人工智能（AI）已深度嵌入到軍事領(lǐng)域的各個(gè)環(huán)節(jié)，在顯著提升作戰(zhàn)、指揮控制與后勤效率的同時(shí)，也為其帶來(lái)了前所未有的復(fù)雜性。近年來(lái)，國(guó)外在“AI與作戰(zhàn)模式”“AI與指揮控制”“AI與綜合保障”，以及“AI與風(fēng)險(xiǎn)管控”等方面進(jìn)行了大量的復(fù)雜性研究。本文據(jù)此脈絡(luò)，對(duì)國(guó)外在此四個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)進(jìn)行梳理與淺析。

AI與作戰(zhàn)模式的復(fù)雜性研究

無(wú)人自主作戰(zhàn)的復(fù)雜性。國(guó)外AI在軍事領(lǐng)域的運(yùn)用已進(jìn)入實(shí)踐驗(yàn)證階段，部分領(lǐng)域研究成果已接近實(shí)戰(zhàn)運(yùn)用水平。但從其公開的研究結(jié)果看，AI賦能的無(wú)人自主作戰(zhàn)較傳統(tǒng)作戰(zhàn)模式更為復(fù)雜。2022年11月，美軍第59特遣隊(duì)在巴林麥納麥舉行了“數(shù)字地平線”演習(xí)，重點(diǎn)驗(yàn)證無(wú)人系統(tǒng)與AI的協(xié)同作戰(zhàn)能力。演習(xí)中，各無(wú)人平臺(tái)依托自身傳感器和獨(dú)特的功能模塊，通過(guò)Mesh通信網(wǎng)將數(shù)據(jù)共享給岸基機(jī)器人操作中心；情報(bào)分析人員在該中心運(yùn)用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)信息進(jìn)行處理和分析，以識(shí)別“正常目標(biāo)”與“非正常目標(biāo)”，從而大大提升特遣隊(duì)的戰(zhàn)場(chǎng)感知能力。這一過(guò)程的復(fù)雜性在于：構(gòu)建了一個(gè)動(dòng)態(tài)、自適應(yīng)的感知-決策網(wǎng)絡(luò)，其數(shù)據(jù)融合與識(shí)別節(jié)奏是機(jī)器驅(qū)動(dòng)的，對(duì)通信質(zhì)量和算法可靠性提出了極高要求。2023年9月，護(hù)盾人工智能公司（Shield AI）開展了無(wú)人平臺(tái)復(fù)雜編隊(duì)飛行實(shí)驗(yàn)，進(jìn)一步驗(yàn)證了AI的自主控制能力，也揭示了自主控制的復(fù)雜性。該公司使用了自研的蜂腦（Hivemind AI）智能駕駛軟件，控制無(wú)人機(jī)編隊(duì)執(zhí)行多種復(fù)雜的作戰(zhàn)任務(wù)，包括綜合突防、導(dǎo)彈攔截、區(qū)域偵察、防空、超視距打擊、海域探測(cè)和電子對(duì)抗等。

V-BAT無(wú)人機(jī)

