人工智慧與國家安全：AI生態系統+15國AI戰略
2018年11月，美國國際戰略研究中心（CSIS）釋出重磅AI報告《Artificial Intelligence and National Security, The Importance of the AI Ecosystem》（《人工智慧與國家安全，AI生態系統的重要性》）本研究介紹了人工智慧領域發展現狀以及管理和應用人工智慧的關鍵因素，促進人工智慧成功融入國家安全應用的關鍵步驟。現由學術plus編譯其中重點資料與結論，僅供參考。文章版權歸原機構/作者所有，觀點不代表本機構立場。
作者：Lindsey R. Sheppard，國際安全計劃助理研究員；Andrew Philip Hunter國防工業倡議小組主任和國際安全方案高階研究員
釋出日期：2018年11月5日
編譯：學術plus 計巨集亮，譚惠文
原載：https://www.csis.org
人工智慧（AI）具有影響全球經濟和軍事競爭的潛力。然而，在各國投資和研究AI的巨大熱情中，忽略了 人工智慧生態系統的重要性，然而這才決定了AI是否成功應用的關鍵。
人工智慧生態系統 包括以下4個重要組成：
①熟練的勞動力和知識淵博的管理；
②獲取、處理和利用資料的數字功能；
③安全和可靠的技術基礎；
④人工智慧蓬勃發展所需的投資環境和政策框架。
報告目錄
1. 摘要丨簡介
2. 人工智慧應用的概念框架
為什麼是現在？機器學習的進展丨理解人工智慧的框架丨人機組合框架
3. 人工智慧投資
AI的商業投資丨美國政府對人工智慧的投資丨加速人工智慧生態系統的投資
4. 人工智慧的應用
商業部門的採用者丨國家安全採納者丨國家安全中人工智慧採用的障礙和促成因素丨人工智慧生態系統中的公共和私人實體丨勞動力和組織
5. 人工智慧的管理
管理水平丨在戰略層面管理人工智慧丨美國人工智慧政策方法丨責任，問責制和模範透明度丨智慧財產權丨在操作和戰術層面管理AI 丨保護和確保資料和演算法
6. 世界範圍內的人工智慧
俄羅斯聯邦丨中華人民共和國丨法國丨德國丨英國丨以色列丨沙烏地阿拉伯丨愛沙尼亞丨日本丨阿聯酋（阿聯酋）丨韓國丨印度丨澳大利亞丨巴基斯坦丨國際組織，夥伴關係，規範丨不同發展策略的內涵丨在人工智慧中創造優勢丨先行者的價值丨對美國的影響
7. 結束語丨主要調查結果和建議摘要
8. 附錄A
國防部指令3000.09，武器系統自治丨國防部指令5000.02，國防採辦系統的運作丨國防部指令5000.75，業務系統要求和獲取丨2017年外國投資風險評估現代化法案（H.R.4311）丨從根本上理解2017年人工智慧法案的可用性和現實演變（S. 2217）丨美國國家標準與技術研究院（NIST）風險管理框架（RMF）
9. 關於專案總監和主要作者
人工智慧應用的概念框架
機器學習的進展丨理解人工智慧的框架丨人機組合框架
從學術角度來說，人工智慧是一個研究領域，其中包括各種鬆散連線的學科，涵蓋知識抽象，學習策略，推理領域和推理機制等主題。 而本報告將對AI理解的重點放在未來五到十年對國家政策制定者以及人工智慧的國防和商業實施者具有重要意義的問題上。在這裡對人工智慧領域簡單地分為六個子學科領域：
- 機器學習以適應新環境，檢測和推斷模式;
- 自然語言處理，以實現特定語言的成功溝通;
- 用於儲存機器知道和接收的資訊的知識表示;
- 自動推理使用儲存的資訊回答問題並得出新的結論;
- 感知物體的計算機視覺;
- 機器人操縱物體並四處移動。
