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智能化军事变革浪潮中人应当如何自处?

2022-12-31杜燕波

军事文摘 2022年23期
关键词:军事智能化人工智能

杜燕波 孙 铭

随着先进科技的迅猛发展,人工智能已经在许多方面超越人类了。无论是阿尔法狗(AlphaGo)在围棋赛中大胜世界冠军李世石,还是人工智能算法在“阿尔法狗斗”中击败美空军F-16战斗机资深飞行员,都给人们带来极大震撼。按照这样的发展速度,未来人工智能将拥有越来越多超越人类自身本领的“特异功能”。那么,在现代军事体系中,人们应当如何与这些“身怀绝技”的人工智能共处呢?如何才能适应并驾驭军事智能化,而不是在智能化军事浪潮中滑入迷途呢?这显然已经成为一个人们不得不关注的重要问题。

人或许是智能化军事变革的最大短板

在这个技术定义军事、定义战争的时代,人工智能无疑是智能化军事变革最重要的因变量。但是当人们对人工智能技术孜孜以求的时候,很少有人意识到的是,人(而非技术)可能是智能化军事变革的最大短板。当然,这并不是指人类在下棋、模拟空战中败给人工智能那些已经成为事实的显式必然,也不是说自然人思考问题的脑回路速度远远低于机器速度,而是指其更深层次的悖因。正如人工智能发展史所显示的那样,人工智能(AI)建立在现代科学技术极大发展的基础之上,在一代又一代科学家、工程技术人员前赴后继的努力下一路高歌猛进。尽管也存在低谷期,但每一次理论与技术突破之后,都会迎来新一波加速发展期。当前人工智能在一些西方军事强国军事领域已经取得令人乍舌的巨大突破。相比而言,人的进化依然遵循古老的自然规律,今天人们的智力水平并不比古人高多少(尽管现代人掌握了比古代人更多的知识、更强大的工具),而且仍然要面临生老病死的无解循环,任何岗位、任何领域人才的每次更新换代都意味着要完成一次彻底的“格式化”,每一批新人都得另起炉灶重新学、重新干。尽管可以假定新晋人员都是受过专门教育或训练的“高素质人才”,尽管有资料留存与工作交接,但经验、见识等无形的宝贵资产都可能随着新老更替而大量流失。可见,人的进化逻辑与人工智能的演化逻辑发生了严重错位,这种错位现象在实践中将更多地表现为:人的思维范式与行动逻辑对人工智能的发展演化构成越来越强的束缚,使其巨大潜能无法得到解放。智能化军事变革客观上要求人与人工智能协调发展,因此从某种程度讲,人或许已经成为智能化军事变革的“最大短板”,而非人工智能技术本身。

卷积神经网络

我国古代思想家庄子有句名言,“吾生也有涯,而知也无涯。以有涯随无涯,殆已!”用这句话形容人与人工智能之间的关系再恰当不过了。人工智能(AI)可以视作人类科学技术发展的“皇冠”,它是以数学、计算机科学、生物学等基础学科的长足进步为基础长期积淀形成的,内核是各种复杂的算法,如卷积神经网络算法(CNN)、回归神经网络算法(RNN)等。除非非常专业的人士,一般人并不懂其中的原理与运行逻辑。这就造成一种严重的割裂现象:一方面,专业人员需要长时间学习积累和工作实践才能达到一定专业水准,才能进入人工智能领域有所作为,这个过程显然是漫长而艰辛的,很容易产生庄子所说的“殆”、现代人所讲的“专而不通”问题以及各类心理问题;另一方面,绝大部分人对人工智能的底层逻辑并不了解,很容易陷入迷惘,进而出现不考虑人工智能技术边界、功能边界而弱化、虚化、神化人工智能的种种错误认知。这些情况显然都不利于人工智能的正常发展及各种场景应用。例如,一些文章一谈到智能化战争便仿佛上天入海、无所不能,对仗工整有板有眼的表皮下却没有扎实可靠的逻辑支撑。

