程，因此在感知人工智能輸出的改變和中斷方面可能會缺乏意識。

此外，將人工智能融入軍事行動也會改變戰略決策的制定和執行方式。人工智能系統本質上是基于數據輸入和編程算法運行的，這意味著任何對數據的破壞或篡改都可能導致戰略規劃和執行出現重大失誤。這可能會產生連鎖效應，導致部隊調動、供應鏈管理，甚至關鍵行動的時間安排出現誤判。這些漏洞突出表明，必須采取強有力的網絡安全措施，開發能夠抵御外部攻擊和內部錯誤的人工智能系統。

這種情況可能意味著，伊朗的代理人雖然規模較小、裝備較少，但有可能擴大其能力，擾亂或影響對美國在海灣地區軍事基地的空中補給，改變無人機的航線和打擊能力，并使伊朗有能力暫時躲避西方的軍事能力，實施遠遠超出目前想象的打擊。這是一個巨大的戰略風險，軍事領導層需要通過對戰略動態的重新認識以及對軍事進程和網絡安全采取不同的方法來應對這一風險。

此外，人工智能在軍事行動中的地緣政治影響超出了眼前的戰術問題。在國防戰略中實施人工智能會影響國際關系，因為各國可能會根據自身的軍事能力和軍事資產的使用情況，將人工智能增強的能力視為威脅或機遇。軍事領域人工智能發展的競爭性質可能導致安全動態升級，各國和地方行為體不斷努力在人工智能能力方面超越對方，從而使全球安全動態進一步復雜化。這進一步增強了國際合作與對話的重要性，以管理與軍事領域人工智能相關的風險，并制定可防止升級和促進穩定的規范和法規。

總之，雖然人工智能為增強軍事能力提供了巨大潛力，但它也帶來了新的脆弱性和戰略風險，必須加以謹慎管理。軍事領導層不僅要注重將人工智能有效地融入其行動中，還要制定全面的戰略來降低相關風險。這包括投資網絡安全，培養警惕文化，減少人員對預定流程的依賴，以及參與國際努力，規范和管理人工智能在軍事環境中的使用。只有通過這種多層面的方法，才能充分發揮人工智能的優勢，同時最大限度地降低軍事升級的潛在風險。

結論

正如所見，人工智能在國防部門和現代軍隊中的逐步應用正在打開潘多拉魔盒。這種新技術的不可預測性是由其快速發展、適應性強以及對其應用效果的片面理解造成的。不過，正在逐步顯現的變量將決定它對戰爭動態和實施機構產生影響的程度和類型。與此同時，可以看到，這種劇烈的變化將需要對地緣政治動態、網絡安全和軍事條令有新的理解，從而更好地融入人工智能帶來的變化。

此外，人工智能系統的整合不僅僅是技術或作戰上的轉變，它還代表著軍事戰略和政策的根本性轉變。部署人工智能將需要對人員進行全面培訓，并對指揮控制結構進行重大調整，以充分發揮該技術的潛力。此外，倫理方面的考慮也將變得越來越重要，因為在作戰場景中使用人工智能會引發問責、決策以及人工智能污染可能造成意外后果等問題。

最后，人工智能系統的整合將帶來國家和軍隊之間力量平衡的變化，這將在不久的將來重新定義不同的地區安全綜合體和安全概念。這種轉變很可能會導致新的聯盟和競爭，因為不同的集團將尋求采用或對抗人工智能能力。在這種不斷變化的格局中，保持戰略優勢將是至關重要的，這就需要不斷創新，適應人工智能日新月異的技術發展。

參考來源：TRENDS Research & Advisory

圖：一名士兵戴著虛擬現實眼鏡；前景是一副國際象棋的圖案。

商業上可行的生成式人工智能（AI）的興起有可能改變眾多領域。這種變革對當代軍事教育的影響尤為深遠。

生成式人工智能將從根本上重塑兵棋推演（在戰術、作戰或戰略層面模擬戰爭各方面的分析游戲），使高級軍事和政治領導人能夠尋求更好的戰術解決方案來應對突發危機，解決更復雜的后勤和作戰挑戰，并深化他們的戰略思維。

兵棋推演的藝術

兵棋推演從一開始就旨在為指揮官提供只有通過實戰才能獲得的逼真訓練。

兵棋推演最初是由普魯士參謀在 19 世紀初發起的，涉及高度詳細的比例模型和計算傷亡的復雜圖表，通常作為一種教育練習，旨在讓指揮官獲得與真實對手作戰的經驗。

兵棋推演迫使指揮官適應對手的戰術，并依靠自己的直覺來應對突發情況，是一種反映人類作戰經驗的嘗試。

兵棋推演還提供了一種測試作戰計劃的方法，讓領導者獲得規劃大規模行動的經驗，并克服復雜的后勤挑戰。

通過在一塊棋盤上可視化廣闊的距離，作戰兵棋推演可以在大多數專業軍事部隊無法復制的規模上檢驗條令。

從主要利用兵棋推演進行演練和計劃的日本中途島襲擊，到北約長期進行的系列海上兵棋推演，此類演習往往是作戰計劃的關鍵部分。

最后，兵棋推演為一國軍事和國家安全機構內部形成共同的戰略文化奠定了基礎。由于這些演習往往反映的是高級軍事和政治領導人最有可能面臨的危機，因此兵棋推演為軍官們提供了分享觀點的機會。

生成式人工智能

人工智能已被用于當前的沖突局勢中，包括以色列在加沙地帶。生成式人工智能的崛起還將深刻改變兵棋推演的做法，因為兵棋推演是訓練人類指揮官、完善作戰計劃和條令以及發展更強大的戰略文化的一種練習。

與國際象棋、風險和圍棋等其他戰略游戲一樣，生成式人工智能將有能力挑戰指揮官對戰場戰術的處理。

人工智能指揮官將不再依賴人類的直覺，而是能夠幾乎完美無瑕地模擬對手的戰術，讓對方軍官幾乎不花一分錢就能與一系列當代部隊進行對抗訓練。

鑒于人工智能系統的定制化程度越來越高，指揮官們還可以針對自己的摹擬體進行訓練，幫助他們克服自身的弱點。

這一過程最終甚至可能擴展到人機互動。人工智能的進步可以讓軍事領導人在處理復雜的軍事人工智能方面獲得更多能力，并從更廣泛的角度獲得戰術建議。

在訓練指揮官面對未來戰場的同時，人工智能增強型兵棋推演也可能刺激作戰計劃的重大改進。借鑒商業行業的經驗，人工智能可能有能力指揮設備和人員支持特定的戰役目標，同時優化靈活性以應對突發威脅。

