2023年11月2日上午（美东时间），美国防部在五角大楼召开新闻发布会，发布最新的《2023年数据、分析和人工智能采用战略》。美国防部常务副部长凯瑟琳·希克斯（Kathleen Hicks）在发布会上对该战略文件进行了解读并答记者问。当天下午，美国防部首席数字和人工智能官克雷格·马泰尔（Craig Martell）在另外一场专门的新闻发布会上对该战略进行了讨论并答记者问。
《国防部2023年数据、分析和人工智能采用战略》封面，可以看到该战略文件早在今年6月27日就获准公开发布，但直至前日才宣布公开发布，可见老美对开源渠道信息的进一步紧缩和限制（图片信息来源：美国防部）
“战略”发布背景
从历史上来看，美国防部并不是人工智能领域的新手。60多年来，其一直在投资人工智能并部署支持数据和人工智能的系统：
20世纪60年代，国防高级研究计划局（DARPA）为麻省理工学院、斯坦福大学和卡内基梅隆大学的第一个人工智能学术研究中心提供资金；
冷战时期的SAGE防空系统，可以从多个雷达获取大量数据，进行实时处理，并生成用于拦截飞机和导弹的目标信息；
20世纪90年代初开始使用的动态分析和重新规划工具（DART），在将部队调往中东执行“沙漠盾牌”和“沙漠风暴”行动时节省了数百万美元并解决了后勤问题。
最近，苹果公司的Siri不仅植根于美国防部数十年推动的人工智能和语音识别研究，还植根于DARPA旨在为军事人员创建虚拟助手一个特定项目。
自2021年春季以来，美国防部开展更多基础性工作来推进人工智能的采用，涵盖数据、人才、采办和治理等方面，包括：
发布了数据法令，要求所有国防部数据都是可见、可访问、可理解、可关联、可信、可互操作和安全的（即VAULTIS）。
开展“人工智能与数据加速”（ADA）计划，将数据科学家部署到每个作战司令部，他们跨应用程序、系统和用户集成数据。
向四家领先的商业云提供商授予了联合作战云能力（JWCC）合同，确保国防部拥有可按需扩展的计算、存储、网络基础设施和高级数据分析。
设立了首席数字和人工智能办公室（CDAO），以加速数据、分析和人工智能从会议室到战场的采用。
对人才和技术进行了稳定而明智的投资：24财年仅在人工智能和机器学习能力方面的投入就超过18亿美元。
2022年12月7日，美国防部宣布将“联合作战云能力” (JWCC) 合同授予亚马逊、谷歌、微软和甲骨文四家公司。JWCC将为国防部提供机会，以从总部到战术边缘的所有涉密级别，以任务速度直接从商业云服务提供商 (CSP) 获得商业云功能和服务。通过JWCC，作战人员将有机会获得以下能力：~全球可及性；~可用且有韧性的服务；~集中管理和分布式控制；~使用方便；~商业平价；~韧性计算、存储和网络基础设施；~高级数据分析；~强化安全 ；~战术边缘设备 。
根据政府问责办公室（GAO）公布的统计数据，截至2021年初，美国防部正在与超过685家人工智能相关企业进行接洽合作。其中，陆军至少联系了232家，处于领先地位。另一方面，海军陆战队也联系了不少与33家。
“战略”与本周在伦敦举行的人工智能峰会同时发布，美国副总统卡玛拉·哈里斯出席了此次峰会。就在此前，拜登政府发布了一项关于人工智能安全和隐私的行政命令。
可以说，人工智能在美国军、政等层面得到了前所未有的关注。因此也就需要一份及时更新的顶层战略文件来指引其后续发展。
据美国防部网站介绍，“战略”文件由美国防部首席数字与人工智能办公室(CDAO)制定，对之前的战略指南文件(包括《国防部人工智能战略（2018）》、《国防部数字现代化战略（2019）》、《国防部数据战略（2020）》、《国防部体系DevSecOps战略指南（2021）》、《国防部软件现代化战略（2022）》、《可信人工智能和自主关键技术路线图（2022）》、《国防部零信任战略（2022）》)进行迭代整合，旨在推动对人工智能、先进模式识别和包括无人机在内的自主技术进行额外投资，最终将扩展整个国防部体系的先进能力。
