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。

美國海軍部長

托馬斯-W-哈克: 海軍部長（代理）

美國海軍部正在有目的地進行創新和適應新技術，為未來建立一支更具殺傷力和分布式的海軍部隊。為了在一個大國競爭的時代進行競爭并取得勝利，海軍部致力于在先進的自主性、強大的網絡和無人系統方面進行投資，以創造真正的人機一體化團隊，在整個艦隊中無處不在。

這些持續的投資將產生新的能力，遠遠超出獨立的平臺或以人為本的系統的有效性。它們將通過為每一個水手和海軍陸戰隊員提供不對稱的優勢來改變海戰。

美國海軍和海軍陸戰隊現在已經邁出了下一步，調整無人系統愿景，以執行分布式海上作戰（DMO）和有爭議環境中的瀕海作戰（LOCE）。為了確保成功，海軍和海軍陸戰隊正在將需求、資源和采購政策緊密結合起來，以便更快地開發、建造、整合和部署有效的無人系統。

美國海軍部的無人駕駛作戰規劃橫跨整個理論、組織、培訓、物資解決方案、領導和教育、人員、設施和政策的構建。這份文件提供了運動計劃的總體框架，并得到了更高等級的詳細實施計劃的支持。它們共同勾勒出一個具體的戰略，其根基是對當今每個領域的現實評估。前進的道路需要一個整體的方法來開發和部署無人系統，確保個別技術可以在一個更廣泛的網絡化作戰系統架構中運行，并得到正確的人員、政策、作戰概念和其他推動因素的支持。

整個海軍企業致力于為美國和每一個水手和海軍陸戰隊員提供人機協作所提供的戰略和戰術優勢，以保證所有人的海洋自由。

美國海軍水手和公務員水手從美國海軍 "赫歇爾 "號上發射一個無人水面飛行器（USV）從USNS赫歇爾 伍迪-威廉姆斯，2019年9月14日。

美國海軍作戰部部長

M. M. GILDAY：美國海軍作戰部長海軍上將

隨著海軍適應日益復雜的安全環境，必須了解未來的部隊在日常競爭和高端戰斗中都需要什么。

無人系統（UxS）已經并將繼續在未來的分布式海上作戰（DMO）中發揮關鍵作用，而且顯然需要部署負擔得起的、致命的、可擴展的和連接的能力。這就是為什么海軍正在擴大和發展一系列無人駕駛飛行器（UAV）、無人駕駛水下航行器（UUV）和無人駕駛水面艦艇（USV），當把重點轉向以更分散的方式運作的小型平臺時，它們將發揮關鍵作用。

一個混合艦隊對于海軍滿足新出現的安全問題來說是必要的。需要平臺在所有領域的多軸上同時提供致命和非致命的效果。UxS將為未來艦隊提供額外的能力--在空中、在水面上和在水下。

該活動計劃將作為實現無人系統作為海軍作戰團隊的一個組成部分的未來的全面戰略。它將是一份活的、反復的文件，闡明愿景，即通過加快技術、流程和伙伴關系中的關鍵使能因素，建立一支更加準備就緒、致命和有能力的艦隊。

注意到過去的缺點，因此其方法是深思熟慮的，但有一種緊迫感。將解決理論、組織、訓練、物資、領導和教育、人事、設施和政策（DOTmLPF-P）的各個方面，確定并消除能力差距，并努力創建和維護未來的海軍部隊。

MQ-25 T1，左翼下有空中加油站，在坡道上。

海軍陸戰隊司令員的致辭

大衛-H-貝格爾：美國海軍陸戰隊將軍 海軍陸戰隊司令員

美國、盟國和敵方部隊獲得無人駕駛技術的速度要求有一個愿景和路線圖來最大化這種能力。海軍陸戰隊需要無人駕駛的空中、水面和地面系統來充分利用固有的遠征性質和能力。與海軍伙伴合作，將提供一個聯合部隊的海上組成部分指揮部，在居住的獨特海域支持聯合部隊。當在惡劣的條件下以小隊形式在前方作戰時，最大限度地利用無人系統為盟友和對手創造巨大的效果的能力是未來成功的一個關鍵因素。

該戰役計劃作為海軍陸戰隊的一個起點，使其了解到無人系統在不久的將來必須而且將具有更大的重要性。諸如一半的航空機隊在近期到中期內實現無人駕駛，或者大部分的遠征后勤在近期到中期內實現無人駕駛的概念不應該讓任何人感到害怕。相反，這些想法應該點燃海軍陸戰隊的創造性和狡猾的天性，以便前沿部署部隊對聯合部隊更加致命和有用。

大衛-H-貝格爾和海軍作戰司令部（CNO）一起，致力于為海軍陸戰隊的無人駕駛系統制定一個審慎但積極的前進路線。這份文件提供了初步的愿景，并取決于與海軍陸戰隊艦隊、艦友、聯合部隊、國會、盟友和工業界的反復討論。大衛-H-貝格爾希望海軍陸戰隊能接受這種未來的戰爭，并將其轉化為他們在戰場上的優勢；從日常競爭到大規模作戰行動。

一架VBAT垂直起降（VTOL）無人機系統準備在飛行甲板上降落。準備在海軍艦艇的飛行甲板上著陸。一艘海軍艦艇的飛行甲板上。

美國海軍作戰架構

無人系統通過解除對有人系統的限制來提供實現任務結果的能力。僅靠搭建平臺是無法實現任務成果的。為了在無人空間提供整體解決方案，DON 將更加關注開發成功擴展投資經驗所需的推動力。其中一些關鍵推動因素包括：網絡、控制系統、基礎設施、接口、人工智能和數據。海軍和海軍陸戰隊正在設計和實施一個全面的作戰架構來支持 DMO。這種架構將為單位、作戰群和艦隊提供準確、及時、分析的信息。

小型無人駕駛飛機系統（sUAS）的指數式增長為美國防部帶來了新的風險。技術趨勢正極大地改變著小型無人機系統的合法應用，同時也使它們成為國家行為者、非國家行為者和犯罪分子手中日益強大的武器。如果被疏忽或魯莽的操作者控制，小型無人機系統也可能對美國防部在空中、陸地和海洋領域的行動構成危害。越來越多的 sUAS 將與美國防部飛機共享天空，此外美國對手可能在美國防部設施上空運行，在此環境下美國防部必須保護和保衛人員、設施和資產。

為了應對這一挑戰，美國防部最初強調部署和使用政府和商業建造的物資，以解決無人機系統帶來的直接風險；然而，這導致了許多非整合的、多余的解決方案。雖然最初的方法解決了近期的需求，但它也帶來了挑戰，使美國防部跟上不斷變化問題的能力變得復雜。為了應對這些挑戰，美國防部需要一個全局性的戰略來應對無人機系統的危害和威脅。

2019年11月，美國防部長指定陸軍部長（SECARMY）為國防部反小型無人機系統（C-sUAS，無人機1、2、3組）的執行機構（EA）。作為執行機構，SECARMY建立了C-sUAS聯合辦公室（JCO），該辦公室將領導、同步和指導C-sUAS活動，以促進整個部門的統一努力。

美國防部的C-sUAS戰略提供了一個框架，以解決國土、東道國和應急地點的sUAS從危險到威脅的全過程。國防部的利益相關者將合作實現三個戰略目標：（1）通過創新和合作加強聯合部隊，以保護國土、東道國和應急地點的國防部人員、資產和設施；（2）開發物資和非物資解決方案，以促進國防部任務的安全和可靠執行，并剝奪對手阻礙實現目標的能力；以及（3）建立和擴大美國與盟友和合作伙伴的關系，保護其在國內外的利益。

美國防部將通過重點關注三個方面的工作來實現這些目標：準備好部隊；保衛部隊；和建立團隊。為了準備好部隊，國防部將最大限度地提高現有的C-sUAS能力，并使用基于風險的方法來指導高效和快速地開發一套物質和非物質解決方案，以滿足新的需求。為了保衛部隊，國防部將協調以DOTMLPF-P考慮為基礎的聯合能力的交付，并同步發展作戰概念和理論。最后，作為全球首選的軍事伙伴，國防部將通過利用其現有的關系來建設團隊，建立新的伙伴關系，并擴大信息共享，以應對新的挑戰。

通過實施這一戰略，美國防部將成功地應對在美國本土、東道國和應急地點出現的無人機系統威脅所帶來的挑戰。在這些不同操作環境中的指揮官將擁有他們需要的解決方案，以保護國防部人員、設施、資產和任務免受當前和未來的無人機系統威脅。

信任是團隊有效性的基礎，它影響著各種團隊過程，包括信息共享、決策和團隊的整體成功。在那些在惡劣的、不確定的、高壓力的環境中工作的高績效團隊中，如軍事、急救、醫療、搜救和救災，在關鍵時刻不適當的信任水平（無論是過高還是過低）會導致隊友之間的次優互動，從而導致不安全的行為（De Jong和Elfring 2010；Costa等人2018）。例如，太過信任，或 "過度信任"，會使操作人員陷入自滿狀態，導致代價高昂的錯誤，并有可能失去人命和昂貴的設備；相反，信任太少，或 "信任不足"，會使團隊成員感到需要不斷監督對方，造成不平衡和不適當的工作負荷（de Visser等人，2020）。信任是通過作為一個聯系緊密的團體訓練，以及隨著時間推移的共同經驗而建立的（Fulmer和Gelfand 2012；Costa和Anderson 2017）。

隨著自主技術的不斷發展，未來的團隊結構很可能包括自主成員，他們的功能不僅是提供支持的工具，而且是成熟的隊友（Phillips等人，2011）。雖然人類表現文獻中有豐富的方法來評估個體（或對）的信任，但在理解如何衡量大型團隊的信任方面還存在差距（Feitosa等人，2020），以及哪些措施可能最適合由多個人類和多個自主系統組成的團隊的復雜性。使信任度量更加復雜的是，團隊信任是一種動態狀態，在團隊的生命周期中不斷波動，并進一步受到社會、任務和環境背景的影響（Schaefer等人，2018a；Schaefer等人，2019a）。然而，信任在這些更大的、異質的團隊中發展和傳播的過程仍然不清楚。因此，為了使這些技術能夠充分支持團隊運作，關鍵是要了解在人類自主團隊的背景下，信任是如何發展、維持和衡量的。因為信任是復雜的，所以需要一種多模式的測量方法。因此，在本報告中，我們描述了一個概念性的工具包，它的開發是為了更準確、更有力地理解人類自主性團隊中的信任。

鑒于我們的未來社會將看到由多個人類和多個自主系統組成的異質團隊的興起，量化團隊不同成員之間的信任關系，以及了解信任對全球團隊動態的一系列影響非常重要。從這個方法來看，人與人之間的信任與人機合作關系，甚至機器與機器合作關系內部的信任是不一樣的。這些不同類型的互動有不同的優先因素和特點，以及這些互動如何影響整個團隊的信任傳播。考慮到所有這些因素，關鍵是要首先了解現有信任措施的能力和局限性，以便對其進行調整以滿足這些需求，或者在必要時，開發新的措施來支持團隊信任評估。為此，本報告探討了信任評估技術的現狀，包括那些新穎的、超出主觀評估范圍的技術。

第2節我們首先定義了人類自主性團隊，并概述了人類自主性團隊特有的團隊信任。

第3節確定并描述了不同類型的信任，這些信任在其發展過程中是不同的，特別是它們如何影響人類自主性團隊合作。

第4節分解了文獻中已被充分記錄的不同的信任度量方法，其中包括團隊信任的主觀、溝通、行為和生理指標，以及這些如何為在動態環境中運作的人類自主性團隊的有效信任校準提供多模式度量方法。在下文中，我們利用一個說明性的案例研究，詳細介紹了度量團隊信任的多步驟方法，并對模式和后續指標的選擇提出了建議，還指出了團隊信任度量中涉及的一些限制和注意事項。

人工智能正在改變戰爭。英國防部如何準備應對未來的變化？

對于人工智能的軍事用途所帶來的接受挑戰，傳統的反應是堅持要求人類保持 "有意義的人類控制"，作為一種產生信心和信任的方式。考慮到人工智能和相關基礎技術的普遍性和快速發展，這不再是一個適當的回應。人工智能將在整個軍事行動范圍內廣泛的指揮和控制（C2）活動中發揮重要的、日益增長的作用。雖然在公眾心目中，人工智能的威脅沒有 "殺手機器人 "那么直接，但在軍事決策中使用人工智能會帶來關鍵的挑戰，同時也有巨大的優勢。加強人類對技術本身的監督并不能防止無意的（更不用說有意的）濫用。

本文以各級（作戰操作員、指揮官、政治領導人和公眾）的信任對有效采用人工智能進行軍事決策至關重要這一前提為基礎，探討了關鍵的相關問題。對人工智能的信任究竟意味著什么？如何建立和維持它以支持軍事決策？人類操作員和人工智能體之間的共生關系對未來的指揮需要作出哪些改變？

