人工智能与美国空军的未来

人工智能（AI）已经以各种方式影响着 21 世纪的生活。现在，机器和技术已经能够像真人一样 “思考”、预测和决策，各行各业的许多任务都交给了人工智能系统和技术。美国空军也不例外。截至 2023 年 12 月，美空军有 44 个活跃的人工智能项目，其中包括先进作战管理系统（ABMS），该系统有助于促进作战行动的决策制定过程。人工智能对于空军乃至整个美国军队都有其合理的用途：保持对世界主要对手的优势，确保国家为未来的冲突做好准备。人工智能具有许多能力，无疑将帮助美国实现这些目的；然而，也存在一些需要考虑的缺点和局限性。本文旨在讨论人工智能及其将如何影响美国空军--其核心任务、作战条令以及作战指挥官可能面临的挑战。

人工智能对核心任务的影响

《入伍部队结构》描述了空军的六项核心任务： 空中优势（Air Superiority）、情报、监视和侦察（ISR）、快速全球机动（Rapid Global Mobility）、全球打击（Global Strike）以及指挥与控制（Command and Control）。人工智能有能力以各种方式加强这些核心任务。根据 AFDP 3-01《反空袭》的定义，空中优势是指 “一支部队对空中的控制程度，允许其在特定时间和地点开展行动而不受空中和导弹威胁的干扰”。

简单地说，空中优势指的是空军执行任务的能力；它并不一定意味着对手没有能力执行自己的行动。从理论上讲，随着人工智能在空军行动中的比重越来越大，空中优势的实现将更加简单快捷。传统的人工控制航空资产与人工智能系统相结合，将为作战指挥官塑造空战空间环境提供更大的灵活性。此外，人工智能系统还能让指挥官在确保空中优势的同时，不将过多的空军人员置于危险境地。

为实现这些目标，五角大楼层面的一项名为 “复制者”（Replicator）的具体计划已经到位。据国防部副部长凯瑟琳-希克斯（Kathleen Hicks）称，“Replicator ”是一项旨在与作为主要对手的大国保持同步的计划，其首次迭代的重点是在未来两年内在各个领域部署数千套自主系统。事实上，在不久的将来，人工智能将成为实现空中优势的主要手段。

情报、监视和侦察（ISR）是指用于支持军事行动的许多 ISR 组件的组合。随着人工智能系统的出现，这一核心能力应能蓬勃发展，因为人工智能收集方法将能比过去的技术更快地处理和过滤关键情报信息。ISR 任务密切遵循情报周期，该周期由五个主要步骤组成：规划和指导、收集、处理、分析和制作以及传播。传统上，空军的许多情报工作都集中在周期的收集阶段；确保收集工作按部就班地进行。

由于许多收集工作已经实现自动化，人工智能系统的兴起可能会在未来承担大部分收集阶段的工作。有几家合同公司为美国情报界提供服务，其中包括博思艾伦咨询公司（Booz Allen Hamilton）。除其他目标外，博思艾伦公司还致力于开发能够收集有洞察力的数据并自动执行常规任务的人工智能技术。这项工作和类似工作将使更多的 ISR 飞行员能够专注于处理和分析等阶段，从而使飞行员能够更好地了解整个情报情况，并节省制作高质量情报产品所需的时间。

全球快速机动能力是衡量空军（乃至整个美军）如何快速有效地部署到任何必要地点的标准。自 20 世纪初以来，这一核心能力得到了极大的提升。飞机的发明以及军方随后对飞机的使用，意味着全球机动性可以比以前更快地实现。后来，无人驾驶飞行器（UAV）的出现意味着空军可以在不严格要求每次任务都需要飞行员和机组人员的情况下进行有效动员。人工智能将进一步改变全球机动性，因为人工智能将非常适合帮助指挥官规划战区内的抵达和持续行动。诸如时机（了解对手何时最不可能察觉到飞机的抵达）、当前的战斗序列或敌方能力、天气条件，甚至法律因素等基本要素，都是人工智能系统可能用来加强空军全球快速机动任务的领域。