CDAO于2022年6月投入运营，致力于整合和优化整个国防部的人工智能能力。该办公室负责加速国防部对数据、分析和人工智能的采用，使国防部的数字基础设施和政策采用能够为国防部体系和联合部队提供可扩展的人工智能驱动的解决方案，保护国家免受当前和新兴的威胁。
而作为本次发布新战略的两份基础文件——2018年发布的首份国防部人工智能战略和2020年发布的修订版国防部数据战略，它们使美国防部以数据为中心的结构更加成熟，直接提高了国防部部署现代人工智能能力的效率。而自这些战略发布以来，美国国防业界已经推出了响应的工具、平台和服务，实现了有效、去中心化的数据管理、分析和人工智能开发。本次更新后的2023年战略重点关注美国防部如何以所有下辖部门可重复的方式加速数据、分析和人工智能的采用。
“战略”内容概述
根据“战略”描述，实施这一战略的结果是，美国防部领导人和作战人员将能够通过熟练地利用高质量数据、高级分析和人工智能，作为持续的、结果驱动的、以用户为中心的开发、部署和反馈周期的一部分，做出快速、明智的决策。
“战略”规定了人工智能开发和应用的灵活方法（图1），强调大规模交付和采用的速度，从而带来五种具体的决策优势结果：
卓越的战场感知和理解；
自适应兵力规划和应用；
快速、精确且有韧性的杀伤链；
韧性维持支持；
高效的体系业务运营。
图1：灵活采用方法来扩大决策优势成果（图片信息来源：美国防部）
“战略”还列举了美国防部多学科团队利用通用技术开发的最佳实践，这些做法包括：
采用灵活开发的基本原则和方法；
构建直观的界面以加速人们对新技术的采用；
与专注于客户需的跨职能团队一起开发产品；
提供具有共享数字基础的产品组合；
在作战环境中试验最小可行产品，以确定新的使用概念，提高能力并管理突发风险。
美国防部将把“战略”工作重点放在支持国防部人工智能需求层次结构的几个相互依赖的目标上（图2）。
图2：“战略”目标和人工智能需求层次（图片信息来源：美国防部）
人工智能需求层次结构是一个以高质量数据为基础的金字塔，因为所有分析和人工智能功能都需要可信的高质量数据来支持决策者。层次结构中的下一层是富有洞察力的分析和指标，是国防部领导了解其领域以及影响这些领域结果的关键变量所需的基础模型和可视化。金字塔的顶部是负责任的人工智能，这是美国防部根据其人工智能道德原则设计、开发、部署和使用人工智能功能的动态方法，同时提供更好、更快的见解并改进任务成果。层次结构由一组强大的流程支持。通过有效的体系数据治理可以提高数据质量和富有洞察力的分析。健全的测试、评估、验证和验证保证流程对于负责任的人工智能至关重要。金字塔周围是数字人才管理等推动因素，有助于维持需求层次结构。
具体而言，“战略”的主要目标包括以下六个：
改进基础数据管理：提高国防部相关数据的质量和可用性，以支持高级分析和人工智能功能；
提供体系业务和联合作战影响能力：利用数据、分析和人工智能技术增强和/或生成业务分析和作战能力，以改善决策优势结果；
加强治理并消除政策障碍：确保负责任的行为、流程和结果，同时加快整个国防部采用数据、分析和人工智能技术的步伐；
投资可互操作的联合基础设施：优化国防部的联合基础设施，以支持扩展数据、分析和人工智能的采用并提高互操作性；
推进数据、分析和人工智能生态系统：加强政府间、学术、行业和国际合作伙伴关系，以促进数据、分析和人工智能技术的采用；
扩大数字人才管理：增加最关键的数据、分析和人工智能相关工作角色的招聘、培训和保留。
“战略”主要目标之一：投资可互操作的联合基础设施（图片信息来源：美国防部）
总而言之，这些目标将支持“国防部人工智能需求层次”，该战略将其定义为：数据质量、治理、富有洞察力的分析和指标、有保证和负责任的人工智能。