當人類對人工智能的行為持有某些期望，而不考慮人工智能體的意圖或道德時，可以說存在對人工智能的信任。然而，與此同時，信任不僅僅是技術性能和可靠性的一個功能--它不能僅僅通過解決數據完整性和可解釋性問題來保證，盡管它們很重要。軍事人工智能中的信任建設還必須解決軍事組織和指揮結構、文化和領導力方面的必要變化。實現總體上適當的信任水平需要一個整體的方法。除了信任人工智能的使用目的之外，軍事指揮官和操作人員還需要充分信任--并且在如何信任--支撐任何特定人工智能模型的輸入、過程和輸出方面得到充分的培訓和具有豐富經驗。然而，最困難的，也可以說是最關鍵的層面是組織生態系統層面的信任。如果不改變軍事決策的體制因素，未來人工智能在C2中的使用將仍然是次優的，被限制在一個模擬框架內。有效引進任何新技術，更不用說像人工智能這樣的變革性技術，需要從根本上重新思考人類活動的組織方式。

優先考慮人和制度層面并不意味著對技術進行更多的控制；相反，它需要在不斷發展的人機認知系統中重新思考人的作用和貢獻。未來的指揮官將需要能夠在一個真正的 "整體部隊"中領導不同的團隊，整合來自軍事、政府和民事領域的貢獻。他們必須對他們的人工隊友有足夠的了解，以便能夠與他們合作并挑戰他們。這更類似于海鷗的雜音，而不是個別 "翠鳥"領導人的天才。為了發展新的指揮和領導概念，英國防部必須重新思考其方法，不僅是培訓和職業管理，還有決策結構和程序，包括未來總部的規模、位置和組成。

人工智能已經在改變戰爭，挑戰人類長期的習慣。通過在訓練和演習中接受更多的實驗，以及探索C2的替代模式，國防部可以更好地準備迎接未來不可避免的變化。

前言

人工智能正在改變人類的思維和決策方式。未來，它將越來越多地影響人類如何確定各種認知過程的優先次序，調整他們的學習、行為和訓練，并更廣泛地改造他們的機構。這些變化在整個軍隊中仍不完全明顯。盡管有新的技術和戰爭迅速發展的特點，今天的武裝部隊在組織結構上與后拿破侖時代歐洲的職業軍隊并沒有很大的區別。太多的人仍然參與到軍事任務中，而這些任務技術可以做得更好更快，并且對于重新思考人類對人機團隊的認知貢獻也沒有給予足夠的重視，而這正是解決未來指揮和控制（C2）問題所需要的。

本文以QinetiQ公司早先的一份報告為基礎，該報告將信任視為軍事能力的基本組成部分和2020年代軍事適應性的基本要求。本文探討了在軍事決策中越來越多地使用人工智能的最新趨勢和想法。本文并不直接關注這一趨勢的倫理（或法律）問題，盡管這些問題很重要。相反，本文強調了信任作為人工智能時代軍事指揮的一個因素的重要性和意義。

人工智能對軍事決策和C2的潛在深遠影響很少引起專家團體以外的關注。大多數公眾關注的是技術的優勢和風險，而不是人類認知和制度構建的潛力和限制。20多年前，著名的社會生物學家E-O-威爾遜抓住了人類當前的挑戰。威爾遜說，真正的問題是，"我們有舊石器時代的情感；中世紀的制度；和神一樣的技術。"在過去的幾十年里，技術的發展速度遠遠超過了人類適應它的能力。強調人工智能的技術屬性，而忽略其日益增長使用中的人類和制度層面，只會使挑戰更加復雜。

在許多領域，人工智能的軍事經驗仍然有限，需要做更多的工作來了解人工智能在人類決策中作用日益增長的影響。本文旨在引發一場更廣泛的辯論，討論英國國防企業內部所需的文化和組織變革，包括指揮部和指揮官的作用，以確保人工智能在未來軍事決策中的最佳使用。

本文的見解來自與人工智能、人類認知、軍事決策和信任理論有關的更廣泛的文獻。這項研究在2021年9月至2022年2月期間進行，大大受益于與來自國防、學術界和工業界的廣泛專家和用戶的訪談。

前兩章提供了本文的理論背景。第一章探討了人工智能和信任的概念，第二章則分析了人類機構的作用以及人工智能對人類做出選擇和決定的認知能力的影響。第三章結合信任、人工智能和人類機構的概念，提出了一個在人工智能支持的軍事決策中發展信任的五維框架。第四章擴大了對C2的分析范圍，特別關注人工智能對傳統上支撐武裝部隊行使權力和指導的人和體制結構的影響。最后一章提出了對未來指揮、領導和 "全軍 "團隊的進一步研究領域。

1. 人工智能和信任

對于人工智能或與人工智能有關的信任，并沒有標準的定義。這兩個概念都有不同的解釋，有時也會有激烈的爭論。本章沒有試圖綜合所有關于這兩個術語的文獻，而是建立了一個基準定義，為隨后討論關于人工智能應用于軍事C2的信任作用提供框架。

1.1 人工智能的性質和類型

人工智能的概念起源于1950年著名的圖靈測試，該測試發生在這個詞被創造出來的幾年前。通過關注它做什么而不是它是什么，更容易將人工智能概念化。人工智能 "試圖讓計算機做人類思想能做的各種事情"。在最基本的方面，它可以被理解為追求特定任務的虛擬信息處理能力。正如 "智能"（或 "思想"）有許多層面和不同的用途，人工智能也是如此。因此，人工智能從廣泛的學科中汲取不同的想法和技術，不僅包括數學和計算機工程，還包括哲學、經濟學、神經科學、心理學和語言學。

廣義上講，有三種不同層次的人工智能：人工狹義智能，通常被稱為 "狹義人工智能"；人工通用智能，有時被稱為人類水平的人工智能；或者更強大的人工超級智能，超過人類的智能水平。在這一點上，有些人認為會出現一個奇點，在這個奇點中，人工智能要么變得有自我意識，要么達到持續改進的能力，使它的發展超出人類控制。后兩種水平被認為仍有一段距離，盡管距離有多遠還存在爭議。不過，就目前而言，狹義人工智能更先進應用的出現，如先進的機器人技術，加上計算能力的爆炸，才是目前關于人工智能的軍事用途辯論的主要動力。本文重點討論狹義人工智能的應用。

圖 1：AI 類型的簡化分類

在狹義的人工智能中，還有更多的類別，盡管這些技術并不完全是離散的，而且經常被結合使用。最常見的區別是符號人工智能和亞符號或非符號人工智能，前者通常被描述為基于邏輯，后者基于自適應或學習。符號人工智能依賴于順序指令和自上而下的控制，使其特別適合于確定的問題和基于規則的過程。非符號人工智能，其中神經網絡是一種常見的方法，涉及并行、自下而上的處理和近似推理；這與動態條件和數據不完整的情況最相關。符號人工智能提供了精確性和可解釋性，而涉及神經網絡的非符號人工智能則不那么脆弱（網絡中缺少一個節點并不會導致整個網絡無法運行），并且能夠在沒有明確規則或一致證據的情況下識別模式。

有三種常見的機器學習類型，根據有助于智能體學習過程的反饋類型進行區分：監督學習；無監督學習；以及強化學習。在監督學習中，系統被訓練來產生假設或采取具體行動，以追求基于特定輸入的目標值或輸出（被稱為標簽）（例如，圖像識別）。無監督學習沒有設定規格或標簽，也沒有明確的反饋；相反，系統通過尋找數據中的模式進行學習（例如，DNA序列聚類）。強化學習依賴于一個反饋回路，通過試錯或獎懲機制穩定地強化系統的學習行為（例如，先進的機器人技術或無人駕駛汽車）。與監督學習不同，強化學習中使用的輸入數據不是預先定義的，這允許更廣泛的探索，但與無監督學習不同，它有一個預期的應用或總體目標（與總體獎勵最大化相關）。

所有三種類型的機器學習，無論監督或自律的程度如何，都提出了重要的信任和值得信賴的問題。所需的信任程度和性質因使用人工智能的目的不同而不同。

1.2 概念：信任（Trust）

信任描述了兩個或多個智能體之間的互動。信任的傳統定義是假設信任者對受托人的能力和善意（或動機）存在合理的信念。對許多人來說，道德誠信（或意圖）的問題是信任與其他概念（如信心）的區別。另一些人認為，信任的范圍和所指比信心更廣，后者被視為與具體事件相關的獨立判斷。大多數信任的定義趨于統一的是一種脆弱的感覺。沒有背叛的可能性，沒有風險的存在，就不可能有信任。

正是因為經典的信任概念中隱含著假定的道德因素，一些人質疑使用該術語來描述人類與人工智能體的關系。他們認為，在目前狹義人工智能的水平上，我們不能將意向性或道德機構歸于人工智能系統，因此使用 "信任 "一詞是不恰當的。另一些人采取了不那么純粹的觀點，并以反映日常使用的方式應用該術語，意味著對系統的可靠性有信心。

信任作為一個術語在計算機科學中被廣泛使用。更重要的是，信任仍然是公眾和用戶接受人工智能的一個基本方面。今天，關于人工智能的國家政策、法規和專家建議經常強調 "值得信賴的人工智能 "的必要性。例如，DARPA的空戰進化計劃正在探索方法，以模擬和客觀地衡量飛行員在斗狗時對人工智能的信任。認識到這些尚未解決的定義問題，作者選擇了略微調整 "信任 "一詞，使之與通常的做法一致。

作者調整后的信任概念需要對人工智能的表現有一定的預期，而不需要假設人工智能方面的特定動機。因此，對人工智能體行為的積極預期可能是信任存在的充分條件，而不考慮意圖。

在目前大多數關于人工智能的討論中，重點往往是人作為信任者，系統作為受托人，盡管任何認知智能體，包括自主機器人和智能機器，原則上也可以履行信任者的角色。這樣理解的話，信任就成了 "系統成員之間互動的促進者，無論這些成員是人類智能體、人工智能體還是兩者的組合（混合系統）"。事實上，在人工智能更成熟的應用案例中，受托人最有可能同時包括人工智能支持的系統（人工智能體）和該系統的提供者（人類智能體）。在目前的人工智能水平上，信任似乎是一種單向的關系，涉及人類 "信任 "人工智能的程度，而不是真正的雙向信任，即人工智能對人類表現的看法。

各種因素決定了（人類）對技術的信任，包括但不限于信任者的能力水平和信任傾向，以及整體環境或背景（包括更廣泛的文化和機構動態）。除了這些針對人類和環境的考慮，決定一個人或組織對人工智能的信任程度的是技術的性能、過程（它如何產生特定的輸出），以及重要的是目的。所有這三者都決定了人工智能系統的設計和部署。

除了技術的穩健性和安全性，隱私、公平、透明度和問責制是一些最常被提出的影響公眾對人工智能信任的問題。然而，主要是由于設計適當的算法、理解復雜軟件系統的內部結構以及為基于算法的決策賦予責任等方面的困難，所以在值得信賴的人工智能的關鍵屬性列表中總是會加入進一步的考慮：這被交替稱為人類機構、監督或有意義的控制。在某些情況下，保持人類對技術使用的監督可能是唯一的保護措施，以防止無意中出現有偏見的、不可捉摸的和/或監管不力的人工智能系統的風險。

1.3 概念：控制（Control）

控制通常被看作是信任的反面。當對智能體執行任務的能力有信任時，就不需要監督。然而，即使在人工智能更適合做決定的情況下，人類也會經常傾向于干預。信任不足可能和過度信任一樣有風險或適得其反。事實上，正如絕對的控制是罕見的，絕對的信任也是如此。在開發和使用人工智能的過程中，有必要在適當的信任水平和適當的控制水平之間取得謹慎的平衡。這是 "校準的信任 "或可適應/適應性自主性等概念的核心。信任是根據人工智能的能力來校準的，對人工智能能做什么或不能做什么的期望將影響信任的水平。同樣，在可適應的自主性的情況下，用戶定制自主性水平的能力可以支持更大的信任水平。這在國家安全決策中尤為關鍵，因為信任或不信任人工智能的影響可能是最大的。

對技術在人類事務中的作用的擔憂并不新鮮。許多人認為關于人工智能的辯論與之前關于技術的爭論沒有什么不同。根據這一論點，人工智能構成了一種進化，而不是對過去活動的徹底背離，即使人類有時可能在背離以前的自動化水平的情況下被從決策圈中移除。雖然信任仍然是一個挑戰，特別是在機構和社會層面，但穩步應用最初仍然有限的人工智能來支持軍事活動，隨著時間的推移，可以培養出熟悉和越來越多的信心。

