策略与力量:商业主体在人工智能军事化进程中的作用及影响

人工智能军事化中商业主体的参与是一个重要而特殊的现象。这一新式主体不仅充分参与到人工智能军事领域的研发、应用和部署的全过程,而且对国防能力的提升和国家战略的部署起到重要作用,影响一国人工智能军事化进程的整体走向。对美国、俄罗斯、以色列和法国的案例分析表明,商业主体在军事化结构和进程中的不同作用塑造了各国人工智能军事化节奏和结构的不同特征,并影响国家国防军事能力和部署能力创新的效果。国家需要根据自身的实际情况,调整与商业主体之间的关系,在弥补传统国防工业系统中的短板、激发军事系统活力的同时,引导商业战略与国家安全战略二者和谐互动,共同为负责任的人工智能军事应用做出贡献。

人工智能军事化与海洋安全:风险与应对

人工智能作为当前科技变革中的战略性力量,具备“专用性与通用性”“能力—脆弱悖论”“成长性”“军民两用性”的特征,正从海上作战平台侦测信息的智能化分析、增强海战武器装备效能、推动智能化指挥决策系统建立、提高海上后勤保障可持续性等方面赋能海上作战体系,加速海上人工智能军事化进程。为维护国家海洋安全利益与增强海上军事优势,部分国家与联盟组织也相继出台军用人工智能战略文件或合作协议,各有侧重地将人工智能融入现有军事体系中。在此过程中,美国力求在军用人工智能领域全面发展以护持海上霸权,与盟友协同推进,并高度重视中俄等竞争对手海上的人工智能军事运用。人工智能军事化态势迅疾演进,或将强化全球海洋安全环境的不确定性与复杂性,表现为加剧新型海上军备竞赛风险、升级海上冲突风险、助长海上非传统安全风险、增加中国海洋维权风险。应对军用人工智能对海洋安全的挑战,必须推动海上军用人工智能运用治理,加强大国双边及多边的海上危机管控对话。于中国而言,针对当前最紧迫的海洋安全风险,应在海洋态势感知、军民融合、涉海虚假信息治理等方面提高应对海上人工智能军事化的技术与组织能力。

论国家安全视阈下的人工智能军事应用风险与治理——以俄乌冲突为例

人工智能军事应用对国家安全产生的风险,无人机等人工智能军备在俄乌冲突中的运用对国家安全风险治理的借鉴价值,是本文关注的核心议题。针对上述问题,本文以人工智能军事应用在俄乌冲突中的运用为案例,系统梳理了人工智能军事应用对国家安全的影响路径,并对人工智能军事应用的安全风险与治理进行了深入探讨。作为一把“双刃剑”,人工智能军事应用一方面增强了物理空间和网络空间作战效能,显著提升了情报、通信等领域保障能力,另一方面对政治、军事、意识形态等安全领域构成多重挑战,为国家安全治理增添了复杂性。从人工智能军事应用在俄乌冲突中的使用情况来看,以无人机、网络武器、深度伪造、开源情报分析为代表的人工智能军备在情报、舆论、网络等多领域对抗中发挥着重要作用。从国家安全风险维度看,人工智能军事应用助推数据和算法成为国家安全面临的新风险,致使安全领域界线模糊化、安全议题复杂化、安全行为主体去中心化,并将加速人工智能军备竞赛。为此,我国应以加强人工智能军事应用前瞻性研究,健全“跨部门”安全协作机制,不断完善非国家行为体监管机制,积极开展国际合作,主动化解人工智能军事应用引发的安全风险,持续筑牢国家安全屏障。

以色列人工智能军事化的新进展及其影响

人工智能在情报分析、指挥决策、武器平台、网络攻防等领域具有显著的军事价值。近年来,以色列结合本国实际发展情况,不断加大对人工智能军事化的战略投入,并将推动人工智能军事化视为争夺军事竞争主动权的关键。以色列高度重视人工智能军事化的发展,主要是基于“技术制胜”的历史传统和应对“三圈威胁”的现实需求。其新进展主要体现在以下方面:提出人工智能军事化发展路线图;设立人工智能军事化研发项目;推动人工智能军事化项目的实战化运用;加强与“美国—欧亚强国—域内伙伴”在人工智能军事化领域的合作。目前,以色列人工智能军事化在推动战术革新的同时,其所造成的一系列影响也不容忽视,主要包括加速军备竞赛、提升“意外战争”风险及增加区域性人道主义灾难等。

