前言
这是一个快速变化的时代，颠覆性技术不断出现，特别是在人工智能（AI）领域。虽然人工智能技术是由商业部门开发，主要用于商业用途，但其在军事领域具有明显潜力，因而世界各地的武装部队对尚处于雏形的智能化国防体系进行了实验，以便充分利用这些系统，完成战时与平时任务。
澳大利亚也不例外，《2020年国防战略更新》中明确对此领域拨款，开始将人工智能引入国防。这一过程涉及开发人工智能应用，解决特定的战术级和战略级军事问题，建立熟练的人工智能团队，与合作伙伴和盟国合作，将道德融入人工智能应用程序，并进行人工智能实验。今年，在澳大利亚首都地区费尔拜恩（Fairbairn）启动了国防技术加速ColLab（Defence Technology Acceleration ColLab），表明该计划正式落地。
Peter Layton的这篇文章围绕这一主题，从战术和作战层面上探讨了人工智能在未来海、陆、空作战行动中可能发挥的作用。这一领域鲜有研究。到目前为止，大部分讨论都集中在关键的技术问题和关注点上。这说明，人工智能或许能够在未来战争中起着举足轻重的作用，但目前仍存在许多不确定性。本文首涉这一论题，必将引发诸多讨论，澄清部分问题。
文章认为，人工智能将应用于大多数军事装备；然而，它的通用性意味着在现有的作战体系中人工智能的应用可能只是初级水平。鉴于此，人工智能在中短期内的主要作战用途是“发现和愚弄”。人工智能具有机器学习功能，能够发现隐藏在高杂波背景中的事物；就这个功能而言，它表现优异，比人类更强，而且速度更快。然而，有很多种方法可以骗过人工智能。这样说来，它优异的发现能力显然不够稳健。在海、陆、空作战层面考虑应用人工智能时，它的这两个关键特征或会产生巨大影响。本文探讨的作战构想与没有人工智能技术加持的作战构想明显不同。
本文所提出的构想旨在引发人们思考，探索在未来的智能化战场上人机团队如何作战。这样的战场在目前看来略失真实，甚至接近科幻。即便如此，许多国家已经积极行动，在规划、研究和开发方面取得了巨大进展。调整军事方向非一朝一夕之功。鉴于此，我们需要立刻行动起来。
Jerome Reid
队长
国防AI主管
国防技术加速ColLab主任
信息战争部
2021年1月
引言
人工智能（AI）技术发展迅速，已成为军队的重要组成部分。美国国防部已将对人工智能的投资从2016–17年的约6亿美元增加到2021–22年的25亿美元，涉及600多个项目。中国已开始实施“下一代人工智能发展计划”，旨在在2030年前使中国成为人工智能的第一大国，并将中国人民解放军（PLA）从“信息化”战争方式转变为“智能化战争”。更为引人注目的是，俄罗斯总统宣称“人工智能是未来……谁成为这个领域的领导者，谁就是世界的统治者”。这些上层规划和响亮的口号已初见成效。
美国海军（USN）的无人水面艇（USV）“海上猎人”号使用船上传感器、雷达和摄像头的数据，通过人工智能进行导航，在没有船员的情况下从加利福尼亚航行到夏威夷，然后返回。同时，在美国国防高级研究计划局（DARPA）的主持下，一架智能化模拟F-16战斗机最近在多次模拟、近距离空战事件中全面击败了一名经验丰富的人类飞行员控制的类似模拟机。在类似的陆战评估中，美国陆军发现，智能化部队的战斗力是非智能化部队的10倍。
中国人民解放军使用人工智能来自动化指挥控制系统，制定预测性作战计划，应对情侦监数据融合挑战，提高战场决策的速度和准确性。此外，解放军已在试航搭载人工智能的无人水面艇，未来将用于南海，并开始试验无人坦克，同时一家中国私营公司公开展示了使用人工智能的武装无人机群。
