人们一致认为，人工智能即将彻底改变军事行动。许多学者声称，人工智能赋能的致命自主武器，尤其是无人机蜂群，即将接管战场。本文结合城市作战评估了这些说法的利弊。通过研究 2004-08 年巴格达联合特种作战司令部和 2021 年以色列国防军的 城墙守护者 行动，本文认为AI将大多数都用在军事情报和目标定位，而非致命性自主武器。

  人工智能（AI）即将彻底改变战争的进行方式，就像火药、坦克、飞机和在以前的时代一样。如今，各国都在积极寻求利用人工智能的力量来取得军事优势。例如，普京宣称，谁成为这一领域的领导者，谁就将变成全球的统治者。为了应对俄罗斯等大国提出的挑战，美国承诺实施第三次抵消战略。美国将大力投资人工智能、无人驾驶和机器人技术，以保持其国防优势。谷歌前首席执行官埃里克-施密特宣称，美国正处于人工智能军备竞赛中。2018 年 9 月，美国国防部高级研究计划局（Defense Advanced Research Projects Agency）宣布了一项耗资 20 亿美元的活动，以开发下一波人工智能。美国国防部（DOD）于 2019 年发布了人工智能战略，大幅度的增加了人工智能资金；2020 年，国防部预算中要求为人工智能拨款 9270 亿美元。较小的国家也同样致力于人工智能的军事发展；例如，英国和以色列正在发展这一领域的能力。

  人工智能并不总是很容易定义，因AI有很多类型。相反，它是一个领域，而不是一个特定的对象。不过，人工智能 一词指的是能够（在某些特定的程度上）开发出不受人类直接指挥而独立处理数据的能力的计算机软件。当今大多数人工智能的显著特点是，它们能开发或改进自己的程序，以便更有效地完成所设定的数据处理任务。

  要理解人工智能的军事意义，了解人工智能的历史是很有帮助的。在过去的五十年中，人工智能主要有两种类型：老式人工智能（GOFAI）和第二波人工智能（Second Wave AI）。老式AI发展于二十世纪五六十年代。1956 年，阿兰-图灵等名人参加了著名的达特茅斯人工智能研讨会，此后，计算机科学家们探索了利用符号逻辑编程让计算机自主处理数据的可能性。科学家们为他们盼望分析的变量分配符号值。然后，他们给计算机编程，让计算机根据数理逻辑计算这些符号。老式的AI在有限的任务中取得了成功。然而，由于它依赖于大量经过策划的输入，GOFAI 的范围很窄。在面对真实世界时，它往往会崩溃。现实世界不可避免地超越了程序员的符号编码。因此，在取得了一些初步成功之后，人工智能程序就摇摇欲坠了。从 20 世纪 70 年代到 90 年代，AI领域陷入了寒冬。

  20 世纪 90 年代，尤其是 2000 年之后，AI领域掀起了一场革命。第二波人工智能取得了一些令人瞩目的成就。第二波人工智能的运作方式与 GOFAI 截然不同。第二代人工智能依赖于三个关键组成部分：数据、计算能力和算法。数据是指互联网空间中的数字信息；它最终由几乎无限的二进制存储组成。数据爆炸是过去几十年AI发展的重要的条件。自互联网和数字通信诞生以及数字传感器在全世界内普及以来，出现了数据爆炸。现在，几乎每项活动都会在某个地方留下数字痕迹。人类不可能筛选和分析所有这一些数据。在这方面，人工智能变得至关重要。人工智能程序利用庞大的计算能力处理这一些数据，以识别模式或特征。当代的人工智能完全是在归纳和统计的基础上完成这项工作的。依据数据，人工智能程序计算出最可能的相关性。数据越多，计算就越精确。人工智能什么也不懂。它不知道现实是什么，没办法理解意义。它只能识别数据中常常会出现的二元对立。然而，由于它能处理大量数据，因此能够对互联网空间中以数字方式记录的活动提供独特的见解。它能在数据中看到人类无法看到的数字关联和联系。

  第二代AI在安全和国防方面的潜力显而易见。它有可能让兵力处理数量很难来想象的数据。由于第二代人工智能以如此巨大的计算能力为基础，因此它可以整理和分析的数据基本上没有限制。它能处理来自卫星、地面传感器和手机等各种来源的数据，提供准确的态势图。AI可以让指挥官在整个作战空间看得更远、更准、更快。人工智能可能会加速决策。

