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在復雜多變的現代戰爭環境中，軍事指揮官面臨著鋪天蓋地的海量信息。要在巨大壓力下做出關鍵決策，就必須具備快速處理和分析來自不同來源的大量數據的能力。傳統的決策過程往往依賴于人類的直覺和經驗，容易受到認知偏差和局限性的影響。人工智能（AI）正在改變游戲規則，為提高軍事決策的速度、準確性和有效性提供了強大的工具。本文探討了人工智能驅動的決策支持系統（DSS）在軍事指揮與控制革命中的作用，提供了現實世界中的實例，并深入探討了它們在各個領域的不同應用。

理解人工智能驅動的決策支持系統

人工智能驅動的決策支持系統利用先進的算法、機器學習技術和數據分析來篩選海量數據、識別模式并生成可行的見解。這些系統不僅能進行簡單的數據處理，還能通過提供實時建議、預測分析和情景建模，幫助指揮官做出明智決策。通過將常規任務自動化，人工智能可將人類操作員解放出來，專注于戰略規劃和高層決策。將人工智能整合到軍事決策支持系統中，有可能顯著提高行動速度，降低人為錯誤風險，并最終提高任務成功率。

人工智能在軍事決策支持中的應用

態勢感知和情報分析： 軍事行動在很大程度上依賴于保持清晰準確的戰場圖像。人工智能可以從多種來源攝取和分析數據，包括衛星圖像、傳感器網絡、社交媒體和開源情報。這使指揮官能夠跟蹤敵人的動向、識別潛在威脅并預測對手的行動。人工智能促進了實時情報分析，使指揮官能夠根據最新信息做出明智決策。

戰略規劃和資源分配： 人員、裝備和后勤等資源的分配是軍事行動中一個復雜而關鍵的方面。人工智能可以通過考慮各種因素（包括任務目標、地形、敵方能力和后勤限制）來優化資源分配。通過情景建模和預測分析，人工智能可以幫助指揮官預測潛在的瓶頸，確保資源得到高效、有效的部署。

戰術決策和行動路線分析： 在激烈的戰斗中，必須迅速果斷地做出戰術決策。人工智能可根據不斷變化的實地情況為指揮官提供實時建議。通過分析各種行動方案（COA）及其潛在結果，人工智能可幫助指揮官選擇最有利的行動方案，最大限度地降低風險，增加成功機會。

物流和供應鏈管理： 高效的后勤和供應鏈管理對維持軍事行動至關重要。人工智能可以優化補給路線，預測維護需求，管理庫存水平，確保部隊在需要的時間和地點獲得必要的補給和裝備。這可以減少后勤瓶頸，提高戰備狀態。

培訓與模擬：人工智能驅動的模擬可為軍事人員提供逼真的訓練環境，讓他們在沒有實戰風險的情況下練習和提高技能。人工智能可根據個人表現調整模擬，提供個性化的培訓體驗，加快學習進程。

人工智能在軍事決策支持中的實際應用案例

美國陸軍的 Maven 項目： Project Maven 是一項旗艦計劃，旨在利用人工智能分析無人機鏡頭并識別感興趣的物體。這項技術正被用于支持反恐行動，為地面部隊提供實時情報。

美國空軍的 Kessel Run 實驗室： Kessel Run 實驗室致力于開發人工智能工具，以簡化任務規劃和執行。這包括優化空中加油計劃、生成飛行計劃和預測維護需求。

美國海軍數字戰爭辦公室： 數字戰爭辦公室正在探索使用人工智能來增強海域意識、改善艦隊戰備狀態并開發自主能力。

以色列國防軍的阿爾法計劃： 阿爾法計劃正在利用人工智能分析情報數據、預測敵方行動并優化資源分配。

英國國防部的國防人工智能中心： 國防人工智能中心負責在英國武裝部隊中開發和部署人工智能能力。

人工智能在軍事決策支持中的優勢與挑戰

• 優勢：

增強態勢感知： 人工智能使指揮官能夠保持對戰場的全面和最新了解，從而改進決策。

更快、更準確的決策： 人工智能可將常規任務自動化，減少認知負荷，并提供實時建議，使指揮官能夠更快、更明智地做出決策。

改進資源分配： 人工智能可優化資源分配，確保資源得到高效部署。

增強培訓和模擬： 人工智能驅動的模擬可提供逼真的訓練環境，加快學習進程并提高戰備狀態。

提高作戰效率： 人工智能簡化了軍事行動的各個方面，從而提高了效率，降低了成本。

• 挑戰：

數據質量和可用性： 人工智能的有效性在很大程度上取決于數據的質量和可用性。軍事行動通常會從不同來源生成大量數據，這給數據整合、清理和管理帶來了挑戰。

算法偏差和可解釋性： 人工智能算法可能會從其所訓練的數據中繼承偏見，從而導致潛在的歧視性或不公平結果。確保人工智能決策的透明度和可解釋性對于建立信任和問責制至關重要。

網絡安全和脆弱性： 人工智能系統與其他計算機系統一樣，容易受到網絡攻擊。保護人工智能驅動的 DSS 不受黑客攻擊并確保其彈性，對于維護運行安全至關重要。

人機協作： 將人工智能融入軍事決策需要有效的人機協作。指揮官必須了解人工智能系統的能力和局限性，而人工智能的設計必須支持人類決策，而不是取代人類決策。

倫理和法律方面的考慮： 在軍事行動中使用人工智能會引發倫理和法律問題，尤其是在自主武器和可能產生意外后果等方面。制定明確的指導方針和法規對于確保負責任和合乎道德地使用人工智能至關重要。

人工智能在軍事決策支持中的未來

人工智能在軍事決策支持領域的未來大有可為，目前的研究和開發工作正在不斷突破可能的界限。機器學習、自然語言處理和計算機視覺方面的進步有望進一步增強人工智能驅動的 DSS 的能力。人工智能與 5G 網絡、邊緣計算和物聯網 (IoT) 等新興技術的整合將實現戰術邊緣的實時數據處理和決策。

隨著人工智能的不斷發展，它可能會在軍事行動中發揮越來越突出的作用，改變指揮官的決策和作戰方式。然而，至關重要的是要解決與采用人工智能相關的挑戰和倫理考慮，以確保負責任地使用人工智能，造福人類。

結論

人工智能驅動的決策支持系統正在徹底改變軍事指揮和控制，為指揮官提供更快、更明智、更有效決策所需的工具。從增強態勢感知到優化資源分配和精簡后勤，人工智能正在改變軍事行動的各個方面。雖然挑戰依然存在，但人工智能在軍事決策支持方面的潛在優勢是不可否認的。隨著技術的不斷進步，人工智能將在塑造未來戰爭中發揮更大的作用。

人工智能技術正在重新定義現代戰爭。這些沖突加速了人工智能驅動的軍事能力的發展，并凸顯了該領域在監管方面存在的巨大差距。與此同時，盡管人們一直擔心人工智能的不可預測性和道德影響，但人工智能與軍事應用的快速融合凸顯了它對各國軍隊的吸引力。

這種態勢推動了一場競爭激烈、利益豐厚、價值數十億美元的人工智能軍備競賽，吸引了全球科技巨頭和世界各國的興趣。由人工智能支持的自主武器曾經是實驗性的，現在正在積極部署，最初的作用是協助瞄準和提供后勤支持，然后迅速發展。

本文將深入探討自主武器的概念，探討其對戰場的影響，以及人工智能的進步如何重塑現代戰爭。

什么是自主武器系統？

自主武器系統是專為獨立操作和決策而設計的尖端軍事技術。這些系統以復雜的學習算法為動力，可以在沒有持續人為監督的情況下選擇和攻擊目標，標志著現代戰爭的重大進步。

這些系統可對戰場上的動態情況做出迅速反應，通過最大限度地降低人員風險和提高作戰效率來增強軍事能力。

然而，它們的自主性也帶來了復雜的倫理問題。主要問題包括：需要有明確的問責結構，確保遵守國際人道法，以及降低沖突環境中意外后果的風險。

盡管具有潛力，但利益相關者和學者對人工智能自主武器的確切定義仍存在很大爭議。

人工智能在戰場上的作用是什么？

與冷戰時期的半自動地面環境（SAGE）等系統相比，人工智能在國防領域已經有了長足的發展，尤其是在機器視覺方面。這種發展使自主系統能夠獨立識別地形和目標，減少對衛星通信的依賴，提高作戰效率。

最近，以色列和烏克蘭等國已有效利用人工智能加強其軍事戰略。在加沙等沖突地區，以色列利用人工智能提出實時目標選擇建議，提高了精確度，最大限度地減少了附帶損害。與此同時，烏克蘭利用人工智能軟件抵御俄羅斯的入侵。

