《知识型系统在泛域指挥与控制（C2）决策过程中发挥更大作用》最新65页报告

1.要求对武装部队（CAF）和学术界以及其他国家进行调查，以了解基于知识的系统的发展状况，确定基于知识的系统（KBS）在指挥与控制（C2）中的潜在应用，并就如何实施基于知识的系统以提高其在加拿大武装部队泛域 C2 决策中的作用提出建议。

2.首先，这项研究对国防部门的项目进行了全面审查，以找到那些包含 KBS 内容的项目。然后研究了人工智能（AI）的各个方面，包括人工智能在日常技术中的普及、生成式人工智能（如 ChatGPT 和谷歌的 Bard 或 Gemini）的采用，以及在网络犯罪中滥用人工智能所带来的挑战。报告还强调了加拿大政府为促进人工智能研究、教育和应用而采取的举措和战略，如泛加拿大人工智能战略以及对人工智能研究所和研究集群的资助。此外，报告还深入介绍了加拿大大学的人工智能课程及其排名，强调了学术界、产业界和政府在推进人工智能研究和教育方面的合作努力。

3.接下来，研究讨论了 C4ISR（指挥、控制、通信、计算机、情报、监视和侦察）系统，这是促进信息收集和分析的关键军事技术。全球需求推动 C4ISR 市场价值从 2023 年的 1 150 亿美元增至 2028 年的约 1500 亿美元。人工智能、机器学习和大数据分析等新兴技术可构建更先进的 C4ISR 系统，以管理大量数据并获得实时洞察力。各国希望优先发展 C4ISR，因为它能通过联网传感器和平台增强态势感知和决策能力。俄罗斯和印度等是率先采用以人工智能和机器人技术为核心的新一代 C4ISR 技术的国家。以色列作为一个小国，也是如何有效利用人工智能倍增其 C4ISR 能力的一个范例。

4.加拿大主要盟国在 KBS 和国防人工智能方面的主要进展如下。美国国防部首席国防人工智能办公室集中管理数据、分析和人工智能工作，以产生决策优势。它负责监督战略/政策、大规模解决方案开发和技术。首席国防人工智能办公室的 TradewindAI 平台通过灵活的合同而非僵化的采购加快了技术的获取。它通过能力展示将买家与供应商联系起来。美国空军正在创建一个类似于 CJADC2 的云环境，在合作伙伴之间共享全域数据，以实现综合 ISR 和决策。在 AUKUS 框架下，澳大利亚-英国-美国正在推进防务能力建设，包括通过 “有争议环境中机器人车辆的可信操作”（TORVICE）等试验，在人工智能/自动驾驶方面开展进一步合作。英国发布了全面的国家人工智能和国防人工智能战略，概述了通过合作、技能和灵活规划实现 “人工智能就绪 ”和卓越的目标。北约倡议提出了多域传感器网络和人工智能后勤等近期优先事项，以加强威慑和联合行动。拟议的概念和项目显示，盟国正在开发利用人工智能实现数据融合、后勤优化和跨域协调等功能的协作网络化能力。

5.随着人工智能能力的发展，保持公众信任将变得非常重要。美国国防部 DIU 制定了《负责任的人工智能指南》，提供了工作表和分阶段指导，以适当确定问题范围并考虑社会影响。其中强调了可解释性和透明度，以获得用户对 “黑盒”系统做出生命攸关决策的理解和接受。规则追踪等技术可以阐明推理过程。

6.一直以来，加拿大国防 KBS 项目缺乏协调。目前，CCSI 正在提供关于作战系统集成的联合观点，包括与 “奥林巴斯项目 ”等盟国倡议的联系，该项目将相关活动网络化，以提高互操作性。如果实施得当，知识共享系统将带来诸多优势，如知识捕获和保存、一致性、培训和决策支持。然而，知识工程和安全性一直是个挑战。建议采用以用户为中心的设计、知识验证方法、数据整合、可解释性和评估等方法来成功整合知识共享系统，同时在动态环境中保持人为监督和判断。持续学习也很重要。这些围绕 “负责任的人工智能 ”实践和指导方针的见解，以及从倡议和项目中汲取的经验教训，可以帮助利益相关者开发可信和透明的人工智能能力，以合法和合乎道德的方式支持复杂的多领域 C4ISR 挑战。

7.本文的结论是，新的 DND/CAF AI 战略将为实施 KBS 提供一个极好的框架，使其在 CAF 的泛域 C2 决策中发挥更大的作用。同样的努力方向也适用： LoE1--DND/CAF 人工智能卓越中心；LoE2--变革管理：打破内部壁垒，鼓励创新；LoE3--道德、安全和信任：采购、开发和实施合法、包容、透明、可解释、道德和安全的人工智能；LoE4：人才与培训：在正确的时间、正确的地点、正确的人，辅之以人工智能；最后，LoE 5--伙伴关系：与我们在学术界、工业界、“五眼 ”组织、北约等方面的伙伴合作。接受风险和 “打破常规思维 ”的方法，如错误猎人竞赛和黑客马拉松，将是这一战略的必要组成部分。