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無人機技術在二十一世紀的武裝沖突中得到了廣泛應用，但俄烏戰爭正在推動其他戰場上未曾出現過的自主戰爭創新。

圖：一名烏克蘭軍人在烏克蘭巴赫穆特附近釋放一架無人機。

從手掌大小的無人機到重達 1,000 磅（454 千克）以上的無人機，俄羅斯、烏克蘭各自已經建立并獲得了一支多樣化的遙控飛機機隊。這項技術的范圍不斷擴大，其使用也日益增多，這不僅預示著無人機有可能在俄烏戰爭中創造公平的競爭環境，也預示著它們有能力影響未來沖突的方式。

烏克蘭戰爭為何成為無人機的溫床？

隨著戰爭進入第三個日歷年，雙方都沒有取得空中優勢。大多數軍事分析家預計，俄羅斯憑借其強大的空中力量，將在沖突初期迅速奪取對爭奪空域的控制權。但出人意料的是，烏克蘭的防御系統后來在西方系統的支持下，能夠擊退和阻止俄羅斯飛機進行近邊界和跨境打擊。由于任何一方都無法突破對方的綜合防空系統，這迫使他們提高野戰部隊的靈活性，并更加依賴遠程火炮、導彈和無人機等對峙武器。這些條件導致了新型無人機技術的發展，這些技術可以幫助烏克蘭在空戰中占據有利地位，并有可能扭轉戰局。

使用了哪些技術？

無人機部署隨著戰場的變化而變化。在戰爭的早期階段，俄羅斯的防空和電子戰能力并不突出，烏克蘭依靠土耳其 TB2 Bayraktar 等大型無人機發揮了巨大作用。TB2 可攜帶多種空對地彈藥，并能長時間巡飛，這使烏克蘭部隊能夠穿透俄羅斯的防空系統，打擊重型目標。然而，隨著時間的推移和俄羅斯對天空控制的加強，它能夠更容易地發現并擊落這些大型機型。TB2 可能仍有一定的實用性--其傳感器套件和相當大的航程仍能讓烏克蘭操作人員收集情報，但烏克蘭已轉向使用較小的無人機技術，以適應俄羅斯的進步。

事實證明，數量更多、體積更小的無人機改變了游戲規則，因為它們使烏克蘭獲得了更好的戰區感知能力和更強的打擊目標能力。烏克蘭人利用商業技術--平民也能獲得的娛樂產品--將廉價的現成無人機迅速投入戰場。其中許多 "業余 "無人機是通過草根眾籌或 "dronations "獲得的。這些小型無人機的單價僅為一千美元，操作人員可以迅速將其集結起來并重新利用，以達到特定的效果。例如，常用于賽車或電影制作的流行第一人稱視角（FPV）無人機可加裝臨時炸藥，以相對較低的成本對固定目標進行攻擊。這些無人機可以進行一次性高精度打擊，同時不易受到俄羅斯防空系統的攻擊。此外，烏克蘭人還重新利用國內經濟的重要方面來支持新的無人機供應鏈，通過公私合作來提高無人機制造能力。一年前，烏克蘭國內只有七家無人機制造商，而現在至少有八十家。

至于俄羅斯的無人機技術，莫斯科部署了本土型號，如 "獵戶座"、Eleron-3、Orlan-10 和 "柳葉刀"，但西方對俄羅斯關鍵供應鏈的制裁阻礙了莫斯科在無人機生產領域的發展。俄羅斯轉而向伊朗尋求穩定的供應。現在，俄羅斯人擁有一支龐大的伊朗制造的沙赫德-136 無人機機隊，可攜帶 100 磅（45.4 公斤）炸藥，航程達 1200 英里（1931 公里）。

無人機如何影響戰爭？

這場沖突展示了無人機在戰場上的優勢，無人機變得更小巧、更具殺傷力、更易于操作，而且幾乎人人都能使用。無人機壓縮了所謂的 "殺傷鏈"，縮短了從發現目標到摧毀目標的時間，并能增強軍隊偵察戰場前沿的能力。續航時間更長的無人機可以有效地進行數小時的偵察，使其他更先進的無人機能夠深入敵方領土實施精確打擊。其他型號的無人機可使單兵監視敵方動向，而無需冒生命危險或放棄士兵的位置。

無人機還可以進行戰斗和附帶損害評估或揭露戰爭罪行。美國無人機制造商 Skydio 最近捐贈了九架無人機，這些無人機配有高清攝像頭，將用于援助烏克蘭。

對無人機有哪些防御措施？

無人機容易受到防空系統的攻擊。具有明顯雷達截面的大型無人機是防空攔截器和反無人機火炮容易攻擊的緩慢移動目標；烏克蘭和俄羅斯都曾用攔截器和火炮擊落過數千架無人機。然而，烏克蘭和俄羅斯持續使用這些系統的成本可能高得嚇人，因為攔截一架無人機可能要花費數千甚至數百萬美元。

反無人機防御面臨的一個新挑戰是需要開發和使用一種比目標更便宜的系統。最重要的是，能夠向目標蜂擁而至的小型無人機更難擊落，因為它們可以壓垮防空系統。一個關鍵的應對措施是利用電子戰形式的干擾器、欺騙器和高能激光，阻止無人機到達目標。俄羅斯和烏克蘭都使用了干擾器，它能發出強大的電磁信號，使目標無人機墜落地面、偏離航線或掉頭攻擊操作員。隨著戰爭的進展，雙方都在不斷投資和調整電子戰戰術，以應對對手的創新。

無人機戰爭將如何演變？

俄烏沖突表明，無人機技術的創新尤其能改變防空領域的力量平衡。在俄羅斯尋求建立空中優勢、加強無人機生產和反無人機防御的同時，烏克蘭也在繼續開發更先進和不那么先進的解決方案。在最近曝光的與伊朗的合作項目中，俄羅斯完成了在莫斯科以東 500 英里（805 公里）的韃靼斯坦建造無人機工廠的工作，到 2025 年年中，估計可生產六千架沙赫德-136 原型機（莫斯科將其更名為 "杰蘭-2"）。無人機生產規模的擴大足以應對俄羅斯前線無人機的短缺，并使沖突的態勢向有利于俄羅斯的方向發展。然而，烏克蘭獲取和眾包商業無人機技術、根據實時反饋在戰場上對無人機進行戰術改裝以及改變戰術以擊敗反無人機系統的能力已被證明對其戰爭努力至關重要。

導言

人工智能的能力越來越強，其深遠影響也越來越明顯。像 ChatGPT 這樣的程序正在重塑人類活動的許多領域，其速度之快令各機構難以跟上。

軍方已經注意到人工智能（AI）的潛力。公開資料顯示，美國、俄羅斯等國軍隊都在開發包含人工智能的規劃過程。這些軍事規劃過程的細節并未公開，但這并不妨礙將澳大利亞國防軍的規劃過程與現有的人工智能規劃過程進行比較。這樣做可以推斷出聯合軍事評估過程（JMAP）如何通過整合人工智能進行改進。

澳大利亞可以通過在 JMAP 中整合人工智能來改進 JMAP。本文探討了這種整合是否可行，并得出結論認為是可行的。文章將 JMAP 與計算機程序 AlphaGo 中固有的規劃過程進行了比較，從道德、理論和實踐的角度分析了人工智能增強型 JMAP 對澳大利亞國防軍（ADF）的適用性。本文了選擇 AlphaGo（一個玩棋盤游戲圍棋的程序）作為比較規劃程序有幾個原因。AlphaGo 代表了人工智能的最新應用。與人工智能的軍事應用不同，AlphaGo 的信息基本上是公開的。最后，AlphaGo 之所以出名（至少在人工智能界），是因為它在規劃方面可能展現出了真正的創造力。比較研究了 JMAP 和 AlphaGo 如何執行兩項基本的規劃功能：設定作戰環境以及開發和評估可能的解決方案。結論是，通過將人工智能更好地融入規劃，JMAP 可以更適用于 ADF。

背景介紹

人們對利用技術增強軍事規劃和決策的興趣并不新鮮。在計算機化的長期趨勢中，人工智能增強規劃是順理成章的下一步。1963 年，美國空軍委托編寫了一份關于增強人類智力方法的報告。恩格爾巴特（Engelbart）將增強人類智力定義為 "提高人類處理復雜問題的能力，以獲得適合其特定需求的理解力，并推導出解決問題的方案"。它特別指出，計算機是實現這一目標的有力工具。人工智能是這方面的最新發展。如今，澳大利亞國防軍的條令明確指出："澳大利亞國防軍必須通過更多地使用人工智能來提高人民的戰斗力"。雖然人工智能的定義比比皆是，但國防軍將人工智能定義為 "機器表現出看似智能行為的一大類技術"。

AlphaGo 就是這種人工智能的一個例子，它試圖在中國古代戰略棋盤游戲圍棋中獲勝。為了有效地做到這一點，AlphaGo 必須了解環境并制定行動方案。將 AlphaGo 如何做到這一點與 JMAP 如何尋求解決軍事問題進行比較，為比較和隨后的分析提供了依據。

理解環境

JMAP 有一套獨特的理解環境的方法。JMAP 的第一步是確定范圍和框架，"詳細描述觀察到的系統和期望的系統"。我們采用了各種方法，包括創建圖表，以捕捉系統內的參與者、關系、功能和緊張關系。這種圖表就是系統模型。任何模型的保真度都是有限的。例如，可視化表示法僅限于三維空間，其他維度的特征最多只能通過顏色等其他線索來表示。面對這些限制，目標是建立一個能充分代表復雜系統的模型，為規劃者提供信息。為了適應這種限制，"確定范圍和框架可能需要將結構混亂和/或定義不清的情況解構為結構化和可理解的問題集"。一個臭名昭著的例子就是北約的 PowerPoint 幻燈片，該幻燈片試圖用圖形說明阿富汗沖突的參與者和動態（圖 1）。

圖 1--阿富汗環境的圖形模型，說明描繪復雜系統或結構混亂情況所面臨的挑戰。

作戰環境聯合情報準備（JIPOE）"構成了作戰環境的定義......和對環境影響的描述"，是對范圍界定和框架制定的補充。這種描述為范圍界定中開發的模型規則提供了信息。

