2017年9月初，俄羅斯總統(tǒng)弗拉基米爾·普京將人工智能這個(gè)話題帶到了國際政治討論的最前沿，而以往，它僅僅出現(xiàn)在硅谷的實(shí)驗(yàn)室、學(xué)術(shù)界和五角大樓的地下室里。“人工智能就是我們的未來，不只是俄羅斯的未來，而是全人類的未來，”普京說，“它帶來了巨大的機(jī)遇，但同時(shí)也潛藏著難以預(yù)測(cè)的威脅。誰在人工智能領(lǐng)域占了先，誰就會(huì)成為世界的統(tǒng)治者。”

普京的話反映了世界各行業(yè)和地區(qū)的人們都開始相信的一個(gè)觀念——無論是在工作、社會(huì)還是軍事領(lǐng)域，人工智能領(lǐng)域的進(jìn)步對(duì)未來至關(guān)重要。世界經(jīng)濟(jì)論壇執(zhí)行主席Klaus Schwab提出，人工智能是“第四次工業(yè)革命”的重要因素之一；谷歌前任CEO 艾瑞克·施密特認(rèn)為，人工智能對(duì)于未來國家力量的重要性足以讓美國政府制定人工智能的國家戰(zhàn)略，就像冷戰(zhàn)時(shí)制定太空技術(shù)發(fā)展計(jì)劃那樣；Tesla和SpaceX的CEO Elon Musk甚至聲稱，如果人工智能技術(shù)進(jìn)步未能得到合理監(jiān)管，可能會(huì)引起第三次世界大戰(zhàn)。這些說法都表明，人工智能將對(duì)全球政治和力量均勢(shì)產(chǎn)生極大的、甚至可能是決定性的影響。

無論人工智能帶來的是革命性的后果還是僅僅是增量效應(yīng)，我們都很有必要去弄清它為什么以及將如何影響國家安全。盡管大眾媒體和商業(yè)期刊上登載了大量有關(guān)人工智能的文章，系統(tǒng)討論人工智能發(fā)展對(duì)國家安全影響的學(xué)術(shù)著作卻沒有多少。本文意在通過研究弱人工智能，或用于完成特定任務(wù)的智能系統(tǒng)來填補(bǔ)此項(xiàng)空白，我所說的智能系統(tǒng)就比如在美國老牌知識(shí)問答電視節(jié)目“危險(xiǎn)邊緣”（Jeopardy！）中擊敗了兩位人類冠軍的IBM超級(jí)計(jì)算機(jī)Watson，還有擅長下圍棋的AlphaGo。具體來說，本文通過對(duì)軍事創(chuàng)新、科技發(fā)展和國際政治的學(xué)術(shù)研究，評(píng)估了人工智能在力量均勢(shì)和國際競(jìng)爭背景下帶來的種種問題。 

對(duì)人工智能的通俗探討幾乎只關(guān)注科技進(jìn)步?？v觀歷史，科技確實(shí)在全球政治中起著非常重要的作用。數(shù)百年前，像印刷術(shù)這樣的技術(shù)使書寫文字興起，為新形式的政治抗議和其他政治活動(dòng)的發(fā)展提供了可能。20世紀(jì)，核武器的出現(xiàn)極大地提升了數(shù)國的毀滅性打擊能力。

但科技發(fā)展的相對(duì)影響力往往不僅與它本身的特質(zhì)相關(guān)，也同樣、甚至更多地取決于人們、機(jī)構(gòu)和社會(huì)如何利用這項(xiàng)技術(shù)。就比如英國海軍在1918年發(fā)明的航空母艦。作為當(dāng)時(shí)世界最擅長部署戰(zhàn)艦的海軍，皇家海軍最初的設(shè)計(jì)是讓航空母艦為戰(zhàn)艦提供偵察機(jī)。但是日本和美國海軍創(chuàng)新了航空母艦的使用方式，把它用作移動(dòng)機(jī)場(chǎng)，從根本上改變了20世紀(jì)的海戰(zhàn)?；蛘咴蹅?cè)倩氐接∷⑿g(shù)這項(xiàng)技術(shù)：它加速了民族主義政治運(yùn)動(dòng)，這是技術(shù)激勵(lì)的結(jié)果，也是人們?cè)谡芜\(yùn)動(dòng)中充分運(yùn)用這項(xiàng)新技術(shù)來傳播信息的結(jié)果。

人工智能將會(huì)扮演什么樣的角色呢？這項(xiàng)技術(shù)的發(fā)展還有很多不確定性，因而現(xiàn)在要給出答案還為時(shí)尚早。但人工智能與內(nèi)燃機(jī)、電力等更為相似，它不是武器，而是使能者，是一項(xiàng)應(yīng)用領(lǐng)域廣泛的通用技術(shù)。這使得人工智能不同于導(dǎo)彈、潛艇或坦克，而有更廣泛的應(yīng)用范圍。

弱人工智能領(lǐng)域的進(jìn)步會(huì)為政府和軍事組織創(chuàng)造機(jī)遇和挑戰(zhàn)。比如，圖像識(shí)別技術(shù)能幫助到那些已經(jīng)足夠富強(qiáng)、能夠支持技術(shù)更新的軍方。但我們很難預(yù)測(cè)人工智能運(yùn)用如何影響軍事組織的核心部分，比如軍事計(jì)劃、招募保留新兵和軍事力量結(jié)構(gòu)等。如果軍方越來越需要學(xué)習(xí)過編程和算法的士兵，或者如果大量的無人系統(tǒng)足以淘汰代價(jià)高昂的傳統(tǒng)軍事平臺(tái)，那會(huì)出現(xiàn)什么樣的改變呢？ 領(lǐng)先的軍事力量面對(duì)挑戰(zhàn)現(xiàn)有組織形式的創(chuàng)新時(shí)總是手足無措，因?yàn)樽哉J(rèn)為領(lǐng)先的軍事力量很難改變現(xiàn)有的官僚組織形式。

人工智能會(huì)使哪些國家受益，這部分取決于與軍事相關(guān)的創(chuàng)新是在哪里發(fā)明的。像私人企業(yè)或者學(xué)術(shù)部門這樣的非軍事機(jī)構(gòu)正在嘗試擴(kuò)大人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域。一些人工智能和機(jī)器人公司，比如Boston Dynamics，接受了軍方提供的研發(fā)資金；而另一些，比如DeepMind，拒絕軍方資助并且堅(jiān)決反對(duì)和軍方合作。與隱身技術(shù)這樣具有典型軍事目的的技術(shù)不同，人工智能在購物、農(nóng)業(yè)、股票交易等眾多領(lǐng)域都有應(yīng)用。

如果商業(yè)驅(qū)動(dòng)的人工智能研究持續(xù)創(chuàng)新，并且軍方未來可能應(yīng)用的算法與民用工程息息相關(guān)，那么人工智能領(lǐng)域的進(jìn)步很有可能更迅速地?cái)U(kuò)散到世界各地的軍事力量中。人工智能競(jìng)爭可能會(huì)涉及世界研發(fā)AI技術(shù)的各個(gè)主體，就像19世紀(jì)晚期在鋼鐵和化工行業(yè)的競(jìng)爭那樣。技術(shù)擴(kuò)散的可能性會(huì)使其難以保持在弱人工智能應(yīng)用上的“先發(fā)優(yōu)勢(shì)”，這可能會(huì)改變世界力量均勢(shì)，縮小美國和中國以及世界其他國家的軍力差距。

然而專家們并未就未來人工智能的發(fā)展軌跡達(dá)成一致，這就意味著對(duì)人工智能發(fā)展影響國際安全環(huán)境的預(yù)測(cè)都只是嘗試性的。盡管人工智能的基本原理可以用于民用和軍事兩種目的，但最重要的AI軍事應(yīng)用一定不是軍民兩用的?；谲娛卵芯康募夹g(shù)進(jìn)步排他性較強(qiáng)，通常較難被模仿，首先采用此類技術(shù)的國家自然具有更大的先發(fā)優(yōu)勢(shì)。此外，如果只有最富有的國家和公司有財(cái)力負(fù)擔(dān)用于研發(fā)新的強(qiáng)大算法所需的計(jì)算硬件，從均勢(shì)角度來看高端的人工智能技術(shù)會(huì)讓富者更富。另一方面，如果先進(jìn)的軍隊(duì)沒能有效整合人工智能技術(shù)，則更有可能出現(xiàn)混亂。

本文首先定義何為人工智能并說明人工智能是一種怎樣的技術(shù)，然后轉(zhuǎn)而討論弱人工智能有關(guān)發(fā)展軌跡的關(guān)鍵問題和假定，看它們?nèi)绾斡绊懭斯ぶ悄苘娛聭?yīng)用的采用條件，這是考察人工智能如何影響均勢(shì)的重要因素。之后，本文將評(píng)估，弱人工智能在以下兩種情況下將如何影響世界力量均勢(shì)：1）軍民兩用的人工智能技術(shù)有著很高軍事相關(guān)性，并且能夠迅速擴(kuò)散；2）軍用人工智能技術(shù)具有更高“排他性”，從而限制了技術(shù)擴(kuò)散、產(chǎn)生更大先發(fā)優(yōu)勢(shì)。

