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。

2022年6月15日，英國國防部在倫敦科技周人工智能峰會上發布了《國防人工智能戰略》，旨在“雄心勃勃、安全和負責任地”使用人工智能的戰略和相關政策。本戰略支持創建新的國防人工智能中心（DAIC），以提供前沿技術樞紐，支撐英軍使用和創新相關技術。本戰略概述了以下內容：一是在國防中使用人工智能的新倫理原則；二是人工智能在國防部加強安全和現代化的地位和應用；三是考慮通過人工智能研究、開發和實驗，通過新概念和尖端技術徹底改變武裝技術能力，并有效、高效、可信地向戰場交付最新裝備。該戰略將將成為英國人工智能戰略的關鍵要素，并加強國防在政府層面通過科學和技術獲取戰略優勢的核心地位。

圖 英國國防部發布《國防人工智能戰略》

（本文根據原文編譯整理，僅供交流參考，觀點不代表本機構立場。）

英國國防部人工智能戰略的愿景是：以英國規模為標準，成為世界上最有效、最高效、最可信和最具影響的國防組織：

有效——提供戰場制勝能力和支持，以及英國與盟友關于人工智能生態系統合作的能力；

高效——通過創新使用技術交付能力，進行作戰并實現生產力效應；

可信——基于人工智能系統的安全性和可靠性受到公眾、盟友和人民的信任，根據英國核心價值觀合法合規地使用人工智能；

影響——積極參與合作和引領人工智能技術的全球發展和管理趨勢；

二**、背景和必要性******

英國國防部《綜合評估（2021）》強調指出，國家在人工智能領域的卓越表現是確保英國在2030年前成為“科技超級大國”的核心。英國國防部《國家人工智能戰略（2021年）》指出，人工智能在改寫整個行業的規則、推動經濟大幅增長和改變生活的所有領域方面具有巨大潛力。英國國防部《綜合作戰概念 （2020年） 》描述了無處不在的信息和快速的技術變革如何改變了戰爭的性質。在軍事作戰的各個領域，沖突正變得愈發復雜。新技術產生大量數據，解鎖新的威脅和漏洞，并通過如蜂群無人機、高速武器和先進網絡攻擊等下一代先進能力擴大潛在攻擊的規模。

人工智能技術以及其影響可能會極大地縮短決策時間，使人類理解負擔加重，而且這些在現代戰場中需要快速做出反應。正如《國防司令部文件（2021）》所指出的，“未來沖突的勝負可能取決于所采用人工智能解決方案的速度和效率”。因此信息作戰變得越來越重要。簡而言之，當代國防正在發生一場根本性的劇變，與人工智能相關的戰略競爭正在加劇，因此必須迅速、主動和全面應對。

本戰略闡述了英國將如何應對這一重大戰略挑戰，其應該引起英國國防部的重視，并參與部隊發展和國防轉型，英國國防部需要明確其機構與人工智能相關的要素并采取相應行動，以在后續執行和交付方面發揮關鍵作用。

三、發展途徑

**一是英國國防部需要轉變為“人工智能就緒”的組織。**具體措施是：1）推動文化、技能和政策變革，培訓領導人，提高人員技能，并加強國防人工智能和自主部門的組織能力；2）創建國防人工智能技能框架和新的人工智能職業發展和晉升路徑；3）將數據視為關鍵戰略資產進行管理和應用，建設新的數字主干網絡和國防人工智能中心。

**二是在速度和規模上采用和利用人工智能，以獲得防御優勢。**具體措施是：1）將人工智能視為能力戰略和部隊發展過程中戰略優勢的關鍵來源；2）短期路線采用成熟的數據科學、機器學習和先進的計算統計技術提升效果和生產力，長期路線進行尖端人工智能技術研發；3）采用多學科多技術將人類認知、創造力和責任與機器速度分析能力相結合以評估人工智能系統的脆弱性和威脅；4）與盟友和伙伴密切合作開發創新能力解決方案以應對共同的挑戰。

**三是推動和支持英國國防和安全人工智能生態系統。**具體措施是：1）通過英國工業和學術人工智能的雄厚基礎以及政府的支持建立信心并明確要求；2）視人工智能生態系統為戰略資產，消除行業壁壘，建立更具活力和一體化的伙伴關系；3）促進行業聯系建立新的國防和國家安全人工智能網絡，促進人才交流和共創，鼓勵業界投資國防相關的人工智能研發，并簡化國防數據和資產的獲取。4）促進中小企業，使監管方法現代化，支持業務增長并最大限度地利用國防人工智能相關知識產權促進相關技術商業化。

