亓樂義 / 弱人工智慧－烏克蘭成為AI技術實驗場
文/rfa亓樂義
2月17日，烏克蘭部隊從烏東地區重鎮阿夫傑耶夫卡（Avdiivka）撤離，由此烏軍在前線的行動從進攻轉為防禦。人們不禁要問，烏克蘭廣泛使用西方援助的人工智慧（AI）技術似乎沒有發揮太大作用。原因是，目前仍處於「弱人工智慧」（Weak AI）階段，相關技術正通過戰場實驗和不斷快速的反覆運算才能達到成熟，烏克蘭成為人工智慧戰爭活生生的實驗場。這可能需要幾年時間才能看到戰爭本質上的變化。
烏克蘭是AI最佳實驗場
美國《時代》雜誌（TIME）2月26日刊登一篇專題報導，提到西方的科技巨頭如何把烏克蘭變成人工智慧戰爭的實驗場。不過，目前無論從哪個角度看，俄烏戰爭陷入僵局，雙方都在使用火炮和坦克等20世紀的武器進行廝殺。一些人對高科技突破僵局的說法持懷疑態度，認為使用人工智慧技術對消耗戰的影響並不大。但烏克蘭及其西方私營公司的盟友表示，他們在玩一個更長遠的遊戲，為未來創建一個戰爭實驗室，烏克蘭「是所有最新技術的最佳試驗場。」
美國資料分析軟體公司帕蘭提爾（Palantir）首席執行官卡普（Alex Karp）是最有代表性的一位。俄烏戰爭發生後的3個多月，他被護送進入總統府的堅固掩體，成為第一位與烏克蘭總統澤連斯基（Volodymyr Zelenskyy）會面的西方科技巨頭。他說，準備在基輔開設辦事處，並部署帕蘭提爾公司的資料和人工智慧軟體支援烏克蘭。卡普引用聖經故事並且相信，雙方的合作」能讓大衛擊敗現代巨人歌利亞。」
烏克蘭數字轉型部部長費多羅夫（Mykhailo Fedorov）表示，「我們的重大使命是讓烏克蘭成為世界技術研發實驗室。」除了帕蘭提爾，微軟、亞馬遜、谷歌和星鏈（Starlink）等巨頭也致力於保護烏克蘭免受俄羅斯的網路攻擊，將重要的政府資料轉到雲端，並為烏克蘭的防務投入數億美元。美國人臉識別技術公司Clearview AI 已向1,500多名烏克蘭官員提供技術軟體，協助辨識超過23萬名參與軍事入侵的俄羅斯士兵，作為戰爭罪的證據。可以說，這些科技新貴是21世紀的人工智慧軍火商。
報導指出，許多專注於開發自主無人機的美國和歐洲小公司先後在基輔開店，因此烏克蘭年輕人把該市一些擁擠的聯合辦公區域形容為「軍事科技穀」。在最近的一次歐洲防務會議上，沒有人會正眼看一個產品，「除非它在烏克蘭測試過。」如果說未來戰爭正在烏克蘭當地進行測試，那麼測試結果將影響全球。
自俄烏戰爭以來，一些有軍事背景的分析人士，形容這場衝突是人類第一次全面無人機的戰爭，是第三次戰爭革命，或者說是軟體定義下的戰爭和超級戰爭，是一種人工智慧控制的戰爭形式，更多的軍事決策交給人工智慧演算法（Algorithmic）來決定，幾乎不涉及人類決策。實情真是如此嗎？
報導引述負責武器採購及後勤支援的美國國防部次長拉普蘭特（William LaPlante）去年11月在一次國防會議上的話說：「科技公司幫不了我們太多忙。我們現在不是在烏克蘭與矽谷作戰，儘管他們試圖為此而贏得讚譽。」這意味著人工智慧在現階段俄烏戰爭中的作用有被誇大之嫌。
從事人工智慧與國防研究的美國RAIN公司全球政策總監卡明加（Jorrit Kamminga）表示：「烏克蘭是一個活生生的實驗室，一些人工智慧系統在這裡可以通過現場實驗和不斷快速的反覆運算達到成熟。」也就是說，至今俄烏戰爭的性質並未因為人工智慧的運用而出現根本性的改變，但是烏克蘭被公認是創造下一個戰爭形式的實驗場。不是邊緣的實驗場，而是在世界的舞臺中心。
AI處在「弱智能」階段
解放軍陸軍指揮學院的專家曾對智慧化戰爭的底層邏輯進行探索，並在《解放軍報》的軍事論壇發表文章指出，當前人工智慧技術還處於「弱智能」的階段，只能在某一特定領域達到或超過人類，而且人工智慧缺乏創造力、直覺和靈感。人工智慧的「大資料+深度學習」技術，是機器對既定知識與規則的學習，而無法做到創造性地應對新環境、新條件和新領域，不能像指揮人員進行深刻洞察、巧妙決斷與機智應變，也無法創造性地運用作戰思想與作戰原則。
這種探索是有根據的。所謂「弱人工智慧」（或稱窄人工智慧Narrow AI），是指機器學習系統或人工智慧模型僅專注於執行特定任務，可能表現優越，但缺乏對其他任務的泛化能力（generalization ability），也就是缺少對新鮮樣本的適應能力，因此不具備通用智慧或對整體任務的理解以及處理廣泛的任務。