與 JMAP 一樣，AlphaGo 也開發了一個環境模型，在圍棋游戲中，環境由棋盤上的棋子位置定義。它使用的方法類似于圖像分類和面部識別軟件。棋盤（包括所有棋子的狀態）被當作一幅 19 x 19 的圖像，神經網絡中的各層構建出棋盤狀態的抽象表示。這樣一來，AlphaGo 就真正做到了 "框定環境"。用模型表示環境的當前狀態只是理解環境的一部分。然后，AlphaGo 使用價值網絡來評估給定的棋盤位置，以及每步棋可能產生的棋盤位置。它對每個局面的評估都采用一個簡單的指標：從該局面獲勝的概率。盡管可能過于簡單，但這種方法的重點完全符合戰爭的第一原則：選擇并保持目標。

JMAP 和人工智能所采用的了解作戰環境的方法有相似之處。兩者都試圖創建一個現實模型。在 JMAP 中，這一模型是在計劃人員的生物大腦中實例化的，并輔以各種認知人工制品，如圖表、地圖和書面文本。人工智能中也有一個模型，但它是通過 AlphaGo 的多層神經網絡進行數字編碼的。每個模型都將環境視為由節點和鏈接組成的系統。從根本上說，JMAP 和人工智能描述環境的方式并沒有什么不協調之處。然而，僅僅因為它們使用了相似的方法，并不意味著 JMAP 和人工智能會給出相似的結果，"因為自主系統可能擁有與人類隊友不同的傳感器和數據源，它可能在不同的操作環境假設下運行"。當利用對環境的了解來制定和評估行動方案時，這些好處就會顯現出來。

行動方案的制定和評估

JMAP 行動方案的制定和評估是參謀人員和指揮官之間對話的結果。行動方案的核心思想往往是指揮官的想法，是經驗、判斷和直覺的綜合體現。由于這些過程發生在指揮官的頭腦中，因此有些不透明。不過，行動方案的制定過程中也有外部可見的因素可以分析。兵棋推演就是 JMAP 中新創意的一個可能來源。美國核戰略學家謝林（Schelling）在對核武器控制文獻的貢獻中，論證了游戲在引入規劃者無法以其他方式獲得的新想法方面的價值。他指出："一個人無論分析多么嚴謹，想象力多么豐富，都不可能做到的一件事，就是列出一份他永遠不會想到的事情清單！"。兵棋推演也可以用來評估行動方案，這與 AlphaGo 使用蒙特卡洛模擬來進行評估的方法類似。

AlphaGo 會反復考慮行動方案，每走一步棋后都會重新評估，以選擇最有可能取得勝利的下一步合法棋步。 它是通過策略網絡來做到這一點的。它建立在價值網絡的基礎上： 策略網絡將棋盤位置 s 的表示作為輸入，通過許多具有參數 σ（SL [監督學習] 策略網絡）或 ρ（RL [強化學習] 策略網絡）的卷積層，并輸出合法棋步 a 的概率分布 pσ(a|s) 或 pρ(a|s)，由棋盤上的概率圖表示。由于其開發和比較計劃的方式，'AlphaGo 開發出了新穎的開局棋步，包括一些人類根本無法理解的棋步'。用于制定行動方案的人工智能在這方面可以表現出真正的創造力，這一點在 2016 年得到了證明。在戰勝韓國圍棋冠軍李世石的比賽中，AlphaGo 下了一步出人意料的棋（被廣泛稱為第 37 手）。這步棋將一顆棋子深入塞多爾的棋盤區域，打破了傳統的圍棋智慧，令觀察者大惑不解。這步棋震撼了Sedol，以至于他短暫地離開了房間。這步棋改變了棋局的走向，對 AlphaGo 有利，AlphaGo 的聰明才智顯露無遺。Sedol 最終被自己和大多數人類幾乎無法想象的創造性棋步擊敗。這讓我們看到了人工智能如何增強規劃能力。

AlphaGo 的行動方案開發和評估在很多方面都與 JMAP 相似。它不是對所有可能的行動進行 "蠻力 "評估，而是對不同選項進行知情的開發和評估。其結果是，'AlphaGo 評估的局面比深藍在與卡斯帕羅夫的國際象棋比賽中所做的少數千倍；通過使用策略網絡更智能地選擇這些局面，并使用價值網絡更精確地評估這些局面來進行補償--這種方法或許更接近人類的下棋方式'。同樣，兵棋推演并不考慮無窮無盡的行動方案，而是只考慮指揮官選定的行動方案，或許只關注這些行動方案的選定方面。與 JMAP 的相似之處促進了人工智能的整合。

AlphaGo 和 JMAP 都利用過去的例子來訓練未來。AlphaGo 的開發者詳細介紹了訓練不同版本軟件所采用的各種方法，這些方法要么依賴于人類過去的圍棋比賽輸入，要么依賴于模擬圍棋對手的自我對弈。用人類下過的棋譜訓練算法類似于研究過去的戰役：這是職業軍事教育的支柱。有趣的是，這種方法似乎也存在隱患，因為 "從由完整棋局組成的數據中預測對局結果的天真方法會導致過度擬合"。換句話說：AlphaGo 可能會掉入許多軍隊都熟悉的陷阱，即為了贏得最后一場戰爭而進行訓練。我們需要共同努力訓練人工智能，使其做出的決策能夠適應未來的一般對局/沖突。

總的來說，AlphaGo 理解環境、制定和評估行動方案的方式與 JMAP 相似，但又有足夠的不同，因此可能會帶來優勢。目前形式的 JMAP 未能充分利用人類和人工智能的不同優勢來解決軍事問題。

接下來，將分析人工智能在澳大利亞國防軍規劃中的適用性，以了解是否可以利用這些優勢。人工智能在國防軍規劃中的適用性需要從倫理、理論和實踐的角度來考慮。

倫理適用性

對軍事規劃中的人工智能進行任何分析，都必須考慮適用于國防軍的道德問題。關于人工智能在軍事決策中的應用，有相當多的倫理爭論。允許人工智能或自主系統使用致命武力或做出導致使用致命武力的決策尤其具有爭議性。斯帕羅得出結論認為，使用致命武力必須始終由人類直接負責，因此人工智能不能指揮致命武力。辛普森和穆勒對辯論進行了調查，得出結論認為，指揮官仍可對人工智能做出的決定負責，因此仍允許使用人工智能。將人類納入人工智能增強型 JMAP 進一步減輕了與人工智能無監督軍事決策相關的許多擔憂。

使用人工智能生成行動方案為人類控制和監督留下了很大的空間。AlphaGo 使用的蒙特卡洛方法可以在人類的指導下制定出更符合指揮官意愿的計劃，或考慮到人類規劃者的道德考量。在 1999 年的研究中，邁爾斯和李使用了超越單純隨機化的技術，通過人工智能生成不同質量的計劃。他們的方法 "植根于偏差的創建，偏差會使計劃人員專注于具有特定屬性的解決方案"，這樣 "用戶就可以通過指定元理論中應用于偏差生成的方面，選擇性地引導計劃人員進入計劃空間的理想區域"。這為人類監督致命計劃和決策的制定提供了一種可能的形式。(請注意，上文使用的 "偏見 "一詞沒有任何負面含義，僅指人類以特定方式指導人工智能的能力）。

關于致命自主武器系統（LAWS）合法性的相關問題，聯合國正在進行辯論，特別是《禁止或限制使用某些可被認為具有過分傷害力或濫殺濫傷作用的常規武器公約》（簡稱《特定常規武器公約》）。澳大利亞在2020年提交給《特定常規武器公約》的文件中總體上對自主系統持支持態度，稱 "澳大利亞認識到人工智能為軍事和民用技術帶來的潛在價值和益處。澳大利亞主張對人工智能系統的人類控制進行廣泛定義。呈件的結論是，適用現有的國際人道主義法足以解決對人工智能系統的關切，為人工智能增強型聯合軍事行動計劃敞開大門，但須經過現有的審查程序。因此，澳大利亞似乎不反對將人工智能增強規劃適用于國防軍。

理論適用性

為了分析它們對澳大利亞國防軍的適用性，考慮了軍事組織如何應用 JMAP 和人工智能增強型規劃的理論方面。這就需要了解這樣一個澳大利亞國防軍組織在進行規劃時是如何行動、認知和決策的。這首先是一個社會學問題。基于對軍事組織的社會學理解，認知科學為理解人類認知與非人類要素的融合提供了一個理論框架。

吉登斯認為，現代社會在很大程度上是由專家系統構成的，而專家系統是一類可以涵蓋軍事總部的實體。專家系統有許多特性，但它們與認知的關系對當前的問題最為重要。克諾爾-塞蒂娜研究了專家系統在科學中的行為，展示了某些活動的開展是如何塑造和改變一個組織的。她指出，高能粒子實驗室在進行實驗時，"創造了一種分布式認知，這種認知也是一種管理機制：通過這種話語，工作變得協調，自組織成為可能"。雖然她的研究重點是作為知識組織的科學實驗室，但她也承認，"科學以外的專家文化 "也可以使用認識論文化這一概念。從事規劃工作的總部可以表現出分布式認知，對 "分布式認知 "概念的進一步探討有助于我們理解如何考慮人工智能在規劃中的作用。

分布式認知的概念使能夠評估人工智能和 JMAP 對國防軍的適用性。Vaesen 對這一理論總結道："分布式認知（d-cog）背后的基本思想是，認知往往分布在不同的個體和/或認識輔助工具上，如儀器、圖表、計算器、計算機等。哈欽斯曾以船舶進港航行為例，對分布式認知進行了著名的闡釋。在對美國海軍艦船進行廣泛研究后，他得出結論：人類和儀器組成的系統共同指揮著船只。這一系統所取得的認知結果超出了任何一個人的思維，也超過了這一過程中每個人單個認知的總和。以這種方式看待人工智能，就會發現它不過是一個已經整合了各種認知人工制品的系統中的另一個非人類元素。人工智能與其他技術（計算機、矩陣、可視化、地圖）一樣適用于聯合監測和評估計劃，這些技術已被整合到澳大利亞國防軍的規劃中。這種將總部理解為分布式認知系統的觀點強調了將人工智能與人類智能相結合所產生的潛在效益，而不僅僅是總部數字和生物部分的總和。此外，由于軍事總部已經在人類和人工制品之間分配認知，因此人工智能的整合不存在理論上的障礙。

