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人工智能（AI）已經滲透到生活的許多領域，國防領域也不例外。從優化物流鏈到處理大量情報數據，人工智能在軍事領域都有應用。越來越多的人認為，人工智能將對未來戰爭產生重大影響，世界各地的部隊都在大力投資人工智能所帶來的能力。盡管取得了這些進步，但戰斗在很大程度上仍然是人類的活動。

通過使用人工智能支持的自主武器系統（AWS）將人工智能引入戰爭領域，可能會徹底改變國防技術，這也是當今最具爭議的人工智能用途之一。關于自主武器如何遵守出于人道主義目的而制定的武裝沖突規則和條例，一直存在著特別的爭論。

政府的目標是 "雄心勃勃、安全、負責任"。當然，我們原則上同意這一目標，但愿望與現實并不相符。因此，在本報告中提出建議，以確保政府以合乎道德和法律的方式在 AWS 中開發和使用人工智能，提供關鍵的戰略和戰場效益，同時實現公眾理解和認可。必須將 "雄心勃勃、安全負責 "轉化為實際執行。

政府必須尋求、建立并保持公眾對開發和使用人工智能的信心和民主認可，尤其是在 AWS 方面。從媒體對我們調查的報道中可以清楚地看出，人們對在預警系統中使用人工智能有著廣泛的興趣和關注。實現民主認可有幾個要素：

理解： 對自主武器的討論，以及在很大程度上對人工智能的討論，都受到追求議程和缺乏理解的困擾。我們的目標之一是為建設性辯論提供事實依據，政府的坦誠和透明將有助于這一進程。

議會的作用： 議會是開發和使用預警系統的決策中心。議會的監督能力取決于信息的可獲得性，取決于其預測問題而不是事后反應的能力，也取決于其追究部長責任的能力。政府必須在議會時間表中留出足夠的空間，并提供足夠的信息，以便議會（包括其專門委員會）有效地審查其人工智能政策。我們當然理解政策制定的內容可能高度敏感，但我們有既定的方法來處理此類信息。絕不能以保密為由逃避責任。

保持公眾信心： 對英國防部 "目前沒有開展監測或民意調查以了解公眾對使用自主武器系統的態度 "這一事實感到失望。政府必須確保在開發自動武器系統時適當征求公眾意見。它還必須確保道德規范處于其政策的中心位置，包括擴大英國防部人工智能道德咨詢委員會的作用。

實現以下目標對這一進程至關重要：

政府應以身作則，在國際上參與對 AWS 的監管。人工智能安全峰會是一個值得歡迎的舉措，但它并不包括國防。政府必須將人工智能納入 AWS，因為政府宣稱希望 "以包容的方式共同努力，確保以人為本、值得信賴和負責任的人工智能是安全的"，并 "通過現有的國際論壇和其他相關倡議支持所有人的利益"。

幾年來，國際社會一直在辯論如何監管人工智能系統。這場辯論的結果可能是一項具有法律約束力的條約，也可能是澄清國際人道主義法應用的非約束性措施--每種方法都有其擁護者。盡管在形式上存在分歧，但關鍵目標是加快努力，達成一項有效的國際文書。

其中的一個關鍵因素將是禁止在核指揮、控制和通信中使用人工智能。一方面，人工智能的進步有可能提高核指揮、控制和通信的效率。例如，機器學習可以提高預警系統的探測能力，使人類分析人員更容易交叉分析情報、監視和偵察數據，并改善核指揮、控制和通信的防護，使其免受網絡攻擊。

然而，在核指揮、控制和通信中使用人工智能也有可能刺激軍備競賽，或增加各國在危機中有意或無意地升級使用核武器的可能性。使用人工智能時，決策時間被壓縮，可能會導致緊張局勢加劇、溝通不暢和誤解。此外，人工智能工具可能會被黑客攻擊，其訓練數據可能會中毒，其輸出結果可能會被解釋為事實，而實際上它們只是統計上的相關性，所有這些都可能導致災難性的結果。

政府應采用可操作的 AWS 定義。令人驚訝的是，政府目前還沒有這樣的定義。英國防部表示，它對采用這樣一個定義持謹慎態度，因為 "此類術語已具有超出其字面解釋的含義"，并擔心 "在一個如此復雜和快速發展的領域，過于狹隘的定義可能很快過時，并可能無意中阻礙國際討論的進展"。然而，我們認為可以創建一個面向未來的定義。這樣做將有助于英國制定有意義的自主武器政策，并充分參與國際論壇的討論。