全球打击 “的核心能力建立在 ”全球快速机动 "的前提之上。没有强大的机动性，全球打击就更难实现。然而，人工智能技术将改变空军的全球打击能力，因为未来大多数资产都可能或多或少地采用人工智能。此外，空军必须始终确保任何用于 “全球打击 ”的资产都能完全胜任任务，就像飞行员必须保持任务准备状态一样。考虑到空军全球打击司令部与 Virtualitics 公司合作对轰炸机、战斗机和导弹系统等资产进行预防性维护评估，人工智能已经在增强这种能力。人工智能可以预测和估算空军资产的磨损程度，以便及时维修或更换，从而确保部队尽可能具备最强的执行任务能力。此外，人工智能系统还将帮助指挥官决定什么时候瞄准什么目标。

人工智能将如何改变作战条令

除美空军核心能力外，人工智能还将对作战条令产生一定影响。根据《空军条令入门》，条令 “由基本原则组成，军队据此指导行动，支持国家目标”。简而言之，条令解释了空军集体相信和认可的东西，同时规定了某些事情应该如何发生。在作战方面，人工智能将影响空军的许多条令类别。本文范围太窄，无法考虑人工智能可能影响条令的每一种方式，但将重点讨论一些具体问题。接下来的几段将讨论人工智能对反空、反陆、化学、生物、辐射和核（CBRN）以及法律支持等作战条令的影响。

空军条令出版物（AFDP）3-01 《对空作战》讨论了空中力量的指挥与控制概念。传统上，指挥与控制的理念侧重于集中指挥、分散控制和分散执行。分散执行一直允许在作战环境中灵活创新。然而，随着人工智能的出现，空军将能够在某些情况下利用集中执行。例如，被派去实施空袭的遥控飞机今后可能主要在人工智能技术下运行，从而可以在集中地点执行任务。Counterair 还讨论了交战规则，指出过于严格的规则会适得其反，因为它们可能导致不作为。

人工智能尽管有其优势，但也有缺点，因此有必要制定更严格的交战规则。例如，人工智能系统并不总能考虑天气、国际法甚至行动的实用性等因素。因此，由于人工智能的局限性，需要在每个具体实例中对交战规则进行审查。AFDP 3-01 还讨论了战区空中控制系统 (TACS) 及其众多组成部分，包括空中作战中心 (AOC) 和作战控制中心 (BCC)。在 BCC 内部，通过人工智能技术，数据链路的管理可能会变得更加无缝。例如，在情报学科中，传统数据链接系统的一个常见问题是，虽然流程（如情报循环）中两个不可分割的部分能够高效快速地流动，但不同系统之间并不总是能很好地相互通信。在情报周期中引入人工智能后，就能很好地纠正沟通方面的不足，并促进向 AOC 和更高层次提供重要信息。

总之，在使用人工智能后，TACS 可能会更加高效。未来的防空条令应强调人工智能对 TACS 结构的积极影响。

关于 AFDP 3-03《反陆》，人工智能将影响两个基本原则：近距离空中支援和空中拦截。近距离空中支援是指在作战环境中为地面部队提供直接支援的航空资产，而空中拦截则是指利用飞机来拒绝、削弱或破坏敌军的目标。空中拦截目前由一名指挥官负责，他可以利用和协调相关部队。人工智能有可能使问题复杂化。例如，人工智能可以根据敌方陆军、资产、资源和支援人员的布置情况，判断敌方已做好攻击准备。

然而，有关敌方战斗序列的情报报告可能与人工智能的预测相冲突--敌方可能只是在强化自己的阵地，考虑到其他因素，空中拦截可能是不必要或不恰当的。同样，在提供近距离空中支援时，也不能总是依赖人工智能做出的判断；许多敌方资产看起来与美军或盟军的资产非常相似，美国不能攻击错误的目标。造成这种情况的部分原因是 “群体外同质性偏差”，当人工智能系统不能准确地对其被指定评估的多数群体之外的物体或实体进行分类时，就会出现这种偏差。因此，在反陆战行动中，人工智能将是一个非常有用的工具；但也可能需要任命一名下属军官，负责监督人工智能的贡献，并向负责空中拦截和近距离空中支援的高级指挥官报告。

人工智能对 AFDP 3-40《反大规模毁灭性武器行动》具有重要意义。该出版物讨论了医疗规划问题，具体而言，空军医疗规划人员应对作战环境中已确定的 CBRN（化学、生物、辐射和核）威胁进行医疗评估。随着人工智能的出现，人们可能会认为各种类型的 CBRN 威胁已经存在。