值得注意的是，“战略”强调了对于人工智能应用来说极为关键的“基础燃料”——数据质量，明确提出：用户需求和本地要求是数据质量的基础。因此，美国防部各部门和下属组织将制定数据质量实施指南和相关指标。“战略”提出，基于《2020年数据战略》，国防部所属各部门必须制定和实施其数据质量计划，由此得到的改进数据集将以元数据为基础，以便进行数据搜索和发现，并根据相关性和任务价值确定优先顺序。
“战略”在附录“数据质量”中对两个工具：数据质量维度和VAULTIS框架进行了阐释。这些工具代表了相互关联且相互支持的概念，适用于数据从创建到处置的整个生命周期。
美国防部领导人对“战略”的解读
美国防部常务副部长凯瑟琳·希克斯在发布会上表示，“战略”的发布建立在国防部多年来在人工智能开发方面的领导地位之上，并进一步巩固了美国在部署新兴技术方面的竞争优势。她说：“十多年来，我们不懈努力，成为在军事领域快速、负责任地开发和使用人工智能技术的全球领导者，制定适合其特定用途的政策。由于我们专注于负责任且快速地将人工智能整合到我们的作战行动中，因此我们这样做的主要原因很简单：因为它为我们提供了比当前更好的决策优势。”
美国国防部常务副部长凯瑟琳·希克斯宣布发布《数据、分析和人工智能采用战略》并答记者问（问答环节）（翻译&字幕 by 防务菌）
近几年来，生成式人工智能在军队中的应用存在争议。它的核心优势是能够简化简单或平凡的任务，例如查找文件、挖掘联系信息和回答简单的问题。但该技术也被用来助长网络攻击、欺骗尝试和虚假信息活动。今年早些时候，由CDAO监督的利马工作组成立，旨在评估和指导生成式人工智能在国家安全方面的应用。
在美国防部，半自主或完全自主武器的开发和部署受到3000.09号指令管辖。该指令最初于十年前签署，并于今年1月更新，旨在降低自主开火失败的风险。它不适用于网络领域，在这个领域，领导者越来越提倡自主能力。
2023年1月25日生效的国防部指令3000.09《武器系统的自主》封面（图片信息来源：美国防部）
对此，凯瑟琳·希克斯警告说，人类将对致命武力的使用负有责任，并且正如国防部对其核武器的最新审查中所述，人类将继续控制有关战略武库的所有决定。“我们注意到人工智能的潜在危险，并决心避免它们，”她说。
在发布会的答记者问环节，凯瑟琳·希克斯还进一步解读了近期国防部推出的“复制者”计划。她再次强调，“复制者”不是一个计划，而是一个提高国防部扩展能力的过程。美国防部正在跨域进行研究，已经看到符合其给外界定义的系统。当前美国防部在交付途径上，在全域大规模交付（自主无人机）时面临一些挑战，这是其要关注的重点。
美国防部常务副部长凯瑟琳·希克斯在国防工业协会“国防新兴技术会议及展览”活动上作主旨发言：“创新的紧迫性”并回答提问（翻译&字幕 by 防务菌）
她在主旨演讲中透露了一些“复制者”的有关信息：
~“复制者”计划旨在帮助国防部克服中国的最大优势，即大规模；
~在未来18到24个月内，在多个作战域部署数千个规模的可损耗自主系统；
~全域、可损耗自主系统将帮助国防部克服中国反介入、区域拒止（AD/A2）系统的挑战，即美国版本的 AD/A2可以阻止中国的A2/AD。
在谈到“复制者”与人工智能之间的关系时。凯瑟琳·希克斯认为，将“复制者”当成“神风特攻队”无人机不是思考这个问题的正确方式。国防部需要再次思考超越动力方面的能力，考虑提供后勤、指挥与控制、情监侦（ISR）以及多个领域的能力。她以乌克兰战争为例子，强调当前在国防部所做的一切中，“复制者”实际上是在指挥和控制，获取信息并将其融合在一起的能力，无论其目的是什么是，并利用它来创造决策优势。“复制者”将在这方面提供帮助，无论它在哪个作战域运行。这就是人工智能与自主技术相交的地方。
人工智能今年取得了迅速发展，部分原因是大型语言模型的发展，例如ChatGPT，它分析大量数据来预测人类的反应。这些商业项目尚未达到部门标准，凯瑟琳·希克斯承认该领域的大部分创新“发生在国防部和政府之外”。