政府應確保在 AWS 生命周期的各個階段都有人類控制。人們對 AWS 的關注主要集中在由人工智能技術實現自主的系統上，由人工智能系統對從傳感器獲得的信息進行分析。但是，為了確保人類的道德代理權和法律合規性，對系統的部署進行人為控制是至關重要的。這必須以我們國家對國際人道法要求的絕對承諾為支撐。

政府應確保其采購程序是為人工智能世界而適當設計的。英國防部的采購工作缺乏問責制，過于官僚化。特別是，英國防部缺乏軟件和數據方面的能力，而這兩者都是人工智能發展的核心。這可能需要革命性的變革。如果需要，那就改變吧；但時間緊迫。

網絡、人工智能和量子計算等新興技術和顛覆性技術正在改變世界的運行方式。在軍事上，這些技術既帶來了機遇，也帶來了挑戰。它們使軍隊變得更有效、更有韌性，但同時也在改變戰爭的性質。

擁抱新興技術是當務之急

2020 年 9 月，英國國防部推出了 "綜合作戰概念"（IOC），這是一個新的國防戰略愿景，它認識到世界已經進入了一個 "持續競爭的時代"，戰爭的性質已經發生了變化。

綜合作戰概念》的首要信息，即多領域一體化和持續交戰，是 2021 年 3 月發布的《綜合審查報告》和《國防指揮文件》以及隨后于 2023 年更新的《綜合審查報告》和《國防指揮文件》的思路和結論的基礎。

作為這一新方法的一部分，擁抱新興技術被視為一個優先事項。國防部打算在2025年前投資66億英鎊用于國防研發，重點關注人工智能、人工智能支持的自主系統、網絡、空間、定向能武器、高超音速和量子計算等新興技術。高風險研究和創新被認為是現代化的關鍵。

然而，2021 年綜合審查和國防指揮文件承認，擁抱新的 "朝陽 "技術不應完全以犧牲更傳統的作戰能力為代價。

2023 年更新版贊同將科學技術作為國防部部隊設計和能力發展的核心。2023 年國防司令部文件還確認了比 2021 年綜合審查中已確定的 66 億英鎊先進國防研發投資 "大幅增加 "的意圖，但沒有提供更多細節。

建議

• 新的國家網絡部隊已經成立，政府致力于成為網絡領域的全球領導者。

• 人工智能是整個國防領域軍事能力的關鍵推動因素。人工智能已被納入包括未來戰斗航空系統在內的若干關鍵計劃，并且是通過國防與安全加速器實施的若干創新籌資計劃的重點。2022 年發布了人工智能國防戰略，并成立了一個新的人工智能中心。2023 年 2 月，英國批準了《關于負責任地在軍事上使用人工智能和自主性的政治宣言》（PDF）。

• 除了已經投資 50 億英鎊用于新的 "天網 6 號 "衛星通信項目外，未來十年，英國國防部還將投資 15 億英鎊用于太空相關能力建設。新的聯合太空司令部已于 2022 年 4 月具備初步運作能力，建立新的國家太空作戰中心和新的太空學院的工作也正在進行中。2021 年 9 月，發布了一項綜合太空戰略，首次將軍事和民用太空政策結合在一起。隨后，2022 年 2 月發布的《國防太空戰略》（PDF）闡述了國防部打算如何實現其太空雄心。

• 高超音速和反超音速能力是國防部研究和資助的優先領域之一。迄今為止，我們采取的方法是與國際伙伴、工業界和學術界合作。2023 年 7 月，國防部宣布打算加快獲取高超音速打擊能力。

• 英國國防部是國家量子技術計劃（NQTP）的重要合作伙伴，并正在資助幾個 DSTL 計劃，包括未來傳感計劃，該計劃將在四年內投資 3000 萬英鎊。原型目前正在國防部的平臺上進行試驗。

政府、行業和學術界之間的協同作用以及與國際合作伙伴的合作

新興技術不僅僅屬于國防領域。它們具有雙重用途，為整個社會帶來機遇和挑戰。

雖然英國國防部被認為是此類技術的 "早期采用者"，也是資助創新的重要合作伙伴，但人們普遍認為，有必要在政府、工業界、學術界之間以及與國際盟友和合作伙伴之間開展 "真正的合作"。

