蘭德報告：人工智慧與戰場決策（第二期）IPB中的認知偏見、實際應用及案例分析

2024/08/28

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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。

今天，我們將繼續為大家分享第二部分內容。

IPB過程中的認知偏見

常見的認知偏見類型及對IPB過程的影響

1、確認偏誤（Confirmation Bias）

分析人員傾向於優先尋找或解釋那些支援他們預先假設的資訊，忽略或低估與假設相矛盾的證據。這種偏見可能導致對敵人行動和意圖的誤判。

2、錨定偏誤（Anchoring Bias）

在不確定條件下形成看法時，分析人員可能會過度依賴最初獲得的資訊或他們的初步判斷，導致後續決策難以調整，即使有新資訊出現。

3、可得性偏誤（Availability Bias）

分析人員往往會依據個人經驗或記憶中容易獲得的資訊進行分析，忽略其他重要資訊。這可能導致對威脅的錯誤評估，特別是在資料有限或資訊來源不可靠的情況下。

4、群體思維（Groupthink）

當IPB團隊成員為了維持團體一致性，傾向於忽視不同的意見或替代方案。這種現象可能導致決策質量下降，並忽略潛在的威脅。

5、計畫謬誤（Planning Fallacy）

低估完成任務所需時間或資源的傾向，常常導致戰場準備不足。這種偏見在制定和評估敵方行動方案時尤其顯著。

案例分析

1、北韓戰爭中的偏見

在北韓戰爭期間，美國在決策過程中受到多種認知偏見的影響，導致了一系列戰術失誤和意外結果。

（1）幾個主要偏見及其影響：

——基本歸因錯誤（Fundamental Attribution Error）：

表現：美國高估了蘇聯在區域內的影響力，並低估了中國的反應能力。

影響：美國決策者認為蘇聯不會直接參與戰爭，因此在推進到北緯38度線以北時，忽視了中國可能大規模介入的風險。

——確認偏見（Confirmation Bias）：

表現：即使在面對中國軍隊大規模集結的情報時，美國依然堅持認為中國不會大規模介入。

影響：美國軍隊在戰術部署上未能及時調整，最終導致了大量人員傷亡和戰線後撤。

——可用性偏見（Availability Bias）：

表現：決策過程中高度依賴現有資訊和過去經驗，而忽視了新的情報和潛在風險。

影響：這一偏見導致美國未能充分考慮北韓人民軍的靈活性和中國軍隊的介入策略，從而在戰場上被動。

（2）具體事件分析

——仁川登陸：

背景：1950年9月，美國將軍麥克阿瑟發動了仁川登陸行動，出其不意地繞過北韓人民軍的防線，成功收復了首爾。

偏見影響：北韓人民軍未能預測這一登陸行動，顯示出其在情報準備過程中的偏見和低估敵方行動的可能性。

——中國介入：

背景：當美軍推進到北緯38度線以北時，中國發動了大規模進攻，導致美軍大規模撤退。

偏見影響：美軍未能預見中國的大規模介入，顯示出其在情報評估中的基本歸因錯誤和確認偏見。

2、伊拉克戰爭中的確認偏見

在2003年伊拉克戰爭期間，美國情報界和決策者在處理大規模殺傷性武器（WMD）情報時，存在明顯的確認偏見，導致了錯誤的軍事行動。

（1）確認偏見的表現

——情報篩選與解讀：

表現：在分析伊拉克是否擁有WMD時，美國情報人員傾向於選擇和解讀那些支援伊拉克擁有WMD的證據，而忽視或低估反對的證據。

具體案例：儘管有報告質疑伊拉克擁有WMD的真實性，但這些報告往往被忽視或被認為是不可信的。

——預期證實：

表現：情報分析師和決策者普遍認為薩達姆·侯賽因會擁有並使用WMD，這一預期導致他們在情報分析過程中更加傾向於證實這一觀點的資訊。

具體案例：即使在缺乏確鑿證據的情況下，美國政府仍然堅持認為伊拉克擁有WMD，並以此為主要理由發動了戰爭。

（2）確認偏見的影響

——決策失誤：

影響：確認偏見導致美國決策者堅信伊拉克擁有WMD，從而決定進行軍事幹預。

具體案例：2003年3月，美國領導的聯軍入侵伊拉克，以消除所謂的WMD威脅，但戰爭結束後並未發現任何WMD。

——情報評估中的偏差：

影響：確認偏見使得情報分析師對新的、反駁性的情報資訊視而不見，導致情報評估的嚴重失誤。

具體案例：在戰爭進行過程中，儘管不斷有新的資訊質疑WMD的存在，但這些資訊未能有效改變原有的情報評估和軍事策略。

——國際信譽受損：

影響：由於戰爭基於錯誤情報，美國及其盟國的國際信譽受到了嚴重打擊，導致其在國際事務中的道德領導力和可信度下降。

具體案例：戰爭結束後，國際社會對美國發動伊拉克戰爭的合法性和道德性提出了廣泛質疑。

AI減輕IPB偏見的潛力

（一）AI如何識別和減輕偏見

人工智慧（AI）可以通過多種方式識別和減輕偏見，這些方法涵蓋了資料處理、演算法設計和人機協作等多個方面。

1、偏見識別

（1）資料處理中的偏見識別和減輕

——資料採樣偏見（Sampling Bias）：

表現：資料集中某些群體代表性不足，導致AI系統無法精準地為這些群體做出預測。