美國中央司令部首席技術官斯凱勒-摩爾（Schuyler Moore）強調了人工智能驅動的計算機視覺對軍事行動的影響，即增強威脅識別能力。最近的成功案例包括在也門精確瞄準并消除火箭發射器和紅海水面艦艇等威脅，顯示了人工智能在防御和進攻場景中的有效性。

然而，在技術進步的同時，人工智能的自主性也帶來了與問責制、遵守國際人道法以及在沖突地區可能產生意外后果有關的挑戰。

什么是人工智能賦能武器？

人工智能武器是指結合人工智能的先進軍事技術，可在戰斗場景中自主或半自主地執行傳統上由人類執行的任務。這些武器利用人工智能算法提高作戰效率、決策能力和戰場精確瞄準。

近年來，人工智能武器有了長足的發展，利用機器學習和計算機視覺來識別和攻擊目標，在復雜的環境中航行，并適應不斷變化的作戰條件。

人們對融合人類和機器智能的作戰工具的需求日益增長，公司和政府機構因此獲得了大量資金。這些實體承諾將推進戰爭--在戰場上提供更智能、更具成本效益和更快的能力。

雖然無人機歷來具有不同程度的自主性，但目前的進步表明，人工智能驅動的技術具有前所未有的潛力。

例如，以色列國防公司埃爾比特系統公司（Elbit Systems）最近推出了一種基于人工智能的無人機巡航彈藥。這一創新系統的市場定位是高機動性和多功能性，專門為短程城市作戰而設計。

其突出特點之一是能夠自主偵察和繪制建筑物和興趣點地圖，以識別潛在威脅。該無人機與埃爾比特系統公司的 Legion-X 解決方案（一種用于無人異構蜂群的多域自主網絡作戰系統）集成后，可以在沒有用戶持續干預的情況下無縫運行。

埃爾比特系統公司聲稱，他們的人工智能無人機可以自主識別個人，區分可能構成威脅的武裝戰斗人員和手無寸鐵的平民。這一能力代表了自主瞄準技術的重大進步。

然而，批評者對自主系統在戰爭中的可靠性和道德影響表示擔憂。他們警告說，潛在的錯誤或錯誤識別可能導致傷害平民或違反國際人道法。

Maven項目

各國政府越來越多地為推進這些技術分配更多預算，尤其是在國防領域。僅美國軍方就在推動 800 多個與人工智能相關的項目，這凸顯了人工智能技術在現代國防戰略中日益增長的重要性，"Project Maven "就是一個突出的例子。

Maven 項目由五角大樓于 2017 年啟動，旨在加速國防部內部人工智能和機器學習（ML）的整合，最初側重于增強情報能力和支持打擊 "伊斯蘭國 "武裝分子的行動。

10 月 7 日哈馬斯襲擊以色列，促使美國在加沙的報復性軍事行動中部署其人工智能驅動的瞄準算法，加劇了地區緊張局勢，該項目因此而備受矚目。

Maven項目最初是美國防部情報局下設的算法戰爭跨職能小組，旨在評估來自不同供應商的各種物體識別工具。這些工具利用美國海豹突擊隊在索馬里行動期間獲得的無人機鏡頭進行了嚴格測試。

2018 年，五角大樓最初的合作伙伴之一谷歌面臨內部抗議，數千名工程師簽署了一封反對公司參與軍事技術的信件。

因此，谷歌選擇不再與 "Maven項目 "續約。同年晚些時候，五角大樓以其功能的敏感性和對國家安全的潛在風險為由，將 Maven 項目列為機密，以防止公開披露。

自成立以來，"Maven項目 "取得了長足的發展。如今，該平臺整合了先進雷達系統的數據，能夠穿透云層、黑暗和惡劣天氣條件。它還利用紅外傳感器探測熱信號，提高了識別發動機或武器工廠等物體的能力。

摩爾強調，"Maven"的人工智能能力用于識別潛在目標，但不能獨立驗證或部署針對這些目標的武器。她指出，最近涉及 Centcom 人工智能推薦引擎的演習顯示，在確定目標優先次序或選擇最佳武器方面，與人類決策相比存在不足。

她還指出，每一次人工智能參與的行動都要經過人類審查，并確認機器不會自主決策，也不會構成控制威脅。因此，人的監督仍然至關重要，操作人員要嚴格評估人工智能的目標選擇建議，以降低出錯風險。

與科幻小說中的場景相反，人工智能系統并不具備奪取控制權或獨立決策的自主能力。在涉及平民的場景中部署這些系統時，區分戰斗人員和非戰斗人員變得至關重要。在平民密集的環境中自主部署人工智能雖然有利于拆除武器設施或揭露工程項目，但也會帶來重大的倫理和操作挑戰。

這將如何改變未來的戰爭戰略？

將人工智能融入軍事行動標志著從實驗室實驗到實戰部署的關鍵過渡，為軍事領導人帶來了最復雜的挑戰之一。主張快速采用人工智能的人認為，未來作戰場景的發生速度將超出人類的理解能力。

然而，技術專家對美國軍事網絡和數據系統的準備情況表示擔憂。前線部隊對于是否依賴他們無法完全信任的軟件仍然猶豫不決，而倫理學家則對允許機器做出可能致命的決定所涉及的倫理問題提出了警告。

隨著美國和其他全球大國競相將人工智能融入其軍隊，競爭優勢將有利于那些在戰場感知和決策方面超越人類局限的國家。

由于擔心落后，美國開始了人工智能軍備競賽。然而，這種加速帶來了對網絡安全漏洞的擔憂，未來的操作員可能會面臨來自對手的威脅，對手可能會毒害或破壞他們的人工智能系統。機器人對機器人戰爭的前景凸顯了人工智能自主武器令人不安的現實及其深刻的倫理考慮。

大型科技公司越來越多地接受與國防相關的人工智能應用。自最初抗議Project Maven以來，谷歌的立場發生了變化，最近，員工因對軍事合同持有異議而遭到解雇。同樣，亞馬遜也因與以色列軍方的合作而面臨內部抗議，但并未改變其公司政策。這一轉變反映了科技公司不顧道德問題與國防利益結盟的大趨勢。

在過去的一年里，人們對自主武器和人工智能的關注與日俱增，這也燃起了法規倡導者的希望，即施加更大的政治壓力以制定國際條約。然而，歷史先例表明，國家安全利益往往凌駕于國際協議之上。隨著人工智能在未來戰爭中的作用引發有關道德、信任和全球穩定的關鍵問題，這場辯論仍在繼續。

參考來源：em360

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

增強態勢感知和決策能力

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

改變軍事訓練和模擬

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

推進自主系統

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

網絡防御與安全

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

印度在國防領域對新一代人工智能的戰略擁抱

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

主要挑戰與機遇

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

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

結論

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

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

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

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

任務成功的背景要求

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

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

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

知識圖譜與大型語言模型的協同作用

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

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

在國防和情報領域的應用

情境人工智能在國防和情報領域的應用意義深遠：

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

確保信任和問責

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

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

迎接國防創新的未來

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

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

美國陸軍即將發布關于使用大型語言模型（LLM）和生成式人工智能（AI）的新政策指南。此舉正值五角大樓尋求利用人工智能的變革潛力，同時解決安全問題并確保該技術滿足美國防部（DoD）的獨特需求之際。隨著人工智能的不斷發展，陸軍旨在利用其能力來提高作戰效率、決策和整體任務成功率。

大型語言模型的崛起

大型語言模型，如 OpenAI 的 GPT-4 和谷歌的 Gemini，因其能夠根據提示和訓練數據生成類似人類的文本、音頻、代碼、圖像和視頻而備受關注。這些模型已在從內容創建到復雜問題解決等各種應用中展示出令人印象深刻的能力。然而，它們的廣泛應用也引發了有關數據安全、道德考量和潛在濫用的關鍵問題。

美陸軍對生成式人工智能的態度

認識到生成式人工智能的潛力和挑戰，陸軍將發布新的政策指南，以確保負責任地安全使用這些技術。據陸軍首席信息官（CIO）利奧-加西加（Leo Garciga）稱，即將發布的指令將為如何將 LLM 集成到陸軍行動中同時保護敏感信息提供明確的指導。這項政策預計將涉及幾個關鍵領域：

