作战信息环境中的人工智能 | 远望报告

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作战信息环境中的人工智能

本文摘自《人工智能与地理空间情报军事应用研究》 | 远望报告

关于作战环境（OE）的联合作战原则忽略了人工智能（AI）的作用。这是什么问题？毕竟，美军联合出版物3-0 （IV-1-IV-2）一如既往地对信息环境（IE）的定义作了扩展，以包括“认知”属性。

信息环境包含并聚合了许多社会、文化、认知、技术和物理属性，这些属性作用于并影响着知识、理解、信仰、世界观，最终影响到个人、群体、系统、社区或组织的行为。信息环境还包括技术系统及其对数据的使用。信息环境直接影响所有作战环境。信息在整个作战环境中无处不在。为了有效作战，需要了解作战环境和信息环境共享的信息、物理和人的方面之间的相互关系。信息方面反映了个人、信息系统和群体交流和交换信息的方式。物理方面是指环境的物质特性，对在其中行动的人和信息系统造成限制或自由。最后，人的方面构成了为何相关行为者以特定方式感知态势的原因。理解信息、物理和人的方面之间的相互作用，可为人们提供作战环境的统一视图。

当我们仅将AI视为人造技术系统，而不是自主影响者时，就会出现问题。如果前者成为传统观念，那么为什么我们在可运作的信息环境中将存在重大漏洞？

人工智能正在成为关键作战中影响力的来源。

AI及其影响示意图

1、AI影响力

在美国国家安全战略（NSS）和国防战略（NDS）中，每种能力都有要求，但并没有在效果方面作出规定。

说到国家安全战略，国家安全战略有11个目标。概而言之，它们是：1.保卫国土；2.保持联合部队优势；3.威慑敌人；4.促进机构间协作；5.保持地区力量平衡；6.捍卫盟友；7.防止敌人大规模杀伤性武器；8.反恐；9.保留共同领域；10.快速获得可承受的能力；11.保卫国家安全创新基础。

那么，什么样的军事能力可以整合各种力量工具（目标3）？“将任何传感器连接到任何域的任何射手”以及在竞争环境中维持作战能力是协同部队集成器。

现在我们把我们的问题应用到国防战略上。什么样的军事能力可以实现这些目标？再者，把一支具有生存能力的联合部队作为动态部署部队，是实现如此广泛目标的基本要求。先进的自治网络、弹性C4ISR和敏捷后勤等系统是保证有效性的基础。

这样的人工智能系统也可以产生影响，如下三个例子所示。

多域作战（MDO）依靠人在环路中操作的技术，但实质上通过代表机器结论的界面。越来越多的人为决策是基于来自机器处理数据的信息，而不是数据本身。有多少飞行员在思维上会计算出一个固定的航程，而不是接受来自集成航空电子设备的航路指南？前者通常没有时间，因为第5代作战人员精心策划了多源态势感知。我们越依赖技术，我们就越会接受机器处理提供给我们的结论。在紧密互联的信息环境中，基于这些结论做出的决策通常具有不可预测的n阶影响。

其他关键示例是敏捷战斗支援（ACS）和敏捷战斗部署（ACE）。

敏捷战斗支援（ACS）是快速、持续部署的产物和命脉。敏捷的作战支援企业是美国空军参谋长戴夫·戈尔芬（Dave Golfein）所说的“根据国防战略设计未来的空军”的重要组成部分。正在进行更加自动化的操作测试和软件开发。正如国防部负责采办与维持的副部长艾伦·洛德（Ellen Lord）所说，软件正在定义作战系统，而硬件则使之成为可能。编写代码的人工智能导致编写软件的人工智能。

敏捷战斗部署（ACE）对于执行分布式作战至关重要。有效的作战需要灵活的通信，因为威胁以我们的平台和链接为目标。在瞬息万变的竞争激烈的环境中，在节点之间切换路由的决定是由机器处理决定的，并由人来确认。谁检查这些算法的假设？当然，寻找零日漏洞的黑客确实可以。许多其他期望的目标（例如减少部署占用空间）也依赖于诸如小型智能弹药和分配系统之类的技术。

微型弹药和使用它们的广泛能力提供了动态选项。这项技术影响决策者对是否干预以及如何干预的思考。其他支持人工智能的功能（机器人程序、DDOS攻击）的可用性为IE中的许多其他参与者生成了选项。正如我们前面的MDO和ACS示例中所示，这些参与者可以产生不可预测的效果。