影響：這種偏見可能導致某些群體的結果不精準，從而在實際應用中產生歧視性結果。

減輕方法：在資料採集過程中，確保資料集具有足夠的代表性，並使用重採樣技術調整資料分佈。

——歷史偏見（Historical Bias）：

表現：訓練資料中包含的歷史歧視或不公平現象。

影響：AI模型可能會延續這些歷史偏見，導致不公正的結果。

減輕方法：在資料預處理階段，使用去偏演算法和公平性檢驗工具，以識別和糾正歷史偏見。

（2）演算法設計中的偏見識別和減輕

——演算法偏見（Algorithm Bias）：

表現：演算法在訓練過程中學習到資料中的偏見，導致預測結果的不公平性。

影響：可能導致特定群體在預測中被系統性低估或高估。

減輕方法：在演算法設計階段，使用公平性約束和正則化技術，確保模型在不同群體間的公平性。

——反饋偏見（Feedback Bias）：

表現：AI系統的反饋循環強化了現有的偏見，導致持續的不公正結果。

影響：長期使用可能使得偏見被進一步放大。

減輕方法：通過定期審查和調整反饋機制，確保系統能夠識別和糾正偏見。

（3）人機協作中的偏見識別和減輕

——透明度與問責（Transparency and Accountability）：

表現：缺乏透明度的AI決策過程使得偏見難以識別和糾正。

影響：決策者可能會盲目依賴AI結果，忽視潛在偏見。

減輕方法：採用可解釋人工智慧（XAI）技術，提供AI決策的透明度和可解釋性，幫助人類理解和識別系統中的偏見。

——人機協作（Human-Machine Teaming）：

表現：單獨依賴人類或機器可能都無法完全避免偏見。

影響：混合偏見可能導致決策中的複雜問題。

減輕方法：結合人類和機器的優點，通過協作決策來識別和減輕偏見。例如，讓人類審查AI的輸出結果，並提出改進建議。

2、案例分析

背景：在醫療領域，AI常用於診斷患者疾病，但如果訓練資料偏向某些群體，可能導致其他群體的誤診。

偏見影響的表現：某些AI系統在診斷女性、黑人和低收入患者時精準率較低，可能將這些患者分類為健康，儘管他們實際上有疾病。

解決方案：通過改進訓練資料的多樣性和代表性，增加對不同群體的精準診斷。

通過實施這些方法，人工智慧（AI）能夠高效地識別並減輕偏見，進而提升決策過程的公平性與精準性。

然而，這一目標的實現需要堅持不懈的努力，涵蓋資料收集的全面性、演算法設計的嚴謹性，以及人機協作機制的持續最佳化。

（二）AI在即時資料分析中的應用

AI在即時資料分析中的應用包括預測分析和異常檢測、優先順序能力、決策系統最佳化和即時態勢感知等方面，這些應用在提高決策效率和精準性上具有重要作用。

1、應用領域

（1）預測分析和異常檢測

表現：AI能夠分析歷史資料來預測未來結果，並識別資料中的異常模式或異常值。

影響：這種能力在物流預測、致命性預測、監視檢測和識別敵方異常行為方面具有重要作用。

（2）優先順序能力

表現：AI能夠根據使用者過去的行為和能力資料來優先排序使用者體驗和推薦結果。

影響：這有助於最佳化決策系統、領域資訊優先順序和資料互操作性。

（3）決策系統最佳化

表現：AI可以建立能夠最大化戰場效用並最小化戰場資訊不對稱的操作或領域資訊流。

影響：通過最佳化操作流程，提高決策效率和精準性。

（4）即時態勢感知

表現：AI可以即時掃描衛星圖像和其他情報、監視和偵察（ISR）資料，以發現潛在目標並幫助士兵決定優先打擊哪些目標。

影響：提高了決策速度和精準性，顯著縮短了完成打擊鏈所需的時間。

2、案例分析

背景：Project Maven項目旨在使用AI自動化處理、開發和分發大量監視資料，以支援全球反恐戰爭。

偏見影響的表現：AI技術通過迅速部署早期版本的AI應用程式，並建構反饋機制，促使演算法持續最佳化以滿足使用者需求。

此舉顯著提高了軍事操作的速度與精確度，實現了時間的顯著節約和效率的大幅提升。

（三）AI與人類決策的協同作用

隨著科技的飛速發展，人工智慧（AI）在多個協同領域展現出其無與倫比的優勢，尤其是在資料處理與分析、偏見識別與減輕以及決策系統最佳化方面，極大地促進了決策過程的精確性與效率。

通過一系列創新性應用，AI不僅在提升資訊處理能力上展現出強大潛力，還在促進決策公平性與精準性方面發揮了關鍵作用。

以軍事情報準備（IPB）為典型案例，AI與人類專家緊密協作，成功打破了傳統分析方式的侷限，為戰場決策注入了新的活力與效率。

1、資料處理與分析

表現：AI能夠快速處理和分析大量資料，從中識別出模式和趨勢，為人類決策提供資料支援。

影響：通過這種方式，AI能夠幫助決策者更快、更準確地做出決策，減少人為錯誤。

2、偏見識別與減輕

表現：AI可以利用演算法識別和減輕人類決策中的認知偏見，如確認偏見、可用性偏見等。

影響：這有助於提高決策的公平性和精準性，特別是在情報分析和軍事決策中。

3、決策系統最佳化

表現：AI可以最佳化決策系統，通過分析歷史資料和即時資訊，提供多種決策方案供人類選擇。

影響：這使得決策過程更加靈活和高效，能夠迅速應對變化的環境和突發事件。

一未完待續一 (稻香湖下午茶)