國戰會論壇》漢光39號演習後 何時AI領軍作戰（譚傳毅）
漢光39號演習今天進入第4天，金門後湖砲陣地昨日清晨砲聲隆隆，M115八吋榴彈砲、155榴彈砲、120迫擊砲一字排開，火力全開十分震撼。（黃子明攝）（相關新聞刊A4）
國軍漢光39號演習甫落幕，根據媒體報導美軍顧問團從頭盯到腳，連衡山指揮所都沒有放過，這讓國軍適應現代化戰爭需要，引人壓力山大的迫切感。如果有一天漢光演習從聽指揮官之命行動，進化到聽AI指令自主作戰，會如何改變戰爭圖像令人遐想。事實上，這空谷跫音愈來愈近了……有關AI作戰綱要已經出臺了。
現代人工智慧作戰不像傳統的大軍作戰，強調集中優勢兵力與敵進行決戰。在美中兩大強國之間的競爭中，這種大型會戰簡直無法想像，更多的是分散兵力；在面對對手時，能夠迅速組織兵力應對，即使一時間無法獲勝，也要能迅速重組兵力，形成局部優勢兵力。
要分散兵力，那就必須把部隊拆解成許多基本作戰單元，例如陸軍把連拆解成3個排、排拆解成3個班、甚至於到單兵；海軍把單艦、單艇（包括載人與無人）視爲基本作戰單元；空軍則把單機當作基本作戰單元。
這種兵力部署的目的，是要讓基本作戰單元能夠適應戰場的多變，就像變色龍一樣，能夠隨着形勢（植被或光線等）的轉變而組織兵力應對（變色）。現在已經不是二戰時期大兵團決戰的時代，未來解放軍登島作戰，第一批上岸的可能是AI機器人，而且從多點登陸...
何不向變色龍學習？
人工智慧（AI）作戰體系具備自我適應戰場能力，就是根據不斷變化的戰場態勢，自主調整指管體系、自主納編基本作戰單元、自主控制作戰行動、自主調節作戰資源，使得本次作戰行動之指管體系完全交由AI，從遠端作最終決策、並監控作戰行動的遂行。
所謂自主，就是人工智慧。人工智慧作戰強調的是「制智權」，內容包括大數據、雲端計算等技術，可以下沉到每個基本作戰平臺，實施自主偵察、指控、打擊、戰果評估，使得兵力部署從整體邁向前沿、從集中朝向分散，也就是分佈式作戰，不再是大兵團作戰模式。
大軍作戰已是昨日黃花，當前美中兩國衝突就不會大型化，而是以小型化、輕量化、無人化競爭爲主，這種競爭特別適應AI作戰。可以這麼說，當前流行的分佈式作戰不得不以AI爲基礎，沒有AI技術的加持，分佈式作戰根本無以爲繼。
試想，把陸、海、空、太空、電磁、網路部隊等各個基本作戰單元整合在一起，使其成爲一個扁平化的「矩陣」，指揮中心AI軟體根據敵情和任務，規劃新的指揮體系結構以及作戰行動，接着自主運算納編所需兵力，完成一次性兵力編組。
即使不幸的，現場敵軍兵力優於我方，我方AI軟體也能立即重組優勢兵力，使敵軍再度陷入劣勢。就像變色龍一樣，隨着戰場態勢改變而改變兵力納編。當然，指揮中心以及每個基本作戰單元之間的無縫鏈接是必然的。
再看深層一些，多個平臺協同作戰、戰場態勢感知、聯通、後勤維修等等，都必須納入這個一次性的作戰體系，纔可能完成「變色」的功能。這是我們從變色龍因環境改變而變色得到的啓發。
AI作戰必然是分佈式的
AI技術可以精準定義每個設備、物件、人，並使之產生聯繫。這種特性運用在軍事領域，就能把大部隊拆解爲基本作戰單元。物件（基本作戰單元）與裝備多了，就必須分門別類的擺放，而不能集中在一起。
