约翰·奥斯特曼（John Austerman）在最近发表于《国家利益》（The National Interest）的文章中表示，他认为，与武器系统自动化程度提高相关的一系列道德问题是人工智能（AI）军事集成进展的症结所在，这种犹豫不决会增加美国国家安全的风险。毫无疑问，持续的低迷使美国在大国竞争舞台上处于危险的落后地位。奥斯特曼强调军事行动中对道德的永恒考虑也是所有人都应该接受的一个重要观点。但根据我的经验，美国军方在应用这一关键技术发展方面的滞后并不是由于道德盲点，而是由于严重的文盲型数据文盲。除了明显的例外，这种文盲现象在国防部和军队中的强大选民中都存在。首先，人们对推动人工智能和机器学习（ML）革命的数据和数据科学的价值缺乏了解。工业时代的战斗发展组织进一步增加了惯性。这些因素必须改变，以防止对我们的核心国家安全利益造成严重损害。国防部内的数据原生创新者已在其权限内最大限度地推动和发起了变革，但国会是唯一能够确保采取必要行动和投资以竞争和获胜的机构。2021《国防授权法案》（NDAA）包含七项有助于解决AI及其以外的道德问题的行动。但是，在人工智能被接受并在美国军方应用到缩小能力差距所需的水平之前，还需要国会进一步和更直接的参与

2019年初秋，我领导了海军陆战队的无人驾驶团队（MUM-T）规划工作，这是为推动指挥官的2030年部队设计工作而建立的几个团队之一。我们的团队的任务是为海军陆战队作战编队带来自动化，以提高其杀伤力、机动性和生存能力，从而在全球有争议的沿海地区进行有效的分布式海上作战。该团队由非常资深、经验丰富的海军陆战队和平民组成，拥有广泛的作战、技术和战术专业知识，开发了完善的概念和投资领域，以实现指挥官大卫·H·伯格所要求的战场优势。考虑到我们对过去战斗和作战中道德方面的许多亲身经历，我们从未对海军陆战队在道德上使用人工智能作战系统的能力感到悲观。海军陆战队和其他军种一样，长期以来一直面临这个问题

美国使用自动杀人机器已有半个多世纪。美国最早的自主武器是1950年代中期研制的空空导弹。1956年，美国完成了AIM-9响尾蛇导弹的研制，此后不久，这种武器首次在战场上使用。1958年，在第二次台海危机期间，中华民国战斗机在海军陆战队航空支队的协助下击落了几架解放军空军米格-17。从越南战争到今天针对暴力极端分子的持续作战行动，自动化技术使美国的武器系统能够根据美国法律和价值观准确、有区别地打击目标

十多年来，美国在关键作战支持系统中还使用了人工智能/ML，使决策者和军事指挥官不仅能够做出使用这些智能弹药的决定，而且能够辨别美国军队是否是在特定背景下应用的国家力量的正确工具。情报界依靠越来越强大的AI/ML来管理和解释大的、不同的数据集，以获得关于对手意图、能力和跨多条战线行动的关键见解。使用自动化所获得的见解对于防止战略意外，同时更有效地利用有限的精致人力资本进行关键的收集、分析和政策支持功能，是非常宝贵的

这些例子表明，国防部在应对先进武器的道德和伦理挑战方面有着悠久的记录，并在这一领域不断改进。随着这些使能技术的成熟，美国军方也在不断增强其道德优势。在过去二十年中，随着技术的发展我们的武器系统和瞄准过程的准确性和速度，领导人制定并反复完善了彻底的调查方法，以在出现错误、非战斗人员受到伤害或意外目标被击中时识别关键原因和解决方案。我相信，国防部目前对这些行动的审查将显示出美国军方行动的基本合理性，无论是在压倒性的成功记录中，还是在以专业的方式应对失败方面

因为战争是一种固有的人类活动，伦理挑战将永远存在。长期以来，美国军事领导人的性格形成传统继续迎接这一挑战。我的母校，美国海军学院的使命是“培养军校学员的道德修养，并向他们灌输最高的责任、荣誉和忠诚理念，为毕业生提供思想和性格上具有未来发展潜力的能力，承担最高的指挥、公民和政府责任……”。。。值得注意的是，与这种道德和道德力量对话的使命声明不仅发布在“关于我们”链接或领导部门网站上。在学院的机械工程部等地方，未来的海军领导人正在接受技术教育，以开发未来依赖自动化技术的作战系统。美国军方正在领导道德讨论

在解决自动化作战的道德问题时，美国军方不断提高监视和目标捕获以及武器系统的准确性。随着技术整合，军事单位不断修改程序和操作流程，并对硬件、软件和网络进行更新。所有这些努力旨在利用新技术实现最佳作战优势。其结果是，今天的美国军队在技术和战术上比人类历史上任何时候都更有能力杀死合法的敌方战斗人员，避免无辜者死亡。自动化的道德挑战并没有阻碍美国军方的发展

与此同时，美国军队在范围和速度上都无法适应自动化战场。国防部努力将人工智能/ML应用于侦察、监视、目标获取和起诉等狭隘任务之外的军事职能。开发范围狭窄、速度缓慢的原因是数据文盲。许多对作战开发和采购决策具有影响力的人对当代数据科学和人工智能/机器学习的性质、价值和可能性一无所知。对一些人来说，这种无知不是故意的。技术的发展速度如此之快，以至于在这样一个动态和技术环境中，在领导军队的同时，不可能跟上创新的步伐。许多领导人缺乏技术教育基础，否则会加快人工智能/ML的普及

对其他人来说，无知是有罪的。对传统能力和职业领域的怀旧承诺是深刻而广泛的，往往植根于一种真诚但过时的信念，即人类在近距离战术战斗中的独特和决定性作用，甚至排除了其他将使人类变得更好的关键能力。有些人不理智地担心人类会被完全取代。这在地面作战兵种和航空界的职业专业中尤其如此，他们最优秀和最聪明的人通过人类战场上的功绩晋升到高级领导职位。这些和其他关于技术将在战斗中的决定性时刻失败的担忧，加上对这一复杂技术的误解，会对人工智能相关的变革想法产生阻力

这项评估基于过去几年的直接观察和反馈，因为我看到了高级领导人在决定如何优化国防资源投资时与技术变革浪潮搏斗。对AI/ML进展状况的调查证实了这些观察结果。与历史上任何时候相比，这些服务都有更多关于人力资源的可用和准确数据，但很少有人工智能/机器学习应用程序（如果有的话）用于服务人员的招聘、培训、教育、行政、体能或人才管理。在这些努力确实存在的地方，它们是在研究和开发计划中进行的，这些计划仍然必须跨越国防部在繁重的国防采办道路上的“死亡谷”。相反，这些部队保留了工业时代的方法和部署部队的做法。AI/ML在物流和维护是非常初级的，从利基社区中出现的速度非常缓慢。算法可以帮助更好地完成这些和其他许多事情。多亏了充满活力的高科技企业家，这些工具正日益改善美国军事基地和舰艇以外的生活。尽管新闻部内部经常就需要在这一领域进行更广泛发展的概念进行讨论，但所需的工具根本无法与军装人员一起执勤，在可预见的未来，它们的整合也遥遥无期。载人无人团队似乎还有很长的路要走。

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