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人工智能在国防中的应用
本文摘自《人工智能与国家安全（2020年版）》 |远望翻译
国防部正在考虑人工智能的多种应用。目前，人工智能的研发由各军种的研究机构以及 DARPA 和情报高级研究计划局 (IARPA) 自行决定。但是，国防部部门必须与联合政府就任何计划中的每年花费超过 1500 万美元的人工智能计划进行协调。此外，联合政府负责监督国家使命倡议 (NMI)，该项目使用人工智能解决紧迫的业务挑战。 JAIC 于 2019 年开始研究其前两个 NMI——预测性维护和人道主义援助和救灾。据前美国国家航空管理局代理局长 Nand Mulchandani 称，JAIC 随后将重点转移到联合运营上，于 2020 年 5 月与 Booz Allen Hamilton 签订了一份价值 8 亿美元的合同，以“将人工智能带入生活”。到战场”。现任 JAIC 主任 Michael Groen 中将表示，JAIC 现在正专注于通过该部进一步开发用于人工智能项目的数据库和软件工具。人工智能正在被纳入其他几个智能、监视和侦察应用，以及后勤、网络空间作战、信息作战、指挥和控制、半自动和自动车辆以及致命的自主武器系统。
1、情报、监视和侦察
例如，Project Maven 打算将计算机视觉和人工智能算法整合到情报收集单元中，以梳理无人驾驶飞行器拍摄的视频，并自动识别敌对活动以识别目标。在这种情况下，人工智能的目的是自动化人类分析师的工作，他们目前花费数小时筛选无人机捕获的视频以获取可操作的信息，从而有可能使分析师能够通过这些数据做出更有效和及时的决策。
情报界也有许多公开承认的 AI 研究项目正在进行中。仅中央情报局就有大约 140 个正在开发中的程序，这些程序在某种程度上使用人工智能来完成图像识别和预测分析等任务。 IARPA 正在赞助几个人工智能研究项目，旨在在未来四到五年内生产更多的分析工具。一些示例包括开发用于在嘈杂环境中进行多语言语音识别和翻译的算法、在没有相关元数据的情况下对图像进行地理定位、融合 2D 图像以创建 3D 模型，以及构建基于生活模式分析功能推断建筑物的工具。
2、物流
人工智能未来可能在军事后勤中发挥作用。例如，空军开始使用人工智能进行预测性飞机维护。空军正在测试一种人工智能驱动的方法，该方法可以根据单架飞机的需求定制维护计划，而不是在飞机发生故障或遵循标准化的全机队维护计划时对其进行维修。 F-35 的自主物流信息系统目前使用这种方法，该系统提取嵌入在飞机发动机和其他机载系统中的实时传感器数据，并将数据输入预测算法，以确定技术人员何时需要检查或更换飞机部分。
同样，陆军后勤支持活动部 (LOGSA) 与 IBM 的 Watson（击败两个 Jeopardy 冠军的同一 AI 软件）签订合同，根据每辆车上安装的 17 个传感器的信息，为 Stryker 车队制定量身定制的维护计划。 2017 年 9 月，LOGSA 开始了第二个项目，该项目将使用 Watson 分析维修零件配送的运输流程，以尝试确定最省时、最具成本效益的供应方式。这项任务目前由人力分析师执行，他们仅通过分析 10% 的运输请求，每年为陆军节省约 1 亿美元；有了 Watson，陆军将能够分析 100% 的运输请求，从而可能在更短的时间内节省更多成本。
3、网络空间行动
人工智能很可能是推进军事网络行动的一项关键技术。 2016 年，美国网络司令部司令迈克尔·罗杰斯上将在参议院军事委员会作证时表示，在网络空间中仅依靠人类情报是“失败的战略”。他后来澄清了这一点，并说：“如果你正在捍卫一个网络，而你试图理解的活动量没有达到某种程度的人工智能或机器学习......你总是落后于力量曲线。 传统的网络安全工具会寻找已知恶意代码的历史匹配项，因此黑客可以通过仅修改一小部分代码来绕过防御。另一方面，可以训练支持 AI 的工具来检测更广泛的网络活动模式中的异常，从而为攻击提供更全面和动态的屏障。
