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人工智能会改变战争的性质吗?

作者:中国指挥与控制学会发布时间:2023-03-30

原标题:人工智能会改变战争的性质吗?

来源: 未来科技前沿

美国陆军马歇尔将军在他的著作《战火英雄》中将战场称为“战争的缩影”,克劳塞维茨理论化的一切表征战争深层本质的东西都在这里付诸行动。暴力、激情、意志的对立、摩擦:无论是什么战争,这种直率的现实总会在某一时刻出现。这使得战争成为一项人类活动,高于一切。

然而,战场似乎慢慢让位于非人类因素。基于人工智能 (AI) 的自动化武器(例如自主无人机)的兴起引发了对战场人性的质疑。它甚至质疑战场概念本身的有效性,因为人工智能武器系统被编程为以惊人的速度在远距离行动或做出反应,远远超出人类的能力范围。这种战争向新的时间和空间维度的转移似乎挑战了人类传统上对战争行为和武力使用的垄断。那么,“战争的缩影”去哪儿了?人工智能的兴起真的挑战了战争本身的本质吗?

这篇文章认为,尽管人工智能在很大程度上改变了战争的性质,但它并没有改变战争的本质。相反,它具有相反的效果。它强调了战争深层本质背后的基本要素:人的因素。心理、伦理、政治、激情以及痛苦和死亡的临近是战争的全部。“暴力、机会和政治的三位一体”。 通过脱离所有这些,通过显示其他元素的相关性,通过处理所有实际细节,AI 使我们能够专注于最重要的事情。正是这种对比提醒我们,战争是我们人性的一种非常亲密的表达,是我们不能委托的东西。

本文从三个不同层面探讨了人工智能对战争本质的影响。

首先,它研究了人工智能如何改变战略格局、物理世界,并表明其影响与其他技术军事革命并无不成比例或根本不同。然后,它研究了 AI 给战略决策带来了什么,它如何影响思维,并认为如果使用得当,它不会疏远决策者,而是让他们充分发挥自己的潜力。

最后,它审视了人工智能最终可能使战争过时的可能性,并得出结论认为,虽然人工智能可以影响物理世界和思想领域,但它永远无法处理心灵事务。然而,这是战争开始、结束和主要进行的地方。因此,人工智能永远不会自行将我们从中解放出来,也不会改变其深层本质。

人工智能对战略格局的影响

科学与战争总是交织在一起,技术创新是战争和整个文明的主要驱动力之一。人们可以很容易地争辩说,某些创新对某些冲突的产生具有决定性作用。从阿基米德保卫锡拉丘兹,到路易十四战争时期沃邦的防御工事,从百年战争中的让·布赖勒的火炮,到拿破仑征战的基石格里博瓦尔的火炮系统,从英国的战列舰到德国的U型潜艇,大多数重大冲突都是但它们是否从根本上改变了战争的性质?

可以说不是。在影响战争行为和改变战争性质之间有一个步骤。尽管火药或核武器的出现极大地影响了我们打这些战争的方式,但它们并没有降低政治、激情、不确定性和摩擦的重要性。相反,火力和破坏潜力的增加导致战争的风险增加,因此,人类决策以及心理和道德的作用变得更加重要,正如 1962 年的古巴导弹危机所证明的那样。

从狭义上讲,人工智能在战场上的出现,即擅长单一任务的系统,与战争行为的发展保持一致。此外,它们最具体的特征,即它们正在自动化的事实,并不是特别新。例如,地雷无需人工干预即可完成任务。更确切地说,由于人工智能的存在,任务的数量和复杂性可以自动化,这代表了一种新颖性。令人担忧的是,一旦这些过程开始,人类的代理水平有限。社会学家泰德尼尔森的以下引述完美地总结了 AI 的战术使用的困境:

“关于计算机的好消息是,它们会按照您的吩咐去做。坏消息是他们会按照你的吩咐去做。”