有人無(wú)人協(xié)同作戰(zhàn)的復(fù)雜性。從外軍實(shí)踐來(lái)看，有人/無(wú)人混合編組系統(tǒng)的作戰(zhàn)程序比傳統(tǒng)部隊(duì)更加復(fù)雜；同時(shí)，其在建設(shè)發(fā)展、組織過(guò)程、保障條件等方面的復(fù)雜性也遠(yuǎn)超傳統(tǒng)作戰(zhàn)力量。2022年7月，美國(guó)克拉托斯公司宣布用兩架量產(chǎn)型女武神無(wú)人機(jī)成功完成一系列“天空博格人”試飛工作。該項(xiàng)目旨在將自主核心系統(tǒng)與模塊化、低成本無(wú)人機(jī)平臺(tái)相結(jié)合，使無(wú)人機(jī)能與有人機(jī)協(xié)同，自主執(zhí)行復(fù)雜的作戰(zhàn)任務(wù)。自主核心系統(tǒng)集成了一系列傳感器和先進(jìn)的算法，采用開放式架構(gòu)，能夠根據(jù)有人機(jī)飛行員設(shè)置的既定交戰(zhàn)規(guī)則自主決策。這標(biāo)志著作戰(zhàn)決策權(quán)從飛行員向自主系統(tǒng)的部分轉(zhuǎn)移，由此帶來(lái)了人機(jī)之間如何建立動(dòng)態(tài)信任、劃分控制權(quán)限的全新復(fù)雜性。2023年9月，洛克希德·馬丁公司與愛荷華大學(xué)實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合完成了一項(xiàng)AI演示，使用兩架L-29飛機(jī)（作為無(wú)人駕駛系統(tǒng)）模擬在干擾支援環(huán)境下執(zhí)行空對(duì)地任務(wù)。AI輔助電子攻擊任務(wù)的成功執(zhí)行，展示出自主無(wú)人駕駛航空系統(tǒng)在未來(lái)作戰(zhàn)行動(dòng)中如何與有人駕駛戰(zhàn)術(shù)平臺(tái)協(xié)同作戰(zhàn)，從而構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)大、統(tǒng)一的團(tuán)隊(duì)來(lái)應(yīng)對(duì)復(fù)雜的威脅。這次演示尤其凸顯了在復(fù)雜電磁環(huán)境中，維持有人與無(wú)人系統(tǒng)之間穩(wěn)定、可靠、協(xié)同的復(fù)雜性。

L-29飛機(jī)

AI與指揮控制的復(fù)雜性研究

AI技術(shù)在指揮控制領(lǐng)域的應(yīng)用需辯證看待。一方面，AI技術(shù)通過(guò)增加指揮控制系統(tǒng)的復(fù)雜功能，將降低作戰(zhàn)人員決策過(guò)程的復(fù)雜性。另一方面，AI技術(shù)在融入指控系統(tǒng)過(guò)程中也面臨著復(fù)雜的挑戰(zhàn)。

AI技術(shù)通過(guò)增加系統(tǒng)復(fù)雜功能來(lái)緩解作戰(zhàn)人員決策復(fù)雜性。國(guó)外相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，2017年，美國(guó)Anduril公司研制的“晶格”系列指揮控制平臺(tái)利用傳感器融合、計(jì)算機(jī)視覺、邊緣計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)和AI等技術(shù)，檢測(cè)、跟蹤和區(qū)分作戰(zhàn)人員關(guān)注的所有目標(biāo)。這一系統(tǒng)除了結(jié)構(gòu)復(fù)雜，還擁有復(fù)雜的功能，能夠集成全球陸地、海上、空中和太空多個(gè)領(lǐng)域的數(shù)千個(gè)傳感器和效應(yīng)器，可智能生成通用作戰(zhàn)圖。該系統(tǒng)能夠?qū)ΜF(xiàn)有系統(tǒng)和服務(wù)進(jìn)行集成，其開放的、模塊化和可擴(kuò)展的硬件組件支持自主感知和指揮控制功能，能夠自主執(zhí)行防務(wù)任務(wù)。該系統(tǒng)專為高風(fēng)險(xiǎn)和動(dòng)態(tài)環(huán)境而設(shè)計(jì)，使用深度學(xué)習(xí)模型向作戰(zhàn)人員提供決策點(diǎn)并推薦方案，顯著簡(jiǎn)化了決策過(guò)程的復(fù)雜性。2018年12月，美陸軍訓(xùn)練與條令司令部多位專家聯(lián)合發(fā)布《利用AI輔助指揮官進(jìn)行復(fù)雜決策》報(bào)告，建議結(jié)合AI，以輔助指揮官進(jìn)行復(fù)雜決策。該報(bào)告認(rèn)為由于作戰(zhàn)環(huán)境的變化，軍事決策的復(fù)雜性正在增加，各類復(fù)雜系統(tǒng)以意想不到的方式互動(dòng)，其未來(lái)行為難以預(yù)測(cè)，導(dǎo)致決策也更加困難。報(bào)告認(rèn)為，盡管未來(lái)作戰(zhàn)將面臨以上困境，但都可以借助AI技術(shù)加以解決。