人工智慧可以大大提升任務的“價值鏈”。此外，人工智慧系統在人機組合中扮演更重要的角色，並將團隊合作的人文元素帶入一個新的維度與高度。人工智慧能力和人力資源相結合，可以實現實體之間的互動。人機團隊越來越有能力將更多的機器與團隊整合。
人工智慧投資
AI的商業投資丨美國政府對人工智慧的投資丨加速人工智慧生態系統的投資
對於大多數兩用技術而言，在過去四十年政府投資並不是那麼重要，而在關鍵的二十年中，私營部門反而在研發中佔據了更大的份額。同樣的，在AI開發中也沿襲了這一模式。然而，為了支援人工智慧生態系統的健康均衡，美國政府必須確定政府投資在哪些方面發揮著私營部門投資無法履行的關鍵作用。尤其是那些對國家安全至關重要的AI技術開發方面，以及能夠提升國家安全能力的AI生態系統。
政府對人工智慧的投資包括眾多計劃、預算和舉措，其中一些明確側重於人工智慧，而另一些側重人工智慧和其他軍事能力，如網路技術和計算能力。 所有這些投資都構成了生態系統的一部分，使得實施人工智慧成為一種強有力的國家安全能力。因此，美國政府對人工智慧的投資狀況至關重要。
以下總結了Govini報告中 聯邦政府對人工智慧、大資料和雲技術的支出。 該報告將相關的國防部支出分為三個主要部分：學習和情報，高階計算和人工智慧系統，從2013財年到2017財年共計約17.6億美元。下面列舉的是2017財年的支出以及與2013財年的比較。 （注意：資料不包括2018年9月DARPA宣佈計劃在未來五年內通過各種相關技術對人工智慧進行20億美元的投資。）
- 學習與智慧/Learning and Intelligence
深度學習支出增加9.4％至1.583億美元
機器學習下降3.5％至1.544億美元
自然語言處理下降4.7％至3800萬美元
資料探勘下降26.6％至2290萬美元
- 高階計算/ Advanced Computing
超級計算增長16.1％至3.56億美元
神經形態工程增加了21％，達到1.269億美元
量子計算增長9.3％至6850萬美元
- AI系統/ AI Systems
Computer Vision增長11.2％至3.994億美元
虛擬現實下降4％至3.866億美元
虛擬代理商下降6.1％至5670萬美元
人工智慧的管理
管理水平丨在戰略層面管理人工智慧丨美國人工智慧政策方法丨責任，問責制和模範透明度丨智慧財產權丨在操作和戰術層面管理AI 丨保護和確保資料和演算法
戰略層面管理AI主要是政府或社會性質的。 它包括正式的政策和指導，道德準則和規範，法律和監管框架，驗證和確認標準（V＆V）和操作測試和評估（T＆E），培訓和理論，以及策略，技術和程式（TPP）。
人工智慧的操作使用需要採用監管方法來制定標準和指南。國家安全，醫療保健和金融部門都使用敏感和相關的資訊。在濫用隱私和敏感資訊的人工智慧應用領域，戰略層面的指導是必要的。例如物聯網安全和麵部識別技術，醫療裝置，邊境安全，玩具和汽車等等。
AI的戰略級管理並不意味著從頭開始：許多現有軟體，資訊保安和網路風險管理政策和指導可以有效地將AI納入國家安全解決方案。該技術本身與現有硬體和軟體整合，一個簡單的例子就是在現有計算機，網路和資料集上部署基於機器學習的分析平臺。
在運營和戰術層面管理AI可以解決組織及其員工如何有效使用AI技術的問題。雖然戰略層面的指導可以設定條件，需求和優先順序，但運營和戰術層面必須提供部署和管理技術解決方案的要素。此外，有必要構建雲端計算架構，減少資料障礙，提供逼真和準確的培訓資料，以及構建將主題專業知識與資料科學專業知識相結合的 跨職能團隊。 不管這種組織是高度結構化，還是相對平穩的，可以確定的是其中的四種角色：個人貢獻者，一線管理者，中間或二線經理以及高階領導者。
