鑽石舞台

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加拿大智庫國際治理創新中心（Centre for International Governance Innovation，CIGI）2022 年3 月 7 日發布了《人工智能對軍事防禦和安全的影響》（The Impact of Artificial Intelligence on MilitaryDefence and Security）。該報告立足於加拿大國防政策，概述了人工智能的軍事用途以及促進人工智能賦能的下一代軍事行動所需的制度和技術的發展。

從人工智能、機器人技術到分布式記賬技術（Distributed Ledger Technologies，DLT）、物聯網（Internet of Things，IoT），新興的顛覆性技術開闢了商用創新的新時代。技術變革引發的社會和經濟變革，對加拿大軍事力量的發展有着巨大影響。這些技術包括人工智能與機器學習、量子技術、數據安全及計算機輔助硬件等。

人工智能作為一種力量倍增器，能夠重塑戰爭規則。在大國競爭和世界多極化的背景下，人工智能正在成為競爭焦點。正如北大西洋公約組織（以下簡稱「北約」）的指導意見稱，「人工智能技術對於加拿大及其盟國的軍事防禦和安全至關重要。」當前，數據和數據驅動技術占據了全球經濟的制高點，全球數據經濟的競爭與大國競爭密不可分。

中國、俄羅斯、美國和許多其他國家都在積極探索人工智能及其應用，並把重點聚焦於國防和國家安全。目前，北約仍然是人工智能領域的領頭羊，具有較強的技術優勢，中國正在迅速追趕。中國政府希望到 2030 年能夠在人工智能領域引領世界，並通過充分利用大量數據，擴大其在人工智能產業化方面的領先地位。雖然美國在人工智能方面已經確立領先地位，但是預計中國今後將主導人工智能的產業化。因為中國不僅具有先進的商業能力，而且還具有持續的國家戰略。

關於人工智能的概念，人們已經討論了很多，準確來說，人工智能不僅是一種動態、特定的技術和創新，更是先進技術的組合。目前，人工智能技術已成為許多重要應用的基礎，包括網絡搜索、醫療診斷、算法交易、工廠自動化、拼車和自動駕駛等。

人工智能研究始於 20 世紀 40 年代，隨着機器學習和計算機處理能力的提高，引發了人們對它的極大興趣。人工智能的發展與人腦的多級學習和推理能力相似。當與大數據和雲計算相結合時，人工智能就可以通過將「智能」的系統連接到 5G 網絡的系統和設備來「認知」數字技術。

作為人工智能的一個子集，機器學習是人工智能最典型的應用。機器學習利用統計技術，使機器能夠在沒有明確指令的情況下「學習」，驅動應用程序和服務，提高分析的自動化程度。這種通過數據來自動提高性能的過程被稱為「訓練模型」。機器學習最常見的應是深度學習，即利用多層的人工神經網絡來複製人工智能。深度學習架構，例如深層神經網絡、遞歸神經網絡和卷積神經網絡能夠為計算機在視覺、語音識別、機器翻譯以及自然語言處理等廣泛的研究領域提供支持。

人工智能是新興顛覆技術的核心。目前，美國仍然是人工智能領域的全球領先者。美國國家科學基金會（National Science Foundation，NSF）每年對人工智能研究的投資為 1 億多美元，美 國 國 防 高 級 研 究 計 劃 局（Defense Advanced Research Projects Agency，DARPA）最近提出了「下一代人工智能」項目，計劃投入 20 億美元，目標是提高情景式推理和自適應推理能力。

加拿大也一直是人工智能領域的領頭羊，在 2017 年 「人工智能戰略」的指導下，加拿大的人工智能生態系統發展迅猛，而且政府每年都將增加國防開支，並將重點放在新興顛覆技術上。目前加政府已經承諾將投入大量資金研發人工智能，在過去 10 年裡，加政府投入了 4.438億美元。根據加政府 2021 年的預算報告，其中1.85 億美元用於支持人工智能研究的商業化；1.622 億美元用於在全國範圍內招聘頂尖學術人才；0.48 億美元用於研究所；0.4 億美元用於增強埃德蒙頓、多倫多和蒙特利爾國家人工智能研究所研究人員的計算能力；0.086 億美元用於促進與人工智能有關的標準的制定和採用。

