（圖：作家兼戰略家彼得辛格（左）于 2018 年 11 月 1 日在一個未命名的空軍設施與一名軍官和一名國防部文職人員討論新技術。人工智能和腦機接口等進步將改變陸軍作戰的方式。）

長期以來，決策一直是戰爭的核心。最近，戰爭的節奏、規模、不透明性、非線性和連通性的增加對當代決策過程提出了越來越多的挑戰。在未來，這種變化將同時增加及時和有效決策的重要性，同時進一步加劇許多指揮官的認知和決策挑戰。指揮官將尋找結構不良、高度復雜的問題的解決方案，這些問題延伸到空中、陸地、海上、信息、網絡和空間這六個領域。隨著新技術和新應用的實現，未來的事態對復雜性構成了潛在的增長，并將以指數級的速度增加。人類的學習，甚至是最老練的指揮官的直覺能力都無法跟上不斷變化的戰爭特征。要想把贏得戰斗的洞察力帶到未來，必須對人類的認知、決策過程進行改進，或對其進行增強。

決策能力和現有支持的割裂造成了分析性決策過程、指揮官的直覺和有效決策之間日益擴大的能力差距。當前和未來的環境表明，有必要開發更加靈活的決策支持工具，以阻止這種差距，并為指揮官重新獲得決策優勢。在一個不透明和復雜的環境中有效地預測未來幾場戰斗的能力將是成功的關鍵。同時，在一個能夠迅速使以前的計劃失效的動態環境中，理解并首先做出反應的能力對于奪取和保持主動權至關重要。

復雜性科學和混沌研究已經與類似的問題進行了斗爭，并為軍事指揮官的突發挑戰提供了相關的見解。計算機建模和人工智能（AI）方面的工作已經取得了巨大的進展。在許多游戲中，計算機已經超越了人類的決策能力。

從人工智能的主導地位中適應和發展，國際象棋中的人機團隊已經達到了決策的新巔峰，將提前數個回合評估未來動作的算法的卓越戰術與人類的戰略能力相結合。目前美國與人工智能和決策有關的國防努力似乎集中在大數據和數據分析上。然而，如果沒有一個改進的軍事決策框架，就不能利用預測性分析。否則，增加的數據和分析只會加劇理解日益復雜和動態的作戰環境的挑戰。

軍事決策過程（MDMP）雖然在分析上是合理的，但其結構并沒有跟上未來環境的步伐。沖突的速度將超過工作人員處理分析貢獻的能力。

用人工智能對MDMP進行修改和增強，將創造一個過程，以更快的速度產生對環境的理解，并以物理信息的框架為基礎。行動方案的制定將不會像現在這樣，從一個理想的最終狀態向后發展，在理論上運用方法和手段來創造一個想象的未來。由人工智能支持的MDMP將從當前狀態向前工作。它將通過友軍和敵軍決策樹的可能分支向前探索，走向各種環境和敵軍的行動路線，通過最小化風格的決策樹，將其作為適應性代理來實現。替代行動的未來將通過可行性的出現來建立，并通過優化作戰功能的貢獻來完成，固有的區別，然后由人機團隊的人類部分來判斷是否合適和可接受。重新設想的人-機MDMP將與未來的操作環境保持同步，通過以接近機器的速度操作來保持相關性，使人能夠在日益濃厚的戰爭迷霧中獲得卓越的視野。

指揮官雖然得到參謀部的支持，但最終還是利用自己的能力進行決策。當指揮官在進行問題解決以制定對其工作人員或下屬的指導時，他們基本上是在進行 "手段-目的分析，這是一個尋找手段或步驟的過程，以減少當前情況與預期目標之間的差異"。即使是直覺，即對一個事件或數據的突然有洞察力的解釋，也以類似的方法發揮作用。"盡管表面上突然閃現的洞察力似乎產生了問題的解決方案，但研究表明，人們在解決洞察力問題時使用的思維過程最好被描述為一種漸進的、手段-目的的分析。" 領導者認識到相似性，并將其與個人和所研究的歷史聯系起來，從而獲得洞察力。心理學家、經濟學家和諾貝爾獎獲得者丹尼爾-卡尼曼（Daniel Kahneman）用這樣的描述來解釋內部的、經常是半意識的過程："產生印象、直覺和許多決定的心理工作在我們的頭腦中默默地進行"。數學物理學家、科學哲學家和諾貝爾獎獲得者羅杰-彭羅斯描述了一種無意識的思想發展和對這些思想的有意識判斷。

MDMP有一個類似的、不亞于人類的動態。參謀部通過行動方案（COA）的制定產生備選方案，并由指揮官決定。然而，在行動方案的制定過程中，正如在手段-目的推理中一樣，用于簡化計算的啟發式方法以及一些神經心理學上的缺陷，限制了選擇并注入主觀性。歸根結底，目前MDMP內部的COA開發過程仍然需要大量的頭腦風暴來解決。

與主觀開發選項形成對比的是基于衡量和計算的選項開發，而這一過程將由人工智能支持的程序執行。通過一些基于現有信息和過去沖突的數據的計算，可以對比出AI賦能的MDMP會提供的建議。

對2008年俄格戰爭期間的決策和計劃進行評估，在與歷史上的決策、行動和結果進行對比時，可以深入了解人工智能驅動的MDMP的好處。以下是人工智能驅動的MDMP背后的邏輯和過程。

俗話說，如果情報是用來推動機動的，那么對戰場的情報準備的產出必須作為COA發展的起點，使友軍COA的創建能夠實現對對手的不對稱，并執行對對手行動最有利的行動。

從對敵方力量的評估中，可以根據具體的任務變量來確定所需的友軍力量。要做到這一點，需要一種衡量對手戰斗力的方法。有許多復雜程度不同的方法來確定一個代表戰斗力的數值。

人工智能程序可以使最繁瑣的系統變得可行，所以它不像參謀部那樣受到復雜性的限制，特別是在時間有限的時候。雖然這個例子使用了戰區分析模型（TAM），但TAM并不是重點。指揮官、參謀部或學說推薦的任何東西都可以使用。

在2008年俄格戰爭爆發前，俄羅斯部隊在北奧塞梯駐扎。這些部隊可以按地點轉化為戰斗力值。例如，在馬米森山口附近的俄羅斯部隊可以按其組成部件進行統計，如人員、T-72主戰坦克、2S3自行火炮和BM-21多管火箭炮系統。

圖 1. 俄羅斯軍隊戰斗力計算

圖1中顯示的戰斗力范圍可以告知所需的戰斗力，這些戰斗力來自于格魯吉亞部隊的位置，用藍色矩形標注，以便在各種可能的情況下擊敗這支俄羅斯部隊。圖1中描述的兩種情況是俄羅斯使用西面的馬米森山口或東面的羅基隧道（帶箭頭的紅線）。

與戰斗力計算一樣，從計算機建模中得出的計算結果可以用來預測基于部隊和手段的相應相關性的傷亡。在這里使用的算法中，戰斗力是根據地形和任務類型對每種能力或系統進行調整。一旦對戰斗力進行了調整，該模型描述了在部隊比例為1:1時的傷亡分布情況，有一條非線性曲線，在戰斗力比例大約為4.4:1時趨于平緩，顯示了一個粗略的收益遞減點。這種計算方法不能提供 "任務成功 "的百分比機會，但可以提供預期戰損和傷亡的迭代，顯示雙方的戰斗力如何隨著時間的推移而受到影響。必須對將導致失敗或撤退的戰斗力損失做出假設，但這是一個很好的例子，說明人類的洞察力可以被迫提供具體的情況。從這些計算中出現的洞察力的開端是，1:1的比例仍然是消耗性的，而2:1的比例有可能在兩次反復中增長到2.4:1然后是4.5:1。這就形成了一種機制，在時間上尋求有利的戰斗比例，可以決定性地改變平衡。這不是一個水晶球，而是現有的最佳估計，能夠由工作人員有條不紊地進行，或由程序以機器速度進行。由于戰爭是一種明顯的人類努力，因此可以將士氣或本例中未包括的其他因素納入到額外的修改因素中。這種對戰斗力隨時間推移的理解提供了一個關鍵的洞察力，并可以為部隊分配的決策提供參考。在這一點上，可以產生一個對應于特定地點的友軍的有利戰斗力要求。圖2強調了格魯吉亞部隊如果在俄羅斯入侵路線上的起伏地形中進行防守時的理想戰斗力。

隨著南奧塞梯局勢的升級，格魯吉亞總統米哈伊爾-薩卡什維利于2008年8月7日為軍隊確定了三個目標。他指示他們 "第一，阻止所有軍車從俄羅斯通過羅基隧道進入格魯吉亞；第二，鎮壓所有攻擊格魯吉亞維和人員和內政部崗位或格魯吉亞村莊的陣地；第三，在執行這些命令的同時保護平民的利益和安全"。正如格魯吉亞國家安全委員會秘書亞歷山大-洛馬亞后來所證實的，"我們行動的邏輯是解除茨欣瓦利郊區的射擊陣地，并試圖通過繞過茨欣瓦利，盡快向羅基隧道靠近"。這一指令和支撐格魯吉亞軍事反應的邏輯為本文中繼續發展人工智能的COA提供了一個有益的對比。

