首发 | 透视兰德公司中美人工智能军事竞争报告

引言

当前，新一轮科技革命和产业变革正与世界新军事革命交织发展，人工智能技术无疑是这轮变革中最具代表性的技术之一，在军用和民用两个领域同时产生着颠覆性作用。就人工智能技术而言，中美两国纷纷将其视为自身军事力量发展的重要倍增器，无人化、智能化等字眼频现于两国的国防战略文件之中，有关中美在这一领域的潜力比较与发展预测成为一个重要且有趣的话题。美国著名战略智库兰德公司在其2020年7月8日发布的报告《保持在人工智能与机器学习领域的竞争优势》（Maintaining the Competitive Advantage in Artificial Intelligence and Machine Learning）中深入探讨了这一问题，并结合报告赞助方美国空军（USAF）的现状和目标，针对空军如何维持在人工智能与机器学习领域的相对优势提出了措施建议。本文对该报告的主要内容进行了总结，分析了其主要特点，并在此基础上提出了几点思考和建议。

图1 ：原报告封面

一

兰德公司中美人工智能军事竞争报告内容概要

美国空军要求兰德公司对中美两国在人工智能领域的竞争进行现状分析并提出目标和建议，既表明美国军方充分认识到人工智能技术对美国国家安全的潜在重要性，也影射出中国在该领域的快速发展令美国感受到不小的竞争压力。因此，该报告重点聚焦中美两国在推动人工智能发展战略上的路径区别和社会文化、组织结构差异，试图从人工智能技术的五大核心竞争力标准出发，探究、分析上述差异如何影响两国在人工智能领域的竞争潜力，并最终提出美国空军增强人工智能技术军事化应用优势的可能举措。

01

中美两国人工智能技术发展的“生态系统”

“生态系统”一词原指自然界中生物与外界环境构成的统一整体以及生物与环境之间相互影响、相互制约的动态关系。分析中美各自的人工智能技术“生态系统”，实质上就是比较两国在推动各自人工智能技术发展过程中的内部因素差异，这些因素包括但不限于国家战略、社会文化以及组织结构。

从国家战略上看，中国拥有更加清晰的人工智能国家战略路线图，报告认为它旨在建立和维持一个“智能经济”“智能社会”“加强国防建设”三位一体的国家人工智能技术系统（national AI technology system），并制定了人工智能“三步走”战略目标和时间表。美国对于自身人工智能技术发展的计划愿景则相对模糊。例如2019年成立人工智能国家安全委员会（The National Security Commission on Artificial Intelligence）的目标是“用必要的方法手段推动人工智能、机器学习和相关技术的发展以全面解决美国的国家安全和国防需求”，而关于时间规划、如何判断满足程度以及达到这一目标的具体路径等问题，目前尚未形成明确统一的意见。

从社会文化上看，报告认为中国虽然认识到科技实力是保证社会稳定的重要力量，但中国社会普遍存在的“信任缺乏”倾向导致中国军队常常把维持现状和绝对控制置于变革与指挥之上，对于风险和失败的接受度很低。另外，报告指出中国社会另一大思维定势是充满着文化优越感，排斥对于基本面的改变。这些似乎会阻碍中国充分释放自身的研究潜力。对比美国，报告认为美国社会的开放、平等以及长久以来形成的契约精神更有助于发挥研究者的主动性和创造性。

从组织结构上看，报告把中国定义为“政党-军队-国家”（party-military-state）三者高度统一的统治结构，虽然这一体系有着强大的动员能力，但报告认为在执行人工智能战略过程中的实际效率可能存在不足。此外，报告将中国军队看作一个在研发和采购武器装备方面相对孤立的组织系统，保密文化使得军民之间的研发协作并不如想象的通畅。另一方面，报告则指出美国国防部门长期与研究机构、大学、国家实验室、国防承包商之间存在合作与联系，军民融合程度更好、效率更高。同时，美国拥有一大批引领世界人工智能技术发展的科技企业，这为美国政府利用这项技术维护国家安全提供了极大便利。

