2020年7月13日，蘭德公司發布研究報告《保持人工智慧和機器學習的競爭優勢》（Maintaining the Competitive Advantage in Artificial Intelligence and Machine Learning）。該報告從組織計劃、文化、結構三個方面對中國和美國的人工智慧戰略進行了比較分析，認為兩國在實施人工智慧發展戰略的多個方面中各有優劣勢，美國的主要目標是保持在人工智慧領域的領先地位。報告還站在美國空軍（USAF）的角度，提出了空軍維持人工智慧優勢的若干建議，即建立人工智慧路線圖，促進人工智慧軍事應用，推進認證、驗證、測試和評估（VVT&E），開發新的戰術行動理念。
一、引言
人工智慧技術很有可能在未來的武裝衝突中作為重要的力量倍增器。事實上，中國已經將人工智慧視為增強國家競爭力、保衛國家安全的關鍵，並且提出了以大量投資為基礎、全社會共同實施的國家人工智慧計劃。該計劃設定了一系列裡程碑目標，要在2030年使中國成為世界人工智慧創新中心。如果該計劃成功，中國將超越美國及其盟友的軍事優勢地位。
在發展人工智慧以及反擊中國侵略性地尋求技術優勢的挑戰方面，美國政府特別是美國國防部和美國空軍，可以採取一些行動、姿態、能力的發展選項。美國政府應當在人工智慧的許多方面加快投資和政策實施，為人工智慧在美國商業、學術和政府部門中的發展提供支持和保護，要確保美國空軍掌握凌駕於中國之上的軍事人工智慧前沿技術。
二、國家人工智慧戰略
任何可行的國家戰略必須有清晰的目標、合適的資源、適當的機制和方法、處在有能力的領導指引之下。
中國
1、領導和目標
中國的國家人工智慧戰略是在國家主席習近平的命令下制定出來的。習近平將人工智慧視為最高優先事項。在領導體系的頂端，是中共中央政治局、國務院；國家科技體制改革和創新體系建設領導小組負責總體計劃和協調。中國人工智慧戰略的首要目標是建立和維持一個國家人工智慧技術體系，在三個時間階段實現智慧經濟、智慧社會和強大國防：（1）到2020年中國追趕上人工智慧世界領導者，（2）到2025年中國實現人工智慧基礎理論的重大突破，（3）到2030年中國進入世界領先水平。
2、機制、方法和資源
中國的戰略有三個關鍵機制，其中最主要的是中央層面的規劃：2017年7月啟動的中國人工智慧戰略，是整個國家體制（包括中國共產黨、解放軍、國家）廣泛參與的一場運動。該戰略要求大範圍的官僚機構協調，包括黨-政-軍三方協調，以及人工智慧的科研-軍方-商業三方面協調。實現戰略有6個明確的方法：國內人工智慧研發；大學和科研機構合作；國際投資；併購收購；國內和國際招募科技人才等。該戰略尋求廣泛利用各種資源，如大量用戶數據、巨大財政投入、足夠多的硬體、全國的研發基礎設施，以及活躍的商業群體。
美國
1、領導和目標
2018年5月，白宮發布了一個資料單，勾畫了政府範圍內高優先級的人工智慧項目。《2019財年國防授權法案》建立了關於人工智慧的國家安全委員會。該委員會的目標和職責是提出必要的方法和途徑，促進人工智慧、機器學習和相關技術的發展，全方位地滿足美國國家安全和國防的需要，為國家配備應對國家安全需要（包括經濟風險、國防需要以及其他委員會界定的安全風險）的手段。
情報界和國防部最近為商業部門召開了行業主題日，表達了它們對於商業界的特殊需要和需要填補的技術空白。情報部門和軍方都在努力將人工智慧融入其行動之中，利用人工智慧技術獲得戰略優勢地位。例如，情報界提出了《以機器增強情報》計劃，國防部建立了「聯合人工智慧中心」。
2018年9月，國防高級研究計劃局（DARPA）宣布啟動20億美元，開發下一代人工智慧技術，為超過20個項目提供支持，旨在探索最先進的人工智慧技術，推進第二代人工智慧技術進入語境推理能力階段。
2、機制、方法和資源
2020年初，「國家網絡、信息技術、研究與發展協調辦公室」在多個信息技術項目領域啟動了研發資金，包括智慧機器人和自主系統。
