将来の人工知能戦争の運用概念に関する研究

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このレポートでは、将来の AI 戦争における作戦レベルの防御と攻撃の概念を提案し、これらの概念を海、陸、空の戦闘にどのように適用するかを検討しています。この報告書は、将来の戦争の技術的推進要因、戦争遂行における人工知能の利用、海上、陸上、空中戦闘における人工知能の応用という 5 つの章で構成されています。内容の一部は次のようにまとめられています。

1. テクノロジーの組み合わせが戦争を引き起こす

現代の戦争はテクノロジーによって推進され、また制約されます。新しいテクノロジーは、軍隊に戦術レベルと作戦レベルでの選択肢を与えると同時に、その選択を制約します。現在、人工知能の応用は主に商業分野に集中しており、軍事分野にはまだ深く浸透していません。しかし、AI が民間用途であれ軍事用途であれ、単独では機能しません。AI の有効性の鍵となるのは、さまざまな他のテクノロジーとの組み合わせであり、カーネギーメロン大学ではこれを「AI スタック」と呼んでいます。スタックの「センシング」層には、コンピューティング、ワイヤレス クラウド ネットワーク、センサーや IoT などのデバイスが含まれます。 「意思決定」レイヤーには、ビッグデータ管理、機械学習、マイニングモデル、意思決定支援が含まれます。 「アクション」レイヤーには、計画とアクション（最適化、戦略的推論、知識）、自律技術、オペレーターが自己指示できるようにするヒューマンマシンインターフェースが含まれます。このスタック モデルから、すべてのテクノロジの相互作用によって複合的な効果が生まれ、それによって各テクノロジによって生み出される機能と効果が強化されることがわかります。

2. AIを使って戦争をする

将来の戦場では、人工知能の主な役割は、戦闘員に戦闘空間内のターゲットをより簡単に検出、位置特定、識別する能力を与えることです。戦場への明らかな影響は、意思決定サイクルを加速し、ターゲットを迅速に特定し、タイムリーな行動命令を出すことができることです。第二に、人工知能は効果的な予測を行うことができ、友軍がターゲットを正確に狙って敵に対抗し、その行動を阻止できるようにします。戦場での人工知能の応用には、騙されやすい、訓練環境でしか正常に動作できない、ある任務で得た経験を別の任務に転用できないなどの欠点もある。したがって、実際の戦闘状況では、人工知能は人間と協力する必要があり、両者は互いの認知的欠陥を補うことができます。

この報告書では、戦場での AI の自律性について、3 つの応用モードを提案しています。1 つは「人間がループに参加する」で、これは、AI が不正な行動を取るのを防ぐために、人間が選択された機能に対する制御を維持し、人間がシステムの制御ループの一部となるものです。人間が関与するシステムでは、AI が操作のあらゆる側面を制御しますが、人間がその操作を監視し、必要に応じて介入します。人間がループの外側にいる場合、AI は人間の指示や介入を必要とせずにコマンドおよび制御システムの操作を制御します。この形式の制御は完全自律とも呼ばれます。

3. 人工的に支援された海軍戦争

現在、大国間の海戦は戦闘ネットワーク間の戦争へと発展しており、テクノロジーの影響を強く受けた紛争となっている。米海軍は現在、情報、監視、偵察システムのデータ処理能力を含む戦闘ネットワークシステムの能力向上に重点を置くべきである。

1. 海上防衛

1. センサーの配置

報告書では、敵軍が侵入または通過する可能性のある海域に分散された大規模なIoTセンサーネットワークを海上戦場に展開し、モバイルセンサーのデータを人工知能で処理/収集し、機械学習で分析して、最終的に詳細な3D統合海洋戦闘図を形成することを想定しています。人工知能と関連技術の発展により、このコンセプトは海洋分野でも徐々に実現されつつあります。 DARPA の「海洋 IoT」プロジェクトは、数千個の小型で低コストのブイを配備して分散型センサー ネットワークを形成し、人工知能と機械学習を使用してセンサー データをリアルタイムで分析することで、海洋領域での状況認識を実現することを目指しています。その他の従来の軍事海洋監視・偵察システム（宇宙ベースのシステム、有人航空機、水上艦、水中センサーを含む）も、デジタル海洋の概念の実現を促進するでしょう。

2. 船を守る

デジタル「観測可能な海洋」コンセプトにより、軍艦は敵艦の脅威を事前に察知できるようになる。 AI ベースの艦上レーダーとセンサーは艦船に強化された状況認識を提供し、AI 指揮システムはターゲットの優先順位を迅速に決定し、ミサイル攻撃を実施します。