圖2. 兵力比的正反饋循環

前面分析的圖1中的俄羅斯部隊是后來試圖通過羅基隧道進入格魯吉亞的第一梯隊部隊。被描述為向格魯吉亞部隊和村莊開火的部隊在茨欣瓦利附近活動，由奧塞梯人組成，由俄羅斯和奧塞梯 "維和 "營協助，人數增加到830人，大約300名雇傭兵，以及更多的大炮。由于他們有相當多的步兵，不同的任務，以及從茨欣瓦利城市中心倉促防守的地形，通過以前使用的相同方法，他們的戰斗潛力被計算為60。

談到格魯吉亞部隊和繼續發展他們最有利的行動路線，格魯吉亞第二、第三、第四和第五步兵旅以及戈里的一個單獨的坦克營的戰斗力和位置，作為計算的起點。他們與俄軍的距離和旅行時間，或關鍵地形，都可以計算出來。將這些信息與之前概述的俄羅斯部隊和之前討論的兵力比例知識結合起來，就可以利用目標編程，從數學上優化從每個格魯吉亞地點到羅基隧道或茨欣瓦利的戰斗力，以滿足有利的兵力比例，同時最大限度地減少總的旅行距離，從而最大限度地減少時間和后勤要求。

圖3. 戰斗潛力優化Python計劃的結果和建議的第4旅的分步任務組織結果

圖3左上角的優化程序結果顯示，格魯吉亞的戰斗力分配足以達到2:1的兵力比，以對抗進攻的俄羅斯部隊。對于第4步兵旅，建議在各目標之間分配戰斗力，后續的優化程序是按作戰功能確定各目標的不同作戰系統的數量，如圖3右上方所示。其結果是以理論為基礎的理性選擇解決方案，并通過在后期MDMP的COA分析步驟中為裁決戰爭游戲而保留的計算類型形成。人工智能支持的MDMP所實現的是使用詳細的分析來告知行動方案的最初發展，防止未來對次優COA的路徑依賴。

這種輸出就像分析數據以創造信息。合并這些信息的組成部分可以創造出知識，指揮官或參謀部可以對其運用智慧。這種方法不是像直覺所注入的那樣擁有不可解釋的因素，而是可以解釋的，并且可以在指揮官的具體規劃指導下進行修改。在這種情況下，裝甲、步兵和炮兵在進攻和防守中的有效性，以及丘陵和城市地形，都被納入優化的考慮范圍，輸出結果將炮兵優先送到羅基隧道。這一建議，雖然源于算法，但遵守人類的軍事判斷，認識到在城市中使用火炮的相對困難，以及步兵的相對優勢。毫不奇怪，行動后的審查指出，格魯吉亞的炮兵在丘陵地帶對付前進中的俄羅斯縱隊是有效的。

同樣，在這種修改中，通常為COA分析的后期步驟保留的計算類型被應用于COA的最初發展。正如加里-卡斯帕羅夫所描述的與計算機合作的好處一樣，人類也可以將作戰藝術應用于已經納入科學的概念。

許多計算可以被整合到程序中，以減少認知負擔，讓工作人員進步到更高層次的人工分析，其中一個例子就是時間。對于建議的每條路線，可以進行計算，根據車輛數量和其他變量確定更準確的時間。

將上述初級人機開發的COA的輸出與格魯吉亞國家安全委員會對其一般行動方案的闡述相比較，突出了人工智能支持的MDMP可以提供的優勢。人工智能的建議將一支更強大的格魯吉亞部隊引向羅基隧道，同時向茨欣瓦利投入部隊。很可能更早和更多地將部隊投入到羅基隧道附近的防御中，會極大地擾亂已經被渠化的入侵俄羅斯部隊，并阻止他們將火箭系統移到茨欣瓦利的射程內，并通過隧道將彈道導彈炮組進一步嵌入格魯吉亞，這對俄羅斯人來說是決定性的。

到目前為止，修改后的方法已經建立了一種發展 "下一步行動 "的方法，其基礎是對友軍和敵軍戰斗力的理解，這種戰斗力如何受到任務類型和地形的影響，以及部隊在移動和機動接觸中的時間關系。地面部隊的這些例子必須自然延伸到所有領域的戰斗力和效果的應用。這種技術能夠同時分析各個領域，并為跨領域效果的整合提供一個機制。近距離空中支援的架次可以被整合到地面領域，以便在地面戰斗的關鍵地點和時間提供更好的戰斗力比率。此外，在進行空對空作戰計算時，可以將地面防空資產納入空對空計算的因素。圖4顯示了通過羅基隧道進攻的俄羅斯地面部隊和推薦的格魯吉亞地面部隊的戰斗力，另外還強調了如何將俄羅斯的蘇-25戰斗機或格魯吉亞的SA-11系統納入其中。這為在領域內和跨領域進行的作戰行動創建了一個多維框架，并提供了一種同步匯合的方法。當一個領域的條件發生變化時，對其他領域和行動的影響可以在開始大大超過工作人員計算的復雜程度上進行。

隨著核心COA的制定，每個作戰功能的最佳整合可以通過算法來確定。例如，有了通往目標的路線和距離，以及燃燒率和其他規劃因素，可以計算出支持概念的要素。

這個例子表明，有能力在多個領域整合所有作戰功能的規劃。有了充分的細節說明COA的完成和廣度，現在可以把解釋轉向深度。為了在作戰層面創建一個在時間和空間上都有深度的COA，它必須提前預測幾個交戰，以實現相對優勢的位置，并尋求實現轉化為成功的失敗機制。而之前的過程主要是將現有的軍事理論或學術研究進行算法連接的創造，它們很難實現超越即時決策的飛躍，并創造出作戰藝術。對于這一點，現有的人工智能提供了適用的例子。

國際象棋人工智能中使用的基本微分法對所有棋盤上的處置方式提前兩步進行打分，包括行動和反應，然后根據程序對分數進行比較，分數最差的那個選項被修剪掉。在排除了未來兩步棋中最差的選項后，剩下的最佳選項被選中。修剪和消除的過程可以防止出現這樣的情況：人們可以在最近的一步棋中拿下一個低價值的棋子，但在下一步棋中又會失去一個高價值的棋子。該算法基于每一步后續棋重復這一過程。在許多程序中，該算法會分析更多的未來棋步，以指數形式增加棋盤的處置，以評估和排列潛在的棋步。為了簡化計算機的計算，一個被稱為阿爾法-貝塔修剪的過程可以在明確它們不會是最佳選擇時刪除分支，并停止評估它們。根據已經證明的根據力量和手段的相關性來評估軍事編隊的能力，可以看到即使是簡單的國際象棋人工智能方法也可以成為發展作戰藝術的基礎。

圖4. 多域COFM框架

當使用決策樹和國際象棋人工智能的最小算法時，程序會對棋盤上的大多數或所有的替代性未來進行評估，并產生一個可比較的值。俄羅斯軍隊最初從西邊的馬米森山口進攻，而不是從東邊的羅基隧道進攻，就是一個選項的例子。這將產生一個不同的動作，格魯吉亞部隊需要對此作出反應。除了國際象棋人工智能中棋子的總價值外，還經常使用位置的修改器。對每一方的剩余棋子進行估值的方法在概念上類似于之前用于分析俄羅斯和格魯吉亞部隊的戰斗力的TAM計算方法。而不是單個棋子的價值，將考慮軍事編隊的戰斗力。這種機制設計起初似乎是以消耗為重點，保留友軍的戰斗力，消除對手的戰斗力，并根據價值來確定優先次序。從一開始看起來非常機械的東西中出現的顯著特征是在時間和空間上創造和連接有利的力量比例，實現不對稱性，以大量消耗對手并保存友軍的戰斗力。簡而言之，它創造了作戰藝術。

當以這種方式對格魯吉亞的多個行動方案進行比較時，就會出現與圖3中描述的不同的行動方案。由于通往羅基隧道的旅行時間的變化，以及對交戰的預測是如何沿著各自的決策樹展開的，因此確定了對通往羅基隧道的部隊的改變，如圖5所示。

當人工智能支持的COA開發過程繼續向前搜索時，在Troitskye的俄羅斯第503摩托步槍團（MRR）和在Khankala的第42摩托步槍師和第50自行火炮團被確定為需要考慮的俄羅斯作戰力量。以最小的方式，在最初決定在羅基隧道和茨欣瓦利之間分配部隊之前，沿著決策樹進一步考慮這一事件。一旦理解了時間上的力量以及二階和三階效應，就會發現一個非直覺性的決定，即與戈里的坦克營和第比利斯的第4旅一起向羅基隧道進攻，這是由于預測到俄羅斯第二梯隊部隊在未來的行動。

