在本文中，作者將重點(diǎn)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)這一在媒體、管理和經(jīng)濟(jì)學(xué)文獻(xiàn)中受到廣泛關(guān)注的人工智能技術(shù)，而擱置對通用人工智能（AGI）的探討或人工智能系統(tǒng)是否能與人類智能相媲美或超越人類智能的爭論。機(jī)器學(xué)習(xí)是統(tǒng)計預(yù)測的一種形式，它是使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)歸納缺失信息生成的過程。

技術(shù)經(jīng)濟(jì)學(xué)的相關(guān)文獻(xiàn)認(rèn)為，對現(xiàn)有技術(shù)的補(bǔ)充決定了新興技術(shù)的影響力。從該角度切入，人工智能并不是人類決策的簡單替代。機(jī)器學(xué)習(xí)的快速發(fā)展改善了統(tǒng)計預(yù)測，但預(yù)測只是決策的一個方面。決策的另外兩個重要因素——數(shù)據(jù)和判斷——則是預(yù)測的補(bǔ)充。如果我們掌握高質(zhì)量的數(shù)據(jù)并且能夠清楚地做出判斷時，人工智能就可以改善決策。

與經(jīng)濟(jì)學(xué)文獻(xiàn)呼應(yīng)，軍事創(chuàng)新領(lǐng)域?qū)W術(shù)研究的一個主題是：技術(shù)不是軍事力量的簡單替代品。技術(shù)能力有賴于與其互補(bǔ)的制度、技能和理論。但是，由于人工智能對人類的能動性提出了挑戰(zhàn)，上述理論便存在一定不足。因?yàn)樗鼈冚^少關(guān)注人工智能的補(bǔ)充作用：包括組織基礎(chǔ)設(shè)施、人類技能、理論概念和指揮關(guān)系等。這些都是利用自動化決策的優(yōu)勢和降低風(fēng)險所必須考量的。

因此，本文試圖挑戰(zhàn)人工智能替代背后的假設(shè)，并探討人工智能互補(bǔ)的含義。一般而言，如果高質(zhì)量的數(shù)據(jù)可以和清晰的判斷相結(jié)合，則自動化是有利的。但是，軍事任務(wù)充滿了不確定性和混亂性。如果軍隊(duì)在不確定的情況下過早地為自動化系統(tǒng)提供明確的目標(biāo)，那么軍隊(duì)便有可能面臨嚴(yán)重的后果。相反，對于具有高質(zhì)量數(shù)據(jù)但難以判斷的任務(wù)，人類和機(jī)器團(tuán)隊(duì)可以人機(jī)協(xié)作，分配決策的認(rèn)知負(fù)荷(cognitive load)。作者認(rèn)為，數(shù)據(jù)和判斷將越來越富有價值和爭議，因此人工智能驅(qū)動的戰(zhàn)爭將更加曠日持久和撲朔迷離。

如圖一所示，作者將經(jīng)濟(jì)決策模型嵌入國際關(guān)系框架，系統(tǒng)區(qū)分與人工智能相關(guān)的異同。決策一方面受到政治和技術(shù)環(huán)境的影響，一方面也重塑著兩種環(huán)境。決策環(huán)境和組織機(jī)構(gòu)分別影響數(shù)據(jù)和判斷的質(zhì)量。與此同時，機(jī)器學(xué)習(xí)的創(chuàng)新降低了預(yù)測成本。

圖一中的“決策環(huán)境”是指軍事組織面臨的外部問題。例如國際力量平衡、外交聯(lián)盟、地理地形和天氣、敵人的作戰(zhàn)能力和部署，以及與民間社會的互動等。這些外部問題構(gòu)成了軍事行動的威脅、目標(biāo)、機(jī)會、資源和制約因素。決策環(huán)境最終決定了軍事數(shù)據(jù)的意義所在，而環(huán)境的結(jié)構(gòu)和動態(tài)則影響數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

“組織和偏好”是指軍事組織解決戰(zhàn)略問題的方式。這一類別包括官僚結(jié)構(gòu)和程序、軍種間和聯(lián)盟政治、軍民關(guān)系、與國防工業(yè)的互動以及其他國內(nèi)政治。這些因素中的任何一個都可能影響軍事組織的目標(biāo)和價值觀或它對特定情況的解釋方式。組織機(jī)構(gòu)的偏好，無論來源，都會反過來影響判斷的質(zhì)量。

此外，作者預(yù)計，隨著時間的推移，將人工智能用于某些軍事決策任務(wù)將影響戰(zhàn)略環(huán)境和軍事機(jī)構(gòu)。隨著數(shù)據(jù)和判斷變得越來越有價值，戰(zhàn)略競爭對手將有動力改進(jìn)和爭奪它們。因此，作者認(rèn)為信息沖突將更加激烈而組織協(xié)調(diào)將日趨復(fù)雜。

