威慑的根源可以追溯到罗马帝国，有着悠久而辉煌的历史（温格和威尔纳2012；威尔纳2015；威尔纳和温格2021；威尔纳2022）。今天，当代威慑理论正在享受学术研究的“第五波浪潮”，其中创新、科学和技术在其中发挥着突出作用。这一新兴学术的一小部分探讨了人工智能（AI）、机器学习和其他相关技术是否以及如何影响威慑、胁迫和胁迫的性质、范围和实践。接下来是对人工智能和威慑在未来十年可能如何交叉的推测。

简而言之，威慑涉及使用各种威胁（例如报复、惩罚、否认、剥夺合法性）来影响对手的行为。这里的目标是说服另一个人放弃某一特定行动。相反，作为威慑的近亲，强制力会说服另一个人去追求一种特定行为，否则它可能不会。这两个过程都包含在更广泛的强制概念中。在所有情况下，至少有两名参与者参与其中：一名辩护人传达威胁，希望改变挑战者的行为；挑战者反过来权衡威胁的成本与诉讼的推定利益，并决定是否加入辩护人。惩罚或报复威胁（即通过制裁、谴责或动力攻击和网络攻击）、否认承诺（即通过防御、复原力或失败减少挑战者的假定利益）以及有时其他考虑因素（即去合法化、规范性约束或激励措施）是大多数胁迫性互动的基础。重要的是，尽管国际关系理论和更广泛的政治学通常被认为对胁迫理论和实践产生了最大影响，因为它与地缘政治和州际冲突有关，提供了重要见解，可以更好地将威慑置于当代不安全的环境中。

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战争中的人工智能（通用）问题

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有趣的是，人工智能与强制本身一样，据说也包含了几波学术浪潮。人工智能的定义仍然存在问题：该领域的特点是采用不同的技术方法，试图完成不同的、有时是不同的科学任务（Spector 2006）。一些学者，如斯图尔特·拉塞尔（Stuart Russell）和彼得·诺维格（Peter Norvig）（2009年）-顺便说一句，前者曾公开警告说，某些形式的人工智能的发展可能与核武器的发展和扩散一样危险（拉塞尔，2015年博汉农引用）-描述了许多人工智能分类，包括像人类一样思考或行动的系统，例如那些能够模仿人类智力的人，以及那些在解决问题时理性思考或理性行动并据此行事的人。因此，第一波人工智能帮助训练计算机完成特定任务。这一过程的工作原理是，从特定系统（例如下棋）中提取特定的事实，并将这些事实转化为计算机能够理解、执行并最终擅长的规则。第二波使用统计学习来训练人工智能在处理和解释数据和信息时使用概率推理。训练数据用于帮助计算机学习和适应新的数据。机器学习、深度学习和神经网络的最新进展嵌入了这一研究浪潮中，例如，语音或面部识别和对象分类的进展就是其中一些更为人所知的结果。第三波人工智能仍在开发中；我们现在在里面。它是围绕“上下文适应”而构建的，这样，人工智能系统将自己构建“解释模型”，根据这些模型，他们将学习、推理并继续在特定和有限的领域内外进行推断。总之，人工智能与威慑一样，不断发展和扩大，反映了创新、科学和工程发现以及技术进步的推拉效应。

将两者结合起来，那么，人工智能在理论和实践中会如何影响威慑？以下是对11个潜在未来结果的总结和推测等于通过否认来更好地威慑。通过潜在地提高某些防御武器或系统的速度、准确性和确定性，人工智能可以提高防御物理和网络基础设施的可靠性。正确地传达这些新发现的防御能力，并否定侵略者的劳动成果，可能会完全阻止他们尝试。

然而，第二，相反，在其他条件下，人工智能可能会扩大某些类型的攻击性攻击的效力，倾向于惩罚而不是否认。例如，将人工智能与自主群集的无人机配对，并在陆地、海上、空中和太空开发新的饱和战术，可能会在技术得到充分完善和改进后，为侵略者提供一种新的强制工具，这种工具不易被击败或否认。此外，考虑到进攻性进展和防御反应之间的相互作用，强制集群也可能被用于防御：新时代的集群机器人可能会抵御传统平台发起的攻击。想象一下一个防御性的一次性机器人群对抗来袭的战斗机或护卫舰。那么，下一代的集群能力可能会被用来增强进攻和防御态势。由此产生的机器人混战可能会将胁迫重新调整到中间。

如果无处不在的传感器导致实时数据的海啸，人工智能可能会提供预测对手下一步所需的分析能力，直到最后一分钟。

第三，人工智能可以通过改善后勤、导航、通信、协调、招募、培训、部署等，提高国家规划和实施进攻性和防御性胁迫威胁的能力，“协调战争机器的后台人工智能可能会产生一些特别复杂的胁迫性威胁”——比如我们今天看到的与俄罗斯正在入侵乌克兰有关的威胁——“更加强大、更有说服力和可行性”（Wilner和Babb 2020408）。一个类似的论点集中在使用人工智能将信息转化为对战场上和近实时士兵有用的情报。数据分析和传播的自动化可以为军事人员提供缩短决策过程的手段，为他们提供比对手更具可利用的强制优势，人工智能可以提供情景感知，从而进行预测分析。因此，超级战争将我们引入“超级胁迫”（同上，409）。如果无处不在的传感器导致实时数据的海啸，人工智能可能会提供预测对手下一步行动所需的分析能力，直到最后一刻。这种能力可能会增强防御者的先发制人和威慑能力。