DARPA 的 2016 年网络大挑战展示了支持人工智能的网络工具的潜在力量。竞赛要求参赛者开发能够自主“在 [竞赛团队] 有机会利用软件漏洞之前检测、评估和修补软件漏洞”的 AI 算法——所有这些都在几秒钟内完成，而不是通常在几个月内完成。不仅展示了人工智能驱动的网络工具的潜在速度，还展示了奇异算法同时攻击和防御的潜在能力。这些能力可以在未来的网络作战中提供明显的优势。
4、信息操作和“深度造假”
人工智能正在支持越来越逼真的照片、音频和视频伪造或“深度伪造”，对手可以将其部署为信息操纵的一部分。事实上，deepfakes 可用于针对美国及其盟国制造虚假新闻故事、影响公共话语、破坏公众信任并试图勒索外交官。虽然专家们已经发现了大多数以前的深度伪造，但该技术的复杂性正在发展，并且可能很快就能欺骗取证分析工具。
为了打击 deepfake 技术人工智能战争:舰队指挥官，DARPA 启动了媒体取证 (MediFor) 项目，该项目旨在“自动检测操纵并提供有关如何执行这些操纵的详细信息”。 MediFor 已经开发了一些初步的工具来识别人工智能伪造，但正如一位分析师指出的那样，“一个关键问题......是机器学习系统可以被训练以超越取证工具。为此，DARPA 计划进行后续跟进确保取证工具跟上 deepfake 技术的竞争。” .它还推出了 SemaFor，旨在开发算法来自动检测、归因和表征（即识别为良性或恶意）各种类型的深度伪造。
人工智能还可以用来创建一个完整的“数字生活模型”，其中个人的数字“足迹”“与购买历史、信用报告、专业简历和订阅相结合并匹配”，创建一个全面的行为档案涉嫌情报官员、政府官员或普通公民。与 deepfake 的情况一样，这些信息又可以用于有针对性的影响操作或勒索。
5、指挥与控制
美国军方正在寻求利用人工智能在指挥和控制方面的分析潜力。国防部正在开发系统以支持其联合全域指挥和
在不久的将来，人工智能可用于融合来自所有这些领域的传感器的数据，从而为决策者创建单一信息源，也称为“合作图景”。目前，可供决策者使用的信息来自多个平台、各种格式，并且通常存在冗余或未解决的差异。从理论上讲，启用人工智能的通用作战画面会将这些信息组合到一个显示中，提供友军和敌军的全面画面，并自动解决输入数据中的差异。这样的系统最终可以使“任何传感器能够向来自任何军种、盟友或合作伙伴的任何射手提供数据……以达到针对任何目标的效果。”能力，包括陆军的项目融合和空军的先进战斗管理系统。同样，DARPA 的 Mosaic Warfare 计划寻求将 AI 用于联网系统和传感器，以优先考虑传入的传感器数据并自主确定最佳兵力组合。
未来的人工智能系统可用于识别被对手切断的通信链路，并找到分发信息的替代方式。随着 AI 系统的成熟度越来越高，AI 算法还可以根据对战场空间的实时分析，为指挥官提供一系列可操作的行动方案，从而有可能提高战时决策的质量和速度。
6、半自动和自动驾驶汽车
所有美国军种都在努力将 AI 融入半自动和自动驾驶车辆，包括战斗机、无人机、地面车辆和海军舰艇。人工智能在该领域的应用类似于商用半自动驾驶汽车，利用人工智能技术感知环境、识别障碍物、融合传感器数据、规划导航，甚至与其他车辆进行通信。
AFRL 已完成其 Loyal Wingman 计划的第二阶段测试，该计划结合了老一代无人战斗机（在本例中为 F-16) 与一架有人居住的 F-35 或 F-22 配对. 在这次活动中，无人 F-16 试验台自主响应未预先编程的事件，例如天气和不可预见的障碍。随着计划的进展，人工智能可以让“忠诚的僚机”为他们的有人居住的飞行领队执行任务，例如干扰电子威胁或携带额外的武器。
