智安護(hù)盾——軍事人工智能安全解碼（9）破解軍事人工智能“算法黑箱”：透明與安全能否兼得

2025年“迷彩視線”軍事科普號(hào)特別策劃：智安護(hù)盾——軍事人工智能安全解碼（9）破解軍事人工智能“算法黑箱”：透明與安全能否兼得

引言

隨著人工智能技術(shù)在軍事領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，如何確保其安全性和透明度成為了一個(gè)重要議題。本文將探討軍事人工智能中的“算法黑箱”問題，并分析透明與安全是否可以兼得。

一、什么是“算法黑箱”？

“算法黑箱”是指那些復(fù)雜且不透明的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，它們在處理數(shù)據(jù)時(shí)缺乏可解釋性。這些模型通常由大量參數(shù)組成，通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化，但人類難以理解其內(nèi)部工作機(jī)制。

二、軍事人工智能中的“算法黑箱”

在軍事領(lǐng)域，人工智能被用于目標(biāo)識(shí)別、決策支持、自動(dòng)化作戰(zhàn)等多個(gè)方面。然而，由于這些系統(tǒng)的高度復(fù)雜性和敏感性，“算法黑箱”問題尤為突出。例如，自主武器系統(tǒng)（LAWS）在沒有人工干預(yù)的情況下做出決策，但這些決策過程往往不透明，難以驗(yàn)證其正確性和安全性。

三、透明與安全的矛盾

透明性

透明性是指系統(tǒng)的行為和決策過程可以被理解和解釋。對(duì)于軍事人工智能來說，透明性有助于提高信任度，減少誤判和誤傷的風(fēng)險(xiǎn)。然而，完全的透明性可能會(huì)暴露系統(tǒng)的弱點(diǎn)，增加被攻擊的可能性。

安全性

安全性是指系統(tǒng)能夠抵御各種形式的攻擊，包括對(duì)抗性樣本攻擊、后門植入等。為了提高安全性，開發(fā)者通常會(huì)采用復(fù)雜的加密和混淆技術(shù)，但這往往會(huì)降低系統(tǒng)的透明性。

四、兼得透明與安全的方法

要實(shí)現(xiàn)透明與安全的兼得，可以考慮以下幾種方法：

1. 可解釋性AI

開發(fā)可解釋性AI模型，如LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）或SHAP（SHapley Additive exPlanations），這些模型能夠在保持一定性能的同時(shí)，提供對(duì)決策過程的解釋。

2. 安全多方計(jì)算

利用安全多方計(jì)算技術(shù)，可以在多個(gè)參與方之間分配計(jì)算任務(wù)，同時(shí)保證數(shù)據(jù)的隱私和安全。這樣即使某個(gè)參與方被攻破，也不會(huì)泄露整個(gè)系統(tǒng)的敏感信息。

3. 形式化驗(yàn)證

通過形式化驗(yàn)證技術(shù)，可以對(duì)AI模型進(jìn)行嚴(yán)格的數(shù)學(xué)證明，確保其行為符合預(yù)期。這種方法雖然耗時(shí)耗力，但在高安全性要求的場景下是可行的。

4. 混合專家系統(tǒng)

結(jié)合人類專家和AI系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn)，構(gòu)建混合專家系統(tǒng)。人類專家可以對(duì)AI的決策進(jìn)行監(jiān)督和糾正，從而提高系統(tǒng)的透明性和安全性。

結(jié)論

破解軍事人工智能中的“算法黑箱”問題，實(shí)現(xiàn)透明與安全兼得是一個(gè)復(fù)雜而艱巨的任務(wù)。通過采用可解釋性AI、安全多方計(jì)算、形式化驗(yàn)證和混合專家系統(tǒng)等方法，可以在不同程度上解決這個(gè)問題。然而，這需要跨學(xué)科的合作和持續(xù)的研究投入。

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作者：龍 瀛（中國航海學(xué)會(huì)；中國自動(dòng)化學(xué)會(huì)；昆明學(xué)院；云南軍事人工智能安全實(shí)驗(yàn)室）