世界範圍內的人工智慧
俄羅斯聯邦丨中華人民共和國丨法國丨德國丨英國丨以色列丨沙烏地阿拉伯丨愛沙尼亞丨日本丨阿聯酋丨韓國丨印度丨澳大利亞丨巴基斯坦丨國際組織，夥伴關係，規範丨不同方法的含義丨在人工智慧中創造優勢丨先行者的價值丨對美國的影響
在大國競爭的背景下，AI關注焦點主要集中在中美兩國。但人工智慧的國際市場在參與者數量、投資金額和型別以及AI學科的重點領域各不相同。 因此在這裡需要全面地考察。
2018年，全球人工智慧和機器人國防工業的價值達到392.2億美元。預計複合年增長率（CAGR）為5.04％， 預計到2027年市場價值將達到610億美元。 市場預測將此估值和增長歸因於來自美國，俄羅斯和以色列等國家的新系統投資以及沙烏地阿拉伯，印度，日本和韓國等國家採購系統。 根據市場預測，按比例最高的支出和市場份額份額如下：
- 機器人技術（主要是由於持續採購）;
- 計算機視覺;
- 自然語言處理;
- 語音識別;
- 社交媒體分析，多代理系統以及知識表示和推理。
值得注意的是，市場預測並未將機器學習特別確定為團隊可用材料的增長或投資領域。雖然多個國家的多家公司同時開發人工智慧，但並非所有人都在開發人工智慧。這些國家如何處理包括道德，民主原則，基本個人權利，國家角色以及戰爭法協議在內的問題和解決方案，具有各自文化立場方面的考慮。
1 俄羅斯聯邦
在2017年的一次演講中，俄羅斯總統普京表示，人工智慧是人類的未來，無論誰成為這一領域的領導者，都將成為世界的統治者。俄羅斯最近的人工智慧計劃旨在2030年時實現30％的軍事力量的遠端控制以及全自動化的機器人平臺，但涉及致命武力時人類仍將參與決策。
俄羅斯軍事專家記錄了對巡航導彈，無人駕駛水下航行器，無人駕駛地面車輛，電子戰和網路安全（特別是區塊鏈）等領域的興趣。他們還計劃建立一個所謂的“目標庫”（“library of goals”），以幫助武器系統進行目標識別和導航指導。
俄羅斯也一直在積極地為人工智慧的採用和發展創造途徑。 Era是一個創新技術城市 ，於9月開建，預計到2020年將成為一個佔地50英畝的城市。同時還建立了 高階研究基金會（Foundation for Advanced Studies） ，類似於DARPA的政府組織。
然而，部分專家質疑俄羅斯是否真的能夠實現其目標。理由是：其技術行業已經缺乏複雜性，2017年宣佈的國防研究資金減少了7％，2018年和2019年預計分別減少3.2％和4.8％。 投資資金的潛在不足可能會限制俄羅斯挑戰全球人工智慧領導力的能力， 但俄羅斯的投資可能仍足以支援那些與國家安全密切相關的應用。儘管缺乏投資資金，俄羅斯也可能在圍繞人工智慧生態系統的許多組織和非技術問題上取得進展。
2 中華人民共和國
中國認為資訊就是權力，權力應由國家控制。在中國，商業公司，大學研究實驗室，軍隊和中央政府通常會密切合作。因此，中國政府可以非常直接地指導人工智慧的發展。很多時候，中國會優先進行技術的投入使用，而後才發現其中隱私保護的問題。這一點在採用他們的醫療保健系統，自動駕駛汽車，交通管理和支付認證的面部識別方面是顯而易見的。在國防工業中應用AI時，中國專注於網路安全，社會治理（面部識別和監視），巡航導彈和無人系統。然而，國防和民用應用之間的界限非常模糊。