其他人，通常是政府以外的人，質疑這種漸進式的方法。他們認為人工智能的崛起是一種范式的轉變，與以前的任何技術都有質的不同。以前的技術都沒有將人工智能的雙重用途特性、傳播的便利性和實質性的破壞潛力結合起來。在過去，最具破壞性的技術都在政府的控制之下，或者在軍事領域之外幾乎沒有應用。此外，雖然以前政府主導了大部分新技術的開發，但這種趨勢幾乎完全逆轉；現在大部分投資和創新來自于工業。鑒于軍事和民用界限的模糊，以及我們的對手和競爭者對人工智能的投資，認為我們可以控制人工智能發展和使用的速度和程度是不明智的。在反思算法技術的進步時，一些人甚至進一步聲稱技術和人類之間的角色發生了逆轉，人們正在成為 "人類的人工制品"和"（技術系統的）智能體"。

如果我們接受對人工智能系統在未來如何操作（和運行）進行完全控制的限制，關鍵問題是我們如何在算法超過目前的性能水平后長期確保適當的交互和人類判斷。反應時間是軍事競賽中的一個關鍵優勢；加快OODA（觀察--方向--決定--行動）循環的各個方面，通常會給那些先到者帶來領先優勢。而這樣做只要一方開始使用人工智能來加快他們的決策和反應時間，另一方就會受到壓力。

2. 人工智能和人類機構

2020年12月，美國空軍首次使用人工智能副駕駛飛行了一架軍用飛機。這種被稱為ARTUμ的算法完全控制了傳感器的使用和戰術導航，而其人類隊友則駕駛著U2間諜飛機。這是首次出現人工智能控制軍事系統的情況。用美國空軍前首席采購官員威爾-羅珀的話說，ARTUμ "是任務指揮官，是人機團隊的最終決定者"。

甚至在ARTUμ演示之前，美國國防部已經開始了其全域聯合指揮控制（JADC2）計劃的工作。JADC2旨在打造連接五個軍種的傳感器，承諾對作戰環境進行快速分析，以便在幾小時或幾分鐘內做出決策。在未來的JADC2中，人工智能將允許快速處理數據，為目標識別提供信息，并推薦最佳的交戰武器（無論是動能還是非動能）。美國空軍的先進作戰管理系統、美國陸軍的 "聚合項目"（被稱為 "學習運動"）和美國海軍的 "超配項目 "都在嘗試使用人工智能與自主性相結合的方式來支持JADC2。

其他國家，包括英國通過英國陸軍的 "Theia計劃"等項目，以及北約也已經開始嘗試使用人工智能來支持C2和決策。然而，這種試驗的規模和范圍仍然有限。與數據挖掘和語言翻譯等領域不同，人工智能在軍事決策中的應用仍處于起步階段。

美國國防部高級研究計劃局目前開展的工作提供了對未來的一瞥。作為其 "AI Next "項目的一部分，該機構的第三波人工智能投資尋求 "將計算機從工具轉變為解決問題的伙伴"，并 "使人工智能系統能夠解釋其行動，并獲得常識性知識并進行推理"。

2.1 人工智能的民事與軍事用途

人工智能已經塑造或推動了我們的許多日常決策。在某些情況下，它已經改變了整個行業。在高度交易性的活動中尤其如此，如保險或零售部門。人類已經將關鍵活動的責任交給了人工智能，讓算法在沒有人類干預的情況下做出決定。今天，人工智能塑造了谷歌和Facebook等網絡平臺提供的內容，也決定了哪些內容被刪除或屏蔽。保留了人類因素的人工智能決策支持系統也在激增，被用于從醫療診斷到改善制造工藝的各個方面。

很少有地方像金融業那樣，人工智能從根本上改變了人與機器的關系。人工智能現在負責絕大多數的高頻交易。在幾毫秒內做出的數千項微觀決定有能力改變整個財富，有時會帶來毀滅性的后果，2010年的 "閃電風暴 "證明了這一點。人類的決定對于金融市場的效率不再是必要的，事實上，甚至可能會起到反作用。無形的算法似乎已經超越了無形的手。

至于社會的其他部分，人工智能的潛在軍事用途涵蓋了廣泛的應用范圍。這些可以有效地分為企業、任務支持和業務人工智能應用。人工智能的軍事應用，特別是與任務支持和作戰用途有關的應用，在一些基本方面與日常的民用活動不同。在平民生活中，人工智能有機會利用大量容易獲得的數據，不斷針對現實生活中的例子進行訓練和學習。對于軍隊來說，與對手的接觸是零星的，來自真實行動的教訓或 "數據 "在數量和頻率上都相對較低。除了軍事對抗的偶發性質，國家安全決策通常依賴于一套復雜得多的條件，涉及多個參數和利益相關者（更不用說對手的意圖），而今天的算法沒有能力再現這些條件。最后，也是最重要的一點，在國防和國家安全問題上，面臨風險的不僅僅是財富，還有生命。數學邏輯不足以為決策提供依據；在使用武力時，道德和倫理考慮比任何其他人類活動都要突出。當人類生命的完整性受到質疑時，我們為技術設定的標準將永遠高于我們為容易出錯的人類設定的標準。

除了美國、英國和北約等國的現行政策外，人們普遍認為人類將在決策中保留一個關鍵角色。美國國防部的人工智能戰略指示以 "以人為本的方式 "使用人工智能，有可能 "將人類的注意力轉移到更高層次的推理和判斷"。納入人工智能的武器系統設計應 "允許指揮官和操作人員對武力的使用進行適當的人類判斷"，并確保 "清晰的人機交互"。提到人類總是 "在循環中 "和 "完全負責選項的開發、解決方案的選擇和執行"--這是以前對我們日益自動化的未來的評估中的常見說法--已經被一種更細微的觀點所取代。

所謂的有監督的自主系統是指人類坐在 "循環 "上。雖然人類在理論上保持監督，但一些批評者認為，在實踐中，他們可能無法真正控制自動決策，因為他們可能不熟悉為他們提供決策信息的環境和人工智能程序。在這些情況下，人類的干預能力，除了停止機器之外，被降到最低，沒有達到"有意義的人類控制 "的想法。只有在完全自主系統的情況下，人類的干預才會被完全消除。然而，最終，試圖定義自主性水平的做法可能會產生誤導，因為它們假定人類和機器之間的認知活動是簡單分離的。2012年美國國防科學委員會的一份報告描述了如何:

• 沒有完全自主的系統，就像沒有完全自主的士兵、水手、空軍或海軍陸戰隊一樣。也許對指揮官來說最重要的信息是，所有的系統在某種程度上都由人類監督，而最好的能力來自于人類和機器的協調和合作。

兩個領域的發展揭示了各國政府在國防和國家安全的關鍵決策中信任先進的自動化方面已經走了多遠。一個是導彈防御，另一個是網絡防御。兩者的有效性都取決于反應速度，這通常超過了最有經驗的人類操作員的能力。

大多數防御性武器系統，從短程點防御到反彈道導彈系統，都采用先進的自動化操作，使其能夠在沒有人類干預的情況下探測和摧毀來襲導彈。算法實際上是在發號施令。在這種系統中，人類被稱為 "循環"，在事先經過嚴格的人類測試后，在有限的設計空間內運作，因此其控制范圍受到限制。雖然錯誤永遠不可能被完全消除，但在大多數情況下，不做出反應或反應遲緩的風險可能超過偶爾發生事故的風險。雖然事故促使人們對這些自主系統的操作進行審查，并可能導致引入一些進一步的人為檢查，但這種干預也帶來了進一步的復雜性。對越來越快的導彈，特別是高超音速導彈的防御將繼續推動人工智能在導彈防御中的應用。

網絡戰是人工智能相對于人類具有明顯優勢的另一個領域，而這往往需要人類保持置身事外。人類操作員缺乏算法快速檢測和應對網絡事件以及不斷調整系統防御的能力。所謂的認知電子戰（EW）系統應用人工智能技術來自動檢測對EW系統的威脅，而不是依賴人類操作員。

2.2 人類和人工的局限性

將決策過程中高度耗時、勞動密集型和需要低層次人類推理的部分自動化，有巨大的好處。軍事評估過程是軍事決策過程的一個關鍵部分，一直是參謀學院教授的標準作戰計劃過程。這種方法的一部分涉及收集和處理信息，為一個或多個行動方案提供信息。由于信息時代的決策需要更大的速度和敏捷性，達成決策的過程將需要加速。人工智能已經證明了它在基于明確定義的規則、輸入和假設快速執行理性過程中的效用。只要人類負責設定假設并定義產生替代方案和概率評估的輸入，人工智能就能增強整個決策過程。

可以理解的是，政府內部和外部都不愿意讓人工智能發揮超出決策支持和適當決策的作用。"指揮和控制"的概念在軍隊的心理和結構中根深蒂固，許多人無法接受一個在某種程度上不涉及人類控制軍事行動或指揮任務的未來。人被要求帶著他們對問題的創造性見解，像現代的亞歷山大一樣解開這個死結。沒有什么比對 "翠鳥時刻 "的信念更能體現這種對直覺型指揮官形象的依戀。這種技能，即指揮官藝術的精髓，只限于那些在最苛刻的情況下能夠憑直覺做出決定的少數人。人工智能提供并非基于人類邏輯或經驗的獨特見解的能力，對這種思維提出了深刻的挑戰，并可能在未來改變指揮官的形象。

許多人將人工智能稱為決策支持而不是決策工具，其推論是人類最終仍然是所有決策的仲裁者。這樣的區別造成了一種令人放心的錯覺，即人工智能只是協助實現一種效果。人類根據一套算法挖掘、篩選和解釋的數據做出的致命行動決定，是否比由智能機器完全執行的決定需要更多的人類機構？對 "行動 "的癡迷--更不用說致命行動--作為更廣泛的 "殺傷鏈 "的最后元素，掩蓋了人工智能在整個行動范圍內的一系列C2活動中日益增長的影響。

許多專家對人類是否有能力控制由人工智能促成或驅動的決策持懷疑態度。這種懷疑往往圍繞著所謂的黑盒問題：高級人工智能，如深度學習，在本質上是無法被人類理解的。這不僅僅是由于它的工作速度，也是由于算法網絡相互作用的方式，以及它們所操作的數據的規模和復雜性。我們不能簡單地詢問系統以了解其思維過程。我們可能知道一個模型的輸入和輸出，但卻無法理解這中間發生的事情。一個相關的、更微妙的論點是，算法對人類的認知攝入施加了 "權力"。人工智能可以決定人類處理哪些信息，而不向他們透露哪些信息被遺漏或拒絕。它還挑戰了這樣一個概念，即如果人類的行動受到數據呈現的內容和方式的制約，他們可以行使 "有意義的 "控制。這與人工智能的好處之一正好相反，即它能夠減少人類的認知負荷，使人類能夠集中精力思考和作出最高價值的活動。

對黑盒挑戰的典型解決方案是開發可解釋的人工智能（XAI）。盡管能夠自我解釋的人工智能可能有助于理解，但它并不必然會導致信任。XAI并不等同于可解釋的AI；解釋不是一個決定，而是一個關于決定的敘事。因此，即使是一個令人信服的解釋也不一定是真的。對于許多潛在的用例，我們還遠遠沒有能力開發出足夠的可解釋（Explainability）的人工智能，更不用說可因果解釋（Interpretability）的了。對更先進的人工智能系統進行嚴格的測試可能會證明它們的部署是足夠的，即使是在沒有人類能力遵循其推理過程的情況下。不過，從根本上說，我們對測試的傳統方法需要重新思考。沒有充分的測試和評估，對不可解釋/可解釋的人工智能的信任將是 "盲目的信任"。對于美國前國防部副部長鮑勃-沃克的問題，我們仍然缺乏一個令人滿意的答案：你如何對學習系統進行測試和評估？

當存在不確定性或缺乏知識時，人類會應用啟發式方法來近似解決復雜問題。啟發式方法是驅動直覺思維的因素；它依賴于經驗法則，通常是通過經驗和實驗來了解。因此，它可能存在偏見和盲點，但它也可以作為一種非常強大和有效的快速認知形式。機器缺乏類似人類的直覺，但它們確實依靠啟發式方法來解決問題。與人類推理的關鍵區別在于，機器不需要記憶或 "個人 "經驗就能進行 "直覺 "或推理。它們利用巨大的數據庫和卓越的概率能力為決策提供信息。強大的模擬與先進的計算能力相結合，提供了一個測試和 "訓練 "算法的機會，其重復程度是人類無法想象的。在宣布任務準備就緒之前，ARTUμ在短短一個多月內經歷了超過一百萬次的訓練模擬。

即使在XAI領域取得了重大進展，仍然會有謹慎的理由，特別是在需要復雜決策的情況下。人工智能通常不善于看到 "全局"，也不善于根據相關的內容做出決定。像人類一樣，它也會把相關性或偶然事件誤認為因果關系。人類和機器在處理復雜問題時都會遇到 "正常的意外"。創造力是人類通常具有的特質，但一些先進的人工智能可以產生人類無法企及的驚人結果。簡而言之，許多通常被認為是人類特有的屬性，如創造力和直覺，也可以說適用于人工智能系統--盡管方式不同，速度超過人類能力。

