即将到来的军事人工智能革命

“一个简单的事实是，我们看到了敌人所做的一切，而他们也看到了我们所做的一切。为了打破这种僵局，我们需要新的东西，就像中国发明的火药一样，我们现在仍在用它来作战”。——乌克兰武装部队前总司令瓦列里-扎卢日尼上将

美军长期保持的技术优势正在迅速削弱。在过去的二十五年里，大国进行了大量投资，走上了 "国防和军队现代化 "的道路。大国军力的增强对美国领导的国际秩序以及美国盟国和伙伴的安全构成了巨大挑战。

有一项技术尤其将决定未来几十年军事力量的主导地位：人工智能（AI）。随着自动驾驶汽车和 ChatGPT 的出现，人工智能已经超越了科幻小说的范畴，开始在全社会普及。这一颠覆性技术也为军事力量创造了新的机遇。人工智能的双重用途为快速分析大量数据、加强传感器与射手之间的联系以及提高决策速度提供了工具。美军必须拥抱这一变革性技术，加快人工智能创新应用的发展，以保持其技术优势，遏制对手的侵略，并在必要时在武装冲突中取得胜利。

图：士兵利用人工智能分析收集到的数据，为战术级行动做准备。

即将到来的军事人工智能革命正处于中美之间更广泛的地缘政治竞争之中。这场竞争事关重大，胜负难料。要想在这场大国竞争中取得胜利并阻止战争，就必须保持其技术优势。要实现这一目标，就必须进行突破性创新，因为大国正在迅速缩小差距。中国人民解放军决心将战争 "智能化"，正在快速研发新一代人工智能军事系统。进展仍在加速。

美国国防部（DOD）已经走上了自己的军事现代化之路。加快采用人工智能是美国防部目前的主要优先事项，因为国防部正寻求利用美国私营部门的创新能力，美国私营部门是世界领先的人工智能公司的发源地。通过大规模部署人工智能系统并在战场上以新的方式使用它们，美国军方打算抵消解放军的进步，并继续保持世界上无与伦比的超级大国地位。

即将到来的军事人工智能革命的影响是巨大的。如果得到有效发展，人工智能将渗透到所有军事系统和流程中。由于人工智能降低了对人类处理数据的要求，防止了认知超载，并实现了更全面的分析，因此将实现巨大的效率提升。对态势的认识将不断提高，行动将更加精确，决策将更加明智。战争的速度将加快。那些拥有最佳人工智能工具的人将不断利用主动权，而那些没有人工智能工具的人将难以理解所发生的一切。

随着军事人工智能革命的推进，所有从业人员都有责任做好准备。从将军到士兵，我们都将在未来几年的部队转型中发挥作用。我们必须接受新事物，适应不断变化的环境。正如意大利空中力量理论家朱利奥-杜赫特曾经说过的那样："胜利是属于那些预见到战争性质变化的人，而不是属于那些等待着在变化发生后才去适应的人"。杜赫特的这句话写于一个多世纪前，今天仍能引起强烈反响。

图：士兵要考虑单独或在协调行动中使用各种武器和支持系统。未来战场的特点将是一系列人工智能驱动的武器平台和支持系统，包括无人驾驶飞机和战术车辆。

人工智能简史

尽管人工智能似乎是一个相对较新的现象，但英国数学家阿兰-图灵在 1950 年首次提出了这一理论。图灵在计算机发展过程中发挥了关键作用，他认为，一旦机器能够生成与人类回答无异的问题答案，人工智能就会实现。在接下来的二十年里，人工智能研究蓬勃发展，美国国防部高级研究计划局出资在几所主要大学建立了人工智能实验室。尽管最初的人工智能研究如火如荼，但由于原始计算机缺乏计算能力和数据存储，许多人认为继续推进研究已不再可行。因此，大多数人工智能研究的经费被大幅削减。