中國的目標是到2030年成為人工智慧的世界領導者，並培育一個價值約1500億美元的國內人工智慧產業，雖然中國政府並沒有承諾直接投資1500億美元，並且鑑於中國的經濟結構，很難明確劃分政府資金和公司投資，但可以表明的是，其核心市場價值可以達到1500億美元。
中國對AI人才的需求絕不僅僅侷限於“熟練的研究人員”。並且從事AI的程式設計師和專門研究研究人員數量都是分短缺。因此，中國人民解放軍國防科技大學增設了 智慧科學研究所 ，清華大學將民用和軍用研發聯合在一個專門從事 軍事情報的先進實驗室 ，李開復在北京大學開啟AI/機器學習計劃等等。除此之外，許多美國大學在上海等地區的影響力越來越大，由於政府的政策支援，許多外國大學都搬到了中國，帶來了更多的教育機會。
中國還於 2017年7月20日釋出了人工智慧發展計劃 ；其中包含中國向AI投資1500億美元的計劃。中國的戰略目標和時間表如下（轉換為美元）：
2020
- 人工智慧的整體技術和應用將與全球先進水平保持同步
- 培養世界領先的人工智慧骨幹企業
- “由於相關行業的規模，人工智慧的核心產業規模將超過1500億人民幣（約217億美元），超過1萬億人民幣（約1500億美元）。”
2025
- 人工智慧基礎理論取得重大突破，使一些技術和應用達到世界領先水平，人工智慧成為中國產業升級和經濟轉型的主要推動力
- “人工智慧核心產業規模將超過4000億人民幣（約合580億美元），相關產業規模將超過5萬億人民幣（約合7,260億美元）。”
2030
- 中國將成為世界首要的人工智慧創新中心，在智慧經濟和智慧社會應用方面取得明顯成效，為成為創新型國家和經濟強國奠定重要基礎
- “人工智慧核心產業規模將超過1萬億人民幣（約1500億美元），相關產業規模超過10萬億人民幣（約1.5萬億美元）。”
中國公司是人工智慧開發的重要參與者。百度，阿里巴巴和騰訊統稱為BAT，是中國積極投資國內外的大型科技企業。關於“中國人工智慧狀況”的CBInsights簡報量化了BAT支援的44％的股權交易從2014年到2018年流向美國的公司。另有46％的公司留在中國境內，其中8％流向以色列，3%流向加拿大。
此外，政府宣佈第一波開放式人工智慧平臺將依靠百度用於自動駕駛汽車，阿里巴巴用於支援智慧城市的雲服務，以及騰訊用於醫療保健。中國也在海外投資作為政府。 DIU於2018年1月的一項研究顯示， 自2010年以來，中國對美國人工智慧公司的投資增加，從2010年的150萬美元增加到2016年的3.536億美元。 此外，中國科技公司在爭奪第三市場國家的市場份額時正在採用不同的策略。中國企業集團正在購買當地企業的股份，並將其進行系統整合。
3 法國
法國承諾五年內提供超過18.5億美元資金，以推動該國在人工智慧的研究。馬克龍總統在2018年初宣佈了一項新的國家戰略，以趕上人工智慧的世界領導者，即中國和美國，並使法國成為自己的領導者。
這筆資金將有助於執行新戰略，特別是在 醫療保健和自動駕駛汽車領域 。 法國認識到要達到其AI戰略目標，關鍵在於吸引外國人才，並讓法國研究人員“走出去”。 同時，部分法國公司也令人矚目，如大資料公司Saagie，該公司已經使用AI為金融和保險行業的公司提供了一個大資料分析平臺。
4 德國
在AI發展上，德國政府主張與其他國家進行密切合作。例如，德國希望將資料中心與法國聯絡起來，並建立雙邊研究計劃。通過公司層面的合作或投資，私營部門也在進行合作。在美國之後， 德國成為中國公司投資於汽車和機器人等先進技術領域的第二大投資目的地。 德國汽車供應商Continental AG與中國百度合作，共同開發自動駕駛汽車技術。中國電氣裝置製造商美的於2016年收購了德國機器人制造商KUKA。