與傳統軍事技術的發展不同，沒有哪個國家能夠壟斷人工智能的軍事應用。研究人員和企業之間廣泛的合作意味着人工智能和機器學習將進一步在全球應用，因此，未來的許多軍事應用很可能直接採用針對商用開發的技術。

人工智能是一個能夠對商業和軍事技術領域產生廣泛影響的領域。人工智能的廣泛應用意味着該技術能夠重新調整現代化部隊的發展速度和組織結構。從整體上看，人工智能代表着國家安全性質的結構性轉變。因此，未來的軍事應用重點是研發、採辦以及整合先進和變革性技術（包括網絡和自主系統）。

4.1　提升情報能力

作為一種戰爭工具而出現的人工智能，能夠確保加拿大的國家安全，特別是提升其情報能力。

數字時代的戰爭正日益變得以知識為基礎。當衝突進入信息領域，軍事規劃將側重於信息 /虛假信息行動、網絡行動、情報行動以及政治或經濟影響行動。事實上，混合戰爭很早之前就作為一種戰爭工具，其目的是利用網絡宣傳、破壞、欺騙其他非軍事行動，從內部削弱敵人。

網絡一直是敵人、國家、犯罪組織和非國家行為者攻擊的主要目標，其中涉及監視和偵察、情報和敏感信息。技術的發展極大地拓寬了數據和信息的獲取範圍，目前推動戰略情報的大多數信息是開源情報（Open Source Intelligence，OSINT）或公共資源。

現代戰爭極其依賴於安全、及時和準確的信息。隨着信息呈指數增長，數據分析變得愈加困難，促使人們採用新的分析模式和網絡工具。在數字時代，情報人員迫切需要新的平台、新的工具和跨領域的 OSINT，而人工智能正好能夠滿足這種需求。人工智能和機器學習通過篩選大量的數據，能夠極大地提高加拿大的國家情報能力。雖然人工智能系統不能提供因果分析，但是可以極大地提高在數據管理和數據驅動分析方面的智能性。

4.2　重塑軍事指揮控制系統

人工智能改變了舊的軍事衝突模式，面對數據驅動的戰場，決策者應該及時調整其安全態勢，目前，加拿大國防部和軍隊面臨的一個重要挑戰是數據驅動網絡正以極快的速度重塑軍事指揮控制系統。

集成化系統的優勢是能夠高效地協同軍事行動，在軍事指揮控制系統中，人、傳感器執行威脅檢測，將信息推送至決策棧，使決策者能夠準確地響應，但集成的指揮控制系統也意味着單點故障將成為薄弱環節而遭受攻擊，「自上而下」的決策難以適應在複雜情況下的緊急挑戰，而人工智能的應用又將使決策進程進一步加快，因此對傳統的軍事指揮控制系統提出了挑戰。

神經計算、生成式對抗性網絡、人工智能決策支持、數據和情報分析方面的創新將對軍事行動產生巨大影響。在平台、技術和應用集成化的數字時代，人工智能和機器學習對於鞏固和加強軍事力量至關重要。人工智能並不是一種單一的技術，而是由一系列技術構成的，可以集成到各種軍事和商業應用中，而數據是這些技術不斷發展的基礎。數字技術受到數據的推動，並進一步推動人工智能的發展。數據是人工智能和先進機器學習算法訓練的基礎，數據正驅動着機器「自主」發展。

數據驅動技術支撐着現代社會的核心和經濟功能，隨着全球 5G 網絡的推出，全球信息網絡將產生、收集、處理和存儲大量數據。因此，加拿大國防部和軍隊將數據提升到國家級資產是明智之舉，對經濟增長和加拿大國防都至關重要。保護和利用數據意味着要重新思考當下的集中式數字基礎設施，網絡時代的數據安全應該既是分散的，又是聚合的，這樣才能避免出現集中式系統漏洞風險。

4.3　推動自主武器系統的發展

人工智能的武器化加劇了全球軍備競賽，它可能重塑加拿大的國防戰略。目前，由於人工智能的引入，軍事系統自動化、設備維護和監視以及無人機和機器人的部署都取得了巨大進展。美國、俄羅斯、以色列等國家正在研究將人工智能嵌入到網絡安全和支持作戰模擬、數據處理的機器人系統中。先進的後勤保障、半自動駕駛、智能的供應鏈管理和可預測的維護系統代表了當前人工智能的軍事應用。