因此,AI 只不过是工具,既可以高效,也可以对用户有害。与任何其他武器一样,它们需要适当使用并适当纳入军事学说才能发挥作用。人工智能在战场上的使用和规模的增长给军方带来了另一个担忧:担心战斗节奏太快以至于人类无法继续参与。事实上,武器系统(例如导弹系统或其他军事代理)的自动化使得可用于应对传入威胁的时间越来越短,以至于只有预编程的 AI 才能及时做出反应。

然而,这种空间和时间的压缩是战争随时间演变的必然结果。从刀剑和近战到弓箭、标枪和火枪,一直到弹道导弹,技术创新伴随着增加更多武器的需求与对手保持距离并更快地打击他,以减少他对我们造成的威胁。人们甚至可以争辩说,无论是铁路、电报还是互联网,一般技术的目标都是消灭空间和时间。这也导致战争规模(从战略到战术)之间的混淆越来越多,因为战争的物理维度似乎融合在一起。然而,对于乔米尼来说,战略家的特殊性在于他掌握空间和时间的能力。

然而,这种担忧不足以评估它是否从根本上改变了战争的性质。从具体的角度来看,人工智能不会垄断战争行为。它们受到严重限制,不能完成任何类型的战术任务,也不能在任何类型的战争中有效使用。就像任何其他类型的武器一样,它们也有计数器,看到它们经常适得其反地攻击用户也就不足为奇了。

事实上,他们的主要局限性是由 Ted Nelson 早先给出的引述引起的:他们只做他们被告知要做的事情。这意味着一旦理解了他们的交战逻辑规则,敌人就很容易预测他们的行为并加以利用。另一方面,摆脱这种僵化并制造更灵活的 AI 需要另一种权衡:减少人为控制并增加失败的机会。事实上,用艾伦图灵的话来说,“如果一台机器被期望是绝对可靠的,那么它就不可能是智能的”。这是一个合乎逻辑的权衡,也是从狭义人工智能发展道路上最关键的权衡。到一般人工智能。一个逻辑系统可以对有限数量的问题给出完美的答案,但不能对所有可能的问题给出完美的答案。这个系统被问的问题越多,正确答案的比率将越低。因此,扩展 AI 使其更加灵活和复杂意味着降低其执行单个任务的效率。

亨利·德·卡特 (Henri de Catt) 在他的“回忆录”中提到弗里德里希大帝 (Friedrich the Great) 断言:“但在战争中,就像在其他任何事情中一样,一个人会做他能做的事,很少会做他想做的事。”机器也是如此。它被编程为特定的目的,但由于不可能预测它可能遇到的每一个障碍,它永远不能保证成功。因此,从战术上讲,人工智能并不代表一种特别不同的技术创新形式。由于其用途有限,它不会完全取代地面上的人类。相反,它可能会与其他武器系统和军事人员协同执行非常具体的战术任务。然而,正如本文现在要论证的那样,人工智能与以往的战争创新之间存在一个非常重要的区别:人工智能不仅具有动能用途,

人工智能与战略决策制定

如果没有别的,战略就是微积分,是想象力和概率的相互作用。或者,更正式地说,是“两种对立意志使用武力解决争端的辩证法”。[xii]如果人工智能要彻底改变战争并改变其性质,人们应该朝这个方向看:它的影响关于战略思维和决策。

事实上,神经网络和深度学习 AI 的发展已经在国际象棋、围棋等复杂策略游戏,甚至扑克或星际争霸等不完美信息游戏中显示出非常令人信服的结果,这些游戏的决策空间如此之大,以至于似乎无法突破纯'计算强度'。最近,由 Meta 设计的用于玩“外交”的人工智能 Cicero 在几乎完全依赖谈判和心理的游戏中始终取得最佳表现,而这些领域是人类传统上比机器更具优势的领域。

