人工智能安全：挑战与机遇
【环球科技】
人工智能技术和应用飞速发展，推动经济社会创新发展的同时，也在重塑人类安全的未来。作为2018世界人工智能大会的重要组成部分，题为“人工智能安全：挑战与机遇”的安全高端对话9月18日在上海国际会议中心举办。此次对话活动由上海赛博网络安全产业创新研究院、中国信息通信研究院安全研究所联合承办，上海社会科学院互联网研究中心等协办。
对话围绕伦理问题、国家安全、网络安全三大主题展开，研判人工智能时代的安全挑战，探索人工智能安全发展的创新之道，促进人工智能产业的健康发展，确保人工智能发展造福人类未来。
本版邀请参与对话的两位嘉宾撰文，为读者深度解读人工智能与人类自身发展的现实与未来。
一、人工智能技术迅猛发展
军事历来是推动技术变革的主要力量之一，特别是在一些战略性领域，新技术与军事变革之间的互动，不仅推动了技术的发展，也影响了军事变革。算法上的突破、数据数量和质量的不断提升以及计算能力的增长为人工智能在军事领域的应用提供了无限的想象空间。
从现有的技术条件来看，人工智能至少可以在机器人、战场环境的分析和目标识别、后勤组织计划、情报分析、信息管理、信息行动等方面在一定程度上提升或改变原有对军事的认知。
人工智能的发展可以减少军人的伤亡程度、增强指挥决策、控制战争的杀伤范围方面改变未来的战争形态。
第一，当越来越多的无人驾驶飞机、坦克、汽车，以及自主决策武器开始走向战场，军人直接暴露在战场杀伤环境将会减少，军人的伤亡率较传统的战争也会下降。这会使得跟传统军人形象迥异，一群戴着眼镜，像在网吧中玩着网络游戏的新的职业军人和军事单元出现在战斗序列中。
第二，人工智能在辅助战场决策可以发挥重要作用，包括制定军事计划、后勤组织保障、战场环境实时信息获取、分析、目标的图像识别等方面可以大幅度提高战场的指挥决策能力。
第三，人工智能时代战争将更多是特种战争，而非全方位的战争。人工智能在网络战、信息战，以及类似的“斩首行动”“定点清除”等特种作战领域将会发挥重要的作用。这从很大程度上而言这也会改变战场的形态，人工智能领域的特种作战将会先与大规模冲突的爆发，改变人们传统上认为，战争就是工业化时代的大规模飞机、坦克、军舰等武器之间直接对抗的印象。
鉴于人工智能在军事领域的重要作用，各国的军队和政府都高度重视从国防角度来看待人工智能，越来越多的国家开始发展和使用人工智能武器，制定人工智能国防领域的发展战略。
2016年2月，时任美国情报总监詹姆斯·克莱伯在参议院武装力量委员会的听证会上认为，人工智能系统的欺骗性和破坏性难以预测和理解，将会对国家安全和关键信息基础设施带来巨大风险。特朗普政府开始加大对人工智能国家战略的制定和资源的投入，美国国防部门的国防创新咨询委员会和国防科学委员会不遗余力地推动美国军方向人工智能转型，并且成立了国防部联合人工智能中心；近期，美国国防高级研究计划局（DARPA）作为美军重要的技术创新部门宣布对人工智能的投资增加20亿美元，用以布局下一代人工智能。
俄罗斯也高度重视人工智能在国防领域的发展。俄罗斯国防力量积极的开发人工智能武器，包括超级坦克、无人蜂群、无人导航水下航行器等，根据媒体报道，俄罗斯已经开始在叙利亚战场中使用基于人工智能的武器系统。在美俄之外，包括中国、英国、澳大利亚、韩国、印度等越来越多的国家开始重视人工智能在军事领域的发展和应用。
二、安全领域挑战不容小觑
人工智能拥有巨大潜能，但事情往往具有两面性，为了获取战略竞争优势，各国人工智能在国防领域的竞争，也带来了安全方面的风险——包括为了获取竞争优势而忽视人工智能的伦理问题、人工智能技术扩散，以及过度强调人工智能的国家安全属性对正常的技术发展和商业所带来的威胁挑战。