圖 5. 俄羅斯-格魯吉亞聯合決策樹和進化

如圖3所示，如果俄軍同時開始行動，格魯吉亞部隊的原始部署無法及時趕到羅基隧道進行防御。然而，當動用哥里的坦克營或第4步兵旅時，一支有利的部隊能夠在迪迪古普塔或爪哇附近進行防御，使俄軍在山丘上保持渠化，有足夠的戰斗力來預測俄軍的進攻會被擊敗。這種防御可以抵御俄軍第二梯隊的第503摩托化步兵師，但不能抵御緊隨其后的第42摩托化步兵師，圖5右上方描繪的是第503步兵師。正因為如此，格魯吉亞的防御部隊如果要完成他們的任務，就需要在503摩托化步兵師到來之前向隧道進行反擊，以在嚴重的渠化隧道處進行防御。有了這些從復雜中出現的聯系，格魯吉亞的領導層可以及時思考并產生贏得戰斗的洞察力。

建立可用COA的算法過程在很大程度上緩解了因時間不足而產生的差距，同時為MDMP引入了一定程度的學術嚴謹性，否則可能只是主觀評估，而這種評估中隱含著所有未知的危險。

在目前的作戰環境中，往往沒有時間來制定多個作戰行動方案，對所有制定的作戰行動方案進行戰爭演習，應用作戰行動方案評估標準，然后確定一個推薦的作戰行動方案。有了人工智能支持的MDMP，COA分析和比較就被烘托出來，并最大限度地利用現有的技術，所有這些都是在傳統的工作人員可以收集到的工具。

通過COA分析和COA比較步驟合并和修改COA開發步驟，以利用當前人工智能能力的速度、力量和洞察力，將提高預測多種替代性未來和選擇的能力，使指揮官不僅能夠在三維空間中思考，而且能夠在時間中思考。鑒于時間越來越稀少，了解時間，并擁有在多個領域與之合作并通過它的工具，可能是人工智能提供的最大優勢。

其他領域的人工智能工具已經展示了它們在提供快速、一致和準確計算的任務方面的能力。為了具有價值，人工智能不需要自主運作或復制有生命的人。人工智能只需要彌合當前規劃和決策工具的適用性與人類認知在復雜適應性系統中的有效性之間不斷擴大的差距。處理復雜性的適度改進，即使只是減少導致錯誤的認知負擔，也會確保比無助的指揮官有決策優勢。

在人工智能支持的MDMP的意義上更進一步，人工智能可以在第一次迭代后半自動地完成MDMP，幾乎連續地進行完整的MDMP過程，沒有疲勞感，納入每一個新發展。一個持續的人工智能運行的MDMP將提供關于部隊當前位置和行動的反饋。近乎實時的反饋將使我們能夠跟蹤下屬單位的當前行動、控制措施的遵守情況和進展。

其次，近乎連續的MDMP可以通過評估根據當前條件應該執行什么COA來預測分支，甚至預測隨著條件的變化，未來決定性交戰的設置。持續的人工智能支持的MDMP將與敵人而不是計劃作戰。一個人工智能支持的過程將有額外的好處，即為任何新出現的COA整合資源，同步和優化所有領域的效果，并使過渡到一個新的分支計劃更加可行。這種能力將在使部隊迅速適應在未來動蕩環境中的混亂邊緣茁壯成長方面取得不可思議的進展。

在21世紀初，美國軍隊專注于反叛亂行動，而俄羅斯等競爭對手則專注于常規軍事力量的現代化，威脅著美國的軍事主導地位。美國軍事能力差距的縮小，加上新興技術，如網絡空間、太空和電磁波譜，改變了戰爭的特點。美國陸軍的應對措施，即多域作戰（MOO），試圖利用融合的概念，快速而持續地整合所有軍事領域、電磁波譜和信息環境，以賦予軍事優勢。為了實現融合，美國陸軍必須與其他軍種進行聯合開發，制定軍種間協議，修改人員結構，并修改人事政策。后越南時代空地戰的發展和隨后的 "沙漠風暴行動 "提供了一個歷史案例研究，重點是為實現陸域和空域的融合而進行的組織變革。目前美國軍隊現代化的體制機制主要是在空地戰時期發展起來的，可能需要調整，以確保適應實現MDO融合。

引言

隨著2015年國家安全戰略的發布，標志著美國正式將國家安全重點從過去14年的沖突中轉移。盡管在阿富汗和伊拉克的行動仍在進行，但該文件提到部署的部隊兵力從2009年的約18萬人減少到公布時的不到15000人。雖然仍然承認暴力極端主義組織的威脅，但美國開始將國家安全重點從全球反恐戰爭（GWOT）轉向大國競爭。這種轉變隨著2017年《國家安全戰略》和2021年《臨時國家安全戰略》的發布而加劇，該戰略特別指出俄羅斯等是挑戰美國實力、利益、安全和繁榮的國家。俄羅斯和其他國家競爭者專注于其部隊的現代化，而美國則專注于在伊拉克和阿富汗的反叛亂行動。這增加了競爭者的能力，并對美國的軍事主導地位構成了威脅。美國陸軍的多域作戰（MDO）概念是對美國陸軍領導層提出的安全問題的回應。它是美國陸軍理論、組織、訓練、物資解決方案、領導、人員、設施和政策（DOTMLPFP）現代化的核心重點，以保持對所有對手的競爭優勢。

MDO的一個核心主題給軍隊帶來了新的問題，即技術的出現和普及改變了戰爭的特征。互聯網的發展和全球日常生活的許多方面對這一現象的依賴引起了網絡空間的競爭，其影響可能會影響傳統的戰爭形式。對基于空間的能力的更多依賴和公認的空間軍事化，同樣代表了在以前的沖突或理論中沒有完全實現的戰爭轉變。能夠利用電磁波譜（EMS）的技術，雖然在整個20世紀都在使用，但在21世紀更加普遍，對戰爭的可能影響也更大。所有這些發展都是隨著信息時代的到來而出現的，增加了信息環境在影響戰爭行為和結果方面的重要性。

廣泛的研究問題和主題

擺在作戰人員面前的問題是如何將這些新出現的能力與現有的和經過驗證的框架進行最佳整合。美國陸軍的答案是："......在所有領域、電磁波譜和信息環境中快速和持續地整合能力，通過跨領域的協同作用優化效果，以戰勝敵人......" 為了完成這一任務，美國陸軍必須與其他軍種進行聯合開發，制定軍種間的協議，修改人員結構，并修改人事政策。海灣戰爭時期空地戰的發展代表了美國空軍和美國陸軍的成功整合，以實現其主要領域的融合，并在DOTMLPFP的各個類別中發生變化。對這一時期土地和領域整合的分析可以為未來網絡空間、空間、信息環境和環境管理系統的領域整合提供有益的見解。

MDO結構廣泛地使用了領域一詞，這一概念是理解融合的一個核心概念。MDO中使用的領域一詞符合聯合出版物（JP）3-0《聯合作戰》中描述的該術語的聯合用法。 聯合條令沒有明確定義領域；然而，它確實將領域的概念貫穿于理解作戰環境和如何組織聯合作戰的描述中。該術語并不意味著所有權或排他性，因為單一軍種可以在多個領域內運作。目前公認的聯合行動的物理領域有四個：陸地、空中、海上和太空。信息環境產生了第五個聯合領域，即網絡空間。

聯合條令并不承認信息環境是一個領域。然而，與四個物理領域和環境管理系統一起，聯合條令將其視為作戰環境的一個主要組成部分，并將其視為一種聯合功能。JP 3-0將信息環境定義為"......包括并聚集了眾多的社會、文化、認知、技術和物理屬性，它們作用于并影響知識、理解、信仰、世界觀，并最終影響個人、團體、系統、社區或組織的行動。" 網絡空間作為一個領域存在于信息環境中。電磁環境，即所有頻率的電磁輻射范圍，也是作戰環境的一個重要因素，但聯合條令并不承認它是一個獨立的領域。

將四個物理領域、網絡空間、信息環境和環境管理系統結合起來，就產生了MDO的融合概念。簡單地說，融合是美國陸軍編隊利用作戰環境的所有可能方面，在武裝沖突中創造對敵人的優勢，利用這種優勢，并取得勝利。部隊通過跨領域的協同作用實現融合，這是MDO理念的核心原則。這個術語也起源于聯合條令，被定義為 "在不同領域的能力的互補性，而不僅僅是相加，從而使每一種能力都能增強其他能力的有效性并彌補其他能力的脆弱性"。融合的產生是由于接受了美國將無法在近距離或同行沖突中享有未來領域的優勢，而是需要使用來自多個領域的協調效應來讓出優勢。

支撐這一分析的理論框架是作戰藝術，即 "在......技能、知識、經驗、創造力和判斷力的支持下，制定戰略、戰役和行動，通過整合目的、方式、手段和評估風險來組織和使用軍隊的認知方法"。MDO是一個作戰層面的構造，旨在為指揮官提供一種方法，通過協調使用所有可用資源，在競爭、危機或武裝沖突中取得戰術勝利。然而，除非在政治目標的背景下實現，否則這種勝利是沒有意義的。然而，將戰術結果與政治目標聯系起來，不屬于本研究的范疇，本研究的重點是戰爭的作戰和戰術層面。

