【深度】「人工智慧」在美國軍事中的現狀與發展

近年來，隨著科學技術的發展，在戰爭需求的強大推動下，戰爭形態正在發生深刻演變，同時也強烈牽引著軍事情報工作相關技術的創新發展。人工智慧技術作為被人們普遍認為是最有可能改變未來世界的顛覆性技術，在美國軍事情報工作中已經有了一定的應用。研究其在軍事情報工作中的當前運用及發展趨勢，可為我國軍事情報領域人工智慧技術快速發展提供借鑑與參考。

導語:

美國計算機和認知科學家約翰·麥卡錫及其同事在 1956 年達特茅斯會議上創造了 「人工智慧」一詞。在近十幾年人工智慧技術取得了高速的發展，人工智慧是指研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。從 20 世紀 50 年代至今，人工智慧技術的發展主要經歷了推理期、知識期和機器學習期三個研究階段。

近年來，在戰爭需求的強大推動下，軍事智能化的步伐日益加快，戰爭形態加速演變，對情報工作提出了更高的要求。但在當前信息技術主導下的數字時代，信息過載、分析師認知偏見、經驗主義、情報素材效用低下、數據類型複雜等問題廣泛存在。面對上述問題，前中央情報局情報副主任梅迪納稱，情報工作必須從根本上改變，才能在信息革命中倖存下來。人工智慧技術在情報工作的發展應用，將在很大程度上緩解此類問題，推動情報工作快速發展。

01·應用背景

1.1人工智慧技術的快速發展

近年來，人工智慧技術發展速度迅猛，在機器翻譯、無人駕駛、醫療診斷、物流配送、軍事作戰等應用領域均取得了實質性進展。隨著以 「阿爾法狗」為代表的人工智慧系統在人機圍棋大戰中多次戰勝世界頂級高手，人工智慧技術再次引起全世界的廣泛關注，被普遍認為是最有可能改變未來世界的顛覆性技術。全球掀起了新一輪人工智慧技術發展浪潮，各世界大國紛紛發布人工智慧技術戰略文件來進行頂層設計，謀劃搶佔新一輪科技革命的制高點。隨著技術的快速進步，人工智慧技術的使用必將更加普及，更加顯著地影響人類的生產生活方式。

1.2戰爭實踐的有效牽引

軍事智能化已成為新一輪軍事變革的核心驅動力，勢必會催生新型作戰思想，精簡戰場力量構成，改變傳統作戰方式，影響戰爭制勝機理。但準確、實時、不間斷的情報作為謀取信息優勢和爭取戰爭主動權的基礎地位不會變，同時又要求情報保障作戰必須更快、更準、更連續。隨著大數據、雲計算和深度機器學習等新技術的出現，人工智慧技術在數據信息搜集、挖掘、融合、儲存和處理方面取得極大進展。鑑於日益繁雜的戰場形勢對將人工智慧技術用於支持軍事情報工作的需求愈發強烈，人工智慧技術在軍事情報領域中的應用已經進入到持續爆發期。

1.3情報工作的現實需求

在當前的網絡數字時代，陸、海、空、天、網等多維空間內每分每秒都誕生著海量數據，情報分析員每天都要處理大量關於個人、非國家行為體和國家的數據信息。以圖像分析為例，據悉，20 名分析師在 24 小時內持續工作所能處理的數據，不到一臺美國空軍用於城市監視的廣域圖像傳感器所收集到的 10%，大量勞動力被海量數據所淹沒。

美國 《福布斯》雜誌發表題為 《重新定義軍事情報：戰場上的大數據》一文指出，自 「9·11」以來，無人機和其他監視技術的數據量增長了1600%，分析數據信息就像在高速的消防帶中飲水一樣困難，需要開發具備智能功能的新軟體用於數據的獲取和分析。美國陸軍中將麥可·奧茨曾說， 「數據並不缺乏，缺乏分析。」，因此，如何利用現代信息技術和人工智慧技術，提高情報分析處理的自動化程度和效率，成為當前情報工作面臨的重點問題。現實需求是推動技術發展的強力 「催化劑」，相較於人工分析處理數據信息，人工智慧技術在海量數據分析中具有絕對優勢，如通過圖像理解、生物識別技術和深度機器學習能力對收集圖像進行處理分析，高質量地實現圖像自動識別和目標提取，從而減輕人類的工作量。

02·應用現狀

高科技主導下的現代戰爭，交戰雙方的核心競爭發生在認知領域，誰具有信息優勢，誰就佔據了戰場主動權。與人腦相比，人工智慧技術具有反應迅速、儲存量大、響應主動且不受體力限制的優勢，可以極大提高情報工作的效率，確保情報工作成果精準化並實現情報工作流程的智能化。下面對人工智慧技術在美國軍事情報工中的當前應用現狀進行梳理總結。