首先，致命性自主武器的伦理问题。致命性系统是一种直接或间接地对人类造成伤害或死亡的系统。现有系统如装备了武器的无人机，就在某种程度上将自动化与致命性结合起来，但是这一系统需要人类的参与。完全自主的致命性自主武器系统还需要能够识别和选择目标，确定拟对目标施加的武力级别，并在特定范围的时间和空间内对目标实施规定的武力。半自主、全自主系统包括杀伤人员地雷、反舰雷达、各种精确制导导弹、鱼雷、巡航导弹、反卫星武器、空中和海上无人机、无人机群以及网络蠕虫。从不含情报的地雷到精确制导导弹以及依据地形的巡航导弹，这些系统中的情报数量差异巨大。
国际社会存在着很大的反对发展致命性自主武器的声音。如此众多的自主武器带来的问题是机器是否有权力去自主决定杀伤目标，以及由于算法黑箱或者自主武器失控而导致的误杀和误伤成为致命性自主武器发展必须要面临的伦理问题。虽然战争和伤亡是需要极力去避免的，但是由机器来决定伤亡则更加难以接受。不仅如此，人工智能的应用会在一定程度上降低战争的门槛，这会鼓励减少自我约束，采取进攻性的行动来达到相应的目的，但同时也会对国际安全形成新的不稳定因素。
其次，作为人工智能发展核心的算法和数据都存在着潜在的安全问题，这会导致人工智能决策的风险。从编程的角度来看，任何的代码都是由人编写，因此无法确保程序完全安全、可靠、可控、可信。从数据角度来看，人工智能依赖大数据，同时数据的质量也会影响算法的判断。军事数据质量获取、加工、存储和使用等环节都存在着一定的数据质量和安全风险，从而增加了军事领域使用人工智能的安全风险。
再次，人工智能技术扩散给全球安全带来的威胁。伴随着人工智能武器的开发，国际社会面临的另一大难题就是反扩散问题，恐怖主义组织以及不负责任的国家获取人工智能武器，并威胁国际安全和平。人工智能从某种意义上而言，也是一种程序和软件，因此，它面临的扩散风险要远远大于常规武器。类似于美国国家安全局的网络武器库被黑客攻击，并且在暗网交易，最后被黑客开发为勒索病毒的案例，也有可能在人工智能武器领域重现。
最后，人工智能的军备竞赛会对技术逻辑和商业逻辑产生破坏。人工智能具有军民两用性质，其发展最初的目的是为了发展经济，增加社会福利。过度的强调军事用途会对人工智能的全球研发体系和产业链造成严重威胁。近期，美国政府对《外国投资审查法案》进行修订，其中重点就是要阻止其他国家对美国人工智能初创企业的并购。法国政府也采取了相应做法提高外国企业对法国人工智能技术、人才的并购门槛。再加上，出口管制和人才交流限制。人工智能技术尚未发展成熟，各种鸿沟已经在各国之间开始构筑，会严重影响正常的技术研发，并且破坏全球化的商业逻辑。
三、治理机制构建刻不容缓
人工智能在军事领域的发展和应用已经成为很多国家的国家战略，相应的治理工作应当在现有的国际安全架构开展。今年9月在日内瓦召开的联合国常规武器公约的讨论中，各方并未就制定禁止人工智能驱动的致命性完全自主武器的条约达成共识。全球约有共26个国家支持全面禁止人工智能武器，而绝大多数国家还在观望。在规则不确定和大国战略竞争的背景下，人工智能在军事领域发展面临的风险和威胁在不断增加。加强人工智能的国际治理工作，降低军备竞赛风险则是当务之急。
经过2014年和2015年的两次非正式会议后，在2016年12月16日关于特定常规武器公约的联合国会议上成立了致命性自主武器系统（LAWS）政府专家组（GGE）。该小组的任务是研究致命性自主武器领域的新兴技术，评估其对国际和平与安全的影响，并为其国际治理提出建议。
人工智能引发的安全问题是专家组的一大重要分歧，技术强国与弱国之间存在截然不同的观点。技术弱国认为应当完全禁止致命性自主武器的开发使用，技术大国则持相反意见，认为开发致命性自主武器可以降低人员损伤，有利于打击恐怖主义和维护国家安全，并且很多系统已经在战场上进入实战。