MDO融合領域的新興性質和已發表作品的匱乏限制了這項研究。對后越南時代到今天的發展時期的研究限定了本項目的范圍。雖然在整個軍事史上還有其他領域融合的成功案例，但本研究沒有考慮這些案例。這種劃分也排除了海上、空中和陸地融合的成功案例，這些案例可能會產生比只考慮空中和陸地領域更多或相互矛盾的見解。本研究重點關注美國在空中和陸地融合方面的努力以及對美國陸軍MDO的影響，排除了其他國家的MDO概念發展案例和其他領域融合的歷史案例。最后，本研究主要分析了MDO融合的作戰和戰術影響，因為戰略分析不是MDO構建的重點。

這個項目接受了MDO的一般方法，將其作為一個有效的結構來處理后GWOT時代出現的近距離或同行競爭問題，并作為美國軍隊現代化的基礎。這種方法的一個固有的假設是，實現所有領域、信息環境和EMS的MDO融合會產生對對手的明顯優勢。鑒于持續增加總部組織的規模和復雜性的趨勢，如從2001財年到2012年，作戰指揮部人員增長了50%，增加人員的規模和復雜性可能會阻礙決策和組織適應。最后一個假設是，美國陸軍不能以目前現有的框架實現MDO的最佳融合，這意味著美國陸軍需要進行組織變革以充分實現現代作戰環境的好處。

這個項目采用了案例研究的方法，研究了空地戰發展背后的理由和事件，它的持續演變，以及這個過程在目前的服務和聯合DOTMLPFP類別中是如何體現的。這既代表了極端的情況，因為美國陸軍和美國空軍元素在作戰環境中的接近帶來了自相殘殺的危險，也代表了關鍵的情況，因為空陸一體化的發展可能適用于其他領域、信息環境和環境管理系統。這種分析也可能發現案例研究是務實的，揭示了一種有效的方法來實現與新的戰爭領域的銜接。本研究的一般格式是從文獻回顧，到方法概述，案例研究本身，分析和發現，最后是結論。

本文探討了人工智能（AI）如何可能使美國軍隊以更符合倫理的方式執行其作戰任務，從而更好地遵守國際人道主義法（IHL）的倫理意圖，并強調它可能帶來的挑戰。它將通過研究軍事目標選擇的兩個關鍵特征來完成這一任務：區分和相稱性。區分和相稱性是國際人道主義法承認的四項基本戰爭原則中的兩項，包括《海牙公約》、《日內瓦公約》及其附加議定書，以及紅十字會編纂的習慣法。 對這兩項原則的仔細研究突出了可預見性的概念在戰爭倫理中的作用。可預見性是正義戰爭理論中經常提到的與保護非戰斗人員有關的關鍵倫理考慮。邁克爾-沃爾澤的奠基之作《正義與非正義的戰爭》認為，在戰爭中，不可預見的邪惡可能是可以接受的，但從倫理上講，戰士們必須在戰爭中盡量減少所有可預見的邪惡。雖然可預見性沒有被標為基本原則，但它是一個經常被忽視的特征，對主要的四項原則的倫理決策產生了重大影響。

審查包括簡要回顧區分的倫理基礎，相稱性，以及兩者如何取決于可預見性。然后，它評估了當前的國際人道主義法，并確定了人工智能可以提供更多的合規性的潛在機會，以及潛在風險的特征。審查將主要集中在戰爭/戰斗期間的倫理決定和行動（戰時法），而不是可能導致戰爭的戰略決定（戰時法）。在執行對人工智能可能給軍事目標帶來的潛力和隱患的評估之前，關鍵是要正確定義人工智能，并審查其與國家安全的日益相關性。

人工智能是一個復雜的話題，既具有爭議性，又經常被誤解。著名物理學家斯蒂芬-霍金警告說，人工智能可能是 "我們文明史上最糟糕的事件"，除非其發展得到適當控制。 甚至企業家埃隆-馬斯克，他自己的公司正在創新自動駕駛汽車，也警告說"......人工智能比核彈危險得多"，必須受到監管。相反，麻省理工學院計算機科學和人工智能實驗室的創始主任羅德尼-布魯克斯、哈佛大學心理學教授史蒂芬-平克，甚至Facebook創始人馬克-扎克伯格都將這些觀點描述為危言聳聽。

當人工智能被引入到國家安全和軍事行動中時，其強度和審查都會大大增加。馬斯克和霍金都簽署了一封致聯合國的公開信，敦促禁止人工智能武器。 公眾對人工智能 "武器化 "的反彈的一個引人注目的例子發生在Maven項目上，原因是人們對倫理問題的看法。Maven項目是美國國防部（DOD）的一項舉措，旨在利用人工智能來評估來自遙控飛機的視頻，試圖更快、更準確地找到伊拉克和敘利亞的伊斯蘭國恐怖分子。國防部與包括谷歌在內的一些商業伙伴開始了這項努力。然而，在2018年，約有4000名谷歌員工認為該項目與谷歌的倫理規范相抵觸，這些倫理規范是基于 "不作惡 "的非官方格言。然后，這些員工簽署了一份請愿書，要求"......谷歌或其承包商將永遠不會建立戰爭技術"。 此后不久，谷歌退出了該項目。這些事件受到一些人的贊揚，也受到另一些人的批評，他們認為抗議是短視或幼稚的，因為不太倫理的美國競爭對手仍然會從谷歌的人工智能工作中受益。

曾在伊拉克和阿富汗服役的海軍陸戰隊員盧卡斯-昆斯(Lucas Kunce)為人工智能在軍事上的倫理應用提出了令人信服的愿景。他認為，對向軍隊提供先進技術的擔心是沒有根據的。他提供了一些小故事，描述了人工智能增強的工具如何阻止他的團隊殺死一個他們認為向他們投擲手榴彈的平民，而他只是拿著一只鞋。他還描述了在一次交戰中，他的一名海軍陸戰隊員射殺了一名坐在車里的年輕女孩，他的部隊認為這是一個車載簡易爆炸裝置。正是這種觀點準確地將軍隊描述為試圖完成其當選領導層賦予他們的任務的同胞。它還指出，職業軍人不是一群不分青紅皂白的殺手，如三十年戰爭期間蹂躪歐洲的掠奪者，甚至是越南時代助長美萊大屠殺的美國重兵。相反，他們是負責為國家管理暴力的專業人士。正是這種被進一步編入國際人道主義法的特點，應該能緩解人們對人工智能和軍隊的結合將導致未來出現天網、終結者和其他類型的殺人機器人的擔憂。

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。

本專著追求的是確定美國陸軍如何能夠建立對定位導航和授時的共同作戰理解。規劃人員、分析人員和戰略人員必須了解如何實施空間使能因素和能力，以應對有爭議的作戰環境中的挑戰。最重要的是，本專著試圖回答美國陸軍將如何在未來的多域作戰中減輕定位導航和授時（PNT）的不利影響的問題。空間使能器對于成功彌補BCT級別的空間作戰差距以應對PNT戰爭中的近距離威脅是至關重要的。了解美國陸軍在MDO期間如何針對近距離對手開展行動，對于未來的任務規劃至關重要，這將使美國陸軍在多域作戰中應對作戰挑戰并保持作戰優勢。該專著將提供背景資料，確定美國陸軍在被拒絕、降級和中斷的空間作戰環境（D3SOE）中的GPS所面臨的當前問題，適用于PNT的當前文獻，并分析當前PNT的能力和局限性。最后，它的結論是關于美國陸軍必須如何認識到MDO的未來影響，并確定將阻礙美國陸軍未來行動的任何執行的脆弱性的建議。

引言

在當前的信息和技術時代，世界人口已變得越來越依賴實時數據。無論是手機、電視，甚至是電力，技術已經成為地球上日常生活中提供實時信息的主力軍。隨著這種技術全球化的增加，對美國國家安全的挑戰和保護美國國內外利益的復雜性也在增加。美國繼續在有爭議的作戰環境中投射力量。美國在被拒絕的、退化的和被破壞的作戰環境中通過空間能力投射力量的能力不能僅僅停留在戰略領域，還必須延伸到作戰和戰術層面。

今天，近在咫尺的對手威脅，特別是中國和俄羅斯，正在與美國進行一場越來越復雜的技術競賽。國防空間戰略（DSS）總結提出，由于俄羅斯等大國開發、測試和部署反空間能力及其相關的軍事理論，以便在沖突中延伸到空間，因此構成最大的戰略威脅。這與其說是創造最主要和最致命的武器的競賽，不如說是一場更專注于如何拒絕對手能力的競賽。了解到這些空間支持行動的戰略利益，外國政府正在發展威脅他人使用空間能力的能力。中國和俄羅斯各自將空間武器化，作為降低美國和盟國軍事效力和挑戰美國空間行動自由的手段。