因此，英國國防部門對這些技術的態度與政府更廣泛目標的實現密切相關。

“美國陸軍2030”概念的出現結合了新的概念、編隊和技術，需要在各級戰爭中進行大量實驗。陸軍作為美國資源的保管者，必須向高級領導人提供關鍵信息，以便就陸軍應該如何改變做出決定。在一個技術提高了陸軍、聯合部隊、盟友和潛在對手的能力的世界里，這些變化是必要的。下面的文章旨在幫助指揮官和參謀部了解陸軍如何設計和執行實驗。

為什么美國陸軍實驗對作戰部隊很重要？

美國陸軍進行實驗是為了確保領導人能夠運用有限的資源來達到2030年的陸軍，甚至進一步達到2040年的陸軍。在人員、戰備和現代化的優先事項中，陸軍領導層對概念、編隊和技術的可能性和可行性有必要的理解和認識是至關重要的。這三者的結合必須實現一支能夠提供超強的潛在對手能力的部隊。對于一支必須始終關注戰備狀態的作戰部隊來說，實驗提供了一個驗證哪些能力可以提高戰備狀態的場所。其中一個關鍵部分是讓今天的作戰部隊的士兵和組織對這些潛在的變化提供反饋。這為參與的作戰部隊提供了影響陸軍未來的能力，同時提供了一個額外的訓練場所。

什么是陸軍實驗？

國防部實驗指導手冊將實驗描述為 "在測量的條件下測試一個假設，以探索操縱擬議的作戰概念、技術或條件的未知效果。" 在陸軍作戰實驗中，士兵們在野外環境中參與新技術、新概念和新組織。訓練有素的數據采集員和作戰分析員觀察這些實驗。這些觀察員在定量和定性分析的基礎上提出問題和假設。觀察完成后，收集人員將他們的數據提供給陸軍高級領導人，以協助他們確定未來部隊可能采用的能力。

作戰實驗與演習的區別

陸軍進行演習和實驗的方式有許多區別和結果。首先，演習可以提高戰備狀態，有訓練目標，有主要的訓練對象，并且有 "自由發揮 "的場景。陸軍單位進行演習是為了提高戰備狀態。根據一個單位的基本任務清單，指揮官確定訓練目標。訓練目標驅動著場景、參與單位和其他實現戰備目標的必要因素。在演習中，參與單位是主要的訓練對象。這方面的一個例子是在聯合戰備訓練中心（JRTC）的演習中，主要的訓練對象是旅戰斗隊的指揮官。在演習中，有大量的自由發揮。例如，對方部隊（OPFOR）可能被指示做一些特定的事情，以便讓各單位做出選擇和回應。

陸軍經驗教訓實踐社區為大多數重大演習計劃收集活動。根據演習的訓練目標，這些收集活動可能包括對特定重點領域或一般經驗教訓的觀察。陸軍經驗總結團體組成了收集小組，由于OPFOR和參與單位之間的自由發揮，可能會也可能不會收集到預期的數據。演習的成功如果基于訓練對象所學到的東西。觀察、洞察力和收集到的教訓數據屬于演習中的單位。

陸軍實驗與陸軍演習明顯不同。實驗的設計是基于贊助組織需要學習什么來推動未來的決策。贊助組織就需要回答的問題提出活動問題。實驗設計者將這些問題進一步分解為基本分析要素（EEAs），以幫助陸軍了解必須收集和分析什么來充分回答事件問題。通常，實驗有學習目標，有廣泛的領域需要答案來推動進展。此外，設計者會將學習目標分解為學習需求。學習需求是由任務分析和問題分解過程中發現的任務或定向活動所確定的問題。最終的狀態是滿足學習需求和各種可以用來完成的方法，包括文獻回顧、研究、運籌學技術和實驗。最后，設計者制定性能和有效性的衡量標準，以提供有意義的結果來告知領導者。實驗設計者利用這些步驟的結果來制定方案、所需組織、設備要求和其他項目。

在實驗中，陸軍通過收集的數據和由此產生的分析為未來的決策提供依據來定義成功。實驗資源的關鍵是確保數據收集和分析要素（如電子系統、人員、數據庫、數據收集卡等），這是獲得數據以進行后期分析的必要條件。自由發揮，或參與者做出選擇的能力，在實驗中是有限的，以使必要的聯系發生和被測量。例如，將特定的傳感器與特定的網絡和應用聯系起來，然后再與特定的射手聯系起來。實驗設計者這樣做是為了實驗各種元素一起工作如何提高反應能力。