军事是推动技术进步的重要因素，互联网就是由美国军方所发明，人工智能的技术发展背后也有军事因素的强力推动。但是，人工智能的科技竞赛也非技术之福，特别是致命性自主武器的扩散会造成更为严重的后果。因此，从联合国层面制定相应的规范，并且促成大国之间在发展致命性自主武器上达成一定的军控条约是当务之急。
联合国政府专家组应制定致命性自主武器系统和人工智能军事应用的目标。其中，最重要的一个目标是制定相应的国际法，在国际法不明确的情况下，各国应克制在军事领域使用人工智能武器。联合国政府专家组也应考虑对国际法此前未曾预见的情况追加法律限制，并以道德或伦理为由尽量减少对人和平民的伤害。更进一步的目标包括管理以下情况的操作风险，包括降低使用武力门槛、意外导致不应有的伤害、造成意外的升级螺旋式增长以及产生军备竞赛和扩散。
当然，从联合国角度来达成一项谈判可能需要十年甚至更长的时间，鉴于越来越多的风险，大国之间应当及早就人工智能在军事领域应用可能带来的潜在风险开展对话，及早启动相应的军控进程。短期内促成技术强国在谋求战略优势和国际安全体系稳定之间的妥协。
各国政府在制定人工智能在军事领域的战略时，还应当高度重视人工智能的治理工作。比如，无论是半自主和全自主的武器系统的设计，应允许指挥官和作战人员在使用武力方面作出适当的人为判断。为保证这一要求的实现，需要严格的设计、对设计的测试和评估、操作验证和测试，解决系统错误和故障的安全工程以及避免人为错误的认知工程。
在决定是否使用人工智能武器时，应当制定明确的规范和流程，避免造成不可预测的后果。同时，还应当加强对人工智能武器的安全性，避免安全泄露，或者是随意转让相关技术。无论是无意或者有意地扩散都会增加军备竞赛的风险，威胁国际安全体系。
（作者：鲁传颖，系上海国际问题研究院副研究员）
兰德报告：美俄人工智能军事应用情况分析
2020年4月22日，兰德发布了题为《MilitaryApplicationsofArtificialIntelligence—EthicalConcernsinanUncertainWorld》的报告。报告中介绍了美国、俄罗斯、中国人工智能在军事领域应用情况。本文重点就美俄人工智能军事应用情况进行分析。
文章仅供参考，观点不代表本机构立场。图片来自网络。
美俄人工智能军事应用
作者：ForrestE.Morgan,BenjaminBoudreaux,AndrewJ.Lohn,MarkAshby,ChristianCurriden,KellyKlima,DerekGrossman
发布时间：2020年4月22日
编译：学术plus评论员张涛
来源：
https://www.rand.org/pubs/research_reports/RR3139-1.html
1美国人工智能军事应用情况
（1）应用概述
防御系统
目前讨论最多的具有自主能力的武器系统就是1983年引入的神盾系统（AegisBallisticMissileDefenseSystem）。装备了神盾系统的舰艇可以自主执行一些功能。操作人员可以将其进行配置来响应许多不同种类的威胁，相关配置有AutoSM、Semi-Auto、Auto-Special。AutoSM和Semi-Auto都是有人进行配置的半自动模式。Auto-Special是一种有监督的自动，其中人只负责监督。与神盾系统类似的还有PhalanxClose-InWeaponsSystem（密集阵近程防御武器系统，CIWS），是1978年批准生产的。Phalanx可以配置为自动模式来防御导弹齐射或大量飞机的攻击。
进攻系统
相比防御系统，美国开发人员将自主武器的开发重点放在了进攻系统上。战斧反舰导弹（TomahawkAnti-ShipMissile(TASM)）就是一个全自动武器系统的早期实践。但是该系统只在20世纪早期的很短时间内配置为全自动模式，随后由于考虑到可能导致的意外后果就没有再配置为全自动模式了。几乎同期，美国引入了另一个半自动武器系统——高速反雷达飞弹（High-SpeedAntiRadiationMissile，HARM）。最近人工智能和自主武器的相关案例包括DARPA的联合无人作战空中系统计划（JointUnmannedCombatAirSystemsprogram）的成果。