這種拒絕對手能力的技術競賽可能導致信息傳遞的 "內容 "和 "方式 "的范式轉變。拒絕信息傳遞是信息作戰（IO）和多域作戰（MDO）的最前沿。美國陸軍目前在作戰層面上面臨的問題是對定位、導航和授時（PNT）以及空間能力如何在退化、中斷或被拒絕的作戰環境中實現任務規劃和執行缺乏共識。美國陸軍必須了解PNT戰爭如何在作戰環境中發生，以及如何在未來的MDO期間減少所有梯隊對PNT戰爭的敵對使用。

三種不同的基本能力的組合定義了PNT。定位是指在標準大地測量系統（如1984年世界大地測量系統或WGS84）中準確和精確地確定一個人的位置和方向的能力，或在需要時確定三維位置。導航是確定當前和所需位置（相對或絕對）的能力，并應用于修正航線、方向和速度，以達到世界上任何地方的所需位置，從地下到表面，從表面到空間。計時是指在世界任何地方并在用戶定義的及時性參數范圍內，從一個標準（協調世界時或UTC）獲得并保持準確和精確的時間的能力。計時還包括時間轉移。

授時是PNT的關鍵。它是定位和導航的基礎。GPS的定位和導航數據來自接收設備的授時信號。全球的用戶完全依靠美國空軍維護的衛星群來獲得授時信息。

由于平民依賴PNT，即目前現代技術的支柱，美國軍隊也極其依賴PNT及其能力。廣泛依賴衛星信號進行導航和計時，使美國的關鍵基礎設施和經濟活動處于危險之中。

從戰術層面上進行徒步巡邏的步兵到進行聯合演習的海軍艦艇，甚至是在戰略層面上投擲精確制導炸彈的B-52 "斷頭臺"，這些行動的成功執行所需的精確位置的計算都使用PNT。PNT的中斷可能有能力阻止美國軍隊的行動。人們越來越關注對手破壞GPS信號的方法和手段，從而使美軍無法獲得實現 "美國戰爭方式 "的定位和導航信息。美軍必須對付這些對手的措施，以便在被拒絕的、退化的和被破壞的空間作戰環境（D3SOE）中有效運作。

在D3SOE中有效運作依賴于幾個維持連接網絡的天基系統。天基系統和不受阻礙的空間訪問對國家的經濟福祉越來越關鍵，并與美國的國家安全相關聯。美國陸軍依靠空間能力來實現和加強陸地戰爭；幾乎每一個陸軍和聯合行動都受益于這些能力。了解這些涉及的復雜系統的風險將產生一種保護美國利益的預防行動的緊迫感。

基于空間的能力是軍事、商業和民用部門的一個組成部分。目前美國的空間政策闡明了基礎活動，通過加強機構間和商業伙伴關系來改善空間系統的開發和采購。長期存在的空間技術和成本障礙正在下降，這使得更多的國家和商業公司能夠參與到衛星建造、空間發射、空間探索和人類太空飛行中。私人商業公司Space X最近公布了其空間計劃。這可能促進美國商業空間能力和服務的新市場機會，包括依賴美國政府提供的空間系統的商業應用。促進商業應用對有保障的PNT的依賴，可以利用美國的能力來增強和鼓勵新興技術和空間能力的民用和軍用互操作性。鑒于上述概述，本專論將討論在美國陸軍作戰計劃中理解PNT的重要性。

研究問題

美國陸軍將如何在未來的多域作戰 (MDO) 中減輕 PNT 戰爭的影響？

假設

美國陸軍要求重點支持有保障的PNT和緩解技術，這可能使美國陸軍在MDO期間應對作戰挑戰并保持作戰優勢。為了應對有保障的PNT所面臨的近似挑戰，美國陸軍必須找到新的和全面的方法，通過同時使用其他作戰領域，如網絡戰和電子戰，來減少對計時系統的威脅。這也意味著要建立一個防御性的時間基礎設施和網絡，以維護和改善友好的授時源和授時分配，重點是精確授時的廣泛用途。在GPS被屏蔽的環境中，確保準確的PNT信息被傳遞給作戰人員是絕對關鍵的。為了采用這些技術，并有效地應對近距離的威脅，美國陸軍必須在作戰層面上提高整個部隊對空間能力和促進因素的共同理解。

重要性

美國陸軍必須認識到MDO的未來影響，并確定將阻礙美國陸軍未來行動的任何執行的弱點。了解美國陸軍在MDO期間如何對近距離的對手開展行動，對于未來的任務規劃至關重要。MDO方法將等同于美國陸軍如何減少其目前對PNT的過度依賴，同時繼續執行和實現任務的成功。

方法論

通過條令、歷史和理論的視角，研究將集中在公開來源的非保密檔案材料、當前和歷史上的軍事學說以及理論框架，以產生一個規范性的建議來回答研究問題。訪問聯合導航戰中心（JNWC）、美國陸軍空間和導彈防御司令部（USASMDC）、美國戰略司令部（USTRATCOM）和位于科羅拉多州彼得森空軍基地（AFB）的美國空間司令部（USSPACECOM）的人員資源，將提供歷史和當前背景以及與研究問題有關的信息。這將有助于指導研究，任何發現，并提供與此主題有關的額外背景。該專著將確定當前的MDO理論，包括當前的空間作戰理論，以了解已確定的PNT脆弱性，在可能的情況下減輕，以及在空間使能器可以彌補任何操作差距的情況下未減輕。空間使能器對于在BCT層面成功彌補空間作戰差距以應對PNT戰爭期間的近距離威脅是最重要的。

本專著將特別關注解決美國陸軍應通過實施集中的系統方法來理解PNT的過程。這個過程將通過在各旅戰斗隊（BCT）實施空間使能器和空間能力來提高對PNT戰爭的作戰理解。空間能力是投射陸地力量和贏得近距離戰斗的關鍵使能因素。本專著分為四個主要部分：第一部分是導言，包括背景信息，指出美國陸軍在D3SOE中面臨的GPS問題；第二部分提供適用于PNT戰爭的當前理論，以及對當前PNT戰爭能力和限制的理解；第三部分分析美國陸軍目前如何計劃和執行MDO；第四部分總結了影響、建議，以及必須進行的額外研究。

2022 年 10 月 11 日，美國陸軍發布了一份綜合數據計劃（ADP），這是一種全軍范圍內改進數據管理以確保陸軍成為以數據為中心的組織的方法。

該計劃是一項為期三年的工作，將改善整個陸軍的數據管理、數據治理和數據分析。作戰任務是陸軍數據計劃的當前重點。ADP 在該任務領域的成果是通過進行必要的更改來確保作戰人員的數據得到正確管理和使用，從而為作戰人員提供優勢。陸軍已經開始對數據管理能力、工具和模型進行原型設計，以實現這一目標。

陸軍首席信息官 Raj Iyer 博士說：“數據以及如何在所有梯隊中整合這些數據以實現真正快速、敏捷的決策，才是真正為陸軍提供其在未來戰爭中所需的競爭優勢的關鍵。”

數據和數據分析將為 2030 年的陸軍提供動力。士兵將需要在正確的時間和正確的地點獲得正確的數據，以便在每個梯隊做出更快、更好的決策——以超越任何對手的思維和步伐。

與早期的軍事行動相比，現在的戰爭范圍更大且范圍不斷擴大。作為聯合全域作戰的一部分，多域作戰是陸軍必須準備并贏得下一場戰斗的地方。這是一個數據豐富的環境。

每個領域都有自己的信息和數據流，一些信息來自開源情報，一些來自天基傳感器，還有一些來自網絡空間。今天的士兵和指揮官需要跨領域的綜合來主宰戰場。

ADP 概述了工作的組織并提供了總體戰略目標。它側重于中期努力，未來將被另一個更新所取代。

通過陸軍數據計劃實現這一決策優勢是陸軍的關鍵目標。

美國缺乏一套專門的人工智能（AI）戰爭的理論。這導致了在戰爭的作戰層面上缺乏對人工智能影響的討論。人工智能的定義通常采用技術視角，不考慮對作戰藝術的影響。提議的作戰藝術的新要素 "抓手（Grip）"解釋了人工智能和人類在兩個方面的基本關系：自主性和角色交換。“抓手”為人工智能戰爭的理論奠定了基礎，除了揭示改變任務指揮理論的必要性外，還提出了作戰的假設。美國空軍陸戰隊的發展以及由此產生的戰爭作戰水平（和作戰藝術）在歷史上有類似的案例，說明關鍵假設如何影響戰場的可視化。去除“人在回路中”的人工智能戰爭的假設，揭示了需要一種新的作戰藝術元素來安排部隊的時間、空間和目的，此外，美國陸軍任務指揮理論需要調整，以使指揮官能夠在各種形式的控制之間移動。

