浪潮|思考:超越数字战,人工智能浪潮可能带来新的军事革命

text":"在过去的三十年里 , 网络行动逐渐形成主要战争和冲突的一部分 , 而且还一直在不断发展 。 同时 , 现代军队一直在努力使先进的网络能力与常规军事力量保持一致 。 如果军队能够在潜在的冲突爆发点充分利用下一次网络革命 , 可能会对未来的战争产生巨大影响 。
未来10年战略优势的主要来源 , 将在于军事组织在军事行动的各个层面充分整合人工智能、网络力量和数据科学、认知科学和机器人技术的创新能力 。 这一过程将推动下一次人工智能驱动的军事事务革命 。 这场革命将从根本上区别于以前的信息技术或信息技术驱动的军事事物革命 , 其中网络能力增强了 , 却没有改变武力的使用 。
人工智能浪潮的早期迹象已经出现了 。 以色列国防军8200部队的数据分析中心使用机器学习算法来自动检测威胁并识别大型数据集的异常情况 。 美国军方的\"Maven项目\"将人工智能系统用于决策支持、目标定位和作战计划 。 它们可以处理来自不同情报、监视和侦察传感器的大量数据 。 新加坡武装部队最近成立了数字和情报处 , 将部队的军事情报、网络防御和信息操作能力整合为一个全面服务部门 。
随着科学技术的快速发展 , 算法战的武器化可能会进一步发展 。 数据和计算机科学正日益与行为科学融合 , 并与网络安全的几乎每个方面重叠 。 美国国防高级研究计划局已向下一代非手术神经技术计划投入了大量资源 。 这项投资的目的是开发脑机接口 , 使其能够控制无人驾驶飞行器和主动网络防御系统 。
在未来的冲突中 , 现代军队肯定会学会应用多样化的人工智能网络能力来攻击对手的关键基础设施 。 他们还将渗透到竞争对手的网络和数据中心 , 操纵算法或破坏数据 。 关于对抗性人工智能能力的研究越来越多 , 重点是如何通过生成虚假数据欺骗人工智能系统 , 使其做出错误的预测 。 算法将越来越多地被用于检测社交媒体中的虚假信息和错误信息 , 发现智能机器人、深度造假和生物识别安全漏洞 。
人工智能浪潮将适用于战争的几乎所有方面 。 人工智能可以适用于指挥和控制决策支持 , 在有限的时间内推荐选项 。 它可以通过数据挖掘能力用于情报、监视和侦察支持 , 并检测和对抗高级网络攻击 。 人工智能可以被整合到机器人和自主系统中 , 如无人机 , 结合不同的有人和无人平台 。
虽然人工智能浪潮可能会对选定的国家和军队产生不成比例的影响 , 但它对武力使用的影响可能会颇为巨大 , 而且在新生阶段会出现很难预测的情况 。 尽管如此 , 人工智能浪潮在未来冲突中的长期战略影响仍然十分广泛 , 需要重新思考国防政策的规划和管理 , 包括武器开发和研发 。
人工智能浪潮的方向和特征 , 将主要由新兴技术如何与当前和未来的作战结构和部队结构相互作用而形成 。 这可以从俄罗斯军队在乌克兰战争中使用其人工智能军事信息系统所面临的挑战中看出 。
实施人工智能浪潮的主要挑战是对指挥、控制、通信、计算机、情报、监视和侦察战略和理论的全面重新设计 。 一个全新的作战环境和新技术 , 就要求军事组织的每个梯队都有新的思维方式 。
军队还必须努力解决新武器技术的法律和伦理问题 , 以及将安全、伦理和管理的不同价值编码到这些系统中的问题 。 在不同的军事平台上整合数据流和人工智能系统 , 将需要值得信赖的算法 , 以适应其环境的变化 , 并从未预料到的事件中学习 。 这也将要求为这些系统设计道德准则和保障措施 。
为传统军队建立一个可行的路线图以纳入颠覆性技术将是一项艰巨的任务 。 许多先进的军队可能会努力设计和实施不同的数字化路径 , 但是 , 只有一些军队拥有成功的愿景、资源和意愿 。 国家之间军事能力的\"有\"与\"无\"之间的差距可能会进一步扩大 。 这种差距将影响军事联盟和安全伙伴关系中未来的互操作性 , 具体取决于新技术如何与当前和新兴的操作界面和部队结构互动 。