  鉴于人工智能的潜力，国家为军事目的利用人工智能的前景一直是专业和学术界深切关注的焦点。已有大量文献对这一争论的许多方面做了论述，而且文献数量还在持续不断的增加。许多评论家担心，AI将对全球安全产生重大影响，尤其是随着中美大国竞争的加剧。然而，本文的首要研究问题是AI对城市安全的影响，尤其是对城市运行的影响。次要问题是第二代人工智能的应用会如何改变城市战争的特点，以及随着人工智能慢慢的变强大和无处不在，城市战争在未来十年会如何演变？

  鉴于这些戏剧性的发展，研究全球安全的学者对AI的军事应用产生了浓厚的兴趣。例如，本-布坎南（Ben Buchanan）和安德鲁-伊姆里（Andrew Imrie）在他们最近关于人工智能的专著中声称，人工智能代表了一种潜在的革命性军事发展。在布坎南和伊姆里看来，AI是新的火焰。在布坎南和因布里看来，AI是新的火种，相当于古希腊的火或中世纪晚期欧洲的火药武器。AI将改变武器的破坏力。在人工智能下，致命的自主武器将占据主导地位。AI将使杀手机器人和成群的自主无人机得以崛起。

  这种观点看似极端，甚至毫无道理。兵力可能很快就能利用致命的自主系统随意监控、打击和杀死对手甚至平民。事实上，自主无人机群已经有了实验。2016 年 10 月，美国国防部展示了一个由 103 架 Perdix 微型无人机组成的蜂群，能够 进行集体决策、自适应编队飞行和自我修复等先进的蜂群行为。显然，美国的对手正在试图开发这种技术。

  许多学者一直担心，兵力会将人工智能化的致命自主武器应用到城市地区。例如，英国城市地理学家斯蒂芬-格雷厄姆（Stephen Graham）对城市中新安全技术的扩散表示担忧。10 例如，英国城市地理学家斯蒂芬-格雷厄姆（Stephen Graham）描述了新安全技术在城市中的扩散。他认为，安全兵力正在积极寻求将城市置于全面控制之下。他们显然沉迷于对技术的渴求以及对掌握和控制的拜物教冲动，以适应城市反叛乱战争的新需要。

  2020 年，斯图尔特-罗素在英国发表了 BBC 雷斯演讲。他的一次演讲专门讨论了人工智能的军事潜力问题。他再次回到 城市环境中的屠宰机器人和杀手机器人 这一主题，2015 年，致命自主系统的所有要素都已存在：自主无人机、蜂群能力和武装能力。

  他担心的是，在未来的战争中，机器可能会做出生死攸关的交战决定。英国安全研究学者肯-佩恩预测，战争机器人的崛起，AI系统将允许联网的计算机代理自主决策，即使在不确定的环境中，也能实现极快的顺序行动......很快，自主和智能平台就能比人类操作的平台机动得更快、更精确。

  不久之后，兵力将能够随意支配城市的目标。因此，许多学者呼吁对这些武器进行管制，将无人机限制在远离平民的城市地区进行 杀戮行动。

  一种共识正在形成。很快，人工智能赋能的自主致命无人机群将改变城市战局。成群的无人机将在城市上空自主飞行，以极高的效率猎杀敌人。传感器将发现目标，并在不受人类指挥的情况下攻击目标。然而，尽管这些作者从不同的伦理立场来看待自主蜂群的前景，但他们对未来城市作战的一致看法却令人震惊。未来几十年，人工智能武器的引入将改变城市战争。很快，成群的无人机将在很大程度上取代人类战斗员。因此，城市作战的节奏将加快，打击的准确性和同时性将提高；攻击城市地区将慢慢的变容易。每座城市都将成为自主蜂群攻击的潜在受害者，通过算法识别并摧毁人类目标。

