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人工智能驅動的無人機已從未來構想演變為重塑現代戰爭格局的現實力量。隨著國家與非國家行為體的廣泛使用，它們正挑戰傳統軍事主導權，并暴露全球防御體系的新弱點。

人工智能與無人機技術的融合引發戰爭形態深刻變革。具備自主協同、規模可擴展特性的AI無人機蜂群，對奉行集中指揮、昂貴平臺與梯次升級的傳統軍事強國構成戰略挑戰。此類系統的擴散使非國家行為體能以低成本獲得精確打擊與高作戰韌性，實現與傳統軍隊的戰略均勢。這一技術變革更深遠影響著主權安全、威懾戰略及全球安全規范。

技術顛覆與非對稱優勢邏輯

AI無人機的戰略價值在于顛覆傳統軍事不對稱性。技術賦能使資源有限的行為體可對優勢力量造成不成比例損傷。烏克蘭運用國產無人機深入俄控區打擊遠程轟炸機，迫使俄軍抽調前線防空單元，正是這種變革的實證。蜂群技術通過數十乃至數百架廉價無人機實施防御飽和攻擊與雷達盲區突防，使弱勢方能對強大對手施加實質性消耗。

非國家行為體同樣展現無人機非對稱效用。2019年胡塞武裝協調無人機與巡航導彈襲擊沙特美軍設施，致使沙特石油產量驟降50%。此類戰術證明即便資源匱乏的團體，也能通過改裝商用無人機精確打擊戰略基礎設施。

戰略脆弱性與防御缺口

針對導彈與有人戰機優化的傳統防空體系，難以應對小型、高速、密集的無人機威脅。2024年真主黨對以色列國防軍基地的多無人機協同攻擊，突破多層防空網致四名士兵陣亡，暴露出"鐵穹"系統攔截緊湊型低空無人機的嚴重局限。

沙特"愛國者"導彈系統同樣未能阻截2019年胡塞襲擊，凸顯現役導彈防御架構對此類新興威脅的適應性不足。防御缺口還延伸至電子戰領域：多數地區的反無人機干擾系統尚未實現全地形全天候可靠部署。

無人機擴散的地緣政治博弈

無人機技術的擴散并非偶然，而是大國爭奪新興技術控制權的宏觀地緣政治角逐體現。土耳其向阿塞拜疆、烏克蘭、埃塞俄比亞等國出口的"拜拉克塔爾TB2"無人機已重塑戰場格局與地緣聯盟體系。2020年納戈爾諾-卡拉巴赫沖突成為早期例證：阿塞拜疆軍隊運用土耳其無人機摧毀亞美尼亞坦克與防空系統，決定性扭轉戰局。該案例揭示無人機擴散如何使地區強國無需直接干預即可改變局部力量平衡。

伊朗同樣構建了致命技術供應鏈，向俄羅斯、真主黨、胡塞武裝等客戶及代理人輸出無人機能力。由此形成的無人機賦能行為體網絡正挑戰西方影響力，削弱傳統力量投送體系。

軍事條令整合

軍事強國正加速修訂作戰條令以融合AI無人機系統。美國國防部2023年宣布的"復制者計劃"旨在18-24個月內量產數千套自主系統，以抗衡對手在印太地區的技術進展。這標志條令轉型：未來戰爭將不再是戰斗機與航母等傳統平臺的對抗，而是網絡、數據與可消耗自主系統的綜合較量。

俄烏戰爭推動俄羅斯加速投資"巡飛彈藥"與自殺式無人機，此類裝備已在前線實現常態化運用。伊朗同樣將無人機嵌入威懾戰略體系，用于偵察監視、直接打擊及區域力量投射。

最優與最劣情景推演

最優情景下，全球軍事行為體成功適應AI無人機戰爭的顛覆性本質。反無人機技術、電磁防御系統與AI威脅探測的投入構建彈性防御架構，關于自主無人機負責任使用與出口的國際協議得以落實，防止其擴散至惡意行為體。作戰條令調整確保系統在明確交戰規則下運行，降低意外升級或自主瞄準失誤風險。

最劣情景中，自主無人機蜂群在非國家行為體、民兵組織及代理人中廣泛擴散。低準入門檻與監管缺失導致致命技術快速蔓延，武裝沖突充斥不可預測的空中威脅，傳統防御體系崩潰并動搖脆弱地區穩定。錯誤歸因、信號欺騙及自主瞄準失誤可能引發無端報復性打擊，加劇區域乃至全球沖突升級風險。在此環境下，國家主權侵蝕不再通過軍事占領實現，而是經由分散化無人機敵手實施的持續性領土安全破壞達成。

結論

AI無人機蜂群的出現標志全球軍事格局轉折點。胡塞武裝襲擊沙特油田、真主黨攻擊以色列、烏克蘭無人機反攻等案例，昭示這些系統如何瓦解戰略威懾并挑戰國家中心主義軍事范式。若放任自流，蜂群技術將加速地區軍備競賽、破壞平民安全并扭曲戰時規范。為維系傳統軍事優勢的有效性，各國必須在技術革新之外同步推進外交與法律創新，以管控21世紀自主致命系統的擴散與應用。

參考來源：iari

大國競爭已不再局限于傳統戰場，更延伸至數據、算法與人工智能（AI）領域。隨著敵對勢力將虛假信息武器化、網絡攻擊持續升級，美國面臨新挑戰：如何在保障敏感數據安全的前提下開發更強大的機器學習系統。

聯邦學習（FL）技術直面此挑戰。其允許AI模型在分散式網絡中訓練而無需傳輸原始數據，從而增強安全性、保護隱私并保持操作控制權——這些特性對國家安全至關重要。

聯邦學習運作機制??

傳統AI模型依賴中心化可信訓練環境，默認所有參與者可靠。但現實政府系統中，內部威脅與外部攻擊始終存在風險，該假設并不成立。正如加夫尼等人（2021）指出，單一受感染參與者即可污染模型學習過程。聯邦學習通過內置防護機制檢測隔離此類攻擊，為國土安全、作戰持續性與政府運作持續性提供強韌保障。

這些威脅印證聯邦網絡安全核心原則：“零信任”架構。在此環境中，所有內外部參與者均不被默認信任。聯邦學習通過最小化共享攻擊面、支持敏感數據免傳輸式更新驗證強化該模型。即便在多機構斷聯場景中，其隱私保護架構仍可與零信任安全框架無縫協同。當政策法規或實操限制阻礙數據直接共享時，該架構使跨機構團隊協作成為可能。隨著聯邦機構推進基礎設施現代化，聯邦學習的分散化優勢在敏感受監管環境中價值日益凸顯。

敏感受監管領域的聯邦學習應用??

聯邦學習（FL）可在政府、國防、醫療及公共事業網絡中運行，使私有數據保留在本地，同時支持企業級模型開發。這種分散化模式特別適用于需遵守隱私法規或處理涉密信息的機構。

據Check Point研究顯示，2024年美國公共事業系統遭受的網絡攻擊同比激增70%，凸顯關鍵基礎設施的脆弱性持續加劇。

現代公共事業高度依賴AI驅動型監控、預測性維護及網絡威脅檢測系統維持高效安全運行。這些模型通常需基于分布式系統（如發電站、智能電表及物聯網電網）采集的敏感運營數據訓練。數據集中化存儲帶來顯著風險——特別是當攻擊面持續擴大時。聯邦學習提供安全替代方案：允許各站點在本地訓練模型，僅共享模型更新而非原始數據。在高風險行業（如公共事業），聯邦學習能實現協作式AI開發，同時保障系統韌性、控制權與運營安全。

??敏感系統防護：聯邦學習實戰案例??

