人工智慧技術在美國國家安全領域的應用

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摘 要

人工智慧是美國重點發展的核心技術之一，在情報/監視/偵查、後勤保障、網路戰、信息戰、指揮控制、半自主/自主平台以及致命自主武器系統等國家安全相關領域有重要的應用潛力和價值，近年來美國在這些方面取得了較大的進展。

一、概述

近年來隨著新興大國軍事實力的不斷提升，美國認為自身軍事優勢正被逐步削弱。為確保在新一輪大國競爭中的主導地位，美國推出了以「維持技術優勢」為核心的「第三次抵消」戰略，大力發展前沿顛覆性技術。人工智慧是重點投入的方向之一。例如，美海軍在2020財年預算中明確將人工智慧作為重點發展的技術之一（其它還包括無人系統、高超聲速武器、定向能武器等）。經過近十餘年的高速發展，美國的人工智慧技術取得了顯著的進展，在國家安全領域得到初步應用。

二、人工智慧技術在美國國家安全領域的應用及進展情況

美國將人工智慧技術應用到情報/監視/偵察、後勤保障、網路戰、信息戰、指揮控制、半自主/自主平台以及致命自主武器系統等方面。

（一）情報/監視/偵察

由於擁有大量數據集，人工智慧在情報分析領域的應用價值尤為突出。美國國防部於2017年啟動了「演算法戰跨部門小組」計劃（即「Maven計劃」）。該計劃第一階段的成果已應用於打擊ISIL(遜尼派恐怖組織「伊拉克和黎凡特伊斯蘭國」)行動中的自動情報處理。Maven小組將機器學習演算法集成到情報收集模塊中，可對無人機拍攝到的圖像進行分析，能自動識別敵方行動並進行目標定位。以往情報分析人員需要花費大量時間查閱視頻來尋找有用信息，而人工智慧能使這項工作自動化，使決策人員能更有效、快速地採取行動。還有其它多個情報領域的人工智慧項目正在開展。美國中央情報局（CIA）就有近140個項目，希望通過人工智慧來完成諸如圖像識別和預測分析等任務。美國情報高級研究計劃局(IARPA)正推動數個人工智慧研究項目，期望在未來五年內發展出相應的分析工具，包括嘈雜環境下的多語言識別與翻譯、對缺乏相應元數據的圖像進行地理定位、基於二維圖像融合的三維模型構建等。

（二）後勤保障

人工智慧技術在軍事後勤領域有很好的應用前景。例如，空軍將人工智慧用於預測飛機的維修。傳統的方式是在飛機發生故障後，或者根據機隊的統一維護規劃，對飛機進行維修。美空軍正在試驗一種基於人工智慧的方法，實現根據每架飛機的實際維護需求來調整維修計劃。這種方法目前已應用到F-35飛機的「自動後勤信息系統」中，從嵌入到飛機發動機和其它機載系統中的感測器中提取實時數據，並將其提供給預測演算法，以確定何時機械師需要對飛機進行檢查或更換部件。

美國陸軍也開展了「後勤支持行動」項目，利用IBM的「沃森」人工智慧系統，基於車載的17個感測器的數據，來調整「斯特賴克」戰車車隊的維修計劃。2017年9月，「後勤支持行動」項目第二階段項目啟動，目的是利用「沃森」人工智慧系統分析維修部件的物流，以達到最及時和經濟的物資供應。這項工作此前由人工完成，僅對10%的物流需求進行了分析，就為陸軍節約了1億美元/年。而通過人工智慧技術可以對100%的物流需求進行分析，節約成本的潛力巨大。

（三）網路戰

在高端軍事網路作戰領域，人工智慧很可能是一項關鍵技術。傳統的網路安全工具主要通過查找是否與已知惡意代碼相匹配的方式來發現攻擊，因此黑客僅需要對代碼進行小部分修改就可以繞過防禦。而基於人工智慧的網路安全工具經過訓練，可以發現更多形式的異常網路行為，從而能更有效地阻止攻擊。

美國國防高級研究計劃局（DARPA）2016年的網路挑戰賽展示了基於人工智慧的網路工具的巨大潛力。該挑戰賽要求參賽者發展可自動「探測、評估以及修補軟體漏洞」的演算法。傳統的方法需要幾個月完成這項工作，而人工智慧僅需幾秒鐘。該挑戰賽展示了基於人工智慧的網路工具不僅能大幅提升速度，而且可以通過單個演算法同時實現進攻和防禦，對於未來網路戰有重大影響。

（四）信息戰

人工智慧使得偽造的圖片、音頻和視頻的逼真程度不斷增加（或稱「深度造假」），這可用作信息戰的一部分。深度造假可用於製造假新聞報道，影響公眾討論，侵蝕公眾信任。儘管以往大部分造假都能被專家識別出來，但是技術的進步有可能使其騙過以往的取證分析工具。

為此，DARPA啟動了「媒體取證」（MediFor）項目,期望能夠「自動」探測這類造假操作，並且提供如何造假的具體信息。該項目已開發了一些初步工具用於探測人工智慧生產的偽證，但也有分析家指出，這些用於造假的機器學習系統能被訓練來繞過這些取證工具。因此，DARPA計劃繼續開發能與造假技術同步發展的取證工具。

