人工智能增强型常规武器对大国战略稳定的影响

来源：中国指挥与控制学会

人工智能增强型常规武器对大国战略稳定的影响

——以蜂群自主武器系统（AWS）和高超声速武器为例 经纬  编译

【知远导读】本文编译自美国《战略研究季刊》（SSQ）2020年春季号。人工智能增强了常规武器的能力，但这可能会影响到军事大国之间的战略稳定。这一新兴技术与一系列先进常规武器之间存在多方面的交集，可能会危及核平衡，进而放大常规武器对战略稳定的破坏性影响。本文认为，新一代人工智能技术会通过增强常规武器的能力加剧由核武器和非核武器混合导致的意外风险升级。战争速度的加快也会破坏战略稳定，并增加核对抗的风险。

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近年来人工智能技术备受推崇，人们只关注到该技术在军事领域的发展机遇，却低估了它所带来的严峻挑战。核能力与非核能力的融合，战争速度的不断加快，这一切都可能会破坏战略稳定。从我们今天对新兴技术的了解来看，人工智能对先进常规武器能力的持续增强，将加剧军事对抗升级的风险，尤其是意外风险升级。虽然在文献中对军事技术进步带来的潜在升级风险已有些许讨论，但人工智能军事化会加剧风险并引发意外升级的可能却被忽略。本文阐述了人工智能如何以及为什么会影响核大国（尤其是中国和美国）之间的战略稳定，以及这种颠覆性技术与先进常规能力之间可能存在的多方面交集。

自主武器系统和蜂群战术

大量人工智能增强型自主武器系统的使用（尤其是用于蜂群战术的无人机），可能对核安全和未来战争的升级产生深远的战略影响。一些观察家预计，先进的人工智能增强型自主武器系统将很快被部署到一系列ISR和打击任务中。即使自主武器系统只用于常规作战，其扩散使用也可能造成不稳定影响，增加意外核升级风险。例如，人工智能增强型无人机群可用于对地面防空系统的攻击，核武器国家可用于保卫其战略资产（如发射设施及附属的C3I、预警系统），从而向弱国施压。

最近在人工智能和自主技术方面的进展，极大增加了军事大国对自主武器系统作战价值的信心，这可能使自主武器系统的致命性越发不可抗拒和不稳定。在稳定性和导致风险升级方面的主要问题是人工智能机器学习软件的技术局限（例如，机器学习的脆弱性、可解释性和不可预测性，易被破坏或“数据中毒”，人工智能系统对偏见容易出错）。可以肯定，在核环境中部署这些不成熟的新生系统将会带来严重后果。

从概念上讲，自主系统集成了相关人工智能技术，如视觉感知、语音、面部识别和决策工具，来自主执行一系列空中封锁、两栖地面攻击、远程打击和海上作战等任务。目前，只有少数系统在没有人为干预的情况下选择和攻击目标。巡弋攻击导弹（LAM），也称“巡飞弹”或“自杀式无人机”，可根据预先设定的程序，瞄准跟踪目标（如敌雷达、舰艇或坦克），当传感器探测到敌防空雷达时发起攻击。与巡航导弹相比，巡飞弹使用人工智能技术击落来袭目标的速度比人工操作更快，而且飞行（巡弋）时间更长。这些特点可有效提高探测、判断和自主攻击的能力。

数以百计的人工智能机器学习型自主无人机群，可以躲避和压制对手先进的防御能力，甚至在防守严密的地区如中国东部沿海地区也是如此。此外，这些系统加装小型电磁干扰器和网络武器后可变成隐身系统，能用于干扰或破坏敌目标传感器和通信系统，破坏其多层次防空系统，为无人机群和远程隐身轰炸机攻击做好准备。

2011年，美国部署于中东的MQ-1和MQ-9无人机感染了恶意软件，将其系统脆弱性暴露于网络攻击。然而，将人工智能技术整合到F-35等隐身战斗机上，这种威胁可能会得到遏制。不久的将来，F-35能够利用人工智能技术控制小型无人机群，这些无人机群可在飞机附近执行感知、侦察和瞄准任务，包括对抗蜂群攻击。将来，随着无人机和支撑平台续航能力的提高，无人机群的对抗生存能力也将得到提高。

有研究人员认为，尽管目前存在技术挑战，缺乏法律和伦理上的可行性，但我们可以期待在几年内看到可用于作战的自主武器系统。前美国国防部副部长罗伯特·沃克称，美国在使用军事力量时，“不会将致命权力下放给机器去决策”。但沃克补充说，这种自我克制可能会受到考验，如果一个战略竞争对手（尤其是中国和俄罗斯）“比我们更愿意把这种权力交给机器，随着竞争的展开，我们将不得不就如何应对做出决策”。简言之，预先将权力下放给机器，并将人类判断从危机决策过程中剥离出来，可能会严重挑战核武器在未来战争中的安全性、弹性和公信力。