我們無法確定在未來十年甚至更久的時(shí)間里人工智能會(huì)如何發(fā)展。中國、俄羅斯和其他一些國家已經(jīng)在大力投資人工智能領(lǐng)域以提升相對(duì)軍力，希望重塑均勢(shì)。隨著人工智能領(lǐng)域逐漸成熟，在物流、人力甚至部署單元等領(lǐng)域都將出現(xiàn)更多人工智能運(yùn)用，各國需要考慮怎樣切實(shí)利用人工智能技術(shù)提升軍力。因而美國在力量均勢(shì)上面臨的風(fēng)險(xiǎn)在于它可能對(duì)自己的軍事優(yōu)勢(shì)習(xí)以為常，像20世紀(jì)中期大英帝國的皇家海軍對(duì)待航母那樣去對(duì)待人工智能——如果不能通過組織采納合理運(yùn)用新技術(shù)，那么技術(shù)創(chuàng)新者也會(huì)被超越。

人工智能是什么？對(duì)人工智能、自主性和自動(dòng)化這些術(shù)語的具體定義，人們并沒有達(dá)成廣泛的共識(shí)。本文中人工智能指運(yùn)用電腦模擬需要智力參與的人類行為。換句話說，人工智能就是一個(gè)人工合成體在“多種環(huán)境”下達(dá)成目標(biāo)的能力。人工智能系統(tǒng)與可以遠(yuǎn)程控制的自主機(jī)器人和機(jī)器人系統(tǒng)不同。比如Boston Dynamics公司可以自動(dòng)開門的SpotMini就不能算是人工智能，因?yàn)樗腥诉h(yuǎn)程控制。像日常生活中的烤面包機(jī)，或者軍方用絆索引爆的炸藥，這樣的自動(dòng)系統(tǒng)（automatic systems）機(jī)械地對(duì)環(huán)境因素做出反應(yīng)。與之相比，自動(dòng)化系統(tǒng)（automated systems）的運(yùn)行是基于多道提前設(shè)計(jì)的邏輯步驟，而不是絆索那樣簡單的觸發(fā)機(jī)制。而自主系統(tǒng)（autonomous systems）范圍更廣，在一定限制內(nèi)用于實(shí)現(xiàn)某些目標(biāo)，優(yōu)化一系列參數(shù)。

目前人工智能研究大體上有兩種路徑。第一種是符號(hào)主義人工智能（symbolic artificial intelligence）——創(chuàng)造專家系統(tǒng)和生產(chǎn)規(guī)則以使機(jī)器能夠推斷行為路徑。1997年IBM公司的Deep Blue系統(tǒng)在國際象棋中戰(zhàn)勝了加里·卡司帕羅夫，它采用的就是符號(hào)主義方法。與之相對(duì)的是計(jì)算機(jī)學(xué)派或者聯(lián)結(jié)主義方法（connectionist approaches），機(jī)器通過計(jì)算而非符號(hào)表示來識(shí)別問題并做出行動(dòng)。機(jī)器自主學(xué)習(xí)是人工智能中非常重要的計(jì)算方法。編寫機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要多種計(jì)算技巧，包括貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、決策樹和深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)讓機(jī)器通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法掌握一種算法，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來訓(xùn)練算法完成特定任務(wù)，比如圖像識(shí)別。一些研究員試圖融合符號(hào)主義和聯(lián)結(jié)主義方法，希望通過這種混合型的研究方法來創(chuàng)造一種通用語言，讓算法能通過多種路徑去學(xué)習(xí)如何完成特定任務(wù)，使之更加高效。

就本文而言，理解人工智能發(fā)展的大致軌跡比研究賦予人工智能特定能力的具體方法更為重要。很多情況下，要判斷哪些方法將生成哪些功能還為時(shí)過早。

人工智能是使能者，而非武器 

一種新技術(shù)的影響部分取決于它潛在的基本用途。一些通訊技術(shù)，比如電報(bào)和電話的發(fā)明是使身處不同地方的人能更快地取得聯(lián)系；軍用技術(shù)，比如導(dǎo)彈和子彈，是用來打擊破壞某個(gè)目標(biāo)的；鐵路還有自行車屬于交通技術(shù)。這些科技大類下面還有很多小類，每類中都有很多種技術(shù)。舉個(gè)例子，一架F-35戰(zhàn)斗機(jī)由超過300000個(gè)零部件組成。另一類科技可以被稱作“使能技術(shù)”，這類技術(shù)并不像上面的例子，為某個(gè)特定目的而研發(fā)，它是多用途的，可以廣泛運(yùn)用于其他很多科技中。電力技術(shù)就是一種使能技術(shù)。

所以人工智能屬于哪種技術(shù)呢？盡管國防部門“第三次抵消”的說辭還有其他一些討論讓人工智能看起來像種軍用技術(shù)，但它實(shí)質(zhì)上是終極使能者。就像內(nèi)燃機(jī)和電力一樣，人工智能可以運(yùn)用于很多具體技術(shù)。斯坦福大學(xué)的Andrew Ng認(rèn)為，和電力一樣，人工智能可以在多元領(lǐng)域中助力具體技術(shù)的發(fā)展，比如農(nóng)業(yè)、制造業(yè)和醫(yī)療服務(wù)業(yè)。

人工智能能從多個(gè)維度發(fā)揮作用。首先，它能用于管理像機(jī)器人系統(tǒng)這樣無人監(jiān)管的實(shí)物， 無論是在坦克、飛機(jī)還是艦船里，人工智能都可以減少人類的參與，有時(shí)甚至是遠(yuǎn)程，成為人類-機(jī)器隊(duì)伍里的一員。比如集群技術(shù)就用到了一些受人監(jiān)管的算法，可以指揮類似無人機(jī)群這樣的平臺(tái)。其次，人工智能可以幫助人們處理和解釋信息。圖像識(shí)別算法可以用來給度假照片加上標(biāo)簽或者識(shí)別商店中的產(chǎn)品，也同樣可以用于“Project Maven”計(jì)劃，這是一個(gè)美國軍事項(xiàng)目，意在研發(fā)可以自動(dòng)分析無人機(jī)即時(shí)影像的算法。盡管在不同情況中應(yīng)用方式不同，但背后的算法完成的任務(wù)是一樣的——快速識(shí)別圖像并標(biāo)記。最后，多個(gè)弱人工智能系統(tǒng)的重疊應(yīng)用可以被用來創(chuàng)造新的指令和控制方式——可以分析大量數(shù)據(jù)并做出預(yù)測(cè)指導(dǎo)人類行動(dòng)的運(yùn)行系統(tǒng)，包括作戰(zhàn)系統(tǒng)——或者算法指導(dǎo)的行為。

人工智能的種類？

我們可以把人工智能看作一個(gè)相鄰兩者相似但兩段截然不同的連續(xù)體。一端是弱人工智能應(yīng)用，就比如能夠戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍的AlphaGo。這類應(yīng)用就是專門用于特定任務(wù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，不可能被用于其他任務(wù)。弱人工智能可以被看作相對(duì)先進(jìn)的自主系統(tǒng)，或者一啟動(dòng)就只會(huì)完成特定任務(wù)的機(jī)器。

而這個(gè)連續(xù)體的另一端是“超級(jí)聰明的”通用人工智能。這類人工智能采用單個(gè)或系列算法，不僅能完成簡單的任務(wù)，也能有效思考并為更寬泛的問題設(shè)計(jì)解決方案。Nick Bostrom描繪了一種極端的可能，超級(jí)人工智能也許會(huì)主宰世界，其程序甚至可能在不經(jīng)意間使人類滅絕。連續(xù)體中部或者中部偏人工通用智能那端是“變革性人工智能”，這樣的人工智能可以完成玩電子游戲這樣的特定任務(wù)之外的很多事情，但卻不足以擁有超級(jí)智能。

本文重點(diǎn)關(guān)注弱人工智能應(yīng)用對(duì)力量均勢(shì)和國際競(jìng)爭的潛在影響。從現(xiàn)存的人工智能技術(shù)來看，弱人工智能應(yīng)用在未來二十年里最有可能影響軍事領(lǐng)域，進(jìn)而影響力量均勢(shì)。此外，超過人類智能的通用人工智能會(huì)在中短期內(nèi)還是數(shù)百年后出現(xiàn)，這個(gè)問題即便是專家也無法給出一致的答案。人工智能專家們也無法確定未來人工智能發(fā)展的軌跡。調(diào)查表明只有50%的人工智能研發(fā)者相信到2049年人工智能系統(tǒng)能寫出一本暢銷書，約75%的研究者認(rèn)為這可能要到2090年才能實(shí)現(xiàn)。經(jīng)過大量訓(xùn)練的專家也無法在人工智能發(fā)展問題上達(dá)成一致，這體現(xiàn)了人工智能領(lǐng)域很大的不確定性。

這使我們思考哪些人工智能技術(shù)將得到進(jìn)一步發(fā)展，而本文重點(diǎn)關(guān)注那些在下一代最有可能興起的技術(shù)。

新興技術(shù)主要通過軍事和經(jīng)濟(jì)手段影響均勢(shì)。技術(shù)可以直接影響國家的作戰(zhàn)能力，也能通過影響國家經(jīng)濟(jì)力量間接地影響均勢(shì)。畢竟如果沒有經(jīng)濟(jì)支撐，一個(gè)國家無法長期或者中期地維持軍事優(yōu)勢(shì)，只要想想奧斯曼帝國和帝制中國的沒落就不難理解這一點(diǎn)。

