人工智能是一个广义术语，指的是设计用于模拟人类智能的打算机系统，可以通过编程来学习、推理、办理问题、感知乃至阐明措辞。
人工智能的两个突出子集是机器学习和深度学习，机器学习即系统从数据中学习以提高其性能，深度学习是一种以人类大脑为模型的更繁芜的机器学习形式。

人工智能在国防领域的潜力巨大。
它可以简化作战、增强决策、提高军事任务的准确性和有效性。
无人机和自动驾驶车辆可以实行人类无法完成的危险任务。
人工智能剖析可以通过预测和识别威胁来供应计策上风。

目前，人工智能和机器学习在以下几个领域得到了关键进展，显示出该技能对付重塑军事和国防格局的巨大潜力：

自主系统：自主系统的发展，特殊是无人机和无人驾驶车辆，一贯是一个关键的领域。
自主系统可以处理一系列任务，从侦察任务到后勤增援，乃至直接参与作战。
可以在危险环境中实行任务，减少人类士兵的风险。

预测剖析：前辈的人工智能/机器学习模型用于预测剖析，可以预测潜在的威胁或掩护的需求，可以剖析大量的数据，以创造人类剖析师可能无法辨别的模式和趋势，从而有助于确定防御策略和有效的资源分配。

赛博安全：人工智能和机器学习在对抗赛博威胁方面至关主要。
这些技能可以比传统方法更快地实时识别和相应潜在威胁。
还可以从每次攻击中学习，不断提高防御能力。

人工智能也被用于仿照高度逼真的作战环境以达到演习目的。
这些虚拟环境可以复制各种作沙场景和条件，为士兵供应多样化和全面的演习体验。

通过智能化指挥掌握系统，人工智能技能可以帮助处理和解释当代战役中产生的大量数据，从而为指挥官供应全面的、靠近实时的沙场图像，帮助制订决策和计策方案。

上文对人工智能潜力的研究表明了人工智能对国防领域的深远影响，也意味着未来作战效率、计策上风和准确性的提高。
然而，也必须正视这项革命性技能带来的一系列问题。
必须全面理解潜在寻衅并利用机会，同时确保国防系统中人工智能的安全性、可靠性和平衡集成系统的能力。
在国防领域采取人工智能值得把稳的问题如下：

“同等性”（Alignment）指的是确保人工智能系统的目标和行动与人类的意图同等。
人工智能的繁芜性、独立学习的能力以及决策过程中缺少透明度，都导致了同等性问题。
不一致的人工智能可能会导存问想不到的后果，在完成任务的同时也会造成不好的后果，能包括对军事行动的间接影响，以及国防后勤的中断。
想要办理这一问题，需将明确的人类代价不雅观融入编程、持续监控、提高人工智能决策过程的透明度以及建立纠正行为的反馈机制。

“能力衰弱”（enfeeblement）指的是担心对人工智能的过度依赖，随着韶光的推移，这可能导致人类基本技能的低落。
随着人工智能接管更多任务，军事职员在这些任务上可能会变得不那么闇练，这可能会影响作战准备。
这就须要一种平衡的方法，即利用人工智能来增强而不是取代人类的能力。
定期演习和技能更新对付保持人类在人工智能赞助军事任务中的闇练程度至关主要。

“被侵蚀的知识系统”（eroded epistemics），指的是由于过度依赖人工智能而导致的知识系统的潜在退化。
如果国防部门不加批驳地接管人工智能系统的输出，而没有充分理解或质疑这些输出是如何产生的，这可能会导致缺点的计策和国家安全决策。
为此，须要加强国防职员的人工智能教诲和培训。
这不仅包括如何利用人工智能系统的培训，还包括对其潜在决策过程的理解。
除此之外，培养一种重视批驳性思维、将人类直觉和机器智能视为互补力量的文化至关主要，在这种文化中，人们可以寻衅人工智能的输出。
此外，设计更透明的系统，为人工智能决策供应可理解的阐明，可以确保更好的审查和理解，有助于防止对人工智能的“黑箱”感知。

“代价锁定”（Value lock-in）指的是人工智能系统放大或巩固现有代价不雅观、崇奉或偏见的风险，可能对国防行动构成寻衅。
这可能导致基于固有偏见的决策失落衡，乃至由于人工智能系统中反响的不同文化或伦理代价不雅观而影响国际互助。

减轻这种风险须要一些必要的方法：首先，对人工智能系统的偏见进行持续测试和审计该当作为一个标准程序。
其次，在为人工智能系统设定目标和代价不雅观时融入不同的不雅观点，让来自不同领域的专家参与进来，可以帮助确保代价不雅观的平衡。
末了，提高人工智能开拓的透明度，使人工智能系统的决策过程和演习数据公开接管审查，可以帮助识别和解决潜在的代价锁定偏见。