例如，前苏联在 20 世纪 70 年代就开始研究和测试天花武器化的可行性；到 1990 年，苏联已经开发出一种天花武器，并几乎被纳入其军事装备。这几乎是 35 年前发生的事情，而随着人工智能的日益普及，不能排除有一天对手可能会将人工智能用于化学、生物、辐射和核相关研究或开发的可能性。此外，敌方可能并不总是遵守战争法或武装冲突法，随着人工智能技术的进一步发展，必须假定敌方很可能正在利用人工智能研发或帮助研发对其有利的化学、生物、放射性和核子武器。

人工智能将影响的另一条作战条令是 AFDP 3-84《法律支持》。具体而言，战争法有五项首要原则：军事必要性、人道、相称性、区别和荣誉。本节将重点介绍军事必要性和区别。军事必要性原则是美国使用一切必要手段迅速击败敌人的正当理由，只要所使用的方法不违反战争法本身。区分是另一项重要原则，是指美军有责任区分平民与合法战斗人员，区分合法目标与非法目标。AFDP 3-84 指出，“军法检察官和律师助理协助指挥官制定法律上可接受的计划和命令”。

虽然该条令的意图和目的可能不会有大的改变，但人工智能将增加复杂程度。法务官和律师助理将需要了解行动中所涉及的任何特定人工智能系统的能力和局限性，并据此向指挥官提出建议，特别是有关军事必要性和区别的建议。对于未来的人工智能武器系统来说，两个设施可能看起来几乎完全相同；但其中一个被敌人用来储存武器，而另一个则是医疗设施。根据战争法，前一个目标是合法的，而后一个目标则不合法。因此，今后法律支持的作战条令应强调在作战行动中认识到人工智能系统的局限性和不完善性的重要性。

人工智能带来的作战挑战

战争一直是人类的业务，并将永远如此。尽管人工智能技术将为战时工作提供帮助，但人工智能系统本身不会打仗。因此，在作战方面，美国空军（以及国防部其他部门）不能过分依赖人工智能，以至于空军人员缺乏对任何行动都至关重要的技能和知识，无论它是否支持战争。与 “应试教育 ”不是真正学习的可行模式这一概念类似，在军事行动中增加人工智能也不会让飞行员变得懒惰；相反，他们必须比以往任何时候都更加专注。作战层面的指挥官必须了解人工智能是如何工作、计算和决策的，这为武装冲突增添了一层前所未有的复杂性。在战争中，了解敌人非常重要，但具有讽刺意味的是，人工智能将使美军和盟军有必要了解自己。

作战领导者面临的另一个挑战是，人工智能的决策和计算并不总是正确、实用，甚至在道义上是站得住脚的。人工智能系统同样容易受到偏见和成见的影响。例如，在战斗识别（CID）中，就有可能出现 “确认偏差”，即系统严重依赖先前存在的信念或趋势。其结果可能是错失积极识别的机会，或者无法识别对手的新趋势或模式。结合所有其他人工智能原则、考虑因素和要素，可能有必要由一名军事指挥官主要负责人工智能监督工作。

最后，与人工智能有关的一个明确的作战挑战是竞争的可能性。联合国大学强调，人工智能系统的军事化有可能造成美国与其对手之间的 “人工智能军备竞赛”，类似于冷战时期的核军备竞赛。美国在人工智能方面试图 “跟上 ”其主要对手的任何需要，都可能将人们的注意力从军队目前面临的其他问题上转移开，如招募不足和留住人才问题。尽管人工智能必将变得至关重要，但它仍然只是一种工具，一种达到目的的手段。它永远无法取代空军最重要的资产：空军飞行员。各级作战领导人将不得不寻找创新方法来平衡这些问题。

结论

人工智能可能是自飞机发明以来美国军事领域最大的发展之一。战斗机和轰炸机的出现使美国拥有了比以前更大的机动性，军事条令必须适应它的存在和使用。同样，有了人工智能，空军将获得更多的资源来完成作战任务，但人工智能对条令的影响也有许多考虑和影响。随着能力的发展，美国空军必须适应这些变化，才能保持优势，完成飞行、作战和打赢的使命。

参考来源：美国空军