在實驗中，收集者/分析者根據收集者的觀察分析得出教訓，以回答學習需求。在可能的情況下，這些問題在性能或有效性方面進行衡量，以提供可衡量的數據。這可能是基于技術能力的定量數據或基于操作有效性的定性數據。這些數據通常支持概念、物資和組織的發展。實驗負責人在不同的地方公布實驗結果。為了整合實驗數據，未來和概念中心正在開發Forge。Forge是一個 "結構模塊化的日期環境，促進了現代化進程的同步和整合，使陸軍現代化企業協作和共同運作的進展圖"。用戶可以訪問Forge來查找最終的實驗報告。Forge提供了一種能力，可以看到計劃的實驗，以及他們的學習需求和結果。經驗教訓社區可以使用Forge來了解分析家們提出的問題。根據經驗教訓社區在操作和訓練中看到的情況，社區可能能夠完善和/或幫助回答一些學習需求。

以“融合項目”為例

融合項目21（PC21）是上述內容的一個很好的例子。AFC根據需要學習的內容設計了PC21。陸軍的跨職能團隊（CFTs）和能力發展整合局（CDIDs）以及其他機構根據他們需要回答的問題提交了學習需求，以便為高級領導人的決策提供信息。在PC21中，有兩個關鍵領域的實驗需要解決。第一個是單個技術的性能。第二個問題是基于這些技術結合后如何提高作戰部隊的能力。為了解決這些問題，未來與概念中心和聯合現代化司令部（JMC）開發了用例作為實驗場所。設計者使用特定的領域，如傳感器到射手或綜合空中和導彈防御來開發用例。JMC制定了執行檢查清單（EXCHECKs），逐步描述了預期發生的情況。EXCHECK是收集數據的關鍵部分，以收集每個行動，為以后的分析提供基礎。PC21進行了多次迭代，以觀察和測量變化。觀察收集器進行了根本原因分析，以確定哪些因素促成了實驗中發生的事件。然后，對這些單獨技術的分析與對它們與其他技術的使用分析相結合，以發現它們如何能夠提高部隊的有效性。

了解需要學習的內容并集中收集努力是PC21成功的關鍵。由研究與分析中心（TRAC）、美國陸軍測試與評估司令部（ATEC）、陸軍作戰能力發展司令部（DEVCOM）分析中心（DAC）以及CFTs和CDIDs組成的PC21數據收集與分析（DC&A）團體將學習需求細化為分析的基本要素。DC&A進一步將分析的基本要素分解為性能和效果的衡量標準。這提供了必要的基線數據要求，以顯示收集者在實驗中必須追求的目標。DC&A研究了如何收集這些數據要求。對于定量數據，電子能力可以收集一些數據。在不可能的情況下，數據收集者收集具體的時間或其他數字元素，供以后分析。數據收集員和分析員收集額外的定性數據，如士兵和領導對技術效用的想法，或通過調查、熱洗和其他投入使用的潛在技術。數據收集員和分析員將收集到的原始數據輸入陸軍實驗資源數據庫（AERDR）。AERDR為所有陸軍實驗數據提供了一個數據庫。然后，代表PC21數據收集和分析界各要素的分析人員能夠使用這些數據，得出他們輸入實驗報告的結論。在未來，實驗發起人將在Forge發布這些類型的報告，供陸軍和聯合伙伴使用。高級領導人可以使用分析的結果來決定各種技術的發展方向。未來的 "聚合項目 "實驗將進一步納入概念和編隊。

結論

陸軍實驗對于向未來部隊提供能力超配至關重要。像 "融合項目 "這樣的實驗提供了一個場所，作戰部隊可以對未來能力提供反饋。這種反饋對于為高級領導人做出資源決策提供信息至關重要。作戰部隊指揮官對實驗的設計和收集的理解有助于他們更好地理解他們在這個過程中的關鍵作用。

《2022年國家安全戰略》和《國防戰略》明確指出，美國正處于一個決定性的十年，世界大國之間的地緣政治競爭條件將被確定。美國防部將以三種相互關聯的方式推進其優先事項--通過綜合威懾、戰役和建立持久優勢。加快技術進步和創新是通過這些戰略途徑實現美國防部優先事項的關鍵因素。美國和盟國在技術和創新方面的領先地位長期以來一直是其軍事優勢的一部分。其將采取措施保持領導地位，并對抗競爭對手。為了應對這一挑戰，《國家發展戰略》提出"廣泛而深入地改變生產和管理軍事能力的方式......為軍事優勢構建一個持久的基礎。"