超脱个体而从社会组织看,智能化的理想状态应当是社会组织形态同人工智能内在秩序深度耦合、同频共振。然而,现实情况却并不如人意。从根本上讲,这主要是由两者之间的异质性决定的。对于社会组织而言,由于不同个体之间存在不同的品味、追求和利益诉求,整体上便表现为大量内卷、内耗等涡流化现象。这与人工智能力求简洁化、流程化、高效率的本质要求完全不同。这两种完全不同的内在秩序,决定了智能化转型注定不会一帆风顺。更重要的是,由于智能化转型发展取决或严重受制于人这个本体,故而智能化的实际效果在很大程度上是由社会组织形态(而非人工智能)定义的。社会组织越庞大越复杂,就越受制于这个客观规律。作为一种特殊的社会组织形态,军队的优点是以明确宗旨、目标为统领的高度集中统一,因而在一定程度上减少了内卷、内耗现象,但它的缺点也在于高度集中统一。换言之,军事智能化客观上要求军队适应人工智能(AI)的快速演进,但是军队在编制体制、装备研发等领域的强大惯性使这种转型非常困难。越是大国军队,越是高度集中统一,这种困难就越大。

如何成为人工智能的主人

毋庸置疑,人工智能蕴藏着巨大潜能。而这些潜能如何发掘、实际效能如何,则完全取决于它的主人。所谓“山高人为峰”,唯有顺势而为,遵循人工智能的内在机理与运行逻辑,积极主动作为,才能像古代将士骑马打仗那样驾轻就熟。最重要的是要做好如下几点。

“黑箱”管理,扫除茫然。如前所述,人工智能对大多数人来说都是“黑箱”,这是无法改变的客观事实;而人类对人工智能的迷茫与恐惧,多半源于这种对人工智能的认知缺失。因此,人们首先要做的就是对这些“黑箱”进行科学管理,使其关键信息对合适的人可见。只有对人工智能的技术边界、功能边界、伦理边界、时空边界及内在机理有正确的理解和清醒的认识,才能擦除人们内心的茫然及由此带来的种种不切实际的错误认知。具体而言,人工智能系统开发要严格遵循国、军标,严格遵循现代软件系统开发的基本思想与规则(如模块化、系列化、版本化、标准化原则),做好模块封装。区分系统论证、概要设计、详细设计(包括算法设计)、软件编写、软件测试等不同阶段,在构建软件系统的同时,全流程编制与存档全套软件资料,确保AI软件系统(包括各功能模块、标准接口)在技术层面对技术人员可见,并且可以在不同项目组之间无障碍迁移、升级。管理人员要善于学习,切实理解与准确把握AI技术现状、每个AI系统的具体功能、版本阶段及其对现代作战装备体系的实际贡献率。

回归神经网络示意

文理均衡,以文驭理。人是一种特殊的感情动物。古往今来,精神空间与人文关怀对每个人都必不可少。文艺复兴以来逐步发展起来的理科对人而言仅是一种应时的“器物”,并不影响人之所以为人的本体。相比而言,人工智能纯粹是建立在数学、计算机科学、生物学等现代科学基础上的理科的产物。因此,人与人工智能的对立统一,从根本上可以视为文科与理科的对立统一。遗憾的是,文、理科这两个共同生发于哲学的双胞胎兄弟之间经常“打架”,而且总体上表现出理兴文衰的明显趋势。现代大学及各个领域均存在明显的工业化、数据化、指标化思维,不仅导致人文科学受到一定程度的侵蚀,而且致使许多科研项目在总体上被严重割裂或扭曲。这种状况在人工智能领域表现得也十分明显— 人们很容易见到AI算法、AI项目、AI系统及某个AI系统的功能表现,但是在AI系统发展规划、各AI系统之间的嵌套或互补关系、AI系统在某个社会领域(如军事)中的角色作用究竟如何等方面却很容易走偏走弱。要想使人成为人工智能的主人,就必须从根本上扭转这种理兴文衰的趋势。理想状态应当像聂荣臻元帅与“两弹一星”元勋科学家钱学森那样— 聂帅负责方向把控、宏观管理及对科研工作的全力保障,技术路线及所有技术管理问题都交由钱老全权负责,上演了新时代高技术领域的“将相和”。