人工智能在规划和物流领域的应用
除了攻击和防御系统外，人工智能技术还广泛应用于军事领域，包括人员管理、情报、通信、物流和规划等。比如，动态分析和重规划工具（DynamicAnalysisandReplanningTool，DART）就协助制定了1990-1991年“沙漠盾牌”和“沙漠风暴”行动期间从欧洲向沙特阿拉伯运送部队和装备的计划。现在我们可能不认为其中使用的技术属于AI，但是该项目在当时被认为是一个很大的成功。时任DARPA主任VictorRies称DART取得的效果值得DARPA过去30年在人工智能领域的投资。
10年后，新的解决军队部署规划和物流问题的系统出现了。空军研究实验室（AFRL）和DARPA支持的项目联合辅助部署和执行（JointAssistantforDeploymentandExecution(JADE)）项目实现了初步的军力部署方案，其中包括分时段部队部署数据。1999年，JADE项目在美军南方司令部进行了验证。
DARPA还在生存自适应规划实验（SurvivableAdaptivePlanningExperiment(SAPE)）项目中探索使用AI技术来进行更加重要和关键的规划，该项目在1991年进行了部分测试。JADE项目应对的是常规战争的军力部署，而SAPE项目的目的是生成核战争方案。SAPE项目可以在3天完成正常需要18个月才能完成的作战方案，将重新定位战略武器的时间从8小时缩短到3分钟。
（2）当前能力和未来趋势
军备采购领域的长官和领导一直在犹豫是否要部署自动武器系统。但研究机构已经在AI和自动化领域取得了巨大的进展。种种迹象表明，美国对该领域的关注度也在不断攀升。其中一个最明显的标志就是在硅谷成立了国防创新小组（DefenseInnovationUnit），主要目的是与在自动化、AI、人机系统、IT等领域提供解决方案的企业进行合作。国防部的其他组成单位也在加大对人工智能和自主化领域的开发。依托人工智能技术，未来美国军方可能会具备以下能力：
长距离反舰导弹（LongRangeAnti-ShipMissiles）
美军之前就开发了类似的系统，比如LRASM。目前，LRASM系统的升级版甚至可以在GPS和通信受限的情况下自动选择目标。未来，LRASM系统将可以在人类操作者无法提供指导或干预的情况下实现作战能力的半自主或完全自主化。
自动驾驶飞行器（AutonomousFlyingVehicles）
美军在无人航空器开发领域已经有了一定的进展，比如X47-B和MQ-25。美国空军研究实验室（AFRL）已经开始通过LoyalWingmanprogram项目开发自动驾驶飞行器了。早在2017年，就对自动驾驶F-16进行了验证，自动驾驶的F-16可以动态地对不断变化的威胁环境做出反应，并完成空对地的打击任务。这被视为向无需飞行员的自主系统的方向迈出了一大步。这一概念也得到了高层的支持，比如海军司令2015年就说，F-35将会是海军购买的最后一批有人攻击战斗机。可以看出，空军关注的不仅仅是使系统自动化，还在考虑自动驾驶和自主技术的应用。而且陆军已经证明了自动驾驶的直升机的原型。虽然海军最终取消了X47-BUCAS项目，但仍然在持续开发不同种类的自动化和自主化能力。
系统自主飞行能力的作战概念仍然处于概念阶段，但DARPA正在推进的几个项目如果成功的话就可以为自主作战飞机提供一些所需的能力。相关的项目包括受限环境下的目标重识别和协同作战，目的是证明自动驾驶飞行器可以在无法与人类操作人员沟通的不可预测环境下，进行团队协作和目标识别。这些想法看起来雄心勃勃，而且越来越可行。但负责采购的领导和指挥官还无法确定其使用价值，还在纠结是否要进行采购。
