美軍在伊拉克、阿富汗、敘利亞等地的「反恐戰爭」中大量部署無人機,裝載攝影機每天24小時進行偵測監控。無人機錄下的海量影片,起初靠分析員死盯螢幕尋找目標,避險與打擊效果遠遠不如預期。
對此,2017年4月,美國國防部成立了「演算法作戰跨功能小組」(Algorithmic Warfare Cross-Functional Team),核心的「Project Maven」(梅文計劃)由陸戰隊上校庫克(Drew Cukor)帶領。
最初目標是透過演算法處理偵蒐影像,協助分析人員判讀其中出現的物件。2017年12月首次試點部署,幾年後已能自動在實時動態影像中,自動標註出演算法推斷的車輛、人員、建築等物件類型。
資深記者曼森(Katrina Manson)將多年來追蹤該計劃,出版成同名書籍《Project Maven》,該書是以梅文計劃核心人物庫克上校為主軸,勾勒出官僚體系運作中,一個小團隊如何抓牢問題、尋求解方,讓AI一步步被導入美軍戰場決策流程。
在這十多年間,媒體、業界乃至課堂都充斥跳躍式的科幻想像,無視科技要嵌入作業情境時的重重障礙。造出各式各樣的神話,實作卻處處碰壁。梅文計劃做出成績,是它從清楚的問題出發,一路試探派得上用場的技術,而不是個為科技而科技、為AI而AI的專案。
梅文計劃的問題意識非常明確:美軍淹沒在影像數據中,需要自動化工具。從此出發,計劃一路都循著可定義(情報流程瓶頸)、可量化(辨識精準度、決策速度)的脈絡前進。
數據決定成敗
也因為問題明確,所以計劃領導者在發展過程中,想方設法直接融入作業場景,圍繞著使用者的實際操作去建立回饋。一方面因具體解決一線人員痛點而降低科技導入時的阻力,另一方面透過計劃直接鑲入場景,讓發展過程可以見招拆招、快速迭代。科技是加速器,對於欲解決問題的明確掌握才是方向盤。
很多組織在對AI懷抱無限憧憬之際,忽略了重中之重的關鍵前提:高品質的數據。梅文計劃初期發展目標,在於辨識高空無人機監測影像裡的車輛與人員。但幾萬呎的高度距離、戰區沙塵暴、熱氣流折射、夜間低光源等等因素,導致影像的高雜訊與低品質。
過程中的「髒數據」,導致演算判讀結果錯誤百出。後來能堪用乃至有用,梅文計劃的經驗是:沒有高品質的數據、強大的算法與算力,就只是各種人為錯誤的催化劑與放大器。
另外,書中也提及當美軍試圖將計劃的成果轉移到南海或東亞島鏈時,發現系統幾乎失效。原來在沙漠地區高空偵測時合用的數據貼標,移到亞太地區的茂密叢林與蔚藍海洋的背景就失效,必須就地重新調整。
數據清整耗時費力,且是強調現地現物本事的手工活。組織領導者漠視這些事實對成敗的關鍵影響性,便是各場景中AI屢見失敗的主要原因之一。
對於各種組織而言,企圖導入技術的變革,成敗核心其實是人,是領導與管理,而不是技術問題。
庫克上校在應對美軍一線戰場上的硝煙之前,先直面組織內的懷疑與派閥,帶領一個對機器學習認知薄弱的邊緣團隊,在充滿政治地雷的五角大廈裡爭取支持與資源,向外串聯技術供應商。
他帶著創業精神,應對軍種內鬥、地盤爭奪、矽谷合作端的價值衝突、社會輿論與民意機關的懷疑等挑戰,讓讀者窺見五角大廈重重官僚體制中容許創新的有限空間與難得機緣。
很難想像台灣公部門,尤其軍方體制內,能有像庫克這樣升不了將軍的上校,在各種緊箍咒下還能成就大事。但在民間部門,組織領導者應能體會:想藉由科技牽引轉型提升,技術總買得到;創業精神和組織內硝煙的排解,卻萬金難求。
跟台灣有什麼關聯?
這本書自頭至尾一直提到台灣。10年前梅文計劃開始構想之際,除了當時對中東反恐的需求迫切外,美軍高層想像的未來應用場景,就是戰雲密布的台海。
在中國軍武能量不斷提升之際,一旦台海有事,美軍必須要能在極短時間內,辨識鎖定大範圍戰場上數量龐大的陸海空動態目標,快速支援戰術與戰略面的決策。對台海情勢的預判需求,因此可說是美軍AI發展的加速器。
放眼西太平洋,美軍逐步以其為基礎串接各種感測器,部署為全軍聯合作戰網路的情報與決策中樞。配合台海這史上未見的複雜戰場,近年大力推動低成本、可消耗、具備AI自主能力的無人系統,為台海衝突做準備,可見美軍對於台海的高度關切與緊張。
(雜誌原標題為:美軍上校十年革命 把AI變戰力/責任編輯:趙珮妤)
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