未来高超声速作战节奏下，如何构建基于人工智能的情报能力？

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来源：海鹰资讯作者：张灿

2021年3月，美防务智库米特（MITRE）技术与国家安全中心发布《未来的情报：确保在未来战场上的决策优势——高超声速作战节奏下的情报》报告1，探讨在以高超声速武器为代表的先进能力不断压缩决策周期的作战环境下，如何利用人工智能（AI）技术重塑战场情报工作，建立战场指挥官和情报人员对人工智能驱动的情报流程的信任，从而确保决策优势。现将该报告观点整理摘编如下：

高超声速作战节奏下的决策优势极大依赖情报能力

高超声速武器正在加快战争节奏，通过大幅缩短交战环节，限制对手的预警反应时间，为作战指挥官的决策行动带来极大挑战。另外，自动化、人工智能等技术发展都在不断提高战场上的作战速度，使未来的作战进入到“高超声速”时代。在这种作战环境下，取得决策优势必须从作为所有军事行动基础的情报活动开始。及时、准确的情报将提供决策信息优势，支撑作战指挥官掌握对手意图、控制作战主动权的能力。

情报的本质是一个周期，包括为解决特定需求而进行的规划，从各种来源收集原始信息，利用信息生成与需求相关的有价值数据，对信息进行分析、整合和评估以形成情报产品，将情报产品分发给恰当的决策者。随着情报产品被采用以及情报使用者提出新的要求，情报周期再次开始。对于战略战术层面的情报使用者来说，情报的质量和提供情报的速度将塑造、并将持续塑造作战过程。

随着先进的技术能力不断缩短决策周期，人们认识到必须大幅提高"人在回路"的处理和传输速度，以保持易逝情报数据的时间敏感性。目前，情报界已经开始应用人工智能和机器学习程序，来提高收集、处理、利用和分析的速度，如美陆军的“融合项目”利用人工智能和自主，使传感器到射手的时间从20分钟缩短到20秒。

边练边打，建立对基于人工智能的情报决策信任

当人工智能驱动的作战节奏超出作战指挥官对战局的控制时，会发生什么？作战速度会促使人们不可避免地在传感器到射手的过程中，抽离人类交互的某些部分，被迫信任源自机器的决策，否则就有可能被对手夺取战场主动权。然而，作战决策需要体现对人类指挥的道德要求，不经人工审核就决定"把钢筋打在靶子上"，是大多数将领所厌恶的。那么，作战指挥官如何才能建立对基于人工智能决策的信任？

美国陆军理论参考出版物（ADRP 6-0）将信任描述为一种价值，"通过日常行动获得或失去，而不是通过盛大或偶然的姿态。来自于成功的共享经验和训练，通常是在行动中偶然获得的，但也有指挥官刻意培养的。"该描述意味着，人工智能程序应用可通过时间推移，验证其性能可靠且一致后赢得信任。

“边打边练”是一种军事理念，同样适用于人工智能的应用。为了有效地将信任融入情报活动和情报活动所支持的作战行动中，必须在和平时期对人工智能进行严格的测试，并逐步进行更复杂的应用。通过建立分层次的需求满足来提高对人工智能的信任，即有一个自动化需求的层次，每增加一级任务都能满足并证明是准确与可靠，并在此基础上不断发展，可以使作战人员对每种新能力的性能产生信任。当人们进入越来越复杂的人工智能流程时，如今高精度自动化的低级应用场景可以帮助建立信心。

还有重要的一点是，让情报分析师、作战决策者及相关人员都参与到人工智能的军事应用开发过程中。算法与人类分析师的直接互动将有助于提高人工智能性能，并且一旦人类分析师对验证结果满意，就会对应用产生更大的信任。

人工智能必须融入到情报周期的方方面面，作为一种全方位无缝支持情报功能的可信赖工具得到充分认可

人工智能的初期特定应用只是其未来实用性的一瞥，它将在情报周期的每个环节提供优势。如何将人工智能技术应用到情报周期的每个方面，将这些流程环节编织到一个连贯的架构中，并让从中获得的情报输入到战场上其他人工智能驱动的规程，将是人工智能成功融合的关键。必须设计整体架构，让人工智能的增强功能迅速融入现有流程，在其他人工智能功能上线时与之对接，并以最快的速度共享数据。

看得更快。人工智能可以有效应对情报周期收集部分的速度挑战，如地理空间情报的收集管理、利用和传输。目标探测和识别、“交叉情报”收集提示、不同来源数据的自动地理和时间关联，以及其他收集和利用功能，都可以在人工智能的支持下，加快目标指示周期收集和利用部分的速度。

理解更快。在与对等竞争对手的战斗中，通常必须使用人工智能和自动化技术来帮助分析师从获得的大量数据中获取价值。可以通过分流型流程（分配优先级）、重复检测和数据聚合，减少情报分析师实际必须查看的数据，只留下与任务最相关的数据，以便于分析师人工处理。而且，相比军事领导人和情报分析人员在高压高动态变化情况下，依赖个人经验和判断快速制定决策，基于人工智能与数据的无偏见互动可能会提供更有效的决策选择。

分享更快。在情报周期内，传输构成了与情报使用者的关键联系，使情报具有真正的作战价值。人工智能技术可使最重要的信息能够迅速传输给特定使用者，基于后者的特定需求、任务集、位置以及其他必要的变量，完善向其提供的情报。还可以让基于人工智能的架构执行网守功能，解决多域传输保密数据的问题，节省人工审查的资源和时间。

行动更快。人工智能驱动的战略推理可在提供一系列潜在替代解决方案的同时，使作战人员清晰地了解情况，进一步提高后续决策的有效性。人工智能的强化学习（RL）可以用来创建能够识别隐藏在人类视野中的趋势的算法，并随着作战节奏加快，在时刻变化的海量数据中迅速做到这一点。

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