軍事防衛と安全保障に対する人工知能の影響

1. 人工知能に代表される新興の破壊的テクノロジーが新たな時代の到来をもたらしています

#人工知能、ロボティクスから分散型分散台帳テクノロジー (DLT) まで）、モノのインターネット（IoT）、新たな破壊的テクノロジーが商業イノベーションの新時代を切り開きました。テクノロジーの変化によって引き起こされる社会的および経済的変化は、カナダの軍事力の発展に大きな影響を与えます。これらのテクノロジーには、人工知能と機械学習、量子テクノロジー、データ セキュリティ、コンピューター支援ハードウェアが含まれます。

人工知能は戦力を増強するものとして、戦争のルールを再構築することができます。大国間の競争と多極世界の状況において、人工知能は競争の焦点になりつつあります。北大西洋条約機構 (以下、「NATO」と呼びます) のガイダンスにあるように、「人工知能技術は、カナダとその同盟国の軍事防衛と安全保障にとって不可欠です。」現在、データとデータ駆動型技術が最高の地位を占めています。世界のデータ経済における競争は、大国間の競争と切り離すことができません。

中国、ロシア、米国、その他多くの国は、国防と国家安全保障に焦点を当てて、人工知能とその応用を積極的に研究しています。現在、NATO は依然として人工知能分野のリーダーであり、強力な技術的優位性を持っており、中国が急速に追いつきつつあります。中国政府は、2030年までに人工知能で世界をリードし、大量のデータを最大限に活用することで人工知能の産業化における主導権を拡大したいと考えている。米国は人工知能分野で主導的な地位を確立しているが、将来的には中国が人工知能の産業化を主導すると予想されている。なぜなら、中国は高度な商業能力を持っているだけでなく、持続的な国家戦略を持っているからです。

2. 人工知能は一種のダイナミックなイノベーションです

人々は人工知能の概念について多くの議論をしてきました。ダイナミックなイノベーション、特定のテクノロジーとイノベーション、および先進テクノロジーの組み合わせ。現在、人工知能テクノロジーは、ウェブ検索、医療診断、アルゴリズム取引、ファクトリーオートメーション、ライドシェアリング、自動運転など、多くの重要なアプリケーションの基礎となっています。

人工知能の研究は 1940 年代に始まり、機械学習とコンピューターの処理能力の向上に伴い、人工知能に対する大きな関心が高まっています。人工知能の発展は、人間の脳のマルチレベルの学習能力と推論能力に似ています。ビッグデータやクラウド コンピューティングと組み合わせると、AI は「インテリジェントな」システムやデバイスを 5G ネットワークに接続することでデジタル テクノロジーを「認識」できるようになります。

人工知能のサブセットとして、機械学習は人工知能の最も典型的なアプリケーションです。機械学習は統計手法を使用して、明示的な指示なしで機械が「学習」できるようにし、アプリケーションやサービスを駆動し、分析の自動化を高めます。データを通じて自動的にパフォーマンスを向上させるこのプロセスは、「モデルのトレーニング」と呼ばれます。機械学習の最も一般的な形式はディープ ラーニングです。これは、多層の人工ニューラル ネットワークを使用して人工知能を複製します。ディープ ニューラル ネットワーク、リカレント ニューラル ネットワーク、畳み込みニューラル ネットワークなどのディープ ラーニング アーキテクチャは、視覚、音声認識、機械翻訳、自然言語処理などの幅広い研究分野でコンピューターをサポートできます。

3. 米国とカナダは人工知能の構築に多額の投資を行っています

人工知能は、新たな破壊的テクノロジーの中核です。現在、米国は依然として人工知能の世界的リーダーです。米国科学財団（NSF）は人工知能の研究に毎年1億ドル以上を投資しており、国防高等研究計画局（DARPA）は最近「次世代人工知能」プロジェクトを提案し、次の目標に向けて20億ドルを投資する予定です。状況に応じた推論と適応推論の能力を向上させます。

