人工智能是空中力量的一个强大推动力，但它的潜力还没有被完全释放与实现。只要承认其局限性并进行适当的管理，人工智能就有可能极大地改善空军在不同战争层次上的规划和决策过程。有助于简化人工智能的使用并允许尽可能精确地利用最多数据的新投入将提高采用人工智能的潜力。从长远来看，人工智能在联合层面可能被证明是最有用的，因为它可以从每个部队组成部分可以提供的大量数据和信息共享中受益。然而，在战争中扩大使用人工智能存在着复杂的挑战和风险。为了建立一个未来的方向，需要考虑到人工智能在技术和人类用户层面上的基本限制。

引言

当下人工智能（AI）的惊人发展并不总是能引起军事飞行员群体的兴趣。然而，最近人工智能与有经验的战斗机飞行员的空战模拟引起了广泛的关注（Ernest等人，2016）。在这些模拟中，人类飞行员被他们的人工智能对手击溃。飞行员和许多其他行业一样，最终会因为人工智能的进步而消失，这一观点因此得到了越来越多的关注（Pashakhanloun，2019）。尽管人工智能加速发展，然而迄今为止，人类飞行员在空战和领导空中力量投射方面的作用没有什么变化。人类飞行员并没有被取代，而是逐渐被允许在驾驶舱内积累人工智能的好处，就像驻扎在总部和空中作战中心的空军军官一样。

只要承认其局限性并加以适当管理，人工智能就有可能大大改善空军的信息力量和损耗能力，以支持不同级别战争的规划和决策过程。在评估人工智能在空中力量使用战略的多个层面时，空军领导人必须在关键的两难问题上找到明确的方向。可以为人工智能开发哪些战术、作战或战略应用？与其他战争相比，人工智能的使用是否更适合于特定级别的战争？我们如何将人工智能融入我们的战争方式？本文将在考虑人工智能的未来发展方向之前，探讨与人工智能在经典战争层面的使用有关的一些基本挑战，最后，讨论摆在面前的关键相关限制和危险。

战术层面的AI

从一个作者到另一个作者，对人工智能（AI）的定义有很大的不同。法兰西共和国官方杂志》将人工智能定义为 "一个理论和实践的跨学科领域，旨在了解认知和思维的机制，以及通过硬件和软件设备对其进行模仿，以协助或取代人类活动"（2018）。基于这一定义，我们可以将人工智能理解为一种计算技术，它通过利用不断扩大的可用数据量、不断增长的计算能力以及软件设计的进展来解决问题。人工智能的应用是多方面的，几乎影响到所有领域。人工智能可以简化行政任务。它可以提高机群维护的性能。它可以优化导弹的制导系统。

然而，正如迈克尔-C-霍洛维茨（Michael C. Horowitz）所指出的，人工智能不是一种武器（霍洛维茨，2018）。它是一个推动者，更类似于电力或内燃机等发明，而不是作战坦克或战斗机。现在，越来越多的军事参与者正在将人工智能引入军事行动，主要集中在战术活动上。以色列是这一领域的先驱之一，最近在联合行动中利用了三种人工智能的能力--《炼金术士》、《福音》和《智慧的深度》（Antebi，2022）。《炼金术士》利用战术和行动数据，通过手持平板电脑提醒部队可能的攻击。《福音》为威胁识别提供建议，操作者必须验证并决定适当的反应（Ahronheim, 2021）。据报道，这一应用节省了使用现有方法实现相同结果所需的一年的努力。最后，《智慧深度》能够生成有史以来最全面的地下隧道地图。

战役与战略层面的AI

人工智能在改变战术层面的战斗空间方面已经显示出成果，但在更高的战争层面也有潜在的优势。然而，由于战略、作战和战术层面的战争需要不同类型的考虑和推理，人工智能的潜在应用和可获得的结果也相应地有所不同。

根据克劳塞维茨的说法，战略必须削弱并最终打破对手的意志。然而，衡量或量化战略的这一目标并不容易实现。虽然军事行动对对手造成的损害可以削弱他们的决心，但对于意识形态、政治或心理驱动的对手来说，这并不总是真的。战争不能简化为一系列简单的逻辑行动和可预测的结果，作为一种人类活动，创造力、惊喜、欺骗和心理因素都会发挥作用（Payne, 2021）。

人工智能无法探究战争的心理因素，也无法理解为什么战场上的失败并不一定意味着放弃战斗意志。就像用于体育的软件不能画画、走路，更不能预测比赛中发生的事情一样，人工智能不能解决涉及人类的复杂互动所带来的问题。人工智能将无法预测军事行动中经常遇到的人类创造力和意外或欺骗因素，更不用说为其提供解决方案。人工智能的这些局限性的解释是，能够与人类的认知能力相匹配甚至超越的强人工智能目前并不存在。