但是現(xiàn)在，我們還不清楚具體AI應(yīng)用將如何轉(zhuǎn)化為軍事力量。盡管收到持續(xù)投資，將人工智能融合進(jìn)軍事技術(shù)仍不是件易事。Project Maven是美國 “算法戰(zhàn)爭” 提案的第一項(xiàng)計(jì)劃，軍方試圖開發(fā)人工智能的潛力并將之用于增強(qiáng)軍事力量。但是無論在美國還是其他國家，很多投資還只處于早期階段。正如Missy L. Cummings所寫：“坦克還有交通工具這類自主地面行駛車輛和自主式水下航行器都還在研發(fā)中。但是大多數(shù)研發(fā)機(jī)構(gòu)正掙扎著想要實(shí)現(xiàn)從研發(fā)到實(shí)際運(yùn)行的飛躍。”

我們很有必要將這些頗具潛力的技術(shù)創(chuàng)新和軍事創(chuàng)新區(qū)分開來。盡管軍事創(chuàng)新常常和技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)，但這種關(guān)聯(lián)性不是必然的。軍事創(chuàng)新是組織行為和方式的重大變化，意在提高軍方有效地將武器轉(zhuǎn)化為力量的能力。美國和日本軍方將航空母艦用作移動(dòng)機(jī)場(chǎng)，這就是一個(gè)典型的例子。盡管人工智能有潛力實(shí)現(xiàn)一些軍事創(chuàng)新，它本身并不是，而且目前沒有哪一項(xiàng)被軍方采用的人工智能運(yùn)用能算得上一項(xiàng)軍事創(chuàng)新。

因?yàn)槿斯ぶ悄苎邪l(fā)和相關(guān)技術(shù)任處于初期階段，人工智能在戰(zhàn)爭中的運(yùn)用還遠(yuǎn)不能跟坦克在一戰(zhàn)中的初次亮相相提并論，更別說二戰(zhàn)中德軍使用的頗為有效的聯(lián)合武裝作戰(zhàn)法了（這項(xiàng)軍事創(chuàng)新也就是現(xiàn)在人們熟知的“閃電戰(zhàn)”）。這就限制了我們對(duì)弱人工智能將如何影響均勢(shì)和國際政治的分析。對(duì)技術(shù)和國際政治的大多數(shù)研究關(guān)注像核武器這樣特定成熟的技術(shù)，或者軍事創(chuàng)新。由于人工智能還處于早期發(fā)展階段，因此研究時(shí)需要運(yùn)用現(xiàn)存的有關(guān)軍事技術(shù)和創(chuàng)新的理論。

我的采納容量理論（adoption capacity theory）能讓我們更好地洞察人工智能的發(fā)展對(duì)力量均勢(shì)的影響。此理論認(rèn)為，采用一項(xiàng)軍事創(chuàng)新所需的財(cái)政和組織條件會(huì)影響該軍事創(chuàng)新的擴(kuò)散速度并影響力量均勢(shì)。財(cái)政上的考慮包括計(jì)算相關(guān)硬件的單位成本，以及判斷這項(xiàng)性能是基于純商業(yè)還是純軍事技術(shù)。需要考量的因素還有：評(píng)估采用此項(xiàng)創(chuàng)新需要在多大程度上影響軍方目前的關(guān)鍵任務(wù)（也就是一個(gè)組織希望能達(dá)到的目標(biāo)）；評(píng)估組織內(nèi)關(guān)鍵精英的地位（比如戰(zhàn)斗飛行員在空軍中的地位）。但因?yàn)椴杉{容量理論關(guān)注的主要是軍事創(chuàng)新，要想適用于人工智能，這一理論還需要一些調(diào)整。

采納容量理論建議，研究技術(shù)變革如何影響均勢(shì)需要回答三個(gè)問題。

第一，技術(shù)本身很少（如果真的可能）是決定性因素，那技術(shù)的應(yīng)用如何能影響戰(zhàn)爭的性質(zhì)呢？舉個(gè)例子，機(jī)關(guān)槍火力在非對(duì)稱部署時(shí)能有效應(yīng)對(duì)進(jìn)攻，但和帶刺鐵絲網(wǎng)配合使用呈對(duì)稱布局時(shí)，這項(xiàng)技術(shù)在一站中實(shí)現(xiàn)了戰(zhàn)壕作戰(zhàn)僵局。更廣泛地來說，工業(yè)革命和制造業(yè)轉(zhuǎn)向工廠大規(guī)模生產(chǎn)使步槍從少數(shù)軍隊(duì)配備的手工制作的武器變成了能夠被廣泛使用的武器。這提高了戰(zhàn)爭的殺傷性，也改變了軍隊(duì)的組織方式和戰(zhàn)術(shù)。

第二，不同主體如何真正推行一項(xiàng)技術(shù)或者在推行過程中會(huì)受到官僚主義怎樣的限制？由此對(duì)軍事創(chuàng)新產(chǎn)生了怎樣的影響？這個(gè)問題與本文高度相關(guān)，因?yàn)榻M織采用并推行一項(xiàng)技術(shù)創(chuàng)新所面臨的挑戰(zhàn)與推行的有效性密切相關(guān)。要衡量一項(xiàng)創(chuàng)新對(duì)國際政治的影響有多大，這些挑戰(zhàn)是重要因素。

數(shù)十年的研究表明，相比于技術(shù)本身，技術(shù)變革對(duì)全球政治的影響——無論是經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、外交還是軍事領(lǐng)域的變化——更多地取決于政府和組織怎樣采納并運(yùn)用新技術(shù)。Barry Posen，Stephen P. Rosen等人設(shè)立的軍事創(chuàng)新獎(jiǎng)學(xué)金就體現(xiàn)了這一點(diǎn)，單靠技術(shù)創(chuàng)新很難影響均勢(shì)。而軍方如何使用一項(xiàng)技術(shù)才是突破的關(guān)鍵。軍方運(yùn)用新技術(shù)的能力部分取決于這項(xiàng)技術(shù)的復(fù)雜程度，它有多難掌握以及它的運(yùn)行是否可預(yù)測(cè)、可解釋。這些因素影響了高級(jí)軍事領(lǐng)導(dǎo)人對(duì)此項(xiàng)技術(shù)的信賴程度，進(jìn)而影響他們是否采用此項(xiàng)技術(shù)的決定。此外，采用一項(xiàng)技術(shù)時(shí)對(duì)原有官僚秩序的影響程度越深，其在地位穩(wěn)固的老牌機(jī)構(gòu)面臨的挑戰(zhàn)越大——如果這個(gè)機(jī)構(gòu)缺乏科研投資，也不懂得融合新技術(shù)、新想法，技術(shù)要得到采用就尤其困難了。

19世紀(jì)中期，每個(gè)歐洲國家?guī)缀跬瑫r(shí)掌握了鐵路、電報(bào)和制造步槍的技術(shù)。但普魯士軍隊(duì)首先想到如何結(jié)合并充分利用這些技術(shù)，迅速部署力量。在那之后其他國家的軍隊(duì)才采取了類似的措施達(dá)到了相似的效果。

英國海軍和航空母艦的例子進(jìn)一步揭示了組織流程對(duì)于軍事領(lǐng)域技術(shù)應(yīng)用的決定性作用。如前所述，盡管皇家海軍發(fā)明了航母，以戰(zhàn)艦為先的制度性承諾使其把輔助為戰(zhàn)艦提供信息的“偵察機(jī)”看作這項(xiàng)新發(fā)明的首要任務(wù)。而美軍和日軍這兩支新崛起的海上力量沒那么看重戰(zhàn)艦，反而創(chuàng)造性地想到，航母的真正價(jià)值在于它的獨(dú)立打擊能力。由于戰(zhàn)艦和經(jīng)驗(yàn)豐富、已經(jīng)習(xí)慣部署戰(zhàn)艦作戰(zhàn)的海軍將官們?cè)诙鄧＼娭姓贾鲗?dǎo)，因此把航母看作移動(dòng)機(jī)場(chǎng)需要一個(gè)概念上的轉(zhuǎn)變，這不是件容易的事。

即使后來將航母用作移動(dòng)機(jī)場(chǎng)被證明是最優(yōu)選擇，要采用航母作戰(zhàn)也是挑戰(zhàn)重重。二十年來中國海軍一直在研究航母運(yùn)行機(jī)制，但也才剛剛開始建立真正的航母作戰(zhàn)能力。蘇聯(lián)曾花費(fèi)數(shù)十年時(shí)間試圖采用航母作戰(zhàn)，但最終失敗。簡單來說，要想操縱航母、使飛機(jī)順利起飛和降落，以及與其他海上力量協(xié)調(diào)配合，需要不同系統(tǒng)的融合，這是很難實(shí)現(xiàn)的。一支軍隊(duì)試圖有效運(yùn)用新技術(shù)時(shí)需要做出的改變?cè)酱?，它面臨的官僚主義挑戰(zhàn)就越大，強(qiáng)國就越有可能因?yàn)榻M織能力欠缺而放棄采用這項(xiàng)技術(shù)。這就是可能會(huì)改變力量均勢(shì)的關(guān)鍵機(jī)制。

第三，一項(xiàng)新技術(shù)如何傳播？這個(gè)問題的答案決定了采用新技術(shù)的相對(duì)先發(fā)優(yōu)勢(shì)有多大。Kenneth Waltz最初提出軍事技術(shù)創(chuàng)新往往很快就會(huì)被效仿，但后續(xù)研究表明實(shí)際情況要復(fù)雜得多。擴(kuò)散率很重要：如果某項(xiàng)技術(shù)擴(kuò)散得較慢，那么首先采用此技術(shù)的國家就會(huì)有可持續(xù)的優(yōu)勢(shì)。但如果其他國家能夠快速采用這項(xiàng)新技術(shù)，那么第一個(gè)的相對(duì)優(yōu)勢(shì)就會(huì)迅速消失。

