殺傷鏈視域下的算法戰審思

龍 坤

在人工智能技術發展一路高歌猛進的今天，算法戰這一概念越來越受到世界軍事大國的高度重視，算法與戰爭之間的聯系變得愈發緊密。但是，算法戰的特點和本質是什么？算法戰給戰爭領域究竟能帶來何種影響？算法與戰爭的結合將會展現出一幅怎樣的未來戰爭圖景？面臨哪些挑戰？這些問題還沒有得到足夠充分的分析和探討。本文嘗試從殺傷鏈的理論視角，對當前美軍提出的炙手可熱的算法戰概念進行考察，剖析其本質特征，分析其對于殺傷鏈的作用和影響，并對算法戰驅動的未來戰爭進行展望。

戰爭制勝之道的鑰匙——殺傷鏈

從本質上來看，戰爭是一種“擴大了的搏斗”，是使對手屈服于己方意志的一種暴力行為。而要使對手的意志屈服，通過暴力（物理暴力或精神暴力）使其無力抵抗是必經之路，因而戰爭的直接目的就是“消滅敵人，保存自己”。這樣，實現對敵軍的有效殺傷就自然成為了戰爭中最為重要的目標。而要實現有效殺傷是需要經過一系列步驟的，這就是“殺傷鏈”。列舉人類歷史上出現的種種武器裝備，從冷兵器時代的刀槍劍戟等“十八般武器”，到熱兵器時代的機槍和火炮，再到核時代的原子彈，以及當今時代的智能無人化武器，其本質都是人類暴力和智慧的物化，目的都是實現對敵人的殺傷使敵方失去抵抗能力，或通過威懾使敵方意志屈從，“不戰而屈人之兵”，實現政治目標。因此，殺傷鏈就成了戰爭制勝的關鍵。

殺傷鏈這一概念最早由美國空軍前參謀長羅納德·福格爾曼將軍在1996年的空軍協會研討會上提出，指的是“在打擊一個目標的過程中各個相互依賴的環節構成的有序鏈條”。從殺傷階段來看，殺傷鏈通?？煞譃榘l現（find）、定位（fix）、跟蹤（track）、瞄準（target）、交戰（engage）和評估（assess）6個階段，即F2T2EA。后來，有學者將這一概念簡化為5F模型，即發現（find）、定位（fix）、攻擊（fire）、完成（finish）和反饋（feedback）。2018年5月，美國防高級研究計劃局（DARPA）在C4ISRNET會議上進一步提出了殺傷網（kill web）的概念，強調陸?？仗祀娋W各領域指揮控制、情報信息和武器系統之間的跨域融合和協同，并在7月發布了自適應跨域殺傷網項目公告?？死锼沟侔病げ剂_澤在《殺傷鏈：在未來高科技戰爭中保衛美國》一書中道出了美軍眼中的戰爭制勝密碼就是殺傷鏈。他指出，軍隊完成和打破殺傷鏈的速度、頻率和效果，決定了其在戰爭或競爭中能否取勝。換言之，能夠決定戰爭勝負的工具并非武器平臺，而是殺傷鏈。雖然殺傷鏈概念提出的時間較晚，但事實上從古至今的戰爭都遵循著殺傷鏈的幾大關鍵環節——觀察、判斷、決策和打擊。

算法與戰爭的聯姻——算法戰

美前空軍參謀長羅納德?福格爾曼

算法這個概念早已有之。早在2300多年前的歐幾里得算法就是一種尋求兩個數的最大公約數的算法，用自然語言可以描述為“計算兩個非負整數p和q的最大公約數：若q是0，則最大公約數為p。否則，將p除以q得到余數r，p和q的最大公約數即為q和r的最大公約數?！倍搅巳斯ぶ悄馨l展如日中天的今天，算法多作為計算機技術領域的一個重要概念，通常是指“一種有限、確定、有效并適合用計算機程序來實現的解決問題的方法?！眹H上一般把算法、算力、數據這三大要素作為衡量各國人工智能發展水平的重要指標。如果將人工智能比作“火箭”，數據就是“燃料”，算法就是其中的“發動機”，可見算法在人工智能技術中的核心地位。

戰爭，作為人類社會最激烈、最殘酷的對抗性活動，從一開始就與算法結下了不解之緣。算法對于戰爭的重要性在古代就已經初露端倪，《孫子兵法·始計篇》中就提到：“夫未戰而廟算勝者，得算多也；未戰而廟算不勝者，得算少也。多算勝，少算不勝，而況于無算乎！”兵圣孫武強調的“廟算”就是根據道、天、地、將、法等基本條件進行戰爭運籌和戰略決策的過程。這和我們如今所提的“算法戰”在本質上是相通的，即通過一定的計算、運籌等一系列步驟來實現戰爭目標。