人工智能在物流和规划中的应用
近期，越来越多的人工智能技术应用到战场作战系统中，用于开发自主武器系统。谷歌参与的ProjectMaven项目就将工业图像识别和目标识别技术应用到防御系统中。短短6个月，该项目就能够在真实的作战场景中辅助进行情报处理，在对ISIS的作战中已经使用了。
国防部在持续推进AI技术的应用。国防部认为未来战场上会有大规模的数据分析，因此，在相关领域中进行了大量的投资。目前，国防部正在选择提供大规模云计算技术的供应商。该合同名为联合企业防御基础设施（JointEnterpriseDefenseInfrastructure），预计在2年内投入100亿美元。亚马逊的整个云计算的收入为每年200亿美元，谷歌云计算的收入约为40亿美元。除了云计算基础设施外，还有图像识别、自然语言处理等人工智能技术的采购。
算法战（algorithmwarfare）
算法战是近年来智能化作战研究中出现的作战概念。2017年4月26日，美国防部正式提出“算法战”概念，并将从更多信息源中获取大量信息的软件或可以代替人工数据处理、为人提供数据响应建议的算法称为“战争算法”，同时美国防部决定组建算法战跨功能小组，以推动人工智能、大数据及机器学习等“战争算法”关键技术的研究。美军这一看似突然的举措实际上由来已久，同时也可以适应现代战争的迫切需求。国防部对人工智能和算法战的态度从成立联合人工智能中心（JAIC）就可以看出来。2018年6月，美国国防部成立了JAIC，旨在大规模地加快美国国防部采用、整合人工智能技术的进程。2019财年，JAIC的开支预算为9300万。
算法战其实是一个广泛的概念，超越了情报、数据分析应用的范围。这可以从AFRL的一些项目中看出来，例如，在模拟格斗中击败人类飞行员的人工智能系统。其中一个还在早期阶段的概念就是网络战（Cyberwarfare）。未来算法将可以发现和利用敌方网络中的漏洞，同时可以检测和驱逐本方网络中的攻击者。为了进一步发展相关的能力，DARPA在2016年发起了自动网络攻防竞赛——CGC(CyberGrandChallenge)。CGC旨在建立实时自动化的网络防御系统，并且能够快速且大量的应对新的攻击手法，来应对频发的网络攻击，并降低攻击出现到防御生效之间的时间差。
小结
当前美国在研发领域的投资趋势主要是在自动化（自主化）领域，这些应用包括图像和文本分析、情报、物流支持等，其中一些功能没有明确的攻击或防御的区分。从投资趋势来看，美军未来将投入更多资源来研发人工智能技术和人工智能在军事领域的应用。
2俄罗斯人工智能军事应用情况
（1）应用概述
俄罗斯正在投入相当大的资源来保持与美国在人工智能军事领域应用竞争中的平衡。俄总统普京曾说，人工智能不仅是俄罗斯的未来，也是全人类的未来。为了缩小差距并保持竞争力，俄罗斯国防部为提高其军事人工智能开展了一系列的活动。尤其是在普京发表声明称“谁能成为人工智能领域的领导者，谁就可能主宰世界”之后，俄罗斯不断加大将人工智能系统与无人机、导弹等相结合的步伐，俄军迎来“智能化战争”时代。
（2）当前能力和未来趋势
与美国不同，俄罗斯在积极探索人工智能如何提高作战以及军事应用的效率。
无人驾驶车辆
俄罗斯在无人系统开发中投入了大量的资源，新的UAV、UGV和UUV（无人水下车辆）都处于研发和测试的不同阶段。俄罗斯的大多数战斗机器人、智能机器人的综合体仍然处于远程控制阶段，但俄罗斯军事观察家注意到，随着软件技术的改进，自主性的程度将不断扩大。武器制造商卡拉什尼科夫集团（KalashnikovConcern）称其已经开发了基于神经网络的作战模块，可以进行自动化的目标识别和决策。类似于Nerekhta这样的UGV可以在没有远程操作者的情况下实现对预定目标的导航。