3. AIによる欺瞞手法

デジタル海洋の概念により、欺瞞および混乱作戦の重要性が大幅に高まります。海戦では、戦場に配備されたさまざまな人工知能システムが、敵の指揮統制システムを欺いたり、敵の指揮官の認識や期待を混乱させたり、効果的な意思決定を妨害したりするなど、さまざまな方法で敵を欺くことができます。

2. 海上での攻撃

攻勢の目的は、敵艦隊と交戦するのに適したミサイル発射位置に到達するのに十分な時間を稼ぐために、敵の攻撃を撃退することです。米海軍は、攻撃を調整する過程で、有人艦艇と無人艦艇を組み合わせて攻撃を仕掛けることができる。これには、さまざまな種類の長距離ミサイルを搭載し、低リスク地域に配置された防御力の高い大型の有人艦艇を使用する、小型の有人艦艇が敵艦艇がいる地域に前進して偵察を行い、大型艦艇の長距離ミサイルの標的情報を提供する、もう 1 隻の無人ステルス艦艇を高リスク地域に配置して、主に時間的に敏感な重要な情報を収集し、この情報を小型の有人艦艇を通じて後方の大型艦艇に送信する、などがある。 3隻の艦艇が比較的短い距離で連携して航行することで、敵の電子干渉を効果的に回避し、高品質の目標データを収集・送信することができる。協調攻撃方式は分散型致死性の概念とは異なります。協調攻撃では単純な分散統合のみが必要であり、高度な技術要件は必要ありません。対立が激しい電子戦環境での作戦に適しています。

もう一つのコンセプトは、有人の大型船を中心として、無人の航空、水上、水中システムのネットワーク群を形成することです。大型船は、高エネルギーレーザーやレールガンなどの新興防衛システムをサポートできるという潜在的な利点がある。このコンセプトでは、大型船や有人船には、優れた生存性、戦闘環境に適応する防衛システム、高度な指揮統制システム、陸上施設やデータ ストレージ サービスに接続された高帯域幅の通信システムを備えていることが求められます。

DARPA と米国海軍は、無人自律船を開発しています。このような完全自律船の大きな戦闘上の利点は、生存性が高く、サイズが小さく、コストが低く、外洋条件でのパフォーマンスが優れていることです。 DARPA の「Sea Train」コンセプトでは、抵抗を減らして巡航効率を向上させるために、複数の無人船を相互に連結するか、協調した編隊で航行する必要があります。このコンセプトでは、AI を搭載した自律型無人船 4 隻以上からなる艦隊を想定しており、これらの船は独立したユニットに分割されてさまざまなミッションを実行し、その後再集結して帰還することができます。

3. 部隊構成

AI がサポートする戦場では、自律システム、アルゴリズム、データ管理、機械学習技術、エッジ コンピューティング、ネットワークにおける実証済みのシステムと共通標準を含む、多数の成熟した AI および関連テクノロジが適用されます。人工知能とエッジコンピューティングに基づく自律システムと船舶は、海上の人工戦場空間の主な特徴です。機械学習、ビッグデータ、モノのインターネット、クラウドコンピューティングなどのテクノロジーは、デジタルの「観測可能な海」を創造します。これらの技術の組み合わせにより、将来の海軍戦場の主力は人間と機械の戦闘編成となり、人工知能などの新興技術によって駆動される新しい戦闘力が海軍の新たな焦点となるでしょう。

4. AI支援による陸上戦闘

作戦レベルでは、陸上戦争は戦争の普遍的な概念に概ね従います。しかし、空中戦場や海上戦場とは異なり、陸上戦場の人員と構造物は密集しすぎており、敵対する軍隊間の衝突を著しく妨げ、制限しています。過去1世紀にわたり、陸戦は多領域作戦へと発展を続けてきた。近年、各国の最前線軍の間で大規模な衝突は起きていない。双方は「対立する戦闘システム」同士の「システム対決」を通じて勝利を目指している。

1. 土地防衛

1. センサーの配置

共通防衛コンセプトでは、敵軍が移動する可能性のある地域全体に IoT センサー ネットワークを展開することを想定しています。大規模紛争では、敵は機動地上部隊の背後に大規模な倉庫を建設し、兵站能力と火力能力を向上させる必要があるため、防御側は対応する場所にIoTセンサーを配置し、それらが提供する情報に基づいて交換可能な戦争を通じて敵に高い消費を強いる必要があります。 IoT センサーを早期に導入することで、収集する必要がある環境データとコンテキスト データの量が劇的に増加し、機械学習を通じて AI システムをより適切にトレーニングできるようになります。 AI 対応の無人システムの機動性は、新たな監視オプションも提供できます。敵対行為におけるドローンや無人車両の損失が許容されるため、情報を積極的に取得できます。また、対象地域で大規模な作戦を実行して敵を危険にさらすこともできます。