カナダは人工知能の分野でもリーダーであり、2017年の「人工知能戦略」の指導の下、カナダの人工知能エコシステムは急速に発展しており、政府は毎年防衛費を増加させ、重点を置いています。 on 新興の破壊的テクノロジーに焦点を当てる。現在、カナダ政府は人工知能の研究開発に多額の投資を約束しており、過去10年間でカナダ政府は4億4,380万米ドルを投資しました。カナダ政府の2021年度予算報告書によると、人工知能研究の商業化支援に1億8,500万米ドル、全国の優秀な学術人材の採用に1億6,220万米ドル、研究機関に4,800万米ドル、4,000万米ドルが使われる予定。エドモントン、トロント、モントリオールの国立人工知能研究所の研究者のコンピューティング能力の強化に使用され、人工知能に関連する標準の開発と採用を促進するために 860 万ドルが使用されます。

従来の軍事技術の開発とは異なり、人工知能の軍事応用を独占できる国はありません。研究者と産業界の広範な協力は、人工知能と機械学習が世界的にさらに採用されることを意味しており、将来の軍事用途の多くは商業利用のために開発された技術を直接採用する可能性があります。

4. 人工知能の軍事応用

人工知能は、商業および軍事技術分野に幅広い影響を与える可能性のある分野です。人工知能の普及は、そのテクノロジーが現代軍隊のペースと組織を再調整できることを意味します。全体として見ると、AI は国家安全保障の性質における地殻変動を表しています。したがって、将来の軍事応用は、サイバーおよび自律システムを含む先進的かつ革新的な技術の研究開発、取得、統合に焦点を当てることになるでしょう。

4.1 諜報能力の向上

戦争ツールとして登場する人工知能は、特に諜報能力を向上させることで、カナダの国家安全保障を確保することができます。

デジタル時代の戦争はますます知識ベースになりつつあります。紛争が情報領域に入ると、軍事計画は情報/偽情報作戦、サイバー作戦、諜報作戦、政治的または経済的影響力作戦に焦点を当てることになる。実際、ハイブリッド戦争は戦争手段として長い間使用されてきましたが、その目的は、ネットワークのプロパガンダ、破壊、欺瞞、その他の非軍事作戦を利用して、敵を内部から弱体化させることです。

ネットワークは常に、敵対者、国家、犯罪組織、監視や偵察、諜報、機密情報に関わる非国家主体による攻撃の主な標的となってきました。テクノロジーの発展により、データや情報へのアクセス範囲は大幅に拡大しており、現在、戦略的インテリジェンスを推進する情報のほとんどは、オープン ソース インテリジェンス (OSINT) またはパブリック リソースです。

現代の戦争は、安全でタイムリーかつ正確な情報に大きく依存しています。情報が飛躍的に増大するにつれて、データ分析はますます困難になり、新しい分析モデルや Web ツールの導入が促されています。デジタル時代において、インテリジェンス担当者は新しいプラットフォーム、新しいツール、クロスドメイン OSINT を緊急に必要としており、人工知能はこの需要を満たすことができます。人工知能と機械学習は、大量のデータを選別することにより、カナダの国家情報能力を大幅に向上させることができます。人工知能システムは因果関係の分析を行うことはできませんが、データ管理とデータ駆動型分析における知能を大幅に向上させることができます。

4.2 軍の指揮統制システムを再構築する

人工知能は古い軍事紛争モデルを変えました。データ主導の戦場に直面して、意思決定者はセキュリティ体制を迅速に調整する必要があります。カナダ国防総省 軍と軍隊が直面している重要な課題は、データ駆動型ネットワークが軍の指揮統制システムを非常に急速に再構築していることです。

統合システムの利点は、軍事作戦を効率的に調整できることです。軍事指揮統制システムでは、人間とセンサーが脅威の検出を実行し、意思決定スタックに情報をプッシュします。正確に対応するが、統合されている 指揮統制システムは、単一障害点が弱点となり攻撃されることも意味する 「トップダウン」の意思決定は、複雑な状況における緊急課題に適応することが困難であり、人工知能は意思決定プロセスをさらに加速させるため、従来の軍事指揮統制システムに課題をもたらします。