軍方、退伍軍人醫院（VA）與民用醫院正采用AI技術輔助診斷、臨床決策及運營優化。此類應用需訓練處理醫學影像、實驗室結果甚至人力數據的模型，以識別疾病、推薦診療方案或優化分診流程。然而此類數據的應用面臨隱私與合規風險：《健康保險流通與責任法案》（HIPAA, 1996）及《聯邦風險與授權管理計劃》（FedRAMP）等法規使患者信息集中化存儲困難重重——尤其隨著遠程診療平臺與移動應用擴大數據暴露面。

聯邦學習開辟安全新路徑：各醫院可協作訓練AI模型而無需傳輸原始患者數據。即使系統架構與政策不同的機構，亦能改進共享模型性能，全程無需交換受保護的健康記錄。

該模式已在部分私立醫療領域實踐：
 “競爭性私立醫院間的特定病理科室……通過各自數據集聯合訓練共享診斷算法。”——ParraMoyano、Schmedders與Werner（2024）

例如退伍軍人事務部可與民用醫院網絡合作提升早期疾病診斷準確率。通過聯邦學習，各機構使用自有患者影像或檢測結果本地化訓練模型。在零數據共享前提下，雙方均可獲取更強大、更多元的模型性能，實現隱私合規與技術創新雙贏。

圖：聯邦學習可在政府、國防、醫療及公共事業網絡等敏感環境中運行。

應急響應與國家持續性的韌性AI??

美國國土安全部（DHS）與國防部（DoD）擬解決的共同挑戰：如何在增強國家戰備能力的同時保護支撐關鍵任務的敏感數據。無論是協調網絡威脅響應、管理災難后勤還是確保作戰持續性，兩機構都依賴分布式（通常涉密）數據進行實時決策。然而傳統AI模型要求數據集中處理，這在遵循“零信任”原則與嚴格訪問控制的環境中加劇風險。

如《信號媒體》“新興前沿”專欄2024年1月刊所述，情報界正在開發以網絡安全為核心的AI框架——聯邦學習通過支持機構間原始操作數據零暴露的協作機制，為此提供關鍵助力。

DHS與DoD的協作體系已趨成熟：國家災難醫療系統（NDMS）協調大規模醫療響應，聯合網絡防御協作組織（JC3）整合聯邦資源抵御數字威脅。這些行動反映共同使命：高壓環境下保障國家運行持續性。

聯邦學習通過支持危機前的模型預訓練強化該使命。設想DHS、聯邦應急管理局（FEMA）與DoD聯合開發現實場景可部署的AI系統，預測病患激增、資源短缺或網絡中斷。借助聯邦學習，各機構可利用歷史任務數據本地化訓練模型，全程無需傳輸患者信息、涉密后勤數據或內部系統活動痕跡。由此生成提前預制、安全就緒的實戰工具，在分秒必爭的危機時刻即刻啟用。

無論用于戰備支持或應急響應，聯邦學習為危機管理賦予前瞻性與靈活性。這是實現兼顧韌性及隱私保護的AI系統的務實舉措，可在不危及防護數據的前提下捍衛國家安全。

??聯邦學習在國家安防AI中的未來??

從守護患者數據到助力機構應對突發事件，聯邦學習證實安全創新不僅可行而且必要。其賦予團隊快速響應、高效協作的能力，同時嚴格遵循安全信任準則。

隨著AI持續重塑國家威脅應對模式，聯邦學習以“隱私優先”的務實路徑脫穎而出。它使機構能構建更智能的工具，負責任地共享洞察，并牢牢掌控核心數據。

展望未來，政府與產業界需共同投資試點項目、共享標準及實戰測試。共建進程愈快，系統韌性與實力愈強。

聯邦學習不僅是數據防護機制，更是任務信任與國家戰備能力的核心保障。

參考來源：afcea

人工智能（AI）正引發全球各行業的革命性變革，防務領域亦不例外。隨著全球安全威脅日益復雜化與數字化，各國正重新思考如何保障邊境安全、解析情報并執行任務。從增強態勢感知到高性價比解決方案，AI正為更智能、更高效、更安全的防務系統開辟道路。

至2028年，全球軍事AI支出預計將突破300億美元。歐洲正加速防務AI投資布局，為具備技術響應能力的企業創造重要機遇。

現代防務中AI的角色：核心創新

防務領域正經歷由AI技術進步驅動的結構性變革，重塑軍事行動的規劃、執行與評估方式。以下歐盟支持的項目彰顯AI如何應對戰略防務優先事項（據最新行業洞察）：

• AI4DEF：智能化決策與多域作戰

"國防人工智能"（AI4DEF）項目聚焦運用AI提升態勢感知、優化決策能力，并強化跨域（含無人機任務與聯合情報監視偵察/ISR分析）規劃效能。通過AI整合，防務系統可實現海量數據實時處理，驅動快速精準決策。該項目凸顯歐洲將AI嵌入陸、空、網、天多域作戰的實踐路徑。

• ARCHYTAS：高能效與成本效益AI方案

"基于非常規加速器的可靠/高能效AI系統架構"（ARCHYTAS）項目優先開發可擴展的節能AI基礎設施，集成神經形態計算與光電加速器等前沿技術，兼顧性能與可持續性目標。此項目反映歐洲現代防務系統對技術創新與環境責任的雙重關注。

• STORE：防護成像與戰術數據安全

"光電圖像識別評估共享數據庫"（STORE）計劃旨在構建AI算法支撐的安防成像數據庫，實現戰術級實時分析。該計劃增強地面作戰態勢感知能力，確保關鍵任務成像系統符合嚴苛網絡安全標準——這對保護當今技術驅動沖突環境中的國家利益至關重要。

歐洲防務AI

歐洲國家正通過"歐洲防務基金"（EDF）等倡議追求更高防務自主權與創新能力。該基金資助AI、先進計算與互操作性解決方案的跨境研發。AI4DEF、ARCHYTAS與STORE等項目印證了歐洲強化防務韌性、降低對外部技術依賴的決心。

隨著歐洲各國加大推進軍事能力現代化，北美企業引入AI解決方案并與歐洲協作正加速形成。然而，歐洲市場的進入面臨監管復雜性、文化差異與本地化銷售策略需求等挑戰。

AI4DEF、ARCHYTAS與STORE等防務AI進展標志著行業變革機遇。通過提升態勢感知、優化決策與強化網絡安全，AI正助力防務機構高效運作。對企業而言，此刻是將專業能力引入、共塑防務創新未來的最佳時機。

參考來源：eurodev

在安全威脅持續升級的時代背景下，全球各國正運用人工智能（AI）強化軍事監控能力，構建更強大的防御體系與邊境防護機制。AI技術通過革新監控手段，不僅提升邊境安全效率，更賦予預測性判斷與主動干預能力，實現戰略級轉型。究竟何種技術路徑驅動AI改變軍事行動與邊防模式？國防體系中的AI系統未來將如何演進？

AI在軍事監控中的崛起

國防機構采用AI賦能的軍事監控系統，因其需即時威脅偵測能力與實時情報處理效能。傳統人工監控廣域區域易因操作員疲勞與人為失誤導致疏漏，而AI技術可同步處理海量數據，捕捉人工篩查易忽略的異常模式。

現代國防力量正部署AI面部識別與動態檢測系統，實現超越以往任何時期的瞬時威脅識別速度。安全基礎設施的構建愈發依賴現代技術的協同運作。

智能監控無人機的國防應用

智能監控無人機為空域防御體系帶來重大突破。AI增強型無人機可自主運行監測關鍵區域，探測未授權行動并實時傳輸動態信息。無人機計算機視覺技術在軍事行動中的應用，能精準區分平民、野生動物與潛在威脅，在提升識別精度的同時壓縮響應時間窗口。

通過AI驅動傳感器網絡，無人機可根據實時監控數據動態調整監控策略，從而擴展作戰維度。國防力量借助AI算法評估移動模式以預測滲透路線，在采取預防性反制前即實現邊境安全升級。

人工智能驅動的面部識別與生物特征驗證

人工智能安全應用在提升運行效率的同時，因基于AI的面部識別技術引發重大爭議。面部識別部門廣泛運用于核查重要人員身份，特別是在邊境地區或軍事區域監控場景。AI賦能的生物特征安全驗證系統可創建高安全等級管制區，僅限授權人員通行。

AI使邊檢站通過數據庫分析功能在不到一秒內快速驗證人員身份。結合AI輔助的實時監控分析減少人工介入，既加速通關流程，又有效阻止未授權人員進入。

基于AI的周界防御解決方案

軍事基地與國境線的防護仍是重大安全挑戰。安全機構可通過AI驅動的周界防御自動化系統，實現可疑事件識別、自動報警及必要防御行動觸發。

此類系統搭載的AI技術可持續監控設定邊界內的動態，直至檢測到未授權行為并立即觸發入侵警報。通過機器學習分析歷史入侵事件，安全部隊能優化針對潛在威脅的響應機制。

邊境安全中的預測性分析與AI

現代安防體系已不再滿足于被動響應。未來防御系統將依托AI提供的邊境威脅預測能力，在事件實際發生前實施干預。AI通過分析歷史事件、氣象因素與國際政治態勢，預測最可能發生滲透的敏感區域。

