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美軍人工智能的生態系統變化綜述

點擊：  作者：記者    來源：無人機微信號  發布時間:2023-07-01 10:37:50

 

摘要：人工智能必須融入更廣泛的數字現代化生態系統，且和新作戰概念結合，并得到良好治理生態的支持，才能夠逐步改進現有的作戰過程或加強當前的作戰概念，產生改變游戲規則的作戰效益。

 

1前言

 

人工智能是一個迅速發展的技術領域，對國家安全具有潛在的重大影響。美國國防部認為，人工智能必須融入更廣泛的數字現代化生態系統，才能有效地大規模、快速交付，以滿足美國國防部制定的戰略要求。且有研究認為，若美國國防部繼續將人工智能和自主系統視為改進當前作戰方法的一種手段，則可能導致美軍的失敗，故人工智能應和新作戰概念相結合以產生顛覆式軍事創新。為了提升美軍研發、測試、評估、采辦、部署和應用人工智能的能力，良好的治理生態也至關重要。

 

本文通過對美軍研究、開發、測試和評估(RDT&E)數據中基礎研究項目（6.1類）和應用研究項目（6.2類）的分析，結合對美國國防授權法案和一些重要報告相關內容的解讀，研究了美軍人工智能的生態系統變化。本文中人工智能的概念，參考了美國2021年1月1日頒布的《2020年國家人工智能計劃法案》(NAIIA)的定義。術語“人工智能”是指基于機器的系統，它可以針對一組給定的人類定義的目標，做出影響真實或虛擬環境的預測、建議或決策。人工智能系統使用基于機器和人的輸入來：(1)感知真實和虛擬環境；(2)以自動化的方式通過分析將這些感知抽象為模型；以及(3)使用模型推理來制定信息或行動的選項。因人工智能有可能被集成到各種應用中，與多個領域有交叉，且美國國防部缺乏獨立的人工智能項目要素(Program Element)，本文對人工智能及重要支撐技術的分類，參考了網絡和信息技術研究和發展計劃(NITRD)的分組，并根據 RDT&E 項目的實際情況做了調整。

 

2美軍人工智能的研發

 

美軍對人工智6.1+6.2類研發經費投入從2020財年開始有了大幅增長，主要投向三個重點領域，正在聚焦的重點技術方向為第三波人工智能。

 

（一）美軍人工智能領域經費投入從2020財年開始激增

 

2011-2022財年美軍人工智能領域6.1+6.2類的經費投入稍有波動，從2020財年開始有了大幅增長（如圖1所示）。

 

 

經費投入的大幅增長是受到了美國戰略的影響：2019年2月12日，美國國防部發布了《美國國防部人工智能戰略摘要》，這表明美國國防部不僅認識到人工智能是維持美國軍事戰略優勢的關鍵環節，且已逐步推進戰略制定和行動實施。

 

（二）美軍人工智能經費投入的三個重點領域契合美國重要戰略文件內容

 

通過對人工智能6.1+6.2類項目的文檔內容進行分析，發現重點領域和美國重要戰略文件《2016-2019人工智能研發進展報告》中提到的對人工智能進行長期投資的方向相契合。美軍人工智能共設置機器學習、綜合推理體系結構的設計、人工智能的其他領域三個重點領域。其中后兩個重點領域，包括用常識性背景知識進行表示和推理、決策制定和決策支持、人與人工智能系統作為團隊解決問題的原則和算法、嵌入式人工智能、在指數量級的選項中快速找到問題最佳解決方案的方法等任務。最后一個任務，被稱為組合優化，對于計劃、調度和資源分配非常重要。

 

（三）美軍人工智能正在聚焦的重點技術方向為第三波人工智能

 

根據重點領域、經費情況和新興技術等因素，美軍人工智能正在聚焦的重點技術方向為第三波人工智能（主要為基于語境推理和解釋性模型的人工智能），這也是美國防高級研究計劃局(DARPA)目前及未來資助的重點。第三波人工智能的目標是將機器從工具變為解決問題的合作伙伴。2020-2022財年，DARPA在6.1+6.2類項目中對第三波人工智能的投入經費呈逐年遞增趨勢（如圖2所示）。

 

 