伦理为纲,以伦制机。西方哲人讲,“我思,故我在”“人类高贵,是因为体内流淌着道德和伦理的血液。”人是一种特殊的感情动物,能够感知爱恨情仇,在历史长河中逐渐形成宝贵的伦理,即关于“什么是对的、什么是错的、什么应该做、什么不应该做”的基本道德判断。相比而言,人工智能说到底最多是人类的一种“高级工具”,它没有伦理概念,没有疼痛、羞耻、遗憾、快乐、郁闷等情感要素。如果人工智能出错或做出违背人伦的事情,受到伤害及心灵谴责的只有人本身。因此,必须旗帜鲜明地倡导人本主义— 人始终是世界的核心;如果人本身受到侵害,蓝天、白云、美食还有什么意义,要人工智能又有何用?因此,在人工智能发展过程中,必须以服务人为基本出发点与落脚点,必须以符合基本的人类伦理为最大规约框架。例如,克隆人那种极易造成人类伦理失序的行为应当受到严格禁绝。当然,同其他任何一种技术一样,人工智能是一定会用于军事或战争的,而且已经部分用于军事或战争了。即便如此,也要遵循《日内瓦公约》《联合国宪章》及战争法规定的基本的战争伦理,如不可滥杀无辜、不可惨无人道等。据悉,美西方国家已经就是否为无人机赋予更多“开火权”展开多年讨论— 当然,这并不是说美西方国家在战争伦理方面走在世界前列,而是说这些国家由于人工智能发展较快而更早地遇到这个战争伦理问题。

人工智能是没有伦理概念和情感体验的

依托AI,超越AI。人工智能在机器学习、模式识别(包括人脸识别、卫星图像判读)等方面拥有超过人的速度和效率,已经成为不争的事实。在此背景下,要想成为人工智能的主人,就要对人和人工智能之间的本质区别有清醒认知,找准人的相对优势持续发力,谋求“差异化发展”。那么,人类智慧与人工智能的本质区别究竟是什么呢?这种本质区别可以概括为:人类智慧是价值性的,人工智能是工具性的;人类智慧是非逻辑的,人工智能是逻辑的;人类智慧是发散的,人工智能是聚敛的;人的优势在于判断复杂形势,而人工智能的运用场景十分狭窄。那么,在人工智能发展过程中,人一定要超然于人工智能之上,对人工智能做到依托而不依赖;要努力让人工智能的工具性、逻辑性、聚敛性臣服并服务于人的价值性、非逻辑性和发散性,使人工智能在人的智慧的规约下发挥功用。相反,值得警惕的是,人千万不能被人工智能这种人创造出来的“高级工具”所左右甚至绑架。

如何适应和驾驭军事智能化

讲了“如何成为人工智能的主人”,“如何适应与驾驭军事智能化”这个问题便基本清楚了。这两个问题是层层递进的关系,前者是更大范畴的宏观思考,后者则是面向“军事智能化”的具体考量。当然,正因为“军事智能化”有其区别于一般智能化的特殊性,本节内容也就有了深入讨论的必然性。上述带有一般性普遍性的规律仍然适用。在此基础上,下面结合新近爆发的俄乌冲突中涌现出来的、带有智能化特征、对未来智能化战争演变具有启示意义的“情报众筹”作战方式,重点强调如下几点:

?要成为人工智能的主人,就要适应智能化军事理论

顺时应变,积极更新智能化军事理论。俄乌冲突中,乌方采用了一种名为“情报众筹”的战法:乌政府主导开发的某款智能终端App供乌普通大众下载使用,每个乌克兰人都可以随时随地拍摄俄军装备、人员并上传至互联网,然后由乌军对俄军部队实施精准猎杀。这显然是一种很“偏门”的打法,其具体作战效能尚不得而知。