02

中美人工智能技术五大核心竞争力指标比较

报告主要从五个方面评估了中美在军用人工智能领域的竞争潜力，其内容与关系如下图所示：

图2：发展军用人工智能的五大核心竞争力指标

要想顺利将人工智能的技术进步转化为国家军事能力的增强，首先需要在基础研究领域取得突破性进展以促进技术突进。但是除开国家加大在基础研究上的投入，政府对于突破性基础研究成果的产生干预能力有限。对比中美两国，报告认为美国在基础研究领域的积累优势更多，但中国正在逐步缩小这一差距。其次，先进的工商业是帮助实现科学理论向技术应用转化最具活力的社会主体之一。报告注意到，在支撑人工智能技术发展的基础性产业——半导体产业上美国较中国具有巨大优势，美国政府甚至能够通过指令对中国的半导体产业施加限制与影响。但报告同时指出，得益于庞大市场规模和有力政策支持，中国半导体产业正不断缩小与美国的差距。另外，庞大的人口基数和较为宽松的数据收集使用环境也使得中国在大数据集（Big data sets）方面的发展潜力超越美国。

图3：半导体产业为人工智能技术发展提供重要支撑

再次，将人工智能研发成果进行军用转移并大规模装备部队，是人工智能军事化应用的转化环节。报告鉴于中美两国在社会文化和组织结构上的差异，认为美军与私营部门的合作程度更紧密、技术的军事应用开发效率更高。同时，一套完备的检查、验证、测试、评估流程（Advances in validation, verification, testing, and evaluation，简称VVT&E）有利于军用人工智能在军队中的推广使用、给予军队接受这类装备以足够德信心。最后，能够有效整合、运用新兴武器装备的作战理念往往能够带来作战形式的变革。大半个世纪以来，美国凭借其先进军事科技长期引领作战理念的变革迭代，但由于当前中美两国在人工智能技术发展、军队组织结构改革两方面几乎齐头并进，报告认为探索出更先进的作战理念是美国保持其在人工智能应用方面决定性优势的关键。

图4：先进作战理念可以充分发挥出技术优势

03

对于美国保持在人工智能领域优势的措施建议

结合上文中美两国在人工智能技术发展中的五大核心竞争力指标的比较分析，报告认为美国空军的工作重心应该放在人工智能的军事化应用、开发更加完备的VVT&E流程以及创新作战理念上，并且基于美国技术开发的“生态系统”现状提出了以下几点建议。

表1：报告关于美国空军工作重心分配的建议

第一，合理管理期望。对于人工智能技术的良性发展来说，妥善管理社会期望是一个敏感且必要的问题，特别是考虑到媒体的夸张报道和相关文艺作品天马行空般的想象与描述，美国空军应注意对该技术进行冷静、客观的分析并仔细考虑它的局限性。

第二，绘制人工智能发展路线图。报告设想，新的人工智能路线图可以参照近期（一到两年）、中期（三到五年）和长期（六到十年）三个阶段来设计，内容应包括但不限于：不同阶段应用开发的先后排序、不同应用的操作需求、测试与评估计划、当前存在的短板及其改善方案、制定研发预算，并且能够随着空军作战需求变化和技术发展不断修订。

第三，加强国防部工程师团队（DoD engineers）建设。该群体应注意分析和评估防务部门对人工智能技术的需求，根据需求以及新兴作战理念设计、开发、测试和评估军用人工智能。此外，报告建议有关部门建立一套更加灵活高效的晋升与评价机制，并且划拨更多资金用于更新实验设备、改善工程师队伍工作条件。

图5：国防部工程师队伍为沟通部队需求与技术研发架起桥梁

第四，为人工智能系统订制VVT&E技术。在设计检查、验证、测试和评估技术过程中，有必要仔细考虑人工智能系统可能存在的不足，制定灵活可操作的监管程序，避免人工智能系统的使用副作用，防止其在学习调试时尝试危险行为，并为完成目标滥用捷径与权限。

第五，基于人工智能技术开展作战理念创新。报告建议，立足未来可能冲突，可以借助战争模拟程序探索、评估人工智能武器系统应对现有武器装备的战争表现，根据模拟数据建立数种作战理念，并在后续的模拟实验和实地测验中反复比较，最终提炼成一份理论白皮书供一线部队指挥官参考学习。