在2022財年，第三波人工智能6.1+6.2類投入經費約占人工智能全部6.1+6.2類投入經費的53.49%。

 

3使美軍人工智能發揮漸進性作用的數字生態系統

 

若想讓人工智能產生漸進性的影響，應著眼于對更廣泛的數字現代化技術的資助，而不僅僅是資助人工智能技術本身，因為人工智能的發展離不開其他技術的支撐：(1)如果沒有數據和信息、數學和計算、賽博安全等相關技術來管理和利用國防部龐大的數據資源，就無法大規模交付人工智能；(2)如果沒有軟件技術的發展，就無法促進更快速地利用人工智能；(3)如果沒有更高功效的芯片或量子計算的進步，人工智能的下一步發展可能會遇到瓶頸。美軍對數字生態系統的重視，可從領導人工智能應用和治理的機構的變化、國防授權法案中新內容的設立、RDT&E項目新預算類別的設置、RDT&E項目的相關研發布局四個方面獲得印證。

 

（一）領導機構從“聯合人工智能中心”到“數字和人工智能辦公室”

 

2022年2月4日，美國國防部任命國防部首席信息官John Sherman暫時代理首席數字和人工智能官(CDAO)，組建數字和人工智能辦公室，直接向國防部副部長報告工作，領導國防部在數據、分析和人工智能應用及治理方面的戰略和政策，監督聯合人工智能中心(JAIC)、國防數字服務處(DDS)以及國防部首席數據官(CDO)的工作。數字和人工智能辦公室的全面運作能力預計將在2022年6月1日完成。創建該辦公室的目的，不是創建一個新的管理層，而是要轉變組織結構，以實現更大程度的整合和使命統一，使美軍在數字和人工智能創新領域能夠走的更快和更遠。

 

（二）國防授權法案中和數字生態系統相關的新內容的設立

 

2022財年國防授權法案在“國家安全委員會關于人工智能的建議（第52章）”中，設立了一些和數字生態系統相關的新節：國防部應制定計劃，并詳細說明所需的必要投資，以實現強大和現代化的數字生態系統（5203節）；設立數字人才招聘官，以確定國防部對特定類型和存在技能差距的平民數字人才的需求，加快招募符合要求的人才（5204節）；建立或更新數字職業的職稱職位系列（5205節）；人工智能和數字就緒性（5206節）。新節的一些重要內容如下：(1)在制定數字生態系統計劃時，需參考以下文件：國防部數字現代化戰略、國防部數據戰略、國防部云戰略、國防部軟件現代化戰略、國防部軟件科學和技術戰略、國防部人工智能數據倡議、聯合全域指揮與控制戰略，和國防部長認為必要的其他文件。(2)數字人才招聘官被賦予加快招募數字人才等五項職責，其中“數字人才”一詞包含“軟件開發、工程和產品管理；數據科學；人工智能；分布式賬本技術；自主；數據管理；產品和用戶體驗設計；賽博安全”領域中或與之相關領域的職位和能力。(3)為了吸引和留住數字人才加入國防事業，國防部人事管理辦公室主任應根據美國法典第5編第51章，建立或更新一個或多個涵蓋軟件開發、軟件工程、數據科學和數據管理領域的聯邦政府數字職業的職稱職位系列。(4)為了將人工智能和數字就緒性納入國防部平臺、流程和作戰中，國防部長應審查人工智能和數字技術在此類平臺、流程和作戰中的潛在應用，并制定績效目標和相關指標。

 

（三）RDT&E項目新預算類別“軟件和數字技術試行項目”的設置

 

2021財年，RDT&E項目在原有的七個預算類別外新增一個預算類別——軟件和數字技術試行項目。2022財年該預算類別下有8個項目，分別為海軍風險管理信息項目（1370萬美元）和海上戰術指揮與控制（1485萬美元）、陸軍防御性網絡軟件原型開發（1.0888億美元）、空軍和太空軍的聯合太空作戰中心任務系統（1.545億美元）、國防反情報和安全局(DCSA)的國家背景調查服務（12357萬美元）、國防部長辦公室（OSD）的采辦可視化（1830萬美元）和算法戰跨職能團隊（24745萬美元）、DARPA的全球指揮和控制系統（3277萬美元）。

