蘭德報告：人工智慧與戰場決策（第一期）IPB中的認知偏見、挑戰及風險分析

前    言

近期，蘭德智庫發佈了一篇題為“探索使用人工智慧來減輕美國陸軍戰場情報準備過程中潛在的人類偏見”（Exploring Artificial Intelligence Use to Mitigate Potential Human Bias Within U.S. Army Intelligence Preparation of the Battlefield Processes）的研究報告，主要探討了如何利用人工智慧（AI）來減輕美國陸軍戰場情報準備過程中的潛在人為偏見。

戰場情報準備（IPB）是美國陸軍用於分析敵人、地形、天氣及其他環境因素，以支援指揮官決策的系統化過程。

然而，由於全球環境的複雜性不斷增加，傳統依賴人類判斷的IPB方法可能會受到各種認知偏見的影響，導致錯誤的決策，進而對操作產生重大風險。

研究指出，人工智慧能夠通過分析大量資料和提供即時情境感知來幫助減輕這些偏見，從而提高決策的客觀性和有效性。

文章還建議，長期的軍隊投資、與學術界和私營部門的合作，以及對士兵進行AI操作和分析的培訓，將是成功整合AI與IPB過程的關鍵。

01. 戰場情報準備（IPB）概述

1. IPB的定義與歷史背景

IPB，即戰場情報準備（Intelligence Preparation of the Battlefield），是美國陸軍用於支援指揮官規劃和決策的一種方法論。

它是一個系統化的過程，用於分析特定地理區域內的任務變數，包括天氣、地形、人口群體和亞群體、文化因素、媒體和基礎設施等因素，以確定它們對作戰行動的影響。

IPB的概念源於軍事規劃中對情報的長期需求，其目的是使指揮官能夠充分理解他們即將進入的戰場環境。這種準備可以追溯到古代戰爭，當時的軍事領袖會儘可能收集關於地形、敵人和天氣的資訊，以便更好地規劃戰術和戰略。

隨著時間的推移，這一概念不斷髮展，特別是在20世紀的兩次世界大戰和冷戰期間，隨著情報收集和分析技術的進步，IPB變得更加系統化和專業化。

IPB過程包括以下幾個關鍵步驟：

定義作戰環境（Define the Operational Environment）：識別指揮官的行動區域（AO）和興趣區域（AOI）的界限，並評估當前行動和情報持有情況，確定完成IPB所需的額外資訊。

描述環境對作戰的影響（Describe Environmental Effects on Operations）：分析地形、天氣和民間因素如何影響友軍和敵軍的行動。

評估威脅（Evaluate the Threat）：識別威脅特徵，建立或完善威脅模型，確定威脅能力。

確定威脅可能的行動方案（Determine Threat Courses of Action）：開發威脅可能的行動方案，並制定事件範本矩陣。

2. IPB在軍事決策中的作用

IPB（Intelligence Preparation of the Battlefield，戰場情報準備）在軍事決策中扮演著核心角色，其主要作用包括：

1、輔助戰略決策：IPB建構了一個系統的分析框架，為指揮官提供深入洞察作戰環境（OE）的工具，幫助他們預見並應對可能影響任務成敗的各種條件。

2、情報資訊整合：通過全面蒐集和分析敵情、地形地貌、氣候條件、政治經濟因素以及社會資訊等多中繼資料，IPB能夠綜合這些資訊，為決策者勾畫出一幅完整的戰場情報圖景。

3、風險預判與評估：IPB協助指揮官預先評估各種可能行動方案（COA）的潛在風險，確保在決策時能夠全面考慮並規避威脅。

4、行動方案策劃：基於對敵方能力和意圖的深入洞察以及對戰場環境的詳盡分析，IPB有助於制定出更加精準有效的行動方案。

5、提升態勢感知能力：通過持續的情報更新和分析，IPB為指揮官及其團隊提供了一種持續監控戰場動態的手段，這對於快速應對戰場變化至關重要。

6、推動軍事決策流程（MDMP）：IPB與MDMP緊密結合，為決策流程的每一個環節，從任務接收到行動方案批准，提供堅實的情報支撐。

7、資源最佳化組態：通過深入評估不同行動方案的風險與機遇，IPB幫助指揮官更加合理地分配資源，以實現戰力的最大化。

8、減少不確定性：通過預先識別潛在威脅，IPB有助於降低戰場上的不確定性和風險，從而減少意外和失誤的發生。

9、支援跨域作戰整合：隨著戰爭形態向多域作戰（MDO）的轉變，IPB在整合不同作戰領域的情報資訊中扮演著至關重要的角色。

10、促進組織學習與適應：IPB不僅是一個分析工具，更是一個動態的學習平台，它使軍事組織能夠從實戰經驗中不斷學習，以更好地適應複雜多變的戰場環境。

3. 當前IPB過程中的挑戰與侷限

當前的戰場情報準備（IPB）過程面臨多項挑戰和侷限性，這些問題可能會對軍事決策的精準性和有效性產生負面影響。

1、資料收集與分析的時效性壓力

IPB過程涉及大量資訊的手動核實與處理，這一過程耗時較長。由於指揮官需要即時決策支援，時間緊迫經常導致分析僅能覆蓋核心部分，可能遺漏其他關鍵要素，從而可能加劇既有的認知偏見。

2、人員與資源限制

IPB團隊常常面臨人手不足和資源限制的問題，如資訊技術基礎設施薄弱、與外部系統的連接性差等。這些限制條件可能影響IPB的精準度和相關性，特別是在錯綜複雜的多域作戰環境中。

3、認知偏見的影響

在IPB過程中，人類分析師的主觀性和偏見可能會左右資訊的輸入、輸出及分析結果。例如，決策者可能過度依賴初步評估，而忽視新資訊的更新，導致“錨定效應”的出現。

4、操作環境的複雜性

現代戰場環境的複雜性增加了IPB過程的難度，傳統的人類判斷方法和手動資料處理已經難以應對即時全球事件的海量資料，這可能導致決策周期縮短，從而加劇資訊處理中的偏見和錯誤。

這些挑戰表明，當前的IPB過程亟需新的工具和方法，以提高資訊收集和分析的效率，減少認知偏見對決策的影響，確保軍事行動的成功。

4. AI與IPB的潛在結合點

AI（人工智慧）與IPB（戰場情報準備）的潛在結合點在於利用AI的技術能力來增強或改進IPB的各個環節。

1、巨量資料分析與模式識別

AI能夠分析來自各種來源的大量資料，包括圖像、社交媒體和其他開源情報，為IPB提供即時的情境感知。它可以識別模式、連接和異常事件，從而預判敵方行動。

2、提高分析效率

AI可以通過自動化處理和資料分析顯著提高IPB的工作效率，特別是在多域作戰中面對大量即時資料的情況下。AI可以幫助縮短決策周期，使指揮官能夠更快地做出響應。

3、人機協同

通過人機協同，AI可以在減輕認知偏見的同時，結合人類的判斷力，確保分析的客觀性和有效性。這種協同作用不僅提高了作戰模擬的精準性，還能最佳化資源分配，增強整體戰鬥力。

4、預測分析與異常檢測

AI具有利用歷史資料預測未來結果和識別異常模式的能力，這對威脅評估和戰術決策至關重要。通過這種方式，AI能夠支援IPB識別潛在的敵方行動方案，並協助制定更有效的對策。 (稻香湖下午茶)

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