图6：战争模拟程序是验证新兴作战概念的重要手段之一

二

兰德公司中美人工智能军事竞争报告的主要特点

综合来看，兰德公司这份中美人工智能军事竞争报告主要有以下特点。

01

冷战思维明显，意识形态偏见根深蒂固

该报告试图从两国的战略制定、社会文化、组织结构多个方面综合比较中美在人工智能领域的发展前景，这种多维度的对比分析法有助于推动问题探讨的深入。但一个不容忽视的问题是，兰德公司对于中国社会现状和运行模式的理解和把握与现实存在较大偏差。关于社会文化，报告将中国社会定义为“以地位为导向的低信任社会”，并且由此推断这一文化氛围产生了抑制创新和阻碍变革的恶果。关于组织结构，报告认为社会主义制度集中力量办大事的动员能力被集中领导滋生出的低效、腐败和封闭所抵消，最终得出结论认为科技创新在中国面临巨大的文化和结构障碍。这一判断充分体现出兰德公司在观察中国社会时的思维定势和刻板印象，完全低估了我国对于全面深化改革、不断推进国家治理体系和治理能力现代化的决心和能力，罔顾我国在促进科技创新、反腐倡廉、军民融合、军队改革等事业上作出的努力和成绩。究其根本，是意识形态偏见和零和博弈思维的迷障遮蔽了西方观察家们的双眼，导致一旦涉及文化和制度方面的讨论，“腐败”“低效”“顽固”的既定结论便不证自明起来，使得报告中花费大量笔墨进行分析比较的该部分产生了较大的偏差和误判。

02

实际操作性强，注重考虑人工智能技术特点

在评估中美两国在人工智能领域的竞争潜力以及关于如何保持美国优势地位的措施建议中，报告特别注意人工智能技术具有的自主性、即时性等特点，强调基于技术特征进行分析，对于对策实施具有较高指导意义。例如，在考虑为人工智能技术创建和定制检查、确认、测试和评估技术时，报告对于人工智能安全问题进行了细致的探讨：人工智能系统由于一心一意达成目标，有时会在与目标无关的其他领域引发问题，因此须注意避免副作用（Avoiding side effects）；人工智能系统有时会寻找捷径来实现其目标功能，作出一些无用甚至破坏性的行为；要确保人工智能系统在反复试验学习过程中能够进行安全探索（Safe exploration），防止其作出危险尝试；人工智能系统技能迁移时的鲁棒性（Robustness to distributional shift）。又如，报告提醒，因开发新兴作战理念而进行的战争模拟程序应以平行战争（parallel war games）的形式进行，这主要是考虑到人工智能具有几乎瞬时的反应能力。这些细节提醒可以成为措施执行时的有效参考。

03

立足空军视角，重视作战理念创新

报告认为，颠覆性的军事创新不仅需要足以支撑创新变革的相称性技术、能够有效集成新技术的军队组织形式，还需要能够在战场环境中清晰界定技术使用的作战理念。由于人工智能背后的大部分基础技术中美都可共用，两国也都正在大力推进军队现代化建设，美国要想继续保持在人工智能应用方面的优势，就必须率先创造出更为先进的作战理念并付诸实践。为有效应对对手来自空中、陆地、海洋、太空、电磁频谱和网络空间六个领域的攻击，美国陆军和海军陆战队合作开发出多域作战（MDO）概念，这一概念向美国联合部队提出了四项要求：竞争（competition）、校准部队态势（calibration of force posture）、使用弹性编队（employment of resilient formations）和聚合能力（converge capabilities），人工智能驱动的自主系统可以为美国空军实现上述要求助力。第一，建立在大数据基础上的新兴人工智能预警算法可以比人类分析人员更早发现对手的攻击意图，帮助美国空军在较量中“快人一步”。第二，使用人工智能驱动的指挥、控制和后勤系统能以更高效率协调美国空军的战争行动，实现部队态势的有效控制。第三，以无人机为代表的自主武器系统配合有人战机联合作战，允许美国空军拥有弹性作战编队（resilient formations）。第四，使用面向指挥和控制系统的人工智能技术的动态任务规划软件（dynamic mission-planning software）有力支持了聚合原则。报告认为，正是作战理念的不断推陈出新，美军才得以继续保持其全球独一无二的军事霸权。

图7：人工智能的军事应用值得持续关注

三

美军推动人工智能军事应用面临的挑战

尽管报告中指出美国在人工智能基础技术研究、半导体产业发展、人工智能生态系统、检查、验证、测试、评估流程完备性等方面相较中国具有明显优势，但实际上，美国推动人工智能的军事应用也依然面临诸多挑战。总结起来，主要有以下几点。