 

（四）RDT&E項目的相關研發布局助力人工智能發揮作用

 

軍用工智能的研發并不是一個新事物，DAR‐PA的戰略計算計劃在1983年至1993年間投資超過10億美元，用于開發軍用人工智能，但由于進展慢于預期，該計劃最終被取消。計劃失敗的一個重要原因是：人工智能的發展并不是一個孤立的事件，除了本領域技術的發展，還需要其他領域技術的支撐。人工智能的發展離不開賽博安全、數據和信息、數學和計算、軟件技術的支撐，RDT&E項目在這些領域均有布局。2011-2022財年6.1+6.2類項目中部分領域的投資金額趨勢如圖3所示。

 

 

其中賽博安全、數據和信息、數學和計算項目總體上呈現增長趨勢，2022財年的金額下降可能受疫情影響，或者與某些項目已進入測試評估階段不需太多投資相關。軟件技術和其他領域有交叉，且更多地體現在其他預算類別中，故6.1+6.2類相關項目投資金額較少，趨勢平緩。人工智能若想突破下一步發展的瓶頸，也離不開高功效芯片和量子計算等賦能技術的支撐：(1)美軍關注后摩爾時代芯片的創新發展，主要資助“超比例縮放(Beyond Scaling)科學”6.1類項目集群（內含3個項目）和“超比例縮放技術”6.2類項目集群（內含17個項目）來推動“電子器件復興”。(2)美軍在2021財年國防授權法案（215節）中，明確提出使用量子計算能力，并主要資助“替代計算”6.1類項目來推動量子計算的發展。

 

4使美軍人工智能發揮變革性作用的新作戰概念

 

2018財年國防授權法案將人工智能列為一組將改變戰爭性質的新興技術之一。但僅靠技術不可能創建長久的優勢，有研究認為，如果人工智能僅和現有的作戰概念結合，無法發揮其變革性作用，若和新的作戰概念——“馬賽克戰”以及“非正規戰爭”相結合，則可能產生顛覆性軍事創新。

 

（ 一）人工智能和“馬賽克戰”相結合

 

2017年8月，DARPA首次提出“馬賽克戰”概念，其核心理念是以決策為中心，將各種作戰功能要素打散，利用自組織網絡將其構建成一張高度分散、靈活機動、動態組合和自主協同的“殺傷網”，進而取得體系對抗的優勢。以決策為中心的戰爭面臨的兩個最重大作戰挑戰是分散和掩蓋美軍的部署和意圖，同時保持美軍指揮官做出迅速和有效決策的能力。自主系統和人工智能可幫助解決這兩個挑戰。

 

針對挑戰一，自主系統和分散通信網絡技術能夠幫助美軍進行更分散的行動和任務指揮。RDT&E 6.1+6.2類項目中，機器人和自主系統、人機交互交流和增強、通信和網絡技術領域2022財年的投資均比2018財年有了增長（如圖4所示），

 

 

本節分析的自主系統主要與前兩個領域相關，分散通信絡技術主要與后一個領域相關。2022財年，(1)機器人和自主系統領域中：DARPA有6個項目，涉及與海戰相關的“垂釣者(Angler)”項目和“海上防御”項目，與陸戰相關的“具有彈性的復雜環境中的機器人自主(RACER)”項目和“通過監督自主進行城市偵察(URSA)”項目，與空戰相關的“小精靈(Gremlins)”項目，與電子科技相關的“短程獨立微型機器人(SHRIMP)”項目；陸軍有37個項目，涉及與工程操作、自主地面補給、戰斗車輛、戰術無人機、外骨骼、分布式傳感器、分布式移動能源等相關的自主系統項目；海軍有6個項目，涉及與艦船維護、機器人導航、常駐海底作戰、持久海上作戰等相關的自主系統項目；空軍有2個項目，涉及與自主或半自主航天器、無人機相關的自主系統項目；國防部長辦公室（OSD）有1個項目，涉及針對空中、陸地、海洋和跨域問題集的自主系統項目。(2)人機交互、交流和增強領域中：DARPA有1個項目，陸軍有16個項目，海軍有1個項目，空軍有14個項目，這些項目中部分涉及人和自主系統協同促進更分散的行動和指揮，例如人—機器人/AI交互、有人和無人組隊技術、協作界面和團隊、與計算機交流等項目；部分涉及自主系統幫助人做出迅速和有效的決策，例如人類因素與組織設計等項目。(3)通信和網絡技術領域中：36個項目中有18個項目涉及與人工智能或自主系統相關的分散通信網絡技術，其中DARPA有1個項目，陸軍有11個項目，海軍有4個項目，空軍有1個項目，OSD有1個項目。