鑒于其強大的計算能力，人工智能兵棋推演還將允許專業軍事規劃人員針對幾乎無窮無盡的可能突發事件測試他們的假設，從而加強內部決策過程并微調預先存在的模型。

最后，生成式人工智能將使兵棋推演融入更多戰略，為軍事和政治領導人提供寶貴的見解和經驗。

為不確定性做好準備

通過生成更廣泛的基本場景來指導游戲，人工智能還能讓參與者考慮到多種可能的發展，每種發展都有近乎無限的可能性。

這將使參與者能夠適應每個玩家戰略計算的變化，包括聯盟結構、經濟因素、政治發展和社會趨勢，所有這些都會對現實世界的軍事戰略產生壓力。

人工智能有能力在兵棋推演中引入新的事態發展，包括通過其錯誤的假設，這將迫使指揮官為不確定性和 “戰爭迷霧 ”做好準備，這在當代復雜的作戰環境中是一項越來越必要的技能。

人工智能增強的戰略兵棋推演還將增加高級領導人被迫與對自身戰略條令的懷疑作斗爭的可能性，促進各自組織內部更深入的討論。

軍事科學革命

自第一次世界大戰以來，將兵棋推演作為戰術、作戰和戰略演練一直是先進軍隊的標志，它使政治和軍事領導人能夠進行擁有復雜性的戰爭，而這些復雜性僅在一代人之前是無法想象的。

生成式人工智能的興起及其對兵棋推演的貢獻很可能會促使軍事科學領域的又一次革命。這些游戲將提高訓練演習的逼真度，讓領導者為未來的沖突做好準備，解決復雜的后勤挑戰，并為總體軍事戰略帶來新的創新。

隨著當代戰斗日益混亂和復雜，正確傳授戰爭藝術變得更加重要。

參考來源：The Conversation

隨著各國和國防組織適應快速變化的安全和戰爭環境，生成式人工智能正在成為一種重塑戰略、能力和行動的變革性技術。

增強態勢感知和決策能力

生成式人工智能正在重塑國防情報界和軍事部門的工作方式，以及他們提供戰場態勢感知和決策的方式。由于人工智能算法能快速關聯來自不同傳感器系統的數據，如地面傳感器、衛星、無人機和其他可用的戰場信息源，因此能實時描繪作戰環境，從而增強在壓力最大、時間最緊迫的條件下作戰的指揮官的決策能力。從這個意義上說，生成式人工智能在作戰情報中的應用與美國國防部 2017 年宣布的 “Project Maven ”計劃有異曲同工之妙。

改變軍事訓練和模擬

生成式人工智能改變了國防軍事訓練和模擬。利用人工智能算法，軍事人員現在可以接觸到高度逼真的動態訓練模擬環境，幾乎可以適應無限多的作戰場景--所有這一切都具有成本效益且無風險。北約正在將人工智能融入其訓練計劃，讓這些模擬環境適應受訓人員的行動和反應。這表明人工智能有能力設計獨特的學習體驗，適應受訓者的需求，并優化他們的認知準備狀態。

推進自主系統

將生成式人工智能融入國防領域，對無人監視、偵察和作戰行動自主系統的研究和開發起到了重要作用。人工智能允許無人機和無人駕駛車輛在沒有人類直接控制的情況下執行任務，從而提高了速度、耐力和風險。以色列國防軍最近開始使用人工智能驅動的自主無人機在邊境合規場景中執行軍事監視和偵察任務，這證明了這些技術的作戰優勢和戰略價值。

網絡防御與安全

生成式人工智能在網絡安全領域也大有可為。它可以幫助識別、預防和應對網絡威脅--使用人工智能算法來識別可能預示著網絡攻擊的新穎和前所未見的模式。美國網絡司令部利用人工智能增強其網絡防御能力，其結果是為關鍵信息基礎設施提供更加積極主動的安全態勢，并改善運行的連續性。

印度在國防領域對新一代人工智能的戰略擁抱

印度在國防領域的生成式人工智能整合方面處于領先地位。印度政府已經認識到人工智能在戰區內外形成下一代能力支柱的潛力，如今已在國防部門啟動了多項宏偉的人工智能設計。根據一項名為 “AI for ALL ”的倡議，印度政府正在將人工智能融入其 “Mae in India ”和 “數字印度 ”的敘事中。在國防研究與發展實驗室（DRDO）內部，量子計算和人工智能正被用于生成用于指導無人駕駛航空器和水下航行器、網絡防御以及軍事平臺預測性維護的系統。

主要挑戰與機遇

計算是實現生成式人工智能的挑戰之一。GMLV 技術表明，先進的人工智能需要強大的計算能力，而這一直是部署下一代神經網絡所面臨的問題。因此，美國可能有更多機會在美國出口商、銀行業、保險業和醫療保健業的新興市場中發揮重要作用，并利用國家安全局開發的加密系統--這是對信息時代研發工程設計的重要性的另一種諷刺--所有這一切都源于印度對創生式人工智能的戰略擁抱，以及其預期的近乎無限的創造和組合，而這些都是事先無法預測的。

隨著生成式人工智能在國防工業中的應用持續升溫，我們肯定會看到在預測性維護、物流優化、下一代武器系統開發和其他領域出現更多技術。但是，正如所指出的，人工智能技術的快速發展也帶來了一些實質性的挑戰，尤其是在安全和道德領域。這些挑戰包括：自主武器擴散風險的蔓延；戰場上的潛在競爭；人工智能驅動的沖突升級動態；以及無數其他挑戰。要應對這些挑戰，就必須開展大量國際合作，并作出全球承諾，制定人工智能倫理準則和監管框架。

結論

生成式人工智能即將徹底改變國防工業，開啟全新的能力和效率世界。但是，我們利用這一強大技術的能力將承擔沉重的責任，并將成為全球安全計算中的一個重要考慮因素。

參考來源：//www.linkedin.com/pulse/generative-ai-shaping-present-future-defense-lbcrf

當今的威脅形勢瞬息萬變，能否在充分了解情況的基礎上做出以數據為導向的決策，關系到任務的成敗。然而，傳統的分析方法往往無法應對現代國防和情報行動所面臨的大量復雜數據。

這正是知識圖譜驅動的先進人工智能（AI）提供變革性解決方案的地方。通過利用大型語言模型和知識圖譜的協同作用，軍事領導人和分析人員可以獲得基于背景的洞察力，從而領先于新出現的威脅，并自信地做出關鍵決策。

任務成功的背景要求

國防領域的有效決策需要對行動背景有細致入微的了解，即形成現實世界場景的實體、關系和特定領域知識的錯綜復雜的網絡。在人命關天、容錯率極低的情況下，這種背景意識至關重要。

獨立的人工智能模型雖然功能強大，但缺乏可靠支持關鍵任務應用所需的上下文基礎。這些模型通常是在廣泛的互聯網數據基礎上訓練出來的，容易產生幻覺、與事實不符，而且對國防部隊面臨的復雜作戰現實缺乏敏感性。

知識圖譜為人工智能提供了一個專為國防領域量身定制的豐富、結構化的知識庫，從而彌補了這一關鍵差距。這些圖對現實世界的概念、實體（人員、組織、地點等）及其相互關聯的關系進行建模，捕捉可靠的決策支持所需的深層背景。