自主武器無須人類的參與，可以在陸、海、空、天和網絡多疆域執行目標識別、打擊和摧毀活動。其基於監測周圍環境的傳感器系統、識別潛在目標、決定是否發起攻擊的人工智能系統，以及能夠摧毀目標的武器的組合。在亞美尼亞和阿塞拜疆的衝突中，自動和半自動無人機被用來破壞常規的軍事系統，導致一系列軍事平台直接失效。最近，對沙特阿拉伯國家石油加工設施的襲擊行動也證實了軍用無人機正越來越多地應用於各種戰場環境。

隨着自主武器系統和數據驅動技術的成熟和普及，它們可能會為國家和非國家行為者提供平台和工具，以新的破壞性方式來運用人工智能和機器學習。

4.4　打造先進的網絡平台

對許多北約國家而言，網絡平台對於多疆域作戰至關重要。網絡平台使複雜環境中的可視化和協調資源成為可能。在 5G 和雲計算的支持下，信息系統能有效地收集、傳輸和處理大量戰場數據，提供實時數據分析。

設備互聯對於協調空襲行動、無人機駕駛、實時戰場空間分析、管理高度複雜的供應鏈至關重要。從戰略、通信到後勤、情報，數字平台成為指揮複雜軍事行動的基礎，其數據是所有作戰領域的命脈。

在數字化戰場空間中，每一個官兵、平台和資源都是複雜軍事網絡的一個節點。從 20 世紀 90 年代以網絡為中心的美軍軍事行動開始，數字技術就是先進武器、戰術和戰略的基礎。從戰場態勢感知、自主無人機到精確制導彈藥和機器驅動的心理戰，網絡正在將戰爭帶入網絡時代。

人工智能本質上是一種「自下而上」的技術，它依賴於大量數據的不斷「輸入」，以支持機器學習為「學習引擎」。隨着數字生態系統的激增，它們所依賴的網絡平台和數據管理系統對於管理不斷擴大的資源和人員變得至關重要。

DLT 提供的高度分散的驗證系統，可以在確保所有通信和數據傳輸不受對手攻擊的同時，消除集中式節點可能存在的故障。因此，加拿大國防部應該依靠 DLT（例如區塊鏈）來加速加拿大軍方的數字轉型。通過在分散的網絡中橫向分配數據的手段，克服原有系統固有的局限性和脆弱性的缺點。

4.5　促進無人機群與機器人迅速發展

隨着人工智能在軍事應用領域的迅速推進，許多國家在無人機和機器人的部署方面取得了很大進展，其中，以美國和以色列的軍用無人機的發展為代表。美軍軍用無人機種類齊全、技術先進、用途廣泛，主要有無人偵查機，察打一體攻擊型無人機、誘餌無人機和貨運無人機，用於戰場監視、通信中斷、軍事打擊活動等，其在全球市場份額占據領先地位。

無人機群技術可用於微型、小型無人機以及無人駕駛飛行器（Unmanned Aerial Vehicle，UAV），利用基於共享的信息進行自主決策。現代軍用無人機已經能夠在無人的情況下定位、識別和攻擊目標。無人機「蜂群技術」可以使數以百計的無人駕駛飛機從戰場收集信息，為各種武器系統提供支持。人臉識別和決策算法使得國家和非國家行為者都能夠利用致命的自主武器系統執行定點清除任務，在數千架無人機上裝備爆炸彈頭就能夠擊垮防空力量，攻擊基礎設施、城市、軍事基地等。

4.6　使「馬賽克戰」應運而生

無人機的軍事威脅勢不可擋，關鍵基礎設施的網絡攻擊事件不時發生，為了應對不斷變化的環境，DARPA 提出「馬賽克戰」概念。

「馬賽克戰」的核心思想是利用廉價而靈活的模塊化系統應對高度複雜的網絡化環境，其中個人作戰平台可以被設計成可配置的，利用數字網絡加快動態響應。在 DARPA 舉辦的「阿爾法狗斗」（AlphaDogfight）挑戰賽中（2019—2020 年），使用先進的 F-16 飛行模擬器，讓計算機與有經驗的飛行員對抗，結果飛行員根本無法匹敵人工智能的自主攻擊和精確性。