俄罗斯落后于美国和中国，但目前正在实施一项国家人工智能战略以迎头赶上。在军事领域，俄罗斯也有几项工作正在进行中。其中一项主要工作致力于将人工智能应用于信息战，包括心理战（战术上）和破坏敌国的社会凝聚力（战略上）。另一项工作是利用人工智能，通过开发无人驾驶地面车辆（UGV）、遥感器、战术指挥控制系统以及无人航空载具（UAV，即无人机）来提高地面作战行动的有效性。还有一项工作是国家防空网中的指挥控制系统的自动化。
这初步表明，人工智能或许能够在未来战争中发挥重要作用，但尚存在不确定性。人工智能广泛应用于民用领域，尤其是消费品领域，在军事环境中，仅倾向于作战部署。此外，Ëü在军事领域的应用也未经过实战检验。即便如此，因为这种技术的潜能，军队也绝不能忽视人工智能应用。
需要注意的是，在可预见的未来可用的是狭隘而非通用的人工智能技术。狭隘人工智能（Narrow AI）能够以相当于或高于人类智力的水平完成特定领域内的特定任务；其应用受环境所限。而通用人工智能（General AI）具有完全的人类智慧，能够完成任何领域中的任何任务。通用人工智能何时实现尚无定论，但应该还有几十年的时间。在军事领域内，各国中短期想解决的问题是如何在现代战场上应用狭隘人工智能技术。
自然而然地，人们在定义人工智能时往往与人类智力做类比。例如，2018年美国国防部的人工智能战略将人工智能定义为“机器执行通常需要人类智力的任务的能力……”。这种理解将技术拟人化，同时不经意间将人工智能的应用限制在只有人类可以执行的任务上。
实际应用中，人工智能有时比人类做得更好，有时则不然。人工智能和人类能力的维恩图在某些领域可能会重叠，但若认为两者一致则未免有失偏颇。人工智能有一定的智力，因为它具有解决问题的能力，但同时又是非人类的，因此，思维方式与人类不同。
因此，本文的侧重点是人工智能技术所能实现的广泛功能而非它与人类能力的关系。2019年国防创新委员会采用这种方法，将人工智能定义为“用于执行目标导向任务的各种信息处理技能和技术，以及在执行该任务时进行推理的手段”。
乍一看，这个定义似乎不够精确，因为它没有涵盖人工智能可能实际执行的军事或民用任务。但这种模糊性正是当代人工智能应用的一个关键属性。人工智能的应用方式多种多样，因此属于社会中常见的通用技术。例如，早期出现的电就是这种通用技术，现已得到广泛应用，毋庸置疑，未来仍会长期存在并使用。电为原本死气沉沉的机器注入了生命力，人工智能将为它们提供推理能力，完成任务。人工智能应该会引入到许多甚或大多数军事装备中，因此，未来战场将不可避免地实现某种程度的智能化。
为了在战场上战胜对手，军队会想法设法持续提升战斗力。长久以来，技术在战场上一直是综合应用，充分利用人类和机器的优势，做到取长补短。人工智能应该也是大同小异。相比于独立行事，与人类稳妥合作预期会发挥最大效用。
考虑到这些因素，新技术本身并不会立刻给战场带来优势，而是需要人类加以妥善利用。根据之前对早期技术创新的分析，用科学的思想指导新技术的使用是新技术在军事领域得以成功应用的关键。历史学家Williamson Murray和Allan Millet曾表示：
证据表明，首要任务是构想未来。军事机构不仅需要进行初始的智力投资构想未来战争，而且必须殚精竭虑，不断审视这些构想，辨别这些战争与以往冲突有何不同……（在这方面）任何对未来战争的构想几乎一定是模糊、片面的，无法做到详细和准确，更遑论科学意义上的预测性。然而，构想并不足以产生成功的创新。人们对未来冲突的看法也必须不偏不倚，与实际的作战情况密切相关。