簡介

“機器人和人工智能可以從根本上改變戰爭的性質......誰先到達那里，誰就能主宰戰場。”- 美國陸軍部長馬克-埃斯佩爾博士，2018年

預計人工智能（AI）將極大地改變21世紀的戰爭特征。人工智能的潛在應用只受到想象力和公共政策的限制。人工智能擁有縮短決策周期的潛力，超過了人類的理論極限。人工智能也有望執行人類、機器和混合編隊的指揮和控制功能。人工智能在自主武器系統（AWS）中的潛力同樣是無限的：分布式制造、蜂群和小型化的先進傳感器為未來的指揮官創造了大量的配置變化。與圍繞人工智能的技術、倫理和概念問題相關的無數問題，為如何將這項技術整合到戰爭的戰術層面上蒙上了陰影。現代軍隊幾個世紀以來一直在為正確整合進化（和革命）的技術進步而奮斗。美國內戰期間的鐵路技術對 "鐵路頭 "軍隊和格蘭特將軍在維克斯堡戰役中的勝利都有貢獻。25年后，法國人忽視了普魯士的鐵路試驗，給第三帝國帶來了危險，同時也沒能把握住小口徑步槍的優勢。卡爾-馮-克勞塞維茨在《論戰爭》中指出，每個時代都有自己的戰爭和先入為主的觀念。本專著將探討當前的先入為主的觀念和人工智能在戰爭的操作層面的出現。

對作戰層面的討論側重于作戰藝術，以及指揮官和他們的參謀人員如何通過整合目的、方式和手段，以及在時間、空間和目的上安排部隊來發展戰役。在作戰藝術中缺乏以人工智能為主題的討論，增加了不適當地部署裝備和以不充分的理論進行戰斗的風險；實質上是在邦聯的火車上與追兵作戰。美國的政策文件和技術路線圖主要集中在能力發展和道德影響上，而沒有描述一個有凝聚力的人工智能戰爭的理論。但美國和中國在自主行動方面的實驗趨于一致；這引起了沖突的可能性，其特點是越來越多的被授權的人工智能和AWS沒有得到實際理論框架的支持。這個問題導致了幾個問題。美國軍隊的人工智能戰爭理論是什么？大國競爭者的人工智能戰爭理論是什么？有哪些關于顛覆性技術的歷史案例？理論應該如何改變以解釋顛覆性技術？

本專著旨在回答上述問題。它還提出了兩個概念，以使指揮官能夠在戰場上可視化和運用人工智能；一個被暫時稱為 "抓手"的作戰藝術的新元素和一個任務指揮理論的延伸。該論點將分三個主要部分進行闡述。第一節（理論）將證明人工智能需要一個認知工具來在時間、空間和目的上安排部隊，方法是：綜合美國的人工智能戰爭理論，描述中國的人工智能戰爭理論，以及揭示當前文獻中的“抓手”理論。第二節（歷史）是對1973年為應對技術轉變而從主動防御演變而來的空地戰（ALB）的案例研究。第二節將重點討論戰場維度的思想、任務指揮理論的演變以及相關的作戰藝術的正式出現。第三節（新興理論）提出了作戰藝術的新要素，作為一種認知工具，幫助指揮官和參謀部將21世紀的戰場可視化。第三節將把以前的章節整合成一個有凝聚力的模型，讓指揮官和參謀部在時間、空間和目的方面可視化他們與AI和AWS的關系。第三節還將提供一個任務指揮理論的建議擴展，以說明人機互動的情況。

主要研究成果

人工智能的復雜性導致了正式的戰爭理論的缺乏；然而，在美國的政策和發展文件中存在著一個初步的美國人工智能戰爭理論。人工智能戰爭理論必須解釋人類和人工智能之間的關系，這樣才能完整。通過作戰藝術和任務指揮的視角來看待人工智能，揭示了自主性和角色互換的兩個頻譜，通過不同的組合創造了人工智能戰爭理論的維度。這些維度，或者說掌握的形式，代表了作戰藝術的一個新元素。同樣，需要將任務指揮理論擴展到一個過程-產出模型中，以實現掌握形式之間的移動。

方法論

綜合美國目前的人工智能政策和AWS的發展路線圖，提供了一幅戰略領導人如何看待人工智能的圖景，允許發展一個暫定的戰爭理論。由于缺乏關于武器化人工智能的歷史數據，政策和發展路線圖是必需的，因此本專著中提出的理論是由提煉出來的概念產生的。由于中國的工業和技術基礎的規模，中國被選為對抗模式，預計在10到15年內，中國將超越俄羅斯成為美國最大的戰略競爭對手。

圖文并茂的案例研究方法將被用來分析主動防御和空地戰之間的過渡。該案例研究將整合技術、政策和戰爭理論，以喚起人們對多域作戰（MDO）和人工智能在21世紀戰爭中作用的疑問。第二節的批判性分析側重于理論的發展，而不是其應用。第二節的詳細程度是有限制的，因為它仍然是一個更大（和有限）整體的一部分，因此重點應繼續揭示戰場可視化和認知輔助工具之間的聯系。第三節通過作戰藝術的新元素和任務指揮理論的調整來回答每一節中發現的問題，從而將前幾節連接起來。人工智能缺乏歷史，考慮到人們不能直接分析以前的沖突，以獲得教訓或原則。在這種情況下，任務指揮理論提供了一種間接的方法來理解使人類能夠集中式和分布式指揮和控制功能的機制，以及為什么人工智能缺乏相應的機制會抑制我們感知機會的能力。第三節將把美國現行政策和路線圖中的幾個抓手成分匯總到任務指揮理論提供的框架中。

范圍和限制

本專著存在于美國陸軍多域作戰概念的框架內，其理解是解決方案是聯合性質的，因為 "陸軍不能單獨解決問題，概念發展必須在整個聯合部隊中保持一致，清晰的語言很重要。"本專著不能被理解為對MDO中提出的問題的單一解決方案，而是一種幫助實現戰斗力聚合的方法。

關于人工智能的討論充滿了倫理、法律和道德方面的考慮，本專著不會涉及這些方面。本專論的假設是，人工智能的軍事用途在政治上仍然是可行的，而且 "戰略前提 "允許該技術的軍事應用走向成熟。由于運用的變化幾乎是無限的，人工智能的戰術實施將不會被詳細討論，而重點是在作戰層面上的概念整合。一般能力將被限制在與作戰藝術和作戰過程有關的具體趨勢上。

摘要

《不列顛之戰：第一個綜合防空系統 》，作者是LTC Gregory P. Shipper，50頁。

不列顛戰役是唯一一場完全由空中力量進行的戰役，并取得了勝利。本專著所探討的研究問題是：英國的綜合防空系統是如何阻止德國空軍為入侵英國而設定的要求的？英國人之所以取得勝利，是因為他們的分層防御計劃給沒有護衛的德國轟炸機帶來了多個同時存在的問題，使他們無法專注于他們的指定任務。雷達的秘密使用導致英國皇家空軍有能力預先確定其時間地點，并選擇讓英國戰斗機中隊與轟炸機交戰。英國人比德國人更迅速地了解作戰環境的變化的能力，導致他們有能力在德國的決策周期內行動。約翰-博伊德上校的OODA循環概念的設計是為了幫助更好地理解不斷變化的環境，比敵人更快地提出多個問題讓他們解決，阻止他們完成任務。對今天的作戰環境來說，重要的是技術如何幫助以更快的速度處理信息，加快了解戰場的過程，并比敵人更迅速地運作。

簡介

1940年6月5日，德國總理阿道夫-希特勒正處在一個十字路口。德國軍隊剛剛迫使英國遠征軍（BEF）離開歐洲大陸，法國國家政府也已經投降。這意味著德國以相對最小的努力成功地接管了整個歐洲大陸或使之中立化。希特勒有消滅約瑟夫-斯大林和他的共產主義政府的宏偉計劃。但是，他仍然需要讓英國通過談判達成解決方案，結束西部的戰斗，這樣他就可以集中所有的精力來對付蘇聯。德國在戰時沒有能力進行兩線作戰，因為它缺乏必要的原材料資源，無法為德國的戰爭工業提供燃料。如果德國首先攻擊蘇聯，它可以獲得繼續對任何一個國家進行戰爭所需的材料。然而，如果德國先攻打英國，它就不得不犧牲自己的資源來保存戰斗力，以便日后與蘇聯作戰。希特勒選擇先攻打英國，希望能迅速取得勝利。當德國未能取得對英國的勝利時，他們將注意力轉向了東線。他們進攻蘇聯，這將是人類最大規模的軍事行動。在1940年7月1日至10月31日的短暫時間里，英國皇家空軍不畏艱險，將第一次決定性的失敗交給了德國戰爭機器。