采用AI驅動的智能邊境巡邏分析系統后，安全部隊無需僅依賴人工經驗決策。AI模型通過分析安防漏洞，指引巡邏力量聚焦高風險區域。當AI整合衛星圖像、社交媒體情報與傳感器數據構建全域態勢感知時，其邊境安防效能達到峰值。

邊境安全中的AI與大數據協作

AI與大數據分析系統的協同工作實現邊境防御效能最大化。AI處理海量信息源，發現人類專家易忽略的關聯模式。機器學習模型處理這些數據集，構建實時響應安全威脅的監測框架。

基于走私路線歷史數據的AI系統可識別熱點區域，建議增強特定區域的巡邏密度。整合傳感器網絡的AI軍事監控系統，使軍隊與邊境巡邏機構形成對敵方的壓倒性優勢。

人工智能在海空監控中的實踐

領土邊界不僅限于陸地，還涵蓋海域與空域。AI開發的技術監控能力，現可通過防御型智能監控無人機實現海岸區域監控與空域防護。搭載AI探測器的高科技無人機協同運作，使安全部門能即時獲取可疑活動、未授權船只及異常航行軌跡信息。

機場與海港運用AI面部識別系統核查旅客身份。由AI生物特征識別技術賦能的安檢流程，可授予授權人員進入受限區域的權限，有效防止未授權人員闖入并阻遏潛在恐襲事件。

軍事與邊境安全的AI未來圖景

AI的快速發展為軍事監控系統帶來積極但復雜的雙重效應。數據隱私保護、潛在的AI偏見及非法數據利用等倫理議題引發持續討論。AI傳感器網絡的安全優勢與實時監控分析技術的結合，使應對挑戰更具可行性。

隨著AI提升軍事計算機視覺技術，邊境安防將趨向更高自動化程度，減少人員涉險需求。國防機構與政府正積極推動AI與大數據在邊防部署，確保安防體系應對新興威脅的韌性。

安全部門致力于構建全AI控制的安防系統，但AI完全替代人工監控防御的時程仍存不確定性。AI軍事監控系統與智能邊防技術的整合，明確指向其將成為未來數年國防體系的核心構成。

參考來源：defence-industries

大數據技術的出現標志著以數據為中心的決策進入了一個新階段，為不同的利益相關者提供了無與倫比的前景，使他們能夠從大量不同的數據集中提取有價值的見解。在軍事領域，信息主導地位至關重要，嫻熟地部署大數據分析技術有可能在復雜和不斷變化的作戰環境中獲得競爭優勢。本文探討了大數據在軍事行動中的變革潛力，特別關注其對戰略制定、戰術實施和整體戰場表現的影響。

大數據徹底改變戰場動態的潛力已引起軍事和情報界的廣泛關注。利用大量數據集為決策過程提供信息、增強態勢感知和優化軍事行動的前景吸引了國防分析師和決策者的興趣。隨著來自移動互聯網、社交媒體和物聯網等各種來源的數字信息的激增，大數據分析因其能夠改變武裝沖突的構思、規劃和執行而在當代戰爭戰略中占據了核心地位。

了解大數據

大數據是指無法使用傳統方法處理的大量結構化和非結構化數據，其特點是數量大、速度快、種類多、真實性強、價值高。5Vs 框架提供了對大數據的整體理解，突出了數據源的多樣性，以及與處理這些數據集和從中提取見解相關的挑戰。在這方面，速度指的是數據生成的速度和移動速度；數量指的是符合大數據標準的數據規模；價值指的是數據的效用和重要性；多樣性指的是數據類型固有的多樣性；真實性指的是數據的可靠性和精確性。雖然數據量、速度、種類、真實性和價值涵蓋了廣泛的范圍，并對闡明如何適當利用大數據做出了重要貢獻，但還可以增加一個特征--可變性。這可能不是大數據本身的定義，但它強調了有效管理大數據的必要性。可變性是指大數據在利用或傳輸過程中的不一致性。

2017年5月25日，在夏威夷檀香山舉行的太平洋陸軍（LANPAC）研討會上，美國陸軍卓越任務式指揮中心司令詹姆斯-明格斯準將討論了利用數據和信息打未來戰爭的重要性。 圖片來源：美國陸軍/賈斯汀-西爾弗斯中士

從本質上講，大數據代表著數據管理模式的轉變，需要創新的方法來利用隱藏在龐大而復雜的數據存儲庫中的潛在價值。在戰爭背景下，大數據包括各種來源，如衛星圖像、傳感器數據、社交媒體饋送和通信截獲。現代沖突中產生的數據量之大、速度之快、種類之多，給軍事組織帶來了挑戰和機遇。通過利用先進的分析技術，如機器學習（ML）和人工智能（AI），軍隊可以從龐大的數據集中提取可操作的見解，從而在戰場上獲得競爭優勢。

不斷變化的戰爭特征

普魯士軍事戰略家卡爾-馮-克勞塞維茨（Carl von Clausewitz）說過，戰爭的本質是不變的，但其表現形式會隨著時間的推移而不斷變化。因此，這些不斷變化的表現形式要求對軍事方法進行調整。沖突的性質不斷演變，包括其各種方式、地理區域、武器裝備和技術進步，正在發生迅速的轉變。從第一次世界大戰到第二次世界大戰的過渡時期就是這種演變的一個顯著例證，在此期間，技術創新在從根本上重塑戰爭格局方面發揮了關鍵作用。這種轉變體現在機械化戰爭的廣泛采用，包括輪式和履帶式車輛，轟炸機和戰斗機等飛機的廣泛使用，以及無線電通信的普遍整合，以協調地理上分散的軍事單元。這些進步給軍事行動的開展帶來了深刻的變化，促使組織結構、訓練方法和領導能力也做出了相應的調整。善于利用這些變革性發展的國家在戰場上取得了決定性的優勢。

目前，我們正在見證戰爭的又一次重大轉變，而這主要是由技術進步推動的。在即將到來的沖突中，具有廣泛數據收集和處理能力的傳感器將得到廣泛部署，從而削弱軍隊隱藏其活動的能力。成本效益高的自主平臺的普及，輔以人工智能和分析工具支持下的商業成像技術和行為跟蹤數據集，將加速環境感知和理解。此外，價格低廉的無人駕駛飛行器（UAV）、巡航彈藥和精確制導彈藥的普及，以及速度、射程和精度的提高，將進一步縮小有效打擊目標所需的時間差。機器人技術和增材制造技術將徹底改變軍事供應和維持行動的后勤模式。

傳感器、人工智能增強型武器和遠程精確火炮系統的廣泛應用將削弱即使是速度最快的平臺的相對靈活性，并增加隱蔽編隊被發現的可能性。此外，橫跨動能和非動能領域的天基和網絡平臺與能力的日益發展，突出表明即將到來的沖突中的戰略地形將超越陸地范圍。支配戰場動態的基本原則，包括觀察、交戰、機動、通信、保護和后勤支持，正在發生顯著的變化。因此，組織屬性將要求具備適應性、廣泛分散性、準自主功能性、自給自足性、持續機動性以及間歇性整合關鍵演習的能力。在這一行動框架內，任務式分布式指揮的重要性將得到強調，集中式、規定性過強的領導將被淘汰。

美海軍東部艦隊戰備中心（FRCE）V-22 "魚鷹 "飛機生產線的生產控制中心主管在會議期間瀏覽 Qlik Sense 數據儀表板。FRCE 開始使用行業最佳實踐來挖掘和分析數據。FRCE 開始使用行業最佳實踐來挖掘和分析數據，然后將這些信息轉化為可視化信息，幫助領導者做出數據驅動的決策。 資料來源：美國海軍；Heather Wilburn

因此，當務之急是對戰略進行徹底的重新評估，將開源數據與傳統的政府情報相提并論，以優化軍事行動的有效性。此外，軍隊中的人員，無論其接受過何種基礎訓練，都必須表現出對多層面戰區的適應能力，承認在傳統動能交戰的同時還存在著以信息為中心的對抗。盡管出現了非常規挑戰和新穎的沖突解決方法，西方政府實體和軍事機構仍然固守傳統的戰爭模式。