 

針對挑戰二，人工智能將和人類指揮結合以支持快速和有效的決策，其中人類提供靈活性和創造性洞察力，機器提供速度和規模。RDT&E 6.1+6.2類項目中，人工智能技術在應用于機器人、預測性維護、C4的自主能力、網絡彈性和賽博安全、智能業務和流程自動化、醫療支持和軍隊保護等領域的同時，還發揮決策支持作用。2022財年，DARPA的“人工智能與人機共生”項目群的目標之一是使作戰人員能夠在復雜、時間緊迫的戰場環境中做出更好的決策；陸軍的“分布式網絡中AI賦能的決策支持”“AI賦能的決策支持的數據表征”“AI賦能的智能決策支持”“AI賦能的決策支持的合成數據”“用于智能代理和人類決策的機器學習”等項目，目標是為下一代作戰車輛、網絡、未來垂直升降和遠程精確火力等陸軍現代化優先事項提供AI賦能的決策支持功能；海軍的“決策應用信息科學”項目，研究人工智能為分布式海軍部隊在復雜時空環境中作戰提供智能決策輔助；空軍的“決策”項目，研究作為智能人機混合決策基礎的新數學定律、科學原理和魯棒算法，以實現將人類專業技能和知識準確實時地整合到基于機器的戰場網絡中。

 

（二）人工智能和“非正規戰爭”相結合

 

“非正規戰爭”概念源于21世紀初美國打擊國際恐怖主義的軍事行動。然而，時隔多年之后，美國重提“非正規戰爭”，其指向已從反恐轉向了大國競爭。美國防部公布了《〈非正規戰爭〉摘要》，將之作為對美《國防戰略報告》的補充。該文件明確提出，“有必要修改對‘非正規戰爭’的理解，以說明其作為大國競爭組成部分的作用”。2020年，蘭德公司的《美國的非正規戰爭方式——分析性回憶錄》中，作者Charles T. Cleveland（美國陸軍特種作戰司令部前司令）等認為，非正規戰爭是美國獨特的但在最近陷入困境的沖突解決方法，美軍沒有很好地組織非正規作戰行動，缺乏有效應對以人口而非領土為中心的沖突所必需的概念、理論和規范，缺乏相關的專業軍事教育，缺乏國家頂層設計。

 

以上文件和研究推進了美國在國家層面對非正規戰爭新理解的重視，具體可從2022財年美國國防授權法案內容中得到印證。該法案（216節）中，授權建立一個由高等教育機構組成的研究聯盟，以研究非正規戰爭和對非正規威脅的反應。建立該聯盟的目的有八項，包括：(1)通過對非正規戰爭的研究和分析，形成政策的制定和應用；(2)維護與理解恐怖主義、非正規威脅以及社會和環境變化相關的問題的開源數據庫；(3)作為接受聯邦資助的高等教育機構開發的有關安全、社會變革和非正規威脅研究的數據集的存儲庫；(4)支持社會科學中關于與非正規威脅問題集相關的新興威脅和穩定性動態的基礎研究；(5)轉化有前景的基礎研究；(6)促進與非正規威脅相關的卓越研究中心的合作；(7)加強專業軍事教育學校的相關教育推廣和教學；(8)必要時支持機密研究。

 