“晶格”指揮控制平臺(tái)界面

AI融入指揮控制過(guò)程的“復(fù)雜性”。雖然AI在軍事領(lǐng)域的運(yùn)用前景可觀，但要真正融入指揮控制流程，仍然面臨諸多的困難。AI軍事運(yùn)用的實(shí)現(xiàn)，需要基于對(duì)軍事需求的詳細(xì)分析。AI算法被開發(fā)運(yùn)用于現(xiàn)實(shí)、動(dòng)態(tài)、多領(lǐng)域、大規(guī)模和快節(jié)奏的作戰(zhàn)，需要選擇、評(píng)估和監(jiān)控重要的度量標(biāo)準(zhǔn)來(lái)衡量算法的性能、有效性和適用性。商業(yè)和學(xué)術(shù)界的AI或機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）系統(tǒng)并不能直接應(yīng)用于軍事任務(wù)，需要過(guò)渡到軍事環(huán)境才能帶來(lái)指控優(yōu)勢(shì)。為了決定采用哪些技術(shù)，軍方必須首先了解作戰(zhàn)需求，如空中優(yōu)勢(shì)、防空、加油機(jī)支持等。然而，商用AI在轉(zhuǎn)入軍用領(lǐng)域同樣面臨復(fù)雜挑戰(zhàn)。2022年3月，美國(guó)蘭德公司發(fā)布《開發(fā)嵌入AI應(yīng)用的聯(lián)合全域指揮控制作戰(zhàn)概念》報(bào)告，論述了嵌入AI/ML的聯(lián)合全域指揮控制（JADC2）的需求，還說(shuō)明了如何在JADC2中利用商業(yè)AI/機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，以及需要克服的困難，并指出了發(fā)展路徑。因此，了解這些技術(shù)的局限性，及在不確定條件下運(yùn)用的潛在困難，也同樣重要。

AI與綜合保障的復(fù)雜性研究

國(guó)外研究顯示，在后勤、裝備保障等行動(dòng)中引入AI技術(shù)，不僅將有效提升保障行動(dòng)的效率，還將深刻改變保障體系的運(yùn)行模式，帶來(lái)了新的復(fù)雜性。這種復(fù)雜性體現(xiàn)在，AI系統(tǒng)在幫助人類應(yīng)對(duì)原有復(fù)雜挑戰(zhàn)的過(guò)程中，其自身的集成、應(yīng)用與可信賴管理也構(gòu)成了全新的復(fù)雜課題。

AI與后勤保障的復(fù)雜性。關(guān)于AI與后勤保障的復(fù)雜性問(wèn)題，國(guó)外的研究和實(shí)驗(yàn)表明，AI在幫助管理后勤籌劃固有復(fù)雜性的同時(shí)，其解決方案也內(nèi)嵌了新的技術(shù)復(fù)雜性。2022年6月，DEFCON AI公司獲得美空軍部第二階段“小型企業(yè)創(chuàng)新研究”合同，以支持開發(fā)其基于AI的戰(zhàn)役級(jí)后勤和機(jī)動(dòng)培訓(xùn)軟件。該軟件通過(guò)創(chuàng)建仿真模型，模擬空中機(jī)動(dòng)司令部在發(fā)生自然或?qū)剐灾袛嗲闆r時(shí)，為決策者提供后勤決策的不同選項(xiàng)。DEFCON AI的軟件使用AI梳理可用選項(xiàng)并進(jìn)行排序，同時(shí)構(gòu)建仿真的虛擬世界，用于獲取后勤相關(guān)數(shù)據(jù)，并將其與現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，為決策提供支撐，提升后勤效率，以有效應(yīng)對(duì)后勤保障工作的復(fù)雜性挑戰(zhàn)。2023年1月，美空軍研究實(shí)驗(yàn)室的空運(yùn)挑戰(zhàn)賽，其背景在于后勤規(guī)劃是一個(gè)受多重因素影響的“眾所周知的復(fù)雜問(wèn)題”。作為空運(yùn)行動(dòng)的一部分，規(guī)劃后勤運(yùn)送任務(wù)常常受到惡劣天氣或其他意外事件，以及飛機(jī)速度、運(yùn)載能力和機(jī)場(chǎng)最大容量等多種因素的影響。AI算法雖能快速規(guī)劃新方案以應(yīng)對(duì)突發(fā)干擾，但其復(fù)雜性也隨之轉(zhuǎn)移，即如何確保AI在壓力下做出的復(fù)雜決策是可靠、可解釋且符合軍事規(guī)則的，這本身就成了一個(gè)新的管理難題。