但是,这种令人脑洞大开的作战方式本身足以表明:智能互联网时代作战方式正在发生深刻变革,且需引起军事观察家们的密切关注。客观地讲,这种作战方式极大地颠覆了人们对战争的传统认知,之前世界各国军队各种先进军事理论或作战概念(如美军提出的“多域战”“分布式杀伤/作战”“马赛克战”等作战概念,特别是关于现代城市作战的理论)都没有虑及这种作战图景。这表明,智能化军事理论创新尚存在想象不足的现象,未来确实大有文章可做。马克思主义战争观认为,“人类用什么样的方式生产,就用什么样的方式作战。”这启示人们:研究智能化军事理论绝不能就军事而论军事,不能在军事或军队的圈圈里“打转转”,一定要把思维放到更广阔的社会与历史空间中、放到更敏感的科技变革中,从现代总体战、多维多域战的大视角考虑战争问题。只有超脱军事看军事、超脱军队看战争,只有从科学技术、生产生活、社会组织形态的大视野切入观察与思考战争问题,才能够准确把握现代战争形态演变规律,并制定出针对性强、灵活适用的战略战术。

突出重点,着力研发智能化指控系统。“情报众筹”的核心是那个专用App后台的“云端大脑”;在“云端大脑”的强大支撑下,普通大众只要动动手指便可产生对战争的正向贡献率,而战场上普通作战部(分)队及士兵也被赋予掌握战场态势和作战(战术)主动权的能力。这个“云端大脑”,放在军事语境中,指的就是指挥控制系统。而这个“偏门”的典型案例折射出一个常识性道理:在现代信息化智能化战争条件下,指挥控制系统扮演着至关重要的核心角色。如果拥有先进指控系统,哪怕三代老旧武器平台也可“化腐朽为神奇”;而一旦指控系统发生问题,那么即使有再先进的武器平台也很难发挥实际作用,更惶论战争制胜。因此,现代军队信息化智能化转型,必须紧紧扭住指挥控制系统这个“神经中枢”持续发力,千万不能大水漫灌、撒胡椒面式稀释掉宝贵的军费资源(特别是信息化智能化方面的宝贵资源)。要借鉴“滴滴打车”“美团外卖”App等代表现代社会先进组织方式的商业运营模式,按照“基础平台(数据层)—业务中台(服务层)—业务前台(应用层)”的逻辑构架,实现指控软件功能的模块化、系列化、版本化,从源头上剪除不必要的功能冗余、代码冗余和多余的信息流转环节,理顺有违信息化智能化原则的运行逻辑,力求具备超强的简洁性、稳定性、适应性、敏捷性、韧存性与容错性。

研发智能化指控系统可以提高武器利用率

勇于变革,适时调整智能化体制编制。根据马克思主义唯物论,军队体制编制变革的基本依据是战争形态的演变,而战争形态在很大程度上具象化为现代作战的组织指挥方式。可以说,“有什么样的组织指挥,就应当有什么样的体制编制”;只有两者匹配共振,才能最大限度地发挥与释放战斗潜力。那么,在这个信息网络高度发达、人工智能方兴未艾的时代背景下,过去那种高度集中式的指挥控制体制已经不适用了,迫切需要构建扁平化指挥控制体制和分布式作战体系。此次俄乌冲突中,准备打城市战的乌军以分散的连、排甚至班为战斗单元,他们在“情报众筹”App的组织下形成若隐若现、形散神聚、机动灵活、进退有据的作战体系。尽管乌军总体上处于弱势地位,且由于俄军对乌大城市采取围而不攻的策略而在战场上没有太大作为,但是从组织形态与编制体制上看,它并不输于俄军,甚至显示出一定时代性与先进性。事实上,美军“马赛克战”“分布式作战”“多域战”等先进作战概念及以此为指导的各军种转型或变革,走的大致也是这条演进路线。这启示人们:要在深刻领悟现代战争形态(特别是现代作战组织指挥方式方法)演化的基础上,不断校准现代军队体制编制变革的总体方向、目标和原则,并以此为指导深化论证并适时修订军队体制编制。

结语

本文的一个基本预设是:军事智能化固然需要积极发展并运用人工智能技术,但其本质依然是军队形态变革或转型,因而从根本上讲依然是一个独特的社会学问题。更进一步,军事智能化涉及人们如何认识并因应人工智能的快速发展而做出心理调整及行动跟进,因而又是一个重要的认识论和实践论问题。正因为此,本文主要从社会学、心理学、认知论的角度考察军事智能化问题。希望能够给人以有益启发,起到抛砖引玉的作用。

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