人工智能是一個廣義的術(shù)語，指的是旨在模仿人類智能的計算機系統(tǒng)。它可以被編程來學(xué)習(xí)、推理、解決問題、感知甚至解釋語言。人工智能的兩個重要子集是機器學(xué)習(xí)（系統(tǒng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)以提高性能）和深度學(xué)習(xí)（以人腦為模型的更復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)形式）。

人工智能在國防領(lǐng)域的潛力巨大。它可以簡化行動、增強決策并提高軍事任務(wù)的準確性和有效性。無人機和自動駕駛汽車可以執(zhí)行對人類來說危險或不可能完成的任務(wù)。人工智能驅(qū)動的分析可以通過預(yù)測和識別威脅來提供戰(zhàn)略優(yōu)勢。目前，人工智能和機器學(xué)習(xí)的幾項關(guān)鍵進展已顯示出重塑軍事和國防部門的巨大潛力。包括：自主系統(tǒng)、預(yù)測分析、網(wǎng)絡(luò)安全。

自主系統(tǒng)：自主系統(tǒng)的開發(fā)，特別是無人機和無人車，一直是一個關(guān)鍵的進步領(lǐng)域。這些系統(tǒng)可以處理一系列任務(wù)，從偵察任務(wù)到后勤保障，甚至直接參與作戰(zhàn)。它們可以在危險的環(huán)境中穿行，從而降低士兵的風(fēng)險。

預(yù)測分析：高級人工智能/機器學(xué)習(xí)模型用于預(yù)測分析，以預(yù)測潛在威脅或維護需求。他們可以通過分析大量數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)人類分析師無法辨別的模式和趨勢，從而有助于主動防御戰(zhàn)略和有效的資源分配。

網(wǎng)絡(luò)安全：人工智能和機器學(xué)習(xí)在對抗網(wǎng)絡(luò)威脅方面變得至關(guān)重要。這些技術(shù)可以比傳統(tǒng)方法更快地識別和響應(yīng)潛在威脅，而且通常是實時的。他們還可以從每次攻擊中學(xué)習(xí)，不斷提高防御能力。

人工智能還被用來創(chuàng)建高度逼真的作戰(zhàn)模擬訓(xùn)練。這些虛擬環(huán)境可以通過復(fù)制各種場景和條件，為士兵提供多樣化且全面的訓(xùn)練體驗。

通過智能指揮和控制系統(tǒng)，這些技術(shù)可以幫助處理和解釋現(xiàn)代戰(zhàn)爭中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，從而為指揮官提供全面、近乎實時的戰(zhàn)場情況，幫助決策和進行戰(zhàn)略規(guī)劃。正如前面對人工智能潛力的考察所示，國防部門的變革機遇是深遠的，這意味著未來效率、戰(zhàn)略優(yōu)勢和精確度都會提高。

人工智能不斷塑造國防格局，帶來前所未有的機遇，同時也帶來一系列問題。人們越來越擔(dān)心人工智能的發(fā)展將產(chǎn)生武器化、一致性、削弱、認知侵蝕、價值鎖定、欺騙、偏見和潛在失業(yè)等方面的影響。然而，這些挑戰(zhàn)與巨大的潛在好處并存，包括提高國防應(yīng)用的效率、準確性和戰(zhàn)略優(yōu)勢。

武器化：人們對人工智能本身的“武器化”感到擔(dān)憂，人工智能驅(qū)動的武器超出了科幻小說的限制，成為有形的現(xiàn)實。人工智能和自主系統(tǒng)的快速進步使得武器編程能夠獨立選擇和攻擊目標(biāo)，打開了具有多方面影響的潘多拉魔盒。由人工智能驅(qū)動的自主武器可能涵蓋從具有先進瞄準能力的導(dǎo)彈系統(tǒng)到能夠在最少人為干預(yù)的情況下進行監(jiān)視或攻擊的自主無人機等。人工智能還可以用于網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)，為自動化攻擊或防御提供動力，其運行速度是人類無法比擬的。此外，人工智能可以管理廣泛的數(shù)據(jù)收集，幫助識別威脅和制定戰(zhàn)略決策。

