人工智能技术在美国国家安全领域的应用
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转自：蓝海星智库（SICC_LHX）
摘 要
人工智能是美国重点发展的核心技术之一，在情报/监视/侦查、后勤保障、网络战、信息战、指挥控制、半自主/自主平台以及致命自主武器系统等国家安全相关领域有重要的应用潜力和价值，近年来美国在这些方面取得了较大的进展。
近年来随着新兴大国军事实力的不断提升，美国认为自身军事优势正被逐步削弱。为确保在新一轮大国竞争中的主导地位，美国推出了以“维持技术优势”为核心的“第三次抵消”战略，大力发展前沿颠覆性技术。人工智能是重点投入的方向之一。例如，美海军在2020财年预算中明确将人工智能作为重点发展的技术之一（其它还包括无人系统、高超声速武器、定向能武器等）。经过近十余年的高速发展，美国的人工智能技术取得了显著的进展，在国家安全领域得到初步应用。
美国将人工智能技术应用到情报/监视/侦察、后勤保障、网络战、信息战、指挥控制、半自主/自主平台以及致命自主武器系统等方面。
（一）情报/监视/侦察
由于拥有大量数据集，人工智能在情报分析领域的应用价值尤为突出。美国国防部于2017年启动了“算法战跨部门小组”计划（即“Maven计划”）。该计划第一阶段的成果已应用于打击ISIL(逊尼派恐怖组织“伊拉克和黎凡特伊斯兰国”)行动中的自动情报处理。Maven小组将机器学习算法集成到情报收集模块中，可对无人机拍摄到的图像进行分析，能自动识别敌方行动并进行目标定位。以往情报分析人员需要花费大量时间查阅视频来寻找有用信息，而人工智能能使这项工作自动化，使决策人员能更有效、快速地采取行动。还有其它多个情报领域的人工智能项目正在开展。美国中央情报局（CIA）就有近140个项目，希望通过人工智能来完成诸如图像识别和预测分析等任务。美国情报高级研究计划局(IARPA)正推动数个人工智能研究项目，期望在未来五年内发展出相应的分析工具，包括嘈杂环境下的多语言识别与翻译、对缺乏相应元数据的图像进行地理定位、基于二维图像融合的三维模型构建等。
（二）后勤保障
人工智能技术在军事后勤领域有很好的应用前景。例如，空军将人工智能用于预测飞机的维修。传统的方式是在飞机发生故障后，或者根据机队的统一维护规划，对飞机进行维修。美空军正在试验一种基于人工智能的方法，实现根据每架飞机的实际维护需求来调整维修计划。这种方法目前已应用到F-35飞机的“自动后勤信息系统”中，从嵌入到飞机发动机和其它机载系统中的传感器中提取实时数据，并将其提供给预测算法，以确定何时机械师需要对飞机进行检查或更换部件。
美国陆军也开展了“后勤支持行动”项目，利用IBM的“沃森”人工智能系统，基于车载的17个传感器的数据，来调整“斯特赖克”战车车队的维修计划。2017年9月，“后勤支持行动”项目第二阶段项目启动，目的是利用“沃森”人工智能系统分析维修部件的物流，以达到最及时和经济的物资供应。这项工作此前由人工完成，仅对10%的物流需求进行了分析，就为陆军节约了1亿美元/年。而通过人工智能技术可以对100%的物流需求进行分析，节约成本的潜力巨大。
（三）网络战
在高端军事网络作战领域，人工智能很可能是一项关键技术。传统的网络安全工具主要通过查找是否与已知恶意代码相匹配的方式来发现攻击，因此黑客仅需要对代码进行小部分修改就可以绕过防御。而基于人工智能的网络安全工具经过训练，可以发现更多形式的异常网络行为，从而能更有效地阻止攻击。
美国国防高级研究计划局（DARPA）2016年的网络挑战赛展示了基于人工智能的网络工具的巨大潜力。该挑战赛要求参赛者发展可自动“探测、评估以及修补软件漏洞”的算法。传统的方法需要几个月完成这项工作，而人工智能仅需几秒钟。该挑战赛展示了基于人工智能的网络工具不仅能大幅提升速度，而且可以通过单个算法同时实现进攻和防御，对于未来网络战有重大影响。
（四）信息战
人工智能使得伪造的图片、音频和视频的逼真程度不断增加（或称“深度造假”），这可用作信息战的一部分。深度造假可用于制造假新闻报道，影响公众讨论，侵蚀公众信任。尽管以往大部分造假都能被专家识别出来，但是技术的进步有可能使其骗过以往的取证分析工具。
为此，DARPA启动了“媒体取证”（MediFor）项目,期望能够“自动”探测这类造假操作，并且提供如何造假的具体信息。该项目已开发了一些初步工具用于探测人工智能生产的伪证，但也有分析家指出，这些用于造假的机器学习系统能被训练来绕过这些取证工具。因此，DARPA计划继续开发能与造假技术同步发展的取证工具。