历史上有很多化解核失误的例子，危机期间，存在对手之间误判和误解的风险（如另一方的意图、红线和使用武力的意愿），而这些例子证明了人类判断在减轻风险上的重要性。在动态、复杂、未知的环境中使用不可预测的人工智能增强型自主武器系统是存在风险的，尽管有先例，但这些风险仍然没有得到全球防务领域的重视。为了规避风险，中国和俄罗斯计划将人工智能机器学习技术集成到无人机和无人潜航器上，执行蜂群战术任务。据报道，中国已经研究出用于无人机群的数据链技术，特别强调针对美国航母的网络架构、导航和抗干扰军事行动。

无人机的蜂群化使用，在概念上很适合对敌核和非核机动导弹发射装置、弹道导弹核潜艇、及其附属设施（如C3I和预警系统、天线、传感器和进气口）实施先发制人攻击和ISR任务。美国国防高级研究计划局正在开发一种自主水面航行器（ASV）——“海上猎人”，该船为三体船型，目前美国海军正在对其进行测试，以支持反潜战（潜艇侦察）。一些观察家认为，像“海上猎人”这样的自主系统可能会使水下领域变得透明，从而削弱隐身战略导弹核潜艇的二次打击威慑作用。但这一假设的技术可行性备受质疑。

一方面，一些专家认为，如果蜂群式部署这种无人平台，可能会改变反潜战态势，使海上核威慑变得脆弱。另一方面，一些人认为这种假设在技术上不成熟，因为：（1）自主武器系统上的传感器不太可能可靠地探测到深水潜艇；（2）这些传感器（以及无人舰本身）的作战范围将受到电池续航能力的限制；（3）考虑到战略导弹核潜艇在威慑任务中会穿越广阔地区，即使部署大量的自主式蜂群，能探测到潜艇的几率也微不足道。因此，在这些自主系统对威慑产生改变游戏规则的战略影响前，需要在电力、传感器技术和通信方面取得重大进展。然而，不管这种新兴能力的真实性如何，仅核能力面临战略挑战这一点，就足以引发核武器拥有者之间产生不信任，特别是在战略力量不对称的情况下。此外，“海上猎人”项目展示了为支持联合作战，新一代自主武器如何快速瞄准目标，从而增加了二次核打击能力在可靠性和生存能力上的不确定性，并可能引发是否使用它们的争议。

从概念上讲，人工智能对核威慑最不稳定的影响，是把自主与一系列机器学习增强型传感器相结合，这将削弱各国对其二次打击能力的信心，并在极端情况下引发报复性首次打击。随着计算性能的指数级增长，以及能够实时快速处理数据的机器学习技术的进步，人工智能将增强无人机群执行日趋复杂任务的能力，比如猎杀隐藏的核威慑力量。简而言之，未来人工智能的能力将会增长，这种能力能够基于扩展和分散的数据集融合进行预测，进而定位、跟踪、瞄准战略导弹（如地下发射井中的、隐身飞机上的、战略核潜艇上的洲际弹道导弹）。

以下四个场景演示了人工智能增强型无人机蜂群可能执行的战略作战任务。首先，可以部署无人机群进行核ISR作战，定位和跟踪机动导弹发射装置及其配套的C3I系统。具体来说，蜂群集成了具有人工智能的ISR、自主传感器平台、自动目标识别和数据分析系统，可提高无人机目标定位、躲避敌防御的有效性和速度。

其次，蜂群可增强传统武器和核武器运载系统的性能（例如洲际弹道导弹和潜射弹道导弹），这可能包括高超声速武器的改型（下面将详细讨论）。应用人工智能可增强目标定位和跟踪能力，并提高无人机群对抗导弹防御系统的生存能力。

第三，蜂群战术可削弱或压制敌防御能力（如空中、导弹、反潜战防御)，为后续攻击扫清道路。无人机群可装备网络或电子战能力（除反舰、反辐射、常规巡航和弹道导弹外），在大规模进攻前，干扰或摧毁敌预警探测和C3I系统。同时，无人机群还可增强本国的导弹防御系统，抵消进攻性威胁。例如，蜂群可以形成一堵防御墙吸引来袭导弹，拦截它们，或充当诱饵，利用激光技术使其偏离航向。

最后，在海洋领域，以人工智能蜂群内通信和ISR系统做技术支撑的无人潜航器（UUV）、无人舰艇（USV）和无人机（UAV），可在进攻性和防御性反潜战中同时部署，以饱和敌防御，并定位、削弱和摧毁其核或非核攻击潜艇。当然，尽管无人系统在设计上不断取得进步（如缩小尺寸、扩大探测范围），以克服静音问题，但其他技术问题仍然存在，包括水下多系统间通信、电力需求、电池寿命和能量、系统扩展等。

