近期，蘭德智庫發(fā)布了一篇題為“探索使用人工智能來減輕美國陸軍戰(zhàn)場(chǎng)情報(bào)準(zhǔn)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(bào)告，主要探討了如何利用人工智能（AI）來減輕美國陸軍戰(zhàn)場(chǎng)情報(bào)準(zhǔn)備過程中的潛在人為偏見。

今天，我們將繼續(xù)為大家分享第二部分內(nèi)容。

1、確認(rèn)偏誤（Confirmation Bias）

分析人員傾向于優(yōu)先尋找或解釋那些支持他們預(yù)先假設(shè)的信息，忽略或低估與假設(shè)相矛盾的證據(jù)。這種偏見可能導(dǎo)致對(duì)敵人行動(dòng)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(shí)，分析人員可能會(huì)過度依賴最初獲得的信息或他們的初步判斷，導(dǎo)致后續(xù)決策難以調(diào)整，即使有新信息出現(xiàn)。

3、可得性偏誤（Availability Bias）

分析人員往往會(huì)依據(jù)個(gè)人經(jīng)驗(yàn)或記憶中容易獲得的信息進(jìn)行分析，忽略其他重要信息。這可能導(dǎo)致對(duì)威脅的錯(cuò)誤評(píng)估，特別是在數(shù)據(jù)有限或信息來源不可靠的情況下。

4、群體思維（Groupthink）

當(dāng)IPB團(tuán)隊(duì)成員為了維持團(tuán)體一致性，傾向于忽視不同的意見或替代方案。這種現(xiàn)象可能導(dǎo)致決策質(zhì)量下降，并忽略潛在的威脅。

5、計(jì)劃謬誤（Planning Fallacy）

低估完成任務(wù)所需時(shí)間或資源的傾向，常常導(dǎo)致戰(zhàn)場(chǎng)準(zhǔn)備不足。這種偏見在制定和評(píng)估敵方行動(dòng)方案時(shí)尤其顯著。

1、朝鮮戰(zhàn)爭(zhēng)中的偏見

在朝鮮戰(zhàn)爭(zhēng)期間，美國在決策過程中受到多種認(rèn)知偏見的影響，導(dǎo)致了一系列戰(zhàn)術(shù)失誤和意外結(jié)果。

（1）幾個(gè)主要偏見及其影響：

——基本歸因錯(cuò)誤（Fundamental Attribution Error）：

表現(xiàn)：美國高估了蘇聯(lián)在區(qū)域內(nèi)的影響力，并低估了中國的反應(yīng)能力。

影響：美國決策者認(rèn)為蘇聯(lián)不會(huì)直接參與戰(zhàn)爭(zhēng)，因此在推進(jìn)到北緯38度線以北時(shí)，忽視了中國可能大規(guī)模介入的風(fēng)險(xiǎn)。

——確認(rèn)偏見（Confirmation Bias）：

表現(xiàn)：即使在面對(duì)中國軍隊(duì)大規(guī)模集結(jié)的情報(bào)時(shí)，美國依然堅(jiān)持認(rèn)為中國不會(huì)大規(guī)模介入。

影響：美國軍隊(duì)在戰(zhàn)術(shù)部署上未能及時(shí)調(diào)整，最終導(dǎo)致了大量人員傷亡和戰(zhàn)線后撤。

——可用性偏見（Availability Bias）：

表現(xiàn)：決策過程中高度依賴現(xiàn)有信息和過去經(jīng)驗(yàn)，而忽視了新的情報(bào)和潛在風(fēng)險(xiǎn)。

影響：這一偏見導(dǎo)致美國未能充分考慮朝鮮人民軍的靈活性和中國軍隊(duì)的介入策略，從而在戰(zhàn)場(chǎng)上被動(dòng)。

（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(fā)動(dòng)了仁川登陸行動(dòng)，出其不意地繞過朝鮮人民軍的防線，成功收復(fù)了首爾。

