カンファレンスは、ビジネス関係や場合によっては友情を築く人々と出会うことができるため、多くの場合役立ちます。 したがって、カンファレンスは、到達の瞬間、つまり道の終結の瞬間としてだけではなく、熟考を刺激するという事実のおかげで、新しいアイデアや新しいコラボレーションが生まれる瞬間としても見なされるべきです。
したがって、この記事では、その間に明らかになったものについて説明します。 主催のカンファレンス 陸軍研究センター 昨年の8月XNUMX日 最も関連性が高く、すぐに取り組む必要があると思われるいくつかの問題に焦点を当てようとしています。
これを行うために、いくつかの質問に答えてみます。
人工知能と人間の違いは何ですか?
軍事組織にどのような影響が及ぶ可能性がありますか?
人工知能の導入によって最も影響を受けるのはどの軍事能力でしょうか?
分析を行うために、DOTMLPF メソッドを使用します。これは軍事で広く使用されている英語の頭字語で、 教義、組織、トレーニング、リーダーシップと形成、インフラストラクチャー.
この分析方法は、米国国防総省が任務の遂行や新たな能力の研究に必要な組織変更を調査および計画するために使用しており、多少の違いはあるものの、長年にわたって国家および NATO レベルでも参考になっています。変更点 (相互運用性 I の追加を含む)。
ただし、分析を進めて質問に答えようとする前に、人工知能 (AI) がすでに市民社会に完全に浸透しており、その結果として軍事組織にも浸透していることを覚えておく必要があります。 したがって、AIを導入するかどうかは、多くの場合、自分で選択できないことを認識しておく必要があります。 せいぜい、私たちが選択できるのは、それに耐えるか、それとも自分自身に与える野心の進歩のレベルに応じて、つまり、それを管理するか、搾取するか、あるいは統治しようとするかである。
これは組織の適応という観点から何を意味するのでしょうか?
それはこれから起こる変化を意味します あらゆる分野で!
教義
人工知能を軍事に導入するには、間違いなく教義の修正が必要となるでしょう。 これは、従来使用されてきたテクノロジーによって引き起こされる変化と比較すると大きな変化を表しているためであり、AI は「運用」機能 (実装、分析、リレーショナルなど) だけでなく、人間の代わりに画期的な変化をもたらす可能性があるからです。それらの「意思決定」（すべての制約とケースの区別を伴う）。 人工知能によって最も影響を受ける教義の部分には、次のようなものがあります。
- 分析と情報収集、人工知能を使用してさまざまなソースからの大量のデータを分析し、潜在的な脅威、その脆弱性、潜在的なターゲットに関する詳細な情報を提供できる分野です。
- 業務の企画・調整では、作戦計画、戦略の選択、効果的な実行を確保するためのリソースの調整に人工知能を使用できます。
- 業務の管理と監視では、人工知能を操作のリアルタイム監視に使用して、遵守性、柔軟性、応答性を向上させることができます。
- トレーニングと教育, 人工知能を使用すると、個人のニーズや背景に応じて継続的でパーソナライズされたトレーニングコースを作成したり、ますます現実的な戦闘状況でのシミュレーションやトレーニングを行うことができます。
- 物流とリソースの管理、この分野では、人工知能は、ニーズ、可用性、供給の流れを調和させ、人間のオペレーターの使用を最小限に抑え、それによって業務効率と安全性を向上させ、おそらく管理コストも削減するなど、短期間ですでにかなりの利益を生み出すことができます。
- ITセキュリティとサイバー防御, 人工知能はサイバー攻撃の検出と防止に使用でき、軍事情報システムのセキュリティと回復力を向上させることができます。
教義的に言えば、これは革命に相当します。 軍事教義は、技術、政治、社会、および軍事作戦に影響を与えるその他の要因の変化に歩調を合わせて常に進化しています。 人工知能の導入により、推測できるように、少なくとも上記の分野では、現在の教義の多くの部分を適応させる必要があります。
したがって、次のような疑問が生じます。 いつか教義の進化も特定の人工知能の任務となるのでしょうか?