2016年5月，歐巴馬政府呼籲提升政府對人工智慧的使用，以提高對美國人民的政務效率。他建議聯邦政府探索在工作中使用人工智慧提升工作能力。目前還不清楚歐巴馬的建議是否在川普政府得到實施。由於川普政府未能為人工智慧發展提供足夠的資源而被批評，2019年初他籤署了一項行政令，加速人工智慧發展。許多政府機構也啟動了自己的項目，旨在開發新的人工智慧應用。為了維持美國在該領域的領先，DARPA啟動了《電子復興計劃》，旨在開發新的技術，這些技術可以被私營企業商業化。2018年，美國政府建立聯合人工智慧中心，具備預算和授權，可以為人工智慧發展設定限制、監督機制和倫理邊界。國防部從2017年起舉辦了年度人工智慧行業日，聚集私營企業和軍方官員，共同探討人工智慧在軍事領域的解決方案。
2018年7月，DARPA發布《人工智慧探索》項目。該項目包括一系列高風險、高回報的計劃，研究人員將在18個月時間內建立具有靈活性的新型人工智慧理念。該項目是DARPA多年投資超過20億美元的下一代人工智慧戰略的關鍵部分。此前，美國國家人工智慧戰略是指2016年10月由歐巴馬政府國家科學技術委員會發布的《國家人工智慧研究與發展戰略計劃》。2019年2月，川普政府發布其人工智慧戰略《第13859號行政令》。
國防部對人工智慧研發的支持，可以追溯至20世紀50年代。在歷史上，這些支持扮演著重要的作用。然後，國防部對人工智慧的支持並不總是如此堅定，它也曾經因為預期與現實的巨大落差而撤出該領域。這種撤離是錯誤的，然而目前國防部對於人工智慧的行動計劃正在重蹈歷史的覆轍。
三、兩國人工智慧戰略比較
國家人工智慧計劃比較
中美兩國都提出了極具雄心的人工智慧戰略。其中，中國在領導力以及全國動員方面更加厲害，可以集中大量資源、集中力量實現中國共產黨確立的目標。
中國和美國誰能實現目標，取決於中國能否抓住其先發優勢，以及美國能否利用好其現有的世界領先地位。每一個國家都必須克服兩個挑戰：（1）建立和維持政府官僚機構、商業部門、學術界的協調水平。中國在這方面稍佔優勢，可以充分發揮商業部門的活力。但美國在將人工智慧技術用於軍事方面更佔優勢。（2）保持聚焦。人工智慧技術是分散的，目前沒有關於人工智慧的確切定義，集中所有的科研和衡量進度都是困難的。中國可以克服這一挑戰，因為中國至少已經確立了人工智慧的優先領域。美國可以在基礎研究領域克服這一挑戰，因為美國政府具備承擔可持續基礎研究工作的歷史傳統。
文化比較
整體而言，在實施國家人工智慧戰略時，文化因素是美國得以取得勝利的原因之一。（1）在一個以結果為導向、高度信任的社會環境下，實施人工智慧戰略更加順利。（2）美國更容易將人工智慧投入軍事應用，人工智慧更簡單地融入美國軍隊容納風險的文化，即傾向於指揮下級，而非控制下級。（3）在科學家和技術研究人員當中，美國的研發文化鼓勵創新，但中國的文化傾向於遏制本能和創新。（4）美國的研發體制具備更清晰的認證、驗證、測試和評估（VVT&E）流程，而中國沒有這樣的流程。（5）中國的人工智慧戰略具有巨大的財力支持，但卻受制於中國社會流行的貪汙腐敗文化。雖然美國的資金較少，但嚴格監管和財政監督意味著財力更不容易被浪費。
結構比較
整體而言，結構因素方面無法看出哪個國家更勝一籌。在實施人工智慧戰略時，中國高度集中化的體制可能更有優勢，但這又受制於中國嚴重的官僚煙囪效應。儘管美國的政治相對去中心化，但一個跨機構協調體系可以幫助其抵消中國在這方面優勢。
在軍用人工智慧方面，中國有具備一定的優勢。軍民融合備受關注，但解放軍保守主義的官僚體制是軍民融合有效性的阻礙。而雖然一些美國的人工智慧公司試圖以倫理為由，通過拒絕合作的方式，阻止美國政府將人工智慧用於軍事領域，但許多其他公司仍熱切希望獲得國防或政府合同。
在數據方面，中國也看起來具備優勢。中國幾乎沒有法律或倫理上的數據共享障礙，但一個瀰漫隱秘文化的體制抵消了這種優勢。中國是一個低信任的社會，煙囪林立是中國官僚機構的一個嚴重問題，因此在中國共享信息和數據其實並不是那麼容易實現的。而美國也有著著名的法律和倫理障礙，阻止數據的廣泛共享。
未來舉措