實際適用性

實際上，在 JMAP 中更有利地整合人工智能會是什么樣子？規劃人員結構的變化是否會像個人電腦出現后文員和打字員隊伍的消失一樣？是否需要新的工作人員職能來清理和管理數據，或調整和完善算法？美國國防部在 2017 年成立的算法戰團隊為我們提供了一些思路，即此類團隊如何為國防部門的現有結構和職能增值。瑞安在其 2019 年的文章中指出，"通過應用人工智能擴展器，可以開發行動模型，根據已知和預測的敵方能力測試和比較各種活動，然后比較不同行動方案實現更高層次結果的能力，從而顯著增強并可能加快國防軍的規劃流程。通過對人工智能規劃流程的比較，同意 Ryan 的觀點。澳大利亞戰略政策研究所等智囊團也在研究澳大利亞國防軍整合人工智能的方法，并得出結論認為，作為一種通用技術，人工智能可以以多種方式應用于澳大利亞國防軍。這表明，人工智能與規劃的整合可由一項集中的人工智能戰略來指導，該戰略應考慮到澳大利亞國防軍從單個平臺層面到戰略規劃等最高級別功能的需求。

目前，人工智能在規劃中的作用存在實際限制。圍棋等游戲的規則更為明確，能產生明確的結果。Gibney 警告說，AlphaGo 的規劃方法可能很難推廣到現實世界的問題中，因為 "深度強化學習仍然只適用于某些領域"。這歸因于實際軍事沖突數據的可用性和質量有限，以及在沒有簡單勝負定義的情況下評估行動方案結果的挑戰。人工智能在軍事規劃任務中的一些實際局限性可以通過合成數據來克服。自動駕駛汽車已經成功地利用真實世界數據與合成數據的結合進行了訓練。盡管在實施人工智能增強型規劃過程中仍然存在重大的實際障礙，但在將人工智能應用于實際問題方面卻不斷取得進展。這些都讓我們有理由相信，實際挑戰終將被克服。

結論

得出人工智能增強型規劃比未增強型 JMAP 更適用于 ADF 的結論不足為奇。然而，通過深入分析一個特定的人工智能規劃過程，已經能夠超越這種一般性的結論，并探索能夠促進或阻礙這種整合的細節。AlphaGo 程序了解其環境并制定和評估行動方案的方式與澳大利亞國防軍總部通過 JMAP 完成這些任務的方式類似。分析發現，實施人工智能增強型 JMAP 沒有不可逾越的道德或理論障礙。在這一過程中，人類的參與提供了一定程度的監督，這應該能讓大多數人工智能軍事化的批評者感到滿意。參與 JMAP 的軍事總部已經采用了非人類輔助認知技術，因此分布式認知技術為從概念上整合人工智能提供了一個很好的方法。在現實沖突中實施人工智能仍面臨實際挑戰，因為現實環境比圍棋更復雜，結構性更差。人工智能的其他各種應用正在克服這些挑戰，這無疑將使人工智能應用于軍事問題。

參考來源: War College Papers 2023

//theforge.defence.gov.au/war-college-papers-2023/artificial-intelligence-operational-planning

圖：在烏克蘭與俄羅斯的沖突中，最有說服力的畫面之一是一架無人機向一輛俄羅斯坦克投擲炸彈，當時坦克正在爭先恐后地逃離 "捕食者"。這被認為是未來的征兆--來自空中的威脅無處不在。隨著各國爭相使用人工智能使無人機更具殺傷力和致命性，這種無人機威脅預計將提高幾個等級。

據報道，2020 年，一架由人工智能（AI）操控的自主無人機在利比亞殺了人，這起事件通常被稱為人工智能驅動的系統在沒有人類操控者指揮的情況下被用于 "獵殺 "的第一例。這起事件是在利比亞使用部署在那里的武裝無人機來對付為利比亞政權而戰的部隊。

根據聯合國的一份報告，土耳其制造的 "卡古-2 "致命自主飛機發動了所謂的 "蜂群攻擊"，很可能是代表利比亞 "民族和睦政府 "對哈夫塔爾的民兵發動的攻擊，這是裝備人工智能的無人機首次成功完成攻擊。"卡古-2"無人機不僅配備了面部識別技術，還能群集在一起。

大約有 90 個國家擁有用于偵察和情報任務的軍用無人機，至少有十幾個國家擁有武裝無人機。這些無人機在全球各地的沖突中已經使用了很多年，構成了巨大的威脅，但人工智能的使用才是最重要的。

在試圖了解人工智能無人機的殺傷力之前，應該先看看武裝無人機在近期沖突中的使用情況。武裝無人機在納戈爾諾-卡拉巴赫沖突中的使用取得了令人信服的效果，就像它們在今天的俄烏沖突中一樣。使用無人機對付坦克和裝甲車可能是烏克蘭部隊的成功經驗之一，但這并不是什么新鮮事。在摩蘇爾戰役中，伊拉克和黎凡特伊斯蘭國就曾使用裝有小型炸藥的無人機，特別是用來對付美軍最先進的艾布拉姆斯坦克。

圖：美軍艾布拉姆斯坦克在摩蘇爾遭到 ISIS 襲擊

哈馬斯最近也采用了同樣的戰術，他們瞄準并摧毀了以色列的一輛梅卡瓦 Mk4M 主戰坦克（MBT），眾所周知，這是世界上最現代化的主戰坦克之一。哈馬斯使用一架無人機，成功地在加沙-以色列邊界附近的某處向這輛坦克投擲了一枚手榴彈，當時坦克的裝甲百葉窗已經升起，猝不及防。哈馬斯軍力遠不如以色列國防軍，卻能瞄準并摧毀先進的梅卡瓦坦克，這只是在任何沖突中使用無人機給一方帶來優勢的一個例子。

今天，使用武裝無人機的功效和殺傷力已成為公認的事實，但它們仍被視為增強戰斗力的手段，而非 "制勝 "系統。它們可能是空戰的重要輔助支持，但不是進攻性支持的主要工具。隨著人工智能（AI）融入無人機作戰，它們的殺傷力、實用性和功效將發生巨大變化。

人工智能已經與無人機結合在一起，有許多系統已經投入實戰或正在開發中。人工智能驅動的無人機包括 Sheild。AI的無人機據稱無需GPS跟蹤即可導航，洛克希德-馬丁公司的沙漠鷹III據稱可以提前規劃飛行路線，AeroVironment公司的烏鴉系列無人機聲稱可以利用計算機視覺和GPS協調沿航線飛行。

圖：AeroVironment 公司的 RQ-11 Raven

2019 年，首架完全由人工智能操控的無人機 "Kratos XQ-58 Valkyrie "進行了首次飛行。據報道，俄羅斯在烏克蘭沖突中使用了由人工智能驅動的卡拉什尼科夫 ZALA Aero KUB-BLA 游蕩彈藥，自動化已在烏克蘭沖突中得到利用。此外，以色列在加沙的行動中也主要使用人工智能驅動的系統，包括無人機。

人工智能帶來的變化

使用人工智能可以對無人機進行更有效的數據和傳感器融合分析，通過復雜的算法和機器學習來更好地了解無人機周圍的環境。它使無人機比以往任何時候都更致命、更高效、更準確、更自主。人工智能改善了無人機獲取、解釋、分析和傳輸關鍵數據的通信系統和網絡安全。

人工智能引領的兩項創新是蜂群智能和自動化。蜂群智能使無人機能夠以 "蜂群 "的方式協調一致地運行，從而使一組無人機能夠以進攻模式使用。無人機群有能力執行戰術任務，壓倒敵人，從而增強無人機的單兵作戰能力。

以人工智能為動力的自動化系統可以與物聯網（IoT）、自主導航、通信網絡、數據分析和進攻性行動的自主決策相結合。其中，人工智能驅動的自主決策才是最重要的發展，也是最具爭議的。

機器視覺和圖像識別系統之一是 "神經腦"（Neurala Brain），它聲稱可以幫助裝有攝像頭的無人機識別和辨認預定目標，然后向人類操作員發出警報。同樣，以色列拉斐爾先進防御系統公司也開發了一種用于增強目標成像和輻射分析的軟件。它聲稱 "目標選擇和交戰的精確度達到了以前無法想象的水平"。

即將到來的戰爭

利用人工智能，由數百甚至數千架無人機組成的無人機群將能夠相互通信，收集敵軍動向情報，選擇目標，然后對其進行精確打擊，在不造成附帶損害的情況下將預定目標擊落。即使大量無人機被擊落，殺手機器人在攻擊中協同作戰也將很快成為現實。

為了將其利用人工智能的計劃付諸現實，美國于2023年8月宣布了 "復制者 "計劃，以增加人工智能、無人駕駛、相對廉價的武器裝備艦隊，這些武器裝備將是 "可攻擊的。"與此同時，印度陸軍已經部署了兩套蜂群無人機，用于在拉達克東部和印中邊境執行情報、監視、偵察（ISR）任務。這些無人機配備了人工智能和先進的通信功能，可相互通信并協調行動。無人機具有基于人工智能的自動目標識別（ATR）功能。

在當前的俄烏沖突中，數百架無人機組成的先進戰斗力量已經證明了這一概念。據估計，烏克蘭在執行以技術為驅動的軍事行動時，每月損失上萬架無人機。

了解這一切將如何發展的一個方法就是看看正在進行的加沙行動。以色列正在使用微型無人機，包括埃爾比特系統公司（Elbit Systems）的 LANIUS、Spear 公司的 NINOX 40 和 Xtend 公司的 Wolverine，在最低高度近距離進行情報、監視和偵察（ISR）。這些微型無人機集成了具有人工智能識別和分類能力的傳感器，可探測武裝對手和武器站。雖然這些系統是遙控操作的，但它們具有很大程度的自主性，能夠在 GPS/GNSS 信號被屏蔽的環境中（即視線衛星信號被屏蔽的地方）發揮作用。其中，LANIUS 被描述為 "一種高機動性和多用途的無人機游蕩彈藥，專為在城市環境中短距離作戰而設計"。