ニューラル コンピューティング、敵対的生成ネットワーク、人工知能による意思決定支援、データとインテリジェンスの分析におけるイノベーションは、軍事作戦に多大な影響を与えるでしょう。プラットフォーム、テクノロジー、アプリケーションが統合されるデジタル時代において、人工知能と機械学習は軍事力を強化し強化するために不可欠です。人工知能は単一のテクノロジーではなく、さまざまな軍事および商業アプリケーションに統合できる一連のテクノロジーで構成されており、データはこれらのテクノロジーの継続的な開発の基礎です。デジタルテクノロジーはデータによって駆動され、人工知能の開発をさらに推進します。データは人工知能と高度な機械学習アルゴリズムのトレーニングの基礎であり、データは機械の「自律的」開発を推進しています。

データ駆動型テクノロジーは現代社会の中核的および経済的機能を支えており、グローバルな 5G ネットワークの展開により、グローバルな情報ネットワークが大量のデータを生成、収集、処理、保存するようになります。したがって、カナダ国防総省と軍にとっては、経済成長とカナダの国防の両方にとって重要なデータを国家資産に昇格させることが賢明でしょう。データの保護と活用は、今日の集中化されたデジタル インフラストラクチャを再考することを意味し、インターネット時代のデータ セキュリティは、集中化されたシステムの脆弱性のリスクを回避するために、分散化と集約化の両方を行う必要があります。

4.3 自律型兵器システムの開発を促進する

人工知能の兵器化により世界的な軍拡競争が激化し、カナダの国防戦略が再構築される可能性があります。現在、人工知能の導入により、軍事システムの自動化、装備の保守・監視、ドローンやロボットの配備が大きく進歩しています。米国、ロシア、イスラエルなどは、戦闘シミュレーションやデータ処理をサポートするネットワークセキュリティやロボットシステムに人工知能を組み込むことを研究している。高度な物流サポート、半自動運転、インテリジェントなサプライ チェーン管理、予測可能なメンテナンス システムは、人工知能の現在の軍事応用を代表しています。

自律型兵器は人間の参加を必要とせず、陸、海、空、宇宙、ネットワーク上で目標の特定、攻撃、破壊活動を実行できます。これは、周囲の環境を監視するセンサー システム、潜在的なターゲットを特定して攻撃を開始するかどうかを決定する人工知能システム、ターゲットを破壊できる兵器の組み合わせに基づいています。アルメニアとアゼルバイジャンの間の紛争では、自律型および半自律型ドローンが従来の軍事システムを混乱させるために使用され、その結果、一連の軍事プラットフォームが直接失敗しました。サウジアラビアの国営石油処理施設に対する最近の攻撃も、さまざまな戦場環境で軍用無人機の使用が増加していることを裏付けている。

自律型兵器システムとデータ駆動型テクノロジーが成熟し、より普及するにつれて、それらは国家および非国家主体に人工知能と機械学習を新しい破壊的な方法で適用するためのプラットフォームとツールを提供する可能性があります。

4.4 高度なネットワーク プラットフォームの構築

多くの NATO 諸国にとって、ネットワーク プラットフォームは複数地域での作戦にとって不可欠です。 Web プラットフォームを使用すると、複雑な環境でリソースを視覚化し、調整することができます。 5G とクラウド コンピューティングのサポートにより、情報システムは大量の戦場データを効果的に収集、送信、処理し、リアルタイムのデータ分析を提供できます。

デバイスの相互接続は、空爆の調整、ドローンの操縦、リアルタイムの戦場空間分析、および非常に複雑なサプライ チェーンの管理にとって重要です。戦略や通信から兵站や諜報に至るまで、デジタル プラットフォームは複雑な軍事作戦を指揮するための基盤となっており、そのデータはあらゆる戦闘分野の生命線です。