5 英國
英國已同意與法國在包括人工智慧在內的若干研究領域進行合作。旨在共同努力提高人工智慧能力，以改善數字服務並培養未來在該領域工作的人才。英國公司也一直在利用人工智慧及其在私營部門的應用。例如，Streetbees和Peak等公司通過利用人工智慧解決方案來滿足消費者智慧和業務分析的私人需求，取得了成功。
6 以色列
以色列正與日本、美國等國家的軍用無人機進行合作。鑑於日本將重點放在使用無人系統進行安全保障，日本和以色列已宣佈聯合研究 無人監視系統 。美國和以色列在軍用無人機方面的合作具有新的重要性，因為美國在其“國家防務授權法”中有一節涉及兩國之間為打擊無人機系統而進行的合作。 以色列還獨立開發了用於軍事用途的無人機， 例如以色列航空航天工業公司（IAI）製造的Harop遊蕩彈藥和以色列國防軍為在加沙邊境巡邏而部署的全自動UGV。 這些無人系統有助於實現無人團隊的建立或開發後續其他無人應用。
7 沙烏地阿拉伯
沙烏地阿拉伯對人工智慧的潛力抱有雄心壯志，在2030年願景中計劃建設一座城市： NEOM，將是一座未來主義的人工智慧城市。 並計劃投資5000億美元以實現該專案。 同時，沙烏地阿拉伯也表示有興趣將AI用於軍事目的，特別是在UGV，自治和機器人領域。 2016年，該國同意購買由成都飛機工業集團製造製造的中國翼龍無人機（Wing Loong）。沙烏地阿拉伯甚至已經授予漢森機器人公司的“索菲亞”公民身份， 這是各國尋求定義人工智慧和機器人技術規範和標準的第一個國家。
8 愛沙尼亞
愛沙尼亞一直站在 數字政府的最前沿 ，以便在制定規範，應對威脅和保護資料方面提高其效率並響應社會需求。從運輸到資訊保安，繼續改進和擴充套件其電子服務的能力， 現在正在尋找將人工智慧納入其改善電子政務舉措的方法。 愛沙尼亞的私營部門也對人工智慧的軍事用途做出了重大貢獻。位於Esto-nia塔林的Milrem Robotics公司已經建造了 世界上第一臺完全模組化的混合無人駕駛地面車輛（UGV），即履帶式混合模組化步兵系統（THeMIS）。
9 日本
日本通過在AI和機器人領域進行更密切的雙邊合作來 提高其防禦能力 。 2018年，印度政府宣佈將尋求與日本政府在人工智慧和機器人技術方面進行更密切的雙邊合作，以共同開發 無人駕駛地面車輛（UGV） 。日本還表示有興趣在2016年與以色列進行聯合無人機研究。日本對人工智慧的投資主要由私營部門負責。 2018年的日本預算為人工智慧分配了7.2億美元，而日本的私營部門預計將貢獻約54億美元。
10 阿聯酋
阿聯酋政府於2017年釋出了第一個國家人工智慧戰略。 到2025年阿聯酋人工智慧市場預計將達到500億美元，到時，人工智慧將成為他們的“新石油”。 阿聯酋航空的目標是使海灣國家成為該地區和世界人工智慧投資的領導者。該戰略旨在通過納入人工智慧解決方案來改善多個行業，包括交通，醫療保健，空間，能源，教育和技術。 阿聯酋正在成為投資無人系統的樞紐， 也有多個國家表達了對無人駕駛地面車輛的熱情，包括上面提到的愛沙尼亞THe-MIS系統。
11 韓國
韓國長期以來一直是世界技術領先者。 2018年韓國宣佈計劃在五年內投入20億美元用於在國防，生命科學和公共安全領域應用人工智慧解決方案。 該計劃還包括呼籲在未來 五年內培訓5,000名AI專家 。雖然先進，韓國也經歷了一些爭議。韓國高等科學技術研究院（KAIST）因人工智慧和國防計劃對“殺手機器人”的擔憂而面臨國際強烈反對。但是，私營部門的發展仍在繼續。總部位於韓國的XBRAIN因其基於雲的機器學習助手而獲得認可，該助理可幫助開發人員和科學家構建和部署機器學習模型。
