美军调查：人工智能如何改变未来战场

人工智能将在战场上如此普遍，以至于大多数功能和过程都将在没有作战人员和指挥官注意的情况下发生。本身不会有开/关按钮，类似于蜂窝服务、智能设备功能或网络操作。人工智能实体从设备到平台再到可穿戴设备的广泛扩散意味着它不会是一个孤立的领域，而是会在战场上无处不在地无缝渗透。

人工智能不仅会加速现有的决策流程和周期——即军事决策过程（MDMP），情报周期，定位周期——也可能会改变它们。许多这些循环和过程已经发展并证明了它们在以人为中心的环境中的有效性。某些步骤包含将任务分配给智能机器时可能不再需要的连续步骤。人工智能可以在几分钟内完成由数百名军事工作人员在数小时内完成的关键，时间敏感但通常繁琐的工作，从而导致命令结构扁平化，参谋人数减少，战场需求和签名减少。所有这些都将导致战场优化，并将在战斗中引发多动、 快速变化的战场节奏。

人工智能系统和进行机器速度收集，整理和战场信息分析的实体将使战士和指挥官分别做出他们最擅长的事情 - 分别进行战斗和决策。指挥官可以专注于与“一蹴而就” 的战斗，保持态势感知而不消耗宝贵的时间来处理数据。此外，AI能够快速筛选并分析从战场上收到的大量输入，与之前成千上万次参与的经验教训数据相结合，将减少指挥官对于拥有类似于当前条件的直接个人战斗经验的依赖。

未来的战场将越来越复杂，网、空中和空间领域，以及电磁频谱变得难以控制，管理和消除冲突更加复杂。加剧这个问题的是物联网的巨大增长 - 最终是万物互联 - 甚至更重要的是形成战场物联网。在这个压倒性数据丰富的传感器、发射器、系统和网络环境中，AI对于处理和维持明确的通用态势图（COP）至关重要。

人工智能将促进战场上的一系列新学习—即武器系统、弹药、车辆、可穿戴设备[外骨骼] - 以及众多协作实体——传感器、系统和平台。这种学习东西的战斗空间不会取代我们对使用和操作它们的士兵的需求，但它会增强他们作为战士的作用。

为了在战场上有效利用人工智能，陆军将需要弹性和分层的人工智能，包括机载服务，本地化协作系统和不依赖持久连接的云服务。一些人工智能实体需要在战术层面上激增，创建一个真正的网络，仍然可以有效地运行降级/中断的节点。

AI在战场上的出现将需要大量新功能和技能组来实现，维护和最大化AI实体。与当代招募网络人才一样，军队必须计划与私营部门竞争新人工智能工作领域最有才华和最有能力的新员工。

功能/漏洞悖论是AI所固有的，其机器速度功能容易受到其运行所需的大量数据输入源的攻击。AI支持的数据和算法容易受到欺骗，降级或其他形式的颠覆。这可能会导致士兵和领导者对人工智能的信任受到侵蚀，并且还需要更加透明以加强人机关系。敌人将寻求利用这种关系和信任。