未來國防，人和技術(shù)誰來主導(dǎo)？

云賀

人工智能技術(shù)將在未來國防戰(zhàn)略的部署過程中扮演重要角色，其最重要的作用就是“糾偏”。

古羅馬皇帝馬可·奧勒留曾在著名的《沉思錄》中寫道：“不要讓將來的事困擾你，因?yàn)槿绻鞘且厝话l(fā)生的話，你將帶著你現(xiàn)在對待當(dāng)前事物同樣的理性武器走向它們。”

而美國兩家智庫的國防專家們卻說，如今發(fā)展勢頭如火如荼的人工智能技術(shù)很可能會(huì)證明馬可·奧勒留的話并非真理。因?yàn)檫@項(xiàng)新技術(shù)會(huì)成為未來保衛(wèi)國家安全，乃至重塑全球軍事版圖的“新型武器”。

未來國防安全領(lǐng)域，人和技術(shù)誰來主導(dǎo)？為回答這一問題，今年11月，美國布魯金斯學(xué)會(huì)和戰(zhàn)略與國際研究中心兩家研究機(jī)構(gòu)就人工智能與國防安全之間的密切聯(lián)系相關(guān)話題進(jìn)行了深入研究。

布魯金斯學(xué)會(huì)的研究員馬拉·卡林在名為《人工智能對國家安全戰(zhàn)略的影響》的報(bào)告中提出，人工智能技術(shù)在國防戰(zhàn)略的部署過程中扮演重要角色，其最重要的作用就是“糾偏”，即糾正決策者由于信息數(shù)據(jù)不全或刻板偏見造成的對局勢的誤判。戰(zhàn)略與國際研究中心國防工業(yè)組的五位研究員則在聯(lián)名撰寫的報(bào)告《人工智能與國家安全》中強(qiáng)調(diào)，人工智能在國防領(lǐng)域的應(yīng)用可以用“有所能、有所不能”來概括，而監(jiān)事和偵察將是最易率先取得突破的領(lǐng)域。

用技術(shù)糾偏

以往對人工智能技術(shù)的研究分析過于重視其在軍事執(zhí)行方面的潛力，《人工智能對國家安全戰(zhàn)略的影響》這一報(bào)告認(rèn)為，實(shí)際上該技術(shù)對未來國家安全戰(zhàn)略的影響更值得關(guān)注。

監(jiān)視和偵察領(lǐng)域是目前人工智能技術(shù)最能深度介入、大展拳腳的地方，相關(guān)應(yīng)用也是最易率先取得突破的領(lǐng)域。

國家安全戰(zhàn)略一般由分析、決策和評估三個(gè)關(guān)鍵步驟組成。上述報(bào)告提出，人工智能技術(shù)在這三個(gè)步驟中發(fā)揮的最重要作用就是“糾偏”。簡單來說，就是人工智能可以為國防決策者們提供大量分析工具，防止他們落入“選擇性忽略某一事實(shí)”或“對某一事件進(jìn)行單方面解讀”的圈套。

報(bào)告作者馬拉·卡林長期擔(dān)任美國國防部在戰(zhàn)略規(guī)劃和未來戰(zhàn)爭方面的咨詢專家，她在報(bào)告中以美國參與敘利亞戰(zhàn)爭的戰(zhàn)略決策為例，估測了人工智能技術(shù)在糾偏方面的應(yīng)用前景。

2012年時(shí)，大部分美國國防決策者都堅(jiān)信巴沙爾·阿薩德帶領(lǐng)的政府軍一定會(huì)慘敗。而這個(gè)后來被證明是錯(cuò)誤的判斷是出于一系列有失偏頗或缺乏足夠數(shù)據(jù)的考慮。比如，決策者們認(rèn)為敘利亞和利比亞局勢極度相似;錯(cuò)誤估計(jì)了阿薩德和反政府武裝的力量對比;誤判了其他國家和地區(qū)勢力的動(dòng)態(tài)，等等。

馬拉·卡林認(rèn)為，如果人工智能技術(shù)能在那時(shí)發(fā)揮作用，就可基于海量數(shù)據(jù)描繪出更為清晰的軍事局勢圖，幫助美國軍方做出更明智的戰(zhàn)略選擇。

不過，這一切能否真的實(shí)現(xiàn)歸根結(jié)底還是取決于“人”，包括那些決定技術(shù)算法的工程師，還有手握大權(quán)的國防部官員們。換言之，在可預(yù)見的未來，人工智能技術(shù)只能在國防戰(zhàn)略分析、決策和評估階段提供輔助，卻無法決定決策者們將如何運(yùn)用這項(xiàng)技術(shù)工具，以及是否選擇接受技術(shù)分析給出的判斷結(jié)果。