12 印度
印度在2018年為其“數字印度”計劃撥款4.77億美元，這是政府“推動人工智慧，機器學習，3D列印和其他技術”的重要舉措。該計劃不僅限於治理和服務，還延伸到軍事部門。 2010年，印度軍方提出50％軍事行動都要使用智慧系統的目標，2013年，印度防衛研究與發展組織（印度相當於DARPA）也在開發高水平的機器人智力。
13 澳大利亞
澳大利亞政府積極發展人工智慧和機器學習能力，以改善該國若干部門的業務創新，包括農業，醫療保健，能源，採礦和網路安全。為此，在其2018-2019年度提出了 四年2990萬美元的預算 。私營部門方面，悉尼Hyper Anna公司在為金融服務提供AI解決方案，以完善供應鏈的管理，或是開發其他應用。
14 巴基斯坦
巴基斯坦計劃在三年內投入330萬美元用於人工智慧。該專案將由Paki-stani高等教育委員會進行，並選定六所大學主辦。與其他國家使用人工智慧相比，巴基斯坦政府希望 解決其財政赤字問題，以提高工業部門，戰爭和監視能力。
15 國際組織
隱私標準和遵守戰爭法是國際人道主義關於道德規範和規範的討論的核心。
聯合國擁有自己的人工智慧和機器人專案，由聯合國區域間犯罪和司法研究所（UNICRI）於2015年成立。2016年，聯合國宣佈成立人工智慧和機器人中心。新辦公室的目標是監控人工智慧和機器人技術的發展，以增加對這些技術的風險和收益的理解，並允許成員國更好地協調和分享有關該主題的資訊。
歐盟（EU）於2018年4月推出了一項新計劃，呼籲成員國將重點放在研究和工業等歐洲優勢上，以提高AI能力。 加拿大 也在起草負責任的人工智慧的想法。 “蒙特利爾責任人工智慧宣言”的最終版本預計將於2018年底釋出。旨在彙集利益相關者，討論有關人工智慧的道德和社會責任發展的前進方向。
北約和五眼資訊共享協議等國防和安全聯盟提供了可支援AI應用的資料共享和共性環境。 美國 有一個獨特的地位，即能夠通過建立人工智慧技術的夥伴關係和聯盟來利用其技術領先地位，並通過首先使用共同資料和共同平臺確定合作伙伴的優先順序來制定指導應用的規範和政策。為了最大限度地發揮人工智慧對美國國家安全的利益，美國應該在道德和規範的談話中起帶頭作用，因為致命自主武器和人工智慧已經是AI發展的重要議題。
不同發展策略的內涵
投資於人工智慧的國家的多樣性以及他們所追求的許多重點和專業領域表明，雖然對人工智慧的興趣相對一致，但對於人工智慧所產生的優勢的理解卻存在很大差異。
價值觀的差異，如生命和隱私的價值，可能會導致各國不同的進步，也不會以同樣的方式限制其發展和實施人工智慧。在某些方面，對安全、隱私和可靠性問題的關注較少會使得AI以非常快的速度推進，從而在速度上佔有優勢。但相應地，這些國家可能會從這些決策中產生長期成本，從而使全球商業市場競爭變得更加困難。
道德和價值觀通常反映在技術發展的法律中，但是當涉及到AI時，則恰恰相反。在美國，人工智慧技術應用的發展速度，已經超過了標準、立法和監管程式的建立速度。在中國，也已經成功地大規模部署了面部識別技術，但其生物識別資料的隱私成本則來自其公民。以中國的CloudWalk Technology為例（一個位於廣州的初創企業），已在辛巴威部署了大規模的面部識別計劃。
如何有效控制和監督AI的發展？
政府如何使用人工智慧來鞏固和集中社會控制？
這將決定一項技術長期的優勢或劣勢。
