美军如何发展和应用人工智能？4万字报告出炉

执笔 述策团队

两年前，笔者买了一款象棋类人工智能产品“元萝卜”，迫不及待要和这个看起来笨笨的机器人一较高下。但抱歉给人类丢脸了——打到某个不算高的级别(别问具体级别，比较低不好意思说)就止步不前，再也打不过个机器人。不奇怪，因为最厉害的人脑一般最多看15步棋，而人工智能则可以算50步，至少3倍于人脑。象笔者这样的普通象棋爱好者被人工智能碾压很正常，其实就算是顶尖象棋特级大师许银川或王天一，在直播象棋对战时遇到人工智能也会被打得落花流水。正因如此，有著名媒体认为象棋比赛已经没什么意义了，不如淘汰取消。面对人工智能来势汹汹，尴尬的何止象棋，还有超市收银、汽车驾驶、语言翻译、写作绘画、PPT制作以及外卖骑士等职业。所以，考大学选专业千万不要和人工智能抢饭吃，与人工智能一个赛道，早晚出局。

“元萝卜”象棋人工智能机器人

人工智能由于在日常生活和工作中的广泛应用而备受瞩目。所谓“人工智能”，是指研究通过计算机模拟人类的某些思维过程和智能行为的科学。它是计算机学科的一个分支，但由于该项技术涉及计算机科学、心理学、神经科学、生物学、数学、社会学、哲学、语言学等学科，横跨自然科学和社会科学，已远远超出了计算机科学的范畴，这也使其成为当今最前沿、最受追捧的科技之一。如果仅从人工智能会减少人类工作岗位这个角度看，其在军事领域的应用似乎不是坏事，因为出现在战场上的人越少，意味着伤亡也越少。

就目前人工智能在军事领域的应用而言，主要还是加速决策流程，并实现目标的快速识别和精准定位。2024年9月，美陆军宣布在其云平台cARMY上部署了可在全军种使用的生成式人工智能Ask Sage（根据谷歌公司的定义，生成式人工智能指用于创造新内容的人工智能，这些内容包括文本、图像、音乐、音频、视频等，它需要依赖基于大数据集训练的深度学习模型），使该军种成为美国史上首个将生成式人工智能运用到作战当中的军种。在Ask Sage的帮助下，美陆军软件开发人员能以35倍的速度编写代码；采办专家在以前完成1项任务所需的时间内可完成50项任务；数据分析人员可在几分钟内而不是几天内分析数千份文件。而持续几年的俄乌冲突，更是成为应用人工智能的试验场。Palantir公司首席执行官透露，乌克兰使用该公司的人工智能软件，对卫星图片、开源数据、无人机视频片段、以及来自前线实地的报告进行分析，帮助完成了乌军大部分目标定位工作。美国脸部识别公司Clearview AI则向超过1500名乌克兰官员提供了人工智能工具，帮助识别了超过23万名参战的俄罗斯军人以及乌克兰通敌者，为日后以战争罪起诉这些人做准备。美国还打算在未来可能发生的台海冲突中借鉴在俄乌战场应用人工智能的经验教训。美军前参联会主席马克·米利和谷歌前CEO则联合撰文建议：不同于乌克兰战场集中于陆地和天空，台湾需要更加倚重水下无人系统和自主性水雷，以及可以在广阔海洋上空长时间飞行的无人机。

20世纪50年代，英国数学家图灵提出了著名的“图灵测试”，用于验证计算机是否具备真正的人工智能；到1997年，IBM公司开发的“深蓝”计算机击败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫；2016年，谷歌研发的AlphaGo战胜了围棋世界冠军李世石。人类在人工智能的面前逐渐显示出弱势。那么当有一天人工智能成功运用到军事领域，会不会对人类形成碾压式的胜利？这个问题既让人充满好奇，又让人瑟瑟发抖。