不过，凯瑟琳·希克斯在发布会上表示，国防部已经在使用自己的模型。她引用了在ChatGPT流行之前就正在开发类似项目的“国防部所属部门”。她说，这些都是根据国防部的数据进行训练的，并且处于不同的成熟度。“有些正在积极试验，甚至被用作人们常规工作流程的一部分，”她说。
2022年6月8日，美国国防部副部长凯瑟琳·希克斯在国防部数字与人工智能研讨会上与前高级顾问吉姆·米特讨论了国防部利用人工智能、数据和数字解决方案应对美国国家安全面临的高级威胁的方法（翻译&字幕 by 防务菌）
如果它们变得更加实用，国防部已经确定了它们可以解决的问题。凯瑟琳·希克斯表示，国防部已指定“超过180个实例”可以从人工智能的使用中受益——从分析战场评估到汇总数据集，包括机密数据集。
克雷格·马泰尔在新闻发布会上表示，“战略”考虑到了人工智能在国防工业基础中的显著增长，为“加速采用先进的数据、分析和人工智能技术提供了前所未有的机会，为国防部各级领导提供他们所需的数据，以便从会议室到战场更快地做出更好的决策。”
2022年6月8日，美国防部首席信息官（CIO）约翰·B·谢尔曼 (John B. Sherman) 与新任首席数字与人工智能官（CDAO）克雷格·马泰尔 (Craig Martell) 在数字与人工智能研讨会上讨论了国防部加速数据和人工智能的道路（翻译&字幕 by 防务菌）
在回答记者提问时，克雷格·马泰尔对于人工智能需求层次结构进行了解析。他认为，需要将需求层次结构视为逻辑需求层次结构，而不是时间需求层次结构。首先必须在逻辑上正确，必须真正专注于获得高质量的数据以及使数据可用且可访问。他强调，如果没有高质量的数据，人工智能就是徒劳。现阶段国防部将提供质量不高的数据，然后将对其进行迭代并使其变得越来越好，并且将通过在其之上构建应用程序来发现需要迭代的内容。
克雷格·马泰尔指出，从逻辑上讲，获取正确的数据是第一位的，第二个才是分析和指标。他将这两者放在一起是因为，如果没有指标，那么使用者无法知道自己做得有多好。指标是数据驱动的——使用者需要数据驱动的指标，因此这些指标依赖于高质量的数据，正确地进行分析和指标非常重要。他认为，人工智能的价值在于高质量的数据和严格的指标，如此才可以真正构建高质量的人工智能。
与此同时，他也提到了“战略”所面临的紧迫周期。他表示：“技术在不断发展。下周、明年、下一个十年，情况将会发生变化。当前获胜的东西可能未来就不会获胜。”
因此，他认为“我们的战略方法优先考虑采用灵活方法，重点关注速度、灵活性、责任和学习等基本要素。我们的战略不是确定一些能够击败我们对手的人工智能作战能力，而是概述了加强组织环境的方法，在这个环境中，我们的员工可以不断部署数据分析和人工智能能力，以获得持久的决策优势。”
参考信息来源：
1.https://www.defensenews.com/artificial-intelligence/2023/11/02/pentagon-debuts-new-data-and-ai-strategy-after-biden-executive-order/
2.https://www.defense.gov/News/News-Stories/Article/Article/3578219/dod-releases-ai-adoption-strategy/
3.https://www.defense.gov/News/Releases/Release/Article/3577857/deputy-secretary-of-defense-kathleen-hicks-announces-publication-of-data-analyt/
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