深度强化学习算法在智能军事决策中的应用

深度强化学习算法能够很好地实现离散化的决策行为,但是难以运用于高度复杂且行为连续的现代战场环境,同时多智能体环境下算法难以收敛。针对这些问题,提出了一种改进的深度确定策略梯度(DDPG)算法,该算法引入了基于优先级的经验重放技术和单训练模式,以提高算法收敛速度;同时算法中还设计了一种混合双噪声的探索策略,从而实现复杂且连续的军事决策控制行为。采用Unity开发了基于改进DDPG算法的智能军事决策仿真平台,搭建了蓝军步兵进攻红军军事基地的仿真环境,模拟多智能体的作战训练。实验结果显示,该算法能够驱动多作战智能体完成战术机动,实现绕过障碍物抵达优势区域进行射击等战术行为,算法拥有更快的收敛速度和更好的稳定性,可得到更高的回合奖励,达到了提高智能军事决策效率的目的。

美国人工智能军事化的发展态势、风险与应对路径

基于传统的技术制胜的军事战略思路以及塑造相对于其他大国的军事优势的需要,美国政府与军方已加快人工智能技术在军事领域的应用。其侧重点主要体现在以下三方面:第一,制定与实施各类人工智能发展规划与方案,为推动军事智能化创造条件;第二,加快推动人工智能军事化应用项目的发展,特别是以人工智能技术提升作战指挥系统的综合效能,推进自主攻击平台的研发与应用;第三,强化与盟国在人工智能军事化领域的合作。上述态势造成三方面风险:第一,加剧基于新兴技术的军备竞赛风险;第二,增加大国间发生冲突甚至战争的可能性,这是因为基于人工智能技术的自主攻击系统的可靠性不足,而且人工智能军事化系统的应用会侵蚀大国间的战略“默契”并降低网络攻击的门槛;第三,可能重构大国间威慑体系并侵蚀国际安全的稳定基础。对于中国而言,面对美国推进人工智能军事化所产生的诸多风险因素,需从强化技术进步等方面应对智能化冲突或战争风险,参与和引导人工智能技术全球治理进程以提升中国的话语权,拓展中美在应对上述风险方面的合作空间。

人工智能军事应用及其国际法问题

人工智能技术在军事领域的应用越来越受到各大国的重视,有望成为牵引新一轮军事变革的关键技术。人工智能的军事应用可能会对未来战争模式和交战规则带来巨大甚至颠覆性的影响,从而对当前的国际法体系构成挑战。目前,关于人工智能军事应用相关国际法问题的讨论主要集中在致命性自主武器与人道主义法方面,人工智能军事应用对武力使用合法性、国家主权、防扩散等方面国际法的挑战还有待于进一步引起重视。为此,需要从《特定常规武器公约》《武器贸易条约》等现有法律架构出发探索新的解决途径,逐渐形成规制人工智能军事应用的国际共识与规范。

国防颠覆性技术推动军事智能化发展

国防颠覆性技术能够推动技术性能的大幅跃升,牵引战斗力的跨越式发展,是军事革命的核心驱动力。从颠覆性技术发展的视角探讨新一轮军事革命的未来发展方向:简要梳理国防颠覆性技术的概念内涵、发展历程和军事影响;回顾军事革命历史,梳理热兵器军事革命、机械化军事革命和信息化军事革命发展过程中火药技术、动力技术、信息技术等颠覆性技术的引领作用;梳理提出人工智能技术是当前国防颠覆性技术发展的重点,基础理论、关键技术不断取得重要进展,进入发展应用快速道。人工智能技术是基础性使能技术,其发展将不断提升智能无人装备占比,推动决策制胜成为战争制胜的核心和关键,催生人机协同作战、无人集群作战等新型作战样式,引领智能化军事革命登上历史舞台。