偏見影響：朝鮮人民軍未能預(yù)測(cè)這一登陸行動(dòng)，顯示出其在情報(bào)準(zhǔn)備過程中的偏見和低估敵方行動(dòng)的可能性。

——中國介入：

背景：當(dāng)美軍推進(jìn)到北緯38度線以北時(shí)，中國發(fā)動(dòng)了大規(guī)模進(jìn)攻，導(dǎo)致美軍大規(guī)模撤退。

偏見影響：美軍未能預(yù)見中國的大規(guī)模介入，顯示出其在情報(bào)評(píng)估中的基本歸因錯(cuò)誤和確認(rèn)偏見。

2、伊拉克戰(zhàn)爭(zhēng)中的確認(rèn)偏見

在2003年伊拉克戰(zhàn)爭(zhēng)期間，美國情報(bào)界和決策者在處理大規(guī)模殺傷性武器（WMD）情報(bào)時(shí)，存在明顯的確認(rèn)偏見，導(dǎo)致了錯(cuò)誤的軍事行動(dòng)。

（1）確認(rèn)偏見的表現(xiàn)

——情報(bào)篩選與解讀：

表現(xiàn)：在分析伊拉克是否擁有WMD時(shí)，美國情報(bào)人員傾向于選擇和解讀那些支持伊拉克擁有WMD的證據(jù)，而忽視或低估反對(duì)的證據(jù)。

具體案例：盡管有報(bào)告質(zhì)疑伊拉克擁有WMD的真實(shí)性，但這些報(bào)告往往被忽視或被認(rèn)為是不可信的。

——預(yù)期證實(shí)：

表現(xiàn)：情報(bào)分析師和決策者普遍認(rèn)為薩達(dá)姆·侯賽因會(huì)擁有并使用WMD，這一預(yù)期導(dǎo)致他們?cè)谇閳?bào)分析過程中更加傾向于證實(shí)這一觀點(diǎn)的信息。

具體案例：即使在缺乏確鑿證據(jù)的情況下，美國政府仍然堅(jiān)持認(rèn)為伊拉克擁有WMD，并以此為主要理由發(fā)動(dòng)了戰(zhàn)爭(zhēng)。

（2）確認(rèn)偏見的影響

——決策失誤：

影響：確認(rèn)偏見導(dǎo)致美國決策者堅(jiān)信伊拉克擁有WMD，從而決定進(jìn)行軍事干預(yù)。

具體案例：2003年3月，美國領(lǐng)導(dǎo)的聯(lián)軍入侵伊拉克，以消除所謂的WMD威脅，但戰(zhàn)爭(zhēng)結(jié)束后并未發(fā)現(xiàn)任何WMD。

——情報(bào)評(píng)估中的偏差：

影響：確認(rèn)偏見使得情報(bào)分析師對(duì)新的、反駁性的情報(bào)信息視而不見，導(dǎo)致情報(bào)評(píng)估的嚴(yán)重失誤。

具體案例：在戰(zhàn)爭(zhēng)進(jìn)行過程中，盡管不斷有新的信息質(zhì)疑WMD的存在，但這些信息未能有效改變?cè)械那閳?bào)評(píng)估和軍事策略。

——國際信譽(yù)受損：

影響：由于戰(zhàn)爭(zhēng)基于錯(cuò)誤情報(bào)，美國及其盟國的國際信譽(yù)受到了嚴(yán)重打擊，導(dǎo)致其在國際事務(wù)中的道德領(lǐng)導(dǎo)力和可信度下降。

具體案例：戰(zhàn)爭(zhēng)結(jié)束后，國際社會(huì)對(duì)美國發(fā)動(dòng)伊拉克戰(zhàn)爭(zhēng)的合法性和道德性提出了廣泛質(zhì)疑。

（一）AI如何識(shí)別和減輕偏見

人工智能（AI）可以通過多種方式識(shí)別和減輕偏見，這些方法涵蓋了數(shù)據(jù)處理、算法設(shè)計(jì)和人機(jī)協(xié)作等多個(gè)方面。