AI與裝備保障的復(fù)雜性。隨著現(xiàn)代裝備的復(fù)雜程度與日俱增，采購(gòu)、運(yùn)送和維修工作幾乎變成一項(xiàng)“不可能完成”的任務(wù)，AI技術(shù)在裝備保障領(lǐng)域的運(yùn)用，很大程度上解決了這一復(fù)雜性問(wèn)題。據(jù)國(guó)外媒體報(bào)道，愛沙尼亞Magnetic MRO飛機(jī)維修公司利用美國(guó)Sky Select公司提供的AI自動(dòng)化備件采購(gòu)平臺(tái)開展備件采購(gòu)工作，以減輕其工作量、提高運(yùn)營(yíng)效率并節(jié)省成本。該平臺(tái)通過(guò)集成AI技術(shù)，能夠提供從備件需求提出到交付的端到端無(wú)縫采購(gòu)服務(wù)。Magnetic MRO飛機(jī)維修公司應(yīng)用該平臺(tái)已在降低成本和提高生產(chǎn)率方面取得了卓越的成果。據(jù)悉，采購(gòu)中79%的工作是由AI完全自動(dòng)化完成的，在帶來(lái)效率提高的同時(shí)，其復(fù)雜性也隨之顯現(xiàn)：將采購(gòu)的大部分工作交給AI算法，會(huì)提升對(duì)算法決策、數(shù)據(jù)安全和系統(tǒng)穩(wěn)定性的依賴程度，任何一環(huán)節(jié)的意外都可能引發(fā)連鎖風(fēng)險(xiǎn)。

愛沙尼亞Magnetic MRO飛機(jī)

維修公司現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)照片

AI與風(fēng)險(xiǎn)管控的復(fù)雜性研究

AI的廣泛運(yùn)用，在提升裝備性能、作戰(zhàn)效能與指揮控制能力的同時(shí)，也增加了軍事體系的復(fù)雜性與不確定性風(fēng)險(xiǎn)。因此，對(duì)AI在軍事領(lǐng)域的應(yīng)用必須受到更加嚴(yán)格的管控，這已不僅是簡(jiǎn)單的技術(shù)規(guī)范，更成為一項(xiàng)涉及技術(shù)、制度與戰(zhàn)略博弈的復(fù)雜系統(tǒng)工程。國(guó)外研究與實(shí)踐表明，AI風(fēng)險(xiǎn)管控的復(fù)雜性，集中體現(xiàn)在從“采購(gòu)源頭”到“實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用”的全過(guò)程之中。

AI與采購(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管控的復(fù)雜性。國(guó)外對(duì)于如何確保AI裝備采購(gòu)的科學(xué)性和有效性，以及如何降低采購(gòu)中的風(fēng)險(xiǎn)等問(wèn)題進(jìn)行了研究，產(chǎn)生出一些有效的成果。2022年6月，美國(guó)防部常務(wù)副部長(zhǎng)?？怂购炇稹柏?fù)責(zé)任的AI戰(zhàn)略和實(shí)施途徑”文件，旨在指導(dǎo)美國(guó)防部制定實(shí)施AI基本原則的戰(zhàn)略。包括如何利用AI的框架（調(diào)整管理結(jié)構(gòu)和流程，持續(xù)監(jiān)督國(guó)防部對(duì)AI技術(shù)的使用）；系統(tǒng)操作員需達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)水平的技術(shù)熟練程度，以創(chuàng)建可信的AI系統(tǒng)和AI賦能系統(tǒng)；考慮AI采辦風(fēng)險(xiǎn)，并使AI開發(fā)速度滿足國(guó)防部需求；使用需求驗(yàn)證程序，確保AI能力與作戰(zhàn)需求保持一致，解決相關(guān)的AI風(fēng)險(xiǎn)；通過(guò)國(guó)內(nèi)和國(guó)際合作促進(jìn)對(duì)設(shè)計(jì)、開發(fā)、部署和使用AI的共同理解；確保所有國(guó)防部相關(guān)人員理解實(shí)施AI的技術(shù)、開發(fā)過(guò)程和操作方法；利用AI提升裝備采購(gòu)效能。2021年，澳大利亞國(guó)防部發(fā)布《打贏AI之戰(zhàn)——AI賦能的未來(lái)作戰(zhàn)構(gòu)想》報(bào)告，提出了“原型戰(zhàn)”概念。該概念是指在AI的支持下，通過(guò)快速開發(fā)和部署技術(shù)來(lái)快速適應(yīng)不斷變化的作戰(zhàn)環(huán)境（OE），新興的戰(zhàn)術(shù)、技術(shù)和程序（TTP），以及克服人力、能力和范圍方面的缺點(diǎn)或挑戰(zhàn)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是通過(guò)利用先進(jìn)制造技術(shù)按需生產(chǎn)大型機(jī)器人，為特定的行動(dòng)或沖突快速定制智能無(wú)人機(jī)。而這一過(guò)程同樣面臨快速響應(yīng)與可靠保障之間的平衡難題，對(duì)傳統(tǒng)采購(gòu)流程構(gòu)成了復(fù)雜挑戰(zhàn)。