在中國，科技創新面臨著突出的文化和結構性阻礙。然而，最高領導層意識到了這些阻礙，正在採取一些措施克服這些障礙。其中，最重要的舉措是2015年啟動的國防體系組織改革，形成適合創新的文化和結構是當前中國最大的挑戰。
儘管美國的文化和結構也是其人工智慧技術創新的挑戰，但這些因素在更大程度上也是美國的優勢。對美國而言，可以利用冷戰期間建立的國家安全相關科學研究體制，如國家實驗室網絡，形成新的前沿商業人工智慧行業結構。
四、對策建議
通過制定人工智慧路線圖進行預期管理
為了幫助美國空軍（USAF）實現人工智慧應用落地，建議其建立前瞻性的人工智慧路線圖。該路線圖應當包括三個階段：近期（1-2年），中期（3-5年），長期（6-10年）。
（1）包含一個詳細的、有重點的，在每個階段都可以實現的應用清單。
（2）對每個應用，明確其行動需求。
（3）對每個應用，提供一個向行動過渡的計劃，包括測試和評估。
（4）對每個應用，列舉當前人工智慧技術的不足，在未來需要將其開發成熟。
（5）對每個不足之處，提出可能的建議舉措，解釋它們為什麼能夠成功。
（6）對每個不足之處，提出研發需求，作為發起提案的基礎。
（7）對每個應用，提供一個關於將其開發成熟所需總成本的初步數量級評估。
在國防部控制下建立工程通道
為建立和維持人工智慧開發應用的競爭優勢，美國空軍和國防部需要大量經過高級培訓的工程師。國防部工程師需要持續工作，並且與國防部項目經理、操作人員緊密合作，需要充分的數據，以便：
（1）分析需求。
（2）為人工智慧戰爭行動理念開發出設計、測試、評估技能。
（3）策劃國防部專用的人工智慧系統。
（4）對從實驗室到野戰部隊的國防部人工智慧系統開展認證、驗證、測試與評估（VVT&E）。
為人工智慧技術建立和定製認證、驗證、測試與評估技術
1、認證和驗證
認證（Verification）和驗證（Validation）是指集中評估一個人工智慧系統質量的兩種途徑，前者是指滿足質量規格，後者是指滿足既定用途。在人工智慧系統的設計過程中，可能出錯的地方包括：
（1）避免副作用（side effect）。人工智慧系統在追逐其目標時，可能是思維簡單的，有時候在其他領域引發並不直接相關的問題。這類問題可以通過建立一個仔細、細微差別的目標函數來解決。
（2）避免「獎勵黑客行為」（reward hacking）。人工智慧系統有時候存在實現其目標函數的快捷方法，這可能產生無用或不符合初衷的行為（即獎勵黑客行為）。與避免副作用類似，這類問題也可以通過適當地界定一個目標函數來解決。
（3）可伸縮監督（scalable supervision）。過於簡單的目標函數可能導致消極的副作用或者「獎勵黑客行為」，這些目標函數過於複雜或者需要過長的時間去評估，這使得人工智慧系統的評估行動過程陷入困難。
（4）安全探索。人工智慧系統通過嘗試和錯誤來學習，它應當被阻止嘗試危險事情。對於掃地機器人而言，應當指示其在試驗新的清掃技能時，不要在電子設備附近使用溼拖把。
（5）分布轉型的魯棒性（Robustness to distributional shift）。如果人工智慧系統遇到的現實世界信息或環境與其訓練中遇到的數據和環境不同，它的行為可能不是最優或者甚至是破壞性的。當現實世界可能與訓練環境存在統計性差別時，設計人員應當小心謹慎。
2、測試和評估
有效的測試和評估系統是給予美國軍方人員對人工智慧系統必要信心的關鍵。然而，當前國防部的測試和評估系統並未有效地被用於證明自動化系統的可靠性：（1）隨著時間推移，機器學習系統改變其行為，當前的國防部測試和評估流程並未設計用來應對這些新出現的行為。（2）國防部的測試類別並未用於反映大規模複雜性、開放性和不可預測性，以及自動化平臺所處的對抗性環境。（3）當前的政策將操作人員表現和系統分開考慮，而未評估其能力是否滿足其共同的目標。（4）國防部認證和驗證集中於在開發的最終階段廣泛評估整個系統，而未評估開發過程中的組件部分。（5）當前的測試評估流程嚴重依賴舊平臺的評估，給自動系統造成前所未有的問題。