在「馬賽克戰」中，人工智能、無人機、傳感器、數據和人員相互結合，為作戰指揮官提供情報、資源和後勤支持。模塊化系統表明，未來戰爭將越來越多地利用計算、數據分析和算法。人工智能系統將驅動高度變化、不可預知的戰場環境，加快戰爭進程。

4.7　對抗性攻擊不可避免

人工智能的武器化也引發了針對人工智能系統的新戰略和新方法。正如網絡行動可以讓計算機網絡或機器以某種方式運行一樣，對手也可以對人工智能系統使用同樣的策略，這個過程被稱為對抗性機器學習，它試圖找出機器學習模型中的弱點並加以利用。攻擊行為可能發生在開發或部署階段，包括通過提供欺騙性「輸入」或以模型本身為目標來誤導模型。隨着人工智能系統變得愈加普及，對抗性攻擊行為會越發具有吸引力。此外，攻擊者往往會通過創建對抗性示例來修改訓練數據或測試數據，這些例子被故意「擾亂」或修改，從而導致數據錯誤。在國家安全方面，對手可能會試圖使用同樣的技術來影響武器系統。如果只是孤立發生的事件，則很可能很快解決這一問題。如果在一段時間內頻發，則可能對情報收集系統帶來巨大挑戰並影響其信任度。

高價值人工智能系統並非對手攻擊的唯一目標，其中包括生物特徵識別和假生物特徵被利用來冒充合法用戶。在語音識別中，攻擊者通過添加低量級噪聲來破壞系統和計算機安全。目前，加拿大國防部在其軍艦上部署了「語音助手」，期望通過部署人工智能系統來提高作戰效率。

從無人機、人機對話到軍事決策，人工智能技術能夠使戰鬥力倍增。數據驅動下的戰爭速度和範圍表明，我們正在進入一個致命自主武器系統將極大改變全球力量平衡的新時代。隨着低地軌道日益成為軍事監視、遙感、通信、數據處理和彈道導彈的作戰環境，人工智能武器化與太空武器化也相互交叉融合。人工智能、低地軌道和自主武器系統代表着全球安全的重要轉折點，世界各國的研究人員對此所帶來的威脅表示擔憂，認為如果在人工智能應用和發展的規範方面缺乏國際共識，就有可能導致危機的出現。

因此，人工智能和其他數字技術的法律條約將塑造未來幾十年戰爭和衝突的輪廓。在人工智能軍事化的發展中，構建法律條約對於減少未來衝突至關重要。目前，歐洲國家呼籲歐盟成員國制定使用人工智能新技術的戰略，美國邀請盟友討論人工智能使用的法律問題。北約正在啟動一個鼓勵成員國達成協議的進程，同時認識到人工智能等新興技術對全球安全的深遠影響，並於 2019 年 12 月啟動了新興和顛覆性技術（Emerging and Disruptive Technologies，EDT）路線圖。加拿大及其盟國正尋求促進、參與和建立合作的機會，提出制定一個基本框架，支持人工智能和其他新興技術。聯合國秘書長安東尼奧·古特雷斯（António Guterres）也強調了人工智能和其他數字技術的風險和機遇，並呼籲制定保護性法律。

人工智能是一個影響商業和軍事應用的技術領域。鑑於在對人工智能實行全面監管方面存在概念模糊和政治障礙等問題，治理問題在很長一段時間內都將是一項艱巨的挑戰。

人工智能已經從一個神秘的學術領域發展成為社會和經濟轉型的強大動力。人工智能匯集了先進的數據、算法和計算能力，能為軍隊提供安全、及時和準確的信息。

加拿大要想構建一支適合數字時代的軍隊，政府、工業界和學術界必須要以一體化的方式進行合作，建立一個健全的創新性生態系統。除了大力發展新興技術，加拿大政府和軍隊還需要平衡不斷變化的地緣政治格局，利用信息共享、專家會議和多邊對話的方式加強國際合作。

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