• 安全問題： 使用市售 LLM 的主要顧慮之一是，敏感軍事數據有可能暴露給未經授權的個人。陸軍的政策將強調使用符合國防部嚴格安全標準的安全內部人工智能系統的重要性。這種方法旨在防止機密信息的無意泄漏，并防止潛在的敵方利用。
• 量身定制的解決方案： 陸軍尋求可定制的人工智能解決方案，以滿足其特定的作戰需求。這包括開發可在陸軍安全環境下運行的人工智能模型，并應對軍事應用的獨特挑戰。通過與行業合作伙伴合作并利用內部專業知識，陸軍旨在創建既能提高任務效率又不影響安全性的人工智能工具。
• 合乎道德和負責任的使用：陸軍致力于合乎道德地采用人工智能技術。新政策將納入負責任地使用人工智能的原則，確保人工智能系統透明、負責，并符合陸軍的價值觀和任務目標。這包括持續實驗、用戶反饋和不斷改進，以解決可能出現的任何道德問題。

生成式人工智能在陸軍中的應用

生成式人工智能在各種軍事應用中大有可為。一些潛在用例包括

• 作戰規劃和決策：人工智能可協助指揮官分析海量數據、提出可行見解并做出明智決策。通過將常規任務自動化并提供實時分析，人工智能可以提高決策過程的速度和準確性。
• 培訓與模擬：人工智能驅動的模擬可以創建逼真的訓練環境，讓士兵在可控的環境中練習和提高技能。這些模擬可以適應不同的場景，提供寶貴的經驗并提高戰備狀態。
• 后勤和供應鏈管理：人工智能可以通過預測需求、管理庫存和簡化供應鏈流程來優化物流運營。這可以提高資源分配效率，降低運營成本。
• 網絡安全：人工智能可以通過實時檢測和應對威脅來增強陸軍的網絡安全態勢。先進的人工智能算法可以識別模式和異常，從而實現對網絡攻擊的主動防御。

挑戰和考慮因素

雖然生成式人工智能的潛在效益巨大，但陸軍必須克服幾個挑戰，以確保成功實施：

• 數據質量和集成：人工智能系統的有效性取決于其訓練數據的質量和準確性。陸軍必須確保其數據是干凈、相關和適當整合的，以最大限度地發揮人工智能工具的效用。
• 人機協作：人工智能的有效使用需要人類操作員與人工智能系統之間的無縫協作。陸軍必須在培訓和教育方面進行投資，以確保人員能夠有效地與人工智能技術互動并加以利用。
• 遵守法規：陸軍的人工智能計劃必須符合國防部和聯邦層面的現有法規和標準。這包括遵守有關數據隱私、安全和道德使用的準則。

結論

美陸軍即將發布的關于大型語言模型和生成式人工智能的政策指導，是利用人工智能的力量進行軍事應用的重要一步。通過解決安全問題、定制滿足作戰需求的解決方案以及促進道德使用，陸軍旨在利用人工智能提高任務成功率并保持技術優勢。

參考來源：Indigo Monser

在當前的現代戰爭時代，人工智能已成為國防領域的變革力量，極大地增強了各個領域的作戰能力。從精密飛機的預測性維護到無人機的自主操作和先進的網絡防御機制，人工智能的整合正在重塑軍事戰略和戰術。這項技術提高了人臉識別和威脅檢測等系統的效率和精確度，也徹底改變了后勤管理、模擬訓練和作戰支持。此外，人工智能的作用還擴展到改善語言翻譯，以便在執行國際任務時更好地進行溝通，以及通過在健康問題升級之前預測其發生，提高健康和醫療準備狀態。本文深入探討了人工智能對國防部門產生深遠影響的十個具體實例，展示了人工智能在維護國家安全和作戰優勢方面的關鍵作用。

1. 預測性維護

由人工智能（AI）驅動的預測性維護是美軍管理其關鍵設備維護方式的重大進步。該技術利用人工智能分析從嵌入軍事資產的眾多傳感器收集到的數據。這些傳感器持續監測設備狀況，捕捉大量數據點--從溫度波動到振動和聲學信號。人工智能算法實時處理這些數據，在實際問題出現之前識別出可能預示著潛在故障或維護需求的模式和異常。

舉例說明： 美國空軍在其針對 F-35 Lightning II 戰斗機的 "基于狀態的強化維護"（CBM+）計劃中采用了人工智能。通過分析從機載傳感器收集到的數據，人工智能可在潛在系統故障發生前對其進行預測。

影響： 這減少了計劃外維護，提高了飛機的可用性，并大幅削減了與緊急維修相關的成本，確保這些關鍵資產在需要時可隨時執行任務。

2. 自主無人機

美軍中的自主無人機是人工智能融入現代戰爭的典范，可在沒有人類直接控制的情況下執行從偵察任務到定點打擊等各種任務。這些無人機配備了先進的傳感器和人工智能算法，能夠在困難的地形中導航、識別目標，并根據收集到的數據做出決策。空軍的 Skyborg 項目等計劃旨在開發可與有人駕駛飛機并肩飛行的自主無人機僚機，為飛行員提供支持并提高其能力。人工智能提供的自主性不僅能提高作戰效率，還能降低作戰場景中的人員生命風險。

舉例說明： 美國陸軍的 "Project Maven "項目利用人工智能分析無人機捕獲的視頻，自動識別感興趣的物體并進行分類。該項目旨在部署可在戰場上自主操作的人工智能驅動無人機。

影響： 通過降低操作員的認知負荷和提高數據分析速度，人工智能無人機可增強態勢感知和決策能力，從而提高地面部隊的任務效率和安全性。

3. 網絡防御

在網絡防御領域，人工智能改變了美國軍方的游戲規則，為防范威脅國家安全的網絡攻擊提供了關鍵優勢。人工智能系統會監控網絡流量，尋找可能預示著網絡威脅的異常模式，實時分析這些威脅，并在沒有人工干預的情況下啟動防御協議。隨著時間的推移，人工智能從過去的攻擊中學習的能力會提高其有效性，使其成為網絡武器庫中的寶貴工具。這種主動防御機制對于保護敏感軍事數據和維護關鍵國防基礎設施的完整性至關重要。

舉例說明： 五角大樓的人工智能驅動項目--聯合人工智能中心（JAIC）--專注于利用人工智能技術進行網絡安全防御，利用人工智能來檢測和應對表明潛在網絡威脅的網絡行為異常。

影響： 這種積極主動的網絡安全方法使美軍能夠在威脅造成危害之前迅速將其消除，從而保護對國家安全至關重要的關鍵信息和通信系統。

4. 面部識別與監控

人工智能驅動的面部識別對于加強美軍內部的安全措施至關重要。從基地安全到識別監控錄像中的個人，人工智能能夠快速、準確地識別人臉，其作用不可估量。這項技術在高度安全的環境中尤其有用，因為在這種環境中，核實個人身份至關重要。此外，在更廣泛的監控任務中，人工智能可以處理大量視頻數據，在不同環境中發現感興趣的人，幫助情報機構收集關鍵信息，而無需傳統意義上的人工勞動。

舉個例子： 軍事基地和高度警戒區采用人工智能面部識別系統來監視和控制進出。這些系統與監控攝像頭集成，可根據面部特征掃描和識別個人。

影響： 強化的安全協議可確保只有獲得授權的人員才能進入敏感地點，從而降低間諜活動和未經授權進入的風險。這項技術還有助于監控公共場所的可疑活動，加強基地的整體安全。

5. 后勤與供應鏈管理

在后勤和供應鏈管理方面，人工智能大大提高了軍事行動的效率和響應能力。通過分析過去和當前物流業務的數據，人工智能可以預測未來的供應需求，優化庫存管理。這種預測能力可確保部隊在知道需要之前就能得到所需的物品，從而始終保持戰備狀態。例如，人工智能算法可以建議最有效的補給路線，避免潛在危險并縮短運輸時間。這不僅能提高效率，還能大大降低與軍事物流相關的風險和成本。

舉例說明： 美國海軍的后勤人工智能集成（LAI）計劃利用人工智能優化海軍艦艇的零部件庫存，預測何時應該更換零部件，并管理全球網絡的供應。

影響： 這可減少海上設備故障，最大限度地縮短停機維修時間，從而提高艦隊的機動性和執行任務的效率，確保高戰備狀態。

6. 訓練和模擬

人工智能增強型訓練和模擬可提供逼真的場景，幫助士兵為各種戰斗情況做好準備。這些人工智能系統能適應每個士兵的學習速度和風格，提供個性化訓練，提高學習效果。模擬環境可以再現各種復雜的戰斗場景，讓部隊體驗不同的戰略和結果并做出反應。這種訓練對于幫助士兵為實戰做好準備、提高他們的決策技能以及減少實際軍事行動中的傷亡都是非常寶貴的。

舉例說明： 美國陸軍的 "合成訓練環境"（STE）計劃整合了人工智能，以創建身臨其境、完全交互的訓練環境，這些環境可以復制真實世界的條件，并適應單個士兵的訓練需求。