因此，人工智能是这些影响的一个原因；一个自主的影响者。

2、人工控制

超级人工智能不仅能实现，并且已经出现。在基于经验的博弈（国际象棋、围棋）、运筹学和数据科学解决方案（优化问题）以及作为理性参与者（决策理论代理）最大化效用函数等领域方面，机器比人类更智能。回到我们最初的问题，忽视人工智能的作用是个问题吗？

人工智能威胁到人类的控制，甚至在机器学习并服从人类偏好结构的人机共生系统中也是如此。斯图尔特·罗素（Stuart Russell）提出了一个重要的问题，有没有一个生物学上的例子证明了一种共生关系即低智商的生物控制了高智商的生物？这个问题的答案是肯定的，如果我们区分狭义智力和广义智力的话。

根据马克斯·泰格马克（Max Tegmark）的说法，“狭义人工智能”指的是一种完成一系列狭窄目标的能力，比如驾驶汽车。一般智力是一种完成任何目标的能力——学习。我们可以找到一些掠食者（逆戟鲸）和寄生虫（藤壶）的例子，它们在特定技能方面比通常更聪明的猎物（蓝鲸）和宿主（蟹类）更聪明。

因此，威胁人类控制的不仅仅是特格马克（Tegmark）所说的超人类智能的超级人工智能。我们已经看到，相对模糊的学习优势可以显著地抵制“大国”的控制。特别是当外交、信息、军事、经济、社会（DIMES）优势结合使用时，可以产生协同效应。

例如，了解部落道德（一种社会权力优势）、利用虚假信息（一种信息权力优势）和创造加密财富（一种经济权力优势）的优越能力，会使高调外交和军事优势失效。但在什么条件下呢？人类，拥有神经网络化的大脑，更愿意认为我们有独特的能力来预测这些相关的情况。然而，我们不明白目前为止我们创造的最先进的人工智能（深层神经网络）是如何工作的。因此，人工智能可以造成不可预测的、意想不到的影响。

这种对理论理解的斗争有两个实际意义。首先，我们应该为人工智能的不确定可控性做好准备。这与对人的能动性进行审计处理没有什么不同。其次，我们应该描述可操作信息环境的复杂特征，包括AI的影响。将人工智能系统视为相互关联、网络化系统中的自主参与者，可以揭示新出现的威胁和机遇。如果我们预料到这样的因果关系的话。

3、建议

鉴于目前正在进行的关于如何控制人工智能的实质性研究，军事理论需要从组织上加以扩展，并以未来为导向。

1.将军事理论放在比国家安全委员会更低的组织层面上和更广泛的范围内，在这个层面上，当局可能可以结合广泛的影响。如何？在综合的国家军事、国防和安全战略中调整预期效果是一个开始。这些文件在很大程度上省略了可能将优先行动（或活动）和支柱小标题（或目标）联系起来的效果概念。

2.强调军事理论的未来塑造和意义建构。预测动态变化是必要的，也就是说，动态变化对作战有影响。军事理论比军事条件更能塑造这种局面。这项工作将需要在适当的权力和许可下密切开展军民专业技术合作。

军事条令开始这样做的一个事例是JP3-0和有关作战设计和联合规划的条令。

设计和规划是指将战略优先事项解释为期望的最终状态和任务，以实现支持性目标和任务和活动产生的效果。口译不仅仅是翻译，而且在没有明确优先次序的情况下是必要的。后者在政治层面上通常不是这样。不幸的是，目前的联合军事条令将最终状态狭义地定义为“军事”最终状态，尽管军事影响当然不限于军事环境。有点慌不择路。

不过，战略家、规划师、作战人员和分析师可以考虑并建议如何通过指定最终目标（下图中的“指导”）和通过各种方式和方法塑造条件（未来下的“作战方法”）来创建可备选的未来。

图1.评估相互作用，JP 3-0（II-11）

如果我们不这样做，我们就远远落后于竞争对手。现在，不仅增加了“非军事”的人类角色，还增加了先进的机器学习作为代理。我们的战略制定过程会发生什么？我们必须对新出现的可能性做出新的假设并进行测试。我们可以通过从多个参与者的角度（不仅仅是“红队”）组成红队组团的行动方案来做到这一点。这需要使用任何可用的想法和资源，然后根据风险进行评估。否则，兵棋推演势必会变成预先计划好的序列。

积极主动的原则可以帮助我们认识到复杂的战争现实，并利用迄今为止人类在战略创新方面的比较优势。值得注意的是，目前机器在基于经验的学习方面表现出色。这不是一件小事，因为它包括对发现的关系进行新的合成。然而，人类可以凭直觉、欺骗、某种程度上控制、制造和摧毁机器。随着时间的推移，人工智能也将能够执行这些认知、信息和生理功能。超越才能卓越。我们现在需要积极主动的理论。

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