此外，俄罗斯还在考虑使用无人机进行监听和侦察、巡逻和火力支援、哨兵和现场安保、弹药运送、伤员疏散、布雷和排雷、掩护和隐蔽等。但到目前为止，大多数的作战机器人还没有完全融入到作战部队中，但是俄罗斯正在采取相关措施加速这一进程。与美国相比，俄罗斯的防御预算要少一些，但是在机器人系统相关的预算比例要更高。
俄罗斯的领导人也对军事机器人化创建了具体的目标。国防部长SergeiShoigu希望作战机器人能够从2018年开始批量生产。俄罗斯军工委员会设定了到2025年制造30%俄罗斯军事装备机器人的目标。但是俄罗斯目前仍未成功研制出首款中高度长航时无人战斗机（UCAV）。而美国的MQ-1早在2001年就开始军用了，从这点看，俄罗斯要落后美国17年。
在蜂群技术方面，俄罗斯与美国也存在差距。虽然，俄罗斯军方对通过网络协调机器人的表现非常感兴趣，但这在实践上仍然处于概念阶段。前俄罗斯航空兵部队司令ViktorBondarev称，飞行机器人未来将要能以编队形式作战，而非单兵作战。操作者可以在地面通过计算机来监控整个编队。对自动水下车辆（AUV）来说，有人说要研制小型鱼雷，可以成群地在水中缓慢移动。相关的概念仍然处于初期，至少需要10年才能具体实现，但俄罗斯军方对此是非常乐观的。
防御系统
从1978年，前苏联为装甲车辆构建主动防御系统（APS）开始，俄罗斯就将不同程度的自动化技术应用到了军事领域。Drozd就是这样一款主动防御系统，虽然该系统可能会造成附带的损害，但仍然被安装在超过250辆T-55A型坦克上。1993年，俄罗斯开发了一种新型的主动防御系统——Arena。与其他主动防御系统类似，Drozd和Arena是以全自动模式运行，可以快速对威胁做出响应。俄罗斯最新的APS系统Afghanit已经添加到T-14Armata坦克上了。俄罗斯的TriumfSAM（地空导弹）系统的运营方式与APS类似，可以实现空中威胁的目标自动检测和定位。
此外，俄罗斯还将防空系统与人工智能技术融合来减少士兵的认知负担。目前，俄罗斯的SAM和雷达是独立工作的，使得指挥所的士兵在评估目标时必须处理多个信息流。2018年开始，俄罗斯开始测试一种新的自动控制系统（ACS），可以将S-300、S-400的电池、雷达系统、防空武器系统的数据统一化。
规划和决策工具
除了机器人平台，俄罗斯的指控基础设施中也出现了人工智能的元素，尤其是规划和决策支持平台。俄罗斯早在前苏联时期就使用数学模型和其他量化工具来辅助军事决策。
新建立的国防管理中心（NationalDefenseManagementCenter，NTsUO）的当前或未来的定位就是研发此类系统。NTsUO是在2014年成立的，目标是为俄罗斯国家安全机构创建统一的信息空间。虽然该中心的任务细节目前还没有透露，但俄罗斯国防部称该中心负责收集、分析全球军事、政治相关的信息，以及和平/战时的战略方向和社会政治形势。虽然目前人工智能和NTsUO的活动还没有直接关联，但是俄罗斯在人工智能领域投资的33%是和数据分析项目相关的，有16.5%是与决策支持系统相关的。
灰色地带活动
人工智能在出现全面冲突之前，主要被用于不明确的情况，这些情况可能不会直接引发战争或和平。人工智能技术开始在数字领域起着越来越重要的作用。网络战、电子战（EW）、影响活动、宣传活动、造谣等都出现了人工智能技术的影子。许多专家都已经明确俄罗斯开始利用人工智能技术来增加相关活动的质量和规模。2017年1月，美国情报机构发布的《俄罗斯干涉美国选举评估报告》中认定俄罗斯“互联网研究所”（InternetResearchAgencyIRA）是由普京盟友资助的“网络喷子工厂”（TrollFactory），并在2016年干预了美国大选。在随后美国媒体的报道中，IRA的作用和危险性不断被放大，一些媒体甚至断言IRA是特朗普能否胜选的关键因素。此外，随着人工智能技术的发展，deepfake可以用来生成虚假的音视频文件。