以人口為中心的沖突不能用為常規戰爭物理學而設計的軍事概念和學說來解決，而是需要結合人類學、經濟學、歷史學和社會學的方法。雖然目前對非正規戰爭新理解的研究仍在進行中，但在RDT&E 6.1+6.2類項目中，我們發現一些項目與非正規戰爭相關（例如OSD的“密涅瓦研究計劃（MRI）”等），其中需要特別注意的是一些應用了人工智能技術的項目。2022財年，DARPA有多個應用人工智能技術的可能服務于非正規戰爭的項目：“文化感知信息作戰防御(CLAID)”項目旨在形成人類語言技術能力，使機器能夠理解文化、社會和情感背景，從而加深對突發事件的態勢感知；“世界建模師”項目為區域和全球范圍內的自然和人類介入系統（例如自然資源、供應鏈和生產系統等）創建解釋模型，其中水和糧食安全是特別受關注的應用領域；“人類社會系統”項目研究更好地表征和量化不同社會系統的特性、動態和行為的方法，以便更好地預測社會系統（特別是在壓力下）的變化，該研究將顯著改善國防部的維穩、威懾和/或灰色地帶任務成果；“社交模擬(SocialSim)”項目開發一種計算能力，以模擬在線環境中信息的傳播和演變；“影響運動(Influence Cam‐ paign)感知和意義構建”項目基于自然語言處理、語義分析、社交網絡分析、心理學和行為科學的技術，衡量人群和群體對影響信息和敘事的接受程度。

 

5建設良好的治理生態以最大化美軍研發和應用人工智能的能力

 

若想在軍事應用人工智能競賽中勝出，僅僅靠軍方資助研發出先進技術還遠遠不夠，重要的是如何增強能力。能力提升后，無論是研發、測試、評估、采辦、部署還是應用人工智能都會更快于、廣于或優于對手。如何提升能力，則需要建設一個良好的治理生態，具體包括制定和更新政策；教育、招募和留住人才；開發和建設基礎設施；在各種層面上鼓勵合作等。

 

（一）制定和更新政策

 

2019財年國防授權法案（238節）中規定：國部長應任命一名國防部的高級官員，協調與人工智能的研究、開發和轉化有關的活動，該官員的四項主要職責之一是對人工智能和機器學習的政策進行治理和監督。2020財年國防授權法案（232節）中規定：國防部長應建立程序，以確保國防部與新興技術相關的政策在開發此類技術的過程中不斷制定和更新。該法案對新興技術沒有給出定義，但做了列舉，這其中包括人工智能技術。2022財年國防授權法案（5203節）中規定：國防部長應制定計劃，詳細說明關于數字生態系統的治理結構，連同相關的政策和指導，以推動數字生態系統在整個國防部的聯合實施。

 

（二）教育、招募和留住人才

 

關于教育人才，2020財年國防授權法案（256節）中規定：實施人工智能教育策略，為軍人提供人工智能基礎知識的課程，該課程主要包括人工智能設計、軟件編碼、人工智能的潛在軍事應用、人工智能對軍事戰略和學說的影響等十項內容的指導。

 

關于招募人才，2021財年國防授權法案（6612節）中規定：國防部應發布對人工智能專業人員和其他數據科學和軟件開發人員的直接招聘流程的指導，具體包括優先使用主題專家組而不是人力資源專業人員以評估申請人的資格、鼓勵使用推薦獎金重新招募和雇傭相關人員等四項指導。2022財年國防授權法案（5204節）中規定：國防部長應在負責人事與戰備的國防部副部長辦公室內指定一名首席數字招聘官，以完成包括招聘符合特定需求或填補技能差距的平民數字人才的五項職責，其中數字人才定義中包括人工智能人才。

 

關于留住人才，2021財年國防授權法案（232節）中規定：國防部長應尋求與國家科學院、工程院和醫學院簽訂協議，由國家科學院、工程院和醫學院比較分析中美兩國在國家安全領域招募和留住研究人員的舉措，幫助美國特別是國防部招募和留住國內外研究人員。2022財年國防授權法案（5205節）中規定：國防部人事管理辦公室應根據美國法典相關內容，建立或更新一個或多個涵蓋人工智能的重要賦能領域的聯邦政府數字職業的職稱職位系列，為人才的職業發展、薪酬福利的確定和晉升等打下良好基礎。

 

（三）開發和建設基礎設施

 