虽然一些专家认为，这种技术上可靠、能力有效的无人装备至少在10年内不会投入使用，但另一些专家则比较乐观。从战术角度来看，要有效探测和跟踪潜艇，无人机群不需要覆盖整个海洋。英国海军少将约翰·高尔表示，一个相对均衡的传感器分布可足以实现“一个为开放海洋设计的可行的搜索探测计划”。此外，机动传感平台的进步可使无人机群在港口咽喉点就可以定位潜艇。然而，由于目前长航程无人机行动缓慢，自动跟踪似乎不可能。将来，机器学习增强型无人潜航器和无人舰艇，最终可以补充甚至完全取代核潜艇和有人舰艇跟踪敌潜艇的任务。

如果一个国家认为其核武器（尤其是核潜艇）的生存受到威胁，那么无人机群等常规能力也会被认定可在战略层面产生破坏稳定的影响。即使蜂群战术并非计划作为解除武装的第一波打击，但仅仅这种作战可行性就会造成不稳定。此外，人工智能的发展速度可能会让防御者处于明显劣势，从而产生先发制人的动机，使用此类武器打击技术占优的军事对手。因此，如果一个国家认为其二次打击能力已经不安全，则越有可能使用自主系统，以增强其战略力量生存力。根据分析人士保罗·沙尔的说法，“要在蜂群战斗中取胜，可能取决于最好的算法来实现更好的协调和更快的反应时间，而不仅仅是最好的平台”。

综合速度、持久性、范围、协调和战场规模，自主武器系统将为各国提供有吸引力的不对称选择，从而在反介入/区域拒止地区内投射军事力量。在复杂机器学习神经网络技术推动下，中国的有人和无人机联合行动可能会阻碍美国未来在中国南海的航行自由。例如，中国的空基和海基无人机与复杂神经网络相连，可以支持中国人民解放军的有人和无人机联合行动。如果中国为其巡航导弹和高超声速滑翔能力注入人工智能和自主技术，台湾海峡和中国东南沿海局势在常规与核层面将变得更加复杂、不稳定，更易擦枪走火。据报道，中国正在发展和部署无人潜航器，以增强其水下监控和反潜能力，这是建立“水下长城”、挑战美国水下军事霸权目标的一部分，因为美国的人工智能增强型无人潜航器，在理论上可以威胁中国的核和非核攻击潜艇。

在核领域部署新军事技术，对各国的影响因其战略力量结构的相对强弱而有所不同。即使美国的无人潜航器只是用来威胁中国的非核攻击舰队，中国可能仍然会担心，与美国和俄罗斯的弹道导弹核潜艇相比，其规模相对较小的海基核威慑易被抵消。此外，机器学习传感器技术的进步能够更准确地探测中国的弹道导弹核潜艇，这可能会加剧中国的担忧。为检验这一情况的真实性，需要更好地理解中国对其核能力和非核能力使用的思考，以及中国如何告知对风险升级的态度。

自主武器是一种风险相对较低的不可抗力量，其交战规则不明确，缺乏健全的规范和法律框架，很可能成为一种越来越具有吸引力的非对称武器，用于削弱军事优势对手的威慑和决心。总之，尽管仍存在技术挑战，融合了人工智能机器学习技术的机器人系统预示着，在未来冲突中，范围、精确度、质量、协调性、智能、速度等战技指标将大幅提升并产生强大的相互作用。

高超声速助推滑翔技术和导弹防御

多种先进的非核武器可能会威胁到战略目标。高超声速助推滑翔武器的技术进步，特别是与巡航导弹、导弹防御系统和无人机群的协同部署，可以瞄准敌方高价值资产，如雷达、反卫星武器、机动导弹发射装置、C3I系统、以及导弹运输起竖发射装置（TEL）。将来，人工智能增强型无人机群可定位、跟踪机动导弹发射装置等分散目标，并压制敌防空系统，为配备常规或核弹头的高超声速运载系统扫清道路。高超声速助推滑翔武器等进攻性武器能够威胁多种目标，其发展和部署最终可能加剧大国之间对无法迅速判明攻击目标的担忧，触发风险升级，进而降低核武使用门槛。

值得注意的是，中、美、俄对传统高超声速武器的潜在作用有着共同看法，认为它可将迄今为止只有核武器才能威胁到的目标置于危险之中，从而增强了战略威慑。此外，在未来美中或美俄之间可能的冲突中，各方都有强烈动机在早期先发制人地攻击对方的C3I和ISR能力。中国分析人士认为，高超声速巡航导弹是增强中国核威慑态势、穿透美国导弹防御系统和抢占高超声速阵地的有效手段。

