推进人工智能领域动员能力建设
■刘春军
人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正深刻改变着人类生产生活方式。面对人工智能技术快速演进的新形势，要着力解决动员援战场景向智能化延伸的问题，推动国防动员向人工智能领域动员拓展，不断助力战斗力生成，从而牢牢掌握人工智能支撑保障打赢的主动权。
统筹人工智能领域基础研究。人工智能领域要占领先机、赢得优势，必须在基础理论、方法、工具等方面取得突破。协调动员智能化作战所需关键技术，迫切需要优化布局，加大基础性研究。首先，要瞄准前沿整体布局。人工智能作为科学技术发展的前沿领域和最新成果，也是现代战争动员的关键所在。着眼多元、多维、多域、多方向的人工智能发展前沿，统合数据、算法、算力等基本要素，整合自然语言处理、计算机视觉、机器学习、深度学习、知识图谱等技术领域，统筹基础软件、模型框架、高端芯片等技术成果，兼顾全面发展，消除短板弱项，推动形成整体协调、均衡发展的格局。其次，要聚焦需求重点布局。人工智能日益渗透并正在重塑现代战争。着眼未来智能化作战，要突出人工智能关键技术动员储备，统筹军事与经济、军需与民用、战场与市场，聚焦援战关键领域、关键技术作为优先发展的突破口，集智攻关、聚力突破，形成人工智能科研贯彻智能化作战需求的重点布局，建强人工智能领域动员决定性力量。再次，要立足现实量力布局。人工智能基础研究的要求高、难度大，需要大量人力物力财力投入，在此前提下，应客观分析人工智能发展的资源、水平和需求等现实情况，保持头脑清醒，做到心中有数，实事求是地合理配置资源，一步一个脚印扎实突破，一步一个台阶稳步提升，杜绝好高骛远、盲目立项、一哄而上，形成有所为有所不为的布局。
优化人工智能领域物流运行。物流是现代战争资源运输投送的基本渠道。协调动员运输投送支援保障，迫切需要优化物流体系运行，在恰当的时间、以恰当的方式，将恰当的作战资源送达战场。其一，数智化供需匹配。供需匹配是组织战争资源智能物流动员的前提和基础。借助大数据、人工智能、物联网、云计算等技术，对物流体系中的基础设施、运输主体、运输工具等进行数字化提升，构建集“云、边、端”于一体的智慧物流管理体系，实现对每个环节的数字化管控、无缝隙衔接。面向现代战争应用场景，实现物流需求智能生成、物流潜力智能感知、需求与供给智能匹配，遵循需求主导、效率优先、成本可控原则，科学规划运输路径，合理统筹投送工具，恰当选择集结输送时机。其二，自适应配送实施。公路、铁路、水路、航空运输等物流系统，都是具有独立性、主动性、能动性的主体，能够自主感知环境、自主遵守规则、自主作出反应。需培育物流主体感知配送态势、配送环境的自反馈能力，培植主体弥补配送结构、配送功能失衡的自修复能力，聚焦现代战争对人工智能资源的配送需求，应对配送过程中出现的偶然性和不确定性，充分发挥物流主体的自适应特性，实现不同运输主体互补、不同运输平台互补、不同运输路径互补，合力确保作战资源的弹性、稳定、可靠投送。其三，自组织物流管控。复杂适应系统理论指出，系统的有序性是靠对系统结构和功能起主导作用的序参量协作与竞争形成的。自组织管控是克服无序、走向有序的重要路径。各级各类物流主体作为一个独立系统，具有规则共享、微观决策、同步并行、相互竞争、彼此协作等特性，能够围绕起主导作用的序参量协调一致行动。由序参量引导、规范、支配其他物流主体的行动和趋势，其他主体则在序参量的主导下协调行动，形成、恢复、保持物流活动的有序。
加强人工智能领域风险防范。人工智能是一把双刃剑，既为现代战争提供了前所未有的机遇，也不可避免地带来了诸多风险和挑战。协调动员多元力量，运用多种手段规避、降低风险，迫切需要超前预置有效措施。一是出台风险防范法规制度。把握人工智能发展的特点、规律和趋势，聚焦人工智能领域已经显现的风险或可能存在的风险苗头，突出智能化作战对安全保密、防范攻击等的特殊要求，建立健全人工智能风险防范的法律法规、政策制度、应用规范、伦理准则等法规体系，以权威性、强制性法规屏蔽安全风险，谋求人工智能治理管控的制度规范保证。二是建构风险防范应急响应体系。针对人工智能技术可能引发的数据泄露、数据造假、算法失控、网络攻击等风险，构建风险监测与预警系统，实时监控人工智能系统的运行状态，及时发现潜在威胁并发出预警；建立快速响应与处置预案，针对突发风险的类型、危害、等级等充分构想情况，完善处置措施，一遇情况及时启动预案，有效控制风险升级、扩散；完善事后恢复与改进措施，修复系统漏洞，堵塞风险源头，恢复正常运行，形成风险预警、处置的全流程应急响应体系，提升人工智能治理管控应急处置能力。三是完善风险防范协同机制。协调政府、行业、社会等多元力量，健全协同机制，协力防范人工智能风险。明确负责人工智能风险防范的相关部门，制定监管职责清单，形成监管合力；发挥人工智能行业的专业优势，制定行业自律公约，健全风险信息分享、风险危机评估、风险预警等机制，形成自管合力；组织社会力量协助，健全第三方检测评估等机制，形成社会力量监督合力。探索完善协同机制，发挥各自优势，强强联合，取长补短，健全人工智能治理管控的协作配合机制。