**四是塑造全球人工智能發展，以促進安全、穩定和民主價值觀。**具體措施是：1）按照英國的目標和價值觀塑造人工智能的發展，促進倫理方法，并影響符合民主價值觀的全球規范和標準；2）促進安全與穩定，確保英國的技術進步得到適當保護，同時探索建立信心和將軍事人工智能使用風險降至最低的機制；3）考慮可能出現的極端甚至事關生存的風險，并積極與盟友和合作伙伴接觸，制定未來的安全政策，尋求建立對話，以降低戰略錯誤、誤解和誤判的風險。

四、優先效果

通過采用人工智能技術實現本戰略目標，使英國武裝部隊實現現代化，并迅速從工業時代的聯合部隊過渡到敏捷信息時代的綜合部隊，國防部將受益于效率和生產率的提高，其期望的優先效果如下：

決策優勢：通過更充足、更分散的決策制定和基于威脅的機器快速響應，提高作戰節奏和靈活性。

效能：通過智能自主提高靈活性、效能和可用性。

解鎖新能力：通過開發新的作戰方式確保作戰優勢，增強軍事效果，保護人民免受傷害。

武裝部隊：減輕部隊負擔，并將人類決策集中在基于獨創性、背景思維和判斷力的高價值職能上。

五、戰略綜述總結****

**六、**結束語

人工智能必須成為未來必不可少的技術，其也促使著英國國防部改變對現代技術的看法，調整其技術方向和戰略需求，全面擁抱世界領先的人工智能解決方案和能力，推進其國防業務中觀念、文化、規劃和交付方面的持久變化，并將其作為國防戰略融入國防領域，以確保英國軍隊成為敏捷信息時代的綜合部隊。

編譯：船の心

END

世界軍事電子領域2021年度十大進展

軍事電子領域

引言

俄羅斯總統弗拉基米爾·普京宣布 2021 年為俄羅斯科技年，11 月被命名為人工智能 (AI) 月，這表明俄羅斯領導層對這一總括性術語的濃厚興趣。俄羅斯國防部門尤其被這些人工智能技術相關機遇所吸引。近年來，人工智能、機器人技術以及將自動化和自主性進一步整合到武器系統和軍事決策中，都被強調為俄羅斯武裝部隊現代化的優先事項。

2017 年，普京有句名言：“人工智能是未來，不僅是俄羅斯，也是全人類……誰成為這一領域的領導者，誰就成為世界的統治者”。引用這句話，分析人士經常將俄羅斯的發展歸因于、測試和使用武器化的 AI 來與當前領先的 AI 開發商：美國和中國在所謂的全球 AI 競賽或全球技術競賽中競爭的必要性。雖然認為競爭和追趕的需求是俄羅斯動機的一部分，但它對軍事人工智能的興趣不應僅僅歸因于對相對實力的追求。要了解俄羅斯圍繞人工智能、自治和自動化的辯論的深度和復雜性，需要審查有關其對俄羅斯軍隊的戰略影響、自治的好處和風險，以及更廣泛地說技術現代化和技術現代化的重要性的討論。俄羅斯在世界上的地位的創新。

本報告旨在概述面向國際受眾的不同概念和動機，這些概念和動機一直并正在指導俄羅斯政治和軍事領導人實現其追求武器化人工智能的雄心。首先，它概述了俄羅斯軍隊追求人工智能、自主和自動化背后的各種外部和內部因素。其次，它介紹了俄羅斯在這一領域的一些計劃、對其能力的了解以及加強這些計劃所面臨的挑戰。第三，它深入探討了俄羅斯關于自主，特別是自主武器系統的辯論，以及關于開發所謂的“殺手機器人”或自主戰斗機器人的倫理討論，這是一個經常使用的術語在俄語文學中。

該分析基于對開源材料的調查，包括媒體報道、新聞稿、官方聲明和演講、同行評議的文章和智囊團報告，以及俄羅斯軍事期刊上的出版物。作者希望將其作為正在進行的博士研究項目的第一步，以及對新興的關于俄羅斯如何看待武器化 AI 的英語文獻做出貢獻。