大數據在不斷演變的戰爭中發揮越來越大的作用

當前的戰爭進程已經開始重視信息優勢而非單純的火力。這一轉變凸顯了將指揮、控制、通信、計算機、情報、監視和偵察（C4ISR）等各種要素納入軍事活動的重要性。這一進步的核心是有效收集、分析和快速安全地向軍事單元分發重要信息的能力。

到 2040 年，技術進步，特別是日益經濟的傳感器技術和復雜的大數據分析技術的融合，意味著即時識別和解讀信息的模式將發生改變。許多國際軍事機構認識到這一潛力，目前正在制定戰略，以利用信息的潛力來加強其軍事戰術和能力。這些舉措包括研究新興技術，特別是人工智能，以實現持久監視和完善決策程序。

國防情報機構面臨著在情報分析中利用大數據變革能力的重大機遇。通過將數據科學家納入分析團隊、實施量身定制的信息技術解決方案和確定情報交付的優先次序，這些機構可以提高所有來源情報分析和決策的有效性。這些努力表明，戰場環境和當代國防情報行動都有可能發生范式轉變。在軍事戰略規劃領域，大數據分析在將原始數據轉化為可操作情報方面發揮著至關重要的作用。在這方面，大數據的幾個關鍵應用顯而易見，包括預測分析、增強態勢感知、威脅評估、決策支持機制和優化后勤行動。

大數據在軍事行動中的應用多種多樣，對依賴大量數據輸入的武器系統產生影響，并通過人工智能和機器學習等先進處理技術提高軍事能力。大數據的應用范圍還包括優化采購、運輸和重新部署行動，實現情報收集和分析自動化，以及瞄準對手的數據系統。此外，大數據在軍事拘留行動中發揮著至關重要的作用，例如在反恐工作中使用生物識別數據追蹤個人，這就需要大量的數據存儲基礎設施。

此外，大數據的新興應用超越了傳統界限，將人工智能支持的面部識別用于目標瞄準系統，并利用腦機接口（BCI）技術促進實地武裝部隊人員之間的數據交換，從而有可能增強他們的能力。因此，大數據不僅能改變軍事工具集，還能徹底改變軍事人員的能力。

2017 年，歐洲防務局開展了 "防務建模與仿真中的大數據 "研究，簡稱 "BIDADEMS"，建議歐盟成員國優先探索云計算、非關系數據庫和數據分析等技術。此舉旨在利用大數據的巨大潛力，實現國防建模和仿真目的。同樣，在英國國防部題為 "競爭時代的國防 "的 2021 年指揮部文件中，強調了 "共享和利用 "數據的重要性，認為這對實現多領域整合和信息優勢至關重要。這凸顯了數據從理解戰場動態的工具到成為戰略前沿的不斷演變的作用。

大數據分析有望整合和構建信息，讓所有來源的分析人員都能訪問大量數據，同時提高自動化程度和工作效率。這種能力使分析人員能夠專注于關鍵問題，從而提高情報分析的速度和深度，并能更快地識別情報缺口和異常情況。通過解決現有知識的局限性并擁抱創新，國防情報機構可以以變革的方式利用大數據。這包括將數據科學家納入分析團隊，采用定制和直觀的信息技術解決方案，以及加強情報產出的呈現方式，以實現更有效的決策。鑒于有機會實現勞動密集型數據管理任務的自動化，并通過數據分析釋放巨大的生產力增益，國防情報機構可以克服情報分析的傳統障礙，在解釋復雜的戰斗場景方面取得新的成功。

軍事行動中的大數據：監視、領導和決策

大數據在國防情報分析中的基本作用圍繞軍事行動和監視領域展開。戰場的數字化和與沖突地區物理環境有關的大量詳細數據顯著拓寬了國防情報的收集范圍。大數據是促進即時態勢感知、監控敵對活動和識別模式的重要工具，對軍事決策和行動至關重要。這些即時洞察力可促進在軍事行動中做出更加知情和適應性更強的決策，最終完善戰術戰略。

大數據的出現促使決策者和指揮官認識到其在形成戰略見解和情報分析方面的重要性。大量可訪問的數據極大地改進了實時情報分析，促進了軍事行動期間知情、適應性強的決策過程。數據分析方法從根本上改變了情報分析和戰略規劃的特點，使以數據為中心的國防情報和軍事行動決策成為可能。

考慮到大數據的崛起，決策者和指揮官必須把握這些數據的潛力及其在戰場上的內在效用。豐富的可用數據可以極大地增強情報分析，并在軍事行動中支持更明智、更靈活的決策過程。此外，數據收集、存儲和組織的動態也在迅速發展，促進了國防情報分析采用更加以數據為導向的方法。隨著社交、移動和本地數據促使大數據激增，對數據科學的高度重視為通過數據分析產生洞察力和知識提供了手段。

2020 年 2 月 4 日，賓夕法尼亞州匹茲堡國際機場空軍儲備站，第 911 通信中隊任務防御小組組長、軍士長 Blaze West 使用網絡脆弱性評估/獵手（CVAH）查看傳感器數據。 圖片來源：美國空軍/Joshua J. Seybert

讓各層級的領導者掌握必要的知識和資源，以駕馭數據豐富的環境，有助于建立更有效的決策框架。通過系統收集、嚴格分析和深入解讀大量數據集，軍事領導人可以識別潛在模式、發現新趨勢并預測潛在威脅，從而促進以實證為基礎的決策過程。此外，數據分析還為指揮官提供了利用戰場動態各方面實時信息的能力，包括車輛和武器狀態、氣象條件、敵方活動和其他相關因素。

預測分析在培養數據驅動型領導力方面發揮著至關重要的作用。利用先進的分析技術來研究歷史上的維持模式，從而提高基層的效率，這為未來的戰略規劃工作提供了巨大優勢。維持部門可熟練整合各種數據源，如全球戰斗支援系統-陸軍（GCSS-A）、陸軍企業系統集成計劃（AESIP）樞紐、綜合人事和薪酬系統-陸軍（IPPS-A）、社交媒體平臺和公開信息，為即將到來的軍事行動開發預測模型。這種積極主動的方法有助于領導者更好地幫助單元做好應對各種潛在情況的準備。

此外，數據分析還能加強陸軍內部有限資源的分配。為領導者配備合適的分析工具可以發現資源利用不足或過度使用的領域，如庫存儲備和維護設施。有了這種認識，管理人員就能更審慎地部署資源，確保資源分配與行動需求相一致。從人員部署戰略到戰略資產的管理，數據驅動的分析所產生的洞察力使領導者能夠做出明智的決策，從而提高資源分配的整體效率。

國防情報領域即將在人工智能和機器學習領域取得重大進展，特別是在其關鍵功能及其在生成預測性見解方面的適應能力和變革能力方面。預計人工智能和機器學習將在提高情報分析的廣度和速度、指導解決關鍵問題以及提高所有來源分析人員的能力方面發揮關鍵作用。

挑戰、局限和風險

雖然大數據具有徹底改變國防情報工作的巨大潛力，但在探索大數據時，有必要對其局限性和倫理因素進行細致的考慮。大數據的影響在解決有關誰、什么、哪里和何時的問題時尤為明顯，主要是利用結構化數據。然而，在解決有關 "為什么 "或 "如何 "的問題時，以及在理解復雜現象時，大數據的有效性可能會受到限制。這凸顯了專家領導和分析人員在應對錯綜復雜的國防情報挑戰中的關鍵作用。在大數據分析領域，協調數據限制與戰略見解的能力和警惕性強調了開發和實施合乎道德的人工智能系統的重要性。這些系統對于在戰略框架內闡明決策和應對措施背后的基本原理至關重要。

隨著大數據分析對軍事行動中戰略決策的影響不斷擴大，有必要對倫理因素和方法論的精確性作出有力的承諾。倫理方面的問題主要涉及潛在的安全隱患、負責任地使用數據、保護隱私和確保數據安全。此外，還需要采用一絲不茍的方法來確保數據分析結果的準確性和可靠性。要想在國防情報管理中成功利用大數據的變革潛力，就必須采取綜合方法，在方法嚴謹的同時，解決倫理原則問題。

