2018年6月27日，美国国防部副部长帕特里克•沙纳汉（Patrick Shanahan）签署备忘录，指示建立联合人工智能中心（Joint AI Center,JAIC），以推动国家任务倡议，运用人工智能解决美国防部面临的关键问题。在后来发布的《美国防部2018年人工智能战略概要》中，进一步将这一机构提升为协调美国防部推动人工智能军事应用、贯彻美军人工智能战略的核心机构（focal point）。美军为什么要设立人工智能中心？这一机构的主要任务和职能是什么？未来面临哪些挑战？本文试就这些问题做初步探析。
图：美国防部联合人工智能中心标志
一、美国防部为什么要设立联合人工智能中心？
分析来看，美军设立联合人工智能中心的主要原因如下：
一是为了强化美军与人工智能私营企业的合作。美军向来将尖端技术嵌入军队作为维持强大美军绝对优势地位的重要支撑，并在二战后尝试了两次以重大军事技术为核心的抵消战略，均取得了重大成功。但如今，随着精确制导武器等美国赖以维持军事优势的武器技术在全球范围内扩散，美国认为其军事技术优势地位正在削弱，与之相伴的是军事霸权的侵蚀。同时，人工智能技术正在迅速发展和应用，并有望成为新一轮科技革命和军事革命的核心驱动技术，美国防部甚至认为人工智能有望改变“战争性质”。在此背景下，美国防部开始筹划以人工智能与自主性为核心的第三次“抵消战略”，希望通过“大胆而敏捷”地将人工智能技术运用于军事领域，提升后勤保障、情报分析、指挥决策等军事各领域的效率与速度，以此塑造美军在新时期的绝对优势霸权地位。但与历史上的技术变革不同的是，今天的人工智能技术创新大多出私营领域而非军队内部。换言之，历史上，美国的军方一直是开发改变游戏规则技术的摇篮，但现在军方已经不再是美国技术基地进步的焦点。相反，军方的技术战略越来越依赖于由私营领域开创和控制的技术基础，而不管是从硬件设计还是最具才华的人工智能研究人员的集中度等指标来看，美国的私营人工智能企业都在全球处于领先地位，这就使得强化美军与私营企业尤其是硅谷高新技术企业进行合作的必要性日益凸显。
二是美军与硅谷企业之间创新和运作速度存在的显著差异也为美国防部推动人工智能军事应用带来了重大挑战。当前，私营部门研发速度在不断加快，而美军传统的军事采购流程通常需要数年时间。更具体地说，要经历国防部冗长的官僚程序所需要的大量时间和资源，是许多公司不愿承担的成本。尽管美国防部已多次尝试在其采购实践中引入更多的灵活性，以改善与私营实体的合作机会，但这些尝试并没有从根本上解决这一问题。例如，美国防部在2015年建立了“国防创新单位”（DIU)——即在美国主要的创新中心设立办公室，试图重建国防部和商业技术公司之间的关系，并迅速通过适当的技术解决方案来满足国防部的需求。为此，该部门引入了所谓的商业解决方案开放奖励机制，这是一种快速灵活的合同流程，允许国防部以私营部门的速度工作。虽然有人认为它正在改变该部的业务做法，并改善与私营部门的合作，但对于这一尝试的有效性还存在着很大争议。
三是美军还面临着其他国家在推动人工智能军事应用领域的竞争压力。当前，世界军事大国都在大力推动人工智能嵌入军事领域，加快军事智能化建设。美军一些观点认为，中国的军民融合战略对于推动军队与私营企业的人工智能合作，使民用领域的人工智能成果迅速嵌入军队有着相对更大的优势。换言之，在开发私营部门的创新潜力以增强经济和军事优势方面，美军认为中国比美国处于更有利的地位。这种看法只会加大美国军方的压力，迫使他们寻找有效、高效的方式，利用人工智能在竞争对手面前保持优势。
综上，美军内部面临的问题及其他军事大国的竞争压力使得美国防部认为，建立一个整合美军人工智能项目、强化与私营企业合作、推动人工智能快速而安全地嵌入军事领域的机构具有重大意义和迫切性。
二、联合人工智能的主要架构和任务是什么？
联合人工智能中心隶属于美国国防部，由国防部首席信息官（CIO）主管。根据美国防部副部长沙纳汉签署的备忘录，联合人工智能的主要目标是使军事部门和服务、联合参谋部、作战司令部(CCMDs)、国防部长办公室(OSD)和其他国防部部门能够迅速引入新型人工智能能力，并有效地试验新的相关作战概念，以赋能国防部的作战任务和业务功能。具体而言，主要承担以下任务。
一是指导“国家任务倡议”(NMI)的执行，大规模努力将人工智能应用于一系列密切相关的、紧迫的、共同的挑战。NMIs将与军事部门和防务部门、联合参谋部、CCMDs以及其他国防部门和任务所有者进行合作;
二是利用“国家任务倡议”（NMIs）和国防部的云技术，建立一个部门范围内的通用基础来执行人工智能，包括工具、共享数据、可重用技术、流程和专业知识，以实现快速交付和部门范围内的人工智能能力扩展;
三是与国防部内部、政府部门、行业、学术界和美国盟友合作，加强伙伴关系，突出关键需求，解决具有紧急操作意义的问题，并为国防部的任务调整Al技术;
四是与OSD部门及其他有关机构合作，制订管理架构及标准，以供发展及推行。
