《人工智能增强决策对美空军条令的影响》中文版

随着美国从全球反恐战争期间磨练出来的专长、领导力构架和决策矩阵中走出来，当深入 21 世纪时，等待我们的新挑战也就不足为奇了。大国热衷于获取资源，而世界上较为稳定的力量又暂时无法遏制它们，因此它们已开始采取行动，以巩固在新的有影响力的结构中取得的进步和发挥的更大作用。在乌克兰与俄罗斯的冲突中，高技术、小规模弹药的大规模扩散，以及指挥、控制、通信、计算机、情报、监视和侦察（C4ISR）技术的进步，给每一位军事指挥官都带来了令人胆寒的问题。首先，以极小的代价在广阔的地理区域对不同目标进行风险控制的能力可能会也可能不会对战场目标产生影响，但肯定会打击部署部队的士气。其次，进行实时监控、移动大量数据和提供战损评估的能力将决策制定环节紧缩到荒谬的程度，使人为干预成为限制因素。此外，民用市场上用于各种散文提炼、艺术表现和决策支持的人工智能（AI）工具已呈爆炸式增长，只有一丝时间等待交叉出现。

推理小说为人工智能在治理和战争方面的进步敲响了警钟，也为美国社会是否准备好将生死攸关的道德决定权交给机器敲响了警钟。积极的影响是显而易见的，那就是消除人在回路中的延迟，让人工智能关闭杀伤链，让成群的自主无人机支持战场目标。但这一机遇也同样伴随着危险：训练不当的人工智能为了实现目标，不惜撒谎、欺骗、偷窃或攻击其创造者。

在本文中，将评估在上述技术进步的支持下，战场人工智能将如何协助指挥官取得胜利。这种假想的人工智能将把 ISR 信息与地面的实时评估融合在一起，并自主向闲逛的弹药或空中打击包发出攻击指令，以实现总体战役目标。或者，这种人工智能可以与 "人在环内 "的杀伤链一起工作，只需为目标提供最有价值的选择；虽然这将消除重大的道德障碍，但同样也会降低构建者的节奏优势。

这种引入会带来什么？战争会因哪支部队充分发展这些能力而发生怎样的变化？对本讨论最重要的是，应如何调整新的和现有的作战条令，以充分利用这些技术进步？为了对潜在构型进行分类并优化国家应对措施，将使用以下模型来提出建议。可以设想一个 2x2 矩阵，其中包含四种不同的战场场景，在这些场景中，红军和蓝军分别选择使用（或避免使用）人工智能支持：

无人工智能：维持现状

在没有任何参战部队依赖人工智能支持的情况下，可以继续进行传统战争，开展由现有条令和决策结构支持的战役。虽然这些冲突的规模和地点可能确实会与在过去 50 年中所看到的有所不同，但在新的大国竞争时代，几乎不需要改变过去多年来的作战方式。

当前的作战条令可以根据所涉及的作战领域不断演变和应用，而不会出现重大分歧。理想情况下，AFDP 3.2 非正常战争条令将随着国家利益和政府结构的发展而复兴和发展，使国防部和空军能够参与并击败更广泛的交战方；正如在过去 30 年中所看到的，在与国家和非国家行为体（包括国外和国内叛乱）交战时，需要不同的构架。

蓝军 AI：兵力投射

如果单靠友军来利用这些能力，他们必然会在整个 AFDP 3-0 作战条令系列中获得巨大的节奏优势，唯一的限制是领导层的道德考量。根据为人工智能界面提供的自主程度，可以在当前 ATO 周期的决策圈内快速识别、评估、打击和解决目标。这将从根本上把 AFDP 3-60 的总体目标定位条令，特别是联合目标定位周期（JTC）卸载到自动化系统中。

人工智能远不止是一个简单的决策辅助工具或条令最佳实践清单，它可以融合传感器数据、信号情报等，在评估或部署有效反制措施之前发现并起诉目标。这种在时间上的极高保真度可有效实现随心所欲地执行 "震慑"/"一夜之间 "空战方案，为作战人员提供前所未闻的进入和行动自由。

在联合指挥中心，人工智能可以自动执行每个阶段，达到指挥结构可接受的极限。目标可以与 ISR 数据一起输入，以便根据既定目标、武器和反制手段的可用性快速制定优先目标列表。无论是否有领导参与，都可以创建、安排和部署任务。最后，几乎可以即时进行评估。