來自紐約的首席航空機械師艾迪-卡蘇索爾（Eddie Casusol）在尼米茲級航空母艦約翰-斯滕尼斯號（CVN 74）噴氣機車間查看 F/A-18 發動機測試數據。約翰-C-斯坦尼斯號部署在美國海軍第五艦隊責任區，執行海上安全行動、戰區安全合作和 "持久自由行動 "的支援任務。(美國海軍二等大眾傳播專家夏洛特-奧利弗（Charlotte C. Oliver）拍攝/發布

在國防情報分析中利用大數據是一項固有的挑戰。準確理解和有效利用數據分析需要技術熟練的專業人員。預測表明，與需求相比，數據科學人才和數據分析專業知識的供應嚴重不足，這對尋求利用大數據能力的組織來說是一個值得注意的障礙。此外，技術進步日新月異，將大數據技術無縫集成到既定框架中勢在必行，這些都構成了需要戰略遠見和嚴謹領導力的障礙。

此外，來自國家和非國家行為者的一系列威脅仍然無處不在，這凸顯了獲取、利用和保護數據的日益重要性。在這個時代，網絡威脅帶來的風險堪比常規軍事裝備，而機器學習技術在減輕危險方面提供的能力與導彈防御系統不相上下，因此，戰略必須隨之發展。數據將成為關鍵因素，成為制定和執行有效戰略的基石資源。在這一領域中，選擇合適的盟友對于旨在對敵對實體采取積極主動立場的良性行為體來說至關重要。

因此，機器學習工具和大數據分析不能被視為解決戰爭中遇到的各種挑戰和困難的靈丹妙藥。缺乏對算法的全面了解并不意味著算法具有神秘性。相反，算法有可能通過放大偏見并使之自動化、促進軍事決策過程的非人性化以及阻礙健全的監督機制和問責框架的發展來加劇問題的嚴重性。

結論

盡管大數據徹底改變戰場的前景充滿希望，但將其有效整合到國防情報分析中也帶來了一系列挑戰和機遇。戰略遠見、卓越領導和明智的資源分配是應對這些挑戰和實現所有來源情報分析實質性轉變的關鍵。通過利用大數據的潛力，國防情報機構可以鞏固其在戰場上影響軍事規劃、執行和戰略決策的影響力。一旦這些關鍵見解得以實現，大數據的潛力將得到充分釋放，預示著國防情報領域和當代戰場的范式轉變。

利用人工智能增強人類決策能力將為后臺辦公和作戰環境帶來巨大好處

人工智能（AI）是我們這一代最具顛覆性的技術之一。它對國防領域的影響不亞于任何其他領域。

媒體對這一顛覆性技術的報道往往集中在企業如何利用人工智能取得領先地位的爭議上。(例如，通過開發自主機器人和其他智能武器，在未來戰爭中只需很少或完全不需要人類的投入）。

國際社會的關注加強了這一重點：2018 年 7 月，來自 36 個國家的 2000 多名研究人員簽署了一份不開發致命自主武器的承諾書。同年，谷歌頒布禁令，禁止開發可用于制造武器的人工智能軟件。此舉是在數名員工因谷歌與美國國防部簽訂的遙控飛機視頻分析合同而辭職之后做出的。

但是，人們對自主武器的關注偏離了人工智能給國防組織帶來的主要好處：分析對人類來說過于龐大的數據的能力。通過從數據中獲得洞察力，人工智能可以幫助國防領導人在所有行動中做出更快、更準確的決策，而不僅僅是在戰斗情況下。因此，它正在成為增強而非取代人類智能的基礎技術。

國防組織陷入全球人工智能競賽

在世界各地，國防組織都在爭相將自己定位為人工智能領域的領導者。美國國防部的第三次抵消戰略側重于開發新興技術，而人工智能是其中的一個重要方面。

雖然人工智能在國防領域的應用與日俱增，但大多數仍處于設計、測試或評估階段。在此，強調了使用人工智能可以使國防組織更智能、更簡單、更強大的六個主要領域。

1.使用算法處理信息，以更快、更準確地做出決策。國防組織收集的監控數據來源廣泛，包括社交媒體、衛星、遙控飛機、對手國家的網站以及連接到軍用車輛上的傳感器。人工智能提高了他們分析這些數據的能力，因此他們可以更快地做出決策，更迅速地開展行動。

不過，要大規模實現軍事活動的數字化，國防組織需要保護其服務器和門戶網站上的信息。人工智能可以幫助這些系統自我學習。它還可以幫助組織更好地發現網絡漏洞：在美國，麻省理工學院的計算機科學與人工智能實驗室開發了一個人工智能平臺，可以檢測到85%的網絡攻擊，并減少誤報。

2.通過使武器系統自主化來加強現有武器系統。人工智能可以使機器自動移動、探測和摧毀目標，從而大大提高軍隊的戰斗力。人工智能機器還可以進入人類無法進入的地區，從而擴大戰場。以色列已在加沙邊境附近部署了自動駕駛軍車，用于巡邏和識別威脅。中國正在開發自主潛艇，預計將在 2020 年代部署。

3.自動分配和規劃人力。人工智能可以將士兵的能力和過去的任務表現信息結合起來，然后利用這些信息全面評估他們的優缺點。這將使各機構更有效地將人員與任務相匹配。

英國陸軍一直在使用商業智能軟件和分析工具來簡化和調整他們掌握的大量不同人力數據。通過更好地了解這些數據，他們能夠就如何分配人力做出更明智的決策。他們避免了 7.7 億英鎊的浪費。

4.開展訓練和模擬戰爭。軍隊可以將人工智能納入訓練計劃，創建逼真的模擬場景，讓受訓人員為實戰做好準備。這可以包括實時修改訓練場景，以反映受訓者的能力水平。例如，美國空軍的培訓負責人計劃使用人工智能來觀察受訓戰斗機飛行員在模擬器中的操作練習。人工智能系統將從受訓者的動作中學習。然后，它將根據受訓者的特定學習風格提供實時反饋，使他們學得更快、更好。

5.建立有效的后勤和運輸網絡。人工智能可以幫助軍隊以更低的成本、更少的人力，在正確的時間將正確的部隊、貨物、彈藥和武器運送到正確的地點。在此過程中，人工智能可以幫助軍隊將行動從被動反應轉變為主動出擊，將規劃從預測轉變為預判，并使服務從標準化轉變為個性化。例如，美國一家初創公司正在測試使用人工智能預測美國陸軍車輛的零部件何時可能出現故障，以防止戰場故障。

6.改善戰場醫療。將人工智能整合到機器人手術系統和機器人地面平臺中，有助于減少戰場上的死亡人數，并減少人員傷亡。它還有助于確保軍事醫療工作者掌握所需的技能。美國國防部正與北卡羅來納大學合作開發一種評估病人數據的分析工具。其目的是預測軍事醫護人員在不同情況下應提供的護理類型。

在國防領域部署人工智能的危險

正如前面的例子所示，人工智能是國防的未來。但是，在國防領域使用人工智能也存在實際風險。這些風險包括

• 道德問題。人們越來越關注將生死攸關的決策權交給機器的影響。例如，人工智能可能無法區分平民和戰斗人員，這可能導致意外傷亡。此外，人工智能也很難針對每一種突發情況進行編程，因此它的反應很難預測。人工智能系統之間的對抗可能會產生復雜的環境，它們可能難以適應。

• 安全性。如果對手入侵一個國家的人工智能系統，后果可能是致命的。這可能包括遙控飛機向民用場所投擲炸彈或自主武器殺害無辜者。

• 可預測性和可靠性。配備人工智能的機器會根據開發人員編入其中的復雜算法做出決策。如果這些決策存在缺陷，很難知道是由于輸入的錯誤或偏差，還是因為機器是根據分析做出的決策。無論如何，無法預測人工智能機器可能做出的反應都會讓指揮中心難以實施戰略。此外，也很難讓任何人為人工智能機器在沒有人類參與的情況下做出的決定負責。