軍事技術(shù)和其他通用技術(shù)一樣，可以通過多種機(jī)制擴(kuò)散。采納容量理論提出了幾個(gè)影響弱人工智能技術(shù)擴(kuò)散的關(guān)鍵因素。

首先是建立人工智能系統(tǒng)的單位成本。編寫軍事應(yīng)用算法所需的硬件和計(jì)算成本越高，門檻就越高。相對(duì)的，一旦算法編出來了，成了軟件，那就更容易擴(kuò)散。

其次，只有軍事目標(biāo)驅(qū)動(dòng)的技術(shù)往往比有商業(yè)目的驅(qū)動(dòng)的技術(shù)傳播得更慢。如果一項(xiàng)技術(shù)只在軍事領(lǐng)域能派上用場(chǎng)——比如隱形技術(shù)——并且它的單位成本和技術(shù)復(fù)雜程度都很高，那么能效仿這項(xiàng)技術(shù)的主體就最少化了。

而反過來講，有商業(yè)目的驅(qū)動(dòng)的技術(shù)一般傳播得要快得多。十九世紀(jì)鐵路曾被當(dāng)作一項(xiàng)“軍事技術(shù)”，能夠?qū)崿F(xiàn)空前迅速的兵力部署和集結(jié)。但鐵路能迅速運(yùn)輸貨物的商業(yè)價(jià)值加速了世界范圍內(nèi)密集鐵路網(wǎng)的建設(shè)，因而在鐵路這項(xiàng)技術(shù)上很難有國家能保持可持續(xù)的優(yōu)勢(shì)。

如果正如普京、埃里克·施密特、埃隆·馬斯克所說，人工智能是一片競(jìng)爭激烈的戰(zhàn)場(chǎng)，那么這場(chǎng)競(jìng)爭有什么樣的特點(diǎn)呢？目前美國和中國應(yīng)該是人工智能發(fā)展最為領(lǐng)先的兩個(gè)國家。世界上最強(qiáng)大的兩個(gè)國家在人工智能領(lǐng)域競(jìng)爭全球領(lǐng)導(dǎo)地位，這讓很多人想起20世紀(jì)的激烈競(jìng)爭，比如美蘇太空競(jìng)賽。已退役的軍陸戰(zhàn)隊(duì)將軍John Allen和Spark Cognition公司CEO Amir Husain認(rèn)為，美國需要在人工智能領(lǐng)域投入更多以取得并維持領(lǐng)先地位。

為了經(jīng)濟(jì)發(fā)展和國家安全需要，全球各大國在人工智能領(lǐng)域皆有投資，這越來越普遍地被看作一場(chǎng)軍備競(jìng)賽。2017年中國發(fā)布了一項(xiàng)有關(guān)人工智能的國家戰(zhàn)略，認(rèn)為人工智能是一個(gè)“重大戰(zhàn)略機(jī)遇”，并提出一項(xiàng)協(xié)調(diào)戰(zhàn)略以“打造中國的先發(fā)優(yōu)勢(shì)”，在人工智能領(lǐng)域引領(lǐng)世界。俄羅斯也在大規(guī)模投資，尤其是軍事領(lǐng)域。有報(bào)道稱俄羅斯軍方正在設(shè)計(jì)用于守衛(wèi)彈道導(dǎo)彈基地的自主車輛以及能夠攜帶核武器的自主潛艇。在機(jī)器人領(lǐng)域，俄羅斯正在嘗試Uran-9、Vehar等先進(jìn)坦克的遠(yuǎn)程部署。

美國以外并不只有中國和俄羅斯對(duì)人工智能在國家安全領(lǐng)域的應(yīng)用感興趣。和機(jī)器人技術(shù)一樣，人工智能技術(shù)可以被用于軍事目的，因而吸引了很多國家的關(guān)注。人工智能的商業(yè)驅(qū)動(dòng)因素和許多人工智能技術(shù)軍民兩用的特點(diǎn)意味著具備發(fā)達(dá)信息經(jīng)濟(jì)的國家更有可能成為此領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，至少也是快速跟進(jìn)者。在東南亞，新加坡處于人工智能投資的最前沿（軍事和非軍事領(lǐng)域皆是如此）。其他東南亞國家也在進(jìn)行著人工智能的相關(guān)研究。在軍事領(lǐng)域，韓國已經(jīng)研發(fā)出了半自動(dòng)系統(tǒng)SGR-A1，用于防備朝鮮對(duì)朝韓非軍事區(qū)的襲擊。

人工智能也為資本密集的國家提供了機(jī)遇和激勵(lì)。發(fā)達(dá)的經(jīng)濟(jì)體往往坐擁大量資本，卻面臨著高昂的勞動(dòng)力成本或者規(guī)模較小的人口，比如澳大利亞、加拿大還有歐洲的許多中等強(qiáng)國，這些國家在軍隊(duì)征兵時(shí)會(huì)遇到困難。對(duì)它們來說，能將資本轉(zhuǎn)化為勞動(dòng)力的技術(shù)是極具吸引力的。澳大利亞國防學(xué)院的指揮官M(fèi)ick Ryan將軍就認(rèn)為，將人工智能和機(jī)器人技術(shù)結(jié)合起來，人口規(guī)模小所帶來的問題就能被解決。2017年法國國防戰(zhàn)略回顧指出，人工智能技術(shù)的發(fā)展和運(yùn)用對(duì)于法軍保持“運(yùn)作優(yōu)勢(shì)”至關(guān)重要。以色列這個(gè)典型的經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、資本多勞力少的國家也投資研發(fā)軍用人工智能技術(shù)，用于預(yù)測(cè)火箭發(fā)射、分析錄像片段。以色列國防軍（IDF）中的人工智能軍事相關(guān)性評(píng)估小組組長Nurit Cohen Inger中校在2017年說過，對(duì)IDF來說，人工智能“會(huì)影響軍事沖突中的每一步、每一個(gè)細(xì)小的決定，甚至整場(chǎng)沖突本身”。

有了這些投資，人工智能領(lǐng)域的發(fā)展將怎樣影響軍事組織和戰(zhàn)爭性質(zhì)呢？這些技術(shù)又將如何擴(kuò)散呢？

人工智能和戰(zhàn)爭性質(zhì)

一定時(shí)期的“戰(zhàn)爭性質(zhì)”可以這樣定義：在現(xiàn)有技術(shù)、組織和制度下戰(zhàn)斗并取勝的主要方式?？捎檬侄蔚淖兓瘯?huì)影響軍隊(duì)作戰(zhàn)的組織形式，戰(zhàn)爭性質(zhì)也會(huì)隨之變化。拿破侖時(shí)代通過大規(guī)模動(dòng)員鼓勵(lì)人們投入戰(zhàn)爭，就是一個(gè)非技術(shù)發(fā)展改變戰(zhàn)爭性質(zhì)的例子。

人工智能應(yīng)用能通過幾種方式在宏觀上影響戰(zhàn)爭。最廣泛來說，自主系統(tǒng)，或者弱人工智能系統(tǒng)，有潛力提高國家投入戰(zhàn)爭的速度，這正是人工智能和內(nèi)燃機(jī)的另一個(gè)相似之處。即使決策者仍在猶豫是否要用致命武器，機(jī)器作戰(zhàn)依舊可以大幅提升行動(dòng)速度。

目前有部分軍用人工智能應(yīng)用正處于研發(fā)或討論中，盡管許多都還在初級(jí)階段。比如，有研究顯示，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以分析圖像數(shù)據(jù)庫并對(duì)特定圖像進(jìn)行分類（比如一座山），這就使得具體定位更為精準(zhǔn)。此外，弱人工智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理能力可以提高數(shù)據(jù)處理速度，這正是美國軍方項(xiàng)目Project Maven的目標(biāo)。投資研發(fā)圖像識(shí)別技術(shù)，是為了更快地取得更精準(zhǔn)的結(jié)果，這個(gè)領(lǐng)域很可能會(huì)得到持續(xù)投資和應(yīng)用（意外情況、黑客入侵等系統(tǒng)出錯(cuò)的可能暫且拋開不談）。

圖像識(shí)別以外其他領(lǐng)域的人工智能應(yīng)用如果得以成功實(shí)現(xiàn)，可能會(huì)產(chǎn)生新的運(yùn)行概念，進(jìn)而影響軍隊(duì)結(jié)構(gòu)和人員構(gòu)成，或者軍隊(duì)的組織形式和行動(dòng)計(jì)劃。其中的原則可能就是軍事行動(dòng)中大量小型平臺(tái)的使用，這些平臺(tái)被稱為“集群”（swarms）。私營公司和學(xué)術(shù)界已經(jīng)研發(fā)出了用于“集群作戰(zhàn)”的算法和控制系統(tǒng)。軍工級(jí)的算法還需要和預(yù)警機(jī)、有人駕駛飛機(jī)、衛(wèi)星、傳感器等其他軍事系統(tǒng)協(xié)調(diào)配合。在戰(zhàn)斗環(huán)境中部署的集群需要具備實(shí)時(shí)調(diào)整的能力，如果部分損毀，余下的仍要即時(shí)優(yōu)化運(yùn)行方式，這是商業(yè)運(yùn)用不需要考慮的問題。研發(fā)集群算法可能需要用到的方法有行為樹和深度學(xué)習(xí)。

