Page 16 - 《国际安全研究》2020年第1期

人工智能时代背景下的国家安全治理：应用范式、风险识别与路径选择

①
政治行为的目的。
当然，人工智能技术的应用的全质性还使其能够同多种物质力量相结合，进而
能够在态势感知、威胁分析、策略生成以及攻防对抗等方面形成更为有效的作战能

力。例如，基于人工智能技术的优化，作为致命性自主武器系统（LAWS）应用代
表的无人机就对战场数据进行更为全面的智能化收集、处理与判断，并据此实现自
主飞行控制、作战目标识别、作战任务分配与系统自我协调，组建成“蜂群”式的

②
有机作战整体。 而这一“蜂群”所具备的智能化与集群化的特性能够通过数据共
享而实现“多中心化”的协同作战，并使得无人机群的作战效能达到最大程度的饱
③
和，最大限度地发挥集群作战的优势。
可见，人工智能不仅能够通过强化物理效能、生物效能或者重塑武器能量来源、

作用原理等纯粹的技术层面来影响战争形态，并且还能够从战略决策与作战指挥等
主体选择层面来推动战争形态变革。需要说明的是，当前人工智能技术的军事化应
用多数仍停留在以信息技术和精确打击武器为核心的“初智”阶段。因此，人工智

④
能技术的军事化应用还存在着较大的不确定性。 但可以明确的是，占据人工智能
技术高地的国家将在对抗中获得更大的主动权，并且国家之间对抗也将不再局限于
装备层面的较量。相反，对抗与竞争领域将随着技术的发展而不断被拓宽，技术储
备、数据知识、创新实力、协同能力的对抗将达到传统战争不可想象的高度。当然，

如果伴随着技术的突破，人工智能也有可能推动战争从“精确化”向“智能化”转
变，使其跃升为以整合多项战略技术为支撑的“高智”阶段，进而对传统国家安全
乃至国际安全领域造成更具颠覆性的影响。

第二，从非传统安全来看，人工智能技术能够为各类社会风险的应对提供更为
有效精准的预测、感知和纠错机制。与传统安全不同，人工智能在非传统安全领域
的应用主要是从知识生产与问题分析角度切入的。实际上，以大数据分析为基础的

① Ryan Hass and Zach Balin, “US-China Relations in the Age of Artificial Intelligence,”
Brookings, January 10, 2019, https://www.brookings.edu/research/us-china-relations-in-the-age-of-
artificial-intelligence/.
② Paul Scharre, Army of None: Autonomous Weapons and the Future of War, New York: W. W.
Norton & Company, 2018, pp. 12-15.
③ Amy McCullough, “Swarms: Why They’re the Future of Warfare,” Air Force, Vol. 102, No. 3,
2019, pp. 36-37.
④ Vincent Boulanin and MaaikeVerbruggen, Mapping the Development of Autonomy in Weapon
Systems, Sweden Stockholm International Peace Research Institute, 2017, pp. 16-17.
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