人工智能将无法预测军事行动中经常遇到的人类创造力和意外或欺骗因素，更不用说为它们提供解决方案了。

人工智能将越来越多地参与到从规划阶段到执行空战的行动中，但空军反而需要依赖狭义的人工智能。狭义人工智能仅限于特定的任务和角色，它能以超过人类能力的水平完成这些任务和角色。表8.1比较了窄人工智能和强人工智能中的属性，后者仍处于发展的早期阶段。虽然狭义的人工智能可以支持战术活动，但它主要被证明不足以将这些聚集成行动层面上的决定性优势。这样的观察在各种尝试中都有记录，例如美国海军为海军指挥官开发作战层面的人工智能系统的努力（Aycock和Gleney，2021）。

表 8.1：狭义 AI 和强 AI 的属性比较

如何最好地利用新兴技术还有待观察，因为仅仅拥有技术是不够的。在第二次世界大战中，盟国拥有的坦克相对多于德军，但由于德国军事理论的力量，他们的军队遭受了关键的失败。人工智能已经成为美国和中国之间竞争技术优势的核心问题，让人想起冷战时期的动态。然而，无论系统的技术有多先进，军队使用人工智能的结果将取决于它与之结合的理论和概念。人工智能解决方案必须根据军事环境的具体限制和特点进行调整。因此，必须通过同时发展和整合理论和作战概念来全面发展人工智能的能力。

同时，人工智能可以以更有限的方式加以利用，以深入研究特定设备的工作原理或关注对手系统的漏洞--这是约翰-A-沃顿（1995年）著名的 "重心 "概念之一。人工智能也开始被用于影响和心理行动（PSYOPS），这已经成为军事活动的一个重要组成部分。在现代冲突中，各方都可以歪曲、操纵和传播错误信息。人工智能在这种情况下有很多用途，并能以各种方式支持进攻性和防御性的PSYOPS。按照同样的思路，人工智能将在信息战中发挥更大的作用，在信息战中，信息系统代表了所有各方的关键重心。

也许人工智能在作战层面上最重要的用途在于其优化情报和提供预测分析的能力，使空军能够更好地预测威胁和环境的变化。特定的人、特定的关键词和其他模式的存在可以提前提供有关对手意图和未来计划的信号。考虑到尽可能多的现成信息，如视频、文本和图像，这些信息可能没有被有效融合和利用，人工智能可以产生强大的结果。通过主动情景规划的收集和监测（COMPASS）计划是一项雄心勃勃的努力，旨在通过结合几个学科，如博弈论、建模和模拟，实现这一目标（Tucker，2018）。

同样，人工智能可以通过支持对不同建议和行动方案（CoA）的评估和测试，在高层规划中发挥宝贵的作用。通过对敌对势力、他们的理论、能力、后勤以及可能的领导人的指挥风格进行建模，人工智能可以帮助指挥官和作战计划人员衡量哪些行动方案可能会产生最理想的结果。更进一步说，通过改变建模参数，人工智能可以丰富对假设的思考，突出文化偏见或新的见解。人工智能的应用可能有助于引起人们对被忽视的考虑，甚至有助于开发新的思考挑战的方法。如图8.1所示，人工智能在制定行动方案的不同阶段有明显的潜力，可以做出有价值的投入。

图 8.1：制定行动方案的抽象流程图

人工智能的未来发展方向

使用人工智能的行动结果和经验表明，这项技术可以通过加强情报、部队保护和协助决策来支持战术活动的重要方式。本文所涉及的简要意见为我们提供了对人工智能未来潜力的一瞥。越来越多地将人工智能引入国防，推动了始于20世纪末的军事事务革命（RMA）。与20世纪90年代一样，其基本目标仍然是整合新的智能技术，通过揭开 "战争迷雾 "来主导战斗空间。

战斗空间传感器的增加加强了信息的收集，这些信息必须被处理、合并，并分配给部队成员，以建立多重杀伤链。随着仍处于早期阶段的 "马赛克战争 "概念的实现，这一趋势将变得更加明显（Clark和Schramm，2020）。人工智能与多领域作战（MDO）结构高度相关，它将联合能力汇集在一起，使早期发现对手的弱点并协调针对这些弱点的同步效应成为可能。人工智能使其有可能通过预测或识别甚至是暂时的弱点，例如，对手的雷达故障，并触发快速行动和效果以利用时间敏感的目标。

作为一个系统的设计，人工智能的潜力被放大了。在思考空中力量的未来时，这方面出现了两个有希望的方向：无人机群和忠诚的僚机。在无人机群中，微小的自主系统将像蚁穴一样运作，其中每个单独的元素不一定是高度专业化的，但结合成一个系统，提供了一种类似于集体的智能。由于一个元素抵消了其他元素的技术限制，在同步工作中，这些蜂群可以执行复杂的功能，如探测、欺骗和打击。无人机群被视为未来饱和敌方防空系统的基本手段（Hamilton和Ochmanek，2020）。