最后，人工智能的好壞取決于人們給它提供的數據。但是，由于很難從這些數據中完全消除偏見，人工智能助推的系統可能并不可靠。

在防務中充分利用人工智能，同時最大限度地降低風險

雖然這些風險的結果是國防領域特有的，但風險本身也適用于在任何情況下使用人工智能。

盡管軍隊可能會在安全性、可靠性和可預測性方面進行投資，但配備人工智能的機器可能會給他們帶來的優勢可能意味著他們越過了倫理底線。任何國家的政府都無法阻止別人這么做。但它們可以降低一些風險--例如，就如何開發和應用自主和半自主武器系統達成全球協議。它們還可以繼續在傳感器和射手之間保持人工聯系，使瞄準決策始終包含人工判斷。

與此同時，可以通過以下方式幫助發展人工智能國防：

• 鼓勵頂尖學術機構與軍方開展研究合作
• 為人工智能研發提供更多資助
• 建立有法律支持的數據保護框架
• 制定法規，規定在開發和測試的每個階段都必須進行損害影響評估
• 在教育機構開設人工智能課程，幫助軍民提高技能

采取這些措施將使國防組織能夠實現人工智能的最終效益：在后臺和作戰環境中變得更智能、更簡單、更強大。

參考來源：Derek Dobson

在不斷發展的技術和戰略分析領域，有兩個領域因其深遠的影響和有趣的可能性而脫穎而出：人工智能 （AI） 和博弈論。乍一看，它們可能看起來很不同——人工智能是計算機科學的一個分支，致力于創造智能機器，而博弈論則是研究競爭環境中的戰略決策。然而，當這兩個領域融合在一起時，它們開啟了一個新的可能性領域，徹底改變了我們處理和解決復雜戰略問題的方式。

人工智能和博弈論的交集不僅僅是一個技術聯盟;它代表了我們對戰略、決策和預測分析的理解的范式轉變。人工智能帶來了其無與倫比的計算能力、處理大量數據集的能力和先進的算法。另一方面，博弈論為理解競爭和合作互動的動態提供了一個框架，無論是在個人、公司還是國家之間。它們共同創建了一個強大的工具包，用于駕馭錯綜復雜的戰略決策世界。

在當今數字時代，這種融合尤為有效，因為數字時代數據豐富，計算能力不斷擴展。人工智能的學習、適應和決策能力越來越類似于人類的戰略思維，這是博弈論的一個核心方面。隨著人工智能系統變得越來越復雜，它們不僅在學習下國際象棋或圍棋等游戲。盡管如此，它們也被應用于戰略互動至關重要的現實世界場景——從金融市場到國際外交。

在本文中，我們將踏上人工智能和博弈論的探索之旅。我們將深入研究它們的歷史背景，研究人工智能如何用于解決復雜的博弈論問題，并展望這個令人興奮的跨學科領域的未來。通過了解人工智能和博弈論之間的協同作用，我們可以深入了解戰略決策的未來——一個機器競爭和制定戰略的未來。

人工智能和博弈論的歷史背景和里程碑

人工智能在戰略博弈和博弈論領域的旅程始于不起眼但意義重大的一步。最早的里程碑之一是IBM的“深藍”（Deep Blue）的誕生，這是一款國際象棋計算機，在1997年擊敗了世界冠軍加里·卡斯帕羅夫（Garry Kasparov）。這一事件標志著一個關鍵時刻，展示了人工智能在掌握需要深入戰略思維的游戲方面的潛力。

繼深藍之后，人工智能領域繼續發展，處理更復雜的游戲。一個里程碑式的成就是谷歌DeepMind的AlphaGo，它在2016年擊敗了世界冠軍圍棋選手李世石。圍棋，一個以其大量可能的位置和對直覺的依賴而聞名的游戲，對人工智能來說是一個重大挑戰。AlphaGo的勝利證明了人工智能在學習和制定戰略方面的先進能力，遠遠超出了蠻力計算。

在這些發展的同時，人工智能開始納入博弈論的原理。博弈論的理性決策者之間沖突與合作的數學模型為人工智能算法模擬和分析戰略互動提供了一個框架。這種整合使人工智能能夠超越游戲，應用于現實世界的場景，如經濟建模、政治戰略和社會行為分析。

機器學習是人工智能的一個子集，專注于構建從數據中學習的系統，機器學習的集成進一步推動了人工智能的能力。強化學習等技術，人工智能系統通過執行動作和觀察結果來學習決策，在開發能夠在動態環境中適應和優化策略的人工智能方面發揮了重要作用。

人工智能在預測博弈論中的應用標志著另一個重要的里程碑。人工智能系統經過訓練，可以預測戰略場景中的結果，考慮眾多變量和潛在策略。事實證明，這種能力在金融和經濟等領域非常寶貴，在這些領域，預測市場趨勢和消費者行為至關重要。

隨著人工智能系統越來越善于制定戰略，出現了倫理方面的考慮，特別是在軍事戰略和監視等敏感領域的使用方面。隨著我們邁向未來，圍繞人工智能在戰略決策中的道德使用問題的辯論仍然是一個關鍵的討論。

人工智能在解決博弈論問題中的應用

人工智能在博弈論中的應用在很大程度上延伸到了經濟學和政治學領域。在經濟學中，人工智能算法用于模擬市場行為、模擬競爭性商業場景和優化定價策略。在政治學中，人工智能有助于模擬選舉策略、外交談判和沖突解決。

示例：市場分析中的人工智能 考慮一個簡單的市場場景，公司在價格上競爭。人工智能算法可用于模擬該市場并預測均衡價格。

在政治戰略方面，人工智能可以模擬選舉場景，考慮選民偏好、競選策略和媒體影響等因素。這些模擬有助于了解選舉政治的動態，并制定有效的競選策略。 、

機器學習與預測博弈論

機器學習是人工智能的一個動態子集，它大大增強了博弈論的預測能力。通過分析模式和學習數據，機器學習模型可以預測各種博弈論場景中的結果，為戰略決策過程提供有價值的見解。

在博弈論中，預測建模涉及根據歷史數據和概率算法預測玩家的行動和反應。神經網絡、決策樹和強化學習算法等機器學習模型擅長處理這些復雜的場景。它們可以處理龐大的數據集，找出可能無法立即顯現的模式和戰略，為戰略規劃提供預測優勢。

在商業競爭戰略領域，機器學習模型被用來模擬市場情景，預測各種戰略舉措的結果。例如，公司可以利用這些模型來預測競爭對手對新產品發布、定價變化或營銷活動的反應。這種預測能力使企業能夠更有效地制定戰略，在激烈的市場競爭中領先一步。

行為博弈論中的人工智能

人工智能（AI）在行為博弈論領域發揮著越來越重要的作用，行為博弈論是一門結合了經濟學、心理學和戰略決策學等元素的學科。人工智能在這一領域的貢獻圍繞著理解和預測博弈論背景下的人類行為，為個人如何在戰略情況下做出決策提供了新的視角。

行為博弈論傳統上依賴心理學見解來解釋為什么人們有時會在戰略博弈中做出非理性或意想不到的決策。人工智能，尤其是機器學習模型，通過分析大量的行為數據，加強了對這一問題的理解。這些模型可以識別人類決策中的模式和異常現象，而這些模式和異常現象在傳統分析中可能并不明顯。例如，人工智能有助于理解為什么人們在某些博弈中會偏離納什均衡，或者為什么他們會在經典博弈論預測會出現競爭的情況下進行合作。

考慮一下 "最后通牒博弈"（Ultimatum Game），這是行為經濟學中的一個標準實驗。如果第二個玩家拒絕這個提議，那么兩個玩家都將一無所獲。雖然傳統博弈論認為任何非零提議都應被接受，但人類玩家經常會拒絕他們認為不公平的提議。人工智能模型可以分析此類博弈的數據，預測在什么情況下提議有可能被接受或拒絕，從而深入了解人類的公平與合作觀念。

人工智能的預測能力在涉及復雜人類互動的游戲中尤其有用。通過分析類似游戲的歷史數據，人工智能可以預測玩家在未來游戲中可能的行為。這種能力不僅在學術上很有意義，在市場研究、政治競選和談判策略等領域也有實際應用。

人工智能在博弈論中的未來前景和潛在影響

展望未來，人工智能（AI）與博弈論的交匯蘊含著實現變革性突破的巨大潛力。人工智能技術的飛速發展與博弈論的深刻見解相結合，有望徹底改變各行各業和全球政治的戰略決策方式。