デジタル戦場空間では、すべての将校、兵士、プラットフォーム、リソースが複雑な軍事ネットワークのノードとなります。 1990 年代のネットワーク中心の米軍事作戦から始まり、デジタル テクノロジーは高度な兵器、戦術、戦略の基盤となってきました。戦場の状況認識や自律型ドローンから、精密誘導兵器や機械主導の心理戦に至るまで、ネットワークは戦争をサイバー時代にもたらしています。

人工知能は本質的に、大量のデータの継続的な「入力」に依存して「学習エンジン」として機械学習をサポートする「ボトムアップ」テクノロジーです。デジタル エコシステムが急増するにつれて、デジタル エコシステムが依存するネットワーク プラットフォームとデータ管理システムは、拡大し続けるリソースと人材を管理するために重要になっています。

DLT が提供する高度に分散化された検証システムは、すべての通信とデータ送信が敵対者によって攻撃されないようにしながら、集中型ノードの障害の可能性を排除できます。したがって、カナダ国防総省は、カナダ軍のデジタル変革を加速するために、ブロックチェーンなどの DLT に依存する必要があります。分散型ネットワークでデータを水平に分散することで、元のシステムに固有の制限と脆弱性を克服します。

4.5 ドローン群とロボットの急速な開発を促進する

軍事用途における人工知能の急速な進歩に伴い、多くの国でドローンとロボットの導入が大きく進展しました。米国とイスラエルにおける軍用無人機の開発が代表される。米軍は、高度な技術と幅広い用途を備えたあらゆる種類の軍用ドローンを保有しており、主に無人偵察ドローン、統合型偵察攻撃ドローン、おとりドローン、貨物ドローンなど、戦場の監視、通信遮断、通信遮断などに使用されています。軍事攻撃や軍事活動などに幅広く活用されており、世界市場シェアはトップクラスの地位を占めています。

Drone swarm テクノロジーは、超小型ドローンや無人航空機 (UAV) に使用され、共有された情報に基づいて自律的な意思決定を行うことができます。現代の軍事用ドローンはすでに、人間なしで目標の位置を特定し、攻撃することができます。ドローンの「群テクノロジー」により、数百機のドローンが戦場から情報を収集し、さまざまな兵器システムをサポートできるようになります。顔認識と意思決定アルゴリズムにより、国家と非国家主体の両方が自律型致死兵器システムを使用して、標的を絞った殺害任務を実行できるようになり、数千機のドローンに爆発性弾頭を装備すれば、防空網を破り、インフラ、都市、軍事基地などを攻撃できる可能性がある。

4.6 「モザイク戦争」の出現

ドローンの軍事的脅威が止まらず、重要インフラへのサイバー攻撃も時折起こる環境変化に対応するため、DARPAが提案「モザイク戦争『戦争』」のコンセプト。

「モザイク戦争」の中心となるアイデアは、安価で柔軟なモジュラー システムを使用して非常に複雑なネットワーク環境に対処することであり、個人戦闘プラットフォームは構成可能に設計され、デジタル ネットワークを使用して速度を上げることができます。ダイナミックなレスポンス。 DARPA が開催した「AlphaDogfight」チャレンジ (2019 ～ 2020 年) では、高度な F-16 フライト シミュレーターを使用してコンピューターと経験豊富なパイロットが対戦しましたが、その結果、パイロットは人工知能の自律性の攻撃力と精度に匹敵することができませんでした。

「モザイク戦争」では、人工知能、ドローン、センサー、データ、人々が結合して、戦闘指揮官に情報、資源、後方支援を提供します。モジュール式システムは、将来の戦争でコンピューティング、データ分析、アルゴリズムがますます活用されることを示しています。人工知能システムは、大きく変化する予測不可能な戦場環境を推進し、戦争プロセスを加速させるでしょう。