与现实的残酷战争的联系主要体现在战术层面。战略规定了目标、总的方法和要使用的兵力，战术则具体明确了这些兵力应如何对付狡猾、灵活的对手。战斗胜利不一定带来战略上的成功，美国对越战争就很好地诠释了这一点。反之，战斗失败却一定会导致战略失败。战术上总是失败的话，战略再好也无法成功实施。Clausewitz写道：“一切都取决于战术结果……所以，我们认为，有必要强调，所有的战略规划都唯一取决于战术上的成功……这在任何情况下都是决策的实际基础。”战术一般包括对友军的调遣（根据友军之间的情况和敌人情况）以及这些部队在战场上的使用。
本文将这些线索串在一起，为未来智能化战场上使用人机团队提出了作战构想。这样的战场，特别是将陆战扩展到空战和海战时，将会是线性和深度的结合，同时体现消耗和机动概念。这种作战构想提供的广泛视野会帮助读者了解未来如何在战术和战斗水平上使用狭隘人工智能系统。
本文开篇讨论了一整套人工智能技术所涵盖的各种技术要素，包括高级计算机处理和大数据以及云计算和物联网方面的技术。第2章探讨了如何利用人工智能发动战争，并从攻防两个方面提出了总体作战构想。这些构想处于作战层面和战术层面之间的模糊地带，涉及友军的调遣以及己方在战场上的武力运用。
第3、4、5章分别将智能化攻防这两个总体构想应用于海、陆、空领域。在调遣友军和交战方面，各个领域的战斗情况迥然不同，需要构想出不同的人工智能使用方法。这三个领域无法简单用一个概念全覆盖，除非将其高度抽象到难以理解的地步。这种前瞻性构想接近于科幻。为了避免这种情况，每一构想都以当代的作战思维为基础，并对当前和新兴的智能化海、陆、空平台和系统进行了探讨，进一步明晰所提出的概念。
本文提出的作战构想旨在抛砖引玉，希望读者就未来以及如何为未来做好准备展开热烈讨论。可以这些作战构想为基础，探讨其他智能化战场构想的实用性、可能性和有用性。对建议进行批判性地分析并不断调整以便进行更深入的分析和改进，通过这一辩证过程，才能不断优化作战构想。
本文所述构想在性质和范围上有所限制。就性质而言，为了更具针对性，对海、陆、空的构想是分别进行讨论的。需要说明的是，这种针对性意味着某些领域（如俄罗斯在影响战中使用人工智能，或中国在社会管理和内部防御中使用人工智能）不包括在内。出于类似的原因，针对各领域的构想主要针对作战，对后勤仅少量涉及，并避开了教育、训练、管理和指挥控制等关键领域。需要注意的是，没有讨论网络和太空等新领域，仅提及了它们与传统的陆、海、空战术交战的关系。
本文以人工智能为研究对象，将这一新技术与作战方式和战术使用相结合。因为这一侧重点，文章就不同于许多军队以往制定的众多人工智能战略和计划。总的来说，这些战略和计划着眼于内部，阐述的是如何研究、获取人工智能技术并进行具体应用，而本文是对前者的补充，将这些战略和计划与更广泛的作战业务联系起来。
作者简介
Peter Layton博士是格里菲斯大学格里菲斯亚洲研究所客座研究员、皇家联合军种研究所副研究员以及澳大利亚皇家空军预备队队长。他拥有丰富的航空和国防经验，因在五角大楼进行的兵力结构工作而被授予美国国防部长杰出公共服务勋章。拥有新南威尔士大学大战略博士学位，曾在美国国防大学艾森豪威尔国家安全与资源战略学院任教。在学术研究方面，曾获得意大利菲耶索莱欧洲大学研究院的奖学金。他的研究领域包括大战略、国家安全政策（特别是与中等国家有关的政策）、国防力量结构概念和新兴技术的影响。他经常参与国防和外交问题的公共政策讨论，著有《大战略》一书。欲阅读作者的文章和论文，请访问https://peterlayton.academia.edu/research。
译者声明
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