华盛顿——去年 7 月《华盛顿邮报》的头条标题是“乌克兰战争正在引发一场利用人工智能的无人机战争革命” 。然后，在秋天，一系列报道称俄罗斯和乌克兰都 部署了小型无人机，利用人工智能来识别和跟踪目标。拥有机载人工智能意味着无人机（俄罗斯“柳叶刀”和乌克兰“猎隼侦察机”的版本）不需要人类操作员来引导它们一路撞击。
如果这个人工智能在战斗中证明了自己，那真的将是一场革命。旨在破坏操作员控制链路的电子战系统——或者更糟糕的是，追踪传输源以进行精确打击——对于自导无人机来说基本上毫无用处。熟练且稀缺的无人机操作员可能会被数千名经过快速训练以点击潜在目标的应征入伍者所取代。并不是每架无人机都需要操作员全程盯着视频，而是一个人就可以监视一群致命的机器。
总而言之，军事人工智能将朝着摆脱人类控制的独立迈出技术上令人印象深刻且有点可怕的一步，就像漫威的奥创唱匹诺曹的“我没有任何限制”。相反，经过四个多月的前线现场测试，双方的人工智能增强无人机似乎都没有产生可衡量的影响。
2月初，新美国安全中心的一份详细报告用几句话驳斥了人工智能无人机。CNAS 国防项目总监Stacie Pettyjohn写道：“Lancet-3 被宣传为具有自主目标识别和攻击能力，尽管这些说法尚未得到证实。 ” “双方都声称正在使用人工智能来提高无人机击中目标的能力，但其用途可能有限。”
然后，2 月 14 日，一项独立分析表明，俄罗斯人至少关闭了《柳叶刀》的人工智能制导功能。自由撰稿人戴维·汉布林 (David Hambling)在《福布斯》上发布了自秋季以来在网上发布的《柳叶刀》操作员屏幕视频，其中通常包括一个围绕目标的盒子，一个能够随着目标移动而移动的盒子，以及一条“目标已锁定”的通知。这些功能需要某种形式的算法对象识别，尽管仅从视频中无法判断它是只是为人类操作员突出显示目标还是主动引导无人机击中目标。
然而，“过去两周左右的《柳叶刀》视频似乎都没有‘目标锁定’或随附的边界框，”汉布林继续说道。“显而易见的结论是，自动目标识别软件过早推出，并且出现了产品召回。”
不要相信 (AI) 炒作
如果没有俄罗斯军事文件或无人机的软件代码，就不可能证实汉布林的分析。但佩蒂约翰和另外两名无人机专家——两人都能说一口流利的俄语，通常对这项技术充满热情——一致认为汉布林的解释不仅合理，而且是可能的。
“这是一个相当详细的分析，在我看来是正确的，”陆军研究实验室前首席科学家亚历山大·科特在一封电子邮件中表示，呼吁《突破防御》杂志关注这篇福布斯文章。“很难确定……我还没有看到独立的确认，我认为甚至不存在。”
“我认为这是准确的，”与五角大楼关系密切的智库 CNA 的Sam Bendett在与 Breaking Defense 的电子邮件往来中说道。（本内特还向汉布林讲述了他的故事）。
“这项技术需要大量的测试和评估，这项技术需要大量的迭代，而且很多时候这项技术还没有准备好，”他在《福布斯》报道发表之前告诉 Breaking Defense。“我认为这是一个缓慢的过程，因为双方都想把事情做好。一旦他们做对了，他们就会扩大规模。
“这实际上在技术上是可能的，”本德特说。“谁在无人机技术上取得突破并迅速扩大规模，谁就获得了巨大的优势。”
但佩蒂约翰告诉 Breaking Defense，这种突破显然还没有发生在这里。“俄罗斯工业界经常对其武器的能力提出相当古怪的说法，而在实践中，我们发现它们的性能远低于承诺……这一点在自主系统中最为突出，正如萨姆·本德特和杰夫·埃德蒙兹在他们的 CNA 关于无人系统的报告中发现的那样乌克兰的系统。”
尽管媒体进行了类似的炒作，但乌克兰人似乎并没有做得更好。
“有很多关于 Saker Scout 和乌克兰人一直在开发的自主目标识别软件的令人兴奋的报告，”佩蒂约翰说。“如果 Saker Scout 做了它应该做的事…… 它可以出发，找到目标，并决定自行杀死所有目标，而无需人类干预。”
“它是否真的能做到这一点……很难筛选，”她继续说道。“我绝对持怀疑态度。”
真正的人工智能革命——日期待定
那么，俄罗斯和乌克兰——或者美国或中国——真正需要什么才能用人工智能取代人类操作员呢？毕竟，大脑是一个生物神经网络，经过数百万年的进化磨练，接收一系列令人眼花缭乱的感官数据（视觉、音频、气味、振动），更新外部世界的内部 3D 模型，然后制定和近乎实时地执行复杂的行动计划。