根據國家發展戰略，美國國防科技企業必須 "利用美國的不對稱優勢：創業精神和多樣性和多元化的想法和技術生成系統，推動無與倫比的創造力、創新和適應性。" 通過這些不對稱的優勢，將創造、分析、測試、獲取和保護所需的知識和工具，以滿足國家發展戰略的三個戰略途徑。

在這個科學和技術戰略中，確立了競爭優勢的方式。將專注于聯合任務，以速度和規模創造和發揮能力，并確保研究和開發的基礎。

三個方面的任務：

1.關注聯合任務：投資于信息系統，并建立嚴格的、著眼威脅的分析程序，更好地使國防部在其科學和技術投資中做出明智的選擇。

2.以速度和規模創建和部署能力：培育更具活力的國防創新生態系統，加速新技術向應用領域的過渡，在國防部內外建立有效溝通。

3.確保研發的基礎：招募、保留和培養人才，振興基礎設施，提升數字基礎設施，促進利益相關各方更強有力的合作。

維護美國國家安全的三大類14個關鍵技術領域，分別是：

下一場戰爭將在一個高科技戰場上進行。但哪些技術將產生真正的影響？美國將在哪里找到技術優勢？這份CSIS報告確定了在與近似對手的戰斗中可能產生差異的七種技術。其中三項是 "沖刺"技術，美國應以大量的資源和集中的承諾積極追求進步：量子傳感和計算、生物技術和安全、冗余的通信網絡。四個是 "后續 "技術，美國應該支持和引導私營部門正在進行的努力：高性能電池、人工智能/機器學習、天基傳感器和機器人技術。

在這些技術中，任何一項失敗的后果都是巨大的——它們可能導致勝利和失敗的區別。本報告旨在將工作重點放在情報工作、混合戰爭、競爭和沖突等重要領域，以便為今天的競爭和未來的潛在沖突做好準備。

1 安全和冗余的通信

明天的戰斗將在很大程度上取決于通信。部隊的聯合，與盟友的行動，甚至分散的部隊之間的戰術協調，都取決于安全和隨時隨地的通信。遠距離交戰將使通信變得更加關鍵，從提供來襲火力的警告到與遠處的人員協調。高端傳感器套件和實時目標數據只有在用于將信息從傳感器傳輸到射手的通信網絡中才會有效。

2 量子技術

量子技術將徹底改變計算能力、加密和傳感技術。目前的加密技術構建得非常復雜，以至于現代計算機需要數千年的時間才能強行破解。量子計算機將能夠在幾分鐘內破解非對稱加密。同時，量子傳感器利用微小粒子的敏感性來測量環境中的微妙變化，包括旋轉、任何頻率的電磁信號和溫度。量子傳感器可以使一個導航系統即使在被GPS拒絕的環境中也能運行。

3 生物工程

在軌能力的巨大進步將在空間領域創造一個明確的優勢，包括在軌加油、在軌數據處理和彈性空間架構。安裝在小型衛星集群上的高光譜和日益敏感的傳感器，以及配備了傾斜和提示AI/ML算法的機載處理器，可以選擇最可能重要的數據，并迅速下傳到地面網。

4 天基技術

在軌能力的巨大進步將在空間領域創造一個明確的優勢，包括在軌加油、在軌數據處理和彈性空間結構。安裝在小型衛星集群上的高光譜和日益敏感的傳感器，以及配備了傾斜和提示AI/ML算法的機載處理器，可以選擇最可能重要的數據，并迅速下傳到地面網狀結構。

5 高性能電池

現代軍隊對燃料和電力有巨大的需求，從車輛到通信設備到運行背包式無人機和其他戰術監控的筆記本電腦。電力對情報工作也很關鍵--小型化的電池可以為隱藏在不尋常物品中的通信或收集裝置提供燃料。此外，向具有較長停留時間的無人駕駛系統的推進將需要持久的電池系統。

6 AI/ML

通過在國防部行動中的適當整合，人工智能/ML系統將加速--并使美國國家安全界的大多數核心功能復雜化。處理龐大的數據集和透過噪音關注信號的能力將幫助情報人員更有效地提供指示和警告，幫助政策制定者了解復雜的趨勢，并幫助作戰人員管理多層次的戰場，包括自主車輛和全域的戰爭。