弱人工智能的另一個(gè)可能改變戰(zhàn)爭性質(zhì)的應(yīng)用是通過多層算法協(xié)調(diào)合作來管理復(fù)雜行動(dòng)。這些算法可能是產(chǎn)出行為樹的專家系統(tǒng)，也可能由生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)發(fā)展而來。通過這種方式，不同算法相互競(jìng)爭，在此過程中教會(huì)對(duì)方如何完成不同的任務(wù)。一些算法要用于輔助協(xié)調(diào)包括人和機(jī)器在內(nèi)的軍事資產(chǎn)。在這種情況下，對(duì)抗性學(xué)習(xí)有助于彌補(bǔ)個(gè)別戰(zhàn)斗中決策的獨(dú)特性，并在現(xiàn)有訓(xùn)練數(shù)據(jù)之外學(xué)習(xí)適應(yīng)的問題。

通過算法加快運(yùn)行速度，從而幫助人類指揮官做出最優(yōu)戰(zhàn)斗計(jì)劃，包括實(shí)時(shí)指導(dǎo)，這樣的技術(shù)可能會(huì)改變軍隊(duì)人員和結(jié)構(gòu)，特別是海軍和空軍。自二戰(zhàn)后，現(xiàn)代軍隊(duì)經(jīng)歷了一個(gè)長達(dá)數(shù)十年的從重?cái)?shù)量到重質(zhì)量的轉(zhuǎn)型，其背后的邏輯在于，小規(guī)模但高質(zhì)量的軍隊(duì)更有可能在戰(zhàn)爭中取得勝利。人工智能可以加速這一趨勢(shì)，顛覆長久以來與軍力結(jié)構(gòu)相對(duì)應(yīng)的權(quán)威戰(zhàn)略，比如通過成本適中的反介入、區(qū)域拒止網(wǎng)絡(luò)(A2/AD)打敗對(duì)手。

如果以機(jī)器速度運(yùn)行的算法和協(xié)調(diào)系統(tǒng)變得對(duì)戰(zhàn)爭勝敗至關(guān)重要，昂貴的高質(zhì)量平臺(tái)的實(shí)戰(zhàn)效果可能并不如協(xié)調(diào)運(yùn)行的傳感器集群和相對(duì)低成本的武器平臺(tái)。這樣，人工智能就能通過大量的機(jī)器人系統(tǒng)將數(shù)量這一要素重新放到與質(zhì)量齊平的位置上。但在近中期，人工智能的最優(yōu)應(yīng)用還是通過機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化現(xiàn)有平臺(tái)。

幾乎所有政體都有理由為軍事目的而發(fā)展人工智能應(yīng)用。對(duì)民主國家來說，人工智能可以減輕戰(zhàn)爭的人口負(fù)擔(dān)并減少士兵承受的風(fēng)險(xiǎn)，遠(yuǎn)程指揮系統(tǒng)減少了人力使用，更能實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。在專制國家，人本來就不受信任，將軍事決策部分交予算法，減少戰(zhàn)爭中對(duì)人的依賴度，這樣的能力本身就具有吸引力。

組織政治和人工智能

盡管具體的軍事應(yīng)用還有很多不確定性，上文中提及的人工智能應(yīng)用于軍事領(lǐng)域的例子已經(jīng)證明，這些應(yīng)用有可能嚴(yán)重打亂原有的組織結(jié)構(gòu)。比如戰(zhàn)斗管理協(xié)調(diào)系統(tǒng)（無論是不是人機(jī)合作）：要想成功運(yùn)行哪怕是半自主的戰(zhàn)斗管理系統(tǒng)，也需要招募新的專業(yè)人員，這意味著在征兵、訓(xùn)練和升職等各個(gè)方面都會(huì)發(fā)生改變，以使既懂軍隊(duì)運(yùn)行又懂特定人工智能系統(tǒng)的人能盡其才。Rosen已經(jīng)證明，改變軍方晉升體制以給予新領(lǐng)域的專業(yè)人才以更大的權(quán)力，這對(duì)于軍事創(chuàng)新的采用至關(guān)重要，人工智能也不例外。

如上所述，操作層面人工智能系統(tǒng)的運(yùn)用可以為軍隊(duì)組織和人力使用提供更多選擇，因?yàn)榭梢源罅渴褂靡詸C(jī)器速度運(yùn)行的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)來替代單一的少量高質(zhì)量有人駕駛飛機(jī)。但實(shí)現(xiàn)這樣的概念可能會(huì)打亂原有的組織形式，進(jìn)而改變特定軍職到軍隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)層的晉升路徑。這樣的情況已經(jīng)出現(xiàn)在空軍組織中了，戰(zhàn)斗飛行員一般是空軍的主導(dǎo)，因此對(duì)無人飛行器的投資更為猶豫。人工智能應(yīng)用也會(huì)挑戰(zhàn)根深蒂固的官僚概念，比如數(shù)量和質(zhì)量如何取舍。用最優(yōu)方式采用弱人工智能技術(shù)對(duì)先進(jìn)的軍隊(duì)來說會(huì)比較困難，因?yàn)檫@需要受過訓(xùn)練的專業(yè)人員來確保人工智能運(yùn)用的質(zhì)量和可靠性，保證合理有效運(yùn)用。

而其他應(yīng)用，比如美國國防部的Project Maven計(jì)劃，相對(duì)容易實(shí)行，因?yàn)閺慕M織創(chuàng)新的以往資料來看，它們屬于可持續(xù)的技術(shù)?？梢钥焖倬珳?zhǔn)處理無人機(jī)圖像的自主系統(tǒng)不會(huì)擾亂軍隊(duì)高層的職業(yè)專長，也不會(huì)改變軍隊(duì)服務(wù)的運(yùn)作方式。只有當(dāng)弱人工智能的最佳利用會(huì)導(dǎo)致大國模結(jié)構(gòu)調(diào)整的時(shí)候，采用此技術(shù)的要求才會(huì)提高，官僚反對(duì)者才會(huì)增加。舉個(gè)例子，X-47B型號(hào)無人機(jī)是能夠在航母上自主起飛和降落的下一代系統(tǒng)，但礙于官僚阻力，美國軍方?jīng)]能投資該系統(tǒng)。這就體現(xiàn)了官僚政治和組織競(jìng)爭對(duì)軍方采用創(chuàng)新技術(shù)的妨礙作用。

軍隊(duì)或社會(huì)的戰(zhàn)略或組織文化，或者更具體地說，這些文化對(duì)創(chuàng)新的開放程度，也會(huì)影響其對(duì)人工智能潛在發(fā)展的利用。當(dāng)然說到這里可能會(huì)重復(fù)提到有關(guān)文化的爭論，因?yàn)槌且粋€(gè)組織已經(jīng)嘗試或者已經(jīng)采用了一項(xiàng)新技術(shù)，我們很難衡量它是否具備采該新技術(shù)的能力。但是，Emily Goldman在關(guān)于奧斯曼帝國的著述中提出，要估測(cè)一個(gè)社會(huì)試驗(yàn)并采用人工智能系統(tǒng)的意愿，有必要研究出一套文化開放程度的度量標(biāo)準(zhǔn)。

有趣的是，軍隊(duì)結(jié)構(gòu)規(guī)范對(duì)于在特定軍事任務(wù)中人工智能的使用也會(huì)產(chǎn)生影響。Theo Farrell研究愛爾蘭獨(dú)立后愛爾蘭軍隊(duì)的發(fā)展，發(fā)現(xiàn)愛爾蘭軍方經(jīng)常會(huì)效仿更強(qiáng)大的軍事力量的功能形式，即使這可能并不適合它。如果把這個(gè)發(fā)現(xiàn)放到人工智能領(lǐng)域來看，一些軍隊(duì)可能不太會(huì)使用需要破壞組織結(jié)構(gòu)的人工智能技術(shù)，尤其是當(dāng)這么做會(huì)導(dǎo)致明顯的結(jié)構(gòu)變化時(shí)，就比如從使用少量先進(jìn)的有人駕駛飛機(jī)到采用成本低、支配自由度更高的飛機(jī)集群的概念。

關(guān)于組織和戰(zhàn)略文化的觀點(diǎn)與采納容量理論基本一致，因?yàn)閮烧叨缄P(guān)注創(chuàng)新擾亂組織身份帶來的挑戰(zhàn)。我們最終得出，大力投資科研的、相對(duì)年輕的、對(duì)關(guān)鍵任務(wù)有廣泛認(rèn)識(shí)的軍隊(duì)在文化上更為“開放”，也更能采納新技術(shù)或者將一項(xiàng)創(chuàng)新實(shí)行到底。

軍用人工智能的擴(kuò)散：兩種情況

弱人工智能在軍事領(lǐng)域的應(yīng)用擴(kuò)散速度是一個(gè)根本問題。要估測(cè)一項(xiàng)技術(shù)創(chuàng)新的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，進(jìn)而探究其對(duì)均勢(shì)和戰(zhàn)爭的影響，就必須先弄清這個(gè)問題的答案。采納容量理論認(rèn)為，一項(xiàng)新技術(shù)的擴(kuò)散難易程度主要取決于這項(xiàng)技術(shù)的單位成本，尤其是物理硬件的成本。

軟件和硬件在人工智能設(shè)計(jì)中缺一不可。這決定了我們?nèi)绾魏饬咳斯ぶ悄艿?ldquo;單位成本”?；谟布能娛录夹g(shù)往往比基于軟件的技術(shù)傳播得慢，也就給首先采用的國家?guī)砀沙掷m(xù)的優(yōu)勢(shì)，特別是當(dāng)這項(xiàng)技術(shù)的單位成本相對(duì)較高的時(shí)候。比如平頂航母高昂的單位成本就提高了門檻，只有富強(qiáng)的國家才能負(fù)擔(dān)得起。