圖：埃爾比特系統 LANIUS 微型無人機

不過，值得注意的是位于哈佐爾空軍基地的第 144 無人機中隊的秘密 "Nitzotz"（火花）系統。雖然第五代無人機的詳細資料不多，但據報道，根據收到的數據，它能顯著提高作戰部隊采取有效進攻行動的能力。

挑戰

人工智能的使用并非沒有挑戰，因為現實世界的環境與實驗室或試驗場的測試條件大相徑庭。在無人系統上采用非確定性學習算法是實地條件下的一大挑戰。然而，真正令人擔憂的挑戰是與使用人工智能選擇目標和在沒有人類控制的情況下執行 "擊殺 "有關的道德問題。

與此相關的是可解釋性問題，即很難理解或解釋人工智能產生的結果。依賴人工智能進行決策的系統往往是不透明的，因為它們處理的是專有信息，并隨著從新數據中學習而不斷發展。它們往往過于復雜，任何一個人都無法理解。這使得無人機 "操作員 "很難完全理解目標選擇和執行的殺戮是否 "正確"。

這往往導致缺乏責任感。在即將到來的無人機戰爭中，當平民被 "誤殺 "時，軍方官員往往會將錯誤歸咎于機器。隨著人工智能驅動系統的普及，無人機之間以及無人機與其他系統之間由于缺乏兼容性而缺乏溝通，這種錯誤將經常發生。

人工智能驅動的無人機的危險已經顯現出來，有興趣的人可以注意到。以色列在空襲目標選擇中使用了人工智能。其中使用的兩個平臺是 "福音 "和 "火工廠"。由于以色列指揮官使用的是人工智能工具生成的目標清單，這種方法的不透明性引起了人們的擔憂，因為人類只是機械化過程中的一個組成部分。自主無人機增加了瞄準過程的不透明性。歐洲-地中海人權監測組織證實，以色列的 "小型無人機殺手"（包括 Matrice 600 和 LANIUS 型）造成數十名平民死亡。

無人機的研發和使用已有數十年歷史。早在一個多世紀前的第一次世界大戰期間，就有人首次嘗試使用遙控飛機，但美國在越戰期間使用無人偵察機才標志著無人駕駛飛機的到來。在最近的沖突中，無人機的使用范圍不斷擴大，但人工智能的融入將前所未有地改變無人機的能力。人工智能驅動的無人機正處于技術革命的風口浪尖，誰能率先利用人工智能的潛力，誰就能比對手獲得不對稱優勢。

雖然烏克蘭使用無人機似乎吸引了人們的眼球，但以色列使用智能人工智能無人機才反映了即將到來的無人機戰爭，以及隨之而來的所有附帶損失和平民損失，需要全世界的共同關注。無人機的殺傷力和濫殺濫傷作用已充分展現，除非人們意識到這種戰爭的危險性并采取相應行動，否則很可能為時已晚。

數據驅動的"工廠"大幅增加巴勒斯坦領土上被襲擊目標的數量。

圖：一位研究人員說："聲稱精確和狹隘地使用武力是沒有事實根據的"。照片：Atef Safadi/EPA Atef Safadi/EPA

以色列軍方對其轟炸加沙地帶的強度毫不掩飾。在進攻的最初幾天，以色列空軍首腦談到了 "晝夜不停 "的無情空襲。他說，他的部隊只是打擊軍事目標，但他補充說："我們并沒有進行外科手術"。

然而，人們對以色列國防軍（IDF）選擇加沙目標的方法以及人工智能在其轟炸行動中發揮的作用關注相對較少。

隨著以色列在七天停火后重啟攻勢，人們對以色列國防軍在這場針對哈馬斯的戰爭中的目標定位方法越來越擔憂。據哈馬斯統治下的加沙衛生部稱，迄今為止，該地區已有超過15000人在這場戰爭中喪生。

長期以來，以色列國防軍一直以技術實力著稱，并曾大膽但無法證實地宣稱要利用新技術。2021 年 5 月加沙 11 天戰爭結束后，官員們稱以色列利用機器學習和先進計算打了 "第一場人工智能戰爭"。

最近的以哈戰爭為以色列國防軍提供了一個前所未有的機會，使其可以在更廣闊的戰場上使用這些工具，特別是部署了一個名為 "福音"的人工智能目標創建平臺，該平臺大大加快了致命目標生產線的速度，官員們將其比作 "工廠"。

通過對情報人員的采訪以及以色列國防軍和退休官員鮮為人知的言論，揭示了 "福音 "的新細節及其在以色列加沙戰爭中的核心作用。

這篇文章還參考了以色列-巴勒斯坦出版物《+972 Magazine》和希伯來語媒體《Local Call》發表的證詞，它們采訪了以色列情報界了解福音平臺的幾位現任和前任消息人士。

他們的評論讓我們得以一窺一個秘密的、由人工智能推動的軍事情報單元的內部情況，該單元在以色列應對 10 月 7 日哈馬斯在以色列南部的大屠殺中發揮著重要作用。

以色列軍方如何利用人工智能的情況正在慢慢浮出水面，其背景是，隨著世界各地的先進軍隊在戰場上擴大使用復雜而不透明的自動化系統，人們對平民面臨的風險日益感到擔憂。

一位熟悉美國軍方使用自主系統情況的前白宮安全官員說："其他國家將會關注和學習"。

他們說，"如果以色列國防軍大量使用人工智能來做出具有生死攸關后果的目標選擇，那么以色列-哈馬斯戰爭將是一個重要時刻"。

圖：加沙地帶地面行動中的以色列士兵。照片：以色列國防軍 以色列國防軍

從每年 50 個目標到每天 100 個目標

11 月初，以色列國防軍稱，其目標管理部門已確定加沙 "12,000 多個 "目標。

一名官員在描述該單元的目標確定過程時說："我們在確定誰是敵人、敵人是什么方面毫不妥協地開展工作： "我們不折不扣地確定敵人是誰，敵人是什么。哈馬斯的特工無論藏身何處，都無法幸免。

該部門于 2019 年在以色列國防軍情報局成立，其活動屬于機密。

不過，以色列國防軍網站上的一份簡短聲明聲稱，它在對哈馬斯的戰爭中使用了一種名為 "福音"（Habsora）的人工智能系統，以 "快速定位目標"。

以色列國防軍說，"通過快速自動提取情報"，"福音 "為其研究人員提供了目標建議，"目標是使機器的建議與人的識別完全匹配"。

多個熟悉以色列國防軍目標選擇程序的消息來源向+972/Local Call證實了 "福音 "的存在，稱它已被用于為攻擊目標（如被懷疑是哈馬斯或伊斯蘭圣戰組織人員的私人住宅）提供自動建議。

近年來，目標分部幫助以色列國防軍建立了一個數據庫，據消息來源稱，該數據庫中有 3 萬至 4 萬名武裝分子嫌疑人。他們說，"福音 "等系統在建立授權暗殺人員名單方面發揮了關鍵作用。

阿維夫-科查維（Aviv Kochavi）曾擔任以色列國防軍首腦直至今年 1 月，他曾說目標部門 "由人工智能能力驅動"，包括數百名軍官和士兵。

在戰前發表的一篇采訪中，他說這是 "一臺機器，能比任何人更有效地生成大量數據，并將其轉化為攻擊目標"。

據科查維稱，在 2021 年 5 月以色列與哈馬斯的 11 天戰爭中，"這臺機器一旦啟動"，每天就能制造 100 個目標。"從這個角度來看，過去我們每年在加沙制造 50 個目標。現在，這臺機器每天產生 100 個目標，其中 50%受到攻擊。"

目前尚不清楚 "福音戰士 "具體攝入了哪些形式的數據。但專家們表示，基于人工智能的目標定位決策支持系統通常會分析來自各種來源的大量信息，如無人機鏡頭、截獲的通信、監控數據以及從監測個人和大型團體的行動和行為模式中獲取的信息。

設立目標分部是為了解決以色列國防軍的一個長期問題：在早先的加沙行動中，空軍多次出現無目標可擊的情況。消息人士說，由于哈馬斯高級官員在任何新攻勢開始時都會消失在地道中，"福音 "等系統使以色列國防軍能夠找到并攻擊更多的低級特工。

一名曾在前幾次加沙行動中參與目標選擇決策的官員說，以色列國防軍以前并沒有將哈馬斯基層成員的住宅作為轟炸目標。他們說，他們相信在目前的沖突中這種情況已經改變，現在無論級別高低，哈馬斯嫌疑分子的住宅都是轟炸目標。

這位官員告訴 +972/Local Call："那是很多房子"。這位官員告訴 +972/Local Call，"哈馬斯成員其實并不意味著什么，他們住在加沙各地的家中。因此，他們在房子上做標記，然后轟炸房子，殺死那里的所有人。

為可能造成平民死亡的目標"打分"

在以色列國防軍關于其目標分工的簡短聲明中，一名高級官員說，該單元 "對與哈馬斯有關的基礎設施進行精確攻擊，同時對敵人造成巨大破壞，對非戰斗人員造成最小傷害"。

以色列媒體的多篇報道都強調了 "大赦國際目標庫 "建議的精確打擊。新消息報（Yedioth Ahronoth）日報報道說，該單元 "盡可能確保不傷害非涉案平民"。

以色列軍方一名前高級消息人士告訴《衛報》，行動人員使用一種 "非常精確 "的測量方法，來衡量平民在襲擊前不久撤離建筑物的比例。"我們使用一種算法來評估還剩下多少平民。它給出綠色、黃色、紅色，就像交通信號一樣"。

不過，人工智能和武裝沖突方面的專家在接受《衛報》采訪時表示，他們對基于人工智能的系統通過鼓勵更準確地瞄準目標來減少對平民傷害的說法持懷疑態度。

一位就人工智能和遵守人道主義法問題向各國政府提供咨詢的律師說，支持這種說法的 "實證證據很少"。其他人則指出了轟炸造成的明顯影響。

研究人員理查德-莫耶斯（Richard Moyes）說："看看加沙的自然景觀，"莫耶斯是第 36 條組織的負責人，該組織致力于減少武器造成的傷害。

他說："我們看到的是重型爆炸武器對城市地區的大面積夷平，因此，聲稱所使用的武力精確而狹小是沒有事實根據的"。

圖：加沙北部城市拜特哈嫩在戰爭造成破壞之前（10 月 10 日）和之后（10 月 21 日）的衛星圖像。照片：Maxar Technologies/Reuters Maxar Technologies/路透社