知識圖譜與大型語言模型的協同作用

通過將大型語言模型（LLM）與知識圖譜相結合，我們可以釋放出強大的協同效應，將 LLM 的生成能力與圖譜中編碼的結構化上下文知識相結合。這種混合方法通常被稱為 "情景（上下文）人工智能"，它允許 LLM 生成不僅流暢連貫，而且基于相關的、經過驗證的事實和特定領域知識的響應。

例如，負責分析潛在威脅場景的情境人工智能系統可以利用知識圖譜來了解相關行為體、其動機、歷史模式和地緣政治背景。有了這些豐富的背景知識，LLM 就能生成細致入微的評估、可行的建議和應急計劃，以應對錯綜復雜的局勢。

在國防和情報領域的應用

情境人工智能在國防和情報領域的應用意義深遠：

• 威脅評估與分析： 情境人工智能可以從多個來源（情報報告、開源信息、傳感器數據等）攝取和合成大量數據，以提供深入的威脅評估、識別潛在風險并提出緩解策略。
• 任務規劃與執行： 通過對作戰環境、資源和目標進行建模，情境人工智能可以生成優化的行動方案、識別潛在風險并在執行過程中提供實時決策支持，從而為任務規劃提供支持。
• 情報分析： 情境式人工智能可以在情報領域的大背景下，通過連接不同的信息碎片，發現隱藏的模式、浮現關鍵的洞察力并提出假設。
• 訓練和模擬：知識圖譜可以捕捉和編碼經驗豐富人員的深層機構知識和最佳實踐，從而使情境人工智能能夠生成逼真的培訓場景，并支持用于任務演練的沉浸式模擬。

確保信任和問責

雖然情景人工智能潛力巨大，但將其部署到關鍵任務防御應用中需要一個強大的信任和問責框架。知識圖譜通過編碼事實性的、可驗證的知識并實現透明的推理過程，為此奠定了重要的基礎。

此外，人工智能的道德原則，如公平性、可解釋性和人類監督，必須嵌入到這些系統的開發和部署中。這將確保情境人工智能能夠增強人類決策者的能力，同時遵守最高的問責和負責任使用標準。

迎接國防創新的未來

隨著威脅的演變和現代戰爭復雜性的加劇，知識圖譜和情景人工智能的整合成為國防部門和特種作戰部隊的戰略要務。通過利用這一變革性技術的力量，可以獲得決定性的優勢，在日益動蕩的世界中保持任務準備狀態并保障國家安全。

注：任務準備（戰備）：指軍隊、組織或個人為完成任務所做的準備工作，包括物資、裝備、人員、訓練等方面的準備。

生成式人工智能的應用領域遠遠超出了數字助理和在線工具的范疇；其現在正涉足一個風險極大的領域：軍事行動。在國防戰略領域的這一飛躍代表著人工智能應用的重大發展，既是對戰略家和技術專家的挑戰，也令他們興奮不已。

生成式人工智能在軍事規劃中的應用現狀

來自特殊競爭研究項目（SCSP）的專家強調了正在進行的實驗，即根據特定的軍事條令和情報對生成式人工智能進行訓練，以制定作戰規劃。這一發展并不是要取代人類戰略家，而是要增強他們的能力。生成式人工智能在簡化復雜軍事行動的起草方面潛力巨大，不過實際執行仍嚴格受人類控制，并遵守防止自動致命行動的嚴格標準。

這個想法很吸引人：現在，生成式人工智能可以管理各種任務，從平凡的任務，如規劃一周的雜貨清單，到復雜的任務，如總結絕密情報或制定詳細的軍事戰略。不過，這項技術仍然需要一個 "認知副駕駛員"--由人類來監督和驗證人工智能的計劃。

以下是生成式人工智能在全球軍事行動中的三種應用方式。

1.自動威脅模擬：生成式人工智能用于網絡防御，根據以往事件中的模式自動生成網絡攻擊模擬。這有助于軍事網絡防御團隊制定強有力的應對措施，并針對潛在的網絡威脅進行更有效的訓練。

2.場景規劃和策略制定：在戰略行動中，生成式人工智能可以創建詳細的兵棋場景和策略，為特定的軍事形勢提供多種可能的應對措施。這有助于培訓和行動規劃，為軍事戰略家提供基于不同方法的各種潛在結果。

3.信息和心理作戰：生成式人工智能可用于制作量身定制的信息內容和心理作戰活動，以高度適應特定目標受眾的文化和社會背景。這種應用包括生成有說服力的通信，以戰略性的方式影響人們的觀念和行為。

生成式人工智能在創意和戰略領域的未來

從簡單的人工智能任務到更復雜的操作，這表明在未來，生成式人工智能有可能協調軍事和民用生活中更廣泛的方面。這包括從后勤支持到戰略規劃的方方面面，所有這些都將在人類的監督下進行，以避免出現令人擔憂的 "天網 "情況。

對于編劇來說，這項技術的發展提供了豐富的素材。人類角色將如何與能力越來越強的生成式人工智能互動？這種互動會產生什么樣的沖突和解決方案？敘事的可能性既廣泛又深刻，反映了現實世界與技術關系的復雜性。

駕馭新一代人工智能的格局

隨著新一代人工智能不斷滲透到生活的方方面面，它對地緣政治穩定的影響是深遠的，這與第一次世界大戰前的時代有著令人不安的相似之處。然而，在人類和人工智能顧問的精心指導下，我們有希望比過去更有效地駕馭這個動蕩的時代。

這些發展不僅是技術上的，也是鼓舞人心的。在人工智能重塑戰場的同時，它也重塑了敘事景觀，為每個人角色和故事提供了新的挑戰和機遇。無論是在探索戰爭的未來、人工智能的倫理，還是人工智能驅動的企業世界中的微妙動態，不斷演變的人工智能角色都是一個等待探索的敘事金礦。

隨著人工智能的不斷發展，敘事也應與時俱進，以挑戰角色和吸引讀者的方式融入這些技術進步。這不僅是一次反思未來的機會，也是一次通過講述故事塑造未來的機會。

參考來源：AI4ES

戰斗機的轟鳴聲和坦克的隆隆聲不再是現代戰爭的唯一形象。人工智能（AI）正在迅速改變戰場，開創了一個數據驅動決策和增強態勢感知的時代。通過利用實時數據共享和分析，人工智能使軍隊能夠優化部署效率、加強戰略規劃，并在不斷變化的戰場上獲得關鍵優勢。

從戰爭迷霧到水晶般清晰：實時數據共享

傳統上，軍事行動一直受到 "戰爭迷霧 "的阻礙。"戰爭迷霧 "是指困擾戰時環境的不確定性和信息不完整性。關鍵數據往往來得太晚或支離破碎，阻礙了指揮官做出明智決策的能力。人工智能通過促進各種平臺的實時數據收集和傳播，彌補了這一差距。

