《空中作战网络人机协作研究倡议 (HURRICANE)》

战场的数字化导致了 "信息泛滥"，造成了机组的认知过载。数字技术和机器学习方法已经成为分析海量数据、整合信息和有用地分配态势感知的关键。

因此，未来军事优势的核心将是将人类、人工智能（AI）和机器人有效地整合到战斗系统中--人机团队--最好地利用飞行员和技术的能力来超越我们的对手。优势将不会自动在于拥有最新或最昂贵算法的部队，而是在于最有效的人机团队。

与人类不同，人工智能不会因注意力不集中、疲劳或压力而被削弱。机器的速度、精度和计算能力、可靠性、几乎无限的内存和不屈不挠的精神使其能够弥补人类的某些局限性。然而，它们在理解复杂的非结构化数据或进行非决定性分析（例如，预测人类行为）方面并不出色。机器不适合对复杂或模糊的环境进行细微的判断，然后缓和决策。此外，由于机器是使用与任务或问题相关的既定数据集进行编程或训练的，遇到新问题或与既定数据集非常不同的东西，往往会导致失败。

相比之下，人类在理解背景方面比机器更好，而且他们很可能在很长一段时间内保持这种状态。人类适应新情况的能力通常要强得多，即使答案可能是不完美的。灵活性、创造性、强大的抽象能力以及面对不确定性和新奇事物的适应能力，包括来自非结构化的部分数据，都是人类特有的能力，机器很难复制。这部分是因为人类使用心理替代或从熟悉的技能或任务中的近似值来获得近似的答案。人类也有一种智力上的敏捷性，需要用到情感上的技能，如同理心或直觉。

即使在最先进的技术方面，人仍然处于最佳位置，可以设定目标并监测系统的整体运作，以便在必要时能够纠正自动故障。

人工智能在广泛的任务中相当于或超过了人类的表现，然而自主系统仍然很脆弱，缺乏人类在其指令之外的灵活性。因此，人与机器的对比是一个错误的选择。

根据P. Scharre的Centaur Warfighting模型，这反而是一个优化使用自主技术的问题，同时将人作为武器系统的核心。这种混合方法从自动化的贡献中获益，同时保持人的能力，以利用它们为任务服务。因此，人机合作（MMT）比单独的人类行动或单独的人工智能更有效，可以充分利用各自的优势。

如果人工智能能够弥补人类的弱点，那么它在提高人类绩效方面尤其具有强大的潜力。因此，空中环境需要一种以人类为中心的、协作性的和增强性的人工智能，能够预测其人类伙伴的意图，发现偏差并在协作性空中作战系统和作战概念的框架内与他们共生行动。