概念注釋

本報告分析了自主、自動化和人工智能的概念——這三個術語在俄羅斯和國外經常相互混淆。值得從探索這些概念開始。自動化是一種基于特定動作或規則序列將任務委派給機器的方式，從而使流程更具可預測性。自動化系統是“根據預編程腳本執行具有定義的進入/退出條件的任務”。自主性是一個更復雜的過程，廣義上的意思是“對機器進行編程以執行通常由人員執行的某些任務或功能人類”，但沒有詳細的規則，因此更難以預測。人工智能可以定義為“數字計算機或計算機控制的機器人執行通常與智能相關的任務的能力。” 人工智能及其子集，例如機器學習，以及其在計算機視覺、面部和聲音識別等方面的應用，可用于實現武器系統更高水平的自動化和自主性。自主武器系統通常被定義為“一旦啟動，無需人工操作員進一步干預即可選擇和攻擊目標的機器人武器系統。” 聯合國安理會 2021 年 3 月發布的一份報告表明，土耳其制造的 Kargu-2在利比亞內戰期間，游蕩彈藥系統被編程為以自主模式選擇和攻擊目標。這被世界各地的媒體描述為首次使用致命的“殺手機器人”。但是，尚不清楚該系統在攻擊時是否真正自主運行。

【在人工智能進步的幫助下，武器系統可以在自主范圍內進一步發展，承擔更多任務，并最終在戰場上取代人類】

圖1. 武器系統的自主性

同時，這些領域之間的能力并不總是相同的。在俄羅斯的案例中，自動化和無人機器人系統的開發比集成更現代的基于機器學習的系統更先進。俄羅斯軍事文獻中經常提到的“自動化”（автоматизация）過程——其他術語包括“機器人化”（роботизация）、“智能化”（интеллектуализация）或“數字化”（дигитализация）并不是一個新現象。 俄羅斯在自動化和遠程控制武器系統方面的能力相對優于其在人工智能總稱下整合機器學習和廣泛技術的其他子元素的能力。許多軍事決策者和分析人士的立場是，借助人工智能的進步，武器系統可以在自主范圍內進一步發展，承擔更多任務，并最終在戰場上取代人類。

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

北約正在進行一項名為聯邦任務網絡（FMN）的重大舉措，旨在在北約成員國和伙伴國家之間建立一個共同的技術和培訓基礎，以便在聯盟行動需要時，他們的部隊能夠對關鍵信息系統進行互操作。FMN不是網絡；它是一套互操作的標準和實踐。作者正在領導MSG-193專家團隊的工作，該團隊一直致力于支持在FMN中納入適當的建模和仿真 (M&S) 標準和實踐。本文總結了FMN規范是如何制定的，包括MSG-193作為“M&S辛迪加”在過程中的作用。然后，該論文強調了NMSG的科學技術與FMN支持的軍事行動之間的文化差距，以及如何有效彌合這種差距。FMN開發的第5和第6螺旋（階段）將是建模和仿真的主要重點，包括任務演練、培訓和決策支持。本文最后總結了當前針對這些螺旋的建議中的M&S技術。

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。

?美國國防部已經可以開始應用其現有的國際科技協議、全球科學網絡以及在多邊機構中的作用來促進數字國防合作。本報告將這些選項集合構建為軍事人工智能合作工具箱，可為調整政策、推進研究、開發和測試以及連接人員提供了有價值的途徑。

美國將人工智能 (AI) 的領導地位視為提升其在國際體系中的戰略地位和保持其未來軍事優勢的關鍵。美國的盟友和伙伴網絡是服務于這些目標的不對稱資產，正如旨在讓美國為當前戰略競爭時代做好準備的國家安全和國防政策所確認的那樣。

最值得注意的是，美國國防部 (DOD) 人工智能戰略中宣布的關鍵舉措和國家安全委員會關于人工智能的建議表明了國際參與對人工智能安全、安保、互操作性和與民主價值觀保持一致的重要性。

簡而言之，人們一致認為，加強聯盟和伙伴關系很重要，不僅因為美國在聯盟中行動，而且因為俄羅斯等經常單獨行動。由于技術加速如何推動軍事進步、刺激經濟增長和塑造21世紀的治理模式，人工智能和其他新興技術是與這些近乎同等競爭對手競爭的核心。如果不深化與盟友和伙伴的合作，美國既無法應對大國帶來的挑戰，也無法從塑造人工智能的民主軌跡中獲益。

在此背景下，本報告重點關注通過基于可互操作部隊和尖端技術的強大軍事關系，維護美國及其伙伴和盟國網絡相對于潛在對手的優勢的必要性。國防部已經擁有多種工具可用于深化與其盟國和國際安全伙伴的科技（S&T）合作。但為了充分利用它們在人工智能方面的潛力，該部門需要重新設想并更好地整合它們。