正是看到了人工智能時代算法在現代戰爭中的重要作用，美軍率先提出了算法戰這一概念，并積極推進其作戰應用。2017年4月26日，美國防部一份主題為“專家項目”的備忘錄明確建立“算法戰跨部門小組”（AWCFT），標志著美軍正式將“算法戰”作為其官方的作戰概念加以驗證和布局。2020年9月，美軍發布《國防部數據戰略》，指出人類已經進入“算法戰”時代，數據和算法日益成為美國防部最有價值的數字資產，積極運用這些資源將“提高國防部在權力競爭激烈時代贏得戰爭的能力”。同年12月15日，美空軍首次將人工智能部署在一架U-2偵察機上，該算法可以通過控制雷達和傳感器等系統，搜尋敵方的導彈發射器，開創了人工智能首次自主控制軍用系統的先河，美空軍助理部長威爾·羅珀博士稱“算法戰時代已經來臨”。

軍事物聯網概念圖

從殺傷鏈看算法戰的特點與本質

為何算法會與戰爭產生如此緊密的聯系？很大程度是因為，實現殺傷的各個環節都離不開算法。換言之，算法與殺傷鏈有著天然的聯系。人類的科學技術演進到了今天，機器算法越來越展現出其在計算速度、打擊精度等方面的優勢。從殺傷鏈的視角來看，基于人工智能的算法戰意味著戰爭領域一場劃時代的深刻變革。其作用機制在于，通過先進算法減輕人類在觀察、定位、跟蹤、判斷、決策、打擊和評估等殺傷鏈各個環節的認知負荷，提升戰場決策和指揮控制能力，從而更高效地完成殺傷鏈閉環，并更好地打破對手的殺傷鏈。具體而言，算法戰主要有以下特點。

智能化觀察判斷——極其高效的數據分析。在當今時代，信息技術的快速發展應用，特別是各類無人平臺和傳感器的大范圍鋪展，使得軍事領域的數據量爆發式增長，其數量和復雜性遠超出人類指揮官和分析師的能力范疇，令人類情報分析員難以招架。而人工智能算法具有快速、準確、無疲勞等特征，能夠24小時不間斷地對各類傳感器搜集來的海量數據進行快速而準確的分析，在這一領域展現出遠超人類的能力。例如，2017年10月，美國密蘇里大學研究人員開發出深度學習算法，可以從覆蓋某國東南部9萬多平方公里區域的海量衛星圖像中，高效識別并標記出該國防空導彈陣地，準確率超過90%，與專業人員相比，可將發現潛在導彈設施的時間從過去的60小時縮短到45分鐘。正因算法遠超人類的計算速度和準確度，美軍中將約翰·杰克·沙納漢甚至稱算法是“世界上最優秀、訓練最有素的數據分析師”。

智能化決策——殺傷鏈閉環的極限壓縮?！氨橹魉佟?，速度向來是制勝的關鍵要素。從殺傷鏈的視域來看，誰能更快地完成殺傷鏈閉環，就將贏得戰爭優勢，而機器算法的“快速”恰是算法戰區別于傳統戰爭模式的關鍵特點。在算法戰的作用下，人類將完成觀察、判斷等殺傷鏈的大部分認知負擔轉嫁給訓練有素的智能機器后，便可專注于在戰爭中更快、更好地做出決策，從而促進殺傷鏈閉環時間的極限壓縮。20世紀后半葉以來，美軍憑借信息技術在內的強大的高新技術優勢，使得完成打擊鏈閉環的時間不斷縮短。海灣戰爭時打擊鏈閉環時間是80～101分鐘，在科索沃戰爭縮短到30～45分鐘，在阿富汗戰爭縮短到15～19分鐘，在伊拉克戰爭時期則縮短至10分鐘左右。到了2020年，美軍完成殺傷鏈閉環最快只需要20秒。在這一年美陸軍舉行的“融合項目-2020”實彈演習中，“從傳感器到武器”的完整殺傷鏈閉環時間已經縮短至20秒以內。不難預見，算法戰的不斷演進將進一步加快決策速度、縮短殺傷鏈閉合時間，未來在網絡空間的戰爭算法自動交互，甚至可能發生類似股市“閃電崩盤”的接近微秒級的“閃電戰爭”。