想象一下這樣一種場景：配備了人工智能傳感器的地面部隊實時檢測到敵人的動向。這些數據會即時轉發給進行空中偵察的無人機，由無人機確認威脅。與此同時，人工智能算法對信息進行分析，精確定位敵人的位置和潛在弱點。然后，這些情報會通過增強現實顯示器傳送給指揮官，為他們提供全面、最新的戰場畫面。

在人工智能的幫助下，這種無縫的信息流使指揮官能夠迅速果斷地做出反應。他們可以戰略性地部署部隊，發起有針對性的反攻，并最大限度地降低自己人員的風險，從根本上改變戰爭的態勢。

人工智能助力分析：從原始數據到可行見解

人工智能的真正威力不僅在于數據共享，還在于它能從海量信息中提取有意義的模式和見解。先進的算法可以分析情報報告、衛星圖像和截獲的通信，識別潛在威脅、敵軍動向，甚至后勤薄弱環節的跡象。

例如，人工智能可以分析過去沖突的歷史數據，識別敵人的戰術并預測潛在的作戰策略。這樣，指揮官就能先發制人地部署反制措施，贏得戰略優勢。此外，人工智能還能篩選截獲的大量通信數據集，精確定位敵方領導人，發現后勤樞紐，為有針對性的行動提供有價值的情報。

人工智能武器庫：一系列軍事應用

人工智能在軍事領域的應用遠不止戰場。來探討一些具體的例子：

后勤和資源管理： 人工智能可以優化供應鏈，預測裝備需求，簡化向地面部隊運送必需品的流程。這可確保士兵在需要時獲得所需資源，從而提高作戰效率。

網絡安全防御： 人工智能驅動的系統可以持續監控軍事網絡中的可疑活動，在網絡威脅造成重大損失之前將其識別出來并予以消除。在網絡戰時代，這一點至關重要，因為一個漏洞就可能導致關鍵基礎設施癱瘓。

自主系統和機器人技術： 人工智能在自主車輛和武器系統的開發中發揮著至關重要的作用。配備人工智能的無人機可以執行偵察任務，識別并攻擊目標，甚至執行復雜的后勤任務。這些無人系統可最大限度地降低人類生命危險，并實現更精確、更高效的行動。然而，使用自主武器系統會引發倫理問題，需要認真考慮。

人機伙伴關系： 合作而非取代

必須強調的是，人工智能并不是要取代人類在軍事領域的決策。相反，它是一種強大的力量倍增器，能增強人的能力，為指揮官提供做出明智選擇所需的信息和洞察力。歸根結底，關鍵決策的責任始終在于人類指揮官。

挑戰和考慮因素：負責任的開發和部署

將人工智能融入軍事行動會帶來一些挑戰。圍繞自主武器的倫理考慮以及可能產生的意外后果需要仔細研究。此外，確保人工智能系統免受網絡攻擊至關重要。此外，訓練數據中的偏見可能導致歧視性結果，因此確保人工智能開發的公平性和透明度至關重要。

人工智能在軍事應用中的未來

隨著人工智能技術的不斷發展，它對軍事行動的影響無疑將更加深遠。我們可以期待看到在實時數據處理、增強自主能力，甚至開發能夠協助復雜戰略規劃的人工智能系統方面取得進一步的進步。

然而，確保在軍事領域負責任地開發和部署人工智能至關重要。國際合作和遵守道德準則將是塑造未來人工智能戰爭的關鍵。

總之，人工智能正在徹底改變戰爭的方式。通過促進實時數據共享、提供可操作的見解以及為先進武器提供動力，人工智能正在改變戰場，開創軍事戰略的新時代。在我們向前邁進的過程中，負責任的發展和對道德原則的承諾將是確保人工智能作為一種善的力量，在提高軍事能力的同時捍衛人類價值的關鍵。

前美國防部長馬克·埃斯珀（Mark Esper）曾經說過：“歷史告訴我們，那些率先利用新一代技術的人往往在未來幾年的戰場上擁有決定性的優勢”。

人工智能與機器學習技術對戰場的影響

人工智能和機器學習將在塑造現代戰場方面發揮關鍵作用。這些技術增強了態勢感知能力，優化了決策，并提供了競爭優勢。

從用于偵察的自主無人機到用于供應鏈管理的預測分析，它們的影響是深遠的。在烏克蘭的行動凸顯了這些技術的應用：由克里斯·希爾博士領導的陸軍物資司令部分析小組利用作戰數據在需要時協助需求規劃，同時無縫預測和協調需求。快速處理此類大量數據的能力允許實時威脅檢測和響應，從而挽救生命和資源。

此外，人工智能有助于開發復雜的網絡防御系統，并支持創造更智能、適應性更強的武器。簡而言之，人工智能和機器學習正在通過提高效率、準確性和整體有效性來徹底改變戰爭。隨著我們繼續開展活動和運營，并在全球范圍內進行投資，情況將保持不變。

總的來說，指揮官和領導者必須信任這項技術，才能在聯合全域作戰中證明其有效。當務之急是，所有梯隊的領導者都必須考慮如何制定和實施與家鄉站的數據訓練策略——以及戰斗訓練中心的參與——以建立對技術的信心，以便領導者能夠以信任的速度運作。

在不斷變化的戰爭環境中，技術進步不斷塑造著武裝部隊的作戰方式。從南北戰爭期間的加特林機槍到二戰期間的DUKW兩棲車輛和M-3半履帶運兵車，技術一直影響著我們的戰斗方式。

在這些進步中，人工智能和機器學習已成為游戲規則的改變者，無疑將徹底改變現代戰場。它們的整合在軍事行動的各個方面，從情報收集到決策等方面都帶來了前所未有的改進。

量子計算和機器學習可以在幾秒鐘內做出比傳統工作人員在軍事決策過程中更多的行動方案，這允許決策速度，這將給我們帶來決定性的優勢。

隨著戰爭性質的變化，我們正處于一個戰略轉折點，正如現已退休的馬克·米利將軍在 2023 年 7 月發表的“聯合部隊季刊”文章《戰略拐點：戰爭性質中最具歷史意義和最根本的變化正在發生——而未來籠罩在迷霧和不確定性中》中所闡明的那樣。

“我們必須努力比敵人少犯錯，”他說。這要求我們的聯合特遣部隊在聯合作戰概念的指導下進行根本性轉變。隨著我們過渡到一個新的戰爭時代，如果我們要贏得“比敵人少犯錯”的戰斗，我們必須確保聯合部隊被納入人工智能和機器學習的整合中。

同時，全面了解戰場對于軍事成功至關重要，人工智能和機器學習將使軍隊能夠利用大數據和實時信息的力量來增強態勢感知能力。配備人工智能算法的自主無人機可以以無與倫比的效率執行偵察任務，捕獲有關敵人動向、地形狀況和潛在威脅的數據。這些信息可以快速處理，使指揮官能夠在使用傳統方法所需時間的一小部分內做出明智的決定。