2. 指揮統制

IoT センサーはクラウド経由で融合施設にデータを送信し、そこで AI がデータを戦術的に有用な情報 (敵の行動方針の予測を含む) に処理し、優先ターゲットのリスト、最適なクロスドメイン攻撃の種類、タイミングを指揮官に渡します。指揮官の承認後、次のレベルの AI がターゲットに優先兵器を割り当て、ターゲット データを渡して、友軍との衝突回避を保証し、ターゲットが交戦したことを確認し、必要に応じて弾薬を補給します。最後に、IoT センサーが攻撃の有効性に関するデータを検出し、指揮統制システムを通じて送信します。このようにして、AI 指揮統制システムは、戦場のほぼリアルタイムのデジタル モデルを徐々に構築すると同時に、防御側がすべての地上部隊要員に関連情報と指示を提供するためのデジタル バックボーンを提供します。

3. AIを活用した機動部隊

戦場は3つのエリアに分けられます。①有利ゾーン：味方の火力が敵の火力よりも強く集中している近距離ゾーン。②対立ゾーン：双方が効果的な火力を発射できる中間ゾーン。③脆弱ゾーン：敵がより大規模で敏感な火力攻撃を仕掛けることができる遠距離ゾーン。

優位ゾーン内では、ロボット戦闘車両は人工知能によってサポートされた小型ロボットの展開と制御に使用でき、自律走行と自動脅威識別に人工知能を使用して小規模な敵戦闘ユニットに対抗することが期待されています。紛争地域や脆弱な地域では、無人システムは移動、センサーデータの理解、通信、物流、医療サポートに使用できます。さらに、AI システムは戦闘部隊全体に情報を提供して調整し、適切な状況認識を提供するのにも使用されます。

4. AI支援による交換可能な戦争

AI を活用した交換可能な戦争は、戦術レベルではより不安定な戦闘、作戦レベルではより静的で場所に依存する戦場をもたらす可能性があります。 AI がサポートする交換可能な戦争構造の多くは、AI の発見能力に依存しています。高精度の射撃を回避するために、友軍部隊は発見や分散を避け、効果的で階層化された対抗手段を採用する必要があります。これにより、AI の欺瞞能力も重要になります。

2. 地上攻撃

決定的な結果を達成するには、防御の概念だけに頼るのではなく、脆弱な領域の奥深くまで攻撃する必要があります。この作戦は、敵の中央戦闘支援拠点を迂回し、兵站リンクを遮断し、前線軍事活動を混乱させ、戦闘ネットワークを麻痺させ、戦略目標の達成を阻止することができます。敵の防衛を突破する小規模な部隊は、機敏性と柔軟性を維持し、相互支援を提供するために分散して活動する必要があります。この相乗効果を実現するには、AI 対応の指揮統制システムを接続し、分散した部隊が良好な状況認識を維持し、友軍の長距離火力によって支援され、一貫した作戦計画に統合される必要があります。

3. 部隊構成

さまざまなレベルの AI システムは、相互に、また人間のチーム メンバーと連携する必要があります。現在、ほとんどの AI システムは独自にカスタマイズされたソフトウェア コアとハードウェア コアを使用しており、独立して実行される複数の AI システムをシームレスに統合することはできません。その結果、システム全体のシステムから期待されるメリットが実現されない可能性があり、「戦場の霧」が「システムの霧」に置き換わる可能性があります。 AI戦場の技術的な中核には、モノのインターネット、クラウド、AI/機械学習、エッジコンピューティングなどがあります。これらの技術が、従来の防御、機動性、火力の三位一体ではなく、将来の陸軍構造の基盤として使用された場合、将来の陸軍構造は独自の予期しない機能を備える可能性があります。

5. AI支援による空中戦闘

米国、中国、ロシアの現代の空軍の戦闘概念には、2つの具体的な領域が含まれています。1つは、作戦レベルから敵の指揮統制システムを麻痺させ、それによって敵の戦闘ネットワークを混乱させ、破壊することです。もう1つは、戦術レベルから空中戦闘における航空機の能力と数を強化し、増加させることです。

1. 防空

防空システムの目的は、敵の航空攻撃の効果を減らし、攻撃機に許容できない損耗率を課すことです。防空には能動的な手段と受動的な手段があります。能動的な手段は通常、戦闘機、地対空ミサイル、防空砲、空中および地上レーダー システム、指揮統制システムで構成される統合防空システムです。受動的な防空手段には、カモフラージュ、隠蔽、デコイ システム、電子欺瞞または干渉などが含まれます。