就其本身而言,这些壮举对于想知道这将如何改变我们思考和做出战略决策的方式的读者来说可能仍然显得有些抽象。因此,也许最具洞察力的是 AlphaZero 的案例以及它如何影响国际象棋游戏的实践。这种人工智能以前所未有的方式重新组合了人类熟知的想法和原则,尽管该游戏已经存在了数千年。这些原则不仅让 AI 完全统治了所有对手,而且还教会了高水平的国际象棋棋手思考游戏的新方法。如今,这些高水平玩家在自己的游戏中利用这些新视角,并且可以说比 AlphaZero 之前玩得更好。简而言之:这使他们成为棋盘上更好的战略思想家。

人工智能能够找到自己的、独立的解决问题的方法,这使它成为一种非常有创意的工具。它部分摆脱了人类偏见,并拥有更好的计算能力,它提出了玩游戏的新方法,但也提出了解决科学问题或提出艺术创作建议的新方法。因此,战略是 AI 的天然游乐场,因为它在结合手段和想法以达到特定目标时蓬勃发展。

因此,认为战略家可以利用人工智能的潜力来更好地理解他们可用的选项并不荒谬。通过模拟一个战略问题,例如以兵棋的形式,并围绕它编写一个人工智能,人们可能会对这个问题以及如何解决它产生有趣和创造性的见解。简而言之,它将为战略家提供额外的选择和更完整的战略问题概览。在某种程度上,它将成为克劳塞维茨所说的将军“想象力”的一部分,并作为一种第六感,加强直觉;或者以更好的方式来构建它:增强他的妙招。

在一个熵不断增加而我们的认知能力保持不变的世界中,这种妙招是非常需要的。事实上,战争中的熵概念是一种非常有趣的概念化军事组织的弹性和效率的方法。它首先由 Mark Herman 于 1997 年提出理论,描述了“在给定时刻强加给军事系统的无序状态”。暴民'。这一概念与人工智能在指挥、控制和决策中的使用增加相得益彰,并且可以适用于任何类型和任何规模的军事组织。

事实上,在此级别使用人工智能需要非常具体的代理。它要求人类在他们的决策过程中很好地定义机器的位置,清楚地了解机器带来了什么、它的优势在哪里以及它的局限性。这种人机合作有时被称为“半人马作战”,正如前国防部长罗伯特·沃克首先表达的那样。在这种范式中,机器利用其卓越的认知能力提供态势感知和潜在解决方案,使人类能够关注实际决策以及问题的政治和心理因素。战略家可以更好地掌握情况,然后可以将机器的工作重新定向到更精确的问题点,从而有效地形成良性循环。达到这样的凝聚力水平可以解释,例如,两名使用引擎的业余国际象棋棋手如何在 2005 年的比赛中击败同样使用引擎的大师。 同样,对机器的错误理解或使用可能会产生不利影响对组织凝聚力的影响,有效地提高而不是降低熵水平。因此,虽然软件和硬件都可以复制,但真正的人工智能与人类的合作很难产生,而且每个组织都是独一无二的。用 Paul Scharre 的话来说,“还有更好的人、培训、教义和实验。这一切都是为了一起制作那个包裹,而这实际上很难复制。” 以类似的方式,对机器的错误理解或使用会对组织的凝聚力产生不利影响,有效地提高而不是降低熵水平。因此,虽然软件和硬件都可以复制,但真正的人工智能与人类的合作很难产生,而且每个组织都是独一无二的。用 Paul Scharre 的话来说,“还有更好的人、培训、教义和实验。这一切都是为了一起制作那个包裹,而这实际上很难复制。” 以类似的方式,对机器的错误理解或使用会对组织的凝聚力产生不利影响,有效地提高而不是降低熵水平。因此,虽然软件和硬件都可以复制,但真正的人工智能与人类的合作很难产生,而且每个组织都是独一无二的。用 Paul Scharre 的话来说,“还有更好的人、培训、教义和实验。这一切都是为了一起制作那个包裹,而这实际上很难复制。” 真正的 AI-人类团队很难产生,而且每个组织总是独一无二的。用 Paul Scharre 的话来说,“还有更好的人、培训、教义和实验。这一切都是为了一起制作那个包裹,而这实际上很难复制。” 真正的 AI-人类团队很难产生,而且每个组织总是独一无二的。用 Paul Scharre 的话来说,“还有更好的人、培训、教义和实验。这一切都是为了一起制作那个包裹,而这实际上很难复制。”

将人工智能纳入军事组织的决策过程是对以往技术的明确改变,很可能会改变战争的性质。但它真的改变了战争的性质吗?