監(jiān)視偵察領(lǐng)域最易介入

人工智能在國防領(lǐng)域的應(yīng)用范圍不會(huì)無限拓寬。這一方面是受目前技術(shù)水平所限，另一方面是人工智能技術(shù)本身的特質(zhì)注定了其在某些領(lǐng)域不可能也沒有必要替代人力。

根據(jù)《人工智能與國家安全》這份報(bào)告的觀點(diǎn)，人工智能在國防安全領(lǐng)域的最佳應(yīng)用條件包括：有大量數(shù)據(jù)作為分析基礎(chǔ)、有明確的目標(biāo)或訴求、有熟悉數(shù)據(jù)分析的專業(yè)人才以及不會(huì)因軟件升級迭代而受到嚴(yán)重干擾影響。

據(jù)此，監(jiān)視和偵察領(lǐng)域是目前人工智能技術(shù)最能深度介入、大展拳腳的地方，相關(guān)應(yīng)用也是最易率先取得突破的領(lǐng)域。因?yàn)楸O(jiān)視和偵察工作的核心是根據(jù)目標(biāo)需求，在海量的信息數(shù)據(jù)中完成快速準(zhǔn)確的識別和分辨工作，可這些數(shù)據(jù)往往以“無規(guī)律、雜音多”為基本特點(diǎn)，而人工智能技術(shù)最擅長的就是進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘和分析。

美國反恐和軍事機(jī)構(gòu)早就看準(zhǔn)了該技術(shù)的應(yīng)用潛能。例如，位于美國硅谷的一家頗為神秘的數(shù)據(jù)分析公司——帕蘭提爾（Palantir），就是美國中情局、聯(lián)邦調(diào)查局、國家安全局等多個(gè)情報(bào)重地的“御用AI分析商”。

帕蘭提爾通過收集大量數(shù)據(jù)，并運(yùn)用AI技術(shù)發(fā)現(xiàn)關(guān)鍵聯(lián)系，甚至把看似混亂無序的海量信息變成直觀的可視化地理分布圖，為美國國防和社會(huì)安全做出了諸多貢獻(xiàn)。如預(yù)測和繪制了阿富汗恐怖分子放置爆炸裝置的地點(diǎn);和新奧爾良警方合作開發(fā)出一套“警務(wù)預(yù)測”系統(tǒng)，并成功找出了當(dāng)?shù)刎湺緢F(tuán)伙的主要幫派成員，等等。

理清公私邊界

人工智能技術(shù)與傳統(tǒng)國防裝備技術(shù)最大的不同，就在于其民用化程度很高。如今，硅谷大大小小的科技公司或多或少都在進(jìn)行與這項(xiàng)技術(shù)有關(guān)的試驗(yàn)和應(yīng)用。

然而，私企一旦介入人工智能共性關(guān)鍵技術(shù)的研發(fā)，就可能會(huì)產(chǎn)生兩個(gè)結(jié)果：

一是由于人工智能本身并非全然客觀的存在，從事程序設(shè)計(jì)的工程師再公允小心也不可能完全避免算法偏見。如果說這種技術(shù)偏見在民用領(lǐng)域尚可接受，那么一旦涉及到“是否應(yīng)該與某國開戰(zhàn)”、“應(yīng)該如何布局軍事戰(zhàn)略”等這類軍國大事，影響程度不容小覷。由此，馬拉·卡林認(rèn)為，未來美國國防部的重大決策能否實(shí)施，或許要取決于他們與硅谷科技公司之間能否達(dá)成默契。

二是私企在人工智能研發(fā)中的勃然興起，為該技術(shù)在全球范圍內(nèi)的傳播、使用奠定了基礎(chǔ)，降低了門檻。這將給未來全球軍事力量版圖添上一個(gè)新變數(shù)——軍事弱國更易獲得和掌握該技術(shù)，而技術(shù)先發(fā)和領(lǐng)先的國家卻很難一直保持優(yōu)勢地位。

雖然在國防軍事上的應(yīng)用潛力無限，但人工智能技術(shù)又與導(dǎo)彈、潛艇、坦克這些現(xiàn)代軍事武器不同，它是武器的“使能者”或“助力器”，而非武器裝備本身。這意味著，決定該技術(shù)“火力”和影響程度的最終因素在于人們看待和使用它的方式，而不是技術(shù)本身的特質(zhì)。

無論如何，人工智能在軍用和民用領(lǐng)域的發(fā)展勢頭都是不可逆轉(zhuǎn)的。兩家智庫的專家們認(rèn)為，接下來要做的就是理清國防領(lǐng)域人工智能技術(shù)在研發(fā)、試驗(yàn)和落地環(huán)節(jié)中，政府和企業(yè)分別扮演的角色與邊界。