根據以色列國防軍11月公布的數據，在戰爭的前35天里，以色列襲擊了加沙的15000個目標，這一數字大大高于以往在這片人口稠密的沿海領土上的軍事行動。相比之下，在持續51天的2014年戰爭中，以色列國防軍攻擊了5000至6000個目標。

多位消息人士告訴《衛報》和+972/Local Call，在授權對被認定為哈馬斯或伊斯蘭圣戰組織人員的私人住宅進行打擊時，目標研究人員事先就知道預計會有多少平民喪生。

他們說，每個目標都有一份文件，其中包含附帶損害評分，規定有多少平民可能在襲擊中喪生。

一名在 2021 年之前一直為以色列國防軍規劃打擊行動的消息人士說，"打擊的決定是由當班單元指揮官作出的"，其中一些指揮官 "比其他人更樂于扣動扳機"。

該消息人士說，有時 "對目標存在疑問"，"我們殺死了我認為過多的平民"。

以色列軍方發言人說： "針對哈馬斯的野蠻襲擊，以色列國防軍采取行動摧毀哈馬斯的軍事和行政能力。與哈馬斯蓄意襲擊以色列男人、婦女和兒童的行為形成鮮明對比的是，以色列國防軍遵守國際法，并采取可行的預防措施來減輕對平民的傷害"。

大規模暗殺工廠

熟悉人工智能系統如何融入以色列國防軍行動的消息人士稱，此類工具大大加快了目標創建過程。

一位曾在目標部門工作過的消息人士告訴+972/Local Call："我們自動準備目標，并根據檢查表開展工作。"這真的就像一個工廠。我們工作很快，沒有時間深入研究目標。我們的觀點是，我們是根據自己能創造多少目標來評判自己的"。

另一位消息人士告訴本刊，《福音書》讓以色列國防軍經營起了一家 "大規模暗殺工廠"，在這家工廠里，"只重數量，不重質量"。他們說，人眼 "會在每次攻擊前查看目標，但不需要花很多時間"。

對于一些研究人工智能和國際人道法的專家來說，這種加速會引發一系列問題。

斯德哥爾摩國際和平研究所（Stockholm International Peace Research Institute）的研究員瑪爾塔-博（Marta Bo）博士說，即使 "人類參與其中"，他們也有可能產生 "自動化偏見"，"過度依賴系統，從而對人類的復雜決策產生過多影響"。

第 36 條 "組織的莫耶斯說，在依賴 "福音 "等工具時，指揮官 "拿到的是一份計算機生成的目標清單"，他們 "不一定知道這份清單是如何生成的，也沒有能力對目標建議進行充分的詢問和質疑"。

他補充說，"隨著人類開始依賴這些系統，他們有可能成為機械化過程中的齒輪，從而失去以有意義的方式考慮平民傷害風險的能力"。

參考來源： the Guardian，Betsy Reed

盡管人工智能作為宣傳工具的使用一直備受關注，但烏克蘭和以色列的熱點沖突正被證明是加速人工智能和其他信息技術工具在戰場上使用的活實驗室。特別是在烏克蘭，有報道稱，人工智能甚至被用于自主瞄準打擊目標。以色列國防軍（IDF）對人工智能的使用則更為隱秘，但它肯定被用作瞄準輔助工具，以擊敗來自加沙哈馬斯的鋪天蓋地的導彈攻擊。

烏克蘭在拒絕了其他 10 個國家的人工智能項目后，開發出了自己的人工智能，因為烏克蘭確信本國開發的人工智能會更有益處，而且可以規避向商業公司報告的任何要求。烏克蘭的人工智能主要集中在龐大的攝像頭和無人機網絡提供的計算機視覺數據上。例如，名稱和目標字符識別（OCR）可以快速識別伊朗制造的 "沙赫德 "神風無人機，而不是標準導彈。 人工智能還有助于烏克蘭自己的導彈瞄準。這些人工智能工作大多由烏克蘭的 IT 陸軍完成，據說他們有 25 萬人，其中許多人在創新的 "蝸牛車庫 "里工作，而他們的預算只有西方 IT 公司的一小部分。人工智能還被用于分析俄羅斯的無線電通信和清除地雷。與此同時，俄羅斯在軍事領域的人工智能應用似乎陷入了雄心壯志與實際用途之間的脫節，尤其是自主無人機，據說供不應求。

一些通訊社報道稱，無人化嚴重的烏克蘭已經更進一步，允許配備人工智能的無人機在某些情況下不受人類控制地識別和攻擊目標，從而引發了戰場上 "機器人殺手 "的幽靈。美國軍方已經啟動了一項為期兩年的 "復制者 "計劃，準備投入數千套價格相對低廉的自主系統，主要是為了應對大國在海軍艦艇等領域的數量優勢。澳大利亞一家名為 "Anduril "的公司（以《指環王》傳奇中的一把劍命名）正在向烏克蘭提供可發射彈藥、由人工智能驅動的 "幽靈鯊 "海上無人機。

雖然烏克蘭似乎正在使用自主人工智能來攻擊坦克等大型物體，但它幾乎可以指名道姓地攻擊單個士兵。據《時代》雜志報道，備受爭議的 Clearview 公司免費提供的面部識別系統已經識別出 23 萬多名參與烏克蘭戰爭的俄羅斯士兵和官員。Clearview 系統被用于偵測滲透者、識別親俄民兵和合作者，甚至烏克蘭稱被越過俄羅斯邊境綁架的兒童。Clearview 技術標志著 "戰斗識別系統 "的首次使用，該系統有可能被用于鎖定敵方關鍵人員。例如，一架攜帶彈藥的人工智能無人機可以在原地徘徊，直到發現一名反對派將軍。

與此同時，在立志成為 "人工智能超級大國 "的以色列，人工智能技術正在協助對加沙的哈馬斯目標進行快速定位空襲--該系統被稱為 "火力工廠"，但其針對軍事目標的準確性目前尚不得而知。人工智能還幫助抵御來襲的導彈襲擊，這些導彈試圖以數量優勢壓倒以色列引以為傲的 "鐵穹 "導彈防御系統。以色列國防軍（IDF）越來越多地使用人工智能，并將其應用于移動平臺，如新型 "巴拉克 "超級坦克。巴拉克 "坦克的一個主要特點是配備了 "鐵視角 "頭盔，通過一系列外部傳感器和攝像頭，坦克乘員只需按下按鈕，就能 "看穿車輛的裝甲"。

主要得益于人工智能，坦克能夠在戰場上獨立學習、適應、導航和瞄準。以色列國防軍表示，一對 "巴拉克 "坦克將能夠執行以前需要一個坦克排才能完成的任務。

大多數分析家都認為，烏克蘭和以色列正被證明是在戰斗中加速使用人工智能的前所未有的試驗基地，而這一發展在和平時期通常需要更長的時間。現在，人工智能系統正在接受來自真實戰爭的真實數據的訓練，這意味著人工智能將在下一場武裝沖突中發揮更大的作用和效力，而下一場武裝沖突很可能包括人工智能自主作戰。

參考來源：techstrong.ai

圖：美軍太空部隊新的 "彈性導彈預警、跟蹤和防御采購三角洲 "將利用太空發展局和導彈防御局的工作，為其自身的導彈預警和跟蹤系統提供支持。

美國太空部隊計劃從一個新機構開始推進其導彈跟蹤和預警能力。據三角洲高級物資負責人、美國太空部隊（USSF）希瑟-博格斯蒂（Heather Bogstie）上校稱，位于加利福尼亞州洛杉磯空軍基地的太空系統司令部（SSC）太空傳感局的彈性導彈預警、跟蹤和防御采購三角洲（Resilient Missile Warning, Tracking, Defense Acquisition Delta）將于今年夏天實現全面運行，該三角洲正在開創多個導彈預警和跟蹤解決方案，將區域預警擴大到更大范圍。博格斯蒂上校今年 1 月向全美空軍航空航天協會洛杉磯分會介紹了 "三角洲 "計劃的工作和目標，最近又提供了最新信息。

"導彈預警是威懾的一個關鍵組成部分，這一點非常重要，因為它向對手表明，可以適當地應對美國面臨的任何威脅，"博格斯蒂上校說。"對手正在建設能力，軌道系統正在受到爭奪。為了戰勝對手，需要審視工作方式，看看需要對操作系統和部署這些系統的方式做出什么樣的改變。希望以兩到三年的增量部署這些系統。

為了更好地跟蹤不同類型的對抗能力，太空部隊正在轉向在低地軌道（LEO）和中地軌道（MEO）部署導彈預警解決方案，包括她和她的團隊正在管理的耗資20億美元的新中地軌道導彈跟蹤星座。博格斯蒂還負責監督將中近地軌道系統納入整體架構的工作。導彈預警和跟蹤系統 "紀元 1 號 "計劃于 2026 和 2027 財年首次交付。

鑒于高超音速導彈的威脅，SSC MEO 計劃最初只是一個示范項目，后來迅速擴大。她說："我們關注的需求主要是高飛行器，因為這種威脅現在就存在。因此，決定將演示項目擴大到比原來更大的規模。真正關注的是盡可能快地建立這些系統。"

目前，該服務已經在利用其首批太空資產之一--地球同步軌道上的廣視角衛星所獲得的數據，該衛星配備了下一代高空持續紅外（OPIR）傳感器。

博格斯蒂解釋說："自 2022 年 7 月 1 日發射以來，寬視場衛星已經取得了一些里程碑式的成果，達到了現在的目標。從寬視場演示中獲得的數據將為今后如何實施近地軌道導彈跟蹤計劃提供依據......在 SSC 的近地軌道和太空發展局的低地軌道層中安裝OPIR傳感器，確實有助于比過去更好地跟蹤暗淡、快速移動的目標"。

雖然這一開創性的解決方案是在地球同步軌道，而不是近地軌道，但 "它為未來的許多重要功能開辟了道路，" 她確認說："我們正在研究如何將新的非傳統傳感器應用到架構中。寬視場確實有助于導彈預警架構的轉型，以戰勝新的和正在出現的威脅，因此我們將使用該傳感器來展示這一進程。"