影響： 這種量身定制的訓練方法可提高士兵在壓力下的戰術技能和決策能力，從而提高他們在作戰場景中的表現，降低行動中的傷亡率。

7. 戰斗和戰術支援

在戰斗和戰術支持方面，人工智能在協助士兵在戰場上進行決策和行動執行方面發揮著至關重要的作用。人工智能系統可以實時處理和分析各種來源的數據，提供對任務成功至關重要的可操作情報。例如，人工智能算法可用于操作宙斯盾作戰系統等防御系統，該系統可自主探測、跟蹤和攻擊敵方威脅。這不僅增強了人類操作員的能力，還能更快地應對不斷變化的威脅。

舉例說明： 人工智能已集成到美國海軍的宙斯盾作戰系統中，該系統使用人工智能同時跟蹤 100 多個目標，并實時決定使用艦載武器與哪些威脅交戰。

影響： 這種能力大大增強了艦艇對飛機和導彈等空中威脅的防御能力，從而在保護海軍艦艇及其船員的同時，保持卓越的態勢感知和反應能力。

8. 威脅探測和態勢感知

在加強威脅探測和態勢感知方面，人工智能應用整合了來自衛星、傳感器和情報報告的數據，以提供潛在威脅的綜合視圖。例如，THAAD 等導彈防御系統利用人工智能來區分來襲射彈和誘餌，計算最佳攔截軌跡，并執行防御動作。這種快速處理能力在高風險場景中至關重要，因為在這些場景中，人類的反應時間可能不足以有效對抗快速移動的威脅。

舉例說明： 末端高空區域防御（THAAD）系統采用人工智能技術，根據彈道分析和威脅評估，提高跟蹤、區分和攔截來襲彈道導彈的能力。

影響： 這種高精度攔截能力大大改善了美國對導彈威脅的防御態勢，為國家安全和保護盟國領土做出了重大貢獻。

9. 語言翻譯與交流

在需要使用不同語言的部隊之間開展合作的多國行動中，人工智能促進的語言翻譯和交流至關重要。實時人工智能翻譯器可使美軍士兵與盟軍和當地民眾進行有效溝通，打破可能阻礙軍事行動的語言障礙。這些工具不僅可用于直接交流，還能快速翻譯文件和截獲的信息，確保不會因語言差異而丟失關鍵信息。

舉例說明： 美國特種作戰司令部（USSOCOM）利用人工智能驅動的翻譯設備，可在海外行動中實時翻譯 80 多種語言，實現美軍與當地盟友或平民之間的無縫溝通。

影響： 這項技術減少了誤解，改善了與當地部隊和社區的合作，這對維和任務和國際軍事合作的成功至關重要。

10. 健康與醫療準備

在健康和醫療領域，人工智能通過預測健康問題和優化患者護理，增強了軍事醫療設施的能力。人工智能算法分析健康數據，預測部隊中疾病或壓力相關疾病的爆發，以便及時干預。在作戰場景中，人工智能驅動的系統可以通過提供實時診斷和治療方案來協助醫護人員，從而提高受傷人員的存活率。人工智能的這一應用可確保軍隊保持健康并隨時做好戰斗準備，最大限度地減少停機時間，最大限度地提高作戰效率。

舉例說明：美國國防衛生局 (DHA) 利用人工智能監測和分析軍事人員的健康趨勢，預測疾病的爆發或確定與壓力有關的傷害的流行區域。

影響： 這種前瞻性可實現早期干預、更好的資源分配和量身定制的醫療服務，確保部隊保持健康并具備執行任務的能力，從而保持軍隊的整體戰備狀態和有效性。

結束語

正如本文所探討的那樣，人工智能深刻地改變了國防部門，增強了能力，簡化了操作，并為軍事領域的技術整合設定了新標準。從人工智能驅動的預測性維護和自主無人機，到復雜的網絡防御系統和健康監測，所討論的例子都強調了人工智能在多方面提高效率和效能的巨大潛力。國防部門對人工智能研發的持續投資必須保持技術優勢并應對新出現的挑戰。人工智能的戰略實施強化了國家安全，確保美軍在日益復雜的全球環境中保持適應性并做好準備。

參考來源：DigitalDefynd

自 1950 年代以來，人工智能以一種非凡的方式發展，它不僅改變了行業，也改變了我們的日常生活。世界各地的武裝部隊正在以多種方式整合人工智能的使用，由于該領域尚未受到監管，因此正在探索和開發各種基于人工智能的自主系統。眾所周知，基于人工智能的自主系統的首次使用是由DARPA（美國）開發的動態和分析重新規劃工具（DART），用于安排供應鏈和個人移動，以解決其軍隊的后勤效率問題。從那時起，它已經走了很長一段路，在最近的沖突和戰爭中，以破壞性的方式觀察到基于人工智能的自主系統的大規模使用。自主無人機在超出任何反措施范圍的高度等待，以便對系統選擇的目標進行有效的精確打擊。這可能是最簡單但最有效的例子之一，可以詳細說明現代作戰基礎設施如何過渡到集成自主系統。除了具有高有效性和效率的優勢外，這些系統還為士兵提供了3D（沉悶，骯臟和危險）任務的安全，并優化了高昂的作戰成本。

人工智能使用計算機系統模擬自然智能，在該系統中，它感知和感知數據，分析數據，從數據集中學習，然后將其用于所需的決策，而無需人類參與。對于人類來說，圖像是根據存儲在人腦中腦回溝細胞結構中的圖像來感知和理解的，而在 AI 模型中，具有具有權重的神經網絡算法的計算機處理器在數學上學習和感知相同的圖片。

人工智能是機器學習 （ML）、深度學習 （DL） 和自然語言處理 （NLP） 等多個領域的龐大通用集合，它們是根據可用數據集的大小解決各種問題的工具。人工智能的目標是創建一個可以智能和獨立運行的系統。任何 AI 模型的這一目標都涉及培養解決問題的能力、允許持續學習、鼓勵智能、促進創造力以及實現人與 AI 的協同作用。人工智能可以根據它應該執行的任務類型，分別在不熟悉的領域或特定的已知需求中大致分為廣義或狹義。人工智能模型基于傳感器輸入的數據，根據算法處理數據以解釋、預測或采取行動。然后，系統可以分析或提供反饋以適應或自我學習。所有這些都屬于 ML、DL、NLP、語音識別、專家系統、優化、機器人技術、計算機視覺形成自主系統。

基于人工智能的系統的軍事用例很多，涵蓋了上述所有技術，以了解軍事行動的確切動態。這些系統是作戰系統、戰略決策算法、數據處理單元、兵棋推演中的戰斗模擬、目標識別、威脅監測、蜂群、游蕩彈藥、高效的后勤方法、因果關系護理和疏散。 基于人工智能的武裝部隊自主系統由一組多個復雜的子系統組成，其中可能包括傳感器/感知系統、通信設備、基于機器學習和訓練數據的決策算法的執行器，這些執行器不需要任何人工干預即可執行所需的任務。這些系統可以根據其功能和操作分為各種類別，如無人機/無人機/機器人平臺/蜂群或其他作戰系統。

自主系統旨在通過收集信息并在沒有任何人工干預的情況下長時間工作，在不斷變化的環境中實現一系列目標。他們可以自己思考。雖然它們有一個人工智能核心，包括傳感器、通信系統、執行器、基于機器或深度學習的決策算法，但它們也需要是冗余的，與按照道德和法律框架制定的網絡安全措施相結合，應該有足夠的人機界面。

根據戰略用途的類型和特定地理位置的戰術需求，這些自主系統以各種形式設計。最常見的是地面車輛（履帶式、輪式或腿式）和無人機，它們也可以作為集群運行。 海洋自主系統旨在根據情況需要在水下或水面上移動。該系統將武器或傳感器安裝在地面或空中平臺上，專為戰斗、ISR、后勤、目標/火控、搜索和救援等特定作戰場景而設計。自主通信網絡旨在最有效地利用已部署的資源，以實現連續的信息流。以類似的方式，成群的無人機或地面車輛在網狀網絡上工作，其算法旨在避免碰撞，同時在定義的空間中作為一個組保持凝聚力。一群類似于鳥類的無人機在成群結隊、上學和覓食方面工作，而不會因冗余而影響操作必要性。

自主系統是有利的，因為它們可以降低士兵的生命風險，因此可以處理各種對人類來說骯臟、沉悶或危險的任務，如解除爆炸物、敵對條件下的 ISR、戰斗、CI/CT 操作、巡邏、快速反應、搜索和救援、惡劣地形中的后勤、長期操作、事故預防和醫療應用。