此外，联合人工智能中心还将通过“部门任务倡议（Component Mission initiative，CMI）”与各军种和机构密切合作，帮助识别、塑造和加速开发用于特定军种和机构的人工智能技术。
在2018年3月27日举行的AFCEA人工智能和机器学习峰会上，沙纳汉在主旨演讲中介绍了联合人工智能中心侧重发展的四个能力领域：情报和感知、预测性维护、救灾和人道主义援助以及网络空间态势感知。据美军发布的《2021财年研究、开发、测试与评估（RDTE）预算预估》报告，联合人工智能中心将在2020年和2021财年继续研发、交付预测性维护等领域的人工智能项目并开始联合作战、网络空间态势感知、智能业务自动化等新的人工智能项目。
图：联合人工智能中心的任务倡议
此外，为了促进AI技术的采用，联合人工智能中心正在创建一个联合通用基础（JCF）平台。如下图所示，联合通用基础将发现、开发和测试AI问题的解决方案，并作为任务倡议开发的AI技术的主要平台。
图：联合人工智能中心的联合通用基础平台（JCF）
在2020财年，美国联合人工智能中心主要开展了以下几方面工作：一是继续研发和交付涉及多个“国家任务倡议”重点领域的人工智能赋能产品。将继续开展从2019财年开始实施的预测性维护（PMx）、人道主义救援与赈灾等领域的人工智能项目，并扩展到联合作战、赛博感知、智能业务自动化（IBA）等领域。重要的工作综述如下：
一是预测性维护，旨在通过减少维修停机时间来提升军用飞机的可用性。联合人工智能中心将与美国陆军合作，用一个基于人工智能技术的先进发动机健康模型取代精确度低、耗费人工的飞机维护计划。基于人工智能的引擎故障预测，将使操作计划人员、计划办公室和供给人员能在发生故障和昂贵的库存维修前预测故障并予以维护干预。联合人工智能中心将与相关方合作，分析和改革现有的工作流程，开展环境数据分析，并确定为维护人员建立用户界面的可选方法，以利用高度精确的计算结果更好地预测机群的健康状况和可用性。
二是人道主义救援。目前，灾害救援与赈灾行动往往依赖耗手工绘制地图来识别火灾或洪水等灾害的周边地区以及易受损的基础设施，而该项目将实现在几分钟内而不是几小时或几天内创建基于人工智能的地质灾害响应地图，这一能力将改进救灾反应行动，使其以更快的速度、更精确和更灵活的方式直接指挥应急救援人员。联合人工智能中心与相关机构合作，在交付用于响应中心共用作战图（COP）的KML图层的过程中，对端到端的人工智能模型集成进行性能测试。这需要对基于人工智能的从传感器、模型，到馈入数据的集成，到最终设计出用户界面等全过程的每部分进行测试和评估。
三是联合作战。这是2020年联合人工智能中心的新研项目，旨在通过改进联合全域指挥控制(JADC2)以及系统、传感器和目标计划解决方案的自主应用和加速人工智能赋能的任务指挥，来提高作战的速度、精度和敏捷性。目前，作战数据源和情报数据源的结构化和组织采用的是人工方式，速度慢、精确度低。联合作战项目将使用open-API工具开发一个JADC2应用平台，实现统一的专用信息集的融合与管理的自动化。2020年将对JADC2平台的工具、技术和数据源进行彻底的评估，建立一个可行的架构以及可重用的数据管理与融合的过程。此外，还将继续构建联合共用基础平台 （JCF）。联合共用基础平台是一个支持云计算的平台，提供基本的人工智能工具，从而实现集中指导、分散开发与试验。联合人工智能中心将开发和加强联合共用基础平台的开发和测试环境，以提供可重用的人工智能工作空间、开发工具、数据存储库以及数据接入和预处理。
在2021财年，联合人工智能中心计划开始把预测性维护、人道主义援助与救灾项目的成果交付给军种及相关部门合作伙伴，这些功能有望在联合共用基础平台上被更多用户重用。具体而言，联合人工智能中心计划在联合共用基础平台、联合作战、赛博感知、智能业务自动化等方面开展以下工作：
一是联合共用基础平台。到2021财年，90%的“国家任务倡议”人工智能项目的开发和测试将在联合共用基础平台上完成。该平台将为国防部提供一个协作门户、国防部人工智能项目的注册点以及优化的联合共用基础虚拟环境，这一虚拟环境为负责特定项目的用户及开发人员提供合适的工具。另外，将在SIPR域中对联合共用基础平台的能力进行测试。
二是联合作战。在2020财年所完成的联合全域指挥控制平台的工具、技术和数据源及经批准的架构和一个可重用的数据管理与融合过程的基础上，设计和构建一个应用于数据驱动的指挥控制生态系统的人工智能赋能的识别、跟踪与目标计划工作流。
三是网络空间态势感知。利用异常检测和网络探测人工智能技术提高赛博威胁态势感知的速度。将利用CSSP黄金标准基准数据集和已完成GOTS评估的人工智能赋能的赛博威胁检测应用程序以及获得的经验教训，将性能最优的工具和模型部署到联合共用基础平台上以推广应用。