目前機器所缺乏的是人類思維的靈活性和關聯感（"框架 "的能力）。人類可以橫向思考，通過實用主義得出合理的結果（這一過程被稱為歸納推理），并反思自己的思維過程（這一能力被稱為元認知）。這些心理過程可以產生驚人的適應和創新的壯舉。

人工智能的出現意味著未來的軍事決策將幾乎肯定需要更強大的人機共生關系，就像在已經接受該技術的商業組織中看到的那樣。目前的討論大多是假設人類繼續控制，或尋求將人類的屬性應用于未來的機器。一些人提倡一種新的 "決策演習"概念，將 "人的指揮和機器的控制"結合起來。但更有可能的是，指揮和控制的責任將越來越多地由人類和人工智能系統分擔，其方式可能是目前難以設想的。人類與人工智能的合作提供了利用各自優勢和減少不足的最佳方式，特別是在戰爭方面（目前戰爭的性質仍然沒有改變）有四個連續性：政治層面；人類層面；不確定性的存在；以及戰爭是一場意志的較量。

3. 信任的維度

信任是動態的；它隨時間而變化。它的最初形成是至關重要的，但它的持續發展也是如此。信任是隨著熟悉程度的提高而自然產生的，因此，假設經驗是積極的，即使是在對技術不完全了解的情況下，技術的使用也會擴大信任的范圍。反過來也是如此，不好的經驗會促進不信任。移動電話技術復雜性對大多數用戶來說是未知的，但人們的積極經驗給了他們使用的信心。這種信心導致了與手機使用所形成的決定相適應的信任感。然而，手機一般不會決定生死大事，盡管它們會將盲目聽從指示的不謹慎的司機置于危險之中。在軍事背景下，賭注更大，用戶和策略制定者非常清楚他們的決定的潛在后果--信任門檻很高。

軍隊作為應急組織，不需要定期交付其主要產出，這影響了可以獲得最直接相關經驗的速度。與金融服務業不同的是，在金融服務業中，交易為人工智能決策提供了頻繁的驗證，而國防部門的時間線往往更長，結果在一個單一的因果鏈中也沒有明確的聯系。做出決定和觀察其影響之間的時間間隔更長，并受制于多種干預變量。雖然模擬演習創造了獲得經驗的機會，但它們只是現實的近似值。

3.1 信任點（Trust Points）

建立和維持信任涉及五個主要的 "Trust Points"--在這些點上，擁有適當水平的信任問題是至關重要的。這些點是：

• 部署信任：使用人工智能的目的
• 數據信任：正在使用的數據輸入
• 過程信任：數據如何被處理
• 輸出信任：由人工智能產生的輸出
• 組織系統的信任：優化使用人工智能的整體生態系統

總的來說，這些Trust Points定義了一個整體的信任水平，并且是乘法的：如果對其中一個的信任是 "零"，那么整體就是 "零"。只要整體信任是正向的，每個人的信任水平都可以變化--在不同的時間。

部署信任

對在特定情況下使用人工智能的決定的信任是至關重要的。對于人工智能的軍事使用（以及許多民用應用），這在三個層面上運作：社會；組織；和個人。第一個層面考慮的是整個社會是否愿意允許人工智能的使用，這將決定策略制定者如何看待它的使用。組織本身也必須愿意認可這一點。最后，個人必須愿意在這個角色中與人工智能合作。所有這三個層次都需要接受使用人工智能的必要性或其可取性的必然性。可取性可能反映了人工智能在以超過人類操作員的速度或數量（或兩者）處理數據方面的優勢，或在承擔枯燥或危險的工作方面的優勢。而軍方可能會認為，人工智能既實用又要避免將優勢讓給對手，但社會似乎更傾向于將致命的使用視為一個倫理問題，在這個問題上，人類生命的神圣性要求道德行為者決定奪取人的生命。

社會對人工智能使用的接受程度在很大程度上取決于其經驗、有效的溝通和教育，這將有助于為人工智能的使用選擇提供依據。在許多情況下，社會的某些部分可能會比軍方更多地接觸、熟悉和信任人工智能，但致命自主權可能仍然存在問題。雖然沒有致命自主權那么直接的威脅，但在決策中使用人工智能會帶來自己的挑戰，其中最重要的是在一個算法越來越強大、人機協作越來越緊密的世界里，"有意義的人類控制 "究竟意味著什么。

在組織層面，存在關于如何部署作戰和任務支持人工智能的重要問題：是以集中的方式在更高的戰略層面運作，還是以更分散的方式在戰術層面運作。在后一種情況下，人工智能將進一步滲透到組織中，變得更加分散，并用于反應時間可能限制人類干預或驗證人工智能的范圍。組織需要明確決定是否使用人工智能的原則，以及管理其使用的方法（見下文 "過程信任"）。關于使用人工智能的決定必須考慮如果系統失敗會發生什么。美國國家航空航天局（NASA）由于擔心系統故障的后果而沒有充分利用其早期火星車的自主能力，對火星車進行微觀管理，并通過大型人類工程師團隊減輕風險。外部組織，如商業技術供應商，的想法也很重要。例如，谷歌的員工迫使該公司在2018年退出一份軍事合同，因為他們擔心軍方對面部識別技術的使用。

個人對人工智能的熟悉程度也將是重要的。目前，從事軍事人工智能工作的人是其使用的倡導者，但隨著接觸人工智能的人群的增加，這種情況將發生變化。與前幾代人相比，接觸技術較多的年輕軍人可能更容易接受人工智能在軍事決策中的應用，但在基礎等級的聯邦結構中，人才幾乎完全來自內部，對其使用的阻力可能來自那些有權力的人；這可能造成機構接受問題。然而，在 "代際特征 "方面，存在著過度簡化的危險。雖然年輕人是在較新的技術中長大的，而且可能更信任它，但技術是可以學習的。代際假設不能成為不使用現代技術的借口。

部署信任是復雜的，因為大多數西方國家的大規模防務活動都是以聯盟行動為前提的，而不是每個盟友或伙伴都對什么是可接受的人工智能的軍事用途有共同的看法。國防部和政府需要更好地傳達他們在使用人工智能方面的方法、用途和保障措施，包括向盟友傳達，而不向對手透露太多信息，因為他們可以制定戰略來抵消（或更糟）人工智能功能的優勢。北約將通過其公共宣傳活動、與成員國在政治層面的聯系以及在不同技術發展階段的軍隊中建立規范，在這方面發揮關鍵作用。

數據信任

這涉及到對人工智能做出判斷的數據的信任程度，這些數據為人類決策提供了依據。雖然測試硬件和軟件相對容易，但測試數據，甚至是準備讓人工智能接受訓練的數據，則更加困難。數據對于人工智能的有效學習至關重要。一些數據將被控制，駐留在現有的國防系統內，或從可靠的外部來源進行驗證，盡管國防部在數據的分類（不一致或不準確）、存儲、訪問和共享方面存在困難，特別是在較高的分類級別。不受控制的數據，如開放源碼數據，是在沒有人類知識或理解的情況下通過聚合產生的，這更具挑戰性。此外，狡猾的對手會試圖注入虛假數據，以破壞決策過程，或用不相關或不準確的數據淹沒決策過程。

武裝部隊需要定義、構建、清理和分析數據的能力，以及開發和維護底層基礎設施（如連接、安全和存儲容量）的能力。這是一個多學科的團隊工作，需要能夠在數據科學生命周期的所有階段工作的 "全棧 "數據科學家。現代戰場將需要更加多樣化的技能，包括心理學家、律師和通信專家。鑒于商業世界對這些技能的需求，吸引和保留這些專家的數量將是困難的。這將需要更靈活的人力資源做法和/或對整個部隊更復雜的理解和使用，包括允許非軍事人員在軍事總部擔任有影響力的職位。

過程信任

過程信任指的是人工智能系統如何運作，包括數據如何處理（匯總、分析和解釋）。目前英國國防部的（狹義的）人工智能決策支持系統吸引了高信任度，因為算法相對簡單且可預測。它們也僅限于參與開發的一小群用戶，或者認識那些開發了人工智能系統的用戶，并且了解該技術。該技術受益于一種源自人們對人類的信任的過渡性信任。雖然不是人工智能，但法國陸軍引進的包裝降落傘的機器導致了降落傘團的信心喪失。堅持要求機器的主管用機器隨機選擇的降落傘打包跳傘，有助于恢復用戶的信心。讓開發人員更接近指揮系統的用戶會有所幫助。法國的采購程序允許某些單位直接與人工智能供應商接觸，以建立對開發商的了解和關系。開發商成為一個關鍵的信任點，如果不是軍隊，他們必須了解和熟悉軍隊的情況。這可能需要加大投資，讓商業伙伴了解軍隊的工作方式，并確保軍事人員了解其文職同事。

要求高水平的可解釋性和透明度并不是一個永久的解決方案，目前限制了英國防部對更強大的、非符號形式的人工智能的訪問。隨著機器學習使技術超越其最初編程的參數，將需要不同的方式來確保對可能看起來是黑盒的信任。隨著這種人工智能系統的使用激增，因了解設計者而產生的過渡性信任將減少，在這個過程中克服最初的信任不足或過度信任將更加困難。應避免過度依賴過程信任，并加強其他信任點，以開發適應能力越來越強的人工智能。

過程信任必須超越技術本身。它需要信任那些為技術提供能量、與技術一起工作并接受技術產出的人類過程。因此，必須同樣重視那些共同構成整體過程的其他活動。這包括培訓和人員的過程，以及如何組建團隊。

輸出信任

對人工智能產出的信任對決策者根據他們收到的信息采取行動至關重要。即使是人類提供的情報，如果原始信息指向不同的方向，指揮官要求新的情報來支持他們的先入之見（一種 "基于決策的證據制作"）也不是沒有。而隨著數據的激增，不同的解釋將成為可能，合法的或符合先入為主的解釋。因此，出現了這樣的問題，即人工智能或事實上的人類分析能夠現實地提供什么答案，以及如何驗證輸出。在友軍的部署和對手的物理位置方面，人工智能有可能提供更快的態勢感知。然而，盡管可以從現有的數據中得出更好的推論，但對手的實際意圖是無法可靠地確定的。可預測性通常被視為信任的關鍵因素，但在不穩定的環境中，能夠適應不穩定環境的人工智能輸出會被解釋為不可預測。為了克服這個問題，Bonnie M Muir認為，人類操作員必須具備估計技術可預測性的能力。這種可預測性也會影響整個部署和過程信任點，但在輸出信任方面最為敏感，以反映軍事行動等流動性和不可預測的環境。在這些情況下，數據還必須反映軍事決策者所面臨的大多數情況的離散性和特定對手的獨特文化方式，這加劇了建立大量訓練數據的難度。即使在情況類似于過去的事件時，由于缺乏可比的歷史數據來說明廣泛的變量，使得概率推理變得困難。

用Patricia L McDermott和Ronna N ten Brink的話說，輸出的校準是至關重要的。這可以通過更多地使用企業人工智能和模擬來實現，它擴大了信任的邊界，可以幫助開發輸出信任。如果經驗是積極的，與技術互動并看到它的輸出將產生信任。在作戰環境中，當描述可以知道和檢查的東西時，驗證將是最容易的（例如，關于自己部隊的數據和潛在的對手部隊的布局）。要接近了解對手的意圖是比較困難的，因此需要更高水平的輸出信任。這將包括提高描述的準確性和對從大數據處理中得出的推論進行更多的測試。分享演習和行動的正面敘事，對于實現過渡性信任和緩解從相對不頻繁的行動中積累成功證據的緩慢速度至關重要。

組織系統的信任

生態系統的信任涉及調整更廣泛的組織系統以最大化人工智能的價值所需的信任。C2系統作為一個整體必須被配置為利用人工智能輔助決策的好處，并有適當的檢查和平衡，以在可接受的風險水平內運作。當人工智能的弱點或失敗是在主管的專業知識之外的領域，需要在組織的不同部分進行校準時，這一點尤其重要。如果不在生態系統和組織層面上進行變革，組織將只是將其人類系統數字化。

需要生態系統的信任，以確保結構--包括軍事總部的組織、指揮官的角色以及集中式與更分散或分布式的決策權的平衡--準備好利用人工智能的機會。如果沒有準備好，采用人工智能的漸進式方法往往會鼓勵對結構和整體生態系統的變化采取被動或消極的方法。相比之下，實現人工智能變革力量的專門戰略將迫使人們盡早重新思考支持這種戰略所需的組織。這需要重新思考傳統的軍事結構，但對于走多遠并沒有共識。一些人設想總部變得更扁平，并將非軍事人員納入高級職位，在決策過程中擁有權力。對另一些人來說，生態系統的變化更為深刻；它要求完全取消目前被視為工業時代遺留的工作人員組織系統。這樣做，他們打算消除扼殺理解的信息邊界，并挑戰決策金字塔尖上的獨當一面指揮官的想法。這種轉變需要整個組織生態系統的信任。對于像軍隊這樣的保守組織來說，這將是困難的，在指揮部的激進替代方案被接受之前，需要得到保證。實驗、戰爭游戲和模擬環境提供了低風險的選擇，以測試為特定類型的任務（例如，戰爭、和平行動和能力建設）配置的不同總部結構。

