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（本文譯自Brookings網(wǎng)站?。?/p>
編者注：
人工智能（AI）將會對大國之間的安全產(chǎn)生什么影響？Christopher Meserole寫道，在美國和中國這兩個領先的人工智能生產(chǎn)國之間，我們已經(jīng)保持了謹慎的目光，這個問題已經(jīng)不是一個無聊的話題了。
機器學習和AI方面的最新突破促使人們對其國家安全應用進行了越來越產(chǎn)生惴惴不安的情緒和猜測。然而，大多數(shù)工作只集中在其對自主武器系統(tǒng)的影響上，而不是在更廣泛的安全環(huán)境上。除了邁克爾·霍洛維茨和少數(shù)人的，很少有學者已經(jīng)勾勒出AI會如何影響國際關系和外交政策等核心問題。如果我們要維持穩(wěn)定的國際秩序，我們需要更好地了解AI是如何加劇安全困境以及如何去應對。
安全困境
自1949年國際“磚家”們首次提出安全困境以來，人們一直在猜測和試圖解破安全困境。兩次世界大戰(zhàn)爆發(fā)后，國際關系學者對一個令人不安的可能性的問題感到困惑：如果即使雙方都不需要戰(zhàn)爭，戰(zhàn)爭也可能爆發(fā)嗎？如果一個國家不確定其競爭對手的軍事意圖和能力，那么該國家儲存武器并建立自己的軍事力量來應對這一有可能發(fā)生的問題將是合理的。競爭對手可能會采取這種預防措施作為侵略的標志，并采取實物應加以應對，從而引發(fā)進一步的軍事集結并使兩國走上戰(zhàn)爭之路。從本質(zhì)上講，對安全性的追求會使國家的安全性降低。
從冷兵器時代的弓箭和到熱兵器時代的核武器，軍事技術的重大突破自始至終加劇了安全困境的產(chǎn)生。新技術帶來了軍事能力的不確定性：每一項進步都帶來了不確定性，包括使用方式。例如，在1930年代，每個主要大國都明白雷達、機械化火炮和飛機所帶來的非同尋常的能力。但是沒人能確切知道（至少在德國突襲波蘭和法國之前），它們是如何在戰(zhàn)斗中使用的。同樣，在冷戰(zhàn)初期，美國和蘇聯(lián)都擔心對方可能會開發(fā)比自己強大的核導彈，結果導致一場駭人聽聞的核軍備競賽。
AI引入了兩種不確定性的形式。還沒有人確切知道在戰(zhàn)場上將如何使用支持AI的武器，更不用說這些武器所帶來的破壞力。
當今的具備AI產(chǎn)品不僅僅局限于現(xiàn)有的武器和指揮控制中心，而是自下而上地融入其中時，會發(fā)生什么？
在戰(zhàn)術層面上，AI作為一種使能技術而帶來了巨大的不確定性。AI本身并沒有內(nèi)置在單個武器系統(tǒng)中，而是內(nèi)置在各種各樣的武器系統(tǒng)和核心基礎架構中。坦克、大炮、飛機、潛艇-每個版本都可以自行檢測物體和目標，并據(jù)此進行機動。同樣，AI也正在命令和控制中心以及后勤基礎設施內(nèi)進行部署。然而，尚不清楚這些創(chuàng)新將如何改變沖突的性質(zhì)。成群的無人潛艇會對海戰(zhàn)產(chǎn)生什么影響？哪支軍隊將最擅長整合AI進入其武器系統(tǒng)和戰(zhàn)術，它將傳遞出多少在戰(zhàn)場上優(yōu)勢？盡管人們對這些問題進行了廣泛的猜測，但是答案仍然是難以捉摸的，并且在某種程度上還不能解決問題。從軍事戰(zhàn)略家的角度來看，最重要的是根本需要提出問題。競爭對手可能會以創(chuàng)新和出乎意料的方式使用AI武器系統(tǒng)的前景足以加劇現(xiàn)有的安全隱患。
然而，盡管人們對如何使用AI存有疑問，但最終的功能仍存在更大的不確定性。AI是算法、數(shù)據(jù)和計算能力的綜合。這些因素中的每一個方面都需要顧慮，又在指數(shù)級的范圍內(nèi)得到了改善，這意味著我們可以在短期而非長期內(nèi)相當可靠地預測AI的進度。在算法方面，隨著時間的推移，轉移或一次性學習的進步可以從根本上提高AI的熟練程度，甚至可以提高“常識”。在硬件方面，神經(jīng)形態(tài)處理器和量子計算的進步可能會增強當今AI的能力?？梢钥隙ǖ氖?，仍有爭論有關最適合用于機器學習最常見形式的優(yōu)化算法的量子計算機的適用性。然而，量子機器學習能力仍然具有巨大的前景-特別是對于有效搜索巨大的行動空間（例如，多主體的無人機群必須管理）。鑒于今天的GPU（圖形處理器）在多主體強化學習方面取得的突破，令人難以想象的是美國或中國軍隊將如何應對明天的量子計算。（實際上，這就是為什么中國不僅要在2030年前成為AI的世界領導者，而且還要贏得量子計算競賽的部分原因。）