1、偏見識(shí)別

（1）數(shù)據(jù)處理中的偏見識(shí)別和減輕

——數(shù)據(jù)采樣偏見（Sampling Bias）：

表現(xiàn)：數(shù)據(jù)集中某些群體代表性不足，導(dǎo)致AI系統(tǒng)無法準(zhǔn)確地為這些群體做出預(yù)測(cè)。

影響：這種偏見可能導(dǎo)致某些群體的結(jié)果不準(zhǔn)確，從而在實(shí)際應(yīng)用中產(chǎn)生歧視性結(jié)果。

減輕方法：在數(shù)據(jù)采集過程中，確保數(shù)據(jù)集具有足夠的代表性，并使用重采樣技術(shù)調(diào)整數(shù)據(jù)分布。

——?dú)v史偏見（Historical Bias）：

表現(xiàn)：訓(xùn)練數(shù)據(jù)中包含的歷史歧視或不公平現(xiàn)象。

影響：AI模型可能會(huì)延續(xù)這些歷史偏見，導(dǎo)致不公正的結(jié)果。

減輕方法：在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，使用去偏算法和公平性檢驗(yàn)工具，以識(shí)別和糾正歷史偏見。

（2）算法設(shè)計(jì)中的偏見識(shí)別和減輕

——算法偏見（Algorithm Bias）：

表現(xiàn)：算法在訓(xùn)練過程中學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)中的偏見，導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果的不公平性。

影響：可能導(dǎo)致特定群體在預(yù)測(cè)中被系統(tǒng)性低估或高估。

減輕方法：在算法設(shè)計(jì)階段，使用公平性約束和正則化技術(shù)，確保模型在不同群體間的公平性。

——反饋偏見（Feedback Bias）：

表現(xiàn)：AI系統(tǒng)的反饋循環(huán)強(qiáng)化了現(xiàn)有的偏見，導(dǎo)致持續(xù)的不公正結(jié)果。

影響：長(zhǎng)期使用可能使得偏見被進(jìn)一步放大。

減輕方法：通過定期審查和調(diào)整反饋機(jī)制，確保系統(tǒng)能夠識(shí)別和糾正偏見。

（3）人機(jī)協(xié)作中的偏見識(shí)別和減輕

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

表現(xiàn)：缺乏透明度的AI決策過程使得偏見難以識(shí)別和糾正。

影響：決策者可能會(huì)盲目依賴AI結(jié)果，忽視潛在偏見。

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

——人機(jī)協(xié)作（Human-Machine Teaming）：

表現(xiàn)：單獨(dú)依賴人類或機(jī)器可能都無法完全避免偏見。

影響：混合偏見可能導(dǎo)致決策中的復(fù)雜問題。

減輕方法：結(jié)合人類和機(jī)器的優(yōu)點(diǎn)，通過協(xié)作決策來識(shí)別和減輕偏見。例如，讓人類審查AI的輸出結(jié)果，并提出改進(jìn)建議。

2、案例分析

背景：在醫(yī)療領(lǐng)域，AI常用于診斷患者疾病，但如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)偏向某些群體，可能導(dǎo)致其他群體的誤診。

偏見影響的表現(xiàn)：某些AI系統(tǒng)在診斷女性、黑人和低收入患者時(shí)準(zhǔn)確率較低，可能將這些患者分類為健康，盡管他們實(shí)際上有疾病。

解決方案：通過改進(jìn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性和代表性，增加對(duì)不同群體的準(zhǔn)確診斷。

通過實(shí)施這些方法，人工智能（AI）能夠高效地識(shí)別并減輕偏見，進(jìn)而提升決策過程的公平性與準(zhǔn)確性。

然而，這一目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)需要堅(jiān)持不懈的努力，涵蓋數(shù)據(jù)收集的全面性、算法設(shè)計(jì)的嚴(yán)謹(jǐn)性，以及人機(jī)協(xié)作機(jī)制的持續(xù)優(yōu)化。

（二）AI在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用

AI在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用包括預(yù)測(cè)分析和異常檢測(cè)、優(yōu)先級(jí)能力、決策系統(tǒng)優(yōu)化和實(shí)時(shí)態(tài)勢(shì)感知等方面，這些應(yīng)用在提高決策效率和準(zhǔn)確性上具有重要作用。