然而，除了這些潛在用途之外，人們的擔(dān)憂也日益凸顯。一是人工智能的自主決策的能力引發(fā)了有關(guān)戰(zhàn)爭責(zé)任的倫理、道德和法律問題。如果自主武器做出錯誤決定導(dǎo)致意外平民傷亡，誰應(yīng)該承擔(dān)責(zé)任？如何確保人工智能武器遵守戰(zhàn)爭規(guī)則和國際法？二是為了避免在全球人工智能和軍事能力軍備競賽中落后，世界各國都在積極尋求人工智能技術(shù)來增強其軍事能力。跟不上人工智能進步的國家也可能會發(fā)現(xiàn)自己在戰(zhàn)場上處于戰(zhàn)略劣勢。這場比賽不僅僅是為了保持平等，它關(guān)系到塑造戰(zhàn)爭的未來，使積極參與人工智能開發(fā)成為國家安全問題。

為了解決這一問題，必須采取多管齊下的方法。一是應(yīng)該考慮嚴格的國際監(jiān)管、人工智能武器開發(fā)的透明度和健全的問責(zé)制度。此外，各國還應(yīng)該投資自己的人工智能開發(fā)，以跟上全球進步的步伐。他們應(yīng)該合作，而不僅僅是競爭，為人工智能在國防中的應(yīng)用建立國際標(biāo)準和規(guī)范，就像在核武庫方面所做的那樣。二是專注于用人工智能增強人類能力，而不是取代它們。人工智能治理需要確保與人類價值觀保持一致，必須對潛在的欺騙或偏見保持警惕。

一致性：“一致性”是指確保人工智能系統(tǒng)的目標(biāo)和行動與人類意圖保持一致。人工智能的復(fù)雜程度、獨立學(xué)習(xí)的能力以及決策過程中透明度的缺乏都會導(dǎo)致一致性問題。人工智能失準可能會導(dǎo)致一系列后果，在完成任務(wù)的同時造成傷害。其后果可能包括從軍事行動的附帶損害到國防后勤的廣泛破壞。

為了解決這一問題，需要對人工智能的“價值觀”進行明確的編程、持續(xù)的監(jiān)控，提高人工智能決策過程的透明度，并建立糾正其行為的反饋機制。

削弱：對“削弱”的擔(dān)憂源于對人工智能的過度依賴，隨著時間的推移，這可能會導(dǎo)致人類基本技能和能力的下降。隨著人工智能接管的任務(wù)數(shù)量增多，軍事人員對這些任務(wù)的熟練程度可能會降低，從而影響作戰(zhàn)準備情況。

為了解決這一問題需要采取一種平衡的方法，利用人工智能來增強而不是取代人類的能力。定期培訓(xùn)和技能更新對于保持人類在人工智能輔助軍事任務(wù)中的熟練程度至關(guān)重要。

認知侵蝕：“認知侵蝕”是指由于過度依賴人工智能而導(dǎo)致知識系統(tǒng)潛在退化。如果國防部門不加批判地接受人工智能系統(tǒng)的輸出，而不充分理解或質(zhì)疑這些輸出是如何產(chǎn)生的，則可能會導(dǎo)致錯誤的戰(zhàn)略和國家安全決策。

為了解決這一問題，一是需要加強對國防人員的人工智能教育和培訓(xùn)。這不僅包括培訓(xùn)使用人工智能系統(tǒng)的方法，還包括對人工智能系統(tǒng)基本決策過程的理解。二是培養(yǎng)一種重視批判性思維并將人類直覺和機器智能視為互補力量的文化，在這種文化中，人們愿意對人工智能的產(chǎn)出提出質(zhì)疑。三是為人工智能設(shè)計更透明的系統(tǒng)，為決策提供易懂的解釋，防止人工智能成為“黑匣子”。

價值鎖定：“價值鎖定”是指人工智能系統(tǒng)存在放大或鞏固現(xiàn)有價值觀、信念或偏見的風(fēng)險。這種風(fēng)險可能導(dǎo)致基于嵌入偏見的決策出現(xiàn)偏差，甚至由于人工智能系統(tǒng)中反映的不同文化或倫理價值觀而影響國際合作。