對于今天的軍事戰(zhàn)略家來說，如何使用人工智能以及如何使用人工智能的不確定性構成了巨大的挑戰(zhàn)。一方面，一個敵對國家可能會以新穎的方式使用其武器系統(tǒng)AI化，并獲得德國曾經(jīng)對閃電戰(zhàn)所做的那種先發(fā)優(yōu)勢。另一方面，強國可能會自己開發(fā)更好、更強大的AI武器，并利用它獲得無法克服的軍事優(yōu)勢。任何一種前景都足以加劇現(xiàn)有的安全困境。
該怎么辦 ？
如何解決大國爭奪的“不可還原的困境”絕非易事。今天，當世界兩個主要大國-中國和美國-越來越不確定對方的軍事能力及其意圖時，尤其如此。
幸運的是，這兩種力量都可以減少AI帶來的不確定性。關于AI的使用方式，每位軍人都可以依靠紅隊和戰(zhàn)爭游戲來思考新穎和創(chuàng)新的策略。此外，每個人都可以公開廣播新的戰(zhàn)術功能。像去年六月舉行的中國海軍演習，他們指揮一個由50多架無人機組成的集群，并進行了測試，這減少了人們對其如何實際使用AI武器系統(tǒng)的不確定性。
更為困難的問題是如何防止AI未來發(fā)展的不確定性，并進一步破壞兩國之間的安全困境。有爭議的是如何生產(chǎn)AI。過去，大多數(shù)主要的新軍事技術主要是由軍方開發(fā)的，但現(xiàn)在AI是一種“雙重用途”技術，其開發(fā)是商業(yè)驅(qū)動的，并且依賴于全球供應鏈。盡管以市場為導向的開發(fā)有很多優(yōu)勢（最顯著的是，市場本身可以作為有關AI功能的重要信息來源），但它也帶來了戰(zhàn)略風險的復雜性成本。
緩解AI帶來的不確定性的任何策略都需要應對這種復雜性。美國和中國在未來管理AI方面有三種一般選擇：
全面合作：美國和中國可以承諾完全開放與商業(yè)AI有關的貿(mào)易，同時建立雙邊組織來監(jiān)視其軍事應用。盡管此選擇將減少每個國家軍事能力的不確定性，但也會增加每個國家對彼此技術轉讓的依賴。
全面競爭：美國和中國可以對與AI相關的硬件和軟件實施嚴格的出口管制，并加倍擴大其在國內(nèi)AI方面的工作。此舉將減少每個國家對彼此技術轉讓的依賴。但是，完全解散全球供應鏈將帶來巨大的經(jīng)濟成本。此外，由此產(chǎn)生的“人工智能軍備競賽”將加劇安全困境：通過取消市場作為一種信息機制，這將增加每個大國的人工智能能力的不確定性。
部分合作與競爭：美國和中國可以在選定的硬件和軟件上施加出口管制，同時建立雙邊渠道以增加有關受影響技術的信息共享。此選項將使分散全球供應的成本降至最低，同時還限制了關鍵AI技術對技術轉讓的潛在依賴。
每個選項都不理想。全面合作是沒有開始的，因為美國和中國對對方的意圖過于懷疑，以至于冒著越來越多地依賴對方的風險，更不用說允許更多的技術轉讓給對方了。同樣，完全競爭也是不可行的，因為兩個國家都無法承受完全脫鉤的供應鏈的成本，尤其是在短期內(nèi)。同時，部分合作和競爭的風險可能會降低一半，特別是如果臨時實施出口管制。
盡管存在部分風險，但部分合作與競爭是最糟糕的選擇。挑戰(zhàn)將是找到為什么某些雙重用途技術受到限制而另一些不受限制的指導原則。一種可能性是利用AI的消費和生產(chǎn)之間的區(qū)別。例如，美國和中國可以在AI應用方面允許相對自由的貿(mào)易，同時對生產(chǎn)這些應用所需的硬件施加嚴格的出口限制。 例如神經(jīng)形態(tài)芯片和量子計算機，它們將不可或缺。
部分合作與競爭絕不是萬能藥。但是，有限的AI軍備競賽要比全面的AI軍備競賽好得多，并且可以最大程度地降低中美之間更廣泛的安全困境演變成實際武裝沖突的風險。
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