2022年3月29日，蘭德公司網(wǎng)站發(fā)布報(bào)告，題為《Developing a Concept of Operations for Joint All-Domain Command and Control with an Embedded Role for Artificial Intelligence Applications（開發(fā)嵌入人工智能應(yīng)用的聯(lián)合全域指揮控制作戰(zhàn)概念）》，作者是蘭德項(xiàng)目部空軍現(xiàn)代化和部署項(xiàng)目主任，雪莉爾林格爾。報(bào)告要點(diǎn)如下：
一、研究的問題
（1）多域作戰(zhàn)（MDO）需要聯(lián)合全域指揮與控制 (JADC2) 能力的支持
現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)已經(jīng)超越了陸地、空中和海上的傳統(tǒng)作戰(zhàn)域，要求指揮官及作戰(zhàn)參謀超越傳統(tǒng)領(lǐng)域，在包括空間和網(wǎng)絡(luò)以及跨電磁頻譜領(lǐng)域進(jìn)行作戰(zhàn)計(jì)劃、指揮和控制。
未來(lái)的全領(lǐng)域戰(zhàn)爭(zhēng)和競(jìng)爭(zhēng)將對(duì)獲取信息的規(guī)模和速度、對(duì)信息的掌握以及對(duì)快速?zèng)Q策提出更高的要求，這些都是聯(lián)合全域指揮控制（JADC2）的關(guān)鍵要素。
但美國(guó)軍隊(duì)在規(guī)劃、調(diào)度、作戰(zhàn)中使用的很多遺留系統(tǒng)和基礎(chǔ)設(shè)施與這一現(xiàn)代化需求格格不入。同時(shí)考慮多域作戰(zhàn)的復(fù)雜性，軍事指揮官需要新的工具，包括基于人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)的工具。
（2）人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)的誘惑
最近在日益復(fù)雜的游戲中，人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)表現(xiàn)出了超越人類基線的能力。另一方面，國(guó)家對(duì)未來(lái)高端對(duì)抗中作戰(zhàn)需求的認(rèn)識(shí)也越來(lái)越清晰。尤其是結(jié)合星際爭(zhēng)霸游戲的AlphaStar，似乎預(yù)示著在戰(zhàn)術(shù)和作戰(zhàn)層面指揮控制中人工智能的應(yīng)用。
由于該人工智能算法是為真實(shí)世界、動(dòng)態(tài)、多域、大規(guī)模和高節(jié)奏作戰(zhàn)而開發(fā)的，因此需要選擇、評(píng)估和監(jiān)控其重要指標(biāo)，以衡量算法的性能、有效性和適用性。這些技術(shù)指標(biāo)包括效率（計(jì)算所需的時(shí)間和內(nèi)存）、可靠性（算法結(jié)果是否有效）、最優(yōu)性（算法是否針對(duì)預(yù)設(shè)目標(biāo)提供最佳結(jié)果）、穩(wěn)健性（在意外情況算法性能是否“優(yōu)雅”下降）、可解釋性（人類是否能理解計(jì)算結(jié)果的“原因”）和確信性（算法是否按預(yù)期運(yùn)行）
同時(shí)為了應(yīng)用人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，軍方必須了解技術(shù)應(yīng)用的具體作戰(zhàn)需求和指揮控制過程，并理解人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)的局限性。
（3）人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的障礙
首先是軍事文化，和商業(yè)的高風(fēng)險(xiǎn)高回報(bào)的文化不同，軍事文化是風(fēng)險(xiǎn)關(guān)切的。以數(shù)據(jù)共享為例，軍方往往關(guān)注數(shù)據(jù)安全，而商業(yè)上則重視數(shù)據(jù)開放。
第二個(gè)障礙是軍隊(duì)內(nèi)部數(shù)據(jù)的可獲取性。為了支持人工智能輔助決策，軍方需要統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理政策，并有足夠的IT資源來(lái)處理大量數(shù)據(jù)。因此，必須有一個(gè)支持收集、標(biāo)記、存儲(chǔ)、保護(hù)和共享數(shù)據(jù)的人工智能生態(tài)系統(tǒng)。管理上，這將依賴通用數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、明確責(zé)任機(jī)構(gòu)、完整性檢查和入侵防護(hù)措施。云計(jì)算和數(shù)據(jù)湖將是關(guān)鍵技術(shù)組件?？紤]到現(xiàn)有的軍事政策、文化、權(quán)限、預(yù)算和路徑，構(gòu)建這樣的環(huán)境以跨域和安全的方式提供大量數(shù)據(jù)將給聯(lián)合全域指揮控制帶來(lái)挑戰(zhàn)。