組織。
次に、組織的な側面を深めてみましょう。
人工知能は、軍隊の組織構造、教育と訓練、指揮系統、戦略的決定に大きな影響を与える可能性があります。 構造の合理化を進める必要があるだろう。 コマンドと制御 国内的なものであり、これと超国家的なもの（基本的には NATO と EU）との関係を再検討する。 特に、人工知能の導入には、組織変革プロセスの計画と管理に対して、これまでとは異なる注意が必要になります。
組織構造を新しいニーズに適応させ、人工知能テクノロジーを指揮系統と意思決定に統合する必要があります。 さらに、軍人が人工知能テクノロジーを効果的かつ安全に使用する準備ができているかどうかを確認するために、軍人の訓練を見直す必要があります。 これには、専門的なトレーニングと新しい技術スキルの習得が必要です。
これらすべてを行うには、人工知能テクノロジーの使用に関連する利点とリスクを慎重に評価し、情報セキュリティとデータ保護に一層の注意を払う必要があります。
教育とトレーニング。
特定のトレーニングの必要性については言及しました。 実際、軍隊への人工知能の導入は、軍事教育と訓練に大きな影響を与えるでしょう。
まず、軍は人工知能技術とその軍事応用について軍人を訓練する必要がある。 軍は、人工知能テクノロジーの設計と構成方法論に関連する高度な技術スキルを習得する必要があり、機械学習、人工視覚、自然言語処理の技術を理解する必要があります。 高度な IT ツールを使用して大量のデータを分析し、予測やシナリオ分析を行うことができる必要があります。
人工知能の導入には、シミュレーションと仮想トレーニングに対するさらなる注意が必要になります。 人工知能テクノロジーにより、戦闘状況をシミュレートし、軍事スキルを効果的に行使できる、現実的で適応性のある訓練環境を作成することが可能になります。
理論的には、AI を使用して、個々の軍人の特定のニーズに合わせて軍事訓練を調整することもできます。 たとえば、各軍の強みと弱みを特定し、個別化された的を絞った訓練を提供します。
人工知能は軍人選考プロセスをサポートするために使用することもできますが、私の意見では、人工知能は慎重に使用され、人間の専門家による評価を補完する形で使用されるべきです。
人工知能は、軍のパフォーマンスとスキルに関する大量のデータを分析し、あらゆるリスク要因を特定し、状況とその準備に応じて特定の地位や役割における個人の潜在的な成功を予測するために使用できる可能性があります。 さらに、人工知能を使用して、特定の役割に必要なスキルと能力を特定し、それらを達成するために必要なトレーニングを提案することもできます。
ただし、人工知能は人間の専門家の経験や判断に代わることはできないことを強調することが重要です。 軍人の選抜したがって、人間の専門家が正確で十分に考慮された意思決定を確実に行うためのツールとして使用するように設計された人工知能モデルを開発する必要があります。
さらに、人工知能を活用した人材の選考においては、倫理や公平性の問題を考慮することも重要です。 バイアス、つまり、使用されるデータと機械学習モデルの偏り、差別的または不公平な決定につながる可能性があります。
Materiali
人工知能は、いくつかの方法で軍事物資、より一般的には物資物流に影響を与える可能性があります。
- 軍事兵器および車両の設計において、組織の特定の目的のためのより効率的かつ効果的なソリューションの開発を支援します。
- 生産: 生産プロセスを最適化し、コストを削減し、生産される軍事資材の品質を向上させます。
- メンテナンス中: 軍事物資のメンテナンスと健全性の状態を監視し、問題を回避するためのタイムリーな予防的介入を可能にします。
- 雇用において：例えば、戦闘状況において軍がより適切な意思決定を行えるよう支援することにより、軍事装備の使用の効率と有効性を向上させる。
- 最後に、物流サポートと物流計画の改善です。
リーダーシップ
人工知能の導入は軍指導部にとっても大きな変化を意味する可能性がある。 軍の指導者は、人工知能の可能性と限界を理解し、意思決定戦略に人工知能を統合できる必要があります。