  毫无疑问，远程系统慢慢的变成了军事行动的重要组成部分。阿塞拜疆兵力在第二次纳戈尔诺-卡拉巴赫战争中非常成功地使用了它们。它们在俄乌战争中发挥了及其重要的作用。双方在进攻和防御中无处不在地使用它们执行侦察和打击任务。事实上，据报道，乌克兰人每个月要消耗大约 10 000 架无人机。其中一些是用于摧毁的游荡弹药，但俄罗斯人击落了许多。自第二次世界大战以来，致命的自主武器就已经存在。许多有能力的自主武器目前正在使用，如宙斯盾、爱国者、以色列的铁穹或韩国的 SGR-AI。未来十年，致命的自主武器（包括无人机群）可能会更多地出现在战场上。它们有可能对城市战争产生一些影响。

  然而，尽管未来人工智能赋能的自主武器有可能是在城市作战中常规部署，但现在的兵力距离这一点还有非常长的路要走。机器人和无人机群不可能很快在城市战争中发挥决定性作用。环境过于复杂，在人口稠密的城市战争等高强度动态作战环境中，即使存在明确的目标和标准操作程序，任务式指挥 的灵活性和适应性仍然至关重要，即使是常规的 任务指令（即 任务指挥 的反义词），ML-AI 工具的功能实用性也存在问题。

  即使是最成功的第二代人工智能程序也依赖于大量经过精心整理的数据，并为稳定的封闭环境开发出出色的归纳模型。然而，由于城市环境如此复杂多变，很难想象当代的人工智能程序如何能有效学习，从而有效执行行动。此外，评论家大大夸大了无人机群的能力。

  然而，虽然致命的自主性在城市环境中可能难以实现，但这并不代表AI对未来的城市行动不重要。相反，在过去二十年里，AI已经在城市行动中发挥了及其重要的作用。随着人工智能能力的增强，它在未来十年似乎不可避免地会变得更重要。然而，在未来十年左右的近期内，人工智能的主要应用不太可能是致命性自主。致命的自主无人机群是不可能的。正如几位学者已经指出的那样，人工智能的主要应用可能更加平凡，但其重要性并不逊色；最大有可能的是智能。

  第二代人工智能可处理海量数据。因此，它具有分析现象和提供洞察的超强能力。有必要注意一下的是，最近的国防战略文件强调的不是作为人工智能主要用途的致命自主性，而是人工智能可能促进军事情报转型甚至革命的方式。人工智能可用于处理大量数据，从而让指挥官更好地了解作战空间，更有效地制定计划和目标。

  近二十年来，兵力利用数据和人工智能的效果慢慢的变好。现在有更多的实例可供参考。不过，我们不妨回顾一下西方兵力在城市行动中最早使用数据和人工智能的情况。联合特种作战司令部 2004 年至 2008 年在巴格达的行动就是一个明显的例子。2004 年，联合特种作战司令部（JSOC）在巴格达成立，斯坦利-麦克里斯特尔（Stanley McChrystal）将军担任司令。2004 年至 2008 年期间，联合特种作战司令部的任务是摧毁伊拉克基地组织，并追捕该组织在伊拉克的领导人扎卡维。联合特种作战司令部在巴格达、拉马迪和费卢杰开展了工业级反恐行动，主要由美国三角洲部队和英国特种空勤团组成的兵力每晚执行任务，打击 基地 组织网络。他们突袭房屋和基地，击毙或抓获基地组织，并获取有关网络的情报。这是一次有效行动，联合特种作战司令部成为一个独特的网络化、跨机构的全球性组织。它在 2006 年消灭扎卡维的行动中发挥了关键作用。数据发挥了重要作用。

  在行动初期，有几次失误凸显了改进情报收集和融合工作的重要性。为了开展行动，JSOC 动用了一切可用的情报来源。它从中央情报局、国家安全局、英国军情六处和其他国家情报机构获取情报。它利用了卫星图像、信号情报、电话截获、公开来源情报和人力情报。这是一场信息洪流。许多传统的整理和分析技术都得到了应用。联合特别行动小组处理的是复杂的信息和证据。因此，在可能的情况下，JSOC 还将机器学习人工智能应用于这一问题。许多情报信息都是数据信息或可作为数据的信息：也就是说，是可量化、可计算的信息。因此，联合特种作战司令部将所有可能的情报融合为数据，并对其应用算法，以确定模式并对情况发出警告。