與之相對的是「強人工智慧」（Artificial General Intelligence，或稱通用人工智慧），是指在機器學習系統的基礎上，能像人類一樣理解、學習和解決多種任務。目前人工智慧技術還未達到全面智慧的階段。
之前提到目前人工智慧模型僅專注於執行特定任務。例如目標辨識：一些人工智慧系統被設計為在影像或視頻中辨識和追蹤特定目標，包括敵軍車輛、飛機或人員。這些模型在執行特定任務時可能非常精確，但僅限於目標辨識，而非全面性的戰場分析或決策。
又如對無人機的飛行控制，以實現自主導航和任務執行。人工智慧系統可能順利執行預先設定的任務，如巡邏、拍攝照片或進行目標定位，但缺乏像人類指揮官對複雜戰場狀況的靈活應變和理解。再如對武器系統自主目標的選擇：人工智慧系統通過分析資料和模式識別，確定應該攻擊的目標。然而，它們的能力僅限於執行預先設定的目標任務，而不能在動態環境中進行複雜的戰術分析。
這些例子說明「弱人工智慧」在軍事行動上的局限性。如何實現更具通用性和全面性的人工智慧，使其能夠更靈活地應對不斷變化的戰場環境，是今後邁向「強人工智慧」的必經之路。
地理空間情報應用最廣
曾擔任美國陸軍網路司令部作戰副司令的退役少將豐特斯（Robin Fontes）和美國RAIN 公司全球政策總監卡明加，2023年3月在美國國防工業協會（NDIA）旗下的《國防》雜誌發表文章指出，烏克蘭成為人工智慧戰爭活生生的實驗場，而且人工智慧在烏克蘭戰爭中最廣泛的應用是地理空間情報（GEOINT）。
人工智慧不僅用於分析衛星圖像，還用於地理定位和分析地緣政治敏感地點的社交媒體照片等開來源資料，把地面照片、無人機視頻片段和衛星圖像結合起來，以獨特的方式增強情報，從而產生戰略和戰術上的情報優勢。從技術的角度看，烏克蘭部隊運用這些情報優勢以小搏大，屢創佳績，使俄軍在過去一段時期一直處於不利的地位。
以下是一些可能的應用場景，說明人工智慧在地理空間情報方面發揮的作用：
一是目標定位：人工智慧可以分析衛星和無人機拍攝的影像，自動辨識和定位特定目標，如軍事基地、車輛、人員等。二是地形分析：人工智慧可以協助分析地形和地勢，以支援軍事規劃、部隊部署和戰術決策。三是即時監控：自主系統和無人機等技術可以通過人工智慧演算法即時監控戰區，提供即時的情報。
四是情報整合：人工智慧可以整合多種資料來源，包括地理資訊、社交媒體資訊、電子情報等，以提供更全面的情報圖像。五是趨勢分析：通過對地理空間資料的深度學習和模式識別，人工智慧可以協助進行趨勢分析，預測戰場可能的動態變化。
文章指出，這場戰爭的獨特之處在於，外國地理空間情報公司前所未有地願意協助烏克蘭，利用人工智慧增強系統將衛星圖像轉化為情報、監視和偵察優勢。美國公司在其中發揮主導作用。
未來AI戰爭墊腳石
帕蘭提爾技術公司（Palantir Technologies）提供自己的人工智慧軟體，用於分析戰爭的發展態勢，瞭解部隊動向，進行戰場損失評估。行星實驗室（Planet Labs）、黑天科技（BlackSky Technology）和馬薩爾科技（Maxar Technologies）等其他公司，也在不斷製作有關戰爭的衛星圖像。其中一些資料幾乎在第一時間與烏克蘭政府和武裝部隊共用。
美國斯坦福大學戈爾迪之結（Gordian Knot）國家安全創新中心聯合創始人、資深技術專家布蘭克（Steve Blank）對《時代》雜誌說：「這是有史以來第一次在戰爭中，大部分關鍵技術不是來自聯邦政府資助的研究實驗室，而是來自現成的商業技術。這些東西有市場，所以精靈已經從瓶子裡出來了。」
烏克蘭作為人工智慧戰爭的實驗場是獨一無二的，包括空前的資金、國際參與以及來自公共和私營部門的技術支持，這種環境可能還會持續數年。豐特斯和卡明加認為，這場戰爭的長期性使科技公司可以隨時對其人工智慧系統進行微調、修正和改進。這正是人工智慧增強型武器和系統與傳統武器和系統明顯不同之處：部署的時間越長，收集的資料就越多，就越能夠直接改進。因此，這場衝突是邁向網路戰場和未來人工智慧戰爭的重要墊腳石。
相信這是必然的走向，人工智慧技術在軍事領域由弱轉強的時間也不會太久。
