アルゴリズム戦の将来 第1部：断片化された開発　(warontherocks.com)、次いでアルゴリズム戦の将来 第2部：野生のガチョウを追いかける　(warontherocks.com)に続き、THE FUTURE OF ALGORITHMIC WARFARE（アルゴリズム戦の将来）の第3部を掲載する。第1部は、時代遅れの官僚主義の鉄の檻の中では、新しいガジェットは死んでしまうという趣旨の内容であった。第2部では軍事専門職（military profession）に関する内容である。古い考え方の重力から逃れる唯一の方法は、新しい思考（new thinking）を取り入れることであると説き、議論を積み重ねることと、コンセプトやドクトリンへ落とし込みそれを普及させ取組みの重要性を述べていた。第3部では、新たな技術を取り込むことは、解決していかなければならないことが多くあることは想像に難くない。そのためには、仮説に基づく多くの実験やウォーゲームなどが必要となると述べている。（軍治）

アルゴリズム戦の将来 第3部：停滞：THE FUTURE OF ALGORITHMIC WARFARE PART III: STAGNATION

BENJAMIN JENSEN, CHRISTOPHER WHYTE, AND SCOTT CUOMO

ベンジャミン・ジェンセン（Benjamin Jensen）博士（Ph.D.）は、米海兵隊大学先進用兵学部戦略研究教授、戦略国際問題研究所（Center for Strategic and International Studies）将来戦争・ゲーム・戦略担当上級研究員。米陸軍予備役将校。

クリストファー・ホワイト（Christopher Whyte）博士は、ヴァージニア・コモンウェルス大学で国土安全保障と緊急事態の即応性の助教授。

スコット・クオモ（Scott Cuomo）米海兵隊大佐（博士）は現在、米国防総省政策担当次官室の米海兵隊上級顧問を務めている。彼は、米海兵隊ストラテジスト・プログラムに参加し、人工知能に関する国家安全保障委員会の米海兵隊代表を務める傍ら、これらのエッセイの共著に協力した。

AUGUST 28, 2023

編集部注：以下は著者らの近刊「戦争における情報: 軍事的革新、会戦ネットワーク、および人工知能の将来（Information in War: Military Innovation, Battle Networks, and the Future of Artificial Intelligence）」からの抜粋である。

米軍全体に人工知能/機械学習（AI/ML）システムを普及させようとする現在の競争が完全に失敗した場合、どのようなことになるのだろうか？米国の軍事専門職（military profession）は、技術的決定論と、新しいガジェットが古い問題を解決してくれるという信念に、祝福されることも呪われることもある。このような考え方は、オフセット（offsets）に関する概念や、現代の戦争では精密さが量に対抗できるという信念に浸透している。

以下のシナリオは一種のプレモルテム（premortem）^※1であり、読者に、技術革新が前進と同時に後退し、不均等な世界を想像してもらうためのものである。このレッド・チーム（red team）の技法は、失敗を防ぐ方法として、失敗がどのように現れるかを説明するためのものである。この分析は、「War on the Rocks」が以前に発表したシナリオに基づくもので、破綻した官僚制度と、人工知能/機械学習（AI/ML）が戦争の性質（character of war）にどのような影響を与えるかについての共通理解を作ることの失敗を探求したものである。

※1　起こりうる失敗とその可能性を事前に予測するリスクマネジメントのこと（引用：https://ejje.weblio.jp/content/premortem）

これらのシナリオはすべて、我々の最近の著書「戦争における情報:軍事変革、戦闘ネットワーク、および人工知能の将来（Information in War: Military Innovation, Battle Networks, and the Future of Artificial Intelligence）」から引用したものである。この本の中で我々は、情報技術の採用に関する様々な歴史的事例を用いて、人工知能/機械学習（AI/ML）に対する最新の関心の波に対して米軍がどのように反応するかを想像している。これらの異なる歴史に基づき、我々は地平線上に異なる将来があると見ており、人々、官僚制、知識ネットワークがどのような新技術とどのように衝突するかについて、慎重さとより強固な対話を求めている。

以下のシナリオでは、将来は暗い。戦争に関する古い考えと産業時代の官僚主義が結びつき、どんな新技術も永続的な優位性を生み出す範囲を制限する。人工知能/機械学習（AI/ML）は、意志のぶつかり合いの祭壇で犠牲になった、もうひとつの偽りの約束となる。米国防官僚は、新技術が利用できるにもかかわらず、適応しようともがき、戦争についての永続的な考えに逆戻りする。馬上の男はノスタルジックなまま、過去の会戦の夢に耽り、戦争の将来に適応できないままである。

