新興區塊鏈技術和人工智慧在軍事指揮控制中的應用

2018年5月中旬在巴爾的摩召開了武裝部隊通信與電子協會（AFCEA）防禦賽博作戰論壇，會上專家發言可總結如下：在戰爭中尤其在指揮控制中應用人工智慧（AI）可以為士兵帶來諸多優勢——更快的信息處理和增強決策及網路防禦能力。但其關鍵在於建立演算法所採用的數據的質量。商業部門可為軍事領域提供在AI和區塊鏈技術功能等方面尚未開發的資源。

（1）AI為實現安全網路和網路防禦作戰帶來優勢

AI可用於實現安全網路，有助於加速實現安全網路，讓指揮官洞悉發生的不利事件，進行快速決策。對於保護美國國防部信息網路的工作人員來說，一天內發生了10億次網路攻擊事件是很難防衛的，但是AI可以做到，這就是用AI幫助國防部實現自動網路防禦的優勢所在。

（2）用AI實現指揮控制所需功能

AI功能需要對全譜範圍的網路攻擊做出自適應響應，需要在戰場指揮控制和網路防禦相關應用方面發揮作用。使用的AI能力要能夠讀懂戰場上發生的事件，理解之後向士兵提供最好的解決方法。

在系統遭到中斷、破壞、拒絕服務、欺騙、降級等各種攻擊的情況下，為了能夠繼續戰鬥並執行任務，AI能夠折中實現何種功能是非常重要的——要確定對當前的環境、態勢和作戰想定，什麼是最重要的。

（3）軍事部門需引進商業領域AI新興技術,實現隱秘通信和有效指揮控制

在商業領域，有一些非常新興的技術可以賦予分散式體系結構不受時間影響的能力和功能，比如說博弈論、密碼方法、對等網路中創造性的區塊鏈結構。軍事領域可以借用商業領域AI的一些功能，加強分散式通信能力，執行有效的指揮控制。有一些「智慧的」項目充滿著技術的進步，不只是驅動安全通信和保護信息交換，而是通過區塊鏈技術驅動自主分散式系統，實現自治，從而進行多重加密、丟棄某些信息的欺詐式信息傳送和隱秘通信。

（4）軍事AI離不開人類對數據的分析

士兵們為來自感測器和系統的大量數據所困擾，試圖處理這些新領域，毋庸置疑地是這些海量的數據需要移動到雲中，但很困難。

在戰爭進行中，指揮官花費大量的精力構建策略過程和作戰概念，對於賽博域也是如此。需要花時間掌握數據及其含義並適當做好標識。而當擁有了人工智慧這一利器，就可以更快的方式確實弄清數據。但無論如何AI無法獨立存在，總是要從人類的分析中學習，並藉助於人工智慧和機器學習模型。

（5）實現軍事AI尚需時日，高品質數據是關鍵

AI的軍事應用道路漫長，在考慮實現純粹自主的AI行動之前應該始終把人放在重要環路節點上。高品質的數據是實現AI的關鍵。值得檢驗的AI模型不容易實現，需要大量的數據並進行準確地標識才能建立適當的模型。

（劉海英 編譯）

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