1. センサーの配置

共通防衛コンセプトで構想されている大規模な IoT センサー ネットワークは、空中早期警戒管制機によって補完された地上レーダー ステーションのチェーンを通じて実現できます。多数の小型で低コストの AI 対応地上センサーと空中センサーを使用することで、既存の高コストで制限のあるセンサー ネットワークを大幅に補完できます。センサーを搭載したドローンの耐久性は短いですが、高高度気球、小型衛星、疑似衛星など、AI を搭載した新しい IoT アプリケーションにより、耐久性が大幅に向上します。

2. 指揮統制

大規模な IoT センサー ネットワークは、部分的に処理されたデータをクラウド経由で融合施設に送り、観察、方向付け、決定、行動 (OODA) サイクルに従って AI によるさらなる処理を行うことができます。 ① 観察：AIは各IoTのエッジコンピューティングに参加し、その後フュージョンセンターに接続します。 ② 判断：AIは包括的でほぼリアルタイムの航空画像を生成するだけでなく、敵の行動ルートを予測します。 ③ 意思決定：AIは友軍の防空部隊の可用性を管理および理解し、指揮官に渡して承認を得て、接近する航空目標、最適なクロスドメイン攻撃、所要時間、紛争解決の考慮事項を優先順位付けします。 ④ アクション：AIは各敵航空機ターゲットに特定の友軍兵器を割り当て、ターゲットデータを自動的に送信し、友軍の紛争を解決し、ターゲットが交戦したことを確認し、交戦評価を行い、必要に応じて兵器の補充を要求します。

3. AI戦闘機

AI 支援航空機は、それぞれ戦闘空中哨戒または地上早期警戒迎撃機としての任務を遂行できます。空中戦闘哨戒機はより多くの燃料を搭載し、耐久性を高めるためにサイズが大きくなっています。一方、地上早期警戒迎撃機はサイズが小さく、ミサイルに似ており、パラシュートで回収できます。 AI を活用した統合防空システムでは、統合交戦戦略の策定、標的の選択と優先順位付け、武器交戦の承認などの高レベルの認知機能を人間が担い、航空機の運用や空中戦戦術などの低レベルの認知機能を AI が担うことになります。

4. AIがシステムを欺く

敵軍は、確実な攻撃を仕掛けるために、標的とその防御に関する豊富な情報を必要としており、AI を利用した欺瞞システムを物理的な戦場とサイバー戦場に散布して、誤解を招く戦場の状況を作り上げることができます。さらに、広範囲に分散した小型のモバイル エッジ コンピューティング システムは、さまざまな忠実度の信号を送信することで高度な電子デコイを作成できます。また、これらのシステムは、最大限の機動性を確保するためにドローンに搭載でき、攻撃中に戦場を見えにくくすることができます。さらに、人工知能による欺瞞作戦を組み合わせることで、敵を誘導し、空軍基地付近の臨時空港を攻撃させ、「戦場の霧」を作り出し、敵の状況認識を操作し、戦闘効率を低下させることもできる。

2. 航空攻撃

攻撃航空作戦には、次の4つの任務が含まれる。①地上インフラ（指揮統制システム、空港、兵站支援、航空基地施設など）の破壊または損傷を目的とする攻撃作戦、②敵防空の制圧、敵の高射砲および地対空ミサイルシステムへの攻撃、③戦闘機による敵空域への進入および敵機との交戦、④敵空域に進入した爆撃機や輸送機などの他の航空機を護衛する戦闘機。

オーストラリア、英国、ロシア、米国はいずれも、有人航空機とドローンの緊密な協力を想定し、有人航空機1機と複数のドローンが混成編隊を組んで飛行する「忠実な僚機」構想を積極的に研究している。空中戦攻撃コンセプトでは、AI 対応ドローンを使用してさまざまなタスクを実行し、ミッションに応じてさまざまなドローンの組み合わせを適用できます。

3. 部隊構成

航空機の改造には長期にわたる開発とテストのプロセスが必要であるため、初期の AI 空中戦闘コンセプトでは、有人航空機の改造ではなく、無人地上システムとドローンの開発と展開が必要になる可能性が高くなります。さらに、人工知能の時代には、共通のデータ標準とクラウドを備え、オープンシステムのアプローチを採用して、新しい人工知能デバイスとネットワークを「プラグアンドプレイ」にする必要があります。最後に、平時の任務で使用されるドローンは、撃墜されたドローンが敵によってリバースエンジニアリングによって調査されるのを防ぐために、機密情報収集システムではなく、既存の商用偵察システムを使用する必要があります。