俄罗斯还为电子战开发了一个新的指挥控制平台——Bylina。该平台是一个完全自动化的系统，可以分析作战态势、识别目标、发布命令等。Bylina项目的采购是从2018年开始的，2025年将是该项目的一个里程碑节点。俄罗斯将Bylina项目和电子战看作是与美国在信息战领域竞争的一个优先事项。Bylina这样的新系统可以在复杂电磁环境中，在没有人类参与的情况下有效地解决问题。
3结论
21世纪中期以来，美国军方开始探索人工智能如何改变战争，俄罗斯也开展了一系列的对老旧设备进行现代化改造的军事改革。随着人工智能技术的发展，美国、俄罗斯都开始将人工智能列入优先发展领域，并利用人工智能技术来促进军事现代化和智能化。人工智能的军事应用不仅包括防御系统和攻击系统，还包括在物流、后勤、决策等领域的应用。
报告原文：https://www.rand.org/pubs/research_reports/RR3139-1.html
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让人工智能成为提升国防实力的助推器
人工智能的发展，为作战理论变革、武器装备智能化发展带来重大机遇，成为当前国防科技竞争中最前沿的领域。
恩格斯曾言，尖端科技的应用最早是从军事领域开始。当新科技显著提升军事作战能力时，便促成新军事变革的发生。随着大数据、云计算与脑类芯片等技术的发展，人工智能技术在经历了弈棋、遗传工程、资源勘探等初级应用阶段后，正加速向军事领域挺进。有人甚至预言，继火药和核武器之后，人工智能将引领军事技术领域的第三次革命。
与传统的武器相比，人工智能武器除了具有全方位、全天候的作战能力优势外，还具有较强的战场生存能力和较低的使用成本。人工智能在军事领域的应用，必将对军队的编成、武器装备、作战理念产生重大影响，从根本上改变未来战争的方式。
“见之于未萌、识之于未发，下好先手棋，打好主动仗。”科学技术在历次军事变革中起到源发性、支撑性作用，谁对新技术有敏感性并率先实现突破，谁就能掌握新的战争规则、控制打赢未来战争的制高点。我国近年来紧贴新军事变革要求，在无人机制造、智能作战指挥系统方面取得长足的进步。亦应看到，我国军事领域人工智能技术在基础理论与材料、核心算法、元器件等方面尚有待突破，相关基础设施、人才储备、政策法规、标准体系亟待完善。必须紧跟人工智能技术发展，加快做好技术创新的战略性布局，科学应对战争形态可能出现的演变，助推国防实力的提升。
习主席在出席十三届全国人大一次会议解放军和武警部队代表团全体会议时强调，要密切关注世界军事科技和武器装备发展动向，努力抢占科技创新战略制高点。将人工智能运用于提升国防和军队现代化建设水平，既是机遇又有挑战。必须牢固树立科技兴军思想、搞好战略统筹，夯实人工智能发展的科研基础，重点突破制约国防实力提升的关键技术难题，加快军队武器装备、指挥系统与作战方式的智能化步伐。要完善人工智能军民融合制度体系的构建，将智能产业与现有军工资源整合用活，敏锐洞察新技术发展趋势及其军事应用前景，捕捉国防实力提升的潜在增长点。要逐步推进人工智能技术与装备在军队的普及与运用，引导官兵解绑传统作战思维，把握识别人工智能战争属性。
当前，国际竞争形势错综复杂，不确定因素所致的安全隐患陡增。军队必须拥有与维护国家安全、维护世界和平担当相匹配的军事能力。这要求我军把准尖端科技研发脉络，抓住人工智能快速发展契机，准确把握智能化向军事领域深度扩散渗透的趋势，从而有效应对未来战争形态变革中的各种风险挑战，推动国防建设跨越式发展，为实现中国梦、强军梦提供坚强力量保证，为和平与发展这一全人类共同愿望的实现贡献力量。（杨晓楠、马明飞作者单位：大连海事大学法学院）