從軍事觀點來看，若我軍兵力集中，則有利於敵軍集中殲滅。核子戰略經常把地方城市人口當作勒索的物件，就是因爲城市聚集了大量人口。俄烏戰爭也是如此，現在俄烏兩軍居然集中兵力進行一場持久戰，就知道集中卻不能形成優勢的作法害死人。因此，我方兵力部署必須散佈在不同的地理位置，而不是集中擺放。
所謂分佈式，就是要求基本作戰單元（大到航母、小至無人艇）的作戰能力是獨立的，不受限於其他的作戰平臺。除了獨立，還要整合（集中）。每個基本作戰單元包括陸、海、空、太空、電磁、網路部隊都可以任意的「嫁接」在一起，共同完成任務。
AI作戰凸顯出較小的兵力結構，而不是大型部隊；這些較小結構可以被重新組合成許多不同的作戰構型，與現有部隊協同作戰，也就是針對性的將每個能夠剋制敵方的作戰平臺「嫁接」在一起，共同打造更爲廣泛的作戰體系。
由於AI技術能夠精準的定義各個維度的基本作戰單元，就像物聯網一樣；這種關係非常適用無人作戰形態，無論是無人機、無人艇、無人潛艇、機器人、或者多個無人作戰平臺協同作戰。儘管單個作戰單元的力量不足以撼動敵人，但是整合力量將可克敵制勝。
這種情形就是儘可能的分散每個基本作戰單元，就是先處於外線作戰的地位，在採取某項作戰行動時，迅速向決戰點集中、形成局部優勢。近年美軍所流行的分佈式作戰，就是這個意思。只有在AI技術的加持之下，纔可能遂行分佈式作戰。
這兒出現了兩個矛盾的概念：分散與集中。這兩個概念其實並不矛盾，只要錯開時間就可以解決，就是先分散、後集中。因爲分散能夠享有最多的行動自由度，而集中必然產生許多沒必要的掣肘，一旦陷入僵持局面，就難收拾了。
AI作戰的「去中心化」
AI作戰最大的特色就是「去中心化」，整個作戰體系向前移，其運作類似比特幣交易的區塊鏈。區塊鏈採用P2P（Peer to Peer）網路，是一種去中心的伺服器，是由用戶端（基本作戰單元）交換資訊的體系。
每個基本作戰單元就是一個節點、又具有伺服器功能、不會降低數據傳輸的速度；如果某個P2P客戶端出現問題，整個網路照常工作，不會崩潰。
「去中心化」最大的優勢就是通過有意識的分散、協同和相互支援來創造對敵優勢。這種作戰模式必須去除指揮中心，也就是去中心化，由AI自主決策。和比特幣系統一樣，需要強大的網路情報獲得和每個節點的輔助決策，就像多個自主決策的蜂羣無人機一樣。
可以這麼講，AI作戰否定了傳統聯合作戰的概念，因爲一個AI作戰體系沒有關鍵節點，每個基本作戰單元都是節點，也沒有可以讓敵人集中打擊的節點。
這使得「去中心化」的AI作戰思想不得不把指揮中心向前移，AI根據任務特性組織作戰所需兵力也就是獨立自主作戰（本地決策、本地作戰），AI可以發揮極大的創造力，組合出無窮變化的作戰功能。
我們可以看出來，AI作戰模式特別適應無人平臺作戰，因爲無人平臺只是聽令行事，無需考慮「人」的因素。在這種封閉性情境之下，AI的處理速度遠快於人類；但在面對開放性的情境，例如在現場發現老弱婦孺，是否繼續執行作戰任務，就需要更多的人道關懷、直覺以及推理。
AI技術可以讓機器變得更聰明，但是AI深度學習技術能夠使得機器具備「人」的認知與良知嗎？人和機器如何分工、如何合作？這是當前AI作戰所面臨最大的困境。
（作者爲臺灣國際戰略學會研究員，法國博士，國戰會專稿，本文授權與洞傳媒國戰會論壇、中時新聞網言論頻道同步刊登）
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