3.2 多少信任是足夠的？

信任是根本，但為技術設定一個不可能高的標準也有風險。幾千年來，指揮官和決策者們一直信任易變的人類。當人工智能開始觀察到輸入數據分布的變化時，技術可以通過自我監測的方式提供幫助，提醒人類 "操作員"，或以以前未曾見過的方式進行操作，這樣錯誤輸出的風險會更大。風險容忍度，無論是關于人類還是機器演員，最終都是信任的表達。國防組織需要對自己是否是快速采用者或快速或緩慢的追隨者持誠實態度：商業世界的人工智能發展速度使大多數武裝部隊極不可能成為人工智能決策的 "第一用戶"。漸進派和未來派都是人工智能的支持者，他們之間的差異主要是風險問題，以及針對不同信任點的可實現的信任水平。

通過熟悉產生信任是至關重要的，這可能涉及到將軍事人員嵌入到使用復雜人工智能的商業組織中，或將平民帶入國防。這種變化需要在足夠高的級別上進行，以促進生態系統的信任。模擬、實驗和演習是重要的工具，而且必須足夠廣泛，以便不局限于一小群狂熱者。英國電信公司用人工智能決策支持工具取代英國的電話網絡的項目，當服務時間最長、知識最豐富的工程師與人工智能和數據專家合作時，效果最好，他們可能會對人工智能產生懷疑。將企業人工智能引入改革業務流程，如財務和人力資源，是將熟悉程度擴大到目前直接參與人工智能開發和使用的少數干部之外的另一種方式。

一旦熟悉的東西，信任是人類的天性，但信任的習慣會帶來自身的風險。眾所周知，人類不善于設定正確的目標，當遇到 "專家意見"（無論是人為的還是其他的）時，他們更容易同意而不是懷疑。必須避免 "信任和忘記 "的動態。一個考慮因素是為人工智能系統制定一個 "持續可信性 "的概念，類似于航空平臺的持續適航性，以確保它們仍然適合使用。因此，建立對人工智能的信任（并避免過度信任）的努力必須解決所有的信任點，并包括整個人類-機器團隊，其中人類操作員是其數字對應方的有效合作者和建設性批評者。

4. 對指揮部和指揮員的影響

人工智能對決策的知情、制定和實施方式的影響將是深遠的。通過以超越目前人類進程的速度處理大量的數據，人工智能可以提高對作戰環境的理解，并減少決策者的認知負擔。這不僅僅是今天工作方式的演變。僅僅加快當前C2系統的速度是不切實際的。一輛設計為以70英里/小時速度行駛的汽車是為以該速度運行而配置的。將發動機調整到每小時100英里的速度也許是可能的，但會給車輛系統和駕駛員帶來無法承受的壓力。由人工智能驅動的決策所代表的不連續性需要一種新的方法。正如多國能力發展運動（MCDC）所述。

無論我們未來的C2模型、系統和行為是什么樣子，它們都不能是線性的、確定的和靜態的。它們必須是靈活的、自主的、自適應的和自我調節的，并且至少與它們形成和運行的環境一樣具有偶然性和突發性。

軍隊必須為明天的C2進行重組，并以不同的方式培養他們的指揮官和工作人員。如果沒有這些變化，"生態系統信任"可能被證明是不可能實現的。

4.1 指揮和控制

C2包含兩個不同的元素：指揮，通常與創造力、靈活性和領導力相關；以及控制，與規則、可預測性和標準化相關。人工智能將首先影響控制功能，目前，指揮仍主要是人類的活動。人工智能的數據處理能力將消除控制的大量負擔，例如，為指揮官提供對其部隊的更好理解（如部署、狀態、設備和供應水平），目前這需要消耗大量的注意力和時間。它還將改變向指揮官提供信息的方式。目前，這些數據大部分是在 "拉取"的基礎上提供的--根據總部的報告程序要求或零星地收集。然而，人工智能可以持續監測局勢，并通過強調相關變化的活文件將信息推送給指揮官--類似于24小時的新聞編輯部。然而，通過進一步進入控制領域，人工智能將不可避免地影響指揮權的行使，并形成指揮決策；這對上述指揮和控制之間過于整齊的區分提出了挑戰。在未來的C2系統中，可以想象人工智能可以限制指揮權的行使，就像防抱死制動系統、牽引力控制和電子穩定性允許人類駕駛員指揮車輛，直到失去控制，此時系統會接管，直到情況穩定下來。

人工智能給人類指揮帶來了一個悖論。它同時使更多的知識被集中掌握，使總部能夠看到并與 "前線 "發生的事情互動，并將知識擴散到整個指揮系統，使較低級別的編隊能夠獲得以前只有高級指揮官才有的信息。將更多的權力下放給地方指揮官可以提高反應能力，這在事件發展不可預測、需要快速反應的情況下非常重要。西方武裝部隊傾向于采用（或多或少）任務指揮的概念，即指揮官的意圖描述了預期的效果，并允許下級指揮官根據他們面臨的情況自由執行。軍隊的學習和發展系統以及演習嵌入了這種方法--指揮官將需要相信人工智能能夠在其操作中實施這一意圖。鑒于數據和獎勵功能的戰略復雜性和模糊性，人工智能在戰術和作戰層面的使用可能比在戰略層面的指揮更有效，盡管這些層面并不離散，在現實中也不容易被分割開來。人工智能和更大的網絡連接將提供一個結構、流程和技術網絡，連接多個小型、分散的前方總部和分布式（和加固的）后方功能，即使在更透明的戰斗空間，也更難發現和反擊。如果敵人以C2系統為目標，這將增強復原力。

在每個層面上處理更大數據量的能力必須被仔細引導。人們應該能夠獲得與他們的地位和相對能力有關的信息，以影響他們在環境中發展。W-羅斯-阿什比將此描述為 "必要的多樣性 "問題：一個可行的（生態）系統是一個能夠處理其環境變化的系統。行為者應該在適合其任務的抽象水平上運作。一個旅部不能處理也不需要關于單個士兵的詳細信息；它需要對其下屬單位的身體和道德狀況有一個良好的總體了解。在更多的戰術層面上，NCO指揮官應該對他們團隊中的個人狀態保持警惕。戰略和作戰指揮官可能需要放松控制，讓戰術指揮官在更接近戰斗的地方利用新出現的機會。雖然任務指揮已經允許這樣做，但隨著高級別的指揮官獲得關于戰術層面發生的信息的空前機會，"控制"的誘惑會更大。

人工智能也需要使用抽象、近似和校準的杠桿，以避免將總部淹沒在數據洪流中。這需要在使用這些抽象和近似時的 "過程信任"。總部也可能需要使用不同的人工智能系統，其能力更適合或不適合不同時間范圍內的不同場景。決策也可能包括確定在特定情況下信任哪種人工智能模型（部署和過程信任）的因素。

人機聯合系統的自動化將提高人類的表現，在某些情況下，改變任務本身的性質。無論在什么層面上部署，人工智能不僅會影響人類執行任務的方式，也會影響人類執行的任務。目前的方法通常從研究哪些人類過程可以自動化開始，即人類工作的數字化。有可能從使用人工智能的假設開始，只有在人類是必要（出于法律、政策或道德原因）或可取（更適合這項任務）時才將人類放入系統中--決定什么不應該，而不是什么可以被數字化。這種方法挑戰了目前關于總部的規模、組織、人員配置和運作的概念。

4.2 對未來總體結構的影響

聯合概念說明（JCN）2/17指出，C2有可能在不同的戰爭層次（戰略、作戰和戰術）上發生變化，并對作戰環境的變化特征做出反應，因為作戰環境不再僅僅是物理環境。戰爭與和平的模糊性--強調了在 "行動 "和 "作戰 "之間的連續過程中有效的必要性--以及英國向能夠持續參與的部隊結構的轉變，將需要超越戰斗所需的方法。然而，可能沒有單一的總部原型；因此，為戰斗而配置的總部將與處理上游參與和能力建設的總部不同。雖然現在確定人工智能對軍事總部的影響還為時過早，但商業組織已經發現，與傳統的垂直層次結構相比，具有更多橫向信息共享的扁平結構更適合利用人工智能的優勢，因為在垂直層次結構中，每一層都要保證和授權數據才會被發布。因此，軍事總部--無論其具體形式如何--很可能會比現在更小、更扁平，能夠更快地沿著水平線工作。

探索替代的總部概念可以通過更多地使用實驗和模擬來實現。這應該對經典的J1-9參謀部提出挑戰，或許可以用新的分組來反映人工智能取代人類密集型數據處理和共享任務的能力。在J3/5區域尤其如此，這是計劃和行動之間的界限；由更快的決策帶來的更快節奏的沖突使這種界限變得過時。組織總部的替代方法可能包括那些注重結果的方法。JCN 2/17中描述的英國常設聯合部隊總部（SJFHQ）的結構是圍繞著四個職能來組織的：理解；設計；操作；和啟用。SJFHQ后來又恢復了傳統的J1-9人員分支。然而，"聯合保護者2021 "演習是一項復雜的亞門檻行動，其中使用了人工智能決策支持工具，揭示了J1-9架構的弱點。總部開始演習時是為高強度戰爭而配置的，但隨后調整為更適合與其他機構合作的配置。SJFHQ內部正在開展工作，應用2021年聯合保護者的經驗教訓，并確定這對總部結構意味著什么。然而，不太可能有一個完美的總部模式適用于所有行動類型。需要進一步的實驗，不限于SJFHQ。很能說明問題的是，自JCN 2/17發布以來的四年多時間里，在實施其中的一些建議方面幾乎沒有取得進展。即使英國國防部采用技術的速度相對緩慢，但這也超過了國防部探索改變結構的能力，超越了小規模的愛好者群體。"生態系統信任"是至關重要的，需要有機會在模擬或真實的環境中對各種任務類型的替代方法進行測試，并讓更多的人參與進來，這對有效采用新技術、結構和過程至關重要。

現有的程序需要改變以連接和優化新的結構。這可能需要改變構成武裝部隊規劃過程基礎的軍事評估。雖然它是一個復雜的、符合邏輯的規劃工具，但它是相當線性的、確定性的，并且嚴重依賴于指揮官，特別是在 "指揮官領導 "的英國方法中。在其他國家，參謀部在推動解決方案方面發揮了更大的作用，這可能更適合于人工智能的方法。人工智能為更多的迭代和協作過程提供了機會，它能更好地響應軍事和民防資源中心的要求，轉向更敏捷的模式。新的方法應該給指揮官帶來更少的壓力，要求提供信息（指揮官的關鍵信息要求）。人工智能還可以構建、分析和比較作戰行動方案，允許在做出大規模投入部隊的選擇之前對情景進行建模、測試和完善。

英國常設聯合總部（PJHQ）的情報評估過程自動化的思想實驗發現了取代大量工作人員的機會，加快了總部的戰斗節奏，并允許使用自動總結和自然語言處理來橫向共享信息。在一次作戰部署中測試了這一點，英國第20裝甲步兵旅戰斗隊將部分計劃過程縮短了10倍。然而，當人類仍在環路中時，決策環路的速度可能是有限的。在某些時候，人類決策者將無法跟上，成為決策監控者。如果仍然需要人類來做人工智能自己不能做的決定，這將是一個問題，而這可能是最困難的決定。

盡管有明顯的優勢，但總部不太可能在技術允許的范圍內減少。目前的總部通過規模和保證程序的冗余來補償人類的脆弱性，這對于減輕人工智能團隊成員的脆弱性可能仍然是正確的。此外，隨著戰斗節奏演變成連續的24小時規劃周期，節奏的加快可能會推動某些領域的需求上升。這些壓力可能并不局限于總部本身；它可能會推動前線單位的活動增加，他們必須處理數據并對所發出的指令作出反應。人類行為者仍然需要時間來休息，即使技術不需要。此外，與商業組織不同，軍隊需要冗余，以應對競爭對手蓄意破壞或擾亂他們的決策機構，并需要確保固定基礎設施的安全，以建立他們的網絡。簡而言之，對彈性和流動性的需求影響了軍事C2系統的穩健性和效率。因此，軍隊將需要保留不完全依賴人工智能進行有效操作的結構，并確保在人工智能失敗或故意削弱對人工智能信任的情況下，有恢復性程序可用。