在戰略規劃領域，人工智能分析復雜情景和預測結果的能力將變得越來越復雜。我們可以預見，人工智能系統不僅能模擬商業和經濟領域的可能戰略，還能積極提出最佳行動方案。例如，人工智能可以預測市場波動并提出庫存策略建議，從而徹底改變供應鏈管理；人工智能驅動的交易算法可以預測市場變化并做出實時反應，從而改變金融市場。

在全球政治中，人工智能在博弈論中的作用可以為解決沖突和外交談判帶來開創性的方法。可以開發人工智能系統來模擬國際沖突，并根據歷史數據、當前的政治氣候和潛在的未來情景提出解決方案。這些系統可以協助人類外交官了解不同外交戰略可能產生的結果，幫助預防沖突和促進全球合作。

人工智能系統能夠在戰略規劃和談判方面勝過人類，這一前景帶來了令人興奮和充滿挑戰的可能性。在商業領域，這種人工智能可以談判合同、優化交易，甚至參與高層決策過程。然而，這也帶來了有關透明度、公平性以及人類判斷在關鍵決策過程中的作用等倫理方面的考慮。

結論：引領人工智能與博弈論的未來交匯點

當我們結束對人工智能（AI）與博弈論動態融合的探索時，我們顯然站在了戰略分析與決策新時代的懸崖邊上。從人工智能在戰略博弈中的歷史里程碑、先進的經濟應用、對人類行為的深刻洞察，到人工智能在博弈論中的未來猜想，我們描繪了一幅快速發展的圖景，其中蘊含著豐富的潛力，也充滿了挑戰。

回顧歷程： 我們的旅程始于對歷史的回顧，追溯人工智能從掌握國際象棋和圍棋等棋類游戲到解決經濟學和政治學中復雜博弈論問題的演變過程。這些里程碑不僅展示了人工智能日益增長的實力，也為人工智能更深入地融入戰略決策奠定了基礎。

人工智能在經濟和政治中的作用： 我們深入研究了人工智能在博弈論中的高級經濟應用，探討了人工智能模型如何徹底改變市場分析、消費者行為預測和競爭性商業戰略。在政治領域，人工智能在外交談判和沖突解決建模方面的潛力預示著未來人工智能將在維護全球和平與穩定方面發揮至關重要的作用。

人工智能視角下的人類行為：人工智能在行為博弈論中的探索揭示了人工智能如何促進我們對人類決策的理解。通過分析有關人類行為的大量數據集，人工智能已開始揭示我們如何在戰略背景下做出選擇的復雜性，為從實驗經濟學到社會心理學等領域提供了寶貴的見解。

猜測人工智能的未來影響： 展望未來，我們推測了人工智能在博弈論中的未來，并設想了可能改變行業、重塑全球政治以及重新定義戰略談判性質的突破。人工智能在戰略規劃方面超越人類的潛力既帶來了令人興奮的可能性，也帶來了重大的倫理問題。

平衡技術進步與倫理責任： 當我們擁抱人工智能和博弈論的進步時，我們也必須認識到其對倫理和社會的影響。在將人工智能融入戰略決策過程時，必須堅持透明、公平和維護人類判斷力的原則。人工智能在博弈論中的未來不僅關乎技術實力，還關乎用人工智能增強人類智慧，從而創造一個更具戰略性、更知情、更合作的世界。

用心創新，擁抱未來： 總之，人工智能與博弈論的交叉代表著一個充滿無限可能的前沿領域。它有望徹底改變我們處理和解決復雜戰略問題的方式，為理解和塑造我們周圍的世界提供新的工具。在我們前進的過程中，我們必須以審慎的創新態度對待這一前沿領域，確保人工智能和博弈論的進步能夠為更大的利益服務，并以道德原則為指導，深刻理解其對社會的影響。

參考來源：Enrique J. ávila Mu?oz

人工智能（AI）是一項革命性的技術，它正在覆蓋生活的方方面面，從聊天 GPT 到醫療保健、教育、農業、社交媒體、廣告、客戶服務、金融服務和運輸。然而，它正在徹底改變戰爭和國防。世界主要大國已經開始競相將人工智能引入現代戰爭。目前，人工智能的應用還很有限，也許只是讓算法控制單個武器或無人機群。然而，它正在快速改變現代戰爭的方方面面。正如巴基斯坦駐聯合國代表所表達的擔憂："我們正站在新一輪軍備競賽的風口浪尖，算法將在其中占據主導地位。隨著人工智能走向戰場，我們有理由問，人類是否以及在多大程度上將繼續控制人工智能并掌握'開關'"。鑒于人工智能在包括戰爭和國防在內的生活各方面日益普及，我們有必要研究一下它在核威懾和未來核態勢中能發揮什么作用（如果有的話）。

前言

美國和俄羅斯的冷戰核歷史中充斥著發出錯誤警報但最終沒有導致意外核沖突的事例。然而，如果由人工智能來評估信息并發起核反擊，那么很有可能會發生核沖突。

人工智能已經得到了應用，未來在全球核威懾架構中的潛在應用可能還會增加。機器學習和自主性是人工智能中與核威懾相關的兩個要素。人工智能可能在核威懾架構的四個關鍵領域發揮作用：預警和 ISR、指揮和控制、運載系統以及網絡等非核行動。機器學習和自主是人工智能與核威懾相關的兩個要素。

• 早期預警系統和ISR

人工智能驅動的早期預警系統可幫助探測和分析潛在的核威脅，如導彈發射或核設施的異常活動。人工智能算法可以快速處理來自各種傳感器、衛星和情報來源的大量數據，為決策者提供更快、更準確的信息。此外，機器學習還可用于賦予任何類型的 ISR 系統更多感知智能。人工智能驅動的自主系統，如無人機（UAV）或無人潛航器（UUV），已被廣泛用于監視、情報收集和監控對手的活動。

人工智能可以幫助決策者評估核威脅并制定適當的應對措施。它可以分析多種變量，如對手的能力、意圖和歷史數據，以評估威脅的可信度和嚴重性。機器學習算法可用于情報數據的交叉分析，從而更快、更可靠地確定核攻擊的準備工作是否正在進行。人工智能還可以模擬不同的情景，評估不同應對方案的潛在后果。

從本質上講，機器學習可提供更強的態勢感知能力，并可能為決策提供更多時間。相比之下，自主系統可提高有核國家在預警和 ISR 方面的遙感能力。

• 指揮與控制

核武器專家和決策者似乎普遍認為，不應將自主性納入核指揮與控制系統。不過，它可以用來加強網絡安全措施，保護核設施和系統免受網絡攻擊。人工智能算法可以持續監控和分析網絡流量，識別潛在威脅和漏洞。它們還能協助快速檢測和應對網絡漏洞，最大限度地減少對手可能造成的破壞。

• 運載系統

許多核運載系統已經使用了某種程度的自主性。洲際彈道導彈（ICBM）和潛射彈道導彈（SLBM）一旦發射，就能自主運行，因為它們依靠自動化來設定飛行軌跡并導航至目標。人工智能的作用主要在于提高運載系統的質量。各國可能已經在運載系統中使用了一些人工智能元素。據報道，俄羅斯已研制出 "波塞冬 "洲際核動力核武裝自主魚雷，據說射程達 1 萬公里，航速 56 節，并能下潛至 1000 米深處。目前尚不清楚該魚雷的自主能力有多大，但可以假定，在作出發射決定后，自主能力將開始運作，這可能是其作戰環境的要求。美國可能還在建造一種具有雙重能力的轟炸機--B-21 "突襲者"，據說它將 "選擇性地有人駕駛"。美國尚未明確表示是否準備在攜帶核武器的同時遠程操作該轟炸機。印度的遠程亞音速巡航導彈 "涅爾巴伊"（Nirbhay）也可能使用人工智能來實現機動性和精確打擊。據悉，印度正在研究一些人工智能能力和系統，這些能力和系統未來可能有助于加強綜合預警系統；多智能體機器人框架（MARF）系統，用于機器人在監視和偵察方面的協作；以及使用人工智能增強功能和自主性的無人系統，如 Matsya UUV 和自主無人駕駛研究飛機（AURA）計劃。