前沿部署部队在面对这些威胁时无疑会士气低落到极点；在传统战争中，有一种已知的途径可以让自己脱离战斗，以恢复到间接火力范围之外。正如乌克兰可以证明的那样，知道微型无人机随时可能降临到你的头上是一种心理因素。对于战场指挥官来说，这种计算方法同样会发生变化，他不再需要消耗 20 万美元的弹药，而是可以用一枚手榴弹和一架价值 200 美元的无人机来摧毁一个火力小组。经过充分的训练，人工智能可以找到打败野战部队的策略，其速度比友军资产在其背后推进的速度还要快。最近，据估计伊朗对以色列的无人机攻击耗资 300 万美元，而拦截弹药的成本却高达 15 亿美元，而美国海军为保护红海的航运耗资 10 万美元/枚。

这种速度同样有可能超过配套的工业基础，消耗各种小型电子设备、发射器/接收器、打印长丝和其他原材料。为了获得最大利益，这些类型的物资需要像准备传统战争的小型武器弹药一样进行储备。

红军AI：自我保护

面对一个由人工智能工具增强的近乎同类的对手，将是当今大多数军事领导层无法想象的地狱，会让他们希望回到 2003 年的反叛乱任务。虽然可以逆转上述成果，但还可以在此基础上增加一种真正的可能性，即人工智能可以专门操纵部队以极高的速度消耗友军的资源，包括工时、弹药和生命。通过这些挑战造成的损耗将是巨大的，并将击溃友军残存的士气和公众的支持。

面对敌方的人工智能，最主要的担忧是它可能会在第一台平台升空之前，立即摄取整个联合和空军的条令，包括历史资料，甚至是个人出版物，以综合战略目标，建立一棵可能行动的树，并对部队进行最佳定位。从某种程度上说，苏联人关于美国条令的老笑话本身就可以成为行动的助推器。"针对美国条令进行规划的一个严重问题是，美国人不看他们的手册，也不觉得有任何义务遵循他们的条令。" 如果人工智能是流程驱动的，但美国的条令却灵活得显得混乱不堪，那么就可以建立起小小的优势。

很少有战略能打败这样的对手，但在从主动到被动的范围内，可以想象一支部队如何开始打败这样的部队，即使是在明显处于劣势的情况下。正如非对称战争所能产生的效果超出了数学上所能达到的规模一样，谨慎的方法加上果断的行动可能会使友军保持活力。

理想情况下，应尽一切努力用尽 JDWN 1- 18 中提到的其他 DIME 力量手段，并完全避开战场。虽然军事和信息影响可能是最困难的，但其他影响可能更有用。首先应利用制裁、谈判和联盟协议来和平解决技术上占优势的敌人，即使不能永久结束敌对行动，但至少可以争取时间缩小技术差距。与面对核大国和无核大国时必须采取的战略类似，必须恢复均势，并以长期的降级和裁军为目标。

在没有充分计划的情况下进入战场与这一对手作战，几乎是注定要失败的。必须立即采取战术，利用先进的传感器或前沿部署的部队，找到并击败可在没有预警的情况下发动攻击的小型武器。在任何情况下，这些反制措施都必须经济实惠，并能大规模使用，因为当人工智能控制的弹药的成本只有拦截器的 1/1000 时，消耗就不是制胜的策略了。在整个杀伤链中，从指挥/控制到作战，再到所需的飞行架次生成和目标追击，都需要极其紧密的协调。

只要稍加警告，就可以制定战略，使敌方人工智能无法获得成功完成决策循环所需的信息。正如 AFDP 3-85 "EWS 行动 "所证实的那样，与 GWOT 中使用的简易爆炸装置干扰器类似，电子战系统可用于切断数据链路，拒绝敌方目标定位解决方案和相关的战损评估。同样，只要有足够的弹药控制信息，就可以复制信号，使进入的武器崩溃或提前引爆。还可通过 AFDP 3-12 进行其他网络空间影响行动，以抑制有效操作人工智能所需的网络流量。

对人工智能进行战略打击极为困难，因为必须假定人工智能会比你更早知道你的行动。任何攻击都必须把握好时机，以达到最大效果，并使对人工智能运行至关重要的功能和基础设施瘫痪。发电、C4ISR、数据线和补给线拦截都需要解决，这样才能以任何有意义的方式减缓人工智能的功能。与民用基础设施的重叠将是巨大的，但几乎不存在其他选择。

全AI：消耗战

在某种程度上，这些方案中最好的情况可能是在多个友军和交战部队中引入人工智能系统。随着这些战略助手在多方发挥作用，有可能看到一种僵局或冷战的另一种遗迹，只是这次不是由核弹头而是由同样危险的智能机器和学习算法来劝阻。

