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为什么说军事智能将是一个由人机关系来定义的智能体系?

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军事智能的本质在于“人谋”与“机速”的耦合——人赋予目的、伦理与创造,机器提供尺度、速度与耐力;二者互为镜像、互为边界,因此整个体系的能力上限由人机关系的质量定义。未来战争里,首要挑战是“信任摩擦”:算法黑箱、敌我数据污染与拒止环境会使人对机器产生怀疑,导致协同节奏断裂;其次是“认知过载”,机器在毫秒级推演出海量选项,指挥员需在高压下快速校验并承担责任,极易陷入决策瘫痪;第三是“伦理回环”,授权层级、目标识别与附带损伤的算法判断必须随时可追踪、可撤销,否则一旦出现不可接受的误杀,整个协同链条将被政治与舆论瞬间熔断。

一、为什么说军事智能将是一个由人机关系来定义的智能体系?

军事智能之所以被视为一个由人机关系定义的智能体系,主要原因如下:

1、人的不可替代性

军事战略的制定和重大决策需要人的全局视野、价值判断和伦理考量。指挥者根据作战目的、敌方动态和战场环境,合理配置有人和无人力量,灵活调整战术,这是机器难以完全替代的。战场瞬息万变,突发情况层出不穷。人类具备的直觉、创造力和应变能力,能够迅速做出非程序化的决策,应对未知挑战,弥补机器的局限性。

2、机器的优势与辅助作用

机器能够快速处理海量数据,进行精确的情报分析和目标识别,提供实时的战场态势感知,为指挥员的决策提供有力支持。无人机、无人战车等智能装备能够执行侦察、监视、打击等任务,减少人员伤亡,提高作战效率。它们在速度、精度和耐力方面具有显著高效优势。可穿戴设备、外骨骼等智能装备可以增强士兵的体能、感知能力和信息获取能力,使人机协同作战效能最大化。

3、人机协同的必要性与优势

人与机器各有优势,人机协同能够充分发挥两者的长处,弥补彼此的不足,形成强大的作战合力。人机协同作战可以实现信息的高效共享、决策的快速制定和任务的无缝衔接,提高作战效率和精准度。未来战争将更加智能化、信息化,人机协同作战是应对复杂战场环境、赢得战争胜利的关键。

4、伦理与安全考虑

积极完善人机伦理准则,确保人对智能武器的控制权,防止技术滥用和失控,避免给人类带来灾难。在发展军事智能的同时,更需要注重人的因素,防止过度依赖技术,保持人在战争中的主体地位。

简言之,军事智能的发展离不开人与机器的紧密合作。人机关系是军事智能体系的核心,只有实现人机的高效协同,才能充分发挥军事智能的潜力,适应未来战争的需求。

二、未来战争中人机协同的主要挑战有哪些?

未来战争中人机协同的主要挑战包括技术、作战、伦理和法律、人员素质等层面。

在技术方面,首先是智能系统的透明度和可解释性不足,如黑箱问题,AI决策过程不透明,人类难以理解其推理逻辑,导致信任危机。还有责任归属问题,出现误判或事故时,难以界定责任在开发者、操作员还是算法本身。其次是人机交互的效率和准确性,现有交互方式复杂低效,无法适应快速变化的战场环境,另外,大量数据涌入容易造成信息过载,人类难以快速处理,可能导致决策延迟或错误。最后是系统的可靠性和安全性,智能系统可能出现故障或被敌方干扰,影响作战效能,此外,AI系统易受网络攻击,被黑客入侵或控制,造成严重后果。

在作战端,传统指挥模式难以适应人机协同的快速决策需求。如何合理分配人和机器的决策权限,确保人类对作战的最终控制?如何科学编组有人和无人作战单元,实现效能最大化?如何建立高效的人机协同机制,确保无缝衔接和密切配合?针对人机协同的特点,如何创新适应未来战场的战术战法?以及如何训练与演练加强人机协同训练,提高作战人员的协同能力和应变能力?这些问题将日益成为需要解决瓶颈与关键。

对于战争伦理问题,AI参与作战引发道德责任问题,人类是否应为机器的行为负责?如何确保智能系统在作战中遵守国际法,保护平民和民用设施?现有法律难以规范AI在军事领域的应用,缺乏相应的法律法规,相应法律法规滞后与空白如何解决?如何制定国际认可的AI军事应用规范,防止技术滥用和军备竞赛?

上述诸多问题将对作战人员素养要求提出很高的要求,需要作战人员深入理解AI技术原理,才能有效协同,尤其是面对军事与智能系统自主性、不确定性的叠加放大,更需要具备良好的心理适应能力。需要及时培养既懂军事又懂AI的复合型人才,满足未来战争需求,建立完善的人机协同培训体系,提高全体作战人员的协同能力。

综上所述,未来战争的人机协同必须穿透“技术—作战—伦理—人”四重门槛:算法要抗干扰、可解释,才能赢得前线信任;指挥流程需重构节奏,让毫秒级机器决策与战役级人的意图同频;伦理法律须把杀伐红线编码进每一行软件,使授权、追溯、撤销一键完成;而军人得从“操作者”升级为“编队首席伦理官+算法战指挥员”,在认知过载中仍保持价值判断。只有技术、条令、法规、教育一齐发力,把“人”的不可预测性和“机”的不可理解性缝合成可验证、可问责的协同体,才能真正释放人机混合编队的优势,主导未来战局。








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