只要人类保持控制并可以选择应用或不应用机器的命题,它就不会。根据 Kenneth Payne 的说法,AI 的危险,无论是用于战术武器系统还是战略场景规划器,“主要在于 AI 如何解决人类设计的问题与人类解决问题的方式之间的差距,如果他们拥有人工智能的速度、精度和脑力。”只要战略家意识到这一差距,并且仅仅将人工智能用作提供建议的工具和灵感来源,机器就不会疏远。相反,它使他们能够专注于问题的核心并促进他们的思路。最后,人为偏见总是存在于这个过程中,因为人类是设计人工智能并用他们自己对手头战略问题的看法来喂养它的人。因此,人工智能永远不会完全没有偏见,也不会完全脱离人类的触摸。

人工智能会让战争过时吗?

在“战争的起因”中,杰弗里·布莱尼指出,战争总是由于一个或两个阵营对其各自的力量和意愿的错误估计而发生,如果没有这些错误估计,战争就不会爆发。但是接下来呢?人工智能参与战争是否意味着这个假设?随着人工智能变得越来越精细,越来越接近通用人工智能,误算应该会越来越少。因此,假设战争在人工智能眼中不会是一个有吸引力的解决方案,这听起来是站得住脚的。用电影 Wargames 中的超级计算机 Joshua 的话来说:

“奇怪的游戏。唯一的制胜法宝就是不玩。”

随着我们越来越依赖人工智能,战争就会被推到人类领域之外,通常是激情领域的领域会变成其他东西。以剑为生的人,不会再死于剑下。

这种观点的危险性或许可以在“世界末日的滋味”中得到最好的说明,这是《星际迷航》中的一集,其中两个行星认为杀戮是人性不可避免的特征,因此决定通过计算机模拟发动一场永恒的战争,只是在没有任何其他形式的身体暴力的情况下杀死在模拟中成为受害者的公民,而不必打一场真正的战争。但与此同时,模拟使两个社会都免于战争的恐怖,因此他们认为没有理由结束它:

“死亡、破坏、疾病、恐怖。这就是战争的意义所在。这使得它成为一件需要避免的事情。你使它整洁无痛。如此整洁和无痛,你没有理由停止它。而你已经拥有它 500 年了。”

归根结底,技术是我们自己的一种表达。它可能会被滥用,我们会被它驱使,就像我们会被我们的冲动和激情所驱使一样。但我们总是有选择的余地,道德在我们的掌控之中。我们不能将伦理、政治和决策问题外包给人工智能。它无法想象异议是什么,尽管异议是战争的第一步。士气因素和抵抗意志是战争中最关键的因素,是人工智能无法计算的。所有这些特征对于战争现象都是必不可少的。

的确,战争的本质在于内心深处,正如授予死伤美国士兵的紫心勋章提醒我们的那样。这也是为什么它是一门艺术而不是一门科学的原因。AI 不是 Murti-Bing 的药丸,它不能成为独立思考的良药。最终,人类的困境和最关键的选择将永远掌握在我们手中,因为战争主要是良心问题。战斗中的人为因素仍然是必不可少的。

结 论

我们的人性通常由我们的智慧和创造力来定义。然而,人工智能的兴起似乎挑战了这一假设。然而,战争并没有改变战争的本质,而是它与人类的对比表明了这种本质的全部:它首先是激情的领域。出于这个原因,随着 AI 成为工作伙伴,在战争和其他地方,心理学的作用应该越来越重要。事实上,质疑人类现象背后的道德和哲学基础与异议一样基本,例如,对人工智能来说越来越重要,但永远无法解决这类问题。因此,如果我们想成为更好的战略思想家,对战争的这一独特方面进行更深入的研究可能会有所帮助。

本文来源:未来科技前沿

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