7 機器人技術

機器人的進步，結合自主或半自主的能力，將有可能在戰場內外的危險情況下將人的生命風險降到最低，并執行對人來說不可能或危險的任務。

美國仍然是世界上最突出的軍事和技術力量。在過去十年中，美國認識到人工智能作為力量倍增器的潛力，越來越多地將人工智能（AI）的熟練程度視為美國重要利益和保證美國軍事和經濟實力的機制。特別是，在過去十年中，人工智能已成為美國國防的一項關鍵能力，特別是考慮到2022年美國國防戰略對印度-太平洋地區的關注。

因此，美國國防部（DoD）（以及美國政府和國防機構總體上）對人工智能和相關新興技術表現出越來越大的熱情。然而，雖然美國目前在學術界和私營部門的人工智能研究和開發方面取得了巨大進展，但國防部尚未在廣泛范圍內成功地將商業人工智能的發展轉化為真正的軍事能力。

美國政府在利用國防人工智能和人工智能支持的系統方面通常處于有利地位。然而，在過去的幾年里，各種官僚主義、組織和程序上的障礙減緩了國防部在國防人工智能采用和基于技術的創新方面的進展。最關鍵的是，國防部遭受了復雜的收購過程和廣泛的數據、STEM和AI人才和培訓的短缺。從事人工智能和人工智能相關技術和項目的組織往往是孤立的，而且還存在必要的數據和其他資源相互分離。在美國防部內部存在一種傾向于可靠方法和系統的文化，有時趨向于勒德主義。所有這些因素都導致了人工智能采用的速度出奇的緩慢。美國家安全委員會2021年提交給國會的最終報告總結說，"盡管有令人興奮的實驗和一些小型的人工智能項目，但美國政府離人工智能就緒還有很長的路要走"。

因此，盡管人工智能有可能增強美國的國家安全并成為一個優勢領域，而且鑒于美國在軍事、創新和技術領導方面的長期傳統，人工智能有可能成為一個薄弱點，擴大 "美國已經進入的脆弱窗口"。 如果美國不加快創新步伐，達到負責任的速度，并奠定必要的制度基礎，以支持一支精通人工智能的軍隊，人工智能將繼續成為一個不安全點。

去年，美國防部在這些挑戰中的一些方面取得了進展，調整了國防人工智能的方法。2022年6月，美國防部發布了《負責任人工智能戰略和實施途徑》，將更有數據依據的、負責任的、可操作的人工智能工作列為優先事項，此后開始執行。最重要的是，美國防部已經啟動了對其人工智能組織結構的重大改革，創建了一個新的首席數字和人工智能辦公室（CDAO），以整合其不同的人工智能項目和利益相關者，并使其與該部門的數據流更好地協調。值得注意的是，美國國防部目前正在對其國防人工智能的整體方法進行重大變革和振興。然而，這些新的人工智能努力是否足以讓美國彌補失去的時間，還有待觀察。

自主系統將塑造戰爭的未來。因此，土耳其的國防人工智能（AI）發展主要側重于提高自主系統、傳感器和決策支持系統的能力。提高自主系統的情報收集和作戰能力，以及實現蜂群作戰，是發展國防人工智能的優先事項。雖然土耳其加強了自主系統的能力，但在可預見的未來，人類仍將是決策的關鍵。

人類參與決策過程提出了一個重要問題：如何有效確保人機互動？目前，自主系統的快速發展和部署使人機互動的問題更加惡化。正如土耳其國防工業代表所爭論的那樣，讓機器相互交談比較容易，但將人類加入其中卻非常困難，因為現有的結構并不適合有效的人機互動。此外，人們認為，人工智能對決策系統的增強將有助于人類做出更快的決定，并緩解人機互動。

土耳其發展人工智能的意圖和計劃可以從官方戰略文件以及研發焦點小組報告中找到。突出的文件包括以下內容：

• 第11個發展計劃，其中規定了土耳其的經濟發展目標和關鍵技術投資。

• 《2021-2025年國家人工智能戰略》，它為土耳其的人工智能發展制定了框架。

• 焦點技術網絡（Odak Teknoloji A??，OTA?）報告，為特定的國防技術制定了技術路線圖。這些文件提供了關于土耳其如何對待人工智能、國防人工智能和相關技術的見解。