這些自主系統的開發、集成、部署和維護是有成本的，但從長遠來看，通過負責任的規劃和決策，它們在整體成本效益方面具有優勢。自主系統降低成本的方式和手段是減少人員費用，減少損失風險，優化資源及其分配，降低維護成本，提高任務效率，減少燃料消耗，操作靈活性，可擴展性和規模經濟。

這個基于人工智能的自主系統領域正在隨著新技術的發展而增長，以增強軍事能力。這些系統充當了力量倍增器，確保了速度和精度，操作的連續性，并具有更好的數據處理和分析能力。這些不斷發展的自主系統與軍事戰略相結合，將導致戰爭的新面貌，使它們成為任何現代作戰部隊不可或缺的資產，確保提高效率，降低生命風險并節省成本，但是，負責任地部署這些系統存在道德，法律和政策相關的問題，以避免任何意外和不希望的情況，因為對手也將開發導致沖突的此類系統。降低與自主系統相關的任何風險至關重要，包括負責任的決策、保持監督和故障安全檢查。

參考來源：Narendra Tripathi中校

包括機器人、人工智能和無人機在內的軍事技術進步正在改變戰爭。目前，人工智能可用于監視、預測分析和戰斗支援等。然而，由于這項技術在軍事領域的潛在利用和操縱，出現了道德問題。在這種情況下，人工智能的發展可能導致地緣政治緊張局勢和軍備競賽，從而增加不穩定。從這個角度來看，謹慎監管和遵守國際人道法對于負責任的部署至關重要。

引言

眾所周知，軍事技術在歷史上發生了重大變化，創新和進步改變了戰爭的方式。在此背景下，軍事技術繼續快速發展，機器人、人工智能、無人機等領域的不斷發展，塑造了戰爭的未來。

目前，人工智能（AI）有可能在提高士兵的戰斗能力方面發揮重要作用。據報道，自俄羅斯全面對烏行動以來，人工智能已被用于分析不同類型的數據，以加強決策和為目標提供信息，處理敵人的通信、面部識別技術和網絡防御，僅舉幾例。在這種情況下，人工智能在俄烏沖突中產生了一些影響，人工智能驅動的面部識別軟件還可以讓烏克蘭執法機構和記者識別俄羅斯士兵。

然而，重要的是要注意，雖然人工智能有可能徹底改變軍事行動，但它也引發了道德方面的考慮。因此，當今圍繞人工智能的最復雜的全球治理挑戰涉及其在國防和安全方面的應用。

目前，有聲音認為，人工智能在戰爭中的開發和使用應以謹慎監管和遵守國際人道法為指導，以確保負責任和負責任的部署。全球應努力建立強有力的規范，以促進人工智能和自主系統的負責任軍事使用。

人工智能的軍事應用

如今，人工智能正在顛覆軍事領域。據文獻報道，該技術可以通過多種方式部署在軍事行動中。在此上下文中，其中一些用途涉及以下問題：

-監視和偵察：人工智能驅動的無人機和衛星可以提供有關敵人行動的實時情報，使士兵能夠就自己的定位和戰略做出明智的決定。

• 決策支持：人工智能算法還可以通過分析大量數據、考慮各種因素并生成可操作的見解來幫助指揮官快速做出決策。這可以大大增強態勢感知能力并實現更快的響應時間。

• 戰斗支援：人工智能驅動的機器和機器人系統可以執行危險任務，例如爆炸物處理（EOD），從而降低人的生命風險。此外，這些系統還可以支持風險活動，例如在戰場上營救受傷的士兵。

• 預測分析：人工智能可以分析大量數據，包括情報報告、監控錄像和社交媒體帖子，以預測潛在威脅并識別模式。這可以幫助軍事戰略家做出明智的決策并為各種情況做好準備。

• 自主武器系統：人工智能可用于開發自主武器平臺，無需人工干預即可識別和打擊目標。這些系統可以大大提高軍事行動的有效性和效率。

• 虛擬訓練和模擬：人工智能可用于創建逼真的虛擬訓練環境和模擬，以提高士兵的技能和戰備狀態。通過模擬各種戰場場景，士兵可以針對不同情況進行訓練，提高他們在壓力下的戰術能力和決策能力。

• 后勤和供應鏈管理：人工智能驅動的后勤系統可以優化部隊、設備和物資的流動，確保高效部署并最大限度地減少停機時間。

• 網絡安全和反情報：人工智能算法可以實時檢測和響應網絡威脅，增強軍事網絡和系統的網絡安全。此外，基于人工智能的反間諜方法還可以通過分析大量數據和檢測異常來幫助識別潛在的漏洞和滲透。

人工智能在軍事領域的影響

目前，在軍事領域使用人工智能有幾個后果。眾所周知，人工智能在戰爭中的影響是復雜的，需要持續的對話和國際合作，以確保負責任和負責任的使用。在這種情況下，其中一些后果如下：

• 提高效率和準確性：人工智能可用于自動化各種軍事任務，從而提高決策、瞄準、戰略規劃和增強戰場能力的效率和準確性。這可能導致更快、更有效的軍事反應。

• 倫理考慮：在戰爭中使用人工智能引發了倫理問題。配備人工智能的自主武器系統可能會在沒有人為控制的情況下執行行動。誰應對人工智能武器的行動負責的問題變得復雜，引發了關于問責制和潛在侵犯人權行為的辯論。

• 不對稱性增加：先進的人工智能技術可能會擴大擁有人工智能能力的國家與無法獲得人工智能能力的國家之間的鴻溝。這可能導致力量失衡，可能加劇地緣政治緊張局勢和沖突。

• 軍備競賽升級：人工智能在戰爭中的發展和部署可能導致各國軍備競賽加劇。每個國家都可能努力超越彼此的人工智能能力，這可能導致更高的沖突和不穩定風險。

• 易受利用：用于戰爭的人工智能系統可能容易受到對手的利用、黑客攻擊或操縱。這可能會對國家安全構成風險，并導致不可預測的后果。

• 潛在的意外后果：人工智能系統可以根據算法和模式做出決策，而這些算法和模式可能并不總是考慮倫理或道德影響。人工智能驅動的軍事行動可能導致意外的平民傷亡或附帶損害。

結論

隨著時間的推移，軍事技術有了顯著的發展，提高了軍事行動的有效性和效率，提高了士兵的戰斗能力。通過這種方式，機器人技術、人工智能和無人機的進步正在塑造戰爭的未來。目前，人工智能可以通過多種方式部署，包括監視和偵察、預測分析、自主武器系統、決策支持、戰斗支持、虛擬訓練和模擬、供應鏈管理、網絡安全和反情報等。

然而，由于自主武器系統可能在沒有人為控制的情況下執行行動，因此出現了倫理問題。擁有人工智能能力的國家之間日益不對稱可能導致地緣政治緊張局勢和沖突。此外，人工智能在戰爭中的發展和部署也可能導致軍備競賽，增加沖突和不穩定的風險。此外，人工智能系統可能容易受到利用、黑客攻擊或操縱，并且可能并不總是考慮倫理或道德影響，從而可能造成意外的平民傷亡或附帶損害。

從這個角度來看，謹慎監管和遵守國際人道法對于負責任和負責任地部署這項技術至關重要。

參考來源：The Future of Technology

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

市場驅動力和獨特需求

航空航天和國防領域轉向人工智能有幾個關鍵因素：

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

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

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

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

領先企業及其影響

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

洛克希德-馬丁公司

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

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

Palantir科技公司

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

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

安杜里爾工業公司

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

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

C3.ai公司

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

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

赫爾辛公司

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

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

結論

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

參考來源：DEFENSE UPDATE

大數據與人工智能（AI）的結合實現了準確預測和明智決策，為工業和研究帶來了革命性的變化。這些進步也在軍事領域找到了自己的應用位置，一些舉措整合來自不同領域的數據源和傳感器，提供共享的態勢感知。在城市軍事行動中，及時了解具體情況的信息對于實現精確和成功至關重要。數據融合將來自不同來源的信息結合在一起，對實現這一目標至關重要。此外，民用數據可提供關鍵的背景信息，并對任務規劃產生重大影響。本文提出了軍事數據空間（MDS）概念，探討大數據如何通過結合民用和軍用數據來支持軍事決策。文章介紹了使用案例，強調了數據融合和圖像認證在提高數據質量和可信度方面的優勢。此外，還討論了數據安全、隱私、完整性、獲取、融合、聯網和利用人工智能方法等方面的挑戰，同時強調了構建下一代軍事應用的機遇。