20 世纪 80 年代，随着先进的微处理器带来更强的计算能力，人工智能的发展经历了一次复兴。根据 "摩尔定律 "的概念，计算机芯片的容量继续呈指数增长，大约每两年翻一番。这些功能更强大的半导体使计算机科学家能够访问更大的数据库，从而实现更复杂的算法。一系列被称为 "专家系统 "的新程序应运而生，它们首次能够复制人类的决策。专家系统包含有关特定主题的大量知识和事实。这些程序可以解决需要人类专题专家才能解决的狭义问题。例如，国防部利用专家系统开发了维护软件，使用户能够输入诊断数据，并收到关于故障根本原因的报告以及建议的解决方案。虽然专家系统在定制应用方面表现出色，但它们无法在预编程知识之外参与解决问题。

20 世纪 90 年代，随着机器学习的诞生，人工智能迎来了下一波发展浪潮。与必须手动编程的专家系统不同，机器学习算法利用训练数据来 "学习 "如何执行任务和解决问题。这使得开发人员可以对模型参数进行微调，以达到预期结果，从而产生了高度灵活的人工智能程序，可以在新环境中表现出色。随着 "深度学习 "算法的开发取得进一步进展，这种算法使用的神经网络松散地仿照人脑。将深度学习与海量数据集相结合，实现了 "计算机视觉"，它是从自动驾驶汽车到面部识别程序等各种应用的基础。

2022 年 11 月，OpenAI 发布了 ChatGPT 大型语言模型程序，向世界展示了人工智能领域的最新突破。大型语言模型利用了自然语言是按顺序排列的这一事实，在句子中的单词之间建立逻辑联系。通过在训练过程中阅读大量句子，这些模型可以有效地预测单词的连贯排列。让 ChatGPT 写一份读书报告、制定一份商业计划或创作一首诗歌，它几乎可以瞬间完成，而且效率极高。由于文字只是数据的一种形式，因此这些新技术不仅限于语言。生成式人工智能的新应用不断涌现，能够创建图像和视频、谱写音乐和编写计算机代码。

近年来，人工智能的发展取得了重大成就。2016 年，谷歌 DeepMind 的 AlphaGo 计算机程序在一场五子棋比赛中击败了围棋世界冠军李世石。在第二局比赛中，AlphaGo 下了一步反常的棋，围观的专家最初认为这是一个错误。随着比赛的进行，这个 "错误 "显然成了机器获胜的关键。2020 年，人工智能体在美国国防部高级研究计划局主办的虚拟斗犬比赛中果断击败了一名精英人类战斗机飞行员，这是另一个里程碑。当被问及屡战屡败的原因时，这名人类飞行员回答说："我们作为战斗机飞行员所做的标准事情不起作用。这些壮举不仅令人惊叹地展示了人工智能在复杂场景中的能力，而且还显示了人工智能如何能够学习新的技术和策略，从而战胜最优秀的人类。

军事人工智能竞赛

在各种狭义应用领域，人工智能已经胜券在握。美国等都明白这一点，并竞相将人工智能纳入军事战略。2018 年，美国国防部发布了首份《人工智能战略》，旨在加快美军采用人工智能的步伐。该报告强调，大国正在 "为军事目的对人工智能进行大量投资"，这 "有可能侵蚀技术和作战优势"。借助新兴技术的新进展，强调了人工智能在未来战争中的重要性，因为大数据、云计算和物联网 "正在军事领域加快步伐"。人工智能将改变战争性质的观点现在已成为大国军事战略的重中之重。

与长弓、火药或坦克等过去一些具有相对特定用途的重要军事创新不同，人工智能是一种具有多种应用的通用技术。人工智能的出现更类似于电力的出现，它带来了照明、供暖、交通和通信方面的进步。如今，在美国和中国的国防部门，人工智能的研发都在激增，追求各种军事用途，包括自动驾驶汽车、情报收集、预测性物流、网络安全以及指挥与控制。人工智能竞赛的结果将不会根据一个具体的应用来决定，而是由能够最好地将人工智能整合到作战所有领域的各种系统和流程中的一方来决定。