英國人在對抗德軍的努力中取得了成功，因為他們的綜合防空系統。本文探討了英國綜合防空系統背后的網絡，它將所有使防空系統獲得成功的各種碎片和組織匯集在一起。綜合防空系統的整體成功歸功于皇家空軍（RAF）戰斗機司令部的指揮官休-道丁（AOC）的工作。他明白，保衛英國本土不受攻擊的唯一方法是將各個司令部整合到一個能夠協調其集體努力的單一控制之下。道丁的計劃基于這樣的信念，即英國人需要在德國飛機到達目標之前將其損失最大化，這是英國人在整個英國天空的戰役中取得成功的關鍵因素。道丁制定并實施了一套針對德國轟炸機編隊的防御系統，降低了他們到達目標的能力。德國戰斗機的燃料限制意味著一旦轟炸機編隊越過英吉利海峽不久，就會有有限的或沒有戰斗機的覆蓋。掌握了這個關鍵的弱點后，道丁指示他的戰斗機中隊集中力量對付沒有護航的轟炸機。德國戰爭機器遭受的損失是不可持續的。最終，德國人將他們的大部分空軍部隊從戰場上撤出，集中精力對付即將到來的蘇聯東部戰役。

道丁系統的綜合防空系統部分的設計是首創的，它使英國人能夠集中精力，減少在分配哪個航空中隊對即將到來的德國威脅發動的冗余。本文要探討的研究問題是：英國的綜合防空系統是如何阻止德國空軍設定德國入侵英國的要求的？證據支持，這場戰役的成功很大程度上屬于休-道丁空軍元帥的概念，以及他如何將各種組織組織在一起的想法，對英國人的成功至關重要。為了使他的計劃可行，道丁不得不爭取必要的資產，當時英國政府的重點是建立和裝備新的戰斗機中隊，以便在歐洲大陸上協助法國的戰爭。道丁的綜合防空計劃的總體概念并不限于對德國編隊的觀察。他還使用了第一次世界大戰期間使用的經驗和技術，將齊柏林飛機引導到高射炮（AAA）的有效射程和英國飛機的飛行路線上。

AOC道丁用來進入德國決策周期的過程從來都不是原創或獨特的。他認識到，德國人在他們所有的編隊中一直使用相同的模式，并沒有改變它們。約翰-博伊德上校觀察到，在朝鮮戰爭期間，他的中隊與共產黨的部隊作戰時，也在使用同樣的觀察方法。博伊德將他的意見總結為一個概念，即OODA（觀察、定位、決策和行動）循環。這個模型可以用來剖析英國人如何戰勝德國空軍的原因。現有的英國防空理論和在空戰開始時部署在關鍵地點的可用設備為防御計劃奠定了基礎，當德國空軍在對該島的早期空襲中展示他們的理論和戰術時，它們得到了擴展。

本研究以博伊德上校的OODA循環為比較模板，說明英國空軍司令部如何對德國的戰術進行調整，以保持他們的能力，防止德國的轟炸行動產生預期效果。在事后看來，博伊德的概念顯示了一個組織如何能夠成功地對新出現的情況作出反應，從而走在德國軍隊的前面。首先要研究的是，英國人是如何根據他們對德國人在整個第一次世界大戰期間如何進行空中作戰的觀察來設計他們的第一個理論和戰術的，以及他們如何在整個戰爭的剩余時間里根據觀察到的變化繼續進行改進。這些觀察為多層次的綜合防空計劃的發展提供了依據。它們幫助英國人將其最初有限的資產沿英國海岸線和重要的人口和戰爭物資生產中心周圍定位，防止德國人實現其戰略目標。英國人如何應對不斷變化的環境，決定了他們如何能夠發展和實施最新的理論和戰術，通過為海上入侵英國創造條件來阻止德國空軍獲得他們的戰略目標。其次，在戰時時期，英國政府讓軍隊接受了幾次大規模的預算削減和裁軍計劃。他們繼續在紙上進行防空計劃的改進，并進行討論，以進一步測試新的想法，而沒有大量預算的好處，也沒有能力實地測試多種新武器。最后，不列顛戰役是對英國人民生存的終極考驗，因為他們必須對抗一支擁有經驗豐富的飛行員的優勢空軍，這些飛行員在短短七個月內對歐洲大陸的淪陷做出了很大貢獻。

為了了解英國人是如何戰勝一支優勢的敵人空軍的，我們將把他們與博伊德上校的概念進行比較。博伊德將他的OODA概念建立在個人與環境不斷互動的基礎上，只有那些適應不斷變化的條件的人才能生存下來。英國證明，盡管德國空軍在裝備和經驗上有許多優勢，但它并不是不可戰勝的。道丁系統是世界上第一個綜合防空系統。它使盟軍的戰爭生產能力得到了保護，使人們的注意力集中在增加戰爭物資的生產上，而不是對設施的不斷維修。最后，它為英國增加了更高程度的保護，戰斗機中隊更接近他們的目標，這延長了他們飛越目標的時間。

摘要

《應用于致命性自主武器系統的任務指揮原則》，Curtis R. Michael少校，56頁。

這部專著研究了任務指揮的七項原則及其在致命性自主武器系統中的應用。像機器人和人工智能這樣的創新技術正在迅速重塑社會規范。只是在過去幾年里，美國軍方才認真考慮自主技術在戰場上的影響。隨著政治和軍事領導人處理這個新的戰爭時代，有關人類和機器在戰爭中的角色的新問題正在呈現。盡管圍繞自主系統的知識和經驗還很有限，但有一個既定的框架，即任務指揮原則，它經過了戰斗的檢驗，非常適合解決模糊性問題。任務指揮原則是使用致命自主武器的明智方法。這七項原則是幫助軍事指揮官應對復雜戰爭穩定的指導性方針。更重要的是，這些原則確保指揮官是最終的決策者，人民和信任是任務指揮的重點。信任在這個新的戰爭時代的重要性是不可低估的。信任確保了軍事行動的凝聚力和統一性。了解自主武器系統中的人機信任關系，對于釋放人機團隊的競爭優勢以及維護美國的國家安全利益至關重要。

簡介

“第一臺超智能機器是人類需要做出的最后一項發明，只要機器足夠溫順，告訴我們如何控制它。奇怪的是，這一點在科幻小說之外很少被提及。有時，認真對待科幻小說是值得的。”歐文-約翰-古德，《第一臺超智能機器》

今天，沖突的復雜特征也許比以往任何時候都更加明顯。混合戰爭、網絡攻擊和非國家行為者正在不斷地使戰斗空間變得更加不確定、動態和模糊。革命性的技術，如高超音速武器、人工智能（AI）和自主系統（AS）進一步增加了這種復雜性。商業和軍事工業對創新技術的空前依賴似乎是戰爭特征變化的催化劑，可能也是戰爭性質的催化劑。前美國國防部長吉姆-馬蒂斯在評論人工智能和戰爭這個話題時說："我當然質疑我原來的前提，即基本性質不會改變。你現在必須質疑這一點。"隨著政治和軍事領導人小心翼翼或不顧一切地跳入這個幾乎沒有先例的戰爭新時代，關于人類和機器在戰爭中的作用的新問題在等待著他們。

2014年，前國防部副部長羅伯特-沃克和他的同事發表了一份報告，解釋了未來的戰爭會是什么樣子。他們認為，未來的戰爭將主要由無人駕駛和自主武器等機器人技術來進行。"這種走向機器人時代的主要驅動力是來自商業公司的創新，而不是由政府研究和開發項目資助的軍工綜合體。"雖然這些新技術使眾多民用行業受益，如醫療保健和金融，但軍隊以及恐怖組織越來越依賴它們。2019年9月對沙特阿拉伯能源基礎設施的襲擊就是一個例子，恐怖分子輕松地改裝了少量的無人機，破壞了該國一半的石油和天然氣生產。此外，在過去十年中，使用軍用無人機的主權國家有九十五個，增加了百分之五十八。

從商業角度來看，機器人技術和自主技術的市場已經大大增長。例如，在過去六年中，工業機器人的銷售量每年都在增加，導致全世界的機器人存量超過240萬臺。此外，2018年有1630萬臺服務機器人用于家庭用途，比前一年增加了59%。另一個說明自主技術增長趨勢的例子是自動駕駛汽車。自動駕駛汽車在商業上和軍事上都有很大的前景。用先進的傳感器套件改裝的車輛有可能消除對人類操作員的需求，或通過提高駕駛員的態勢感知來減少人為錯誤。

美國軍方利用人工智能通過致命和非致命的應用來加強國家安全。人工智能的一個非致命性應用是一個名為Maven項目的軟件套件。Maven是國防部的一個人工智能應用，它研究遙控飛機的圖像和視頻資料，目的是改善無人機的打擊。人工智能的致命應用，也被稱為致命自主武器系統（LAWS），不僅被美國軍隊使用，也被世界各地的軍隊使用。本專著將致命性自主武器系統定義為：一旦啟動，就可以在沒有人類操作員進一步干預的情況下選擇和攻擊目標。

LAWS的例子包括以色列國防軍的HARPY導彈。HARPY是一種旨在有選擇地攻擊敵方防空設施的游蕩彈藥。同樣地，美國空軍最近出動了它的第一枚自主巡航導彈--遠程反艦導彈（LRASM）。LRASM的設計是獨特的，因為它可以根據敵方軍艦的圖像識別、紅外、雷達和其他傳感器的特征，自主地探測和攻擊敵方軍艦。