這種增強的態勢感知能力不僅可以最大限度地降低士兵的風險，還可以對新出現的威脅做出積極反應。簡而言之，訪問可以快速處理和分析的數據，為指揮官和作戰人員的實時決策提供信息，這將改變戰場上的游戲規則。

利用人工智能和機器學習等技術將塑造我們如何在未來的戰斗中采用這一概念，并決定我們如何培訓和發展梯隊領導者，以便在競爭、危機或沖突中利用這項革命性技術。

在“軍事評論”最近的一篇文章中，堪薩斯州萊文沃思堡陸軍聯合武器中心司令米爾福德·比格爾中將談到了我們必須如何通過減少對材料的依賴和提高對信息維度的利用來優化指揮所。

人工智能對提高決策速度的至關性

在混亂的戰爭中，瞬間的決策可以決定戰斗的結果。

正如在第二次世界大戰期間的中途島海戰中所看到的那樣，在那場海戰中，決策速度決定了成敗。人工智能和機器學習算法旨在處理大量數據并識別人類可能遺漏的模式。這些工具將改變組織如何更快地做出更好的決策。

將那些經常在“數據脫節”環境中作戰的戰場最邊緣的指揮官提升到行動指揮官和上層之間費力的信息流的犧牲品。

這種能力有助于軍事領導人做出更明智的決策，從選擇最佳戰略到根據實時情報評估最佳行動方案。從歷史數據中得出的預測分析還可以幫助預測敵人的動向并識別其防御中的潛在弱點。這是對指揮官現在利用的人類情報和信號情報流的一大補充。

人工智能對軍事行動方法的影響

最后，利用這項技術可以采取更有計劃、更有效的軍事行動方法，從而最大限度地減少傷亡并提高任務成功率。

戰略競爭對手正在部署能力，通過所有領域的多層對峙來對抗對手，這將要求在太空、網絡、空中、海上和陸地上擊敗多層對峙。實時檢測和響應威脅的能力是現代戰爭的重要組成部分。

人工智能驅動的系統可以同時監控多個數據源，從衛星圖像到截獲的通信。通過實時分析這些數據，算法可以識別異常和潛在威脅，從而立即向軍事人員發出警報。這種積極主動的方法能夠實現快速響應和反擊，防止對手占據上風。

無論是對關鍵基礎設施的網絡攻擊還是敵軍的移動，人工智能驅動的威脅檢測系統在維護軍事行動的安全性和完整性方面都具有顯著優勢。

后勤和供應鏈管理是任何軍事行動的命脈。在全球綜合后勤環境中，有太多相互作用的變量，維持者無法有效監控。

如今，人員只能通過各種數據流對車隊和供應商品的歷史數據進行監控。正如 Lone Star Analysis 的 John Price 在 2021 年 8 月發表在“軍事嵌入式系統”上的一篇文章中所寫的那樣，“計算機系統可以提供持續的評估，并且有足夠的機器智能，預測就會變得強大。

人工智能和機器學習通過預測需求模式、識別供應短缺和簡化分銷路線來優化這些流程。這包括人工智能驅動的基于車輛狀態的維護，該維護監控車輛的各個方面，從進氣到排氣以及其中的所有點。

因此，我們將范式完全從工廠轉移到了工廠，現在需求從散兵坑傳到了工廠。基于車輛狀態的維護利用預測性和規范性分析，同時提供持續診斷以及提供問題預測和解決方案處方，從而使人員能夠專注于進行特定調整，以優化軍用車隊的運營可用性。

這不僅確保了部隊擁有必要的資源，而且還最大限度地減少了浪費并降低了成本。通過自動化重復性任務和優化路線，武裝部隊可以更有效地分配資源，并在速度和效率方面保持競爭優勢。這種由人工智能和機器學習實現的精確維持確保響應符合需要，或者從散兵坑移動到工廠，而不是從工廠轉移到散兵坑。

同時，現代戰爭超越了傳統戰場，也包括了網絡領域。人工智能和機器學習在制定針對網絡威脅的自適應防御策略方面發揮著至關重要的作用。

美國防部的OODA - 觀察，定位，決策和行動 - 是作戰人員使用數據不僅實現有根據的決策，而且及時定位的循環。這些技術可以快速識別和響應網絡攻擊，分析模式以區分正常的網絡活動和可疑行為。此外，人工智能驅動的網絡安全系統可以從以前的攻擊中吸取教訓，并不斷提高其檢測和消除新出現的威脅的能力。

隨著世界的不斷發展，沖突的性質也在不斷變化。人工智能和機器學習已成為現代軍事武器庫中不可或缺的工具。他們處理大量數據、加強決策和實現實時響應的能力改變了武裝部隊的運作方式。

從提高態勢感知到徹底改變供應鏈管理和網絡安全，這些技術正在塑造戰爭的未來。

美國防部致力于遵循“設計即使用”的方法，在聯合全域作戰中利用這項技術。在開發解決方案時，每種服務都有不同的要求。

美國陸軍的要求可能是移動中的士兵或地面戰車;相比之下，對于空軍來說，這個案例可能是前沿空軍基地所需要的。

隨著向前邁進，這些技術的整合對于保持軍事優勢和確保軍事人員在現代戰場上的安全和成功仍然至關重要。借助人工智能和機器學習，無疑將能夠“以最先的速度”到達那里。

參考來源，David Wilson，美國陸軍維持司令部司令

航空航天和國防領域正在經歷一場變革，其主要驅動力是將人工智能（AI）和機器學習（ML）技術集成到為軍事設計的傳感器、武器和信息系統中。在精確度、快速決策和穩健性至關重要的環境中，人工智能/機器學習已成為一項關鍵技術，可加快對態勢的理解和決策，提高作戰效率。這些技術使軍事行動更有可能克服 "戰爭迷霧"，人工智能/機器學習基于無休止和持續的信號收集，而不是人眼可見的跡象，使感官和態勢理解更加敏銳。這些部門的獨特要求，如多域作戰、極端條件下的應變能力、高風險決策、互操作性和先進的安全措施，為人工智能發揮重大影響創造了條件。

市場驅動力和獨特需求

航空航天和國防領域轉向人工智能有幾個關鍵因素：

1.快速準確的決策：軍事行動在時間和空間上都具有決定性意義。人工智能系統快速處理和分析海量數據的能力對于實時做出戰略和行動決策至關重要。挖掘來自不同來源和領域的信息并快速融合這些數據，可為決策者提供可在短周期內實施的行動情報，從而在分配的時間和空間內產生預期效果。