圖一：軍事組織決策的戰(zhàn)略背景

如前文所述，數(shù)據(jù)和判斷的關(guān)鍵人工智能補(bǔ)充存在兩個一般假設(shè)。首先，穩(wěn)定、合作的環(huán)境更有利于獲得豐富、公正的數(shù)據(jù)；相反，動蕩、競爭激烈的環(huán)境往往會產(chǎn)生有限的、有偏見的數(shù)據(jù)。第二，制度標(biāo)準(zhǔn)化有助于促成定義明確、協(xié)商一致的判斷；相反，獨(dú)特的地方習(xí)俗和內(nèi)部沖突會導(dǎo)致模棱兩可的爭議性判斷。

通過這兩個假設(shè)的組合，作者描述了人工智能在軍事決策任務(wù)中的四種不同表現(xiàn)機(jī)制。表二對這些類別進(jìn)行總結(jié)，將決策背景（圖一）的戰(zhàn)略和制度投入到關(guān)鍵軍事智能的人機(jī)分工（表一）中。

人工智能性能的最佳案例就是我們所說的“自動化決策”。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和清晰的判斷最有可能在高度常規(guī)化的行政和后勤任務(wù)中獲得，這些任務(wù)更類似于文職組織任務(wù)。任何官僚機(jī)構(gòu)可以做得好的事情，人工智能都可能幫助他們做得更好。人工智能最糟糕的情況是相反的象限，其中兩個自動化互補(bǔ)都不存在。這一類別被稱為“人類決策”，因?yàn)槿斯ぶ悄軣o法執(zhí)行以有限、有偏見的數(shù)據(jù)和模棱兩可、有爭議的判斷為特征的任務(wù)。

在另外兩個象限中，“過早的自動化”介于完全自動化和人性化之間。在數(shù)據(jù)質(zhì)量低下的情況下，依賴人工智能的風(fēng)險尤其大，但此時機(jī)器卻被賦予明確的目標(biāo)并被授權(quán)采取行動。當(dāng)致命行動被授權(quán)時，風(fēng)險最大。如果數(shù)據(jù)有偏見或不完整，那么最好讓人類而不是機(jī)器來解釋不斷變化的情況。畢竟，在動蕩的環(huán)境中，清晰的判斷會產(chǎn)生隱患?！叭藱C(jī)協(xié)作”則強(qiáng)調(diào)人類通過人工智能來增強(qiáng)決策，在敏感環(huán)境中指導(dǎo)和審核人工智能的表現(xiàn)，從而將高質(zhì)量的數(shù)據(jù)導(dǎo)向可靠的預(yù)測。

本文的中心論點(diǎn)是機(jī)器學(xué)降低了預(yù)測的成本，從而使數(shù)據(jù)和判斷的價值顯著提升。這意味著高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和清晰的判斷可以提高人工智能的性能。但考慮到環(huán)境和制度的復(fù)雜性，這些條件很難在軍事情況下得到滿足。然而，能夠滿足這些要求的組織將獲得競爭優(yōu)勢。人的技能是這種競爭優(yōu)勢的核心，其重要的戰(zhàn)略意義在于：

第一，依賴人工智能的軍事組織有動力改善數(shù)據(jù)和判斷。人工智能的采用可能會從根本上改變判斷的分布，改變組織中誰做出決策以及做出什么決定，但在所有情況下，人類最終都負(fù)責(zé)設(shè)定目標(biāo)、做出權(quán)衡和評估結(jié)果。此外，制定和實(shí)施數(shù)據(jù)政策需要數(shù)據(jù)生產(chǎn)者和消費(fèi)者之間的協(xié)商。在構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施和管理數(shù)據(jù)質(zhì)量時，人們也會做出細(xì)致入微的判斷。人工智能系統(tǒng)既不能自己設(shè)計，也不能清理自己的數(shù)據(jù)，這使我們得出結(jié)論，對人工智能的日益依賴將使人類技能在軍事組織中變得更加重要。

第二，對手有動機(jī)使數(shù)據(jù)和判斷復(fù)雜化。面對人工智能賦能的力量，敵人將試圖通過破壞預(yù)測的質(zhì)量或使其變得無關(guān)緊要來改變游戲規(guī)則。因此，隨著軍事競爭對手采用AI戰(zhàn)爭的信息和組織維度將繼續(xù)增加重要性和復(fù)雜性，爭奪、操縱或破壞數(shù)據(jù)和判斷的策略變得更加重要。同樣，這使我們得出結(jié)論，更多的軍事人工智能將使沖突的人為方面變得更加重要。