她繼續說，這一過程并非沒有挑戰。"在投入使用的過程中，遇到了一些小波折，"她指出，在進行系統認證之前，他們正在進行校準工作。

此外，位于科羅拉多州博爾德的太空部隊工具應用處理實驗室一直在與 "三角洲"一起開發算法，以幫助利用來自 OPIR 傳感器的信息。

這些工作是 SSC、太空發展局（SDA）和導彈防御局之間更廣泛的聯合項目辦公室的一部分。各方簽署了一項跨機構協議，以協調整個導彈預警、跟蹤和防御架構的開發工作。博格斯蒂指出："因此，正在研究如何同步和整合我們的架構，以最好地滿足各種系統的導彈預警、導彈跟蹤和導彈防御要求，從而使我們能夠最好地描述正在發生的事件。"

事實上，太空系統司令部與太空發展局、導彈防御局以及聯合項目辦公室之間的密切關系使該部在導彈跟蹤方面不必 "重新發明輪子"。

她表示，她希望效仿太空發展局的做法，每兩年分批螺旋式提供能力。"希望太空發展局成為第一個領導者，而我們則是他們所做工作的第一個追隨者。隨著時間的推移，他們肯定會克服很多官僚主義的挑戰，我們很高興能緊隨其后，為他們的 Tranche 0 和 Tranche 1 層提供服務。"

在 SpaceX 公司的太空運輸下，太空發展局于 4 月 2 日發射了第一批 10 顆 Tranche 0 衛星，并計劃在今年夏天將接下來的 18 顆衛星送入軌道。SSC Delta還密切關注導彈防御局的低地軌道高超聲速和彈道跟蹤空間傳感器，該傳感器仍計劃于2023年發射。

此外，合并后的項目辦公室還為 "三角洲"計劃帶來了很多好處，比如整合資金，以及 "確保在開發能力時與時間表和路線圖保持一致"，博格斯蒂說。"三角洲"對太空發展局授予的合同非常熟悉，包括合同參數和他們希望系統達到的性能水平。此外，"三角洲 "計劃還在位于弗吉尼亞州尚蒂利的太空發展局派駐了人員。USSF 的 Ray Imbo 中校是負責確定其 SSC MEO 層地面解決方案和執行合同的材料負責人。

博格斯蒂說："最初，我們簽訂合同的演示項目主要集中在軌道傳感器上。因此，在獲得資金后，必須考慮地面解決方案會是什么樣子。Ray在幫助我們設計地面接入點以及指揮和控制解決方案。我的另一位物資負責人 Gary Goff 中校（MEO 太空與先進技術部）在制定和執行我們的采購戰略方面起到了至關重要的作用。"

此外，太空發展局的官員還與位于加利福尼亞州的太空系統司令部的 "三角洲 "計劃緊密合作。其中包括負責太空發展局低地球軌道跟蹤項目第一階段工作的副項目經理 Tim Trimailo 中校，他出席了大多數 SSC MEO 會議，并很好地融入了各個項目。"他讓我們充分了解他們在Tranche 1跟蹤層所做的工作。從本質上講，項目是獨立執行的，但在向作戰人員提供能力方面卻緊密同步。我們真正感受到了現在正在發揮的協同效應。他們三人與導彈防御局的項目經理利奧-亞當斯（Leo (Craig) Adams）共同領導著聯合項目辦公室的主要活動。"

SSC MEO項目還率先使用數字化關鍵設計審查，這與其從頭開始提供數字化服務的目標相一致。這項工作還包括使用數字招標書，理想情況下這將加快招標過程。

"對于 MEO Epoch 1，剛剛完成了數字關鍵設計審查（CDR），這是第一個。還沒有人完成過數字關鍵設計評審，"博格斯蒂指出。"真的希望能盡可能地完成數字 RFP（招標書），包括數字模型，以幫助簡化來源選擇過程和評估過程。正在努力成為數字工程和數字模型系統的開拓者。"

Epoch 合同結構包括基本期后的可選工作延期，這將使組織能夠在做出下一級采購決策之前了解系統的性能。"我們已經完成了空間系統公司和雷神公司這兩家供應商的基準期，隨后我們授予了方案一。方案一將使我們完成系統級 CDR 并獲得一個運載工具。方案二實際上只是操作該飛行器的選擇權，至于方案三，希望在 9 月份左右授予。因此，能繼續推進該計劃，并實現導彈預警覆蓋。

此外，"三角洲 "計劃將在今年夏天為 "Epoch"方案二舉辦 "工業日 "活動。她說："有了Epoch 2，我們正在考慮擴大全球覆蓋范圍。"實際上，此時的地面系統有望在翻轉和隊列方面變得更加強大"。

參考來源：AFCEA

在不到一年的時間里，Chat-GPT 已成為一個家喻戶曉的名字，反映了人工智能驅動的軟件工具，特別是生成式人工智能模型的驚人進步。伴隨著這些發展，人們頻頻預測人工智能將徹底改變戰爭。在人工智能發展的現階段，人們仍在探索可能的參數，但軍方對人工智能技術的反應是不可否認的。美國網絡安全和基礎設施安全局局長詹-伊斯特里警告說，人工智能可能是 "我們這個時代最強大的武器"。雖然自主武器系統在有關人工智能軍事應用的討論中往往占據主導地位，但人們較少關注在武裝沖突中支持人類決策的系統中使用人工智能的問題。

在這篇文章中，紅十字國際委員會軍事顧問魯本-斯圖爾特（Ruben Stewart）和法律顧問喬治婭-海因茲（Georgia Hinds）試圖批判性地審視人工智能用于支持戰爭中武裝人員決策時被吹噓的一些益處。其中特別討論了減輕對平民的傷害和節奏問題，尤其關注武裝沖突中對平民的影響。

即使在最近的炒作之前，人們可能已經以各種形式使用過人工智能，事實上，人們可能正在使用主要由人工智能驅動的設備閱讀這篇文章。如果您使用指紋或人臉打開過手機，參與過社交媒體，使用手機應用程序規劃過旅程，或者在網上購買過披薩和書籍等任何物品，那么這些都可能與人工智能有關。在很多方面，我們對人工智能已經習以為常，常常在不知不覺中將其應用到我們的日常生活中。

但如果人臉識別軟件被用來識別要攻擊的人呢？如果類似的軟件不是尋找最便宜的航班將你送往目的地，而是尋找飛機對目標實施空襲呢？或者，機器推薦的不是最好的披薩店或最近的出租車，而是攻擊計劃？這顯然是開發基于人工智能的國防決策平臺的公司 "即將到來 "的現實。

這類人工智能決策支持系統（AI-DSS）是一種計算機化工具，使用人工智能軟件顯示、綜合和/或分析數據，并在某些情況下提出建議，甚至預測，以幫助人類在戰爭中做出決策。

AI-DSS 的優勢往往體現在提高態勢感知能力和加快決策周期上。下文將根據人工智能系統和人類的局限性，并結合現代沖突的規劃過程，對這些說法進行解讀。

將沖突中傷害平民的風險降至最低

新技術在戰爭中的出現往往伴隨著這樣的說法，即新技術的整合將減少對平民的傷害（盡管在實踐中并不總是如此）。就 AI-DSS 而言，有人聲稱這種工具在某些情況下有助于更好地保護沖突中的平民。當然，國際人道主義法（IHL）規定，軍事指揮官和其他負責攻擊的人員有義務根據他們在相關時間所掌握的所有來源的信息做出決定。特別是在城市戰爭的背景下，紅十字國際委員會建議，有關平民和民用物體存在等因素的信息應包括互聯網等公開來源資料庫。此外，具體到人工智能和機器學習，紅十字國際委員會認為，只要人工智能-DSS工具能夠促進更快、更廣泛地收集和分析這類信息，就能使人類在沖突中做出更好的決策，從而最大限度地減少對平民的風險。

與此同時，任何 AI-DSS 的輸出都應在多個來源之間進行交叉核對，以防止信息有偏差或不準確。雖然這對沖突中的任何信息來源都是如此，但對AI-DSS 尤為重要；正如紅十字國際委員會先前所概述的那樣，由于系統的功能以及人類用戶與機器的交互方式，要核實輸出信息的準確性可能極其困難，有時甚至是不可能的。下文將進一步闡述這些方面。

系統局限性

最近關于人工智能發展的報道經常包括人工智能失敗的例子，有時是致命的。例如，軟件無法識別或錯誤識別膚色較深的人，推薦的旅行路線沒有考慮最新的路況，以及自動駕駛汽車造成死亡的例子。其中一些失誤是可以解釋的，但不可原諒，例如，因為其輸出所依據的數據有偏差、被破壞、中毒或根本不正確。這些系統仍然很容易被 "欺騙"；可以使用一些技術來欺騙系統，使其對數據進行錯誤分類。例如，可以想象在沖突中使用對抗性技術來影響瞄準輔助系統的源代碼，使其將校車識別為敵方車輛，從而造成毀滅性后果。

隨著人工智能被用于執行更復雜的任務，特別是當多層分析（可能還有決策和判斷）不斷累積時，驗證最終輸出以及導致最終輸出的任何錯誤的來源就變得幾乎不可能。隨著系統越來越復雜，出現復合錯誤的可能性也越來越大--第一個算法建議中的一個微小不足會被反饋到第二個算法過程中并造成偏差，而第二個算法過程又會反饋到第三個算法過程中，依此類推。

因此，人工智能系統經常表現出用戶或開發者無法解釋的行為，即使經過大量的事后分析也是如此。一項針對備受矚目的大型語言模型 GPT-4 的研究發現，三個月后，該模型解決數學問題的能力從 83.6% 銳減至 35.2%，令人費解。不可預測的行為也可以通過強化學習產生，在強化學習中，機器已被證明能夠非常有效地采用和隱藏不可預見的行為，有時甚至是負面行為，從而戰勝或超越人類：無論是通過撒謊贏得談判，還是通過走捷徑擊敗電腦游戲。