I. 引言

大數據的興起改變了企業存儲、管理和分析海量數據的方式。此外，大型數據集的可用性和更強大硬件的發展也為人工智能（AI）時代的到來鋪平了道路。盡管存在局限性，但這些課題在軍事領域也找到了適用性。其中一個例子是美軍使用的多域作戰（MDO），后來擴展為聯合全域指揮與控制（JADC2），以及 "共同作戰圖景"（COP）概念，這些概念整合了多個領域（陸地、海洋、空中、太空和網絡空間）的各種數據源和傳感器，使決策變得更快、更明智，提供了從戰術到戰略的各級組織的共享態勢感知。此外，北約社區已通過北約核心數據框架（NCDF）討論并測試了數據湖概念，以便在適當的時間/形式與聯盟伙伴共享可靠的跨域信息。

利用先進的算法和計算能力，人工智能可以處理龐大的數據集，揭示人類通常無法察覺的復雜模式。這使國防行動能夠增強實戰經驗、促進任務執行、做出數據驅動的決策、協調來自不同來源的數據，并加強應對威脅和災難的準備。通過整理來自不同來源的數據，指揮與控制（C2）部門可以深入了解城市景觀，并通過數據融合技術[3]、[4]促進態勢感知決策[1]、[2]。現代城市部署了傳感器網絡，利用大數據支持城市軍事戰略。此外，社交媒體平臺是寶貴的文本、圖像和視頻來源，豐富了態勢感知，但也帶來了數據完整性等挑戰。在 "非戰爭 "行動中，包括打擊腐敗政府、毒品販運和人道主義任務，大數據、數據融合、數據完整性和人工智能在任務成功中的重要作用在當代全球格局中變得顯而易見。

本文深入探討了利用大數據促進軍事決策以及相關挑戰。文章以簡明易讀的方式涵蓋了該領域相對欠缺探索的各個方面。在此背景下，研究介紹了軍事數據空間（MDS）的概念，這是一種將軍內數據（IMD）和軍外數據（EMD）結合在一起的新方法，旨在引發討論并開發軍事解決方案。然后，它通過以數據融合和圖像完整性機制為重點的使用案例來說明大數據的好處。最后，它討論了使用大數據的挑戰和機遇，集中在支持戰略性軍事決策必須考慮的四個主要方面：i) 數據融合；ii) 安全/隱私和完整性；iii) 人工智能；以及 iv) 網絡作為訪問大數據的手段。

從網絡視角討論數據傳播問題具有現實意義，文獻中也有廣泛論述。因此，本研究旨在引發對大數據觀點的討論，以及利用大數據造福軍事系統的可能性。此外，我們還強調了應對整合 IMD 和 EMD 相關挑戰的重要性。這種整合對于建立有凝聚力的大數據，最終提高軍事決策能力至關重要。總之，本文的貢獻如下：

• 引入一個整合軍用和民用數據的新概念：軍事數據空間（MDS）框架。
• 通過 MDS 框架的出現，確定大數據固有的關鍵挑戰和機遇。
• 兩個說明性用例，突出數據融合和完整性在支持戰略決策方面的優勢。

文章結構如下。第二節介紹了 MDS 的概念。第三節回顧了有關軍事和民用場景中大數據的最新文獻。第四節介紹兩個使用案例，說明大數據如何支持軍事決策。第五節討論了軍事數據領域的挑戰和機遇。最后，第六節總結了本研究討論的主要方面，為文章畫上了句號。

II. 軍事數據空間

軍事數據空間（MDS）的概念是根據 [5] 中討論的觀點提出的。它提供了一個以數據為驅動的軍事場景視角，有助于根據不同的數據源做出決策。MDS 包括兩個主要類別： 軍內數據（IMD）和軍外數據（EMD），如圖 1 所示。目前大多數軍事文獻都只針對 IMD 提出和評估系統（如中間件、協議）。然而，隨著信息和通信技術（ICT）的迅猛發展，民用系統已成為不可忽視的數據和基礎設施（網絡）的重要來源。因此，考慮到數據隱私/安全、完整性、獲取、融合、聯網和利用人工智能等挑戰，MDS 旨在支持關于 EMD 如何幫助軍事決策的討論。

圖1 軍事數據空間。

A. 軍內數據

IMD 與軍方提供和消費的數據相對應，主要分為兩層：帶有真實/虛擬傳感器（來自空間/航空/地面/航海單元）的基礎設施和信息層，包括作戰、情報和后勤數據。

基礎設施包括傳感器（如雷達、聲納、照相機）和其他電子系統收集的數據，可探測和跟蹤空中、陸地或水中的物體；車輛傳感器可提供軍事單元和周圍的狀態；可穿戴/智能和物聯網（IoT）設備可通過 GPS 定位、地圖、健康測量、實時照相機（高分辨率、紅外線）等為戰場上的步兵提供支持。這些數據可用于監測和識別潛在威脅、協助鎖定敵軍目標以及監測步兵狀況。

除了來自真實/虛擬傳感器的原始數據外，IMD 還包括信息層，該層融合了從作戰到情報等各種來源收集的數據，以創建一個更可靠、更廣闊的作戰視圖，這也是 JADC2 和 COP 系統的目標。情報信息可幫助軍隊了解敵軍的能力和意圖，識別潛在威脅并制定作戰計劃。后勤數據提供有關物資、裝備和人員的信息，如運輸時間表、庫存水平和維護記錄。這些數據對于確保軍隊擁有有效執行任務的資源至關重要。

B. 軍外數據

軍外數據是由真實/虛擬傳感器單獨或融合提供的數據子集，可描述軍事行動周圍的環境。因此，可定義用于支持軍事行動的兩個主要數據層：基礎設施（如交通系統、天氣、當局）和信息（如社交媒體、新聞、政府報告）。這些層產生了大量高度可變的信息，從用戶對實時事件（如事故、腐敗和恐怖主義）的感受和照片，到城市環境中的交通/天氣狀況和人們/駕駛員的行為。

信息和通信技術在城市地區的發展催生了智能城市的出現，智能城市通過增強流動性、安全性和健康解決方案來應對城市化帶來的挑戰。智能城市基礎設施包含傳感器，可捕捉有關車輛、交通、天氣和駕駛員行為的寶貴數據。傳感器和物聯網設備的激增也產生了大量數據，這使得利用云通信技術和人工智能應用開發智能系統成為可能。在大數據的推動下，數據融合應運而生，它整合了來自多個提供商的數據，以提高質量和覆蓋范圍，并減少海量數據流量。融合來自交通、天氣、攝像頭、醫療系統等的數據，不僅有可能支持民用應用，還能通過提供上下文數據支持戰略性軍事行動。在傳感器基礎設施有限的情況下，來自社交媒體和政府報告等媒體來源的數據可幫助了解當地行為，并識別影響犯罪、腐敗和毒品販運的因素。

社交媒體數據對于支持與緊急事件和災難相關的信息非常有價值，可通過捕捉獨特信息（如需要救援的群體的位置或隱藏人員的存在）來補充其他傳感器數據。建筑物上的固定傳感器和監控攝像頭可幫助進行人員跟蹤，以準確識別位置。社交媒體數據與其他數據源相結合，有助于敵情偵查和戰術規劃。與交通相關的傳感器數據，特別是交通監控攝像頭，在應急響應和軍事后勤方面發揮著重要作用。它可以檢測事故造成的擁堵和堵塞，從而改進軍事行動期間的路線規劃和交通管理。整合所有收集到的信息可增強態勢感知，促進城市環境中行動的有效規劃和管理。

針對近期發生的事件，如俄羅斯戰爭以及美國和巴西等國的反民主極端分子所帶來的挑戰，已經出現了多項舉措。其中一個例子是 ACLED（武裝沖突地點和事件數據）項目，該項目提供有關政治暴力和抗議事件的實時全球數據。另一個值得一提的項目是 DATTALION，這是一個廣泛的開源照片和視頻片段數據庫，記錄了俄羅斯對烏克蘭的戰爭。該數據庫的主要目的是反擊俄羅斯政府散布的錯誤信息。聯合國開發計劃署（UNDP）利用機器學習（ML）算法和大數據來檢測烏克蘭東部受損的基礎設施。語義損壞檢測器 (//tinyurl.com/semdam) 利用衛星圖像和地面照片對算法進行訓練，以識別建筑物、道路和橋梁的潛在損壞，協助地方當局和人道主義組織確定行動的優先次序。這些舉措極大地促進了 MDS，特別是 EMD，為分析和研究提供了寶貴的資源。