人工智能技术还可用于生成完整的“数字生活模式”。该项技术将个人的购买记录、信用报告、职业简历及交纳会费等个人的数字“足迹”进行融合和匹配，以对会员、可疑的情报官员、政府官员或者公民私人的综合行为模式进行刻画。与深度造假类似，这类信息可用于对特定对象施加影响或者敲诈等。
（五）指挥控制
美国军方正寻求在指挥控制领域发挥人工智能技术的分析潜能。美空军正在为多域指挥控制（Multi-Domain Command and Control）开发一个系统，以对空中、太空、网络空间、海上和陆上的行动进行集中控制。在不远的将来，人工智能技术将用于融合来自所有作战域的传感器的数据，形成单一的信息源，也被称为“通用作战态势图”。当前，决策者使用的信息来源于不同平台，且格式各异，往往存在冗杂或互相矛盾的情况。基于人工智能的通用作战态势图理论上可以将这些信息集成到一个显示器上，提供敌、友兵力的综合态势图，并且能根据输入的信息及时更新。多域指挥控制系统仍处于概念开发阶段，美空军正与洛克希德马丁公司以及一些人工智能初创企业一起致力于开发这种数据融合能力。类似的，DARPA的“马赛克战”项目寻求利用人工智能来协调无人系统并动态生成多域指挥控制节点。
未来人工智能系统还可能用于确认被敌方切断的通信链接，并寻找可分发信息的替换途径。随着复杂人工智能系统的成熟，人工智能算法还将具备向指挥官提供基于战场实时分析的可选行动方案，加快对复杂事件的响应速度。
（六）半自主/自主平台
美军各军种都致力于将人工智能融合到半自主/自主平台上，包括战斗机、无人机、地面车辆及海军舰艇。该领域人工智能主要用于感知环境、识别障碍、融合传感数据、规划导航及平台间通信。
美国空军研究实验室完成了“忠诚僚机”项目——将一架老一代的无人战斗机（改造后的F-16）与一架先进的有人飞机（F-35或F-22）配对飞行——的第二阶段试验。在试验中，无人的F-16试验平台对未事先编入程序的事件（如天气和未知的障碍）作出自主响应。随着项目的推进，人工智能可使忠诚僚机为其有人驾驶的长机执行电子干扰或携带额外武器等任务。
陆军和海军陆战队也试验了类似的原型机，可伴随士兵或车辆在战场上完成独立的任务。例如，海军陆战队的多用途战术运输车是一种远程控制的、沙滩车大小的车辆，可携带数百磅的额外设备。尽管当前配置下该车无法实现自主，但海军陆战队计划后续进一步提升自主性。陆军计划部署一系列机器人战车，这些战车有不同类型的自主功能，包括导航、监视及爆炸物移除等。这些系统计划在2020财年进行初始的士兵评估。
DARPA在2018年初完成了反潜持续跟踪无人艇原型（也称“海猎人”）试验，并将项目的研发移交给海军研究办公室。“海猎人”具备在开放海域自主导航、携带模块化负载、与其它无人系统进行任务协调等能力，能连续数月执行猎潜任务。
国防部也正在试验另一个利用人工智能来协调无人系统行动的项目——“蜂群”。“蜂群”概念是自主系统技术的一个分支，既包括利用低价值无人平台组成的大型编队来压倒性地摧毁敌方防御系统，也包括利用无人系统的小编队协调来提供电子攻击、火力支援或为地面部队构建导航/通信网络。目前一系列不同类型的“蜂群”项目正在研发中。例如，2016年11月，美国海军试验了由五艘无人艇组成的“蜂群”在人工智能技术的协助下协调巡逻并拦截一艘“入侵”的船只。试验成果可能促使人工智能被用于港口防御、猎潜或者在大型舰艇编队前方执行护卫任务。美海军也计划测试水下无人系统的“蜂群”战术。而“战略能力办公室”已成功试验了空投的103架微型无人机的“蜂群”战术。
（七）致命自主武器系统
致命自主武器系统（LAWS）是一类特殊的武器系统，能够独立地确定目标，并利用自身武器进行交战并摧毁目标，而无需与人交互。致命自主武器系统需要一套先进的机器学习算法来区别敌对目标，作出交战决策并引导武器攻击目标。这类武器可在无法通信或者被拒止的环境中运用。美军目前尚不拥有这类武器，但也并未明文禁止研发LAWS。
尽管人工智能在国家安全领域的应用还存在技术、文化、道德伦理等多方面的挑战，但人工智能技术快速发展的总体发展趋势是不可阻挡的，尤其是在国家安全相关领域的应用，将给未来国家间的竞争带来革命性的影响。
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