2.彈性和可靠性： 人工智能應用程序必須在各種具有挑戰性的環境中始終如一地運行；其建議和響應必須可信、可靠，并且不會出現商業大型語言模型（LLM）所遇到的 "幻覺"。信心和信任是軍事人工智能系統中最重要的因素，能讓用戶利用這些系統發揮最大價值。安全和信心不應是設計功能，而應是軍事人工智能系統基線基礎設施的一部分。此外，還應考慮物理安全和安保問題，采用分布式系統、邊緣處理以及強大而有彈性的網絡，使人工智能隨時隨地為作戰部隊提供支持。

3.道德和受控的自動化：無論是否有制衡機制來實現人類的信任，軍事系統的高風險都要求人工智能系統納入并遵守道德標準，并允許人類在不減慢整個流程的情況下進行監督。盡管 "道德標準 "是一個不固定的術語，取決于設計者和用戶的法律、文化、宗教和社會背景，但它為人工智能操作定義了 "游戲場地 "和邊界，就像戰爭法定義了作戰人員在戰時能做什么或不能做什么一樣。

4.先進的安全措施：鑒于國防行動的敏感性，人工智能系統必須具備無與倫比的網絡安全能力，消除系統訓練和操作過程中的不利和惡意行為。人工智能系統依賴于網絡、信息、數據饋送以及通過訓練嵌入的算法。在設計或訓練過程中篡改這些基礎，或在系統運行階段對其進行惡意操作，都可能會給用戶和依賴系統帶來巨大風險和意想不到的后果。因此，從早期設計階段就應考慮安全措施，包括風險檢測、規避和應對。

領先企業及其影響

研究了數十家公司的產品，觀看了演示，并在展覽和會議上聽取了官員的介紹。通過研究，掃描了市場上專為軍事行動設計或能夠支持軍事用途的人工智能系統。使用現有最好的人工智能工具進行研究，但即使這樣也需要大量的人工分析才能提供符合標準的可用信息。在第一部分中，挑選了五個在軍事行動中表現出色的人工智能系統。

洛克希德-馬丁公司

為何選擇：作為行業領導者，洛克希德-馬丁公司是將人工智能廣泛應用于國防領域的典范。他們的 AI Factory 計劃展示了他們在該領域推進 AI/ML 技術的承諾。它提供了一個安全的端到端模塊化生態系統，用于訓練、部署和維持可信賴的人工智能解決方案。其功能側重于從開發到部署和維護的自動化，應用 MLOps 解決方案（機器學習運營）來驗證、解釋、保護和監控所有機器學習生命周期階段，并創建可跨項目重復使用的參考架構和組件。

影響：從作戰飛機到太空探索，洛克希德-馬丁公司通過其人工智能驅動的解決方案影響著全球國防戰略，樹立了行業標準并為未來的技術進步鋪平了道路。

Palantir科技公司

為何選擇： Palantir 在大數據分析領域舉足輕重，為情報收集和作戰計劃提供人工智能平臺。他們的 AIP 平臺為綜合解決方案奠定了基礎，通過向決策者提供相關信息、利用可用傳感器增強信息以及根據對信息、紅軍和藍軍戰術、技術和程序（TTP）的理解向決策者提供相關的、可操作的響應，從而增強軍事組織的能力并使其同步化。

影響： Palantir AIP 將大型語言模型和尖端人工智能的力量結合起來，激活數據和模型，以安全、合法和合乎道德的方式從最高度敏感的環境中獲取信息。他們的系統利用信息源的可追溯性和可信推理，在復雜的國防環境中實現數據驅動決策，說明人工智能在作戰計劃和情報行動中的重要性與日俱增。

安杜里爾工業公司

為何選擇：Anduril Industries 站在將人工智能整合到自主系統和監控技術的前沿，改變傳統的防御戰略，采用可信賴的有人無人操作能力。

影響：他們的任務自主方法是從邊境安全和態勢感知發展而來的。他們的 Lattice AI 操作系統重新定義了防御方法，引入了分布式任務自主，采用由小型人類團隊操作的眾多無人系統。核心軟件提供傳感器融合、目標識別和跟蹤、智能網絡、指揮和控制。與其他解決方案不同的是，Anduril 的方法是通過添加可操作的使能因素，將其人工智能的覆蓋范圍擴展到 Lattice 核心之外--在安全領域，這些使能因素包括 Sentry 傳感器、Anvil 和 Roadrunner 反制措施。在進攻性打擊任務中，例如在美國陸軍的 "空中發射效應 "中，該系統通過Altius長續航時間傳感器、Fury Attritable飛機和Altius 700M效應器，將Anduril的移動自主概念發揮到極致。作為一個集成解決方案，它通過擴展覆蓋范圍、能力和態勢感知，使人類能夠使用自主系統，同時使作戰人員能夠更快地做出更好的決策。

C3.ai公司

為何選擇：C3.ai 的突出之處在于其將各種人工智能工具整合到 AI-Readiness 中的戰略，這是一個安全、統一的平臺，具有可信任、彈性和可互操作的可擴展系統，可在整個生命周期內連接和管理復雜且不同的資產。

影響： 通過提高決策和運營效率，C3.ai 的解決方案優化了資源管理和維護計劃，證明了人工智能在提高國防資產的可用性和使用壽命方面的作用，同時還能保持高安全標準。為支持引入人工智能驅動的解決方案，該公司提供了一個人工智能開發工作室，將技術評估加速到數天，并在數周或數月內完成應用開發和部署，而不是數年。

赫爾辛公司

為何選擇：赫爾辛公司代表了新一輪專注于專業人工智能應用的國防初創企業，他們得到歐洲主要國防企業的支持，凸顯了赫爾辛公司在人工智能國防市場的潛力和影響力。

影響：赫爾辛公司在情報分析和決策支持方面的人工智能解決方案利用先進的目標識別和人工智能賦能的電子戰技術，與其他合作伙伴的解決方案一起，必將成為雄心勃勃的未來空戰系統（FCAS）這一任務系統的人工智能支柱的一部分。赫爾辛公司專為現代戰爭量身定制，將為未來提供獨一無二的人工智能國防和航空應用。自 2022 年以來，赫爾辛公司一直活躍在烏克蘭，為前線作戰提供能力和技術。

結論

正如這些領先公司所展示的那樣，航空航天和國防領域正在走向以人工智能為中心的未來。市場格局多種多樣，發展迅速。每家公司都以獨特的方式塑造人工智能的市場、技術和未來，凸顯了人工智能對全球國防和航空航天戰略的變革性影響。這一趨勢增強了當前的能力，為軍事和太空行動開辟了新的可能性，標志著國防技術進入了一個新時代。

參考來源：DEFENSE UPDATE

本文討論了在軍事領域決策過程中使用人工智能（AI）的好處和注意事項。文章側重于三個主要方面：提供更快、更準確信息的能力，掌握情況和減少人為錯誤，以及在使用這種技術時必須考慮的技術和倫理因素。人工智能可以大大改善軍事領域的決策；然而，重要的是要反思與使用人工智能相關的倫理和技術影響。