长期以来，美国凭借强大的创新文化和完善的国防工业基础，在军事硬件发展方面一直处于世界领先地位。近年来，中国也在军事现代化方面取得了重大进展。然而，在人工智能军事系统的竞争中，两国都面临着新的挑战。与过去通过政府资助的研究项目开发的许多技术创新不同，当今最前沿的人工智能技术目前掌握在私营部门手中。要想获得这项技术，国防部门就必须与商业公司建立新的合作关系，以开发军民两用的应用。传统国防承包商和国有企业根本无法跟上私营部门的人工智能创新步伐。

美国的战略是利用其充满活力和创新的市场经济来创造新的人工智能军事技术。在此过程中，美国国防部试图重新平衡部队，从精致、有人操作、高成本的传统作战平台转向消耗性、自主、相对廉价的新一代系统。通过一项被称为 "复制者 "的计划，国防部确立了在 "未来 18-24 个月内 "在 "多个领域 "以 "数千人 "的规模部署这些系统的目标。为了抵消解放军在数量上的常规优势，"复制者 "计划寻求通过大量集中的人工智能系统来补充美国的常规能力，这些系统可以在高度竞争的环境中有效运作。

图：美国国防部在国防技术开发项目中主要依靠私营企业和相互竞争的私营企业之间的经济竞争。这种方法假定自由企业能促进更大的创造和创新自由。

国防创新单元（DIU）负责领导这些技术的开发，该单元的成立旨在促进国防部与私营部门之间更紧密的合作关系。2023 年，国防创新单元升格为直接向国防部长报告的单元，目的是 "促进与私营部门社区的接触并对其进行投资，在这些社区中，商业技术可以得到改造和应用，以满足我们作战人员的需求"。在硅谷等地，世界上最优秀的商业人工智能公司拥有开发其技术的军民两用应用的专业知识，但往往受到国防部繁琐的采购程序的阻碍。DIU 通过简化程序，吸引更多非传统公司进入国防领域，从而帮助克服这一挑战。这样就能实现更大的创新、更广泛的人工智能应用，并更快地将这些系统应用到军队中。随着 "复制者 "计划的推进，DIU 将发挥主导作用，协调人工智能技术的开发，以满足各军种和作战指挥官的需求。

看透战争迷雾

军事行动的特点是普遍存在 "迷雾"，这是战争固有的不确定性造成的。无法预测战斗将如何展开是战争的本质属性之一，无法完全消除。然而，部分迷雾是由于大量数据和信息无法得到快速处理，从而无法清楚地理解其含义造成的。作战训练中心的事后总结通常会强调被层出不穷的信息淹没的单元的缺点。参谋人员很少能有效地综合大量数据，使全局变得清晰明了。"还有谁需要知道？"这个问题经常被提出来，以此来抵消信息在职能 "炉灶 "中被孤立的趋势。尽管开发了知识管理程序，旨在更好地识别、组织、存储和传播信息，但数据超载的根本问题依然存在。

图：一名士兵使用手持设备利用人工智能进行数据分析，以指导战术级行动的快速规划和执行。

在当今的现代战场上，传感器几乎无处不在，不断向军事指挥所传输信息流。参谋人员要努力跟上大量可用数据的步伐：信息、监视和侦察资产通过图像、视频馈送、信号拦截和电磁探测等综合手段提供有关敌军的数据；友军通过各种指挥控制系统提供状态更新和支持请求；天气变化、战场上出现平民或引入虚假信息等其他因素进一步增加了作战环境的复杂性。大量可用数据会造成 "分析瘫痪 "状态，阻碍有效决策。当最终做出决策时，这些决策已不再与当前情况相关。

这正是人工智能可以提供帮助的地方。如今的人工智能系统和运行这些系统的大功率计算机可以以前所未有的速度处理海量数据。通常需要人类花费数天或数周时间才能完成的任务，人工智能只需几秒钟就能完成。以银行业为例。金融机构利用人工智能实时跟踪信用卡的使用情况。一旦发现不正常的买家行为，就会在欺诈发生之前拒绝交易。与依赖人工验证的传统方法相比，由此带来的效率提升是巨大的。此外，人工智能系统在多个领域都被证明比人类专家更准确。例如，在医疗领域，机器学习系统在预测癌症方面比训练有素的临床医生更准确。将这些相同的技术应用于常见的军事任务，也能产生类似的效率和效果。从本质上讲，人工智能可以帮助清除战争中的一些迷雾。