要說軍事平臺(tái)的話，算法都屬于軟件。就比如MQ-9 Reaper，美國軍方采用的一款當(dāng)代武裝無人機(jī)。它是一款遠(yuǎn)程控制機(jī)，飛行員在其他地方操控?zé)o人機(jī)，下達(dá)開火打擊潛在目標(biāo)的指令。這種遠(yuǎn)程控制的無人機(jī)和算法控制運(yùn)行的自主無人機(jī)的區(qū)別就在于軟件。從外觀上看，平臺(tái)都是一樣的。

但是，如果從軍事角度來看，弱人工智能就是軟件系統(tǒng)，它也需要大量的硬件支持。相關(guān)硬件成本——特別是弱人工智能的先進(jìn)應(yīng)用的成本——可能是極高的。算法越復(fù)雜，對(duì)計(jì)算硬件的要求就越高，因?yàn)樾枰布?ldquo;訓(xùn)練”算法。因此，商業(yè)和學(xué)術(shù)領(lǐng)域的人工智能研究者需要大量投資以提升運(yùn)算能力，達(dá)到上萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算。這樣的硬件要求和坦克、巡航導(dǎo)彈顯然是不一樣的，但它也同樣是硬件。過去十年里人工智能依靠深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取得飛速發(fā)展，也依賴于計(jì)算硬件的同步發(fā)展。MIT 電機(jī)工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院的教授Joel Emer簡單明了地說：“很多人工智能領(lǐng)域的成就都是依靠硬件發(fā)展才得以實(shí)現(xiàn)的。”但是一個(gè)算法訓(xùn)練完成之后是不需要依靠那樣的計(jì)算能力就可以運(yùn)行的，這時(shí)運(yùn)行已完成的算法所需的計(jì)算能力就大大削弱了。

人工智能技術(shù)通過同步發(fā)明或模仿擴(kuò)散的速度部分取決于提升計(jì)算能力的難易程度。如果像芯片效率逐漸提高、計(jì)算成本持續(xù)下降，那么擁有先進(jìn)技術(shù)公司的國家會(huì)比其他國家更容易研發(fā)出人工智能技術(shù)。

相反，如果大多數(shù)國家的公司沒有能力承擔(dān)復(fù)雜算法的硬件成本，技術(shù)擴(kuò)散就只能通過特殊的渠道進(jìn)行，比如國家層面的交易或雙邊協(xié)定，或者間諜活動(dòng)（也就是黑客入侵）。這就會(huì)減緩大多數(shù)人工智能發(fā)展的擴(kuò)散速度，提升創(chuàng)新者的優(yōu)勢(shì)。

采納容量理論要解決的另一個(gè)問題是，基于商業(yè)技術(shù)和基于純軍事研究的軍用人工智能，兩者的比例如何。盡管目前很難得出答案，但研究這兩種情況能夠揭示這個(gè)答案將如何影響人工智能改變均勢(shì)和國際競(jìng)爭結(jié)構(gòu)的方式。

軍民兩用的人工智能

對(duì)未來工作的研究表明，全球人工智能的發(fā)展背后有很強(qiáng)的商業(yè)驅(qū)動(dòng)因素。2017年麥肯錫全球研究所的一份報(bào)告估測(cè)，2030年前，大約4億人（中間值），也就是15%的勞動(dòng)力將會(huì)受到自動(dòng)化的影響。被大量引用的Carl B. Frey和Michael A. Osborne所做的研究也估測(cè)，美國47%的工作崗位有被自動(dòng)化替代的風(fēng)險(xiǎn)，這不僅指向藍(lán)領(lǐng)職業(yè)，也包括律師、股票交易商和會(huì)計(jì)師。各行各業(yè)的公司都有發(fā)展并運(yùn)用算法的需要。

人工智能的商業(yè)利益太高了，以至于有人認(rèn)為，高商業(yè)利益——還有一些有才華的人工智能工程師——阻礙了軍用人工智能的發(fā)展。此外，商業(yè)公司能提供更優(yōu)厚的薪水和待遇，這意味著軍方或許得與民用公司合作來發(fā)展人工智能技術(shù)。谷歌和美國國防部在Project Maven計(jì)劃的合作就表明，推動(dòng)商業(yè)領(lǐng)域人工智能發(fā)展的人才和知識(shí)對(duì)于軍事創(chuàng)新也必不可少。

如果技術(shù)進(jìn)步主要源于民用部門，那么世界各國都可能迅速采用新技術(shù)。商業(yè)公司自己可以傳播技術(shù)，其他國家的相關(guān)公司也會(huì)為了利潤迅速模仿。巴西、德國、日本和新加坡的公司可能會(huì)成為人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者，或者至少成為快速跟隨者。

人工智能領(lǐng)域的主要研發(fā)者關(guān)于開放源碼的承諾也會(huì)提高擴(kuò)散率。比如在2015年，谷歌公開其人工智能引擎TensorFlow代碼。其他承諾開放源碼的研究者，為了減少高附加值時(shí)算法安全風(fēng)險(xiǎn)，會(huì)將他們的成果發(fā)表出來，使他們的算法更容易被復(fù)制。

盡管先進(jìn)的人工智能商業(yè)應(yīng)用需要大量的硬件支持和專業(yè)技術(shù)，采納容量理論認(rèn)為，一項(xiàng)技術(shù)的商業(yè)導(dǎo)向性越強(qiáng)，傳播速度就越快。像DeepMind這樣的公司現(xiàn)在確實(shí)有優(yōu)勢(shì)，但這樣看來，很快全球就會(huì)有更多公司擁有類似的技術(shù)。私營主體依靠非政府的市場(chǎng)激勵(lì)來發(fā)展或者復(fù)制先進(jìn)技術(shù)，政府也能夠更容易地對(duì)其施加影響。

那么在軍事領(lǐng)域有重要應(yīng)用的軍民兩用人工智能會(huì)如何影響全球力量呢？如前所述，如果一項(xiàng)技術(shù)能相對(duì)容易地被獲得或復(fù)制，那么技術(shù)發(fā)明者擁有市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)的時(shí)間就會(huì)縮短。保持技術(shù)領(lǐng)先不是件容易的事。在人工智能和機(jī)器人領(lǐng)域，這可能是另一個(gè)在軍事系統(tǒng)中關(guān)注數(shù)量的理由。如果人工智能技術(shù)的先進(jìn)性很難持保持，那么較為先進(jìn)的軍隊(duì)可能會(huì)擁有質(zhì)量相似的技術(shù)系統(tǒng)，當(dāng)然前提是他們都意識(shí)到人工智能技術(shù)在軍事行動(dòng)中的巨大潛力。這種情況下，國家更有可能再次通過數(shù)量來取得優(yōu)勢(shì)——弱人工智能技術(shù)本身就鼓勵(lì)數(shù)量增長，而這是內(nèi)在激勵(lì)以外的另一層原因。

如果軍民兩用的人工智能對(duì)軍用人工智能至關(guān)重要，那么合理安排軍力、訓(xùn)練、制定行動(dòng)計(jì)劃以充分運(yùn)用這些應(yīng)用的能力將會(huì)決定哪些大國能取得人工智能領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)地位。1940年的法蘭西之戰(zhàn)就很好地展示了在最極端狀況下，什么才是生死攸關(guān)的決定性因素。德軍和英法軍隊(duì)雙方都有坦克、載重火車、無線電臺(tái)和可以用作近距空中支援的飛機(jī)。而使德軍獲得巨大優(yōu)勢(shì)的是閃電戰(zhàn)——一種新的戰(zhàn)術(shù)可能勝過裝備更先進(jìn)的對(duì)手。

現(xiàn)在讓我們回到人工智能和太空競(jìng)賽的對(duì)比。人工智能技術(shù)具有商業(yè)和軍事雙重目的，因而更容易擴(kuò)散，也使得先發(fā)優(yōu)勢(shì)難以持續(xù)，在這方面它和太空競(jìng)賽沒有什么可比性。太空競(jìng)賽是美國和蘇聯(lián)之間的競(jìng)爭，兩國都想送人類進(jìn)入太空、登月，然后安全返回地球?；鸺旧硎侵揠H彈道導(dǎo)彈(ICBMs)研發(fā)過程中的產(chǎn)物。太空競(jìng)賽在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的溢出部分包括衛(wèi)星技術(shù)發(fā)展而產(chǎn)生的GPS技術(shù)和其他信息時(shí)代的關(guān)鍵促成因素。但總體來說，這場(chǎng)登月競(jìng)賽是兩國政府為國家目的發(fā)起的，而不是為了軍民兩用的經(jīng)濟(jì)效益。

人工智能技術(shù)的商業(yè)驅(qū)動(dòng)因素和新算法擴(kuò)散的速度使競(jìng)爭范圍遠(yuǎn)比兩國間的太空競(jìng)賽更為廣泛。這樣的競(jìng)爭更可能是多國的，全球各個(gè)國家和公司都會(huì)參與競(jìng)爭。將之與19世紀(jì)末20世紀(jì)初的第二次工業(yè)革命相比較或許更為合適，法國、德國、英國、日本、美國和其他在鋼鐵生產(chǎn)、化工、石油、電力和其他行業(yè)激烈競(jìng)爭，爭奪霸權(quán)。