第五，在人工智能增强和放大的信息战领域，合成视频和深度伪造技术可能被用来制造无缝的虚假信息，操纵从公共话语到个人政治决策的一切。强制使用这些创新可能会被利用，以捏造的去合法化来威胁目标。想想俄罗斯或中国，除非采取或承诺采取特定的政策立场，否则会泄露令人尴尬的合成视频，威胁一名西方官员竞选连任，损害其声誉。

第六，战争中的创新往往最终导致对抗性模仿。如果人工智能增强的决策和智能分析为冲突的一方提供了强制优势，那么我们应该假设创新本身最终也会走向另一方。最终结果是一个遥远的未来场景，在这个场景中，以机器速度工作的竞争人工智能系统为其所有者提供了短暂的强制优势。地缘政治上的“要么使用，要么失去”心态可能会出现，迫使对手采取行动的速度比他们可能采取的更快，以免他们再次发现自己处于劣势。换言之，先发制人和快速出击的逻辑和价值可能会占上风，颠覆长期以来的升级计算。

第七，由于其双重用途和商业化性质，人工智能可能会重新平衡传统强者和传统弱者之间的强制关系。较小的州可能可以购买现成的先进人工智能工具，尽管在获取适当的培训数据方面存在其他限制，但也可以找到创新的方法。战术想象力、重新审视长期假设的能力以及尝试人工智能的意愿可能会为弱者提供新的、新颖的胁迫和反胁迫强者的方式。同样的逻辑可能适用于暴力的非国家行为者，例如恐怖组织，它们可能能够购买和改造人工智能，并用它来利用新型的不对称胁迫。

第八，无处不在的实时监控可以阻止犯罪和恶意行为。中国在使用面部识别软件来阻止和惩罚在繁忙的城市十字路口乱穿马路的实验是有信息的（Han 2018）。从下一个层面来看，如果一个国家要对城市中心、边境口岸和其他敏感地点建立广泛的人工智能监控，以生成生物特征识别和行为分析，就像欧盟本身已经对各种边境安全项目（Wilner、Babb和Davis，2021）进行了测试一样，如果要公开宣布使用这些工具，它可能会让犯罪分子、恐怖分子、间谍和其他恶意行为者相信，他们的计划不太可能成功，从而阻止一些不必要的行为。

第九，人工智能如何开发和/或在战斗中使用的道德、规范和法律限制可能决定了一些国家的行为和其他国家的反应。尽管一些国家，特别是几个欧洲盟国，公开反对向人工智能提供在没有人为干预的情况下杀死个人的权利或手段，但其他国家，如中国和俄罗斯，似乎远没有那么担心。有趣的是，较低的道德标准可能会转化为强制优势：一些对手会通过表达愿意以其他国家可能会立即拒绝的方式使用人工智能来获得强制优势。在某些条件下，将决策授权给人工智能可能会为国家提供战术、战略或强制优势，而不是那些倾向于让人类参与决策的国家。人工智能的自我约束可能会成为一种预防性的自我强制。

第十，与之相关的是，人工智能提出了一些联盟，特别是北大西洋公约组织，需要解决一个致命的楔子问题。人工智能能力、治理、交战规则、法律法规等参差不齐的盟友可能难以以统一的强制声音参与地缘政治。集体防御最终可能取决于人工智能的互操作性：盟友单方面选择退出联盟对人工智能的特定立场可能会拖累其他国家，削弱政治决策、凝聚力和共识，同时降低其强制效力。

最后，由于人工智能能力相对于其他传统战争工具（如一个国家拥有的坦克数量和型号，可以进行统计和评估）而言，不太明显，因此在冲突和胁迫中引入和使用人工智能可能特别容易被误解。如果没有关于人工智能能力的有力沟通，对手可能对一个国家的人工智能能力缺乏了解，从而在考虑某些活动时误判了他们所面临的风险。解决这一强制性限制既不容易也不简单。当一种能力是一种算法时，你如何沟通这种能力？在发出人工智能能力信号以公开测试新的弹道、核、网络或反卫星武器方面，什么是等效的？一种仍然不为对手所知或误解的能力，对他们的行为几乎没有强制性影响。

总之，作为威慑学者，作者想不出更令人兴奋的话题来展开和探索。如果人工智能确实是地缘政治、冲突和战争的未来，那么人工智能也是威慑、胁迫和胁迫的未来。这在实践中意味着什么，以及所有这些都将如何影响国际关系，尚待妥善确定。

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