4.3 培養指揮官

傳統上，指揮官是垂直決策結構的頂點，是所有信息的匯集點。雖然不是所有的軍事文化都強調個人的天才，正如 "翠鳥時刻"的概念所體現的那樣，但指揮官獲得信息的特權被總部的低層人員所拒絕。人工智能使信息民主化的潛力將改變這種情況；指揮可能會成為一種更加合議和反復的活動，不僅涉及那些穿制服的人，而且包括情報機構和具有數據科學多方面專業知識的承包商在內的更加折衷的組合--一種 "全部隊"的貢獻。面對一個復雜和適應性強的戰斗空間，另一種鳥也許為未來的指揮提供了一個更好的比喻：椋鳥。它們集體的、高度適應性的雜音為英國的發展、概念和理論中心的C2概念提供了一個更好的形象，即 "為設計和執行聯合行動而配置的動態和適應性的社會技術系統"。

指揮官必須繼續能夠處理動態環境；"沒有計劃能在與敵人的接觸中幸存下來 "這句話仍然是正確的。鑒于技術能夠提高速度（減少反應時間）和復雜性（通過更透明的戰斗空間），處理復雜、快速演變的問題將尤為重要。軍事組織正在試驗人工智能將如何改變C2，包括北約卓越指揮與控制中心、美國JADC2和英國軍隊的數字準備實驗。早期的跡象表明，指揮官將不得不更多地關注問題的框架，并確保在更小、更扁平的結構中的更多不同團隊之間的理解和目標的統一。這表明需要一個不同類型的指揮官和不同類型的工作人員；他們能夠整合由不同學科的成員組成的不同團隊的工作，而且往往是來自軍隊以外的成員。

確保指揮官能夠正確地設定問題的框架是至關重要的。人工智能非常善于在框架內操作，但目前至少在 "閱讀字里行間 "或從定義不明確的數據集中推斷方面很差--這種脆弱性仍然依賴于有人類來設定框架。在確定了問題的框架后，指揮官必須能夠判斷產出在該框架內是否合理。這需要能夠看到大局的人，武裝部隊需要通過在總部的參謀經驗來培養未來的指揮官，使他們熟悉環境和流程，從而能夠在越來越高的級別上進行指揮。模擬可以促進對總部的接觸，同樣可以確保較小的總部仍然保留人們獲得經驗的作用，通過這些經驗可以獲得必要的指揮技能。

雖然指揮官需要知道如何與技術互動，但他們必須繼續關注人工智能所要服務的作戰要求，并對其持適當的懷疑態度，以便他們成為這一過程中的知情者，而不是算法輸出的被動接受者。指揮官需要類似于工業界的 "π型領導人"，在軍事專業的同時具有數字和數據意識。他們不需要成為技術專家，但應該有足夠的知識來了解其局限性，能夠與團隊中的專家合作，并有足夠的滿意度來允許對數據、流程和產出的信任。

集體而言，總部團隊需要這些技能，各個團隊成員能夠相互交流和理解。這超出了情報分析員的范圍，包括來自武裝部隊內部和外部的廣泛的行動、技術和數據專家。它還包括對風險更復雜的理解和溝通能力。戰爭從根本上說是一個風險管理的問題，這需要以經驗的方式來理解和溝通風險。因此，了解概率和信心水平是一項關鍵的指揮技能，但諸如沖突中的一次性決定也需要長期的判斷。

軍事教育需要通過在職業生涯中更早地引入數據和技術意識來應對。此外，軍隊對不同能力的評價方式也需要改變。據傳聞，英國陸軍的職業管理流程往往將那些在計算能力上取得好成績的人引向采購等領域，而不是作戰，被選入參謀學院的專業人員往往在計算能力上處于較低的四分之一。這不僅僅是軍隊面臨的挑戰：有望成功競爭的國家需要國家教育系統認識到數據和技術素養技能的價值，并從小培養他們。作者并不主張將教育變成就業前培訓；雖然需要STEM技能（數量比現在多），但人文和社會科學仍然很重要，培養出的畢業生適應性強，能夠解決復雜的問題，并以影響力進行溝通。國家的成功取決于學術和其他形式的多樣性，培養人們在數字世界中茁壯成長，不僅需要技術能力，還需要（人文）特質，如創造力和情商。指揮官和工作人員在未來將需要這兩套技能，也許比今天更需要。

除了分析之外，直覺是信息處理中的一個補充部分。在指揮官需要行使的雙軌制決策方法中，它是人類認知的一個重要部分。有效的決策結合了直覺和分析的優勢。當數據和直覺一致時，決策者可以放心地采取行動。如果它們不一致，則需要在行動前進一步探索。1983年，俄羅斯中校Stanislav Petrov避免了潛在的核戰爭。他的導彈探測系統報告說美國發射了五枚洲際彈道導彈，但他沒有立即報告，而是決定等待，因為這個信息感覺不對。他的（下意識的）雙模式決策使他做出了正確的決定。人工智能更強的數據處理和分析能力可以增強決策過程中的分析要素，但它需要指揮官認識到直覺的價值和局限性。專業軍事教育需要反映出對數據和直覺這兩個組成部分的平衡方法。

4.4 管理整個部隊

未來的指揮官所指揮的團隊必然比今天更加多樣化，領導跨學科團隊為復雜問題帶來新的見解。人類有效構思和發展直覺的能力通過接觸不同的看世界的方式得到加強。這不僅僅是改善受保護特征方面的多樣性，盡管這很重要，還包括確保整個部隊團隊中教育、經驗和觀點的廣泛性。整個部隊的不同元素是這種多樣性的一部分。

越來越多的跨軍事領域的綜合活動要求整個部隊的各軍事部門有效合作。對于正規軍事人員，在 "聯合"方面已經取得了進展，但還需要做更多的工作。在軍事生涯的早期引入聯合訓練是實現這一目標的一種方式；這可能需要重新思考軍事人員何時接受專業軍事教育，目前在英國是在30歲左右。相比之下，澳大利亞國防軍為參加澳大利亞國防軍學院的人員提供了基本的聯合軍事課程，海軍、陸軍和空軍專家也接受了單一軍種培訓。這為未來的指揮官在軍事生涯早期的成長提供了一個跨學科的 "聯合 "模式。正規軍的進展需要擴展到后備軍的整合，因為未來可能會有更多的技術專家駐扎在這里。

事實證明，整合整個部隊的非軍事因素更為困難。Serco研究所的一份報告指出，"盡管在過去十年中，整個部隊的運作取得了進展，但在實現軍事和工業之間的無縫合作方面的努力卻停滯不前。雖然武裝部隊在將非軍事人員帶入其總部方面做得更好，但在場和被納入之間有很大區別。如2021年聯合保護者等演習，經常邀請國際合作伙伴和民間主題專家來幫助規劃過程，但他們往往在軍事規劃人員完成工作后才被邀請對計劃發表意見。許多總部的規劃周期缺乏靈活性，這意味著當規劃被提出來供審查時，可能已經來不及進行修改了。

這不僅僅是對軍隊的觀察；文職專家往往不熟悉軍事進程，等待被邀請做出貢獻，這削弱了他們的影響力。軍事人員沒有本能地理解他們的非軍事同事所能做出的全部貢獻，因此沒有將他們納入其中。人工智能將迫使人們從一開始就需要在規劃過程中建立整個部隊的多樣性，從而使計劃成為真正的合作。

有了人工智能的能力，技術將越來越多地成為整個部隊的一個成員。國際象棋大師加里-卡斯帕羅夫（Gary Kasparov）曾指出，好的技術和好的人類棋手的結合，往往比卓越的技術或更好的人類棋手單獨工作更成功。在某些情況下，人和機器可能在共享任務中緊密結合，以至于他們變得相互依賴，在這種情況下，任務交接的想法就變得不協調了。這在支持網絡感知的工作設計中已經很明顯了，在這種情況下，人類分析員與軟件智能體相結合，以近乎實時的方式理解、預測和回應正在發生的事件。

從這些人機一體的團隊中獲得最大利益，不僅僅是有效的任務分配。它涉及到找到支持和提高每個成員（人或機器）績效的方法，從而使集體產出大于單個部分的總和。正確的行為和創造包容性文化的能力對于從這樣的團隊中獲得最大收益至關重要。指揮官不應專注于試圖管理 "突發事件"--一個試圖描述簡單的事情如何在互動中導致復雜和不可預測的結果概念--或團隊成員的活動，而是需要在塑造團隊和培養團隊內部的關系方面投入更多。

雖然人工智能目前作為一種工具，但隨著技術的發展，它應該被視為團隊的真正成員，擁有影響人類隊友的權利和對他們的責任。然而，無論其最終地位如何，人工智能都可能改變團隊的動態和對人類團隊成員的期望。將人工智能引入一個團隊會改變團隊的動態，而它與人類團隊成員的不同會使團隊的形成更加困難。通過布魯斯-塔克曼（Bruce W Tuckman）的經典階段，即形成、沖刺、規范和執行，需要妥協和適應。人工智能目前不太能做到這一點，需要人類參與者有更大的靈活性，這使得建立人機團隊更加困難，也更難恢復已經失去的信任。

高級人工智能，如果可以說有動機或偏見的話，很可能是以邏輯和任務為導向的（用實力部署清單術語來說，就是綠色和紅色）。一個平衡的團隊將越來越需要能夠維持團隊關系的人類，無論是內部還是跨團隊。因此，人機團隊將是不同的，盡管他們可能與包括神經多樣性同事在內的純人類團隊有一些相似之處，因為對他們來說，感同身受或理解情感線索是困難的。與神經多樣性團隊一樣，人機團隊將受益于團隊成員的多樣性給整體帶來的價值，但也需要進行調整，以最大限度地提高團隊績效的機會。人工智能作為團隊成員的概念究竟會如何發展，目前還不清楚，但有人呼吁組織在更平等的基礎上考慮先進技術的需求。加強企業人工智能在業務支持活動中的使用，將為探索人機團隊如何最有效地合作提供機會，并有可能實現預期運行成本的降低，使人類在價值鏈上從事更有意義的工作。

4.5 職業管理

需要的新的領導風格、新的技能和對技術、數據和風險的進一步理解也需要新的職業管理方法。軍隊的職業管理系統（過于）頻繁地調動人員，但要形成具有必要信任度的有效團隊需要時間。軍隊可能會放慢關鍵人員的流動，甚至可能放慢團隊的流動，從而使總部高級團隊作為一個集體實體而不是個人來管理。然而，目前的人力資源實踐使軍隊或工業界不太可能愿意無限期地保留人們的職位以期待未來的需求。用拉斐爾-帕斯卡爾和西蒙-鮑耶的話說，這就產生了 "混合團隊"，即那些成員不固定的團隊，對他們來說，迅速建立團隊信任的能力至關重要。即使是常設總部也會受此影響，特別是當他們成為 "整體部隊 "時。對于'臨時團隊'，例如為特定任務而設立的臨時總部，這個問題就更加突出。需要有機制來加速信任的發展，經驗表明，這可以通過早期的行為實踐來實現，包括展示 "技術能力、信息公開、支持互惠和決策中被認為的誠信"。

放慢總部高級職位人員的流動速度將有所幫助，但這還不夠。在無法保證預先建立的團隊在需要時隨時準備好執行任務的情況下，需要有一種方法來減少組建新的部隊團隊的時間。模擬提供了一種方法，通過壓縮任務演練的時間來準備新組建的團隊，并為整個部隊的不同組成部分提供共同工作的經驗。軍隊在這方面做得很好；軍隊的社會化進程創造了強大的紐帶，包括派人到合作伙伴那里進行培訓、演習和任務。對于整個部隊的其他部分來說，這種對跨文化理解的投資是缺乏的。建立對對方的了解，從而建立信任，對文職部門來說同樣重要。軍隊可以做得更多，為其工作人員提供與商業部門合作的經驗，包括與技術專家、數據專家和編碼人員合作，而文職人員也需要更好地了解軍隊、其語言、流程和價值觀。武裝部隊可以通過提供交流任命和模塊化和/或縮短其課程來協助這一進程，使文職人員有可能參加。冠狀病毒大流行引入了新的工作方式，并加速了軍事訓練和教育的變化，這可以為信任提供基礎，在此基礎上可以出現新的團隊和總部類型。

簡而言之，人工智能輔助決策不僅僅是一個技術問題；它需要改變指揮結構、流程和人員技能，才能發揮其潛力，成為武裝部隊在所有任務中運作的一場革命。然而，至關重要的是，在適應不斷變化的戰爭特征時，武裝部隊不能忽視戰爭的持久性：指揮官必須保持領導者和戰士的身份，能夠激勵普通人在最困難的情況下做出非凡的事情，而不僅僅是善于管理戰斗的人。在軍事方面，人工智能是一種工具，可以最大限度地提高武裝部隊在激烈競爭環境中的獲勝機會。