国外典型智能化网电军事装备发展研究

随着人工智能技术被进一步融入到许多军事应用中,尤其是在网电军事装备领域,智能化网电军事装备日益丰富。智能化军事装备建设全面加快,整体作战能力大幅跃升,将对未来战争产生颠覆性影响。紧跟这一发展趋势,及时介绍并分析了国外智能化网电军事装备的发展和应用状况,并提出了我军网电军事装备发展的建议,对于我军网电军事装备发展具有重要的借鉴意义。

战场实践加速军事智能化向纵深跨越发展

世界新军事革命在转型需求和科技进步推动下呈现日趋鲜明的智能化特征,对未来战争形态和军事力量带来超乎想象的深刻影响。立足科学技术发展趋势,结合近年局部地区冲突,从战场实践牵引视角研判军事智能化发展现状和趋势,分析智能化武器装备、指控系统、军事力量等在战场实践中“淬炼发展”的情况,关注实战中涌现军事智能化“亮点名片”,对军事智能化发展升级的潜在趋势进行展望分析。研究认为,近10年来军事智能化在战场实践和技术突破基础上,形成新的力量结构、战法战术、作战设施和工业基础,正在从局部发展的萌芽阶段向广泛部署的普及阶段跨越。

基于专利共现网络社区发现的军事智能技术演化分析

[目的/意义]针对军事智能技术领域,采用基于社区发现的技术演化分析方法,实现对军事智能技术整体演化趋势和演化关系的分析,并验证基于社区发现的演化分析方法的有效性,为科技工作者更全面细致地掌握领域技术演化情况、探究技术起源和及早发现新技术萌生趋势提供依据和借鉴。[方法/过程]基于德温特专利数据库采集军事智能技术相关专利数据,利用专利分类代码在专利中的共现关系逐年构建共现网络,采用社区发现方法划分共现网络的社区结构,提出社区综合相似度计算方法计算社区相似度,形成各个技术子领域演化路径,分析军事智能技术的整体演化趋势和演化关系。[结果/结论]利用2012—2021年间16902条专利,结合本文的分析方法,从整体上识别出军事智能技术演化的趋势,并验证了继承、分化和融合关系分析方法的有效性。

可解释人工智能的军事应用前景分析

未来战争中,无人智能作战力量参与战争的比重将进一步加大,协同运用传统的“有人”作战力量和人工智能技术赋能的“无人”作战力量将成为重要作战形式,不可解释带来的“信任不足”极可能导致错失转瞬即逝的战机,限制军事智能应用发展。文中在定义可解释人工智能的基础上,研究分析了可解释人工智能的发展目标、主要方法和国内外现状,针对装备研发人员、作战指挥人员、任务执行人员、军备控制人员等用户对象剖析了对可解释性的不同需求,从增强协同效能、促进安全可控、加速装备研发、遂行攻击对抗等4个方面提出了可解释人工智能的军事应用前景。

基于模型融合和生成网络的有效阵位智能决策方法

军事智能技术是当前最具活力的前沿领域和未来无人装备发展的必然趋势。针对无人平台在复杂环境下自主决策可靠性和实时性的双重需求和现有基于规则推演的作战仿真技术在动态性和灵活性方面的不足,采用原理分析与实验验证的研究方法,在某型无人平台射击实验数据集的基础上,围绕攻击决策的有效阵位识别环节,将其转换为机器学习领域类别不平衡的二分类问题,综合采用相关性分析、特征工程、模型融合技术构建高实时性和灵活性的有效阵位智能决策模型,并提出基于ICGAN-Stacking不平衡分类架构对少数类样本进行定向扩充,实现数据增强和模型性能提升。实验结果表明:所提方法召回率提升了4.1%、精确度提升了0.4%、F1值提升了1.5%、AUC值达到90.9%,能够满足无人平台执行作战任务实时性和可靠性需求。

俄罗斯军事人工智能发展与应用初探

近年来,俄罗斯高度重视尖端军事技术发展,宏观决策部署军事人工智能发展与应用,构筑发展蓝图。俄罗斯充分利用自身优势资源,将人工智能技术应用开发视为其武装力量现代化建设的优先要务,跨步进入技术应用阶段,以求形成战场重要变革力量,提升军队现代化作战能力,应对地缘政治风险与安全威胁。研究分析了俄罗斯军事人工智能发展与应用的动因、方向、举措、特点,希冀本研究能够为深化对俄军人工智能领域的体系化认知提供理论基础。