2.1編織智能偵察網絡，拓寬多源情報搜集

眾所周知，情報分析最可靠的形式是全源情報，即 「將情報和所有相關來源的信息整合起來，以分析影響作戰的情況或條件」。從近幾場局部戰爭來看，為了搜集更多的數據信息，美軍不遺餘力地在陸、海、空、天、網等多維空間編織各類智能偵察網絡，基於智能傳感器技術的軍用無人系統更是大量投放戰場，在戰場上發揮了重要作用。美國擁有的空中無人系統多達 8000臺，海上水中無人系統 6000 臺，地面無人系統超過 1. 2 萬臺。在阿富汗和伊拉克戰爭期間，美軍為了佔據信息優勢，對敵實施快速打擊，在太空投入了包括 「鎖眼」「大鳥」和 「大酒瓶」等100 多顆衛星在內的太空偵察系統; 在空中將「全球鷹」「空中幽靈」「捕食者」「先鋒」和「死神」等先進的無人機及偵察直升機大量投放實戰; 在海上和水下，美軍也大量設置了各種無人潛航器和自動識別系統，能夠在敵方海軍基地和港口實施水下監視和跟蹤，這些系統已成為美軍行動中不可或缺的一部分。

在網絡空間搜集情報也是美軍獲取信息的重要手段。前中情局職員愛德華·斯諾登披露了「稜鏡」計劃，該計劃旨在通過遠程電腦終端實施絕密電子監聽，其實質就是利用智能網絡技術在網絡空間內搜集各種情報， 「稜鏡門」事件印證了美國情報戰火在網絡世界早已蔓延開來。美軍通過網絡，使用計算機病毒、木馬程序和邏輯炸彈等智能網絡武器實施網絡攻擊活動，以手中的鍵盤潛入到世界各個國家的電腦網路，並且根據當前任務驅動，有重點地對一些國家的政府主幹網絡、軍事網站、軍事研究機構和軍事論壇進行全時監控瀏覽，完成情報搜集、摧毀和破壞等使命任務。如在協助美伊聯軍收復摩蘇爾的戰役中，網絡司令部參戰分隊通過網絡大量搜尋 「伊斯蘭國」及其支持者在郵箱和社交媒體中暴露的目標信息，使用快速定向技術進行定位配合美軍實施點殺，對藏匿於摩蘇爾的 「伊斯蘭國」頭目巴格拉迪進行了至少 4 次精確定位偵察，卻因「戰術配合而非技術原因未能實現斬首」。在美國 「網絡風暴」和 「網絡衛士」等常規演習中，網絡分隊通過發送智能網絡 「釣魚」電子郵件，搜集掌握假想敵 「目標屬性、規模和威脅水平」，並通過傳送惡意文件謀求獲取更加詳細的目標信息。其低成本、戰術級、潛隱性、收效高的特性，令網絡空間成為美軍偵察和搜集情報的重要來源。

軍事衛星搜集情報

2.2運用先進智能系統，提高情報分析效率

目前，人工智慧技術在情報分析應用中發揮作用比較明顯的當屬以專家系統、知識圖譜、數據挖掘、機器學習等為代表的智能技術。就專家系統來說，它是一個以情報領域的專家知識與經驗為基礎的智能電腦程式系統，利用知識庫中情報專家的知識和情報專家解決問題的方法和思維來處理該領域問題。同時，該系統可引入深度學習算法，隨時人機互動，完善知識庫儲備，並具有自主學習和糾錯能力，能夠在應用實踐中不斷完善自身能力，主要作用為語音理解、圖像分析、事物分類、診斷預警和計劃生成。這類智能系統在軍事情報分析中的應用廣泛，大幅提高了情報分析效率。

此外，美國國防部算法戰跨職能團隊使用深度學習和神經網絡技術為部隊開發用於目標探測、識別與預警的計算機視覺算法，該小組於2017 年 12 月部署到中東，顯著提高了對無人機收集視頻的 「處理、利用與分發」能力，支持輔助美軍挫敗 「伊斯蘭國」的行動。由美國空軍提議研發的數字企業多源開發軟體(MEADE)能夠直接回答問題或通過與用戶交互，協助引導情報分析人員找到答案，並作為虛擬助手幫助情報分析師處理海量數據信息。

美國 《人工智慧技術與國家安全》報告指出，對於社交媒體的數據監測、分析以及篩選是美國國家安全的重要保障之一 。藉助數據挖掘技術，對網絡空間內海量信息進行關聯分析，從而獲得與國家安全、恐怖活動相關的情報。為了應對 「9·11」事件以來在世界範圍內頻發的恐怖事件，美國 「人工智慧暗網」項目通過收集網絡空間內國際恐怖組織在網站、論壇、聊天室、博客、視頻、虛擬世界等產生的 「所有」網絡內容，用多語言數據挖掘、文本挖掘和網絡挖掘技術執行連結分析，成功預測和破獲了近百起恐怖主義襲擊危險。