第三個(gè)障礙是需要對(duì)軍事作戰(zhàn)中心進(jìn)行重組，并對(duì)運(yùn)營(yíng)人員進(jìn)行培訓(xùn)。機(jī)器間通信的增加，再加上指揮與控制流程的自動(dòng)化，可能會(huì)導(dǎo)致運(yùn)營(yíng)中心的設(shè)施變化和人員配置變化，從而解放部分操作員來(lái)參與更多的認(rèn)知任務(wù)，如評(píng)估和完善可能行動(dòng)方案。需要對(duì)操作員進(jìn)行培訓(xùn)，勝任新的角色。也需要對(duì)規(guī)劃人員和決策人員進(jìn)行培訓(xùn)，以適應(yīng)單一領(lǐng)域到多域的思考模式轉(zhuǎn)變。
第四個(gè)障礙是軍事亞文化。考慮到作戰(zhàn)團(tuán)隊(duì)之間的亞文化的差異、計(jì)劃管理的差異以及授權(quán)方式的差異，即使是在一個(gè)軍種中，也很難整合天空、太空和網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的人工智能能力。
二、有效推進(jìn)的建議
情況可能比較復(fù)雜，障礙也很多，急需迅速向前推進(jìn)，需要即刻變革。如果將實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的步驟分解成可處理的問題，如果軍方清晰理解技術(shù)的可能性和局限性，就可以取得進(jìn)展。
（1）目標(biāo)不應(yīng)該是指揮控制的完全自動(dòng)化，而是指揮控制中有效人機(jī)協(xié)作。為此目的采取的步驟應(yīng)包括：第一，聯(lián)合全域指揮控制作戰(zhàn)概念（CONOP）的持續(xù)發(fā)展和優(yōu)先級(jí)；第二，在人工智能賦能指揮控制的過程中識(shí)別相應(yīng)的需求和機(jī)會(huì)。
（2）同時(shí)，有必要為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能生態(tài)創(chuàng)造條件，這意味著將武器系統(tǒng)和相關(guān)數(shù)據(jù)放入多域數(shù)據(jù)池中，供那些應(yīng)該能夠訪問數(shù)據(jù)的人使用，同時(shí)還應(yīng)用“零信任”等安全原則，以確保對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行彈性和可靠的管理。隨著人工智能軟件開發(fā)，需要在作戰(zhàn)試驗(yàn)環(huán)境中進(jìn)行測(cè)試，將其與指揮控制系統(tǒng)集成，再將其部署到作戰(zhàn)中心。功能可能會(huì)迭代——首先將有限的功能放入運(yùn)營(yíng)中心，然后組織用戶反饋，再快速更新。分析人員和專家需要探索作戰(zhàn)和操作概念，以促進(jìn)人機(jī)協(xié)作，為作戰(zhàn)人員使用人工智能技術(shù)建立信任，提高算法可解釋能力。在缺少商業(yè)需求的領(lǐng)域，可能需要針對(duì)性的軍事投資。
（3）當(dāng)前的人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)需要數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練。考慮到可能會(huì)缺乏真實(shí)世界的數(shù)據(jù)來(lái)完善這些技術(shù)，可以利用建模、仿真和演習(xí)來(lái)生成算法的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。但軍事領(lǐng)域的算法必須考慮真實(shí)世界中的不確定性——這對(duì)人和算法來(lái)說都是重要難題。
正如美國(guó)空軍參謀長(zhǎng)2020年8月所說，“加速變革，否則失敗”?，F(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)的當(dāng)務(wù)之急是向聯(lián)合全域指揮控制的推進(jìn)。需求是真實(shí)的，但需要為人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)設(shè)定符合現(xiàn)實(shí)的預(yù)期?，F(xiàn)有的一些指揮控制條件還有自動(dòng)化提升或人工智能提升的空間，但可能有一些指揮控制過程，從指揮員和技術(shù)的角度難以提升。正如美國(guó)眾議院軍事委員會(huì)主席和眾議員亞當(dāng) ·斯密（Adam Smith）在2021年9月談到聯(lián)合全域指揮控制時(shí)所說，“目標(biāo)是正確的，但不要低估了實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的難度。”
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