这些生产率的提高最终将使决策更加迅速有效，这是战争中的一个关键优势。约翰-博伊德（John Boyd）通过一个被称为观察、定向、决策、行动（OODA）循环的过程来描述军事竞争的特点。博伊德的想法是，哪一方执行这一过程的速度更快，哪一方就能进入对手的决策循环，并取得相对的军事优势。人工智能系统将通过提高态势感知、快速处理大量信息、计算决策选项和自动化操作，大大加快 OODA 循环过程。情报分析师将利用计算机视觉技术过滤大量图像和视频，以确定敌军的位置。操作人员将使用自主的无人机群来压垮敌人的防御。后勤人员将利用数据分析来优化补给任务或设备维护。军事规划人员将使用大型语言模型起草作战命令并生成决策简报。网络战士将利用机器学习识别异常情况，拒绝对手的网络入侵。这些只是未来人工智能众多军事应用中的一小部分。

确定 OODA 循环加速的速度将部分取决于人类对人工智能的信任程度。与任何新技术一样，人工智能也会出错，而且随着时间的推移，它还需要不断发展和完善。在可预见的未来，有充分的理由保持人类的控制和监督，也就是所谓的 "人在环内"。首先，人工智能有能力产生 "幻觉"，产生似是而非但与现实不符的输出或答案。当人工智能模型根据其训练数据做出统计推断，并将其应用到现实环境中时，就会产生不准确的结果。对于协助军事活动的人工智能程序来说，错误输出的后果可能会很严重。许多人工智能模型面临的另一个挑战是缺乏 "可解释性"，这意味着系统无法描述其结论所依据的逻辑和数据。因此，决策似乎是在 "黑盒"中做出的，用户无法追踪系统的思维过程。这种缺乏透明度的情况需要通过长期的经验积累来建立对军事人工智能的信任。人工智能还容易受到欺骗，对手可能会调整数据输入，导致模型得出错误结论。试想一下，使用计算机视觉软件进行目标定位时，如果被人操纵，得出的结论是友军或平民是敌方的高回报目标。由于上述原因，军事人工智能的大多数近期应用可能会增强而非取代人类的作用。

图：在未来的全球作战环境中，人工智能将在战略、作战和战术指挥与控制层面的军事分析和决策中发挥重要作用。

结论

虽然技术本身并不能保证战争的胜负，但纵观历史，那些最善于创新的军队在战场上却拥有决定性的优势。长期以来，美军一直享有对对手的技术优势，但这种优势现在正在逐渐减弱。在中美这场持续的地缘政治竞争中，利用人工智能力量的竞争将在未来数年左右全球力量平衡。

要保持在军事上的超强竞争力，就需要加快人工智能的发展。加强与私营部门的合作对于取得超越对手所需的进展至关重要。美国拥有最顶尖能力的人工智能公司。这些公司拥有高技能的员工队伍和尖端的研究成果，具有生产最先进的人工智能军事应用产品的潜力。美国以市场为基础的制度在促进创新方面具有明显优势，但国防部门必须继续适应，以充分发挥其潜力。正在进行的 "复制者 "计划是美国防部在人工智能发展方面的最大赌注。它对美军的未来至关重要。

虽然新技术一直在开发中，但很少有像人工智能这样具有巨大潜力的。军事优势通常由更了解环境、敌人和自身的一方获得。赢得战斗的通常是及时做出明智决策的指挥官。人工智能技术将实现这一切。

军事人工智能革命才刚刚开始。它将如何进行--以及最终能否取得胜利--将取决于抓住这一机遇的紧迫性、组织的适应性。人工智能的潜力是无限的，但前提是要有理解它的远见和迎接挑战的毅力。

参考来源：美国陆军