还有一个与代价锁定干系的问题——“偏见”。
人工智能系统反响了它们所接管演习的数据，可能会无意中存在偏见。
在国防方面，这些偏见会影响关键功能，从指挥、掌握、通信、打算机、情报、监视与侦察（C4ISR）活动到威胁识别和任务方案。

所有的系统都存在固有偏见，关键在于如何识别和减少可能影响军事战备和能力的偏见。
如果缺少谨慎的管理，偏见会影响计策决策，可能会危害态势感知和其他关键防御功能。
针对这一问题提出的办理方案包括利用具有广泛代表性的演习数据，对人工智能系统中的偏差进行持续审计，可以实时检测和纠正。
此外，人在回路的关键决策方法增加了额外的审查层，有助于管理和减轻可能影响军事能力和任务实行的偏见，终极最大限度地提高人工智能对国防行动的有益贡献。

人工智能系统被利用进行“欺骗”的能力不仅限于“深度假造”，即通过数字处理扭曲现实的***或图像。
一个担忧是人工智能驱动的网络欺骗，人工智能可能被用来发动繁芜的赛博攻击、粉饰入侵，乃至制造诱饵目标来转移国防资源。
这种欺骗策略会削弱威胁检测能力，毁坏通信渠道，威胁关键任务系统。

另一个担忧是人工智能可以增强生理行动，人工智能可以用来制造虚假信息活动，利用个人或群体的薄弱性来影响士气、造成混乱、毁坏对指挥构造的信赖。
人工智能还可以用于沙场欺骗。

为了减轻这些威胁，前辈的基于人工智能的检测工具可以帮助识别和打击欺骗性的人工智能战术。
支配可识别人工智能欺骗模式的机器学习算法，对付预先戒备赛博攻击或虚假信息宣扬至关主要。
数字取证是另一个关键技能。
对数字证据的严格剖析可以创造人工智能产生的欺骗迹象。
在组织方面，提高国防职员的意识和应变能力至关主要。
定期对最新的人工智能欺骗策略进行培训，可以帮助职员识别潜在的威胁。
对未经证明的信息保持疑惑态度，也可以加强对人工智能引起的生理行动的防御。

人工智能的崛起引发了人们对失落业的担忧。
这种转变可能会扰乱关键任务，造成社会经济影响，影响士气并减少军队积累的知识和履历。
想要减轻这些担忧须要制订积极的操持，职员的技能提升和再培训操持可以为未来与人工智能集成做好准备，提高有效管理人工智能系统的能力。

末了，令人担心的是人工智能本身的“武器化”，人工智能武器将打破科幻小说的限定，成为现实。
人工智能和自主系统的快速发展使武器编程能够独立选择和攻击目标，打开了潘多拉的盒子。
由人工智能驱动的自主武器可能涵盖所有领域，从具有前辈瞄准能力的导弹系统到能够在最少人为干预的情形下进行监视或打击的自主无人机。
人工智能还可以用于赛博作战，以人类无法比拟的速率为自动化攻击或防御供应动力。
此外，人工智能可以进行广泛的数据网络，帮助识别威胁和制订计策决策。

然而，除了人工智能潜在的能力之外，存在的问题也令人担忧。
首先，人工智能自主决策的能力引发了关于战役问责制的严重伦理、道德和法律问题。
如果自主武器做出错误的决定，导存问外的平民伤亡，谁来承担任务？如何确保人工智能武器遵守战役规则和国际法？虽然这些问题至关主要，但并不是在人工智能武器化时期所面临的所有问题，还有一个同样紧迫的问题：在环球人工智能和军事能力武备竞赛中掉队的风险。
天下各国都在积极发展人工智能技能，以增强军事能力。
跟不上人工智能发展步伐的国家会创造自己在沙场上处于计策劣势。

要办理这些繁芜问题，必须采纳多管齐下的办法。
该当考虑严格的国际监管、人工智能武器开拓的透明度和健全的问责制度。
但除此之外，各国还该当投资源身的人工智能开拓，以跟上环球进步的步伐。
各国该当互助，而不仅仅是竞争，为国防领域利用人工智能建立国际标准和规范。

办理这些问题须要采纳综合办法。
健全的道德准则、严格的测试、透明度和培训至关主要。
必须专注于利用人工智能来增强人类的能力，而不是取代人类。
人工智能管理须要确保与人类代价不雅观保持同等，必须对潜在的欺骗或偏见保持当心。

只管存在这些担忧，但人工智能在国防领域的运用也带来了巨大的机遇。
当前的发展目标不应该是阻挡人工智能的进步，而该当是寻思熟虑地管理人工智能。
通过主动承认和积极办理这些问题，使人工智能在不危害安全、能力、战备或社会代价不雅观的情形下为国防做出重大贡献。