この別の将来では、米軍は戦争に関する古い考えやレガシーな官僚主義の重力から決して逃れられない。人工知能/機械学習（AI/ML）に関する現在の熱狂の波にもかかわらず、このような将来が訪れる可能性はゼロではない。たしかに、各軍種は新たな会戦ネットワーク（battle networks）の開発にしのぎを削っているが、それがどの程度まで新たなドクトリンや闘いの編成になるかはまだ不透明だ。

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時は2040年。統合参謀本部議長はセキュリティ・ドローンに護衛され、デジタル・パーソナル・アシスタントが毎日のニュースを読み上げながら、改装されたアンティーク・スポーツカーで米国防総省へ向かう。交通量は通常よりも多かった。それは、北バージニアをエッチングする白と灰色の大理石、コンクリート、鉄骨の建物のぼやけた迷路に桜の花が色を添える美しい春の朝だった。

彼のようなドライバーの多くは、制限付きの自動運転モードをオンにすることで時速50マイルの退屈な体験をするのではなく、朝の通勤を楽しんで自分で運転することを選択した。彼は車を運転することを好んだが、機械に読み上げてもらい、役立つと思われる情報をカタログ化し、オフィスに車を停めるときに答えてほしい質問を参謀に強調表示させた。実を言うと、とにかく彼はあまり読書が好きではなかった。

老将軍は個人秘書のチェスティをアンティークのデビル・ドッグのような声に仕立てていた。アルゴリズムは古い音声ファイルをスクラップし、第二次世界大戦の時代特有のメタファーまで調整した。それは、ソフトウェアが皆の世界との関わりを仲介する、楽しくも些細な方法のもうひとつの例だった。チェスティは唸りながら見出しを読み上げた。

「米空軍大将、人間の管制官とパイロットをよりよく一体化する必要性を理由に、自動空域エージェントをテストする群実験を中止」

チェスティは見出しにこう付け加えた。「今日、我々は将軍を、ひどい手紙を書く能力に基づいて決めている。あんな奴らに戦争の準備はさせられないよ」

「新しい報告書：中国のAI駆動型シミュレーターはソーシャル・メディアのスクレイピングに頼って米軍の意思決定を複製し、初期のテストではドクトリンの苦戦を超えた」

チェスティは見出しにこう付け加えた。「完全武装した米海兵隊連隊が行きたいところに行くのを止められるほど、世界には中国共産党員はいない」

「米陸軍軍医総監は、悪いカップルのカウンセリングを提供するデジタル医師サービスに重大な欠陥があるとして、結婚カウンセリングのために心理学者とソーシャル・ワーカーの追加を要請」

チェスティは見出しにこう付け加えた。”米海兵隊が妻を持つことを望んだら、妻が与えられるだろう”。

将軍はチェスティに対し、米軍全体にわたるAI一体化（AI integration）の状況について議会委員会によるコメントを制限し、概要を提供するよう求めた。彼はトゥエンティナイン・パームズでの歩兵訓練演習で中隊長を務めて以来、これらの報告書を検討することを余儀なくされていた。彼は、これらの退屈な実験の多くのうちの最初のことを思い出した。

その日は特に暑い夏の日で、中隊は壊れやすいタブレット、安いドローン、あらゆる種類の奇妙なアンテナを組み合わせて5日間現場で作戦していた。彼の米海兵隊員たちは汚れて疲れていたが、タクティカルでシックなズボンに日焼け止めと中隊のロゴが刻まれたポロシャツを着た科学者や業界の担当者たちは、最新のAIギズモが何であれ、なぜ動かないのかと尋ね続けていた。彼らが話すとき、彼はいつも「スパルタ人はわかっていない」という含みがあると感じていた。

若い大尉だった彼は、このような実験に参加しなければならないのは金がかかっているからだと思い込んでいた。米海兵隊は、カモの金をもらって砂漠でクレイジーなことを試すくらいなら、変わるつもりはなかったのだ。この実験では笑い話も生まれた。

上等兵が、安全な哨戒基地の周囲で敵の動きを探知するためにデザインされた自動歩哨に、顔の前に亀の甲羅を置いて忍び寄ったことを思い出した。機械は彼を絶滅危惧種とみなし、すべての歩哨を撤退させるメッセージを送った。いつもこうだった。当時、将軍たちは魔法の説明を受けたが、下士官たちは真実を見た。

最新の報告書は、5G接続、新しいチップ・デザイン、より優れたアルゴリズムにより、民間企業ではデータと分析の最適化が進んでいるにもかかわらず、軍の変革については懸念が残っていることを示唆した。報告書は、各軍種の100人以上の戦闘指導者にインタビューを行った。匿名とはいえ、彼は彼らを知っていたし、少なくとも彼らが戦争についてどう考えているかも知っていた。ロボットは自分たちで勝手にやればいい。