此外，由美國水晶球公司開發的大數據分析「哥譚」平臺已被美國情報界廣泛使用，該平臺可以幫助組織合併、管理、保護和分析大量數據，對語義、時間、地理空間和全文本進行分析。「哥譚」平臺把人工智慧算法與強大的引擎融合在一起，形成具有精準搜索和挖掘功能的智能搜尋引擎，可對信息進行深度挖掘，然後通過人工智慧算法在數據之間進行關聯分析與預測，該平臺在 2011 年美軍擊斃賓·拉登的行動中和阿富汗戰場上發揮了重要作用。

2.3利用智能防護軟體，有效進行網絡安防

在全球網絡信息化程度高速發展的大背景下，具有隱蔽性、複合型、針對性、多路徑性特點的惡意軟體、漏洞後門、分布式拒絕服務攻擊和高速持續威脅攻擊日益增多，不斷增長的網絡攻擊和入侵使各國軍政機構面臨巨大風險。美國前國家安全局局長兼美國網絡司令部司令邁克·羅傑斯上將曾指出，「人工智慧技術和機器學習是網絡安全的基礎。」

基於人工智慧技術代理、神經網絡應用、專家系統、深度學習的人工智慧技術安全工具已廣泛用於網絡防禦，並發揮了積極作用。如由賽門鐵克軟體公司研發的目標攻擊分析工具能夠在各個端點發布可疑活動並整理該信息，以確定每個操作是否有隱藏的惡意活動，可用於發現隱身、針對性和高速持續威脅的攻擊。2010 年，美國國防高級研究計劃局在 Intercept X 工具中創建了第一個網絡基因組程序，以揭示惡意軟體和其他網絡威脅的 「DNA」，還可利用行為分析來限制新的勒索軟體和啟動記錄攻擊。IBM 公司研發的QＲadar Advisor 軟體具備自動調查事故，通過認知推理提供關鍵見解，識別高優先級風險並加快響應周期，能夠幫助安全分析師評估威脅事件，以降低應對威脅事件帶來風險的能力。

2019 年 1 月 14 日，美國防部發布公告稱，陸軍的阿伯丁試驗場正在研究人工智慧技術如何保護戰術網絡和通信免受網絡攻擊，加強利用機器學習來自動檢測網絡漏洞，確保自動化網絡決策，對以前未知的惡意軟體和網絡攻擊作出自適應反應，推動人工智慧技術在網絡防禦中更廣闊的應用。同樣，美國國防高級計劃局明確表示，將在網絡安全智能化方面加大投入力度，設計出可以自動攻擊其他系統同時可以自我防禦的程序，目前開展的研究社會工程主動防禦項目和人機探索軟體安全項目,就是其 中優秀的代表。

網絡安防

2.4依託各類智能手段，有效進行情報欺騙

《孫子兵法》曰: 「兵者，詭道也」。情報欺騙一直是戰爭傳統而重要的工具。信息化條件下，情報欺騙性質沒變，但模式已經發生了很大的變化。近年來，基於神經網絡技術的 「深度偽造」開始嶄露頭角，使偽情報製作變得相當簡便。該軟體通過向計算機提供算法學習來模仿人的面部表情、習慣和聲音，將虛假視頻與假音頻結合起來，散播虛假消息，讓他們說出想要的任何內容。同樣，生成合成圖像、文本和音頻的功能可用於在線冒充他人，或通過社交媒體渠道分發人工智慧技術生成的內容影響公眾輿論。

情報機構可以利用這項技術通過 「合成人」製造謊言和混亂，有效利用情報欺騙傳播輿情、誇大事實、煽動民眾、製造恐慌，同時還可以利用各類網絡智能武器實施信息詐取和情報欺騙。例如美軍兩款代號為 「野蜂」和 「病毒步槍」的智能網絡兵器可無線監測電腦電磁輻射、自動識別出無線網絡信號，通過 「鯨吞式解碼攻擊」或強行無線 「寫入」病毒的方式控制目標電腦，進而發送欺騙信息，實施情報欺騙，誤導對手。俗話說:「眼見為實、耳聽為虛」，但是現在眼見未必為實。