5 結論

人工智能正迅速成為我們國家安全結構的一個核心部分。軍方和情報機構正在嘗試用算法來理解大量的數據，縮短處理時間，并加速和改善他們的決策。對人工智能越來越多的使用和熟悉可以促進對它的信任，但正如專家們的辯論所表明的那樣，要建立和維持對像人工智能這樣的變革性技術的信任，存在著嚴重挑戰。

本文重點討論了人工智能的作戰和任務支持應用，并探討了不斷發展的人與人工智能關系對未來軍事決策和指揮的重要性和影響。當軍事指揮官的角色從控制者轉變為團隊伙伴時，當我們不能再將輔助功能只賦予人工智能體時，那么我們就需要從根本上重新思考人類的角色和我們的機構結構。簡而言之，我們需要重新評估人機決策中信任的條件和意義。沒有這種信任，人工智能的有效采用將繼續比技術的發展更慢，而且重要的是，落后于我們一些對手采用人工智能的速度。

一個稍加修改的信任概念--一個不需要將意向性或道德性歸于人工智能體的概念--可以而且確實適用于AI。只要我們委托機器做可能對人類產生嚴重甚至致命后果的事情，我們就會讓自己變得脆弱。只要存在人工智能的表現達不到我們預期的風險，對它的任何使用基本上都是一種信任的行為。

除了最罕見的情況，對人工智能的信任永遠不會是完全的；在某些情況下，用戶可能有意識地同意較低的信任水平。這種信任需要考慮五個不同的元素，作者稱之為 "信任點"。我們不應該依賴任何一個單一的點來產生整體的信任。事實上，往往得到最多關注的領域--關于數據質量或人工智能輸出的可解釋性問題--從長遠來看，必然會提供不令人滿意的答案，并有可能對技術產生錯位的放心感。

最常被忽視的是在組織生態系統層面上對信任的需求。這需要重新思考武裝部隊的組織及其C2結構。如果說機器的作用越來越大曾經是官僚軍隊結構興起的關鍵驅動力，以集中管理手段，那么人工智能正在以根本的方式挑戰常備軍的這一特點。如果人工智能的使用不僅僅是模擬工作方式的數字化，國防部必須改變其在 "行動（operate）"和 "作戰（warfight）"方面的決策結構。它還需要與整體部隊的各個方面進行更密切的接觸和參與，包括其未被充分利用的后備部隊以及工業和更廣泛的政府。

領導力作為軍事職業的一個持久要素也需要重新考慮。人們傾向于將領導力視為軍事指揮的一種抽象或不可改變的品質。在人工智能時代，指揮任務或領導團隊既需要新的技能（如 "表達數字（speak digital）"的能力），也需要更多樣化的特質（例如，在數據和直覺發生沖突時，橫向思考的能力，構建問題的框架，并應用批判性的判斷）。與以往相比，人工智能更需要那些能夠理解復雜性、構建問題并根據情況提出正確問題的指揮官。這些 "故意的業余愛好者 "摒棄了早期狹隘的專業化，選擇了范圍和實驗思維；他們可以建立專家團隊，吸取專家的意見，使集體人才既廣泛又深入。這些全軍團隊將包括人類和機器，所有這些人都將根據他們在塑造和決策方面的專長作出貢獻。

在尋求回答信任如何影響軍事決策中不斷發展的人與人工智能關系時，本文提出了幾個需要進一步研究的關鍵問題：

• 我們如何建立必要的信任，在戰術、作戰和戰略層面上重新配置指揮部的組織，其規模、結構、位置和組成
• 我們如何調整軍事教育，使指揮官為人工智能時代做更好的準備
• 我們如何優化和改造所有領域的集體訓練，以改善涉及與人工智能體更多協作的指揮
• 我們如何運作 "全軍 "的概念，以更好地利用我們社會、工業和研究機構中的大量人才
• 我們如何定義人工智能和人類在人機團隊中的需求和目標

如果我們不從根本上改變如何獲取、培訓和培養領導崗位的人員，以及如何改革他們所處的機構和團隊，我們就有可能在人機關系的信任平衡上出錯，并將無法利用人工智能的全部變革潛力。

作者

克里斯蒂娜-巴利斯是QinetiQ公司的培訓和任務演練的全球活動總監。她在大西洋兩岸有20年的經驗，包括咨詢、工業和公共政策環境，特別關注國防、全球安全和跨大西洋關系。她曾是華盛頓特區戰略與國際研究中心歐洲項目的研究員，Serco公司負責戰略和企業發展的副總裁，以及巴黎Avascent公司的負責人和歐洲業務主管。她擁有華盛頓特區約翰霍普金斯大學高級國際研究學院和意大利博洛尼亞大學的國際關系碩士和博士學位，以及英國和德國的商業學位。

保羅-奧尼爾是RUSI的軍事科學部主任。他在戰略和人力資源方面有超過30年的經驗，他的研究興趣包括國家安全戰略和國防與安全的組織方面，特別是組織設計、人力資源、專業軍事教育和決策。他是CBE，英國特許人事與發展協會的會員，溫徹斯特大學的客座教授，英國后備部隊外部審查小組的成員。

雖然有許多信息/知識來源可以確定作戰能力的差距并提供建議，以消除差距或向艦隊提供新的/改進的能力，但沒有一個全面的系統和負責任的實體能捕獲所有這些信息，正在取得或沒有取得進展，以提供一個清晰和簡潔的圖景，消除確定的差距或提供能力。為了解決這個問題，我們開發了一種基于多標準決策分析（MCDA）方法的方法，以計算和可視化任何特定時間點的能力差距得分，以描述基于證實的實時信息的能力差距解決進展。在這項工作中，我們通過在框架中增加新的元素和子元素來擴展用于評估能力的框架，并通過納入不同的模型來計算能力差距分數來擴展MCDA方法。這些模型包括加權總和模型（WSM）、加權產品模型（WPM）、加權總和產品評估（WASPA）、與理想方案相似度排序偏好技術（TOPSIS）和層次分析過程（AHP）。目標是開發一種全面的方法，以1）支持基于硬數據的能力優先排序，2）提供一個清晰和簡明的進展情況，以消除確定的差距或提供一種能力，以及3）支持創建一個中央存儲庫，供各組織分發相關信息。

研究背景

海軍水面作戰發展中心（SMWDC）指揮官的任務是為水面類型指揮官所管轄的任務領域提供監督、調整、同步和端到端的戰爭改進規劃（WIP）評估。WIP過程是一個正式的框架，用于捕獲、審查和優先考慮艦隊的能力需求，以提高戰備狀態并優化海軍部隊在執行作戰司令官（CCDR）任務中的資源（美國太平洋艦隊司令，2013）。對于每個任務領域，SMWDC總部負責確保WIP艦隊協作小組（FCT）的組成，以參與為年度產出產品的發展提供信息的活動。每個WIP在第一季度和第二季度進行執行工作組（EWG），并在當前財政年度的計劃目標備忘錄（POM）周期的第三季度初進行研討會。在整個WIP周期中，利用SMWDC總部N8/9認可的排名工具來幫助客觀地確定能力差距的優先次序。年度能力領域評估（CAA）是一項協作努力，由EWG主席領導，并得到FCT工作組領導和戰爭發展中心的支持。在第一和第二工作組期間收到的英特爾簡報和FCT更新有助于為CAA的創建提供信息，并最終提供 "家庭作業 "或支持文件，以確定能力差距的優先次序。每個能力領域所有者（CAO）向SMWDC N00通報他們的CAA和IPCL。通過在WIP研討會上提出的努力，CAA報告成為當前WIP周期IPCL發展的基礎（海軍水面和地雷作戰發展中心指揮官，2018）。

研究目標

在以前的研究工作中，我們開發了一種基于多標準決策分析（MCDA）的方法，以計算和可視化任何特定時間點的能力差距得分，以描述基于證實的實時信息的能力差距解決進展。在這項工作中，我們通過擴大用于評估不同能力的框架和納入計算能力差距分數的不同模型來擴展MCDA方法。這些模型包括加權產品模型（WPM）、加權總和產品評估（WASPA）、與理想方案相似度排序偏好技術（TOPSIS），以及。這種方法的應用將為決策者提供客觀的信息，以1）支持基于硬數據的能力優先排序，2）提供一個清晰和簡明的進展情況，以消除確定的差距和/或提供能力，以及3）支持創建一個中央存儲庫，供各組織分發相關信息。

多標準決策分析在差距分析中的應用

在以前的工作中，我們建議使用多標準決策分析（MCDA）來計算在特定時間點上的特定優先級的能力差距得分。多標準決策分析既是一種方法，也是一套技術，其目的是提供備選方案的總體排序，從最優先到最不優先。替代方案可能在滿足若干標準的程度上有所不同，而且沒有一個替代方案能最好地滿足所有標準。此外，這些標準之間通常會有一些沖突或權衡。MCDA是一種看待受許多決策標準影響的復雜問題的方法，它將問題分解成更容易管理的部分，以便將數據和判斷帶到這些部分，然后將這些部分重新組合，向決策者展示一個連貫的整體情況。這種方法是對思考和決策的一種幫助，但不是對決策的一種幫助（Department for Communities and Local Government, 2009）。

在能力差距分析的情況下，標準代表影響差距的因素（如理論、組織、物資、資金等），而備選方案是優先能力清單所規定的優先事項。每個因素都有特定的權重，以反映其相對重要性，并由主題專家單獨或集體分配。每個優先事項都會根據每個因素進行定期評估（例如，每季度一次），并根據適當的尺度進行打分。然后使用適當的MCDA模型計算每個優先事項的總分，并將其可視化，以產生一個能力差距分數。

為了實施擬議的方法，需要完成以下任務：

1.使用一個合適的能力管理框架，確定能力差距的因素和子因素的綜合清單。這些因素是對能力進行評估的性能衡量標準。這些因素可能包括：理論、組織、訓練、物資、資金、政策等。這些因素可以按照高層次因素和低層次子因素的層次結構進行分組，以此類推。

2.使用一個適當的尺度對每個因素的能力進行評級。例如，對資金因素可以使用1到5的量表，其中1表示相當大的資金削減，5表示在某一特定時間點對優先事項有充分的資金供應。對于其他因素，如理論、組織、訓練、物資等，也可以制定類似的評分標準。

3.為已確定的因素分配權重以反映其重要性。這可以基于從個人評估到在主題專家小組之間達成共識的模型等各種方法。

4.通過使用合適的MCDA模型將每個備選方案的權重和評級結合起來，計算出總體的優先級差距分數。這些模型包括加權總和模型（WSM）、加權產品模型（WPM）、加權總和產品評估（WASPA）、通過與理想方案相似度排序偏好技術（TOPSIS）和分析層次過程（AHP）（Parlos，2000）。

5.進行敏感性分析，揭示不同的權重或偏好如何影響能力差距得分。敏感性分析提供了一種手段，以檢查權重和偏好的模糊性或評價者之間的分歧對最終總體結果的影響程度。

6.將不同時期的能力差距得分可視化，以提供一個清晰和簡明的畫面，說明在消除已確定因素的差距方面正在取得或尚未取得的進展。

序言

指揮、控制和通信（C3）系統是所有軍事作戰的基礎，為國防部（DoD）的所有任務提供計劃、協調和控制部隊和作戰所需的關鍵信息。歷史上，美軍取得并保持了C3技術的主導優勢，但同行的競爭者和對手已經縮小了差距。國防部目前的C3系統沒有跟上威脅增長的步伐，也沒有滿足我們聯合作戰人員不斷增長的信息交流需求。聯合部隊必須配備最新的C3能力，為所有領域提供實時態勢感知和決策支持。

未來的沖突很可能由信息優勢決定，成功的一方將來自多個領域的分布式傳感器和武器系統的大量數據轉化為可操作的信息，以便更好、更快地做出決策并產生精確的效果。國防部（DoD）正在執行一項重點工作，通過綜合和同步的能力發展，在所有領域迅速實現靈活和有彈性的指揮和控制（C2），以確保對我們的對手的作戰和競爭優勢。這項工作被稱為聯合全域指揮與控制（JADC2），是決策的藝術和科學，將決策迅速轉化為行動，利用所有領域的能力并與任務伙伴合作，在競爭和沖突中實現作戰和信息優勢。JADC2需要新的概念、科學和技術、實驗以及多年的持續投資。

該戰略代表了國防部對實施國防部數字化現代化戰略中C3部分的設想，并為彌合今天的傳統C3使能能力和JADC2之間的差距提供了方向。它描述了國防部將如何創新以獲得競爭優勢，同時為完全網絡化的通信傳輸層和先進的C2使能能力打下基礎，以使聯合全域作戰同步應對21世紀的威脅。該戰略的重點是保護和保持現有的C3能力；確保美國、盟國和主要合作伙伴在需要的時候能夠可靠地獲得關鍵信息；提供無縫、有彈性和安全的C3傳輸基礎設施，使聯合部隊在整個軍事作戰中更具殺傷力。這一戰略的實施需要在作戰領域內和跨作戰領域內同步進行現代化工作，從完美的解決方案過渡到一個高度連接的、敏捷的和有彈性的系統。