4.7 敵対的攻撃は避けられません

人工知能の兵器化は、人工知能システムの新しい戦略と新しい方法も引き起こしました。サイバー作戦によってコンピューター ネットワークや機械が特定の方法で動作するのと同じように、敵対者は人工知能システムに対して同じ戦術を使用できます。このプロセスは敵対的機械学習と呼ばれ、機械学習モデルの弱点を特定して修正しようとします。 。攻撃は開発または展開段階で発生する可能性があり、欺瞞的な「入力」を提供したり、モデル自体をターゲットにしたりしてモデルを誤解させることが含まれます。人工知能システムが普及するにつれて、敵対的攻撃はますます魅力的になるでしょう。さらに、攻撃者は、データエラーを引き起こすために意図的に「スクランブル」または変更された敵対的なサンプルを作成することによって、トレーニング データやテスト データを変更することがよくあります。国家安全保障の観点からは、敵対者が同じテクノロジーを使用して兵器システムに影響を与えようとする可能性があります。単独のインシデントであれば、おそらくすぐに解決されるでしょう。一定期間にわたって頻繁に発生すると、情報収集システムに大きな課題をもたらし、その信頼に影響を与える可能性があります。

高価値 AI システムだけが敵対者のターゲットではなく、正規ユーザーになりすますために悪用される生体認証や偽の生体認証も含まれます。音声認識では、攻撃者は低レベルのノイズを加えることにより、システムとコンピュータのセキュリティを侵害します。現在、カナダ国防総省は軍艦に「音声アシスタント」を配備しており、人工知能システムの導入による戦闘効率の向上を期待している。

5. 人工知能のグローバル ガバナンスを強化する

ドローン、人間と機械の対話から軍事的意思決定に至るまで、人工知能テクノロジーは戦闘効果を倍増させることができます。データ主導型の戦争のスピードと範囲は、自律型致死兵器システムが世界的な勢力バランスを劇的に変える新時代に私たちが突入していることを示しています。地球低軌道が軍事監視、リモートセンシング、通信、データ処理、弾道ミサイルのための戦闘環境になるにつれて、人工知能の兵器化と宇宙兵器化も絡み合っています。人工知能、地球低軌道、自律型兵器システムは、世界の安全保障にとって重要な転換点となっており、世界中の研究者がそれらがもたらす脅威について懸念を表明している。人工知能の応用と発展は、危機の出現につながる可能性があります。

その結果、人工知能やその他のデジタル技術に関する法的条約が、今後数十年にわたる戦争と紛争の輪郭を形作ることになります。人工知能の軍事化が進むにつれ、将来の紛争を減らすためには法的条約を構築することが重要になります。現在、欧州諸国はEU加盟国に対し、新たな人工知能技術の利用戦略を策定するよう呼びかけており、米国は人工知能の利用に関する法的問題について話し合うよう同盟国を招待している。 NATOは、人工知能などの新興技術が世界の安全保障に与える重大な影響を認識しながら、加盟国が合意に達するよう促すプロセスを開始しており、2019年12月に新興・破壊的技術（EDT）ロードマップを発表した。カナダとその同盟国は、人工知能やその他の新興テクノロジーをサポートするための基本的な枠組みを開発するための協力を促進、関与、構築する機会を求めています。国連のアントニオ・グテーレス事務総長も、人工知能やその他のデジタル技術のリスクと機会を強調し、保護法の制定を求めた。

人工知能は、商業用途や軍事用途に影響を与える技術分野です。 AI の包括的な規制に対する概念的な曖昧さと政治的障害を考慮すると、ガバナンスの問題は今後も長い間困難な課題であり続けるでしょう。

6. 結論

人工知能は、神秘的な学問分野から社会的および経済的変革の強力な原動力へと発展しました。人工知能は高度なデータ、アルゴリズム、コンピューティング能力を統合し、安全でタイムリーかつ正確な情報を軍に提供します。

カナダがデジタル時代に適した軍事を構築したいのであれば、政府、産業界、学界が一体となって協力し、健全で革新的なエコシステムを確立する必要があります。カナダ政府と軍は、新興技術の精力的な開発に加えて、変化する地政学的状況のバランスをとり、情報共有、専門家会議、多国間対話を利用して国際協力を強化する必要もあります。

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