為此，此處的分析將現有的國防科技協議、軍事科技交流和多邊機構的要素構建為軍事人工智能合作工具箱。這項工作不僅僅是為人工智能能力開發集中資源，還包括政策調整；測試、評估、確認和驗證 (TEVV) 管道；研發（R&D）、人員交流；數據共享；和標準化。這里的目的不是提出新的協議，而是回答國防部如何利用其現有的科技合作機制來支持數字時代的軍事合作，確保相關資源和框架在尋求人工智能領導力和未來時不會被利用聯軍成功。

雖然應該承認挑戰，包括圍繞數據交換的敏感性和對技術政策的不同政策觀點，但隨著時間的推移，它們也可以成為合作以減輕這些障礙的動力。換言之，現有工具有助于在政治信任、凝聚力和互操作性方面獲得更多支持，從而使合作有助于應對數字威權主義和技術驅動的國際安全環境變化的共同挑戰。 主要發現是：

• TEVV 是軍事人工智能合作的一個重要但代表性不足的特征。一系列活動可以納入 AI 的合作 TEVV 管道，包括聯合測試、試驗、實驗、培訓、練習以及建模和模擬。
• 利用國防科技協議就共同的研發優先事項進行合作，有助于為其他形式的人工智能合作建立良好意愿，包括與民主價值觀保持一致。
• 軍事人工智能合作不是純粹的技術努力。促進政策和人員聯系的技術、人力和程序措施對于推進可互操作的人工智能采用同樣重要。
• 印度-太平洋地區的盟國和合作伙伴在現有軍事人工智能合作工具箱所涵蓋的主要協議和機構中的代表性不足。

雖然軍事人工智能合作的某些方面可能需要新的投資、機制和協議，但這不應該排除現有工具可以用于新用途的多種方式。軍事人工智能合作工具箱之所以有吸引力，正是因為它可以在短期內啟動，滿足與盟友和伙伴盡早建立互操作性和推進人工智能的緊迫性。

美國國防部(DOD)報告稱，人工智能(AI)是一項革命性的技術，有望改變未來的戰場和美國面臨的威脅的速度。人工智能能力將使機器能夠執行通常需要人類智能的任務，如得出結論和做出預測此外，人工智能機器可以以人類操作員無法企及的速度操縱和改變戰術。由于AI具有廣泛用途的潛力，國防部將其指定為頂級現代化領域，并投入大量精力和資金開發和獲取AI工具和能力，以支持作戰人員。在2022財年，國防部為科學和技術項目申請了147億美元，以及8.74億美元用于直接支持其人工智能努力。根據國防部2018年的人工智能戰略，未能將人工智能能力納入武器系統可能會阻礙戰士保護我們的國家抵御近同行對手的能力其他國家正在這一領域進行大量投資，這可能會削弱美國的軍事技術和作戰優勢。

美國國防部(DOD)正在積極追求人工智能(AI)能力。人工智能指的是旨在復制一系列人類功能，并不斷在分配的任務上做得更好的計算機系統。GAO之前確定了三種AI類型，如下圖所示。

國防部認識到開發和使用人工智能不同于傳統軟件。傳統軟件的編程是根據靜態指令執行任務，而人工智能的編程則是學習如何改進給定的任務。這需要大量的數據集、計算能力和持續監控，以確保功能按預期執行。支持國防部作戰任務的大部分人工智能能力仍在開發中。這些能力主要集中在分析情報，增強武器系統平臺，如不需要人工操作的飛機和艦船，并在戰場上提供建議(如將部隊轉移到哪里)。

當獲取依賴于復雜軟件的新能力時，國防部一直面臨著挑戰，例如長時間的獲取過程和熟練工人的短缺。GAO發現，它繼續面臨這些挑戰，同時還面臨人工智能特有的其他挑戰，包括有可用的數據來訓練人工智能。例如，人工智能探測對手的潛艇需要收集各種潛艇的圖像，并標記它們，這樣人工智能就可以學會自己識別。國防部還面臨著將訓練有素的人工智能集成到非為其設計的現有武器系統中的困難，以及在其人員中建立對人工智能的信任。國防部發起了一系列努力，如為人工智能和人工智能特定培訓建立一個跨服務的數字平臺，以應對這些挑戰，并支持其對人工智能的追求，但現在評估有效性還為時過早