さらに、リーダーは組織内での人工知能の導入を管理し、人工知能の使用に関する目標と優先順位を設定し、スタッフへの適切なトレーニングを確保できる必要があります。
AI タイム リーダーには、次のような多くの重要な特性が必要です。
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人工知能の理解: リーダーは、人工知能がどのような機能を備え、組織の目標を達成するために人工知能をどのように使用できるかをよく理解する必要があります。
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変化に適応する能力: AI は組織の運営方法に影響を与える可能性があるため、有能なリーダーは変化に迅速に適応し、組織内の変化を管理できる必要があります。
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情報に基づいた意思決定を行う能力: AI は、リーダーが意思決定を行うのに役立つ貴重で洞察力に富んだ情報を提供します。 ただし、リーダーにとっては、情報を分析し、データと判断の組み合わせに基づいて意思決定を行えることが重要です。
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倫理: リーダーは、人工知能が人々と社会に与える影響を考慮し、その実装に対して倫理的なアプローチをとれなければなりません。 これには、人工知能が責任を持って安全に使用されることを保証するためのガイドラインとポリシーの確立が含まれる場合があります。
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混合チームを開発および管理する能力: 軍事指導者は、おそらく人と機械の両方を含むチームを開発および管理できる必要があります。 これには、人工知能の機能と、それを操作するために必要な人間のスキルを理解する必要があります。
自分自身に質問してみましょう。 将来何が見えるでしょうか？
人間以外のリーダーは考えられますか？
私たちは、社会の起こり得る発展を理解するためにSFの本を手に取り、それを活用する必要がある段階に達しているのだろうか？
そのようです.
いずれにせよ、私の意見では、最終決定は常に人間のリーダーシップの手に委ねられなければなりません。
スタッフ
軍事組織内での人工知能の導入は、訓練と任務の割り当ての両方の点で、職員に大きな影響を与えることは確かです。 実際、人工知能などの高度なテクノロジーを使用するには、軍人側に特定の技術的専門知識が必要であり、人工知能のツールやシステムを使用するための訓練を受けている必要があります。
- 人工知能は軍人に割り当てられる任務の性質を変える可能性があります。 今日、人間のオペレーターによって実行されている一部の活動は、ロボットまたは人工知能に基づく自律システムの使用によって自動化できる可能性があります。 このシナリオでは、軍人は作戦を直接実行するのではなく、人工知能システムの監視または管理に従事する可能性があります。
- 敵の位置に関する情報の収集や即席爆発物の検出などの状況によっては、自律型またはロボットシステムを採用することで、人工知能の導入により軍人の有効性と安全性も向上する可能性があります。はい、人的被害のリスクを軽減できます。死傷者。
- 人員の数に関しては、エリアの監視や構造物の監視など、反復的で標準化されたタスクに人工知能が使用されれば、雇用される軍人の数が削減される可能性があると言わなければなりません。 。 ただし、この削減は、たとえば遠隔制御技術の導入などにより、部分的にはすでに達成されているため、慎重に検証する必要があります。
- AI がインテリジェンス データ分析や作戦計画など、より複雑で高度なタスクに使用される場合、AI と緊密に連携して作戦の有効性を確保するために、より専門的な人材が必要になる可能性があります。
おそらく最も複雑な部分は、軍事作戦中に人工知能を最大限に活用するために、人工知能と効果的に連携し、人工知能の能力、特にその限界を理解することを目的とした訓練で構成されます。