土耳其特別關注人工智能相關技術，如機器學習、計算機視覺和自然語言處理，其應用重點是自主車輛和機器人技術。自2011年以來，自主系統，主要是無人駕駛飛行器（UAV），仍然是土耳其人工智能發展的重點。此后，這已擴大到包括所有類型的無機組人員的車輛。同時，用人工智能來增強這些車輛的能力也越來越受到重視。人工智能和相關技術的交織發展構成了土耳其人工智能生態系統的核心。

土耳其的人工智能生態系統剛剛起步，但正在成長。截至2022年10月，有254家人工智能初創企業被列入土耳其人工智能倡議（TRAI）數據庫。土耳其旨在通過各種生態系統倡議在其國防和民用產業、學術機構和政府之間創造協同效應。由于許多組織都參與其中，這些倡議導致了重復和冗余。冗余也來自于人工智能技術本身的性質。由于人工智能是一種通用技術，可以應用于不同的環境，各種公司都有用于民用和國防部門的產品；因此相同的公司參與了不同的生態系統倡議。此外，民用公司與國防公司合作，在國防人工智能研究中合作，并提供產品，這是司空見慣的。

土耳其鼓勵國際人工智能在民用領域的合作，但不鼓勵在國防領域的合作。然而，由于技能是可轉移的，國防人工智能間接地從這種合作中受益。

土耳其非常關注自主系統發展中的互操作性問題，特別是那些具有群集能力的系統。除了蜂群，北約盟國的互操作性也是一個重要問題。因此，土耳其認為北約標準在發展自主系統和基礎技術方面至關重要。

土耳其目前對人工智能采取了分布式的組織方式。每個政府機構都設立了自己的人工智能組織，職責重疊。目前，盡管國防工業局（Savunma Sanayi Ba?kanl???，SSB）還沒有建立專門的人工智能組織，但SSB的研發部管理一些人工智能項目，而SSB的無人駕駛和智能系統部管理平臺級項目。目前，根據現有信息，還不清楚這些組織結構如何實現國防創新或組織改革。

土耳其尋求增加其在人工智能方面的研發支出，旨在增加就業和發展生態系統。SSB將在未來授予更多基于人工智能的項目，并愿意購買更多的自主系統，鼓勵研發支出的上升趨勢。然而，盡管土耳其希望增加支出，但金融危機可能會阻礙目前的努力。

培訓和管理一支熟練的勞動力對于建立土耳其正在尋找的本土人工智能開發能力至關重要。這包括兩個部分。首先是培養能夠開發和生產國防人工智能的人力資源。因此，土耳其正在投資于新的大學課程、研究人員培訓、開源平臺和就業，同時支持技術競賽。第二是培訓將使用國防人工智能的軍事人員。國防人工智能也正在慢慢成為土耳其武裝部隊（Türk Silahl? Kuvvetleri，TSK）培訓活動的一部分。目前，關于土耳其打算如何培訓軍事人員使用國防人工智能的公開信息非常少。

人工智能（AI）領域的不斷進步以及在關鍵部門整合AI系統的工作正在逐步改變社會的各個方面，包括國防部門。盡管人工智能的進步為增強人類能力和改善各種決策提供了前所未有的機會，但它們也帶來了重大的法律、安全、安保和倫理問題。因此，為了確保人工智能系統的開發和使用是合法的、道德的、安全的、有保障的和負責任的，政府和政府間組織正在制定一系列規范性文書。這種方法被廣泛稱為 "負責任的人工智能"，或道德的或值得信賴的人工智能。目前，負責任的人工智能最引人注目的方法是開發和運作負責任或道德的人工智能原則。

聯合國裁研所的 "在國防中實現負責任的人工智能 "項目首先尋求對負責任的人工智能系統的研究、設計、開發、部署和使用的關鍵方面建立共同的理解。然后，它將審查負責任的人工智能在國防部門的運作情況，包括確定和促進良好做法的交流。該項目有三個主要目標。首先，它旨在鼓勵各國采用和實施能夠在開發和使用人工智能系統中實現負責任行為的工具。它還試圖幫助提高透明度，促進國家和其他關鍵人工智能行為者之間的信任。最后，該項目旨在建立對負責任的人工智能關鍵要素的共同理解，以及如何將其付諸實施，這可以為制定國際公認的治理框架提供參考。

本研究簡報概述了該項目的目標。它還概述了項目第一階段的研究方法和初步結果：制定共同的原則分類法和對各國采用的人工智能原則進行比較分析。