JAIC聯合作戰行動負責人Brad Boyd上校認為是基礎設施讓美軍能夠在未來五十年繼續開發創新的人工智能算法。JAIC委托德勤咨詢公司開發和建設聯合通用基礎(JCF)，JCF通過構建軍事人工智能的公共基礎（工具、框架和標準）來支持國防部，希望能夠降低人工智能的技術壁壘，使國防部的廣泛的客戶能夠集成人工智能的能力：安全的基于云的人工智能平臺；共享和重用數據、代碼、工具和算法模型；提供人工智能/機器學習軟件的原型設計、開發、測試和集成的開發環境；讓缺乏云計算基礎設施和技術專長的用戶也能開發人工智能/機器學習應用。在國防授權法案中，也能看到對基礎設施的強調，2022財年國防授權法案（229節）中規定：國防部長應通過JAIC主任，開展用于訓練人工智能模型的數據庫試行計劃，允許私營公司訪問此類數據庫，以開發人工智能模型和其他技術軟件解決方案。該計劃的目標是確保國防部能夠獲得最佳的人工智能和機器學習軟件功能，這些功能可以快速擴展以滿足國防部的需求。

 

（四）在各種層面上鼓勵合作

 

在宏觀層面上，國防部鼓勵公私合作和國際合作，以擴大國防工業基礎。在中觀層面上，國防部鼓勵軍方機構和產業界、情報界、高等教育機構以及非盈利研究組織等的合作，以促進科技研究開發、成果雙向轉化、資本人才流動和基礎設施共享等。在微觀層面上，國防部鼓勵人工智能的團隊由多種角色組成，各種角色互補合作，共建真正的、適當的和集成的產品團隊。

 

關于宏觀層面，2021財年國防授權法案（801節）中規定：應擴大現有的或建立新的公私伙伴關系，包括信托資本市場；應擴大國防工業基礎，以包括友好的和有能力的外國盟友與伙伴。2022財年國防授權法案（5201節）中規定，應對國防科技戰略進行修改，增加的內容包括制定國防戰略技術優先事項的一致和透明的方法，以使產業界能夠有意識地投資新興技術。

 

關于中觀層面，2016財年國防授權法案（211節）中規定：國防部長應與軍事部門負責人協調，將20個科學技術再創造實驗室(Science and Technology Reinvention Laboratory，STRL)指定為科學、技術與工程合作中心，以使中心在整個國防部以及國家技術和工業基礎中擔當公認的領導者角色。國防部長應授權并鼓勵中心的主任進行公私合作。鼓勵公私合作，一方面可以促使私營部門最大限度地利用中心的過剩能力，促進武裝部隊、學術界、私營企業以及州和地方政府之間的研發合作和技術轉讓；另一方面可以利用私營部門的投資，完成中心的研究和設備等的注資等工作；增加中心獲取熟練技術人員和使用非國防部方法的能力，以高效地執行國防部的任務。2022財年國防授權法案（5207節）指出：國防部長應實施敏捷采辦技術的試點計劃，促使技術生產者提供商業上可用的技術，以支持作戰人員；建立和加強國防部與技術行業的非傳統國防承包商的關系，這些承包商可能對國防部的特定挑戰擁有未使用或未充分使用的解決方案。

 

關于微觀層面，由于人工智能應用于軍方任務的重要性和時間的緊迫性，需要人工智能的團隊是一只真正集成的團隊，不僅包括人工智能科學家，還應包括數據科學團隊的人員、測試和評估團隊的人員、與用戶（國防部或各軍種的最終用戶）互動的任務團隊的人員、產品經理和政策代表等，各種角色互補合作，使得只要有需求，就有可以構建的產品，并可快速交付使用。

 

6結束語

 

人工智能不僅能夠逐步改進現有的作戰過程或加強當前的作戰概念，更能夠產生改變游戲規則的作戰效益。雖然美國在硅谷擁有強大的人工智能生態系統，但這種能力無法替代在美國政府內部建立人工智能生態系統，特別是在國家安全部門內部。只有擁有強大的國防部人工智能生態系統，才能在新的人工智能能力出現時利用它們并迅速將其轉移 到軍事應用中，以完成自己的戰略目標。

 

張煒 吳晨生 北京市科學技術研究院

秦浩 中國電科發展戰略研究中心

劉彥君 北京市科學技術研究院

 

來源：中國指揮與控制學會 搜狐號