如果競(jìng)爭國家能夠成為快速跟隨者，那么依靠商業(yè)發(fā)展驅(qū)動(dòng)的軍事人工智能應(yīng)用領(lǐng)先并不會(huì)明顯影響兩國的相對(duì)實(shí)力。因而商業(yè)驅(qū)動(dòng)的人工智能技術(shù)發(fā)展的意義更多在于創(chuàng)造新領(lǐng)域，改變現(xiàn)存行業(yè)性質(zhì)，以及確保全球經(jīng)濟(jì)中領(lǐng)先的公司將總部設(shè)在本國。

純軍事人工智能

基于商業(yè)發(fā)展的AI軍事應(yīng)用之外，另一條路是研發(fā)專門軍用的人工智能應(yīng)用。要想復(fù)制“排他性”技術(shù)，也就是不基于廣泛可用的商業(yè)技術(shù)的那些創(chuàng)新，只能通過間諜活動(dòng)竊?。ň拖裉K聯(lián)竊取原子彈技術(shù)那樣），或者通過觀察模仿其原理。很多弱人工智能軍事應(yīng)用具備一些使它們難以被輕易復(fù)制的特點(diǎn)，具體如下。

首先，先進(jìn)軍事系統(tǒng)較為復(fù)雜，效仿成本高昂且不易成功。尤其是有的時(shí)候，很多零部件在商業(yè)市場(chǎng)上買不到，這些部件的制造技術(shù)被列為國家機(jī)密。當(dāng)然有些頂尖的商業(yè)技術(shù)有時(shí)也會(huì)這樣高度保密，但這并非常態(tài)。即使一些國家擁有先進(jìn)的商業(yè)人工智能技術(shù)，大多數(shù)國家無法將商業(yè)算法用于軍事目的，限制了基于人工智能技術(shù)的軍事能力創(chuàng)新。這也意味著，由于系統(tǒng)整合面臨的巨大困難，很多軍隊(duì)不會(huì)大量投資相關(guān)算法。

盡管特定人工智能技術(shù)能否轉(zhuǎn)換為軍用技術(shù)還存在不確定性，弱人工智能最重要的軍事應(yīng)用——那些可能會(huì)極大影響大規(guī)模軍事行動(dòng)的應(yīng)用——可能并沒有相對(duì)應(yīng)的民用技術(shù)。能夠以機(jī)器速度協(xié)調(diào)軍事行動(dòng)的戰(zhàn)斗管理算法就不一定有商業(yè)原型——即使有位高權(quán)重的人監(jiān)工也難以研發(fā)——除了用于自上而下管理工廠或運(yùn)行系統(tǒng)的人工智能應(yīng)用。在這些領(lǐng)域，軍工級(jí)算法的研發(fā)需要概念上的突破，其他國家很難快速模仿。

其次，一些軍事人工智能應(yīng)用，比如圖像識(shí)別技術(shù)，確實(shí)有對(duì)應(yīng)的商業(yè)應(yīng)用。但即便如此，軍工級(jí)技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)安全指數(shù)和可靠度會(huì)比民用技術(shù)高很多。部署軍用人工智能系統(tǒng)時(shí)會(huì)強(qiáng)化電子戰(zhàn)備，額外增加對(duì)電郵欺騙和黑客入侵的防備，這在民用技術(shù)中會(huì)相對(duì)薄弱一些。在軍事環(huán)境中，軍方不得不提高安全防護(hù)以應(yīng)對(duì)對(duì)手的欺詐和入侵行為。

對(duì)于擁有強(qiáng)大商業(yè)人工智能研發(fā)能力的國家來說，針對(duì)軍用的弱人工智能應(yīng)用比上一代的隱身技術(shù)更容易模仿。但隱身技術(shù)是個(gè)例外：它比過去數(shù)百年里的軍事技術(shù)更難復(fù)制。

迅速采用沒有對(duì)應(yīng)商業(yè)技術(shù)的人工智能應(yīng)用能為軍隊(duì)帶來巨大的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，尤其當(dāng)這項(xiàng)技術(shù)在計(jì)算驅(qū)動(dòng)下取得難以復(fù)制突破時(shí)，先發(fā)優(yōu)勢(shì)更為明顯。這對(duì)人工智能領(lǐng)域的競(jìng)賽意味著什么呢？如前所說，中國的人工智能戰(zhàn)略強(qiáng)調(diào)，把人工智能看作國家間的全球競(jìng)爭，而不僅僅是公司投資的市場(chǎng)，這也是很多國家目前的看法。正如Elsa Kania所寫，中國人民解放軍正在大規(guī)模投資人工智能有關(guān)的各項(xiàng)計(jì)劃，中國的國防工業(yè)和軍事研究機(jī)構(gòu)都在大力投入研發(fā)，有時(shí)也和私營企業(yè)進(jìn)行合作。

采用純軍事技術(shù)也可能給軍隊(duì)帶來巨大的組織壓力。即使大多數(shù)國家很難成為快速跟隨者，或者模仿其他軍隊(duì)的先進(jìn)技術(shù)，人工智能領(lǐng)域的大國競(jìng)爭也可能給那些沒有能力快速適應(yīng)并運(yùn)用人工智能技術(shù)的國家?guī)盹L(fēng)險(xiǎn)。通常，世界領(lǐng)先的軍事力量面臨的風(fēng)險(xiǎn)最大，現(xiàn)在說來也就是美國。領(lǐng)先的軍事力量不愿考慮采用具有組織破壞性的新技術(shù)，它們也可能忽視這一事實(shí)，堅(jiān)信自己一直處于領(lǐng)先地位，直到他們放棄創(chuàng)新的后果顯現(xiàn)出來。

從均勢(shì)角度來看，這種情況更可能在新興的強(qiáng)國造成一定混亂，而不會(huì)影響更大的軍事范圍。一些國家無法在人工智能領(lǐng)域取得進(jìn)步，因此軍事競(jìng)爭主要在當(dāng)前技術(shù)領(lǐng)先的國家中展開，比如美國、中國和俄羅斯。但這些國家也可能會(huì)出現(xiàn)重大混亂。如果中國軍隊(duì)比美軍更迅速地研發(fā)關(guān)鍵算法，用于更大范圍的戰(zhàn)斗管理，或者更愿意將其投入使用，那它可能會(huì)積累起優(yōu)勢(shì)，改變亞太地區(qū)的力量對(duì)比。前提是這些算法都能按最初設(shè)計(jì)正常運(yùn)行；所有軍用人工智能技術(shù)都已經(jīng)加強(qiáng)防護(hù)，不會(huì)被黑客入侵或者電子盜用；并且操作者只有在算法和現(xiàn)存人類操控或遠(yuǎn)程操控系統(tǒng)一樣甚至更可靠高效時(shí)才使用弱人工智能應(yīng)用。

盡管本文重點(diǎn)關(guān)注了弱人工智能應(yīng)用，人工智能領(lǐng)域的雙邊競(jìng)爭可能是人工通用智能領(lǐng)域最不容忽視的話題。本文并不涉及對(duì)人工通用智能的討論，但只要首創(chuàng)者而非快速跟隨者能獲得足夠的回報(bào)，它就會(huì)成為一個(gè)重要的離散競(jìng)爭點(diǎn)。比如說，第一個(gè)研發(fā)人工通用智能技術(shù)的國家將能鎖定經(jīng)濟(jì)或軍事領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)地位，而其他國家將無法再采用該技術(shù)，或者它們的技術(shù)達(dá)不到同樣的水準(zhǔn)，這就可能成為競(jìng)爭的一個(gè)離散“端點(diǎn)”。但這看起來是不太可能實(shí)現(xiàn)的，技術(shù)發(fā)展很難如此分立，一國可以在技術(shù)上領(lǐng)先，但也不太可能在他國追上來之前利用先發(fā)優(yōu)勢(shì)鞏固領(lǐng)先地位。

 結(jié)論

無論是機(jī)關(guān)槍、鐵路還是長弓，技術(shù)創(chuàng)新都能對(duì)力量均勢(shì)和國際沖突產(chǎn)生一定的影響。但這個(gè)影響通常取決于人和組織如何使用這項(xiàng)技術(shù)，而非技術(shù)本身?，F(xiàn)在要說弱人工智能會(huì)產(chǎn)生什么樣的影響還為時(shí)過早，但從目前的技術(shù)進(jìn)步看，一定會(huì)產(chǎn)生一些變化。

作為一項(xiàng) “使能”技術(shù)，弱人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新不是武器系統(tǒng)，而與電力和內(nèi)燃機(jī)等更為相似，它的影響遠(yuǎn)不止解決軍事優(yōu)勢(shì)的具體問題，而能夠觸及全球的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)。本文闡明，人工智能領(lǐng)域的技術(shù)進(jìn)步能夠大規(guī)模影響全球均勢(shì)。無論未來數(shù)十年內(nèi)軍民兩用的人工智能和純軍事人工智能的組合將會(huì)怎樣影響現(xiàn)代軍隊(duì)，采用新技術(shù)的組織條件是重要因素。世界各國的軍隊(duì)需要設(shè)法解決由此產(chǎn)生的新問題：如何改變征兵和晉升政策來賦予懂算法和編程的士兵更多的權(quán)力，以及如何調(diào)整軍力結(jié)構(gòu)以在戰(zhàn)場(chǎng)上充分發(fā)揮基于人工智能的協(xié)調(diào)作戰(zhàn)能力。