作为世界头号科技强国和头号军事强国，美国很早就投入到人工智能在军事领域的研究和应用当中。20世纪60年代，美国国防高级研究计划局（DARPA）塑造了第一波人工智能技术。当时，刚成立的DARPA与麻省理工学院合作开展了MAC计划（Project MAC，即数学与计算机计划），推进了视觉、机械运动与操作、语言理解等领域的一系列研。这些系统是人工智能领域向前迈出的关键一步，但受限于硬件发展滞后，这波人工智能的研究很快归于平静。20世纪90年代开始，DARPA加入第二波人工智能浪潮当中，这波浪潮以从大量数据中创建统计模式识别器的机器学习技术为代表。DARPA对自然语言理解、问题解决、导航、感知等技术的投资，催化了自动驾驶汽车、个人助理、以及仿生假肢的诞生，此外还发展出无数关键和有价值的军事和商业应用。然而，第二波人工智能技术依赖大量高质量的训练数据，不适应不断变化的条件，性能保证十分有限，并且仅能向用户提供结果而无法解释其缘由。如今，人工智能来到第三次浪潮，这一波浪潮以大数据技术、云计算技术、以及一系列先进硬件、算法为基础，能够让机器适应不断变化的形势。尤其2022年底推出的ChatGPT大语言模型，再次点燃了人们对人工智能的关注。美国国防部为了抓住这波浪潮，从部门顶层到各军种都进行了一整套制度设计，并出台了诸多政策和措施，旨在抓住这一机会，保持美军在全球绝对的军事技术领先地位。

美国国防部人工智能战略目标 及人工智能需求层级

为了在全球人工智能竞争中保持领先地位不被中国等赶超，美国国防部特事特办出台了一项政策，决定以“其他交易授权（Other Transaction Authority，缩写为OTA）”的方式，对人工智能解决方案进行采购。通过“其他交易授权”，美国联邦政府机构可以绕过《联邦采办条例（FAR）》的冗繁程序、快速采办急需的能力。这种采办方式最早出现在美苏竞争的“斯普特尼克时刻”，即苏联抢先于美国发射人造卫星之时，美国国会以特事特办的方式，让美国航空航天局（NASA）通过“其他交易授权”应对苏联在航空航天方面发起的挑战。可见，美国国防部已经将当前全球人工智能方面的竞争视为另一个充满危机感的“斯普特尼克时刻”。

值得玩味的是，美军各军种对人工智能的态度明显不同：海军陆战队和陆军更重视，其他三个军种（海军、空军、太空军）更谨慎，尤其是新成立的太空军最保守（理由是数据安全问题），以致被外界公开批评。究其原因，与军种文化以及各自任务有关。例如，陆军和海军陆战队通常执行大规模作战任务，个体之间、单位之间容易形成统一的步调，因此在人工智能的运用上也容易制定出整体的政策和战略。海军、空军、太空军则偏重于小规模部队机动作战，而且这3个军种日常肩负的情监侦任务较多，数据更为敏感，在利用人工智能的过程中显得更为分散和谨慎。

2024年5月2日，美国空军部长 搭乘人工智能驾驶的F-16型机

美国国防部出台《2023年数据、分析和人工智能采用战略》，希望各军种也迅速跟上，制定本军种相应的人工智能战略。但目前，除了海军陆战队和陆军外（海军陆战队已出台《美国海军陆战队人工智能战略》，陆军也快了），其他三个军种还没动静，军种内各单位处于“各自为战”的状态。当然了，步伐不统一不意味着步子不快，比如空军在人工智能的发展上就有突破。2024年5月2日，一项人工智能武器的展示成为全球头条新闻之一。当天，1架人工智能驾驶的F-16型战斗机在加州爱德华兹空军基地上空与另1架真人驾驶的F-16进行了一场空中格斗，而美国空军部长(文职，美国空军参谋长的顶头上司)弗兰克·肯德尔正坐在这架人工智能战机驾驶舱的前座。这是美空军VISTA项目的一次公开展示，VISTA全称“可变飞行模拟试验飞机（Variable In-flight Simulation Test Aircraft）”，飞机原型号为F-16D，但美空军将这架用于测试的原型机机型定为X-62A。VISTA项目于2023年9月进行了首次人工智能控制的空战，此后进行了大约20多次类似飞行。在近距离空中格斗中，飞行员需要构想最佳空中机动路径，以便咬住敌手，并以短程空对空导弹或机炮击落对手。该程序的学习速度很快，每次交战都有进步，以至于在VISTA上测试的一些人工智能版本已经在空中格斗中击败了人类飞行员。根据美空军自己的评估，VISTA的人工智能程度相对于新手有优势，但与王牌飞行员之间还是有差距。美空军将人工智能用于致命性武器装备的行为遭到其他国家和红十字会等国际组织的批评，但肯德尔仍坚称“美国空军将在2030年拥有携带武器的无人驾驶飞机”。