陆军和海军陆战队测试了类似车辆的原型，这些车辆可以跟随士兵或车辆在战场上执行独立任务。例如，海军陆战队的多用途战术运输车 (MUTT) 是一种遥控的、ATV 大小的车辆，能够携带数百磅的附加设备。虽然该系统在其当前配置中不是自主的，但海军陆战队打算使后续系统更加独立。同样，陆军计划部署一些具有不同类型自主能力的机器人战车，包括导航、监视和拆除简易爆炸装置。这些系统将被部署为可选载人战车的“僚机”。
DARPA 完成了对反潜战连续跟踪无人船原型或 Sea Hunter 的测试，该原型在 2018 年初过渡到海军计划开发之前已被整合到水面开发中队 1，该小组的任务是监督“舰队熟悉，无人水面舰艇的训练和战术发展。”如果 Sea Hunter 投入使用，它将为海军提供自主航行公海、交换模块化有效载荷以及与其他无人舰艇协调任务的能力——同时提供连续数月的潜水狩猎覆盖。有分析人士估计，“海猎”号每天的运营成本约为 20,000 美元，而一艘传统被占用的驱逐舰的运营成本约为 700,000 美元。此外，海军还启动了快速自主集成实验室 (RAIL)，以开发、测试、认证和部署新的和更新的自主能力。
国防部正在测试其他 AI 驱动的功能，以实现协作行为或集群。 Swarming 是自动驾驶汽车开发的一个独特子集，其概念范围从旨在压倒防御系统的大型低成本车辆编队到协作为地面部队编队中队提供电子攻击、火力支援以及本地导航和通信网络的小型车辆几种不同的蜂拥而至
目前正在开发功能。例如，2016 年 11 月，海军完成了对由人工智能支持的 5 艘无人艇组成的集群的测试，这些无人艇协同巡逻切萨皮克湾 4 乘 4 英里长的区域人工智能战争:舰队指挥官，并拦截一艘“入侵者”入侵者船只。这项实验的结果可能会导致人工智能技术适用于保卫港口、狩猎潜艇或在大型舰船编队前进行侦察。海军还计划测试成群的水下无人机，战略能力办公室已成功测试了 103 架空投微型无人机.
群体特征：
7、致命自主武器系统
致命自主武器系统 (LAWS) 是一类特殊的武器系统，它利用传感器组件和计算机算法独立识别目标并使用机载武器系统攻击和摧毁目标，而无需人工控制。
虽然这些系统尚未得到广泛开发，但它们可以在传统系统可能无法运行的通信性能下降或被拒绝的环境中开展军事行动。美国军方目前在其清单上没有任何法律，尽管没有禁止制定它的法律。
DoD Directive 3000.09“武器系统自主性”概述了 DoD 关于半自主和自主武器系统的政策。该指令要求所有系统，无论其分类如何，都应设计为“允许指挥官和操作员对使用武力进行适当程度的人为判断”，并成功完成国防部的武器审查程序。系统运行状态的任何变化都需要系统再次通过武器审查过程，以确保其保持其按预期运行的能力。自主武器和有限类型的半自主武器也必须由负责政策的副国防部长、参谋长联席会议主席、负责采办和维持的国防部副部长或国防部副部长开发和部署用于研究和部署批准。
工程。有人监督的自主武器，用于对载人装置或平台进行点防御——但不针对人类——以及“对物质目标施加非致命、非动能，例如某些形式的电子攻击”自主武器，不在此范围内高级别审查。
尽管有这项政策，但一些高级军事和国防领导人对实地法律的前景表示担忧。例如，在 2017 年参议院军事委员会的证词中，时任参谋长联席会议副主席的保罗·塞尔瓦将军说：“我认为让机器人控制我们是否夺走人们的生命是不合理的。”伊尔瓦将军解释说，鉴于美国的潜在对手正在依法行事，军方将被迫致力于开发此类技术以寻找漏洞。事实上，正如前国防部长马克·埃斯珀所指出的，“中国武器制造商正在销售宣传为完全自主的无人机，包括那些能够进行致命瞄准的无人机。”