智能化打擊——新型作戰力量和樣式的涌現。通過高自主性的人工智能算法，可以塑造一些原來難以實現的全新軍力結構和作戰能力，實現更為快速、精確和有效的智能化打擊。例如，基于集群智能算法的由大量智能無人機組成的蜂群戰將成為算法戰時代的新型作戰力量和樣式。無人蜂群能夠給敵人制造多個目標，使其無法準確掌握進攻的方向，因而能夠以飽和的方式實現打擊的突然性和壓倒性。2017年1月9日，美國防部戰略能力辦公室（SCO）與海軍空間系統司令部公布了世界上最大規模的微型無人蜂群演示飛行，從F/A-18“大黃蜂”戰機上發射了103架“珀迪克斯”（Perdix）無人機在加州上空編隊飛行。此外，軍隊可以通過具有高度自主的戰場機器人遂行危險、骯臟、乏味等人類不適宜執行的戰場打擊任務（如放生化核環境下的作戰任務），從而減少軍人在行動中的傷亡風險。

U-2偵察機

綜上，算法戰的本質是推動人工智能算法全面嵌入偵查、情報、指揮和打擊等作戰網絡，更快更有效地完成殺傷鏈閉環，占據戰爭主動權。這意味著，傳統的以人為中心的殺傷鏈閉環將會由機器算法重構——算法的“電子眼睛”將很大程度上取代“人眼”觀察、感知和跟蹤目標；算法的“機器大腦”輔助“人腦”進行情報分析和決策。甚至，算法的“隱形之手”將可能取代“人手”自主發起部分武器系統的打擊行動。在這其中，算法充當著武器系統的靈魂，其先進程度決定了武器系統的自主程度和“聰明”程度。但是，這并不代表人類將在戰爭領域變得一無是處。相反，人和機器算法各有優勢和劣勢，只有挖掘各自的特長，規避各自的弱點，才能真正發揮算法戰的最大效能。戰爭勝負主要取決于人和武器兩大因素。其中，“武器是戰爭的重要因素，但不是決定因素，決定的因素是人不是物?！边@一論斷，在智能化戰爭時代仍然沒有被動搖。這是因為，無論多么高級的算法都是由人類智慧開發出來的，因而算法戰本質上仍是人類智慧的產物和腦力的延伸，是人與人之間的“智能較量”。

基于算法戰的未來戰爭圖景及其實現條件

在人工智能不斷走進軍事領域、賦能殺傷鏈各環節的趨勢下，算法戰將變得越來越普遍，未來戰爭將可能呈現出以下圖景。

Perdix無人機

“人類指揮—算法控制”的人機混合智能作戰。算法廣泛應用于戰爭將給戰爭指控模式帶來深刻變革。指揮所執行的功能是做決定，具有很強的責任，要求對被指揮的人負責?？刂苿t是對指揮員的決定進行操縱，通過發出停止戰斗、命令未參戰部隊從事作戰或脫離接觸等實施控制。如前所述，人類與機器算法各具優勢。相比機器，人類更擅長于復雜的情境分析，權衡風險和利弊，進行作戰決策等指揮行為。而機器算法則比人類更擅長精準、快速和大規模計算等控制行為。機器算法在未來戰爭中將具有更大的自主性，有望實現“人類指揮—算法控制”的新型指控模式。在這一構想下，人類指揮官可以繼續掌控發號施令的指揮權，而智能化程度越來越高的機器算法將會執行更多指令，協助人類進行感知、決策和行動等殺傷鏈環節，實現算法戰驅動下的人機混合智能作戰，更快完成殺傷鏈閉環，從而致勝疆場。此外，算法驅動的作戰模式也將發生顯著變化。例如，人與武器結合方式將有望從當前的多人操控一臺武器裝備轉變為一人操控多臺武器裝備，人類指揮官和操作員將更多充當殺傷鏈回路的監督者（人在回路上）而非執行者（人在回路中）。在一些需要高速反應和通信困難的作戰領域（例如防空反導和深海），將可能出現全自主武器系統（人在回路外）。