隨著人工智慧越來越普及，必須考慮隱私和偏見因素，才能獲得強大的技術能力。這也是在建立人工智慧隱私和安全的國際規範過程中，眾多國家和組織共同的努力方向。
在人工智慧中創造優勢
世界各國其他國家將如何在人工智慧中創造比較優勢？
鑑於人工智慧的民主化以及開原始碼和演算法的可用性，初始AI實現的主要障礙來自構建強大的AI生態系統。 比較優勢不僅可以獲得資料，還可以獲得AI生態系統的其他元素，包括數字能力和有能力的AI工作人員。
各個國家的AI生態系統將以不同的優勢和劣勢開始。 比如中國，人口規模大、資料集中能力強，其相對優勢在於能夠獲得大量資料。 AI也可能擾亂行動並改變戰術層面的優勢；例子包括生物識別跟蹤，廣泛監控，或英國無處不在的面部識別技術，導致俄羅斯特工在Skripal中毒案件中被定罪。另外， 處理能力最大化的速度 也可以產生很大的優勢。然而，這些比較優勢可能會因人工智慧生態系統中的其他弱點而受到破壞。因此，持久的優勢足可以全面加強整個人工智慧生態系統的能力。
在許多方面，矽谷是成功的AI生態系統的最好原型。在這裡，公司可以隨時獲得技術熟練的勞動力，投資資本，大量資料，強大的網路，廉價的計算能力以及經驗豐富的技術管理人員。矽谷說明了一個強大的人工智慧生態系統如何通過資金，人才和貿易條件的組合在一個地理位置創造持久的優勢。雖然想要複製這些因素並不簡單，但也並非絕無可能，中國深圳已經在模仿這種模式，並被稱為中國的矽谷。
先行者的價值
“人工智慧的第一個臺階就是要 建立健全的人工智慧生態系統 。”
AI的先發優勢限制了其在軍事能力中應用的的範圍和規模。而要獲得先發優勢，則取決於幾個因素：部署AI的部門，部署的規模和廣度以及行動的時間表。
尤其在 網路安全或防禦等領域 ，人類可能無法迅速做出反應，此時，首先將人工智慧應用於這些領域的國家，就會有巨大的優勢。同樣，在電子戰領域也是類似的，因為跳頻發射的複雜性意味著攻擊和防禦必須不斷地跨越頻譜。在網路安全中，人工智慧技術可以與殭屍網路（bot nets）一起使用來攻擊並打垮防禦。
而美國和中國的科技巨頭都在競相爭奪AI的先機，並掀起人工智慧的投資風潮。這些科技巨頭同時也在收購有前途和具有創新性的小型公司，並利用他們獲得海量客戶資料的訪問許可權。其中大型的公司完全可能在組織內建立一個完整的AI生態系統。對於這些公司而言，確保他們在人工智慧生態系統中具有範圍和規模，以便能夠在不依賴競爭對手的情況下進行AI創新，也為投資和發展提供強大的動力。
對美國的影響
美國潛在的競爭對手國家紛紛制定AI投資策略。雖然美國在矽谷在人工智慧生態系統中具有優勢，但如果沒有大量的投資和研究，這種優勢也將不復存在。另一方面，美國的合作伙伴和盟友正在進行大量投資，這將非常有利於美國。此外，由於人工智慧極有可能使軍事和經濟產生質的飛躍，因此對於具有技術能力的每個國家來說，都是一個重點領域。
雖然矽谷擁有強大的人工智慧生態系統，但是並無法在美國政府內部進行復制，特別是在國家安全和情報機構內。然而 只有 美國政府 擁有強大的人工智慧生態系統， 國防部 才能將 AI能力迅速轉化為軍用 。 此時，速度是關鍵。
檢視完整英文原文：https://www.csis.org/analysis/artificial-intelligence-and-national-security-importance-ai-ecosystem
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