01

科技企业与国防部门的理念冲突

在新一轮科技革命和产业变革中，企业对于推动美国人工智能技术发展发挥着举足轻重的作用。斯坦福大学发布的2019年度人工智能指数报告显示，在1998年到2018年20年间，企业资助的学术研究贡献了美国在人工智能领域最多数量的专业论文，2018年这一比例更是几乎相当于美国政府、医疗机构以及其他组织下属论文比例的总和。但国防部门关于人工智能军事化应用的目标与手段似乎与人工智能技术领域最具创新活力的科技企业“价值观不合”，军事活动推崇的集中统一恰为科技企业倡导的“自由”“平等”“尊重”等理念存在根本对立。这一理念冲突最典型的案例之一便是谷歌退出美国防部Maven项目，该项目旨在借助人工智能与无人机技术构建起一个城市监测系统，帮助国防部分析人员即时、准确掌握全美不同城市的车辆、人员、建筑等各种信息。由于担心这一技术被用于战争会极大侵犯用户隐私，2018年3月，项目参与方谷歌公司3100多名员工联名致信CEO桑达尔·皮查伊( Sundar Pichai ) ，要求公司终止与国防部就Maven项目继续合作。不难预见，这种理念差异将在科技企业与国防部门之间长期存在，给美国推进人工智能技术军事化应用形成诸多掣肘。

图8：谷歌工程师担心技术会因战争被用来作恶

02

体制性的接受障碍

从第三次抵消战略将人工智能和自主性技术作为军事能力发展重点到2019年初发布《2018国防部人工智能战略概要》，近年来，美国防部正希望通过一系列政策文件和举措加速推动人工智能技术发展，但下述三种相互关联的体制性障碍阻碍着这一进程：第一，固有体制对新兴技术的排斥。在2019年的一份报告中，兰德公司发现采用人工智能会受到固有体制“对变革的内在抵制”，作为一项颠覆性技术，人工智能和自主系统的增加被部门人员视作对其角色和身份的威胁，他们担心自己对于组织的价值会遭到损失。这种根深蒂固的体制和文化阻力，阻碍了国防部快速研发、获取和大规模部署人工智能的能力发挥。第二，“人工智能泡沫”的危害。国防部相关负责人员往往对于人工智能工作原理的了解十分有限，媒体的夸大报道和科幻作品的天马行空进一步拔高了他们对于人工智能项目的结果预期，这就导致了期望能力和实际提供的能力之间的不匹配，因为知名度最高和最受欢迎的人工智能项目一般并不成熟，当期望的解决方案被证明不切实际时，对于人工智能的好感会因此加速幻灭。第三，概念性认知偏差。在当前的战争环境中，人工智能通常被人们等同于机器人杀手，大众因而产生了对于人工智能军事化应用的抵触情绪。实际上，人工智能技术已经比人们想象得更早的运用于军事领域，例如1980年代的专家系统以及1995年南斯拉夫内战时期首次使用“捕食者”无人机。人们对于人工智能成功使用经验的忽视使得军用人工智能的接纳之路步履维艰。

03

国防部门的STEM人才缺乏

STEM是对科学（Science）、技术（Technology）、工程（Engineering）、数学（Mathematics）四门学科英文首字母的缩写，在一个科学技术占主导的世界，STEM人才的数量和质量往往是一个国家、行业核心竞争力的重要象征。就人工智能技术的军事应用而言，推动这一进程离不开大量STEM人才在国防工业领域的长期努力，但目前看来，美国国防部门的STEM人才数量仍处于短缺状态。罗纳德·里根研究所（Ronald Reagan Institute）21世纪国家安全技术和劳动力专责小组发布的《创新竞赛：在战略竞争时代加强美国国家安全创新基地》一文发现，美国高校技术领域的研究生中大约80％是外国人，美国的STEM教育资源正被大量留学生所分享，美国本土的STEM人才数量并不充裕。另一方面，2020年美国国防工业在美国国防工业协会的评估中仅获67分、评定等级为D，一个重要原因正是国防工业的劳动力规模不足。在小分项上，协会对劳动力规模的估计当前约为110万，大大低于其1980年代中期的320万的峰值水平，指数得分为34，硅谷等地财力雄厚的商业公司对该类人才有着更大的吸引力，又分走了国内STEM人才中的大部分。加之特朗普政府施行的严苛的移民政策，美国进一步推动人工智能的军事应用一定程度上面临着人才短缺的挑战。