關鍵詞 人工智能、情境領域、減少人為錯誤、合成環境、顛覆性技術、知情決策。

1 簡介

人工智能（AI）已成為包括軍事在內的各個領域的重要工具。人工智能的定義是開發計算機系統，使其能夠執行通常需要人類典型的理性智能才能完成的任務，包括識別語音、做出決策和解決問題。在軍事領域，人工智能可以通過實時處理有價值的信息，幫助指揮官更快、更準確地做出決策。然而，人工智能在軍事領域的應用也帶來了倫理和技術方面的挑戰，例如在隱私和數據安全等方面對人類的影響。必須了解人工智能在軍事領域的優勢和挑戰，才能有效、負責任地實施人工智能。從這個意義上說，人工智能的應用可以優化指揮官在戰場上及時做出明智決策的能力。此外，對大量信息的即時處理使人們有可能對全景有更全面的了解，這為預測突然變化和可能出現的風險提供了依據，而這些都需要掌握態勢。這也有助于減少個人失誤，擺脫每個人的局限性。不過，有必要考慮在對這一顛覆性技術進行管理時所涉及的倫理問題。

2 人工智能在決策中提供快速準確的信息

在軍事領域使用人工智能并非新概念。然而，在很短的時間內，它已成為一種日益重要和有用的工具。它能夠高速、準確地處理大量數據，并分析模式和趨勢，提供重要信息，幫助指揮員在發生危機時執行措施，而危機需要快速、有效的反應，這在完成任務可能受到影響的情況下非常有用。

此外，人工智能還能識別人類可能忽略的模式和趨勢，從而更好地進行數據分析。這樣就能更全面、更清晰地了解任何情況，使軍方能夠做出更明智的決策。人工智能還能將數據收集和分析等乏味的重復性任務自動化，從而騰出時間實施更相關的行動。

從這個意義上說，人工智能提供信息的速度和質量對軍事決策過程有著積極的影響。指揮官可以擁有一種工具，使他們在行動發展過程中更容易選擇并永久保持認知優勢。所謂 "認知優勢"，是指在戰場上以最有效的方式利用信息和知識的能力。這意味著，人工智能可用于規劃過程、開展行動，甚至在任務完成后提供反饋并鞏固認知優勢。

同樣，在軍事行動規劃中，人工智能可以分析數據、生成情報，并提供需要優先處理的局勢變化信息以及可用資源和其他重要因素。在戰爭實施過程中，人工智能可以提供有關設備變化、通信流量和其他關鍵因素的實時數據。這一優勢將使指揮官有能力在不斷變化的情況下做出快速有效的決策，并確保其部署的資產始終處于有利地位。例如，某國開發了一套自主車輛系統，用于收集戰場信息，其目的是對信息進行處理，以便為決策提供準確的要素；它甚至可以在結果評估方面提供幫助。

3 掌握情況和減少人為錯誤

據西點軍校現代戰爭研究所稱，人工智能的多任務特性使其可以通過與不同決策層的偵察、監視和情報集成手段的實時連接，用于收集和處理信息。人工智能能夠處理大量數據并從中學習，這意味著指揮官可以提高對態勢的掌控能力，減少危急情況下的人為錯誤。

一方面，人工智能可以實時處理信息，全面了解戰場態勢。此外，人工智能還能分析歷史數據和趨勢，在更短的時間內預測局勢并做出更準確的決策。同樣，如果與能夠以自身標準開展行動的自主手段銜接，就可以省去暫停行動的必要，從而有可能對對手保持持續的壓力。例如，人工智能可以分析敵人的行為模式并預測未來的動向，從而用于制定不確定性余地更小、細節更精確的應急計劃。

另一方面，在軍事決策過程中應用人工智能還能減少人為錯誤。從這個意義上說，由于軍事力量的應用所隱含的后果，指揮官的決策能力面臨著需要高度重視的情況。例如，法律方面的考慮，如尊重人權或保護自己的部隊，被證明是涉及道德的因素，最終會對指揮官產生壓力，并可能導致因疲勞、恐懼或缺乏經驗而做出錯誤的決定。在這種情況下，人工智能通過提供準確可靠的信息，有助于最大限度地減少這些錯誤。

此外，人工智能還可用于模擬合成環境中的情況，讓軍事人員在安全可控的環境中練習、積累經驗并提高技能。因此，美國陸軍正在利用人工智能的優勢培訓步兵單元指揮官，根據戰術形勢的變化--面對模擬對手--創建可變場景，對手的反饋和快速決策能力豐富了培訓經驗。這樣就能加強美國陸軍培訓的步兵指揮官的決策和掌握情況的能力。總之，在軍事決策過程中應用人工智能，可以讓負責任的指揮官提高對態勢的掌握能力，減少人為錯誤。

4 技術和倫理方面的考慮

人工智能這一技術正越來越多地應用于軍事領域，目的是提高軍事行動的效力和效率。然而，人工智能的使用也帶來了一些重要的技術和倫理問題，必須認真加以解決。從這個意義上說，不應無視這一現實，也不應無視在使用這些技術時因其顛覆性而涉及的考慮因素。

從技術角度看，在軍事決策過程中使用人工智能有可能提供更快、更準確的信息，提高對態勢的認識，并降低人為錯誤的風險。然而，人工智能的使用也帶來了必須妥善解決的重大挑戰。首先是人工智能所使用數據的質量問題，人工智能的正常運行依賴于準確、高質量的信息。如果不具備這些特征，人工智能除了在訓練中出現錯誤外，還可能做出不正確或不恰當的決定。因此，必須掌握準確的最新數據，以確保人工智能的效率。其次，必須有足夠的基礎設施供其使用。換句話說，人工智能需要大功率的計算基礎設施和可靠的通信網絡才能良好運行。因此，要想在軍事決策過程中充分發揮人工智能的潛力，就必須對基礎設施進行投資。

另一方面，從道德角度來看，使用人工智能會引發重要的思考，例如它對受武裝沖突影響的戰斗人員、非戰斗人員和平民的生活會產生什么影響。因此，必須制定明確和透明的政策，規范在軍事情況下使用人工智能。在這方面，為確保在軍事領域有效使用人工智能，有必要明確以下幾個方面： 首先，必須制定明確透明的人工智能使用政策，并確保所有專家、人工智能操作員都接受過使用、監督和控制該技術的培訓。其次，必須確保提供有效使用人工智能所需的計算和通信基礎設施。這包括購置適當的設備和技術，以及建立安全可靠的通信網絡。因此，要充分利用人工智能在軍事決策中的潛力，就必須對基礎設施進行投資。