为了争夺领土或资源而与这些参数发生冲突，无疑会耗费大量资源，而一路上的收获却微乎其微。从理论上讲，人工智能对手之间的对决可能会试图超越对方，直到一方在技术上占据优势，或者另一方在对决过程中出现人为错误，才会取得进展。这些微小的扰动会立即导致人工智能内部形成新的决策树，并提供短暂的不稳定窗口，从而取得进步。

与上文设想的红军人工智能情景一样，在进行军事交战之前，所有参与方都应充分探索其他 DIME 选项。如果敌军满足于在途中进行更长时间的战略博弈，就像今天的潜在冲突所证明的那样，他们可能会发现通过其他手段（包括秘密行动和摧毁公民的集体意志）削弱对手的战斗意志更为可取。

除了作战条令，采购界和相关工业基础也必须不断发展以应对这些挑战。正如第四次工业革命带来的 "大规模定制 "概念一样，作战平台、网络和弹药也必须足够分散，以降低敌方人工智能发现致命缺陷的风险；接口标准化、互操作性和互换性将成为基本要求。

训练中的危险

尽管人工智能技术正在迅速发展，并为遏制冲突和在必要时赢得冲突提供了极好的机会，但必须十分谨慎，以确保系统的正常运行和训练。将包括 "杀 "与 "不杀 "在内的道德决策卸载给机器只是问题的一部分，还必须讨论适当的保障措施和训练数据集，以使系统取得成功。

人工智能将像一个大型的级联游戏一样做出决策，每一个决策、行动、命令或动能打击都会被判断为好或坏，并使其更接近程序设定的目标。兵棋推演已经表明，如果没有类似于阿西莫夫机器人三定律的足够保障措施，人工智能就会背叛自己的创造者，切断自己的联系，或者无视命令，只要这意味着它们可以继续执行行动，追求自己的使命。这种危险表明，要防止众所周知的流氓人工智能的进化，需要人类的永久控制。

此外，虽然人工智能非常擅长以有限人类无法企及的速度做出决策，但它仍然依赖于历史信息数据库，在此基础上制定战略并得出结论。正因为如此，人工智能很难想象出全新的东西，同样，它也高度依赖于能够从中获取的大量训练数据。正如那些能够越狱早期 ChatGPT 版本以表达不受欢迎观点的用户，以及随后为使这些工具在流行文化的 "奥弗顿窗口 "内正常工作而进行的脑叶切除术所证明的那样，可以看到这些变化所带来的影响。

过于复杂的数据集会减慢决策速度，直至几乎毫无用处。受限程度过高的人工智能可能会错失可以更快解决冲突的机会或策略。最令人担忧的是，一个有偏见的人工智能很容易得出错误的结论，从而使野战部队在系统的指挥下误入歧途。

事实上，对付敌方人工智能的最佳进攻手段很可能是利用电子战领域众所周知的观点，即人工智能可能被蒙蔽、误入歧途并返回无效结论。参照 AFDP 3.85《电磁频谱行动》，可以在 "电磁威胁 "中提出另一个概念，即在战场背景下创建或分发的任何数据都可以提供给人工智能以支持决策。

结论

将大量传感器数据与人工智能加速决策相结合，以实现智能弹药的广泛部署，这是一个勇敢的新世界，需要认真考虑并制定应对战略。因此，空军条令可以建立一个新的篇章，以涵盖人工智能的威胁和机遇：

1.AFDP 3-0 行动： 实施一项不断发展的战略，将人工智能/机器学习算法纳入总体规划和兵力投送流程。这将支持人工智能利用真实世界的数据进行训练，并平衡风险与所需的作战节奏。同样，所有下游作战条令都可以采用人工智能来管理航空兵、空域、弹药及其联合运用。

2.AFDP 1-1 任务指挥和 3-60 目标定位： 需要进行两项重大调整。如果作战对手的人工智能技术得到增强，则必须将更多的决策权下放到尽可能低的级别，以便迅速做出调整，保持有效交战。其次，如果蓝方部队正在与友方的人工智能部队作战，那么决策环路必须明确在何时何地以何种方式使用人工智能支持，以及在哪些地方将采用人在环路中的停滞措施。与 "任务指挥 "类似，"联合目标锁定循环 "也需要根据指挥官的意图进行修订，以平衡风险与节奏优势。

3.AFDP 3-12 网络安全和 3-85 EMS： 网络安全和电子战需要共同合作，以保护友军使用人工智能，同时压制敌方的有效性。2018 年《国家网络战略》确立的四大支柱需要加以扩展，以专门增加为阻止敌方人工智能行动而采取的进攻行动。