縱觀軍事史和經(jīng)濟(jì)史，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)弱人工智能的影響可能是巨大的，盡管說人工智能引發(fā)新的工業(yè)革命確實(shí)夸大其詞了。采納容量理論顯示，需要大規(guī)模組織調(diào)整并采納新的運(yùn)行概念的軍事創(chuàng)新更有可能改變相對(duì)軍力。歷史上從密集戰(zhàn)到閃電戰(zhàn)的軍事創(chuàng)新表明，就算美國、中國和俄羅斯在未來十年中人工智能技術(shù)水平基本相近，他們的軍事力量也會(huì)因?yàn)槭褂萌斯ぶ悄芗夹g(shù)的方式不同而產(chǎn)生差距。

不管人工智能技術(shù)擴(kuò)散速度如何，主要軍事力量很可能要面臨人工智能發(fā)展和部署的安全困境。在技術(shù)擴(kuò)散較慢的情況下，如果擔(dān)心對(duì)手在難以模仿的技術(shù)領(lǐng)域取得領(lǐng)先——而在戰(zhàn)場(chǎng)上任何微小的差距都很重要——各國就會(huì)加快發(fā)展和部署相關(guān)技術(shù)。而在技術(shù)迅速擴(kuò)散的情況下，競(jìng)爭性激勵(lì)依舊存在，因?yàn)楦鲊鴷?huì)覺得他們得趕緊跟上。此外，競(jìng)爭者在人工智能領(lǐng)域的進(jìn)展本身是很難衡量的（不像航母的建造情況一眼就能看出來），這就會(huì)使各國做出潛在對(duì)手發(fā)展最落后的假設(shè)。

人工智能領(lǐng)域的競(jìng)爭正在進(jìn)行著。盡管美國和中國看起來最為領(lǐng)先，世界各國都在大力投資人工智能領(lǐng)域。盡管拿太空競(jìng)賽來與之類比并不準(zhǔn)確，我們還是有必要把人工智能看作一場(chǎng)競(jìng)爭。這樣的框架能幫助人們和組織理解他們身處的這個(gè)世界，從如何評(píng)估國際威脅到戰(zhàn)爭的可能軌跡。如果把人工智能領(lǐng)域的競(jìng)爭與太空競(jìng)賽作類比能激勵(lì)政府層面的積極作為，提高企業(yè)和公眾意識(shí)，那么這個(gè)類比對(duì)美國來說還是有用的。

從研究角度來看，本文的一個(gè)局限在于它只關(guān)注了力量均勢(shì)和國際競(jìng)爭，而不是人工智能的具體應(yīng)用。未來研究可以關(guān)注人工智能在軍事領(lǐng)域的具體應(yīng)用情況或者其他關(guān)鍵問題。具體應(yīng)用包括可以自主選擇和截獲目標(biāo)的武器系統(tǒng)，這些系統(tǒng)可能會(huì)引發(fā)人工操縱的倫理和道德問題，以及以“機(jī)器速度”展開的戰(zhàn)爭實(shí)務(wù)問題。將人工智能技術(shù)用于預(yù)警系統(tǒng)，其迅速鎖定目標(biāo)的能力可以影響危機(jī)穩(wěn)定性和核武器的使用。在更廣泛的安全領(lǐng)域，人工智能將會(huì)改變?nèi)祟惏踩姑?。本文列出了弱人工智能軍事?yīng)用影響國際競(jìng)爭和力量均勢(shì)的初始框架，從而為將來對(duì)以上問題的研究奠定了基礎(chǔ)。

本文也提出了一系列政策問題。如果把人工智能看作一個(gè)國際競(jìng)爭舞臺(tái)，就產(chǎn)生了這樣一個(gè)問題：中國已經(jīng)出臺(tái)了人工智能戰(zhàn)略，對(duì)此美國是否應(yīng)該制定出自己的一套人工智能戰(zhàn)略？2016年奧巴馬政府發(fā)布了一份人工智能政策路線圖，它指出了美國在人工智能領(lǐng)域取得領(lǐng)先地位的重要性，但主要關(guān)注了監(jiān)管政策問題。特朗普總統(tǒng)上臺(tái)后此領(lǐng)域的政策發(fā)展暫時(shí)停滯，盡管白宮最近宣布成立一個(gè)新的人工智能專家委員會(huì)來指導(dǎo)政策出臺(tái)。

可能有一些人認(rèn)為，美國有必要和中國一樣出臺(tái)一份正式的人工智能戰(zhàn)略。盡管私營領(lǐng)域也有很大的動(dòng)力發(fā)展人工智能技術(shù)，但只有政府能協(xié)調(diào)相關(guān)投資，保證特定關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展，以取得領(lǐng)導(dǎo)地位。

但另一方面，正是美國的自由市場(chǎng)和它與世界經(jīng)濟(jì)的聯(lián)系使美國成為全球創(chuàng)新引擎。更集中計(jì)劃的經(jīng)濟(jì)體制往往和創(chuàng)新相沖突。冷戰(zhàn)時(shí)期，蘇聯(lián)國防工業(yè)基地和軍隊(duì)在完善現(xiàn)有技術(shù)和采用新技術(shù)方面做得很好，但蘇聯(lián)的集中體制讓真正的創(chuàng)新難以實(shí)現(xiàn)。

中國在人工智能研究上的投入比美國多得多，中國研究者也比美國同行們寫出了更多的相關(guān)論文，比如有關(guān)深度學(xué)習(xí)的論文。我們不清楚這些科研成果將如何轉(zhuǎn)變?yōu)橛行蔚娜斯ぶ悄苄录夹g(shù)。從均勢(shì)角度看，人工智能最好的發(fā)展道路是市場(chǎng)和政府研發(fā)并行。在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，中央規(guī)劃可能會(huì)扼殺創(chuàng)新，因此政府應(yīng)該是基本研究的投資者，而把余下的留給市場(chǎng)來完成。

但是國防部門還是不一樣的。對(duì)美國來說，國防部有義務(wù)清晰地界定哪些人工智能技術(shù)最有用，并且確定研發(fā)哪些技術(shù)，使之從構(gòu)想變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。全球研究人工智能系統(tǒng)的政府機(jī)構(gòu)正如Cummings所寫的那樣：“這些研發(fā)機(jī)構(gòu)都在努力完成從技術(shù)研發(fā)到實(shí)際運(yùn)行的跨越。”

更廣泛地說，如果在21世紀(jì)，投資并合理運(yùn)用AI技術(shù)對(duì)于軍事力量至關(guān)重要，那么美國路徑就是大雜燴。樂觀主義者們看到機(jī)構(gòu)投資將前沿研究運(yùn)用到美國軍隊(duì)中，此類機(jī)構(gòu)包括國防創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)單元（DIUx）、戰(zhàn)略能力辦公室和國防部高級(jí)研究計(jì)劃局(DARPA)。從有關(guān)“第三次抵消”和“多域作戰(zhàn)”的討論來看，軍方和政府高級(jí)領(lǐng)導(dǎo)人也在慎重對(duì)待人工智能帶來的挑戰(zhàn)。

與此同時(shí)，大量創(chuàng)新是從軍隊(duì)底層逐漸向上傳輸?shù)?/span>，其中既有技術(shù)創(chuàng)新，也有新的運(yùn)行概念被實(shí)踐。也許這樣的研究以及美國給予資金支持的小型實(shí)驗(yàn)性項(xiàng)目在將來能成為美國軍事項(xiàng)目的主體，使美國領(lǐng)先并保持軍事優(yōu)勢(shì)。如果弱人工智能持續(xù)發(fā)展，高級(jí)領(lǐng)導(dǎo)人一定要持續(xù)關(guān)注新技術(shù)的采用。

但悲觀主義者看到的可能是政府說辭、小單位層面的實(shí)驗(yàn)和實(shí)際預(yù)算之間的差距。確實(shí)有很多關(guān)于人工智能和機(jī)器人重要性的討論，高級(jí)領(lǐng)導(dǎo)層也一致希望通過合理利用人工智能技術(shù)使美軍聯(lián)結(jié)更緊密、分布更系統(tǒng)、更具殺傷力。但在美國軍方在人工智能領(lǐng)域的實(shí)際投資上，這樣的語言環(huán)境還沒有與現(xiàn)實(shí)接軌。比如在決定是否投資研發(fā)下一代無人機(jī)時(shí)，美國海軍將其現(xiàn)有的計(jì)劃資金投到MQ-25空中加油平臺(tái)的研發(fā)上，此平臺(tái)是為F-35這樣的有人駕駛飛機(jī)提供支持的。MQ-25項(xiàng)目被選中了而一個(gè)先進(jìn)的武器系統(tǒng)沒得到資金，這個(gè)系統(tǒng)基于X-47B演示者工作，具有在危險(xiǎn)的沖突環(huán)境中隱形的能力。如果美軍在未來數(shù)十年中落后了，那么MQ-25這項(xiàng)決定就像煤礦里的金絲雀（俗語，指預(yù)警作用）——特別是如果未能采用人工智能和機(jī)器人領(lǐng)域的新技術(shù)最后被證明是相對(duì)軍力衰退的關(guān)鍵原因。

但是最終，人工智能對(duì)國際政治的影響還是更多地取決于對(duì)特定軍事項(xiàng)目的選擇。美國面臨的挑戰(zhàn)在于，基于人工智能的發(fā)展潮流，校準(zhǔn)該以什么樣的速度整合弱人工智能應(yīng)用，無論這些應(yīng)用是軍民兩用的還是基于純軍事研究的。中國和其他競(jìng)爭者的行動(dòng)使人工智能通用和軍事兩個(gè)領(lǐng)域的競(jìng)爭都復(fù)雜化了，各國似乎都對(duì)利用人工智能挑戰(zhàn)美國軍事優(yōu)勢(shì)頗有興趣。