結論

人工智能可提高收集信息的速度和準確性，并增強及時做出明智決策的能力，從而提高軍事行動的效力和效率。此外，使用人工智能還有助于減少人員傷亡和附帶損害，從而保護平民和限制軍事行動對非戰斗人員的負面影響。為了充分發揮人工智能在軍事領域的潛力，必須制定清晰透明的使用政策，優先培訓軍事人員使用人工智能，并與學術研究機構簽訂合作交流協議。這將有助于最大限度地降低在軍事行動中使用人工智能的風險，最大限度地提高其效益。在軍事領域的決策過程中使用人工智能的經驗，主要參與者是美國陸軍等，由于不斷競爭以加強其在世界上的存在，他們一直在加速發展這項技術。可以從中汲取重要的經驗教訓，以發展自己的人工智能，并闡明國防方面的需求，特別是在軍事決策過程中。總之，在決策過程中適當實施人工智能，可受益匪淺。這可以通過提供更快、更準確信息的自主系統來實現；也可以通過在模擬器中使用合成環境對指揮官進行決策培訓來實現；最后，還可以通過減少處理過程中的人為錯誤來實現。

參考來源：CEEEP

人工智能（AI）究竟是什么？它與電子戰（EW）的未來有什么關系？人工智能正在改變我們所做的一切嗎？如果忽視人工智能，那將是一個錯誤。眾所周知，特斯拉采用了人工智能算法，特別是卷積神經網絡、遞歸神經網絡和強化學習。從根本上說，這些算法可以匯編來自多個傳感器的數據，分析這些數據，然后做出決策或向最終用戶提供信息，從而以驚人的速度做出決策。這一過程以指數級的速度發生，超過了人腦的處理速度。因此，從根本上說，人工智能是機器像人類一樣執行認知功能的能力。

人工智能可以駕駛汽車、撰寫學期論文、以適當的語氣幫你創建電子郵件，因此，它在軍事領域的潛在應用也是理所當然的。具體來說，就是整合人工智能電子戰及其提供的潛在能力轉變。雖然 "電子戰 "一詞已經使用了相當長的一段時間，但將人工智能注入這一領域為提高速度和殺傷力和/或保護開辟了新的途徑。

電子戰包含一系列與控制電磁頻譜有關的活動，傳統上一直依賴人類的專業知識來探測、利用和防御電子信號。然而，現代戰爭的速度和復雜性已經超出了人類操作員的能力。這正是人工智能的優勢所在，它帶來的一系列優勢將徹底改變電子戰的格局。

將人工智能融入電子戰的首要好處之一是增強了實時處理和分析海量數據的能力。在數字時代，戰場上充斥著來自通信網絡、雷達系統和電子設備等各種來源的大量信息。人工智能算法可以迅速篩選這些數據，識別出人類操作員可能無法識別的模式、異常情況和潛在威脅。這種能力不僅能提高威脅檢測的準確性，還能大大縮短響應時間，使友軍在快速演變的局勢中獲得關鍵優勢。

在這種情況下，人工智能賦能的兵力倍增器就出現了，它能在面對復雜多變的局勢時做出更高效、更有效的決策。現代戰場會產生大量電子信號，需要快速準確地識別。人工智能驅動的算法擅長篩選這些數據、辨別模式，并識別在以往場景中可能被忽視的信息。這使兵力能夠迅速做出反應，以更快的速度做出關鍵決策。

此外，人工智能還具有適應和學習新信息的能力，這一特性在電子戰領域尤為有利。電子威脅和反制措施處于不斷演變的狀態，需要反應迅速和靈活的策略。人工智能驅動的系統可以根據不斷變化的情況迅速調整戰術，持續優化性能，而無需人工干預。這種適應性對于對抗復雜的電子攻擊和領先對手一步至關重要。

人工智能與電子戰的融合還為指揮官提供了更先進的決策工具，比歷史標準更詳細、更快速。人工智能算法可以分析各種場景，考慮地形、天氣以及友軍和敵軍兵力等因素。這種分析為指揮官提供了全面的戰場情況，使他們能夠在充分了解情況的基礎上做出決策，最大限度地提高任務成功的概率，最大限度地降低潛在風險。此外，人工智能驅動的模擬可以演繹不同的場景，使軍事規劃人員能夠完善戰略，評估不同行動方案的潛在結果。美國今年早些時候進行了一次以印度洋-太平洋地區為重點的演習，將大語言模型（LLM）作為規劃和決策過程的一部分。一位演習成員稱贊了系統 "學習 "的成功和速度，以及系統成為戰場上可行資源的速度。另一個例子是，利用已輸入人工智能系統的數據對目標清單進行優先排序，人工智能系統能夠考慮瞄準行動、網絡，從而比操作人員更快、更全面地了解戰區情況。

不過，必須承認，要完成人工智能整合，還存在一些潛在的障礙。首先，美國防部大多數實體無法直接獲得人工智能技術。大多數從事前沿人工智能工作的組織都是商業公司，它們必須與軍事系統合作或集成。這可能會受到美國現行預算和研發流程的阻礙。此外，美國的這些流程進展緩慢，人工智能技術很有可能無法融入美國兵力。還有潛在的道德和安全考慮。隨著人工智能系統在探測和應對威脅方面承擔更多責任，人類的監督和控制水平也會出現問題。為了與戰爭法則保持一致，需要有人工參與，而不是完全依賴人工智能來做出攻擊決策。任何時候，只要有可能造成人員傷亡、附帶損害或其他問題，就需要人類做出有意識的知情決策，而不能任由人工智能自生自滅。在人工智能自主決策和人工干預之間取得適當的平衡至關重要，以防止意外后果或機器在沒有適當問責的情況下做出生死攸關的選擇。

最后，人工智能的整合引發了對潛在網絡漏洞的擔憂。雖然人工智能可以提高電子戰的速度和準確性，但它也為試圖操縱或破壞人工智能系統的惡意行為者帶來了新的攻擊途徑。要保護這些系統免受網絡威脅，就必須采取強有力的整體網絡安全方法，同時考慮到人工智能驅動的電子戰的硬件和軟件層。

最后，不可否認，將人工智能融入戰爭預警的潛在戰略利益是巨大的。人工智能處理海量數據、適應不斷變化的條件和支持決策過程的能力有可能重塑現代戰爭的格局。隨著兵力越來越依賴技術來保持在數字化作戰空間中的優勢，負責任地開發和部署人工智能驅動的預警系統將是必要的。 如何在技術創新、人工監督和安全措施之間取得適當平衡，將決定能在多大程度上實現這些優勢，同時又不損害戰略目標或道德考量。美國采購系統面臨的挑戰也將在人工智能集成中發揮關鍵作用。人工智能在電子戰中的變革力量有可能改變游戲規則。問題是：它會嗎？人工智能將如何融入新型 EC-37B Compass Call 和 NexGen 干擾機等未來平臺？陸軍是否會將人工智能納入其推動營級決策的努力中？這些都是值得探討的問題，但有一點是肯定的：電磁作戰界必須繼續接受創新思維，因為我們知道未來的戰斗將在電磁頻譜中開始和結束。人工智能將在現代戰爭的新時代發揮關鍵作用。