一般に、一部のカテゴリーの軍人を代替するために人工知能を備えたロボットを使用する可能性については、運用上および経済上の利点と欠点だけでなく、人工知能の導入によって引き起こされる可能性のある社会的バランスまたは不均衡にも関連して、慎重な検討が必要です。すでに複雑なシステム。
インフラ
軍事インフラは、意思決定、データ処理、さまざまな部隊間の通信における人工知能の使用をサポートするように設計され、適応される必要があります。 これには、情報通信システムの更新と置き換えだけでなく、人工知能の開発とトレーニングに適した環境の構築が必要になる可能性があります。
さらに、人工知能の使用には、その保守と修理のための特定のインフラストラクチャの作成が必要になる可能性があります（ロボットの使用の場合）。 人工知能は高度に洗練されたコンピュータ システムで構成されているため、そのメンテナンスには専門的なスキルと管理された作業環境、または人工知能を開発した企業の担当者の継続的な常駐が必要となる場合があります。
エネルギーの観点からロボットの活用を考えてみましょう: 人工知能に基づくテクノロジーの使用には、トレーニング、データ処理、ロボットの駆動の両方にかなりのエネルギーの消費が必要です。 これは、人工知能技術をサポートするのに十分なエネルギーの供給を確保するために、現在人間の存在に適応している軍事施設のエネルギーインフラを見直す必要性につながる可能性があります。
軍事におけるエネルギー消費は、作戦状況においてはさらに手ごわい兵站上の課題となる可能性があります。
遠隔地や紛争地帯での軍事作戦など、特定の作戦状況ではエネルギー源が制限される場合があります。 したがって、人工知能テクノロジーの動作を確実にするために、より効率的なエネルギー ソリューションの導入を検討する必要があるかもしれません。 物流はいつの時代も重要なことだ、と主張する人もいるかもしれない。 そして彼は正しいでしょう。しかし、人工知能の導入は、人間の死か資源不足による人工知能の停止の選択を決定に伴う可能性がある分野に新たな問題を引き起こすでしょう。
既存のインフラを人工知能の存在にアップグレードするには、エネルギーの継続的な供給を保証できるエネルギー貯蔵技術への投資が必要になる場合があります。 これは軍事組織にとって追加のコストにつながる可能性があります。 人工知能の導入により、5 年までにエネルギー消費が最大 2025% 増加するとの試算もあります。 次は何が起こるのだろう？
相互運用性
軍事システムに人工知能を導入すると、相互運用性の問題が増大する可能性があります。人工知能は異なるテクノロジーや異なる通信プロトコルを使用して設計される可能性があるため、既存の軍事システム内での統合が困難になる可能性があります。 また、人工知能は異なるサプライヤーや国によって開発されているため、相互に効果的に通信できなくなり、戦場での有用性が制限される可能性があることも考慮する必要があります。
さまざまな国での開発と生産の問題は、さまざまな民族や文化に特有の「認知バイアス」をもたらすため、簡単ではありません。 これは、人間と人工知能の間だけでなく、人工知能と異なる起源と設計の人工知能の間でも理解の問題につながる可能性があります。
また、まだ対処されていないセキュリティ問題もありますが、人工知能と人工知能の生産、訓練、維持に必要なものすべてがデジタル技術の分野に属し、これらのシステムの複雑性が高まるにつれて、これらの問題は非常に重要になります。 、その結果、 脆弱性.
結論
人工知能は多くの変化をもたらし、すべての人の考え方や活動の管理方法、ひいては軍隊にも影響を与えるでしょう。
いずれにせよ、外に立って見ることは考えられません: 世界はあまりにも早く変化しているので、待つことなど考えることはできません。これは変化を経験することを意味します。
新しい分野の知識を広め、軍事環境における意識とスキルを向上させるために直ちに取り組む必要があります。
最後に、おそらくこれまでの考慮事項よりも重要なことですが、各分析の開始時から、これらのテクノロジーの使用に関連するリスクを常に適切に考慮する必要があります。
アレッサンドロ・ルゴロ、ジョルジョ・ジャシント、マルコ・デ・ルカ・サゲセ
フレーム：ミルレムロボティクス