图9：STEM教育正被美国政府所重视

四

几点思考

如果说中国错过了第一次、第二次工业革命，赶上了第三次工业革命，正在努力成为引领第四次工业革命的重要力量，那么中国在近代以来的数次军事技术革命中，同样经历着由跟跑者到同行者、正向领跑者努力奋斗的过程。在信息革命的浪潮中，人工智能技术被认为极有可能成为技术变革的“新赛道”，掀起一场崭新的“智能革命”。面对新一轮科技革命和军事革命的浪潮，中国必须抢抓机遇、直面挑战。兰德公司的这份报告本质上正是一张守成者可能的“布防图”，深入分析该报告的研究思路、结论判断、措施建议对于我国制定、调整自身人工智能发展战略具有一定参考借鉴价值。为推动我国在智能化战争时代赢得主动权，笔者在此提出以下几点思考。

01

补全技术短板，大力发展半导体产业

人工智能技术的应用落地离不开物质载体的支持，而国内半导体产业的落后，造成我国在发展信息科技产业时产业链上下游的大量底层技术严重依赖海外，使我国人工智能的技术应用易陷于被动境地。复旦大学国际关系与公共事务学院教授沈逸指出，大国博弈过程中绝不能抱有任何侥幸心理，必须补上所有关键领域短板。近期美国的芯片断供事件愈加向我们警示，为避免半导体领域成为我国人工智能技术加速发展的“阿喀琉斯之踵”，我国必须加紧建设独立自主、能力完备、技术先进的半导体产业。

02

破除组织壁垒，进一步深化军民融合

作为近年来炙手可热的科技概念之一，人工智能吸引着巨量资本、众多科学家的关注与参与，在民用领域获得快速发展。军事部门应善于利用民用领域人工智能技术发展成果进行军事化应用改造，或者积极与社会科研力量合作为军事人工智能技术研究助力，加快民用人工智能技术向军事领域的转化迁移。为此，有必要进一步深化国防科技工业体制改革，以军事需求为牵引，既发挥好军事技术研发部门的主力军作用，又发挥好中科院、高等院校、民口和民营企业的潜力，最大限度实现民为军用。同时强化开放共享观念，加快建设军民融合创新体系，加大以人工智能技术为代表的先进科技成果转化运用力度。

图10：军民融合发展是兴国之举、强军之策

03

创新战争理念，加强基于新兴技术的作战理论研究

军事技术设计的军事学术规律告诉我们，军事技术对军事理论具有重大的支撑作用，但反过来，军事理论同样积极地作用于军事技术。以美国20世纪70年代末提出的“空地一体”作战理论为例，美军为实现这一战役理论，在近十年内完成约400个军事技术研究与发展项目，促成了精确制导导弹、电子欺骗系统、机器人、定向能武器等一大批先进武器装备的问世。就人工智能技术而言，为使该技术能够更好更快对接军事部门需求、融入现有武器装备体系，探索出与之相适应的作战方法，在未来战争中发挥出全部军事潜力，需要大力加强基于人工智能的作战概念和具体战法研究，创造出具有技术支撑、符合我军实际的智能化战争理论，并运用这一理论指导组织机构调整和军事训练革新，促成战斗力的倍增。

04

注重AI人才培养，不断夯实科技创新的人才基础

习主席指出，“发展是第一要务，人才是第一资源”，可以说，人才资源已经成为关系国家竞争力强弱的基础性、核心性、战略性资源。《中国科技人力资源发展研究报告（2018）——科技人力资源的总量、结构与科研人员流动》显示，截至2018年底，我国科技人力资源总量达10154.5万人，其中工学背景的科技人力资源占54.1%，规模世界之一。但还应看到，目前我国缺少世界级科技大师，技术领军人才、尖子人才不足，人才队伍水平和结构不充分不合理问题仍然突出。下一步，我国应继续坚持科技人才培养，尤其注重高端人才的培养和集聚，加大国际引才引智力度，推进各项科技人才政策落实落地，为我国人工智能技术发展提供坚实的人才支撑。

THE  END

文字 | 文力浩、龙坤（国防科技大学）

图片 | 来源于原报告及网络

编辑 | 郭思淼

审阅 | Q、黄洋

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