本文件確定的目標為DOD的C3系統和基礎設施的現代化提供了明確的指導和方向。然而，現代化并不是一個終點，而是一項持續的工作。國防部將評估和更新該戰略，以適應在通往JADC2道路上的新的作戰概念和技術。

引言

美國防部正面臨著幾十年來最復雜和競爭激烈的全球安全環境。在這個大國競爭的新時代，國防部必須提高聯合作戰人員的殺傷力，加強聯盟伙伴關系，吸引新的合作伙伴，并改革國防部以提高績效和經濟效益。

當我們建立一支更具殺傷力的部隊并加強聯盟和伙伴關系時，DOD必須專注于關鍵的有利工具，以有效地運用聯合多國部隊對抗大國競爭。有效的部隊使用始于有效的C2，即由適當指定的指揮官在完成任務的過程中對指定和附屬部隊行使權力和指導。在現代戰爭中，這可能是人對人、機器對機器（M2M）的循環，或者隨著自主程度的提高，M2M的循環中也有人類。在其最基本的層面上，成功的C2需要有可靠的通信、發送和接收信息的手段，以及其他處理和顯示可操作信息的能力，以幫助指揮官進行決策并取得決定性的信息優勢。

圖1：指揮、控制和通信現代化

該戰略的重點是支持有效的聯合和多國作戰的C3使能能力（圖1）。C3使能能力由信息整合和決策支持服務、系統、流程以及相關的通信運輸基礎設施組成，使其能夠對指定和附屬的部隊行使權力和指導。這些能力使指揮官和決策者能夠迅速評估、選擇和執行有效的作戰方案以完成任務。

具體而言，該戰略為2020-2025年的C3使能能力現代化提供了方法和實施指南。作為2018年國防戰略（NDS）實施的一部分，聯合參謀部正在制定聯合和任務伙伴網絡的工作概念，以便在有爭議的環境中執行全域聯合作戰。根據這些概念，負責研究和工程開發的國防部副部長辦公室（OUSD(R&E)）正在開發和發展一個長期的（2024年及以后）全網絡化指揮、控制和通信（FNC3）架構。實施這些未來的概念和架構將需要時間來使得新的技術和多年的投資成熟可用。這個C3現代化戰略為彌合今天的傳統C3使能能力和未來的FNC3使能JADC2之間的差距提供了方向，以確保聯合部隊能夠 "今晚作戰（fight tonight）"，同時為聯合全域作戰所需的未來技術創造一個可行的過渡路徑。

戰略目標

本戰略提出的C3現代化目標與國防部數字化現代化戰略（DMS）和其他更高層次的指導意見相一致，包括國家發展戰略、國防部2018年網絡戰略、聯合作戰的基石概念：《聯合部隊2030》和《國防規劃指南》。它實施近期的現代化作戰和創新解決方案，通過更安全、有效和高效的C3環境提供競爭優勢。為此，國防部必須解決這些C3現代化的目標：

1.開發和實施敏捷的電磁頻譜操作；

2.加強定位、導航和授時信息的交付、多樣性和彈性；

3.加強國家領導指揮能力；

4.提供綜合的、可互操作的超視距通信能力；

5.加速和同步實施現代化的戰術通信系統；

6.全面建立和實施國防部公共安全通信生態系統；

7.創造一個快速發展5G基礎設施和利用非美國5G網絡的環境；

8.提供有彈性和響應的C2系統；9.提供任務伙伴環境能力。提供任務伙伴環境能力和服務。

圖2：DOD數字現代化戰略

圖3：DOD C3現代化和數字現代化戰略的一致性

圖2和圖3分別顯示了本戰略中實施的DMS要素以及兩個戰略之間的目標和目的的一致性。

DOD C3依賴于一個復雜的、不斷發展的系統，從網絡基礎設施和核心服務到戰術邊緣的手持無線電和移動設備。本戰略中包含的九個目標是對圖2中強調的六個DMS目標的更細粒度的分解。C3現代化的其他關鍵因素包括聯合信息環境能力目標、數據中心化和數據分析，分別包含在DMS、國防部云戰略和國防部人工智能戰略中。有效的國防部事業管理將確保這些戰略的成功同步和實施。

引言

本文件是北約 IST-151 研究任務組 (RTG) 活動的最終報告，題為“軍事系統的網絡安全”。該 RTG 專注于研究軍事系統和平臺的網絡安全風險評估方法。 RTG 的目標如下：

? 協作評估軍事系統的網絡安全，并在 RTG 的北約成員國之間共享訪問權限；

? 在 RTG 的北約成員國之間共享風險評估方法和結果；

? 將 RTG 的北約成員國使用的評估方法整合到一個連貫的網絡安全風險評估方法中，以使北約國家受益。

軍事平臺比以往任何時候都更加計算機化、網絡化和受處理器驅動。他們大量使用數據總線，如 MIL-STD-1553A/B、CAN/MilCAN、RS-422/RS-485、AFDX 甚至普通以太網，以及戰術通信的舊標準，如 MIL-STD-188C 和 Link 16。此外，捕獲器、傳感器、執行器和許多嵌入式系統是擴展攻擊面的額外無人保護的潛在輸入。結果是增加了網絡攻擊的風險。然而，這些平臺的持續穩定運行對于軍事任務的成功和公共安全至關重要。

軍事系統和平臺是網絡攻擊的首選目標，不是因為它們像消費電子產品那樣普遍，而是因為它們潛在的戰略影響。一旦受到影響，就可以實現各種短期和長期影響，從拒絕能力到秘密降低其有效性或效率。因此，軍隊必須在各個層面解決網絡安全問題：戰略層面，同時獲取平臺和系統；作戰層面，同時規劃軍事任務和戰術。

北約國家擁有大量可能面臨網絡攻擊的軍事平臺和系統。因此，北約將受益于利用當前的流程和方法來設計更安全的系統并評估當前系統的網絡安全。

本報告介紹了針對軍事系統和平臺量身定制的網絡安全評估方法，該方法由 RTG 團隊成員合作開發，并建立在他們的經驗和專業知識之上。團隊成員已經使用的流程被共享、分析、集成和擴充，以產生本報告中描述的流程。本報告的目標受眾是愿意評估和減輕其軍事系統的網絡安全風險的決策者。

圖一：網絡安全評估過程的五個主要步驟。

報告結構

第 2 節介紹了 RTG 團隊在其存在的三年中用于開發流程的方法。第 3 節列出了可以應用該過程的系統的一些特征。最后，第 4 節描述了評估流程，而第 5 節總結本報告。

執行總結

軍事平臺比以往任何時候都更加計算機化、網絡化和受處理器驅動。這導致增加了網絡攻擊的風險。然而，這些平臺的持續穩定運行對于軍事任務和公共安全的成功至關重要。

絕對的網絡安全是不存在的。必須通過迭代風險評估持續管理網絡安全。傳統 IT 系統存在許多網絡安全風險管理框架和流程。然而，在軍事平臺和系統方面，情況遠非如此。本文檔介紹了針對軍事系統量身定制的網絡安全風險評估流程。該流程由北約 IST-151 研究任務組 (RTG) 活動的團隊成員開發，該活動名為“軍事系統的網絡安全”。該過程可以應用于傳統的 IT 和基于固件的嵌入式系統，這些系統在軍事平臺和系統中無處不在。

摘要

人工智能領域的進展繼續擴大這組技術的潛在軍事應用范圍。本文探討了信任在人機聯合作戰中的關鍵作用，以及依靠人工智能來補充人類認知的潛在影響。如果依靠人工智能來準確處理傳感器數據，操作自主系統和平臺，或通過擬議的作戰概念（如以決策為中心的戰爭）提供有利的決策支持，設想機器智能的中央指揮和控制作用，那么信任機器智能將是未來作戰中的一個關鍵組成部分。鑒于這些技術和理論的發展，信任的概念對于機器智能在戰術和作戰層面的軍事行動中的使用變得高度相關，正確校準的信任水平是安全和有效行動的基礎。在簡要回顧了機器智能的最新進展和對信任概念的探索之后，本文概述了人工智能在戰場上的當前和潛在應用，以及由不充分或不合理的高信任度帶來的挑戰。

引言

縱觀歷史，技術已經擴大了武裝沖突的領域，戰術交戰的節奏，戰場的地理范圍，以及指揮官與部隊溝通的手段。技術創新--包括軍事和民用--改變了軍隊的作戰方式以及國家計劃和進行這些沖突的方式。在21世紀，迄今為止，很少有進步能像統稱為人工智能（AI）的一組技術那樣獲得如此多的關注。人工智能正準備迎來一個新的時代，在這個時代，機器智能和自主性正在為軍事行動的規劃和執行產生明顯的新概念。算法戰爭可能會帶來一些獨特的東西：增強甚至取代人類決策過程的系統，其速度可能超過人類規劃者的認知能力。
新興技術的整合提出了任何數量的基本組織和倫理問題，值得關注。本文將采用定性的社會科學方法，重點討論人類-自治團隊（HAT）的一個重要方面：鼓勵對機器智能的適當信任程度。有大量的學術文獻關注自動化或機器人技術中的信任問題，但有關具體軍事應用的工作較少。當人工智能在聯合作戰中被實際部署時，在信任方面有哪些挑戰和機會？在簡要回顧人工智能和概述機器智能在戰場上的可能應用之后，本文在分析鼓勵適當信任水平的陷阱和潛在解決方案之前，探討了信任和信任校準的概念。

人工智能的進展

幾十年來，人類一直對賦予機器某種形式的人工智能的可能性著迷，Nils Nilsson將其定義為 "致力于使機器智能化的活動，而智能是使一個實體在其環境中適當運作并具有預見性的品質"。在數字時代的早期，出現了兩種廣泛的人工智能方法。自上而下的專家系統方法使用復雜的預編程規則和邏輯推理來分析一個特定的數據集。對于具有可預測規則的明確定義的環境--諸如分析實驗室結果或下棋等應用--專家系統或 "符號 "人工智能（基于符號邏輯）的性能主要取決于處理速度和算法的質量。另一大類使用自下而上的機器學習方法，模擬人類通過檢測數據中的模式進行學習的方式。神經網絡是一種以人腦為模型的機器學習形式，能夠通過使用多個（因此是 "深"）人工神經元層來識別復雜的模式，是被稱為 "深度學習 "的技術的基礎。通過其在數據集中尋找關系的能力，這種技術也被稱為 "連接主義"。
自上而下、基于規則的符號系統和自下而上的機器學習連接主義技術之間的差異是很大的，特別是關于它們的潛在應用范圍和靈活性。深度學習方法的顯著特點是能夠將學習與它所訓練的數據集分開，因此可以應用于其他問題。基于規則的算法可以在狹義的任務中表現得非常好，而深度學習方法能夠迅速找到模式，并在 "蠻力 "專家系統計算方法無效的情況下有效地自學應用。最近的一些人工智能進展顯示了模仿創造力的能力，產生了有效的解決問題的方法，這些方法對人類來說可能是反直覺的。
然而，總的來說，人工智能仍然是狹窄的或 "脆弱的"，即它們在特定的應用中功能良好，但在用于其他應用時仍然不靈活。與人類的認知相比，鑒于機器的計算速度遠遠超過人腦，機器智能在將邏輯規則應用于數據集時要優越得多，但在嘗試歸納推理時，它必須對數據集或環境進行一般性的觀察，這就顯得不足。大多數機器學習仍然需要大量的訓練數據集，盡管新的方法（包括生成對抗網絡（GAN）和 "小于一次 "或LO-shot學習）正在出現，需要非常小的數據集。圖像識別算法很容易被混淆，不能像人類那樣立即或直觀地理解情景背景。這種脆性也延伸到了其他問題，比如游戲。雖然人工智能在視頻游戲中經常表現出超人的能力，但他們往往不能將這種專業知識轉移到具有類似規則或玩法的新游戲中。
 雖然人工智能技術繼續在變得更加適應方面取得重大進展，但任何接近人類的人工通用智能仍然難以實現。評估人工智能的近期前景因該技術的漸進式進展而變得更加復雜。圍繞著人工智能的炒作--在很大程度上被深度學習方法的成功所推動--既導致了對該技術未來的不切實際的期望，也導致了對其非常大的進展的正常化。正如一份報告所指出的，"人工智能將一項新技術帶入普通人的視野，人們對這項技術習以為常，它不再被認為是人工智能，而出現了更新的技術"。盡管象征性的人工智能和各種形式的機器學習構成了該領域最近的大部分進展，也許除了融合這兩種方法的嘗試之外，未來仍然不確定。一些人猜測，機器學習技術帶來的進展可能會趨于平穩，而另一些人則保持樂觀。相關的技術進步，如短期內的計算機芯片設計和長期內的量子計算，可能會影響進一步進展的速度。