更趨“人性”的戰爭。盡管一些觀點認為基于算法的自主武器充斥戰場后，將會對人類尊嚴和戰爭倫理帶來重大沖擊。但從另一個角度來看，算法也能讓戰爭變得更加“人性”。通過讓機器算法比人類更高效地完成不需要倫理判斷的技術性工作，從而讓更多軍隊人員從重復性和低價值的工作中解放出來，去從事更需要道德評估和價值判斷等人類更擅長的工作，使得軍隊更加專注于戰爭倫理和道德，使得基于殺傷鏈的戰爭變得更加“人性”。一言以蔽之，就是讓機器算法更加專注于其能夠做的任務，而讓人更加專注于其必須做的事情—符合戰爭倫理的殺傷鏈。例如，更加注重在打擊對象上對軍人和平民的區分，更為智能而精確的打擊以減少附帶損傷，利用智能算法更好地進行軍事必要與附帶損傷之間的相稱性評估等。此外，算法威懾也可以作為算法戰的重要體現?；谒惴ǖ闹旅宰灾魑淦骺梢园l揮威懾作用，即可以不使用它們，但可以利用這些武器為威懾危險的對手放棄攻擊行為，從而在實現政治目的的同時減少戰爭沖突的發生，使戰爭變得更加“人性”。

但是，上述愿景的實現需要滿足一些前提條件，至少有以下幾個方面。

其一，軍事物聯網的大范圍建立和應用。大規模軍事物聯網的建立是快速實現基于算法戰的殺傷鏈閉環的必要基礎設施。由各種各樣的智能機器平臺組成的軍事物聯網，可以在人類定義的目標范圍內，收集、處理、解釋和共享信息，從而幫助人類指揮官更好地觀察、判斷、決策及行動。目前，包括美軍在內的絕大多數軍隊都采用平臺中心的軍隊發展建設模式，而沒有基于殺傷鏈的理念進行兵力設計和作戰規劃。造成的結果是，特定傳感器智能與特定作戰單元進行共享信息以完成殺傷鏈，而沒有形成更大范圍的作戰網絡—軍事物聯網。例如，同樣一家公司制造的美空軍擁有的F-22和F-35戰機，都無法進行數據通聯，毋寧說其他武器裝備平臺。在這樣的背景下，算法戰的效能和價值難以得到充分發揮。

其二，戰爭算法的弱點得以有效克服或規避。算法雖然具有精準、快速和大規模運算的能力，但目前仍存在一些顯著的弱點和局限。比如存在算法偏見，算法“黑箱”（可解釋性不足），容易受到數據注毒和網絡攻擊等。同時，從傳感器到射手的整個殺傷鏈體系中，每個節點都極其依賴準確的數據和電磁頻譜環境。這意味著一旦數據遭到“投毒”攻擊或傳輸受阻，整個殺傷鏈條將可能陷于癱瘓乃至混亂的境地。此外，算法本身的漏洞也容易引發安全事故。算法的這些“軟肋”如果無法得到有效克服，算法戰的實施也必然面臨巨大風險。

1983年，蘇聯值班軍官斯坦尼斯拉夫·彼得羅夫中校阻止了可能因自動導彈預警系統故障引發的核戰爭

其三，人類指揮官和操作員與機器算法建立有效且適當的信任關系。人機信任關系是遂行算法戰的關鍵。如果人對機器算法的信任不足，自然難以授權武器系統執行殺傷鏈的決策、打擊諸環節。而如果人對機器算法的信任過度，即產生了“自動化偏見”，認為機器算法總是正確的，而喪失了人的判斷能力，同樣會帶來災難。例如，1983年美蘇之間險些因自動導彈預警系統的“虛警”而引發核戰爭，最終是蘇聯值班軍官斯坦尼斯拉夫·彼得羅夫中?；谌祟惖某ＷR判斷挽救了人類。因此，通過長時間的嚴格訓練和反復測試、檢驗和評估，建立人對機器的合理信任關系，了解其能力和局限所在，也是有效實施算法戰的關鍵所在。

結語

正如空權論的提出者杜黑所言，“勝利只向那些能預見戰爭特性變化的人微笑，而不是向那些等待變化發生才去適應的人微笑”。當今世界，人工智能的發展應用正在推動軍事領域的深刻變革。要想致勝未來戰爭，需要適應和迎接算法戰的發展趨勢，推動以智能化技術為主導、以殺傷鏈為中心的兵力結構調整，發展基于人工智能的智能武器裝備的下一代作戰網絡，研發更有效的高級戰爭算法，以及支撐其運營的軍用物聯網和云計算技術，重塑軍力結構和作戰方式，打造一支智能化時代的“半人馬戰士”人機混合智能軍隊。與此同時，需要對人工智能軍事應用的潛在安全和倫理問題進行深入研究，通過測試評估、建立信任措施、倫理審查等方式推進安全治理、管控道德風險，維護算法戰時代的國家安全、戰略穩定和人道價值。