人類與機器互動面臨的挑戰

AI-DSS 不會 "做出 "決定。不過，它們確實會直接影響人類的決策，而且往往影響很大，其中包括人類在與機器交互時的認知局限性和傾向性。

例如，"自動化偏差 "指的是人類傾向于不批判性地質疑系統的輸出，或搜索矛盾的信息--尤其是在時間緊迫的情況下。在醫療保健等其他領域已經觀察到了這種情況，經驗豐富的放射科醫生的診斷準確性受到了人工智能錯誤輸出的不利影響。

在醫療領域，不準確的診斷可能是致命的。同樣，在武裝沖突中，過度信任也會帶來致命后果。2003 年，美國的 "愛國者 "防御系統兩次向友軍聯軍飛機開火，原因是這些飛機被誤認為是攻擊導彈。在隨后的調查中，發現的主要缺陷之一是 "操作員接受了信任系統軟件的培訓"。

這些運作方式，再加上人機互動的這些特點，有可能增加結果偏離人類決策者意圖的可能性。在戰爭中，這可能導致意外升級，無論如何都會增加平民和受保護人員的風險。

節奏

人工智能在軍事上被吹捧的一個優勢是，它能讓用戶的決策節奏快于對手。節奏的加快往往會給平民帶來額外的風險，這就是為什么要采用 "戰術忍耐 "等降低節奏的技術來減少平民傷亡。放慢決策節奏，包括為決策提供信息的過程和評估，可以讓系統和用戶有額外的時間：

• 看到更多
• 了解更多；以及
• 制定更多選擇。 重要的是，在整個決策鏈中都是如此，而不僅僅是在最后的 "決策點"。因此，聲稱 AI-DSS 將加快最終決定是否 "扣動扳機 "的耗時步驟，從而實際上為戰術忍耐帶來更多時間的說法，有可能過度簡化當代沖突中的目標選擇和武力執行過程。

額外的時間讓你看到更多

2021 年 8 月 29 日，在喀布爾大撤退期間，無人機對喀布爾進行了臭名昭著的空襲，造成 10 名平民死亡，中央司令部指揮官將這次空襲歸咎于 "我們沒有多余的時間來分析生活模式和做其他一些事情"。

"生活模式"分析是一些軍隊對平民和戰斗人員的存在和密度、他們的時間表、在考慮攻擊的地區內和周圍的移動模式等進行評估的描述。這是減少平民傷害的重要方法。然而，對生活模式的評估只能實時進行--平民創造這種模式需要時間--無法加快。

試圖根據歷史趨勢預測未來行為的做法無法顧及當前情況。在這個例子中，回顧舊的情報資料，特別是喀布爾的全動態視頻，并不能反映出由于塔利班接管和正在進行的疏散工作而發生的形勢和行為變化。

正如預防平民傷亡指南所解釋的那樣，"等待和觀察的時間越長，你就會對發生的事情了解得越多，也就能更好地做出使用致命或非致命手段的決定"，或者正如拿破侖所說的那樣 "慢慢給我穿衣服，我趕時間"--有時，刻意為之才能達到最佳效果。

額外的時間可以讓用戶理解更多

放慢決策速度的另一個原因是，人的理解能力，尤其是對復雜和混亂情況的理解能力，需要時間來培養，也需要時間來斟酌適當的應對措施。時間越少，人理解局勢的能力就越弱。軍事規劃流程旨在讓指揮官和參謀人員有時間考慮作戰環境、對手、友軍和平民，以及所考慮的行動方案的利弊。正如德懷特-D-艾森豪威爾將軍所解釋的，"在準備戰斗的過程中，我總是發現計劃是無用的，但規劃是不可或缺的"。

當人類決策者考慮由 AI-DSS 生成或 "推薦 "的行動方案時，這一點就會產生影響，因為相對于對手而言，AI-DSS 加快行動節奏的能力可能是被利用的最主要原因。如果人類計劃人員沒有經歷或甚至完全不了解 AI-DSS 提出的計劃的制定過程，那么他對局勢、各種影響因素和相關人員的了解可能就會很有限。 事實上，人們已經注意到，使用自動輔助工具會降低人類用戶的警覺性，損害他們保持態勢感知的能力。這一點應從如何影響遵守國際人道主義法義務的角度加以考慮；盡一切可能核查目標的義務表明，需要最大限度地利用現有情報、監視和偵察資產，以獲得在當時情況下盡可能全面的態勢感知。

更多時間可讓用戶做出更多選擇

除了能讓指揮官看到和了解更多情況外，額外的時間還能讓指揮官制定戰術備選方案，包括決定不使用武力或緩和局勢。額外的時間可以讓其他單元和平臺脫離接觸、重新定位、重新補給、計劃和準備協助即將到來的行動。這為指揮官提供了更多選擇，包括可更好地減少平民傷害的替代計劃。額外的時間可能允許采取額外的緩解措施，如發布警告，從平民的角度來看，這也允許他們實施應對機制，如躲避、重新補給食物和水或撤離。

正如軍事規劃理論中的一個例子所解釋的那樣，"如果時間充裕，而且更快采取行動也沒有好處，那么就沒有什么借口不花時間進行充分規劃"。正如北約的《保護平民手冊》所回顧的那樣，"如果有時間按照國際人道主義法的原則對部隊或目標進行蓄意規劃、區分和精確瞄準，那么CIVCAS[平民傷亡]的可能性就會大大降低"。

結論

"戰爭是混亂的、致命的，從根本上說是人類的努力。它是人與人之間的意志沖突。所有戰爭本質上都是為了改變人類的行為，每一方都試圖通過武力改變另一方的行為"。"戰爭源于人類的分歧，在人類群體之間展開，由人類控制，由人類結束，而在戰爭結束后，人類又必須共存。最重要的是，沖突中的苦難由人類承擔。

這一現實，乃至國際人道主義法本身，都要求在武裝沖突中開發和使用人工智能時采取 "以人為本 "的方法--努力在本已不人道的活動中維護人性。這種方法至少有兩個關鍵方面：(1) 關注可能受影響的人；(2) 關注使用或下令使用人工智能的人的義務和責任。

在研究可能受影響的人時，不僅要考慮在使用 AI-DSS 獲取軍事優勢時減少對平民的風險，還要考慮專門為保護平民的目標設計和使用這類工具的可能性。在這方面已經提出的可能性包括識別、跟蹤和提醒部隊注意平民人口存在的工具，或識別在武裝沖突中表明受保護地位的特殊標志的工具（見這里和這里）。

確保人類能夠履行其在國際人道主義法下的義務意味著 AI-DSS 應為人類決策提供信息，但不能取代人類對武裝沖突中人們的生命和尊嚴構成風險的判斷。在自主武器系統方面，各國已廣泛認識到這一點（例如，見此處、此處和此處）。遵守國際人道主義法的責任在于個人及其指揮官，而非計算機。正如美國國防部《戰爭法手冊》所述："戰爭法并不要求武器做出法律決定......相反，必須遵守戰爭法的是人。中國在《新一代人工智能倫理規范》中更普遍地強調了這一點，堅持 "人是最終的責任主體"。

關于 AI-DSS 必然會加強平民保護和遵守國際人道主義法的說法必須受到嚴格質疑，并根據這些考慮因素進行衡量，同時考慮到我們對系統局限性、人機互動以及行動節奏加快的影響的了解。

參考來源：International Committee of the Red Cross

作者：JOSEPH TREVITHICK

美國空軍強調，人工智能 "將繼續存在"，并將成為無人駕駛飛機革命性進步的核心。在最新發布的官方視頻中，我們看到了這些評論以及空軍在這些領域正在進行的工作的細節，包括涉及獨特的 X-62A 實驗測試平臺、經過大量改裝的 F-16 "蝰蛇 "戰斗機和 Kratos XQ-58 "瓦爾基里 "無人機的測試。這些都是空軍 "協同作戰飛機 "無人機項目的一部分，該項目是空軍規模更大、內容更多的 "下一代空中主導"現代化計劃的一部分。

美國空軍研究實驗室（AFRL）今天早些時候在國防視覺信息分發服務（DVIDS）網站上發布了一段新視頻，內容涉及自主飛機實驗（AAx）計劃的各個方面。AAx 的主要重點是測試和改進人工智能和機器學習驅動的自主能力，以便在未來先進的無人駕駛飛機上使用，并幫助這些技術走出實驗室，進入實際操作平臺。

"我們正試圖找出如何將人工訓練的神經網絡、在模擬中訓練的神經網絡......整合到現實世界中，"空軍試飛員學校首席試飛員比爾-格雷在最新發布的視頻中解釋道。"在這種情況下，[通過 AAx]，將它們整合到飛機的控制中。"

"我們需要認識到，AI（人工智能）已經到來。它將繼續存在。它是一個強大的工具，"空軍上校塔克-"辛科"-漢密爾頓（Tucker "Cinco" Hamilton），該軍種的人工智能測試和運營主管，在鏡頭中的另一點說道。"協同作戰飛機和這種類型的自主性是革命性的。這將是未來的戰斗空間"。

AFRL 通過其戰略發展規劃和實驗（SDPE）辦公室一直在領導 AAx 項目。位于佛羅里達州埃格林空軍基地的空軍第40飛行試驗中隊、位于加利福尼亞州愛德華茲空軍基地的空軍試飛員學校以及美國國防部高級研究計劃局（DARPA）也參與其中。這一切都與 AFRL 的 "天堡"（Skyborg）先進無人機項目密切相關，空軍過去曾表示，該項目是下一代空中主導權（NGAD）計劃下的 "協作作戰飛機"（CCA）項目的關鍵 "技術支線"。

值得注意的是，愛德華茲空軍基地現在也是空軍空中優勢聯合測試兵力的所在地，第 411 飛行測試中隊最近承擔了這一任務。該中隊將為一系列與 NGAD 計劃相關的飛行測試活動提供支持。

在過去的一年多時間里，部分得益于墨西哥灣廣闊的近海訓練場地，埃格林也成為了專門進行 AAx 測試的主要中心。2022 年 10 月，第 40 飛行測試中隊接收了第一架 XQ-58 戰斗機，專門用于支持這項工作。自2019年 "女武神 "首飛以來，空軍作為一個整體，一直在使用該機型進行各種測試和評估。