科特告诉《突破防御》杂志，要使人工智能具备这种能力，就需要战斗理论家所说的“态势感知”。“[像]任何士兵一样......他们需要看看周围发生了什么。” 科特认为，这不仅需要物体识别——人工智能发现这已经足够困难了——还需要观察运动中的物体并推断出它正在执行什么动作的能力。
这是人类从婴儿时期就要做的任务。想象一下，当婴儿被放在高脚椅上时，甚至在看到任何食物之前就说“嗯”：这实际上是一个复杂的观察过程，将这些感官输入转化为关于世界的可理解的数据，将新数据与记忆中的旧模式相匹配，并对未来做出推断。莫拉维克悖论是人工智能领域最著名的格言之一，即人类认为理所当然的任务对于机器来说可能极其困难。
即使人类在压力、危险和面对故意欺骗时也很难理解发生了什么。乌克兰的诱饵——假HIMARS火箭发射器、防空雷达等等——经常欺骗俄罗斯无人机操作员和炮兵军官，让他们在假货上浪费弹药，而不会去打扰那些伪装良好的诱饵，事实证明，机器视觉算法更容易欺骗。。战斗人员还必须警惕危险，从人类大脑进化来识别的明显可见的危险（有人向你冲锋、尖叫）到人类感官无法感知的高科技威胁， 如电子战或瞄准激光锁定。配备适当的机器可以检测无线电波和激光束，但其人工智能仍然需要理解传入的数据，评估哪些威胁最危险，并在几秒钟内决定如何保护自己。
但困难还不止于此：战斗人员必须作为一个团队一起战斗，就像人类自第一个石器时代部落伏击另一个部落以来的方式一样。与步枪射击和其他个人技能相比，集体“战斗演习”、团队建设以及在火力下进行清晰沟通的协议会消耗大量的训练时间。因此，军事人工智能的大国项目——无论是美国的联合全域指挥与控制还是中国的“信息化战争” ——不仅关注火力，而且关注协调，使用算法直接从一个机器人系统共享战斗数据到另一个机器人系统，而无需其他机器人系统。人类中介。
因此，佩蒂约翰说，实现有效作战人工智能的下一步，“实际上是将其联网，并思考它们如何共享这些信息，以及谁实际上被授权射击。是无人机吗？”
如此复杂的数字决策需要复杂的软件，而这些软件需要在高速芯片上运行，而高速芯片又需要电力、冷却、防振动和电子干扰等。对于工程师来说，将这些东西塞进乌克兰双方广泛使用的小型无人机中并不容易。即使是升级版的Lancet-3 也只能装载不到 7 磅（3 公斤）的爆炸性弹头，为大型计算机大脑留下的空间也很小。
对于俄罗斯，尤其是乌克兰来说，必要的工程和成本可能太高了，因为它们的许多无人机都是用邮购零件手工制造的。“鉴于当前 FPV [第一人称视角] 无人机的成本非常低，而且其中许多无人机实际上是由志愿者在厨房的桌子上组装的……成本效益权衡可能仍然不确定，”科特告诉 Breaking Defense。
“你看到这么多无人机的原因是它们很便宜，”佩蒂约翰表示同意。“双方……他们都没有投资增强抗干扰能力……因为这会使他们的成本太高，无法承担所需的数量。他们宁愿买很多，然后指望其中一些能成功。”
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因此，即使俄罗斯或乌克兰能够实施机载人工智能，她说，“我也不清楚它是否会在这场冲突中扩大规模，因为这在很大程度上取决于成本。”
然而，这并不意味着人工智能不会在与其他战斗方的其他冲突中扩大规模，尤其是与美国和中国等拥有大量国防预算的高科技国家。但即使对于那些将人工智能小型化以安装在无人机上的超级大国来说，也是令人畏惧的：像 ChatGPT 这样引人注目的人工智能在大型服务器群上运行是有充分理由的。
但这并不意味着问题无法解决——或者说必须百分百解决。人工智能仍然会出现故障和产生幻觉，但人类无论在战斗中还是战斗外都总是会犯致命的错误。民用类比是自动驾驶汽车：它们不需要 100% 避免事故才能比人类驾驶员有所进步。
根据定义，在任何人类群体中，执行任何特定任务时，“百分之五十的人都会低于平均水平，”科特指出。“如果你能做得比‘低于平均水平’更好，那么你的运营效率就已经加倍了。”
当你发动大规模战争时，比如在乌克兰，或者任何未来的中美冲突，即使是微小的改进也可能产生重大影响。“不一定是 100%，”科特说。“在很多情况下，20% 就足够了，比没有好得多。”
他警告说，西方对高性能的要求与大规模战争的现实并不相符。“我们要求完全的可靠性，我们要求完全的准确性，[因为]我们不像乌克兰那样面临生存危险，”科特说。“乌克兰人并不指定完美。他们负担不起。”