1、應(yīng)用領(lǐng)域

（1）預(yù)測(cè)分析和異常檢測(cè)

表現(xiàn)：AI能夠分析歷史數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)未來結(jié)果，并識(shí)別數(shù)據(jù)中的異常模式或異常值。

影響：這種能力在物流預(yù)測(cè)、致命性預(yù)測(cè)、監(jiān)視檢測(cè)和識(shí)別敵方異常行為方面具有重要作用。

（2）優(yōu)先級(jí)能力

表現(xiàn)：AI能夠根據(jù)用戶過去的行為和能力資料來優(yōu)先排序用戶體驗(yàn)和推薦結(jié)果。

影響：這有助于優(yōu)化決策系統(tǒng)、領(lǐng)域信息優(yōu)先級(jí)和數(shù)據(jù)互操作性。

（3）決策系統(tǒng)優(yōu)化

表現(xiàn)：AI可以創(chuàng)建能夠最大化戰(zhàn)場(chǎng)效用并最小化戰(zhàn)場(chǎng)信息不對(duì)稱的操作或領(lǐng)域信息流。

影響：通過優(yōu)化操作流程，提高決策效率和準(zhǔn)確性。

（4）實(shí)時(shí)態(tài)勢(shì)感知

表現(xiàn)：AI可以實(shí)時(shí)掃描衛(wèi)星圖像和其他情報(bào)、監(jiān)視和偵察（ISR）數(shù)據(jù)，以發(fā)現(xiàn)潛在目標(biāo)并幫助士兵決定優(yōu)先打擊哪些目標(biāo)。

影響：提高了決策速度和準(zhǔn)確性，顯著縮短了完成打擊鏈所需的時(shí)間。

2、案例分析

背景：Project Maven項(xiàng)目旨在使用AI自動(dòng)化處理、開發(fā)和分發(fā)大量監(jiān)視數(shù)據(jù)，以支持全球反恐戰(zhàn)爭(zhēng)。

偏見影響的表現(xiàn)：AI技術(shù)通過迅速部署早期版本的AI應(yīng)用程序，并構(gòu)建反饋機(jī)制，促使算法持續(xù)優(yōu)化以滿足用戶需求。

此舉顯著提高了軍事操作的速度與精確度，實(shí)現(xiàn)了時(shí)間的顯著節(jié)約和效率的大幅提升。

（三）AI與人類決策的協(xié)同作用

隨著科技的飛速發(fā)展，人工智能（AI）在多個(gè)協(xié)同領(lǐng)域展現(xiàn)出其無與倫比的優(yōu)勢(shì)，尤其是在數(shù)據(jù)處理與分析、偏見識(shí)別與減輕以及決策系統(tǒng)優(yōu)化方面，極大地促進(jìn)了決策過程的精確性與效率。

通過一系列創(chuàng)新性應(yīng)用，AI不僅在提升信息處理能力上展現(xiàn)出強(qiáng)大潛力，還在促進(jìn)決策公平性與準(zhǔn)確性方面發(fā)揮了關(guān)鍵作用。

以軍事情報(bào)準(zhǔn)備（IPB）為典型案例，AI與人類專家緊密協(xié)作，成功打破了傳統(tǒng)分析方式的局限，為戰(zhàn)場(chǎng)決策注入了新的活力與效率。

1、數(shù)據(jù)處理與分析

表現(xiàn)：AI能夠快速處理和分析大量數(shù)據(jù)，從中識(shí)別出模式和趨勢(shì)，為人類決策提供數(shù)據(jù)支持。

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

2、偏見識(shí)別與減輕

表現(xiàn)：AI可以利用算法識(shí)別和減輕人類決策中的認(rèn)知偏見，如確認(rèn)偏見、可用性偏見等。

影響：這有助于提高決策的公平性和準(zhǔn)確性，特別是在情報(bào)分析和軍事決策中。

3、決策系統(tǒng)優(yōu)化

表現(xiàn)：AI可以優(yōu)化決策系統(tǒng)，通過分析歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)信息，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(yīng)對(duì)變化的環(huán)境和突發(fā)事件。