試飛員羅斯-"WEZ"-埃爾德空軍少校在視頻中說，XQ-58 "最初由地面控制站控制"。"不過，我們將能夠切換到人工智能驅動的飛行"。

作為 "蝰蛇 "實驗和下一代操作模式（VENOM）項目的一部分，埃格林現在還將接收六架經過改裝的 F-16 戰斗機，以支持自主飛行活動。與試飛員學校的 X-62A 相比，VENOM 的 F-16 預計專業性較低，X-62A 也被稱為 "可變穩定性飛行模擬器試驗機"（VISTA）。VISTA 噴氣式飛機是專門設計來模擬各種有人駕駛和無人駕駛飛機的飛行特性的，此外現在還能進入自主操作模式。

"首席試飛員格雷說："VISTA內部有一套計算機，這些計算機可以讓飛機像其他飛機一樣飛行。"你在駕駛這架 F-16，但感覺就像在駕駛 F-35、B-52 或[波音]707"。

圖：空軍的 X-62A 在愛德華茲空軍基地上空飛行。美國空軍

美國空軍航空實驗室的新視頻有趣的是還把重點放在了 MQ-28 幽靈蝙蝠無人機上，這種無人機最初是由澳大利亞波音公司為澳大利亞皇家空軍（RAAF）開發設計的，不過該型號從未被明確提及。與 "幽靈蝙蝠 "有關的大部分鏡頭顯然都是電腦合成的。不過，有一個片段（見本故事頂部的劇照）顯示，其中一架帶有澳大利亞皇家空軍標志的無人機與一架 F-22 形成編隊，看起來像是真實的飛行測試。戰區》已聯系空軍、波音公司和皇家空軍了解更多信息。

圖：USAF capture

迄今為止，官方尚未宣布空軍進行過涉及 MQ-28 的飛行測試，也未宣布該軍種在澳大利亞進行過任何此類測試。去年，五角大樓確實披露，它至少獲得了一架 MQ-28 用于與空軍合作進行測試，而且其中至少有一架無人機在美國。大約在同一時間，空軍證實波音公司不再積極參與 "天堡 "計劃。空軍稱，波音公司為支持 "天堡 "計劃而提供 "幽靈蝙蝠 "無人機或其變種或衍生品的計劃與其對皇家空軍的義務發生了沖突。

今年 5 月，波音公司在其位于密蘇里州圣路易斯市外 MidAmerica 機場的設施中發布了 MQ-28 在美國的首張官方照片。該公司曾表示，該設計或其變體或衍生品可能成為 CCA 的競爭者，現在還在推銷可搭載航母的版本。在最近的專題報道中，《戰區》還詳細探討了 "幽靈蝙蝠 "如何成為多國在先進無人機和自主能力方面開展新合作的途徑之一，特別是美國、澳大利亞和英國之間根據三邊 AUKUS 防務合作協議開展的合作。

圖：在美國中部機場，一架MQ-28 "幽靈蝙蝠"（Ghost Bat）（左）與波音公司用于幫助美國海軍開發MQ-25 "黃貂魚 "加油機無人機的演示機并列。波音公司 波音公司

完整的 AAx 測試生態系統還包括模擬器和地面上的其他支持要素。這使空軍能夠開發新的軟件定義的人工智能自主能力，在虛擬環境中進行實驗，然后觀察它們在實機飛行測試環境中的工作情況。

"AAx試驗負責人馬修-尼米克（Matthew "RICO" Niemiec）在AFRL的視頻中說："為了提供作戰能力，我們首先需要知道用戶想要什么。"因此，需要與我們的作戰人員以及現有的技術專家和行業專家一起完善概念"。

"試驗的優勢之一是我們能夠在受控環境中試驗和演示其中的一些能力，既能從中獲得重要數據和經驗教訓，從而開發我們的系統，降低未來開發的風險，又能確保我們走在正確的道路上，"空軍試驗飛行員埃爾德少校解釋說。"像VISTA飛機這樣的沙箱所能做的事情之一，就是讓我們能夠展示其中的一些概念，或者對這些概念進行實驗，展示它們與第五代飛機一起工作的情況，然后我們就可以利用測試數據朝著正確的方向開發我們的系統，幫助開發人員實現我們想要的能力。"

"第五代飛機 "一詞最常用來指隱形戰斗機，如F-22 "猛禽 "和F-35 "聯合攻擊戰斗機"。空軍現在正致力于在NGAD下獲取一種新的第六代隱身戰斗機，并且還將即將推出的B-21 "突襲者 "隱身轟炸機稱為第一種真正的第六代隱身飛機，至少據我們所知是這樣。

圖：先進的第六代隱形戰斗機效果圖。洛克希德-馬丁公司

AFRL AAx 的新視頻展示了 F-22 戰斗機以及非隱身的第四代 F-15E "攻擊鷹 "戰斗機與各種無人機共同飛行的真實畫面和計算機生成的圖像。

空軍過去曾說過，它希望 CCA 至少在初期能與第五代和第六代平臺非常密切地合作。這些無人機也有可能與第四代戰斗機和其他非隱身飛機并肩作戰，并能單獨或成群地自主執行任務，包括以完全聯網的機群形式聯結在一起。

美國空軍表示，它計劃購買至少 1,000 架 CCA，但這一數字可能會大幅增加。1000架無人機這一數字是基于一個作戰概念，該概念設想為200架NGAD戰斗機和300架F-35A戰斗機各配兩架CCA。

圖：F-35 聯合攻擊戰斗機與各類無人機共同飛行的效果圖。洛克希德-馬丁公司臭鼬工廠

"將其視為通向未來能力的道路...... Elder少校補充說："把它看作是通向未來能力的道路，[包括]我們如何在F-22和F-35上的人機界面上與這些系統對接。"有了高度儀器化的系統，我們就可以提取這些數據，并利用這些數據進一步成熟和開發這些系統。

"因此，我們的專家飛行員、專家工程師實際上就是這種自主性的老師。比方說，如果你是一支橄欖球隊的隊員，就是他們在設計訓練，給你進行散打比賽，讓你經歷一堆略有不同的場景的不同重復，以便你能夠處理這種情況，"空軍少校肖恩-斯蒂芬斯（Shawn "Demon" Stephens）也在視頻中說道。"然后，當你到了比賽日，你就能應對任何情況"。

具體到 X-62A 飛機，試飛員學校首席試飛員格雷指出，該飛機及其系統的設計意味著 "我們實際上可以在駕駛飛機時改變模擬"。

圖：空軍試飛員學校的首席試飛員比爾-格雷在模擬器內。美國空軍拍攝

空軍之所以決定以這種方式進行先進的無人機和自主測試，也有明顯的成本因素。

教學和 "運行這些神經網絡需要數百萬次......訓練運行。首席試飛員格雷強調說："你無法在真正的飛機上做到這一點。"在 F-16 戰斗機上飛行一個小時要花費數千美元。"但你可以在模擬器上做到"

"埃爾德少校說："在 24 小時內，我們可能已經訓練這個東西（人工智能體）數百萬次，讓它做一些我們在現實中只見過一兩次的事情。

空軍曾表示，成本考慮是其推行先進項目（包括 CCA 和秘密的艙外傳感站 (OBSS)）的核心原因。空軍認為，要想在未來的沖突中取得勝利，特別是在與近鄰競爭對手的高端戰斗中取得勝利，就必須擁有足夠數量的無人機平臺。它目前將這一基本概念稱為 "可負擔的大規模"。

此外，AFRL AAx 的視頻強調，實驗計劃還有助于建立對目前正在開發的各種自主系統以及更廣泛的技術的信任。

埃爾德少校說："我們正試圖建立對這些智能體的信任。我們正試圖確保其戰術、技術和程序遵循一定的準則和交戰規則，以及道德方面的考慮，然后再將其部署到作戰協作飛機上使用。"

這些都是空軍以及更廣泛意義上的美軍在討論開發具有高度自主性的飛機和其他武器系統時經常強調的一般性觀點。美國目前實施的總體政策強調，在未來任何涉及自主平臺使用致命兵力的情況下，都需要有人類操作員參與。

如何將其付諸實踐以及可能存在的隱患在很大程度上仍是一個未決問題。今年 5 月，空軍人工智能測試與操作主管漢密爾頓上校描述了一個最初被認為是真實測試或模擬的場景，其中一架自主無人機攻擊了它的操作員并失控，這引起了轟動。

此后，美國空軍表示，漢密爾頓的言論是 "假設性思想實驗 "的產物，他說的只是傳聞。空軍發言人隨后告訴《戰區》，漢密爾頓的言論在一定程度上受到了 "回形針最大化 "的影響。"回形針最大化 "是瑞典哲學家尼克-博斯特羅姆（Nick Bostrom）在 2003 年首次描述的另一個此類思想實驗，以及牛津大學和谷歌 DeepMind 附屬公司的研究人員去年發表的一篇關于流氓人工智能的論文。

無論如何，漢密爾頓上校的 "思想實驗 "凸顯了目前在人工智能技術專家、倫理學家和其他人之間發生的一場非常真實的爭論，這場爭論遠遠超出了美國空軍和美國其他軍方的范圍。

"參謀長聯席會議主席、美國陸軍上將馬克-米利（Mark Milley）上周在華盛頓特區的國家新聞俱樂部（National Press Club）發表演講時說："在未來 10 到 15 年內，我們很可能會看到，世界上至少有三分之一的先進工業軍隊很可能會采用機器人。"想想沒有飛行員的空軍，或者沒有水兵的海軍，或者沒有乘員的坦克。"

米利過去曾就他在這方面的期望發表過類似言論。

"孫子告訴我們，'知己知彼，百戰百勝'，"他補充道。"人工智能和量子計算正是如此。我們將能夠以比現在更重要的方式看清自己，看清敵人。

漢密爾頓在 AFRL 的新 AAx 視頻中說："我們需要工業界與學術界并肩作戰，與國防部并肩作戰，這樣才能讓我們達到未來狀態，讓我們能夠保護我們的國家安全利益，抵御不認同我們價值觀的對手"。

從目前的情況來看，空軍預計將在明年左右的某個時候啟動其 CCA 競賽，據稱該競賽將是高度機密的。

與此同時，AFRL 和 AAx 實驗團隊等已經在努力驗證人工智能驅動的自主技術，這些技術將為 CCA 和其他先進無人機項目提供支持。

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