AI與意外風(fēng)險(xiǎn)管控的復(fù)雜性。對(duì)于軍事領(lǐng)域而言，AI是一把“雙刃劍”，在充分發(fā)揮其功能的同時(shí)，必須加強(qiáng)對(duì)AI引發(fā)意外風(fēng)險(xiǎn)的管控。2023年3月，美國(guó)安全與新興技術(shù)中心發(fā)布報(bào)告《為軍事決策優(yōu)勢(shì)降低AI的風(fēng)險(xiǎn)》，報(bào)告認(rèn)為要從AI的決策優(yōu)勢(shì)中獲益，首先需要理解它的局限性和缺陷。AI系統(tǒng)根據(jù)數(shù)據(jù)模式做出預(yù)測(cè)，總有一些意外行為或失敗的可能性，而管控措施本身就會(huì)引入新的復(fù)雜性：現(xiàn)有的工具和技術(shù)試圖讓AI對(duì)故障更加穩(wěn)健，這往往需要進(jìn)行性能權(quán)衡，這種“解決一個(gè)問(wèn)題，但可能會(huì)惡化另一個(gè)問(wèn)題”的悖論，正是復(fù)雜性的典型體現(xiàn)。人們?cè)絹?lái)越意識(shí)到，AI的弱點(diǎn)和缺陷帶來(lái)的現(xiàn)實(shí)部署環(huán)境中的技術(shù)故障問(wèn)題，將更為復(fù)雜。AI故障在真實(shí)戰(zhàn)略環(huán)境中與人為判斷、危機(jī)動(dòng)態(tài)交織互動(dòng)，可能意外引發(fā)危機(jī)或沖突的升級(jí)，這使得管控措施必須超越單純的技術(shù)層面，成為一個(gè)涉及技術(shù)、流程和人類認(rèn)知的系統(tǒng)工程。此復(fù)雜性還體現(xiàn)在對(duì)AI“先天缺陷”的認(rèn)知與應(yīng)對(duì)上。2022年2月，美國(guó)海軍學(xué)會(huì)會(huì)報(bào)發(fā)布《AI：太脆弱而無(wú)法戰(zhàn)斗？》一文，文章認(rèn)為，人們對(duì)于AI的技術(shù)優(yōu)勢(shì)往往過(guò)于樂(lè)觀，美國(guó)一部分領(lǐng)導(dǎo)人甚至擔(dān)憂不采用AI就會(huì)有失去軍事技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的風(fēng)險(xiǎn)。雖然AI在一定條件下可以很好地支持作戰(zhàn)人員或美國(guó)防部的現(xiàn)有工作，但是AI仍具有持久的、關(guān)鍵的漏洞。如果國(guó)防應(yīng)用程序要保持彈性和有效性，就必須全面掌握和有效彌補(bǔ)這些漏洞，否則在關(guān)鍵作戰(zhàn)能力中引用AI，就可能導(dǎo)致核心要害部位出現(xiàn)災(zāi)難性風(fēng)險(xiǎn)。因此，風(fēng)險(xiǎn)管控遠(yuǎn)非簡(jiǎn)單設(shè)防，而是一場(chǎng)在效能提升與安全底線之間進(jìn)行的復(fù)雜博弈。

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作者丨木子、戴思瑩

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