四是智能业务自动化（IBA）。联合人工智能中心将在2021财年新启动的项目，旨在使美国国防部人员利用机器人流程自动化（RPA）工具及其他人工智能工具，提高日常任务的有效性和效率。智能业务自动化项目将交付一个机器人流程自动化服务平台，以节省工时，减少后台流程中的日常错误。联合人工智能中心将在2021财年开展该项目的作战实验。
三、联合人工智能中心能否解决美军的挑战？
分析来看，联合人工智能中心的主要工作集中在组织和精简基础设施，以便美军能够更有效地动员人工智能。联合人工智能中心将领导执行国家使命倡议，协调各军事部门和服务部门、参谋长联席会议、战斗指挥部以及国防部的其他几个部门。联合人工智能中心的成立备忘录强调需要开发全部门的工具、技术和流程，为执行国家的人工智能目标建立一个共同的基础。在这种情况下，联合人工智能中心似乎将至少在一定程度上有助于在众多投资于人工智能集成的联邦机构之间建立一种更一致、更协调的努力。通过集中和标准化人工智能应用程序的核心输入要素，例如共享数据和协议，联合人工智能中心可以大大降低开发和部署人工智能的成本。此外，如果这种改进扩展到进一步改革技术收购过程，联合人工智能中心在理论上可以降低参与政府的私有AI公司的交易成本，从而使这种业务主张更具吸引力。
然而，效率的提高还不足以完全消除美国政府在人工智能领域的雄心所面临的障碍。为了鼓励联邦机构和领先的人工智能公司和研究人员之间建立良好关系，将需要可信地承诺确保符合伦理和安全的情况下推进人工智能的开发和部署。这对确保私营部门和学术界的合作至关重要，也对美国军方在国际舞台上保持信誉和诚信至关重要。
就与私营部门的合作而言，近些年来的争议事件表明，人工智能研究人员和私营部门领导人认为道德和安全问题是一个不容商量的原则问题。在推动人工智能等技术运用与军事领域这一问题上，美军与私营领域的科技企业存在着显著的文化冲突和理念裂痕。很多科技企业认为，如果与国防部密切接触，“硅谷理念”可能会被作为投资者、客户和支持者的国防部所破坏。这一困境的代表性事件是谷歌员工集体抗议，几个员工甚至因此辞职，要求谷歌公司退出与国防部合作的“Maven”项目，理由是用人工智能开发战争武器与谷歌的“不作恶”理念相悖。最终迫于舆论压力，谷歌不得不停止续签这一项目，并迅速发布了谷歌公司的人工智能原则，以平息内部的争议。这一事件预示着一场可能旷日持久的冲突，在这场冲突中，谷歌这样的私营企业面临一种巨大的困境，即参与美军智能化进程赚取商业利润和避免人工智能武器化（不作恶）等核心价值观的理念冲突。需要注意的是，这种与国防部之间的理念冲突不仅仅是谷歌公司这一个例，但是最具代表性的一个。
图：谷歌公司的座右铭——“不作恶”
当前，这一事件只是表明私营部门与政府机构之间的紧张关系远未得到解决的迹象之一。亚马逊(Amazon)和微软(Microsoft)也因向移民和执法机构出售支持人工智能的面部识别软件而受到抨击。此外，未来生命研究所(Future of Life Institute)在一封呼吁政府禁止致命自主武器的信中，获得了Element AI和谷歌旗下DeepMind等几家领先人工智能公司的支持。许多人工智能研究人员也在这封信上签了名。
总而言之，美国的人工智能公司和研究人员正面临着一个核心问题，即何时以及如何与美国军方打交道。一些人认为全面抵制是唯一的出路。另一些人则认为，人工智能融入军队是不可避免的，因此关键在于以一种基于道德的方式促进人工智能嵌入军队。如果美国政府未能就道德和安全问题阐明原则性立场，就会疏远这两个阵营。然而，如果联合人工智能中心成为承诺道德和安全的先锋，则有可能会带来与私人部门的新一轮合作。而联合人工智能中心在多大程度上推进这一问题的解决，决定了它存在的价值和未来的前景。
主要参考文献
[1]https://thebulletin.org/2018/08/联合人工智能中心-pentagon-debuts-artificial-intelligence-hub/
[2]https://www.c4isrnet.com/it-networks/2018/06/29/dod-stands-up-its-artificial-intelligence-hub/
[3]https://breakingdefense.com/2018/06/joint-artificial-intelligence-center-created-under-dod-cio/stablishment of the Joint Artificial Intelligence Center OSD008412-18 R
[4]https://admin.govexec.com/media/establishment_of_the_joint_artificial_intelligence_center_osd008412-18_r....pdf
文字 | 秦风
图片 | 来源于网络
编辑 | 谢士娇
审阅 | 李泽森
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