另一方面，忠诚的僚机概念则更加雄心勃勃。目前正在开发的第六代飞机被设想为与自主无人机一起运行，协同执行任务。这些僚机将为它们的载人同行提高态势感知和生存能力，并协助飞行员更快地做出更好的决定。忠诚的僚机将可以适应反映特定任务目标的角色--例如具有电子战或打击功能。在过去一个世纪里，领先的空军利用质量击败对手的方法基础上，忠诚的僚机将重新定义人机合作的动态，并导致未来空军结构的根本变化。

人工智能相关的限制和危险

如果不强调等待用户的限制和危险，对军队使用人工智能的任何概述都是不完整的。人工智能不是一个神奇的推动者。像任何新兴技术或新技术一样，人工智能将需要发展和测试--反映出未来需要大量投资。人工智能在军事行动中的应用不是一个简单的运行软件的问题。人工智能需要各种投资流，以开发所需的系统、有利的基础设施，当然还有人的因素，这将使其得到最有效的使用，并保护其免受复杂对手的攻击。

人工智能需要各种投资流，以开发所需的系统、有利的基础设施，当然还有人的因素，这将使其得到最有效的使用，并保护其不受复杂对手的攻击。

必须创建新的数字架构、硬件和支持性基础设施，以利用使人工智能成为可能的 "大数据"。将需要开发战斗云来存储数据，并且有必要确定数据和数据系统的性质和要求，以及适当的政策和治理框架。战斗云和服务器的定位带来了自己的挑战--它们必须靠近用户，但它们应该在空中还是在地面？无论答案是什么，它必须保证总部、指挥部和边缘作战人员之间的连接。

在当代军事冲突中，各方都明白对连接和通信流的关键依赖。例如，在乌克兰冲突期间，俄罗斯军方瞄准了属于商业电信服务提供商Viasat的服务器和数据交换节点，以阻止乌克兰部队的通信（Burgess, 2022）。事实上，人工智能有各种隐患，了解并能针对这些固有的局限性和脆弱性的对手可以利用这些隐患来损害其用户的利益。例如，深度学习技术取决于所提供信息的质量和种类，以获得准确的结果。

这就是为什么文化和无意识的偏见，限制了信息量，会导致操作员在与人工智能合作时做出错误的判断。在人工智能所依赖的人机关系中，信任问题也会出现。如果人工智能比飞行员或受支持的指挥官更有创造力，并提供不寻常的方法来实现任务目标，这可能会引起怀疑和混乱，这在高速战斗中是不可接受的。如果以同样的方式产生的行动方案被推荐给盟友或联盟伙伴，缺乏合理的推理会放大负面的后果。

另一方面，人类自然倾向于相信，当提供一个似乎连贯的结果时，机器是优越的。然而，过度自动化的风险会导致失常。在决策者处于高压状态下（例如等级或时间），通过依赖人工智能来指定目标，可能会造成错误，导致灾难性的后果。

就像任何技术一样，利用众所周知的盾牌和剑的辩证关系，人工智能将不可避免地引发反战略，并可能比预期更快地产生威胁。例如，北约空军已经开发了自主无人机的进攻能力，却没有充分考虑到防御对手使用的类似系统。竞争对手在颠覆性技术时代发挥其能力的威胁有时被忽视，空军需要告诫不要在人工智能方面重复类似的错误。这一点尤其重要，因为很多人工智能是利用商业上可获得的或开放的软件开发的，这使得对手有各种途径来应对反战略。

结论

人工智能是空中力量的一个强大的助推器，但它的潜力还没有实现。有助于简化人工智能的使用并允许尽可能精确地利用最多数据的新投入将提高其在不同级别战争中的应用潜力。从长远来看，人工智能可能被证明在联合层面上是最有用的，在那里它可以从每个部队组成部分提供的大量数据和信息共享中受益。空军领导人将需要决定可以给机器多大的自主权，以便在不影响战略的情况下利用其品质。

人工智能可能被证明在联合层面上最有用，它可以从每个部队组成部分提供的大量数据和信息共享中受益。

空军中通过压缩时间周期来加快行动节奏和进程的争夺，决不能成为目的本身。战争的目的最终是为了实现政治效果，而不是在最短的时间内开展行动。就目前而言，人工智能在军事行动中的使用仍然不可能在三个经典的战争层面上持续进行。也不可能将人工智能置于军事决策过程或战斗空间行动的中心。为了改变这种情况，需要在技术和概念上取得重大进展，以及思维方式的转变。当这种情况发生时，关于飞行员将消失的预测很可能很快就会实现。

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