III. 軍事領域的大數據

本節探討大數據在軍事領域的應用，重點從數據內（IMD）和數據外（EMD）兩個角度概述大數據在軍事行動中的重要意義，并探索利用其潛力的最新解決方案。

A. 軍內數據

大數據在軍事領域的一些挑戰已在文獻中提出，并成為北約社區討論的主題，如作戰安全性、漏洞加固和數據可靠性[1]、[2]、[6]，以及北約 IST160 和 IST-173。納入與外界幾乎沒有聯系的自主隔離（如 EMD）可能會限制大數據的自由流動，這就要求在保持系統自主性和保護性的同時，以創造性的方式利用大數據。在這一方向上，COP 和 JADC2 引導研究人員和行業使用和融合來自不同軍事實體的數據，以支持戰略決策。

Kun 等人[1]提出了在軍工企業構建大數據平臺、建立多級數據通道、實現全面數據管理和控制的詳細技術方案。該平臺有利于數據的收集、組織、處理和分析，將數據轉化為知識，以加強決策/服務支持、創新、質量控制和風險管理。Xu 等人[6]強調了數據科學在當代戰爭中實現信息優勢的重要性。他們的系統性綜述顯示，社會科學文獻對數據科學風險給予了極大關注，這可能會影響政治和軍事決策者。然而，與戰術層面相比，科學文獻缺乏對作戰和戰略層面風險的關注，這表明存在研究空白。這一差距可能是由于 IMD 與 EMD 之間缺乏聯系造成的，而 EMD 可以支持行動和戰略決策。

B. 軍外數據

1. 數據融合： 大數據在異構數據融合中發揮著至關重要的作用，其目的是將多種記錄合并為一致的表示形式，提高數據質量并減少通信開銷。然而，由于數據語義和時空覆蓋范圍的原因，挑戰也隨之而來。在軍事應用中，異構數據融合對于設計信息系統，增強復雜的城市戰爭或反恐場景中的信息優勢和感知能力非常有價值。強大的系統對于處理敏感數據（如個人數據或戰略任務/政府計劃）至關重要。數據融合可減輕信息過載，提高準確性，并利用知識支持戰略行動和形勢評估[3]。

多傳感器數據融合（MSDF）方法是在戰術場景中提供快速高效的目標探測、跟蹤和威脅評估的一個實例，如文獻[4]所示。數據融合的另一個應用領域是基于位置的社交媒體（LBSM），它可以增強各個領域的知識，包括交通特征描述和事故檢測[7]。利用 LBSM 系統可以獲得更詳細的交通數據，有利于軍事后勤工作。在特定的軍事環境中，可以利用 LBSM 系統的潛力來提高數據可用性，并實現情境感知操作。

2. 數據安全、隱私和完整性： 設計在數據庫中存儲和收集信息的軍事系統時，安全和隱私是關鍵的考慮因素。安全性旨在防止未經授權的數據修改，而隱私性則保護個人的信息[8]。然而，從公開來源收集數據，尤其是從普通用戶（EMD）收集數據，會給系統安全和用戶隱私帶來風險，使其容易受到攻擊和數據泄露。IBM 的《2022 年數據泄露成本報告》指出，網絡攻擊成本與上一年相比增加了 2.6%，全球平均數據泄露成本達到 335 萬美元。此外，該報告還顯示，83% 的被調查組織經歷過多次數據泄露，這凸顯了保護這些系統安全所面臨的挑戰。

數據完整性對于維護對 MDS 的信任至關重要[9]。被篡改的數據會產生嚴重后果，影響民事和軍事決策過程，破壞對數據源的信心。社交媒體平臺上錯誤信息的泛濫就是這一挑戰的例證，這些錯誤信息往往被利用來施加政治影響，烏克蘭正在發生的沖突就是一例。為應對此類問題，Twitter 等平臺修訂了其政策，標記了許多與俄羅斯國家附屬媒體相關的推文，并檢測了數十億條與沖突相關的實時推文印象[10]。

與此同時，圖像認證的出現解決了人們對圖像完整性和來源驗證的擔憂。然而，包括人工智能軟件在內的先進圖像處理工具的興起使圖像驗證變得越來越棘手。雖然圖像驗證引入了水印、數字簽名和感知散列（pHash）等多種技術[11]，但每種技術都有其優勢和局限性。例如，水印可提供真實性和所有權保護，但可能會影響圖像質量，而且容易受到高級處理技術的影響。相比之下，pHash 可以靈活地進行圖像操作，并對內容變化敏感，因此特別適合在社交媒體平臺上使用。在數據完整性和圖像認證的背景下考慮這些挑戰和解決方案至關重要。

IV. 使用案例

A. 數據融合

首先，大數據的時空融合是為了支持軍事決策。由于缺乏所討論的可用 IMD，多數據融合（MDF）框架[12]被實例化，用于收集、準備和處理 EMD，并將其融合以提供豐富的信息。為了證明時空數據的豐富性，MDF 利用基于云的系統共享數據的公共可用性獲取了交通系統數據。不過，該框架可擴展到其他各種數據類型。其目標是提高數據質量、改進 C2 系統和軍事后勤，并支持城市地區的 COP/JADC2，從而創造出將融合 EMD 與來自不同領域的可用 IMD 結合使用的新方法。下文圖 2 介紹了 MDF 的主要功能。此外，還通過分析數值結果討論了融合大數據的好處。

對于數據采集，圖 2 (1)配置了一組參數（如區域、請求頻率）和數據源，MDF 為此收集各種格式的數據，并將其存儲在文件中。在準備階段（2），通過將不同的地物名稱和類型轉換為統一的表示方法，對輸入數據集進行標準化。這包括各種數據映射，以生成統一的數據類型，例如將描述性映射為數值或降低數據粒度。此外，還啟動地圖匹配，將所有地理定位數據（可能具有不同的精確度）融合到同一個路網中。MDF 對所有收集到的數據進行預處理，并從收集到的區域獲取 Shapefile (SHP)。請注意，根據應用目標和可用數據類型，框架可能會應用不同的特征提取方法，如自然語言處理（NLP）（情感分析、關鍵詞提取、詞法化、詞干化和自動摘要）或圖像處理（圖像分割、邊緣檢測和對象檢測），以從非結構化數據類型中提取信息。在使用案例中，我們沒有使用 NLP 算法，因為數據是無文本圖像和基于交通的數據。不過，建議的數據融合框架具有多功能性，可以處理各種數據類型，包括可以應用 NLP 技術的文本數據。

圖2 數據融合框架工作流程。

第三階段實現時間/空間數據融合和數據導出。為確保數據完整性，需要事先過濾非信任信息或有偏見的信息，例如，根據信息在不同數據源或圖像認證機制中的出現情況，使用驗證信息的方法，如第四節B部分所述。時間數據融合是通過對任意時間窗口（如每分鐘、每小時、每天）內的數據進行分組來實現的。為了進行空間融合，MDF 利用地圖匹配，根據底層道路網絡在規定的精確度下對 GPS 點進行對齊。由于不同數據源的 GPS 報告精度各不相同，因此必須這樣做，才能將所有地理定位數據映射到相同的道路網絡中。

最后，在圖 2 (4)中，豐富的數據以不同的格式輸出，為軍事和民用領域提供了多種可能性。MDF 的輸出通過創建不同類型的統計數據和可視化效果來支持時空分析，從不同的空間和時間方面描述可用信息的特征。

1. 結果： 為了展示數據融合的優勢，表 I 總結了 MDF 框架在實際實驗中的結果。該實驗為期九個月，在兩個不同的城市收集了四類民用交通數據（交通流量、事故、車輛數據和天氣狀況）。數據融合使科隆的數據覆蓋率提高了 173%，覆蓋了 5081 條道路，而僅使用Traffic HERE數據源時僅覆蓋了 1379 條道路，波恩的數據覆蓋率提高了 137%。此外，通過重疊路段豐富信息的潛力達到了 39.5%，從多個來源提供了事件的詳細描述。

表I 按數據來源分列的道路覆蓋情況。

B. 數據完整性

之前的工作[11]介紹了一種利用 Twitter 和 Facebook 來確保圖像完整性的圖像認證系統。該系統采用卷積神經網絡（CNN）和全連接層（FCC）進行特征提取，采用位置敏感散列（LSH）進行散列構建，并采用對比度損失最大化原始圖像和篡改圖像之間的差異。該模型的輸出是每個圖像 1024 位的固定長度向量表示。

為解決在城市軍事行動和民用系統中保持圖像完整性的重要性，提出了圖像事實檢查器（IFC），如圖 3 所示。它能檢測虛假圖像，確保數據的可信度，并作為當局主導的認證系統，打擊錯誤信息。系統會生成帶有徽標或圖標的驗證版照片，表明其已通過 IFC 系統驗證。此外，IFC 還提供了圖像的感知散列（pHash）字符串表示，可將其納入描述或在其他網站上共享。數據融合系統是 IFC 的一個可能的終端用戶，它可以在應用時空融合和生成豐富數據之前對抓取的圖片進行驗證。