為採用人工智慧技術的新行動概念建立發展、測試、評估流程
1、戰爭遊戲和行動理念
歷史上，決定性的軍事創新需要較高的技術水平，能夠將新技術進行整合，並且明確技術將被如何用於戰場的組織更容易成功。因為大多數人工智慧背後的基礎技術對於美國和中國而言都是可得到的，並且因為兩個國家都在同步形成相似的新型組織結構，美國必須制定更高級的行動理念，保持在人工智慧應用領域的決定性優勢。
開發此類理念的一個途徑是分析性（analytical）的戰爭遊戲。在過去，此類遊戲幫助美國軍隊提出新的行動理念和學說，使美國將新的技術變為軍事上的決定性優勢，例如航空運輸機和核武器。最佳的理念又可以被提煉出來，成為評審空軍參謀人員的學說白皮書，並且在野戰實驗中開展進一步評估。
2、整合進入多域行動
美國陸軍和海軍陸戰隊開發了多域行動（MDO）理念，以有效地應對在所有6大域（天空、陸地、海洋、太空、電磁、網絡）給美國軍隊帶來新威脅的對手，應對可能對美國部隊發動遠距離襲擊的對手，應對可能在灰色地帶開展行動的對手。這一理念要求美國部隊建立新的能力，包括在與敵人在灰色地帶競爭，以及應對灰色地帶衝突升級的準備，以及通過確保戰區足夠供應、快速向該地區投送部隊的部隊姿態（force posture）調整行動。MDO假設美國需要建立一個彈性的能力，當被敵軍包圍並且面臨對抗性的空戰環境以及在不同域啟動協同行動時，能夠在任何域利用窗口優勢影響其他域。
3、一些為多域行動提出的人工智慧使能的空軍戰術理念
為了有效地響應新的威脅環境，MDO為美國聯合部隊假設了4個關鍵的理念：競爭、部隊姿態調整、彈性、交叉能力。相應地，美國空軍可以通過使用4個由新的人工智慧驅動的自動系統的戰術理念，對MDO作出新的重大貢獻。這每一個戰術理念都是符合MDO信條的。
第一個戰術理念是智能情報、監視和偵察（ISR）數據處理，支撐「競爭」信條。情報和監視理念可以使用人工智慧驅動的算法，從ISR資產（圖像和信號情報）中得到的數據進行篩選。新興的、在從過去主要的衝突爆發數據上建立的人工智慧早期預警算法將能夠比人類分析師更早地發出預警信號。
第二個戰術理念是人工智慧驅動指揮與控制，支撐「部隊姿態調整」信條。這一戰術理念將使用人工智慧驅動的指揮與控制和後勤系統，與美國空軍作戰中隊投入戰區的行動快速協同。
第三個戰術理念是自動武器盾牌，支撐「彈性」信條。這一理念涉及使用美國空軍無人操作、自動化的巡航平臺提供基本的近空支持。
第四個戰術理念是人工智慧優化，這是一個面向指揮與控制的概念，支撐「交叉能力」信條。這一理念將使用人工智慧驅動的動態任務計劃軟體，完成當前戰役階段。
4、通過野戰實踐測試新理念
最近公開的國防出版報告暗示美國陸軍已經確定了在野戰實踐中測試MDO理念的最佳方式。這些測試將避開狹隘的「概念驗證」實踐，狹隘的測試即在特別訓練的測試單位進行，而非將試驗性的MDO信條融入常規單位的常規訓練以考察這些信條是否切實可行。這些方式在陸軍實施開來，美國空軍也應當改變傳統的「概念驗證」方式，測試新的人工智慧驅動的戰術理念，爭取在未來某一天將這些理念嵌入MDO。
新的戰術理念有賴於通過正在研發階段的人工智慧系統和軟體發揮高水平的性能。這些理念也有賴於任何層級的空軍人員尚未使用過的新型戰術、技能和流程。為了在野戰實踐中測試這些理念，美國空軍單位最好接受特別的關於新的人工智慧戰術、技能和流程以及系統的訓練，以便在常規訓練之外開展特定的、高級定製的「概念驗證」試驗。
轉自丨賽博研究院
譯者丨黃紫斐
研究所簡介
國際技術經濟研究所（IITE）成立於1985年11月，是隸屬於國務院發展研究中心的非營利性研究機構，主要職能是研究我國經濟、科技社會發展中的重大政策性、戰略性、前瞻性問題，跟蹤和分析世界科技、經濟發展態勢，為中央和有關部委提供決策諮詢服務。「全球技術地圖」為國際技術經濟研究所官方微信帳號，致力於向公眾傳遞前沿技術資訊和科技創新洞見。
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