人工智慧技術還可用於生成完整的「數字生活模式」。該項技術將個人的購買記錄、信用報告、職業簡歷及交納會費等個人的數字「足跡」進行融合和匹配，以對會員、可疑的情報官員、政府官員或者公民私人的綜合行為模式進行刻畫。與深度造假類似，這類信息可用於對特定對象施加影響或者敲詐等。

（五）指揮控制

美國軍方正尋求在指揮控制領域發揮人工智慧技術的分析潛能。美空軍正在為多域指揮控制（Multi-Domain Command and Control）開發一個系統，以對空中、太空、網路空間、海上和陸上的行動進行集中控制。在不遠的將來，人工智慧技術將用於融合來自所有作戰域的感測器的數據，形成單一的信息源，也被稱為「通用作戰態勢圖」。當前，決策者使用的信息來源於不同平台，且格式各異，往往存在冗雜或互相矛盾的情況。基於人工智慧的通用作戰態勢圖理論上可以將這些信息集成到一個顯示器上，提供敵、友兵力的綜合態勢圖，並且能根據輸入的信息及時更新。多域指揮控制系統仍處於概念開發階段，美空軍正與洛克希德馬丁公司以及一些人工智慧初創企業一起致力於開發這種數據融合能力。類似的，DARPA的「馬賽克戰」項目尋求利用人工智慧來協調無人系統並動態生成多域指揮控制節點。

未來人工智慧系統還可能用於確認被敵方切斷的通信鏈接，並尋找可分發信息的替換途徑。隨著複雜人工智慧系統的成熟，人工智慧演算法還將具備向指揮官提供基於戰場實時分析的可選行動方案，加快對複雜事件的響應速度。

（六）半自主/自主平台

美軍各軍種都致力於將人工智慧融合到半自主/自主平台上，包括戰鬥機、無人機、地面車輛及海軍艦艇。該領域人工智慧主要用於感知環境、識別障礙、融合感測數據、規劃導航及平台間通信。

美國空軍研究實驗室完成了「忠誠僚機」項目——將一架老一代的無人戰鬥機（改造後的F-16）與一架先進的有人飛機（F-35或F-22）配對飛行——的第二階段試驗。在試驗中，無人的F-16試驗平台對未事先編入程序的事件（如天氣和未知的障礙）作出自主響應。隨著項目的推進，人工智慧可使忠誠僚機為其有人駕駛的長機執行電子干擾或攜帶額外武器等任務。

陸軍和海軍陸戰隊也試驗了類似的原型機，可伴隨士兵或車輛在戰場上完成獨立的任務。例如，海軍陸戰隊的多用途戰術運輸車是一種遠程控制的、沙灘車大小的車輛，可攜帶數百磅的額外設備。儘管當前配置下該車無法實現自主，但海軍陸戰隊計劃後續進一步提升自主性。陸軍計劃部署一系列機器人戰車，這些戰車有不同類型的自主功能，包括導航、監視及爆炸物移除等。這些系統計劃在2020財年進行初始的士兵評估。

DARPA在2018年初完成了反潛持續跟蹤無人艇原型（也稱「海獵人」）試驗，並將項目的研發移交給海軍研究辦公室。「海獵人」具備在開放海域自主導航、攜帶模塊化負載、與其它無人系統進行任務協調等能力，能連續數月執行獵潛任務。

國防部也正在試驗另一個利用人工智慧來協調無人系統行動的項目——「蜂群」。「蜂群」概念是自主系統技術的一個分支，既包括利用低價值無人平台組成的大型編隊來壓倒性地摧毀敵方防禦系統，也包括利用無人系統的小編隊協調來提供電子攻擊、火力支援或為地面部隊構建導航/通信網路。目前一系列不同類型的「蜂群」項目正在研發中。例如，2016年11月，美國海軍試驗了由五艘無人艇組成的「蜂群」在人工智慧技術的協助下協調巡邏並攔截一艘「入侵」的船隻。試驗成果可能促使人工智慧被用於港口防禦、獵潛或者在大型艦艇編隊前方執行護衛任務。美海軍也計劃測試水下無人系統的「蜂群」戰術。而「戰略能力辦公室」已成功試驗了空投的103架微型無人機的「蜂群」戰術。

（七）致命自主武器系統

致命自主武器系統（LAWS）是一類特殊的武器系統，能夠獨立地確定目標，並利用自身武器進行交戰並摧毀目標，而無需與人交互。致命自主武器系統需要一套先進的機器學習演算法來區別敵對目標，作出交戰決策並引導武器攻擊目標。這類武器可在無法通信或者被拒止的環境中運用。美軍目前尚不擁有這類武器，但也並未明文禁止研發LAWS。

三、結語

儘管人工智慧在國家安全領域的應用還存在技術、文化、道德倫理等多方面的挑戰，但人工智慧技術快速發展的總體發展趨勢是不可阻擋的，尤其是在國家安全相關領域的應用，將給未來國家間的競爭帶來革命性的影響。

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