為了解決這一問題需要采取一些措施。一是對人工智能系統(tǒng)進行持續(xù)測試和審計以消除偏見應(yīng)該成為標(biāo)準程序。二是在為人工智能系統(tǒng)設(shè)定目標(biāo)和價值觀時納入不同的觀點，讓來自不同領(lǐng)域的專家參與進來，有助于確保價值觀的平衡表達。三是提高人工智能開發(fā)的透明度，使人工智能系統(tǒng)的決策過程和訓(xùn)練數(shù)據(jù)接受審查，從而幫助人們識別和解決潛在的價值鎖定偏差。

欺騙：人工智能系統(tǒng)被利用進行“欺騙”的可能性超過了創(chuàng)建“深度偽造”即扭曲現(xiàn)實的數(shù)字處理視頻或圖像的范圍。其中一個問題是人工智能驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)欺騙。人工智能可用于發(fā)起復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)攻擊、掩蓋入侵，甚至創(chuàng)建誘餌目標(biāo)來轉(zhuǎn)移國防資源。這種欺騙策略可能會損害威脅檢測能力、擾亂通信渠道并破壞關(guān)鍵任務(wù)系統(tǒng)。另一個問題是人工智能增強的心理行動，人工智能可用于定制虛假信息活動，以利用個人或群體的敏感性，破壞士氣，造成混亂并削弱對指揮結(jié)構(gòu)的信任。人工智能也可用于戰(zhàn)場欺騙。

為了解決這一問題需要采取一些措施。一是部署能夠識別人工智能生成的欺騙模式的機器學(xué)習(xí)算法，這對于預(yù)防網(wǎng)絡(luò)攻擊或虛假信息活動至關(guān)重要。二是利用好數(shù)字取證這一重要工具。對數(shù)字證據(jù)的嚴格分析可以發(fā)現(xiàn)人工智能驅(qū)動的欺騙的跡象。三是提高國防人員的認識。最新人工智能欺騙策略的定期培訓(xùn)可以幫助人員識別潛在威脅。培養(yǎng)對未經(jīng)證實的信息持懷疑態(tài)度的文化也可以加強對人工智能增強心理操作的防御。

偏見：從價值鎖定來看，還有一個相關(guān)的問題——“偏見”。人工智能系統(tǒng)接受訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，可能會無意中傳播偏見。在國防領(lǐng)域，這些偏見可能會影響關(guān)鍵功能：從指揮、控制、通信、計算機、情報、監(jiān)視和偵察活動到威脅識別和任務(wù)規(guī)劃。所有系統(tǒng)都存在固有的偏見。關(guān)鍵在于識別和減少可能影響軍事準備和能力的偏見。如果缺乏管理，偏見可能會扭曲戰(zhàn)略決策，從而損害態(tài)勢感知和其他關(guān)鍵防御功能的有效性。

為了解決這一問題，一是使用廣泛的代表性培訓(xùn)數(shù)據(jù)。對人工智能系統(tǒng)中的偏差進行持續(xù)審核可以實現(xiàn)實時檢測和糾正。二是使用關(guān)鍵決策的人機交互方法增加額外的審查層。這一方法有助于管理和減輕可能影響軍事能力的偏見，最終最大限度地發(fā)揮人工智能對國防行動的有益貢獻。

失業(yè)：人工智能的崛起引發(fā)了人們對失業(yè)的擔(dān)憂，從手工角色擴展到國防部門的戰(zhàn)略角色。這種轉(zhuǎn)變可能會擾亂關(guān)鍵作用，造成社會經(jīng)濟影響，影響士氣并減少軍隊積累的知識和經(jīng)驗。

為了解決這一問題需要采取一些措施。通過技能提升和再培訓(xùn)計劃幫助人員為未來與人工智能相結(jié)合做好準備，提高他們管理人工智能系統(tǒng)的能力。

盡管存在一系列的問題，但是將人工智能整合到國防領(lǐng)域仍提供了巨大的機遇。當(dāng)前的目標(biāo)不應(yīng)該是阻止進展，而應(yīng)該是深思熟慮地管理進展。通過主動承認和解決這些問題，使人工智能在不影響安全、能力或社會價值的情況下，為國防做出重大貢獻。