美海军陆战队员展示用于战斗模拟训练的 “联合终端攻击控制器虚拟

根据美国乔治敦大学安全与新兴技术中心的研究，美军在自主技术方面重点投资了4个领域——无人系统、信息处理、决策辅助、目标跟瞄。但总的看来，美军对人工智能在军事领域的应用总体持较为谨慎的态度。究其原因，一方面，是出于对人工智能最终形态的担忧。人类发明了人工智能却可能失控，担心“强人工智能”（可以在一系列认知任务领域做出智能行为，即计算机可以像人类一样思考、学习、进步）发展到一定程度会控制人类进而把人类变成“奴隶”。另一方面，则是出于数据安全的考量。人工智能的发展和“进化”主要是通过不断训练和学习，而这又是以大量的数据为基础，一旦这些数据泄漏，对美方来说损失不可估量。出于以上两个方面的担忧，美国尚未全力以赴发展人工智能。不过，山姆大叔又担心其他国家超过自己，于是想出一个办法——呼吁各国加入《关于在军事上负责任地使用人工智能和自主技术的政治宣言》（目前已有50多个国家加入），其实质是通过该宣言，限制其他国家发展人工智能技术。

人工智能看似很厉害，但目前还面临不少问题。比如，人工智能存在“幻觉”问题，“幻觉”指由人工智能提供的答案看似合理但完全错误。这些不准确的答案并非人工智能故意撒谎，而是因为用于其模型的训练数据中没有包含正确回答问题所需的必要信息。这一现象在近期关于ChatGPT的报道中时有出现，有人指出ChatGPT给出的一些答案是“一本正经的胡说八道”。人工智能的“智力”高低取决于人类给它多少用于训练和学习的“数据”，换句话说，人工智能的“智商”是人类控制的。如果对人工智能不加限制地开放所有数据，未来或不可控，发展到“强人工智能”甚至可能“反噬”人类。

ChatGPT很火，但无论是ChatGPT还是当前的军用人工智能，都属于弱人工智能。美军规定，人工智能在使用过程中一定要加入人类的判断和介入，因此美军在短期内应该不会向强人工智能方向发展。在2023年10月举行的“数字魔爪（Digital Talon）”演习中，美海军首次在T-38无人水面舰艇上使用了致命性武器。演习中，1艘配备“致命微型航空导弹系统（Lethal Miniature Aerial Missile System）”的T-38无人水面舰艇进行了多次射击活动，每次都成功击中了目标。按照美军人工智能运用的原则，交战的决定是由岸上第59特遣部队机器人操作中心一名人类操作员做出的。

数据是人工智能发展的基础，它既是人工智能构筑的起点，也是人工智能输出的终点。美军人工智能也一样，数据的重要程度毋庸置疑，所以美军部分军种（如海军陆战队和太空军）的首席人工智能官由首席数据官兼任。尤其值得注意的是，近期，美军及其盟友的舰机大量过航台湾海峡，一方面是为了给美国和岛内台独势力撑腰打气，另一方面也不排除其在与我军的接触中收集数据，测试“联盟联合全域指挥与控制”的能力。

科技的发展往往不以人的意志为转移，人工智能也一样。鉴于人工智能的巨大潜力及其在军事上的应用前景，“述策”团队策划完成了课题“美军人工智能政策及其发展应用调研报告”，共计4万余字，目录如下——

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“述策”团队创始人简介

许述，军事学博士，曾在战区级机关工作，出版专著《这才是美军》《兵道》《这也是美军：美军的50个弱点》， 2019年成立工作室，专注于研究美军。