• 非核行動

人工智能可用于具有重要戰略用途并對核威懾產生間接影響的非核領域。這些領域包括常規高精度打擊、導彈、空中和太空防御、網絡戰、電子戰、信息戰以及核武器的實體安全。與核威懾相關的最重要應用是導彈和防空系統。幾十年來，BMD 系統一直依賴于自動化，使用一種稱為自動目標識別（ATR）的人工智能技術，該技術可以探測、跟蹤、優先處理和選擇來襲的空中威脅。人工智能的進步可以提高探測和跟蹤來襲導彈的效率。人工智能還在反制措施中發揮作用。此外，自主性也是網絡防御架構的一部分。然而，自主性的進步使進攻和防御系統都更加高效。

圖：人工智能在核威懾中的潛在用途

人工智能在核威懾中的危險

雖然人工智能已被部分納入世界各地的核威懾架構，但與之相關的危險也不少。任何國家采用或認為采用了新的人工智能能力，都可能使有核國家擔心其核威懾力量的生存能力和可靠性。這種人工智能與核安全的兩難境地可能導致反制措施，從而破壞核穩定。將人工智能納入軍事系統可能會增加因技術故障或未經授權的使用而意外升級為核沖突的風險。

人工智能系統依靠大量數據來執行任務。因此，數據有時可能有偏差、不完整或不準確，從而導致結果或結論有偏差。蓄意對提供給人工智能系統的信息或預警或無人系統或發射器進行數據毒化，可能會被用來欺騙人工智能，使其相信核打擊即將到來。在假設場景中，非國家行為者可以利用人工智能增強型網絡戰術來操縱信息和傳播陰謀論，或破壞指揮、控制和通信系統、預警衛星和雷達。他們可能通過入侵指揮和控制系統，向對手發送錯誤信息或關于對手的錯誤信息，導致事態升級。因此，第三方行為者手中的人工智能工具有可能將核對手卷入沖突或引發核戰爭。

詹姆斯-約翰遜（James Johnson）在其著作中指出，人工智能的進步可能會讓對手瞄準核資產；用人工智能-網絡武器攻擊核指揮、控制和通信系統；以及使用成群的無人機打擊軍事資產。他還宣稱，人工智能算法可能會曲解對手的信號，使核危機中的決策變得復雜。

還有人擔心，雖然核危機中的決策過程已經非常倉促。即使只是在傳感器和目標定位方面有限地使用人工智能，也會進一步縮短本已有限的決定是否發動打擊的時間。這將增加誤判或非理性選擇的風險。

在衛星和其他情報探測系統中使用人工智能也存在風險，這將使隱藏武器和裝備核武器的潛艇變得更加困難。這將有可能降低門檻，并鼓勵核武器國家在沖突中更早地部署核武器，以防敵人將其消滅。

隨著人工智能技術的應用日益廣泛，它很可能會增加事態升級的風險。即使人工智能沒有做出武器發射的決定，人工智能工具也會影響決策的每一個階段，最終影響人機動態。因此，人工智能在本已不可接受的危險程度上又增加了一層風險。

聯合國關注人工智能與安全的聯系

聯合國秘書長在其 "和平新議程 "提案中指出，"人工智能日益普遍，加上其快速擴展性、缺乏透明度和創新速度，對國際和平與安全構成潛在風險，并帶來治理方面的挑戰"。他還強調，"為恐怖主義、犯罪或國家目的惡意使用人工智能系統可能會造成可怕的死亡和破壞，造成廣泛的心理創傷和深刻的心理傷害，其規模難以想象"。人工智能支持的網絡攻擊已經瞄準了關鍵基礎設施以及我們自己的維和行動和人道主義行動，造成了巨大的人類痛苦。此外，包括犯罪分子和恐怖分子在內，獲取信息的技術和資金門檻都很低。因此，聯合國秘書長強調 "人工智能的軍事和非軍事應用都可能對全球和平與安全造成非常嚴重的后果"。此外，"人工智能與核武器、生物技術、神經技術和機器人技術之間的相互作用令人深感震驚"。生成式人工智能具有巨大的潛力，可以在很大程度上造福于人類。它甚至被稱為新的大規模殺傷性武器。他敦促 "人類的機構和控制對于核武器至關重要，永遠都不應取消"。

規范人工智能的軍事用途

鑒于在核武器結構中使用人工智能所帶來的危險，即使人工智能目前尚未完全融入，但現在就開始討論有核國家和國際安全界可以探索的方案，以防止和減輕人工智能以及核武器系統的軍事應用可能對和平與穩定造成的風險，也為時不晚。各國應采取一系列措施：

• 提高政府從業人員、行業和民間社會等利益相關方對人工智能在核領域帶來的挑戰的認識。
• 支持有助于減少核武器國家在人工智能相關問題上的誤解和誤會的透明度和建立信任措施。
• 討論并商定在核力量中使用人工智能的具體限制。

最近幾周采取了一些舉措來規范人工智能的使用。七國集團就《廣島進程國際組織開發先進人工智能系統行為準則》達成一致，"以在全球范圍內促進安全、可靠和值得信賴的人工智能"。美國總統喬-拜登（Joe Biden）發布了一項行政命令，為人工智能的 "安全和安保 "制定了新標準，而英國則主辦了首屆全球人工智能安全峰會。然而，在將人工智能用于武器和軍事技術方面，還有很多工作要做。聯合國第一委員會批準了關于致命性自主武器的新決議，在這方面取得了進展。

結論

人工智能無處不在。無論我們喜歡與否，它都已進入現代戰爭和戰場。人工智能已被納入世界各地的核威懾架構。雖然人工智能在核威懾架構的某些領域具有一定優勢，但讓人工智能完全自主將是災難性的。與此同時，人工智能技術的發展顯然無法阻擋。人工智能遲早會在核武器綜合體中占據重要地位。審慎的做法是為即將到來的一切做好準備。然而，當務之急是，各國應堅定地讓人類參與其中，而不是依靠機器或計算機來做出發射核武器的決定。在利用人工智能進行核威懾時，必須格外謹慎。確保人工智能系統的可靠性、透明度和道德使用，對于防止意外后果或沖突升級至關重要。密切的人工監督和負責任的人工智能開發實踐是確保人工智能有效、安全地融入核威懾戰略的必要條件。最重要的是，世界各國必須就人工智能在軍事技術中的使用制定規范、規則和原則，并頒布國際法。

參考來源:INSTITUTE OF STRATEGIC STUDIES ISLAMABAD

以人工智能為代表的新興技術正日益成為影響全球戰略穩定的新變量。作為引領新一輪科技革命的戰略技術，人工智能在國家安全和軍事領域具有顛覆性的潛力。世界主要軍事大國已將軍用人工智能視為戰略競爭新的 制高點。人工智能軍事化的加快推進改變了傳統戰爭模式以及國際軍事競爭態勢。在常規武器領域，人工智能技術擁有增強自主武器威懾、參與輔助決策及 維護網絡安全的能力，可以推動傳統戰爭模式的顛覆性變革，加速戰爭邁向智能化。在核武器領域，人工智能技術與核導彈預警系統、核指揮和控制系統以及自主核運載平臺迭代融合，可以增強核國家核威懾力量，推動核決策走向智能化。從長遠角度來看，人工智能技術的軍事化應用或將改變現有戰略力量的平衡，削弱核國家核威懾的能力，增加危機意外升級的可能性，鼓勵軍備升級和軍備競賽，沖擊和挑戰以核威懾力量為基礎的戰略穩定，進而動搖甚至可能 破壞現有全球戰略穩定的根基。國際社會應聚焦人工智能軍事化過程中相關技術、結構、機制和治理方面的建設，探索降低人工智能軍事應用引發戰略穩定風險的路徑，為建立新型全球戰略穩定體系創造有利條件。

本SpringerBrief介紹了機器學習的基本原理，以及如何部署各種深度學習工具和技術來應對和解決網絡安全行業面臨的某些挑戰。通過實施創新的深度學習解決方案，網絡安全研究人員、學生和從業者可以分析模式，學習如何防止網絡攻擊，并對不斷變化的惡意軟件行為做出響應。本簡介中介紹的知識和工具還可以幫助網絡安全團隊在預防威脅和實時響應主動攻擊方面更加主動。它可以減少花在日常任務上的時間，使組織能夠更有策略地使用資源。簡而言之，本簡報中提供的知識和技術可以幫助使網絡安全更簡單、更積極、更便宜、更有效

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-15893-3