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寰宇韜略

【寰宇韜略】人工智慧快速進步 恐影響核戰風險(中)

◎黃文啟(譯)

(接上文)

 冷戰時期的人工智慧

 人工智慧研究自1950年代開始後,此一領域的界限已隨電腦改變了人類對「智慧」一詞的認知而改變。由於電腦科學數十年來的進步、運算與通信軟硬體的進展,以及雲端運算與大數據的崛起,人工智慧在過去幾年來快速進步,最顯著的即是「深層次神經網絡」。此種網路功能進步的程度十分驚人,使其幾乎已成為人工智慧的代名詞,但其他形態人工智慧亦持續進步,且在商業和軍事上獲得廣泛運用。在過去人工智慧60年的發展史上,支持者的高度期望是唯一不變的事。最早期的人工智慧研究人員深入參與國家安全工作並顯示理論研究可快速發揮軍事用途,而獲得政府支持。1950年代中期,研究人員在美國空軍支持下,就曾設計出某些有用的最早期人工智慧程式。

 然而應用人工智慧解決核戰略問題的實際嘗試數十年來幾無進展。美蘇2國官員仍然不敢將發射決定託付給電腦,一方面是因為希望將這種特權保留給自己,另一方面則是因為自動化報復,並非解決諸如強迫或危機穩定等艱難戰略問題的合邏輯處理方式。

 冷戰末期的蘇聯因憂心西方核武斬首攻擊,曾考慮發展一套能在美國發動第一擊後自動發射尚存洲際彈道飛彈的系統。但這種匿稱「死神之手」的系統未被採用,真正採用的是自動授權第一線指揮官發射飛彈的系統,以確保人類牢牢掌握發射權。同時期,美國則開始鑽研使用人工智慧強化核反擊戰力的可能性。諸如1980年代的「存活率適性規劃實驗」(SAPE),就是使用當年的人工智慧科技,攻擊蘇聯機動洲際彈道飛彈發射車。但「存活率適性規劃實驗」並不直接控制核武;而是運用專家系統將偵察參數融入核武目標打擊計畫,再由B-2轟炸機執行攻擊。這套系統只是眾多已研究系統與戰力的一項,如果真正投入運用,便可能對蘇聯核武的存活率造成嚴重挑戰。

 人工智慧與新興地緣政治秩序

 深度學習等當代人工智慧技術,大幅提升機器視效及其他信號處理應用,因而強化自主與感測器融合等科技。這些項目由於可大幅提高情監偵、自動化目標識別及終端導引能力等,故而最具戰略影響力。由於武器精確度削弱了固定式洲際彈道飛彈的存活率,因此美國、俄羅斯、中共等都將核武安裝在潛艦和機動洲際彈道飛彈等具更高第一擊存活率的系統。未來的科技讓這些可存活的部隊(諸如潛艦與機動式飛彈)極可能也成為攻擊與摧毀的對象,導致某些國家更可能率先發動攻擊。

 只要敵人害怕此種戰力的存在,就可能達到不戰而屈人之兵的效果—因而愈強大的國家就可能實際上先行「贏得」危機。人工智慧科技有助於突破追蹤與目標攻擊及反潛作戰等方面技術,或讓高精準度傳統武器更容易摧毀強化洲際彈道飛彈陣地。美國潛在的敵人如俄羅斯等國,非常嚴肅看待美國可能利用其在諸如人工智慧等科技方面的優勢,大幅強化其核反擊戰力。過去幾年來,俄國軍事分析家一直熱烈討論的戰略弱點,對於美國當前與未來人工智慧戰力的威脅感,更加深此種憂慮。

 核武戰略的重大挑戰之一,在於敵人可能視某國的可恃報復武力為核第一擊威脅或末日戰具,而採取相對應反制。在千禧年轉換之初,莫斯科認為加強機動洲際彈道飛彈,以及裁撤前蘇聯遺留之固定式飛彈便能確保核武戰力的存活。然而,俄國領導人因憂心美國對其機動式洲際彈道飛彈的潛在威脅,似乎已改變此種算計,且導致其設法在美國攻擊時即發射這些飛彈進行報復,而非加以汰除。此種等同採取「遇襲下發射」戒備作法,會使俄國領導人在危機時因沉重壓力而發射,增加意外升高危機之風險。

 日趨多極化的核武環境亦使人工智慧潛在戰略衝擊更形加劇。冷戰時期僅有6個國家有核彈,其中5個將蘇聯視為首要敵人,因此戰略秩序基本上是兩極對立。此種兩極化促成了危機與軍備競賽穩定。今日,共有9個核武國家,且多重戰略敵對關係間接影響彼此。如何擬訂適用於此種複雜多極衝突的戰略穩定理論仍待相當努力。在分析家研究解決此一挑戰性問題的作法時,必須考慮人工智慧可提高或降低刻意或意外核戰風險的各種手段。

 專家對於人工智慧未來發展的共識

 蘭德公司研討會的多數專家從全方位角度分析後,研判人工智慧未來可能有以下4種發展可能。

 超級智慧出現:牛津大學哲學家巴斯通等理論家主張,機器自我學習所創造之超級智慧將帶來2種可能後果:其一為良性的超級智慧為人類解決各種問題,其二為惡性超級智慧摧毀人類。渠等相信人工智慧不斷自我改良很快會演變為超級智慧,且幾乎不會產生錯誤。若然如此,核武安全就不是太大的問題。因為超級智慧若屬良性,便可解救人類免於核戰;但若屬惡性,則核武攻擊將是消滅人類的眾多方法之一,2種結果皆與戰略穩定無關。

 局部性突破:即使真正的超級智慧沒有出現,仍有可能出現大規模與跳躍式智慧發展。例如,重複性可修改程式之軟體系統可以快速提高智慧,直到硬體無法處理才停止的頂點。就此而言,依其相對於人類的確切能力,人工智慧極可能發揮其相對優勢,而人類則充分發揮人工智慧的功能。人工智慧如同人類一樣會犯錯,其可能結果的範圍和衝突高度取決於犯錯程度的本質。

 持續漸進提升:第三種可能性是上述國家在人工智慧發展過程中並未創造跳躍式突破,而是持續漸進成長。此種進展取決於運算速度、硬體架構、算術發展、可獲數據及成本降低等因素。若以2040年還有20多年來看,其累積進步的驚人程度可能如同1990年非科技無法預知今日網際網路的現況一般。

 人工智慧發展高原期:部分專家認為人工智慧發展在當前技術達到科技成熟階段時可能進入高原期。例如,電腦硬體發展陷入停滯,無法滿足人工智慧發揮其理論潛力所需之運算資源。人工智慧研究人員往往質疑此種思維,但其亦承認確有可能性。從民間企圖和中共等政府公開宣示的投入程度,顯示可預見的未來仍可獲得龐大資金。在此種高額投資下,進展的預期成為必然,幾乎如同過去數十年促成半導體發展的摩爾定律。(待續)

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