03·發展趨勢分析

隨著人工智慧技術不斷向前發展，其在美國軍事情報工作中一定會有更廣泛的發展應用，但同樣也面臨著各種各樣的問題與挑戰，未來前景及發展走向仍需要密切關注。

3.1加強統籌規劃，提高發展速度

近年來，美國國防部、各軍種和情報界通過制定方針政策、成立專門負責機構、加大資金投入、注重軍地部門合作和注重人才培養等舉措不斷推動人工智慧技術應用在情報工作中的發展壯大。2017 年 7 月，美國國防高級研究計劃局發布《人工智慧與國家安全》報告，稱 「人工智慧的未來進步有可能成為一種變革性的國家安全技術」，鼓勵情報工作與人工智慧技術相結合，擴大情報界對人工智慧技術的應用。2017 年，僅中央情報局一家就同時與工業界開展了 137 項人工智慧技術項目的研究開發。2019 年 1 月 26日，美國國家情報總監辦公室發布《運用機器強化情報計劃》，旨在通過人工智慧、流程自動化和情報界官員強化技術維持美國的情報優勢，即「AAA」戰略。該計劃是美國情報界首份指導人工智慧技術應用於情報領域的國家戰略，有助於情報界在各方面與人工智慧技術的融合，推動情報界在組織機構和行為方式上發生巨大變革。人工智慧技術已經成為美國情報工作更新升級的強大動力，未來一個時期必將成為人工智慧在情報領域的高速發展階段。

3.2明確未來方向，注重人機協作

人類和人工智慧系統只有實現 「人 + 機」的協同作戰，才會產生 「1 + 1 ＞ 2」的功效。自2016 年 《國家人工智慧技術研究和發展戰略規劃》發布以來，美國關於人工智慧技術的各類會議、研討會和工作組均把人機協作放在優先位置。2019 年美國政府更新發布的 《國家人工智慧技術研究和發展戰略規劃》著重強調開發補充和增強人類能力的人工智慧技術系統，更加關注未來的工作。無論是裝備還是人員，通過人工智慧技術的數據評析後都會得到更強大的功效加成，但完全脫離開人類指導檢驗的人工智慧技術就像是無源之水、無根之木。人始終是軍事情報工作的主體，人機協作也將成為人工智慧技術在未來軍事情報工作中發展的方向。

人機協作

3.3健全法規體系，保證有效監管

任何新技術的發展都會帶來史無前例的監管難題，人工智慧技術也不例外。據 《人工智慧:美國的態度和趨勢》報告披露，美國民眾在一份對未來十年內可能對其造成困擾的事件進行排序的調查問卷中，把不斷削弱的數據隱私和日益複雜的網絡攻擊排在了第一位。鑑於人工智慧技術使用的廣泛性，利用人工智慧技術廣泛收集普通公眾的個人信息用於情報分析，存在著明顯的侵犯隱私和應用範圍擴大的問題，容易引發安全問題和社會爭議。美國政府一直對人工智慧技術的廣泛應用和相關監管框架保持高度關注，並在自動駕駛等特定領域出臺了一系列監管政策與措施，實踐卓有成效。2019 年 4 月 16 日，美國中情局前副局長麥可·莫雷爾與胡佛研究所高級研究員艾米·澤加特聯名發表文章，警告美國情報機構必須應對技術進步帶來的新情況，否則將 「註定失敗」。預計美國將很快成立專門針對人工智慧技術在情報領域運用的監管機構，並制定相應法律、政策並研發安全標準和規範，儘快參與到人工智慧技術在情報領域運用的監管與執法中去。

3.4提升風險意識，克服潛在挑戰

人工智慧技術在美國軍事情報領域已經有了初步應用，但同樣面臨許多挑戰。如軍用人工智慧技術系統目前透明度不高，很難理解中間的推演過程; 基於人工智慧技術的情報分析結果難以獲得決策者的信任，這也是今後人工智慧技術情報項目開發者所面臨的一大挑戰。軍事行動具有高風險這一特性意味著運用的人工智慧技術系統需要極度穩健可靠，但現在大部分人工智慧技術培訓的測試是基於學習大量的訓練數據，容易受到輸入數據難以察覺的操作影響，輸入的數據是否安全衛生，數量是否充足，都是影響結果的重要因素。人工智慧最大的 「剋星」當屬來自人類的欺騙或 「誘導輸入」，哪怕只是照片被放錯位置，一張坦克的照片就可能被誤判為汽車，但人眼就很容易辨別出個中差異。此外，人工智慧技術還面臨著來自黑客攻擊、技術複製和惡意使用的危險，甚至可能危害到國家安全。

「人工智慧」在美國

尾聲

雖然人工智慧技術已在情報領域得到了廣泛應用，但是，鑑於人們正在為人工智慧技術尋找預防和應對 「欺騙」的方法，我們不能過於樂觀，但也不能簡單忽略挑戰的嚴肅性，同時更不能杞人憂天，過度放大風險來阻礙技術發展。當今時代，人工智慧技術在情報領域的運用機遇與挑戰並存。