美國國防部（DoD）將人工智能定義為機器執行通常需要人類智能來執行任務的能力，無論是數字還是作為自主物理系統背后的智能軟件。從本質上講，人工智能是一個處理數據以識別模式、學習、建議作戰方案或指導行動的融合系統。與商業行業一樣，軍方認識到人工智能支持的硬件和軟件的好處。

隨著自主武器的發展和使用變得突出，與它們的道德使用和可信度有關的問題將浮出水面。朱莉婭-麥克唐納和杰奎琳-施耐德進行了一項調查，顯示了目前無人駕駛飛行器的信任障礙。他們的調查顯示，聯合終端攻擊控制人員（JTAC）和聯合火力觀察員（JFO）認為無人機 "比有人駕駛的飛機風險更大，更不值得信任"。此外，他們得出結論，在 "人類與敵人直接接觸的領域，部隊不愿意將決策權交給機器"。然而，他們有限的調查確實顯示，當JTAC和JFO對無人駕駛飛機有更多的經驗時，他們更可能傾向于無人駕駛飛機。這一發現表明，經驗可能有助于解決控制人員對無人駕駛飛機的一些信任問題。

前面的例子說明了國防部的采購和企業在開發致命性自主武器系統時遇到的許多挑戰之一。軍方開發的新武器系統要經過廣泛的測試和政策審查。在某些情況下，這一過程需要多年時間才能完成。然而，這一深思熟慮和務實的過程的總體目標是推出一種有能力和強大的武器，使軍事指揮官能夠在戰場上自信地使用。致命武器系統是獨特的，因為它們挑戰了這種傳統的武器采購和部署模式。使致命性自主武器系統的開發更加復雜的是國防部的3000.09號指令。該指令指出，指揮官和作戰人員必須對武力的使用進行適當的人為判斷。指令中沒有明確界定什么是 "適當的判斷水平"。此外，在當前的作戰環境中，對手正專注于爭奪、拒絕和降低通信系統，對適當控制的理解變得更加不明確。

人工智能技術的普遍性及其在整個民用和軍用部門的廣泛增長表明，戰爭的特征正在發生變化。美國的核心政治和軍事戰略文件，國家安全戰略（NSS）和國防戰略（NDS）承認這些技術的重要性，因為他們指示美國優先考慮并保持在新興技術方面的競爭優勢。在未來的沖突中，這些新興技術將很可能超過人類的理解能力。Robert Latiff寫道，時間將更加寶貴，戰斗的純粹速度將給決策帶來壓力。考慮到未來戰爭的這一背景，軍隊應該預期軍事主動權的鐘擺將逐漸從軍事指揮官手中擺開，轉到自主代理人身上。為了在人工智能主導的戰斗空間中做好準備并取得成功，指揮官將需要把任務指揮的一些原則擴展到致命性自主武器系統。

Drone Wars UK 的最新簡報著眼于人工智能目前在軍事環境中的應用方式，并考慮了所帶來的法律和道德、作戰和戰略風險。

人工智能 (AI)、自動決策和自主技術已經在日常生活中變得普遍，并為顯著改善社會提供了巨大的機會。智能手機、互聯網搜索引擎、人工智能個人助理和自動駕駛汽車是依賴人工智能運行的眾多產品和服務之一。然而，與所有技術一樣，如果人們對人工智能了解甚少、不受監管或以不適當或危險的方式使用它，它也會帶來風險。

在當前的 AI 應用程序中，機器為特定目的執行特定任務。概括性術語“計算方法”可能是描述此類系統的更好方式，這些系統與人類智能相去甚遠，但比傳統軟件具有更廣泛的問題解決能力。假設，人工智能最終可能能夠執行一系列認知功能，響應各種各樣的輸入數據，并理解和解決人腦可以解決的任何問題。盡管這是一些人工智能研究計劃的目標，但它仍然是一個遙遠的前景。

AI 并非孤立運行，而是在更廣泛的系統中充當“骨干”，以幫助系統實現其目的。用戶不會“購買”人工智能本身；他們購買使用人工智能的產品和服務，或使用新的人工智能技術升級舊系統。自主系統是能夠在沒有人工輸入的情況下執行任務的機器，它們依靠人工智能計算系統來解釋來自傳感器的信息，然后向執行器（例如電機、泵或武器）發出信號，從而對機器周圍的環境造成影響.

人工智能被世界軍事大國視為變革戰爭和獲得戰勝敵人的優勢的一種方式。人工智能的軍事應用已經開始進入作戰使用，具有令人擔憂的特性的新系統正在迅速推出。與軍事和公共部門相比，商業和學術界已經引領并繼續引領人工智能的發展，因為它們更適合投資資金和獲取研究所需的資源。因此，未來人工智能的軍事應用很可能是對商業領域開發的技術的改編。目前，人工智能正在以下軍事應用中采用：

• 情報、監視和偵察
• 賽博戰
• 電子戰
• 指揮控制和決策支持
• 無人機群
• 自主武器系統

人工智能和英國軍事

綜合審查和其他政府聲明毫無疑問地表明，政府非常重視人工智能的軍事應用，并打算繼續推進人工智能的發展。然而，盡管已經發布了概述使用自動化系統的學說的出版物，但迄今為止，英國國防部 (MoD) 仍然對管理其人工智能和自主系統使用的倫理框架保持沉默，盡管已經做出了一些重大決定。軍事人工智能的未來用途。

英國國防部一再承諾發布其國防人工智能戰略，預計該戰略將制定一套高級倫理原則，以控制軍事人工智能系統的整個生命周期。該戰略是在與來自學術界和工業界的選定專家討論后制定的，盡管政府尚未就與人工智能的軍事用途相關的倫理和其他問題進行公開磋商。該戰略的主要目的之一是向行業和公眾保證，國防部是人工智能項目合作的負責任合作伙伴。

與此同時，在沒有任何道德指南的情況下，計劃和政策正在迅速推進，主要問題仍未得到解答。英國軍隊在什么情況下會采用人工智能技術？政府認為何種程度的人為控制是合適的？風險將如何解決？英國將如何向其盟友和對手證明英國打算采取有原則的方法來使用軍事人工智能技術？

軍事人工智能系統帶來的風險 上述人工智能的每一種不同的軍事應用都會帶來不同的風險因素。作為國防部總部后臺操作的一部分，對數據進行排序的算法會引發不同的問題和擔憂，并且需要與自主武器系統不同級別的審查。

盡管如此，目前正在開發的人工智能系統無疑會對生命、人權和福祉構成威脅。軍事人工智能系統帶來的風險可以分為三類：道德和法律、操作和戰略。

道德和法律風險

• 遵守戰爭法： 目前尚不清楚機器人系統，特別是自主武器如何能夠滿足戰爭法制定的致命決定和保護非戰斗人員的標準。

-問責制：目前尚不清楚如果出現問題，誰來承擔責任：如果計算機運行不可預測并因此犯下戰爭罪行，懲罰它是沒有意義的。

• 人權和隱私：人工智能系統對人權和個人隱私構成潛在威脅。

• 不當使用：在戰斗環境中處于壓力之下的部隊可能會試圖修改技術以克服安全功能和控制。

作戰應用風險

• 偏見的技術來源：人工智能系統的好壞取決于它們的訓練數據，少量損壞的訓練數據會對系統的性能產生很大影響。

• 偏見的人為來源：當人類濫用系統或誤解其輸出時，可能會導致偏見。當作戰員不信任系統或系統非常復雜以至于其輸出無法解釋時，也會發生這種情況。

• 惡意操縱：軍用 AI 系統與所有聯網系統一樣，容易受到惡意行為者的攻擊，這些行為者可能試圖干擾、黑客攻擊或欺騙系統。

戰略風險

• 降低門檻：人工智能系統帶來了政治領導人在沖突中訴諸使用自主軍事系統而不是尋求非軍事選擇的風險。

• 升級管理：涉及人工智能的軍事行動的執行速度降低了審議和談判的空間，可能導致快速意外升級并造成嚴重后果。

• 軍備競賽和擴散：對軍事人工智能的追求似乎已經引發了軍備競賽，主要和地區大國競相發展其能力以保持領先于競爭對手。

• 戰略穩定性：如果先進的人工智能系統發展到能夠預測敵人戰術或部隊部署的程度，這可能會產生高度不穩定的后果。

本簡報列出了為人工智能設想的各種軍事應用，并強調了它們造成傷害的可能性。它認為，減輕軍事人工智能系統帶來的風險的建議必須基于確保人工智能系統始終處于人類監督之下的原則。

迄今為止，公眾對人工智能和機器人技術進步所帶來的社會變化和風險似乎知之甚少。這份簡報的部分目的是為了敲響警鐘。人工智能可以而且應該用于改善工作場所的條件和對公眾的服務，而不是增加戰爭的殺傷力。