  最终，联合特种作战司令部请来了几位数据专家提供帮助。安舒-罗伊博士领导的 Rhombus Power 团队发挥了重要作用。罗伊拥有密歇根大学计算机博士学位。他发明了固态亚原子粒子探测专利平台。他还将自己的编程专长用于解决安全问题，成立了 Rhombus Power 公司并建立了程序 Guardian。Rhombus Power 是协助美国国防部解决安全和国防问题的领先科技公司之一。该公司开发的算法能够识别数据中的模式，从而帮助发现或敌人。

  联合特种作战司令部对数据、数据分析、算法和机器学习的使用并非灵丹妙药。联合特种作战司令部之所以取得成功，是因为它有明确的任务，并对伊拉克的叛乱活动和基地组织有了深入了解。人类情报、信号情报和特种部队夜间突袭获得的物证也证明至关重要。

  由于采用了 人工智能 技术，JSOC 得以利用大量可能淹没的信息，追踪扎卡维的数字足迹，并将其与其他证据联系起来。2006 年 6 月 6 日，联合特别行动小组最终追踪到扎卡维在巴古拜北部一个叫哈比卜的小村庄的安全屋。美国空军两架 F-16 型飞机向该建筑投掷了两枚激光制导炸弹，炸死了扎卡维和五名同伙，包括他的副手。

  以色列国防军在使用数据方面同样先进。自 1987 年第一次起义以来，以色列军队的主要任务就是加沙和约旦河西岸的巴勒斯坦恐怖组织。许多人对以色列的政治局势表示遗憾；他们有充分的证据将其描述为种族隔离国家。然而，无论政治局势如何，以色列国防军（IDF）为城市化行动如何利用数据提供了一个鲜明的例子。

  此外，开放源码数据已成为收集情报的丰富手段，但其提供的潜在数据量巨大。以色列国防军军官强调了这一问题：数据是无穷无尽的，在某些领域甚至达到了 PB（一百万千兆字节）。

  因此，以色列国防军成立了几个专业单位来利用数据的潜力，如 8200 和 9900 单位、J6 或 C4I 局的 Lotem 单位，以及以色列国防军西格玛分部。正如西格玛分部指挥官所指出的，目标是提高以色列国防军的效率。以色列国防军已对人工智能应用程序进行了培训，以筛选大量数据，识别重要信息。以色列国防军的人工智能程序可以一次分析数百个视频，并自动标记可疑活动。

  2021 年，以色列国防军对加沙的哈马斯发动了又一次重大行动，即 长城守护者行动。以色列兵力将这次行动称为第一场人工智能战争。在 2014 年专家部队工作的基础上，以色列国防军将人工智能完全纳入了瞄准过程。这一点至关重要，因为数年来以色列在无人机、F-35 战斗机、地震监测仪和其他系统上使用了电子传感器网络。以色列国防军收集了数十亿条关于哈马斯和巴勒斯坦的信号和其他情报。以色列国防军将这些不同的数据集融合在一起，通过采用人工智能算法和机器学习，并搭配人机小组中的情报分析师来标记和审查潜在目标，以色列国防军将大量数据综合成冲突前的目标文件夹，这些文件夹比2014年的要详细、准确和及时得多。

  人工智能使目标定位越来越动态，也比过去更加准确。利用数据和人工智能，以色列国防军开发了一套情报驱动作战系统，利用数字作战空间管理系统向作战部队实时传播情报，将目标与精确制导弹药相匹配，以色列国防军可以实施高度精确的空袭，大大降低了对平民的风险。

  在过去二十年里，兵力慢慢的变多地寻求利用第二代人工智能的潜力。每年，人工智能的军事潜力都变得更加明显和强大。因此，许多学者担心，人工智能即将掀起一股致命的自主武器浪潮，从而改变城市的战斗空间。成群的杀人无人机将取代人类战斗员，以无情的精确性和杀伤力打击城市地区的目标。本文持另一种观点。AI对城市作战逐渐重要。然而，正如巴格达的 JSOC 和以色列国防军的例子所示，人工智能的真正潜力不在于致命的自主性，而在于数据处理；因此，也在于情报和目标选择。互联网空间中的数字信息资源来自公开来源、卫星、移动电话和一系列其他传感器，可能为指挥官提供无与伦比的战场纵深监督。他们能够比以往看得更远、更准确。然而，要挖掘数据的潜力，就一定要使用人工智能程序来处理所有这些材料；这是一项相当挑战人类的任务。数据和人工智能已成为城市作战的关键资源；未来将更加如此。

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