基于技术创新的军事智能化建设问题

针对技术创新对于军事智能化的推动和促进问题,选择5G技术、智能无人作战平台、新概念武器装备3项创新技术作为样本进行研究。从军事通联智能化、军事对抗智能化、军事打击智能化分析产生影响,采用模型分析、数据对比等科学方法。结果表明,该研究对推动军事智能化建设有积极促进作用。

空基情报监视侦察装备智能化发展初步研究

空基情报监视侦察装备是最为典型的信息化武器装备之一,也是网络信息体系的重要支撑,因而成为军事智能化发展的重点领域。论文介绍了近年来国内外军事强国空基情报监视侦察(Intelligence,Surveillance and Reconnaissance,ISR)装备领域在探测、识别、传感器管理等领域智能化发展的主要进展,立足近期可以利用的技术成果,提出了国内空基情监侦装备智能化发展在探测感知、频谱管理与人机交互等方面的主要现实需求,并给出了强化基因理念、优化研究布局和开展示范验证等三方面的推进措施建议。

人工智能军事化发展态势及其安全影响

当前,全球人工智能军事化发展呈现美国先发领跑、各国竞逐追赶的竞争态势。为维护国家安全利益和谋取军事竞争主动权,各主要国家相继出台军用人工智能战略发展规划,打造海陆空天以及网络空间的多维一体的智能化装备力量,构建覆盖统筹协调、研究开发以及转化推广等方面的专职机构,推动了全球军用人工智能技术及应用的蓬勃发展,不可避免地引发了一系列全球性安全问题。首先,人工智能技术的军备竞赛引发安全困境,各国在发展致命性自主武器系统以及智能化核武器系统等领域面临“两难困境”,军用人工智能系统的“能力-脆弱性”悖论凸显;其次,人工智能技术增加了先发制人攻击的可能性,加剧了危机爆发、升级的风险,冲击了既有的国际军备控制体系,从根本上对全球战略稳定构成严峻挑战;最后,致命性自主武器系统日益取代人类成为战争主体,使战争伦理和战争文化面临深刻危机。面对安全风险和挑战,人工智能领域的军备控制应当从核军控中汲取经验,通过大国间自上而下地构建战略互信和知识精英群体自下而上地塑造共识,共同推进人工智能军事化的安全治理。

侦察情报领域智能化信息系统建设相关问题思考

在“军事智能化”强军主题大背景下,如何发挥智能化技术在侦察情报领域信息系统中的赋能增效作用是亟需解决的问题。结合使用需求和技术成熟度分析了人工智能技术在侦察情报领域的3个典型应用场景,即情报处理与融合、情报研判与告警分析、行动计划拟制与优化;考虑侦察情报领域特点、人工智能技术的缺陷等因素,剖析了智能化实践过程中可能面临的风险与挑战;最后从可行性、实用性出发,对智能化信息系统建设提出了建议,以期为相关论证开发工作提供思路。

有关军事人机混合智能的几点思考

首先阐述了军事智能的基本内涵,分析了军事智能的未来发展趋势——军事人机混合智能。对军事智能的核心概念——态势感知的概念及内涵进行了详细的论述,引出了深度态势感知,并对其与态势感知的关系进行了深入的分析。对军事人机混合智能中人的智能与机的智能从因果或相关关系,交流沟通方式及其协议,对数据信息以及知识的使用等方面对其优势、劣势及互补性进行了分析。最后对军事智能的发展方向进行了展望,并提出了军事智能或民用智能发展会面临的终极问题——伦理问题。

物联网环境下的智能军事物流解析

与传统环境下的军事物流相比，物联网环境下的智能军事物流具有其特定内涵，呈现出系统开放性、要素协同性、决策智能性和保障精确性等明显特征。其智能的实现依赖于信息获取的全面感知、信息传递的可靠安全和信息处理的集群智能。