高超声速武器的机动性可能使战争情况复杂化，目标模糊也会增加战略不稳定性。与弹道导弹相比，高超声速武器不可预测的弹道很难表明其使用意图，从而立刻引发风险升级。此外，如果敌方ISR、预警或C3I系统在冲突早期就成为攻击目标，那么确定攻击者意图将非常困难。如果敌方无法确定预定路径或高超声速打击的最终目标，则可能会采取最坏的反制措施（这是一个“非用即失”的情况）。在地缘政治竞争和不确定性的背景下，对突然袭击的相互恐惧，会大大升级误判风险，导致事态失控。

例如，中国的预警系统探测到美国发射高超声速武器，但无法确定中国是否是预定目标（目的地不明确）。即使中国确定自己是预定目标，但仍然不知道美国打算摧毁什么等级的目标（目标不明确），或者不知道来袭者是核武器还是常规武器（弹头不明确）。中国的人工智能增强型预警系统，对战略稳定来说是喜忧参半。如果中国在冲突中更早地探测到来犯武器，可能会加剧弹头和目标的不确定性，从而产生无意的风险升级。如果中国改进其导弹预警系统，为攻击后发射的核态势做准备（像俄罗斯和美国那样），那么对美国助推滑翔攻击的早期探测将变得更加关键。

分析人士詹姆斯·阿克顿表示，使能能力对高超声速武器的成功使用至关重要。特别是需要快速决策的军事行动（定位、跟踪、实施精确打击），对计划和执行打击（尤其是ISR）的使能能力要求通常比先发制人或突然袭击更高。然而到目前为止，指控、ISR、情报整理与分析、战斗损伤评估等方面的技术仍处于落后状态，落后于高超声速武器技术的发展。人工智能技术将加速高超声速武器和其他远程精确武器等所有关键使能能力的发展：（1）自主导航和先进视觉制导系统；（2）用于瞄准和跟踪目标的ISR系统；（3）导弹发射和传感器系统；（4）人工智能机器学习系统，从大数据集中破译模式，以支持用于识别和跟踪目标的情报分析；（5）模式解释，提示决策支持系统；（6）风险升级预测。例如，一些国家（特别是中俄两国）正在开发机器学习方法，建立高超声速滑翔飞行器（HGV）的控制系统，这是因为他们还不能人工控制高速飞行器。

从概念上讲，在几分钟内，人工智能机器学习系统就可以生成一个高超声速飞行计划，供人审查和批准，并在实时情况下，自动修正飞行中的导弹，补偿意外飞行情况或目标位置变化。目前，跟踪和瞄准敌机动导弹部队还存在一些技术问题，从理论上讲，这种人工智能的高超声速自主系统群能够有效解决这些问题。具体来说，它允许跟踪机动目标，并实时将这些信息反馈给指挥官，然后在机动发射器重新部署之前，提示快速突袭或先发制人攻击。

大量中国开源资料显示，中国正在开展人工智能机器学习集成方面的研究，特别是深度神经网络，以解决与高超声速武器的高速和热强化再入动力学相关的技术挑战（热控制、机动性、稳定性和目标性)。中国分析人士预计，人工智能将解决许多与高超声速滑翔飞行器高飞行包线相关的棘手问题，包括复杂飞行环境、严重非线性、强烈快速的时间变化、俯冲阶段的动态不确定性等。他们与西方国家的看法大体一致，就像其他人工智能增强型战略非核能力（无人机群、网络和电子战能力、导弹防御、反潜能力）一样，通过提高战争速度，高超声速武器本质上是不稳定的。

中国应用人工智能机器学习技术来增强高超声速武器，可理解为是大战略目标的一部分，即为未来多维、多域的战场环境开发“智能”自主武器及其使能系统。人工智能增强型高超声速武器与核安全有许多交集（尤其是渗透美国导弹防御系统），加上中国高超声速武器极有可能携带双弹头，因此，分析人士和政策制定者的一项关键任务是，了解这些能力之间的相互作用，以及它们对核、常规和跨域威慑的影响。与网络能力、自主武器系统和其他先进自动武器系统类似，人工智能可以授权，而高超声速武器可以显著加快冲突节奏、压缩决策时间。总之，作为一个强大的推动者和力量倍增器，人工智能可以破坏信息流动和有效通信（无论是敌友之间，还是在军队内部），因此，在未来危机或冲突中，尤其涉及中美两国，人工智能也会使风险升级管理复杂化。此外，通信中断还可能破坏核威慑，从而增加大国政策冒险的可能性，并刺激其在危机期间采取先发制人策略。