圖3 Image-Fact-Checker (IFC)。

建立一個能提供即時真實信息的自動化系統是一個相對較新的概念，因此通過比較來評估其有效性具有挑戰性。然而，由于創建令人信服的偽造圖像的人工智能生成模型的興起，實施圖像認證系統現在變得至關重要。添加這一系統作為驗證層有助于防止或減少虛假信息的傳播，尤其是考慮到不斷發展的互聯網法規會對缺乏反虛假信息措施的平臺進行處罰。一種有效的方法是將 IFC 系統與政府機構連接起來。IFC 方法具有通用性和可擴展性，可提高個人的意識和信任度。

1. 成果： 使用 IFC 系統提高了數據的可信度，并能檢測到圖像操縱行為。在烏克蘭-俄羅斯沖突等沖突局勢中，受俄羅斯襲擊影響的平民在社交媒體上分享圖片，但對其真實性產生質疑。IFC 可以使用 DATTALION 數據集對這些圖像進行驗證，從而可以快速將其分發給救援隊、聯合國或北約等相關組織。這加快了對襲擊的響應速度，并提供了針對俄羅斯的可靠證據。在交通等民用場景中，從普通用戶那里獲取實時和經過驗證的信息可以加強路線更新和應急響應方面的決策。

圖 4（左）是通過 DATTALION 從普通社交媒體用戶那里收集到的兩張未經驗證的圖片。這些圖片只是更大數據集中的一小部分。用戶通常不愿意相信這些來源，因此有效利用這些來源具有挑戰性。然而，當這些圖像經過 IFC 機制處理后，其可靠性就會提高，因為任何進一步的篡改都很容易被檢測出來。如圖 4（右圖）所示，應用 IFC 后，每張圖片都會收到 pHash 和相關信息，如圖片描述、提取的特征、位置、事件日期、抓取日期、發布者 ID。這些經過處理的圖像將存儲在 IFC 數據庫中，供今后查詢。該數據庫有多種用途：重復檢測、完整性驗證以及滿足特定最終用戶的要求。

圖4 使用IFC提取圖像細節。

V. 軍事數據空間的挑戰與機遇

A. 數據融合

數據融合的第一個挑戰是尋找和獲取軍事和民用領域的可用數據。出于隱私/安全考慮，信息可能無法廣泛獲取或獲取途徑有限。在軍事領域（IMD），數據受到更多限制，這為探索可用的民用數據（EMD）以支持戰略性信息決策提供了機會。第二個值得注意的挑戰是融合多種數據源，這些數據源可能具有不同的結構（結構化、半結構化和非結構化數據）、標準、數據類型（如文本、圖像、視頻）、測量單元、粒度和時空覆蓋范圍。因此，需要深入了解如何準備和處理不同的數據集，并將其融合為一個數據集。

處理社交媒體中的圖像和文本需要進一步的程序，如特征提取方法（如 NLP 和圖像處理），以提取可用信息。盡管數據融合面臨諸多挑戰，但將從不同角度（如指揮部、用戶、記者、政府、傳感器）描述同一空間和時間的不同數據源結合起來的好處，可以加強軍事行動的規劃和戰略階段，為 COP 和 JADC2 系統提供支持。

B. 數據安全、隱私和完整性

1. 數據安全與隱私： 保護敏感的軍事信息對國家安全至關重要。需要強大的加密、安全的數據存儲和訪問控制來降低風險。建議采用的技術包括公鑰基礎設施（PKI）安全、受保護內核、數據加密、防火墻和入侵檢測。然而，如何在數據共享、有利于信息融合和安全/隱私措施之間取得平衡，對軍方來說仍是一項具有挑戰性的任務。

2. 數據完整性： 被操縱的數據會給民用和軍用決策帶來風險，并降低對數據提供者的信任度。在生成內容的人工智能模型不斷進步的幫助下，篡改圖像迅速傳播，參與度不斷提高，這凸顯了對智能綜合解決方案的需求。通過社交媒體分享的圖片能夠快速傳達復雜的想法，從而為救援行動提供支持，使人們能夠立即采取行動，如在城市發生事故/災難時改變交通路線。圖片還能喚起情感聯系，增強讀者對新聞事件的理解。然而，烏克蘭戰爭等危機擴大了錯誤信息的傳播，這就需要 snopes.com 和 norc.org 等人工事實核查機構的參與，以打擊錯誤信息。然而，在戰爭期間或為打擊腐敗政府而進行基于人工的實時核查可能會耗費大量時間，這就為設計自動系統來驗證圖像和處理虛假信息創造了機會。

C. 聯網

雖然這項工作的主要重點在于數據視角，以及確保使用來自不同來源的可信數據來支持軍事行動的相關性，但同樣重要的是要認識到網絡在有效提供數據和服務方面的重要性。在以網絡為中心的軍事行動中，利用高頻、甚高頻、超高頻、衛星通信、Wi-Fi 和 LTE 4-5G 等各種技術進行無線通信至關重要。有些技術擅長長距離覆蓋，但帶寬有限、延遲高，而且容易受到干擾。另一些則以可靠性為先，覆蓋范圍較短，帶寬較大，延遲較低。

以信息為中心的網絡（ICN）和軟件定義網絡（SDN）等網絡范例對于優化數據傳播和網絡協調至關重要[13]，尤其是在網絡資源有限的情況下。在軍事網絡中，尤其是在戰術邊緣，數據傳播過程中會出現資源有限和安全問題等挑戰。為解決這些問題，軍方可能會探索包括民用網絡在內的各種基礎設施，以獲取和融合非軍事數據。以歐洲 5G COMPAD 聯盟為例，目前正在考慮采用 5G 技術。然而，由于硬件通信系統成本高昂、帶寬和互操作性有限，因此具有挑戰性。這就需要定制參考架構來滿足軍事通信需求。

在最近的烏克蘭-俄羅斯沖突中，俄羅斯對烏克蘭基礎設施的攻擊導致互聯網中斷，暴露了通信網絡的脆弱性。SpaceX 的 Starlink 衛星互聯網星座提供了一種解決方案，證明了在戰時利用民用網絡基礎設施的價值。盡管該技術有望提高互聯網在數據和緊急通信方面的可靠性，但它在網絡安全、覆蓋范圍、可靠性和成本效益方面仍面臨挑戰。

D. 人工智能

由于隱私、安全以及軍事機構為防止濫用和限制 IMD 的可用性而施加的限制，為人工智能研究訪問軍方擁有的大數據帶來了挑戰。此外，人工智能功能可能會受到對抗性攻擊的影響，對抗性攻擊會通過改變造成錯誤分類來欺騙人工智能模型。快速梯度符號法（FGSM）和語義攻擊等技術分別有助于識別和減輕計算機視覺和 NLP 中的此類攻擊。Yuan等人[14]對攻擊、對策和基于應用的分類標準進行了全面評述。

要檢測對抗性攻擊，一種有效的方法是使用具有與主人工智能模型不同特征的輔助人工智能模型。這一想法源于早期的衛星通信。當時，人們使用電報等輔助系統來防止對衛星通信的中間人攻擊或干擾攻擊。由于帶寬有限，輔助系統只能傳輸與完整衛星數據相對應的摘要數據，用于偵測攻擊和應急通信。同樣，在人工智能中防范對抗性攻擊時，傳統的 ML 可以作為輔助系統，產生與主要 CNN 方法一致的結果。對抗性攻擊依賴于計算機視覺深度學習模型中的梯度技術，而傳統的 ML 方法則使用不同的方法，這些方法對這些攻擊操作大多具有免疫力。

在軍事領域使用人工智能的另一個問題是需要共享敏感數據來訓練模型。在這方面，聯邦學習（FL）作為一種訓練 ML 模型的技術已經出現，在這種技術中，數據不會暴露，從而確保了數據的安全性和隱私性[15]。雖然它不能被視為對抗惡意攻擊的防御技術，但這種方法隱藏了敏感數據和模型或參數的一部分。這種技術對于建立在人工智能基礎上的新興軍事應用非常有價值。

VI. 結論

本文探討了大數據在軍事領域的應用。研究了與整合不同數據源、確保數據安全、隱私和完整性以及聯網和利用人工智能相關的機遇和挑戰。文章引入了 MDS 概念，以豐富和引導討論，強調納入民用數據的潛力，以提高軍事行動戰略決策所需的信息質量和數量。此外，文章還包括兩個實際使用案例，說明了數據融合的好處以及實施圖像認證機制以保持數據完整性的重要性。這些發現凸顯了大數據在軍事領域的重要意義，并強調了在該領域開展進一步研究和探索的必要性。