彼のキャリアでは、長年にわたる対反乱作戦やグレー・ゾーン戦役（gray zone campaigns）のために、多くの将校が技術が戦争をどれほど変えることができるのかと疑心暗鬼になっていた。下級将校として、彼らはとらえどころのない敵を狩る戦闘を初めて経験し、交戦規則や谷や村に消えていくような集団によって火力が制限されることを知った。同じ将校たちが、より大きな編隊を指揮するようになり、まるで2020年代が1980年代か、もっと悪いことに1930年代であるかのように、指導者たちが大国間紛争の福音を説くのを聞いた。

彼らは航行の自由のためのパトロール（freedom of navigation patrols）を計画し、戦争計画を更新し、時間と距離の要因と任務編成を、どんな精巧な新能力よりも重要なものとみなすことを学んだ。彼らは航空機のコックピットや米海軍艦艇の操舵席に留まるために闘い、その速さにもかかわらず、いかなる機械も主人と指揮官、そして人間の判断の本質に取って代わることはできないという見解を支持した。

戦争大学では、伝統、指揮・統制、歴史的事例に関する哲学的な長文を書き、過去は、伝説が連隊、集団、船団を指揮し、断固とした敵に打ち勝った場所であり、ほとんど後世のものであると考えた。

この運動にはリーダーがいなかった。長年にわたって、Slack、WhatsApp、Signalの批判記事や「War on the Rocks」の記事に一体化された。ある時点で、民間の作家はこの運動を「クラウゼヴィッツ的な第3の波」と名付けた。このグループは技術の利点を認識していたが、軍隊の構成に関する難しい決定や新しいコンセプトのテストを避け、戦争を永続的な人間の闘争として見ることを好んだ。

このような場では、チャールズ・クルラック（Charles Krulak）将軍とアル・グレイ（Al Gray）将軍の話題が好まれた。数え切れないほどの戦時大学の論文が、彼らの遺産を再検討し、さらには再話し、諸兵科連合のルネッサンスと小部隊の戦術と意思決定の重要性を正当化するために過去を歪曲した。こうした議論は調達の決定にも波及し、歴史的に分隊の人数が戦闘車両のデザイン・パラメーターを定義し、コックピットに人間が乗る必要性がコストの高騰を招いた。

そのキャリアの中で、会長はこのグループの端っこにいたことを覚えている。彼は、壮大な考えと薄っぺらな経歴を持つ、たいていはミレニアル世代の民間人が新政権に任命され、技術的な変革を迫られるのを見ていた。これらの民間人は、古いやり方は時代遅れであり、20世紀の戦いの遺物だと呼んだ。

彼は、この運動がソーシャル・メディアや議会でのささやきを駆使して、古くからの伝統や戦争に関する人間の基本的真理に挑戦する新参者の範囲を制限し、反撃するのを見ていた。白髪ひげと定年退職者のネットワークが反乱を助長した。

彼は、最新の議会委員会報告書でこれらの戦いを目の当たりにした。ビジネス・リーダー、LinkedInのチャラ男、ベルトウェイの盗賊の一団が、商用AIアプリケーションの一体化において軍が再び遅れている理由を説明した。彼らは何もわかっていなかった。彼らは、あらゆるアルゴリズムの訓練を歪めるデータの共有にまつわるレガシーな契約や法的なお役所仕事を見ていなかったのだ。

彼らは、戦場の帯域幅が、民間人の尻を日陰の仮想現実の世界に難なく消失させるセンサーのネットワークほど高速ではないことを理解していなかった。彼らは、AIの画像認識ソフトを訓練するために、あらゆる角度から、あらゆる天候の下で敵車両の写真を撮るという絶え間ないインテリジェンスの必要性を理解していなかった。彼らは、戦争が消費者の購買習慣のような単純なパターンには還元できないことを理解できなかった初心者だった。

老将軍は、自分が今、クラウゼヴィッツ的な第三の波によって定義された保守派（old guard）の一員であることを知っていた。彼は、次の下級将校たちが同じ厳しい真実を発見し、オタクたちを寄せ付けないだろうと信じていた。オタクたちは、諸兵科連合を理解せず、闘いの部隊を創設するために何が必要かを理解せず、そして何よりも殺人を理解しなかった。彼らは決してそうならないだろう。

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ホイッグの歴史に根ざした、過去を現在への進歩と見なす願望を超えて、歴史的事例をざっと見てみると、今日の米国の政策立案者が上記のようなシナリオを防ぐ必要がある理由がわかる。レーダーを使った初期の実験から、無人航空機による監視・攻撃能力の世界的ネットワークの開発まで、成功例よりも失敗例の方が多い。

イギリスやチェーン・ホーム早期警戒レーダー網のようなレーダーの成功事例がある一方で、戦間期には世界の主要国間で、死亡光線（death rays）に関する中途半端な考えが幅広く存在していた。2001年以降、米国が新世代の無人攻撃機や偵察機の実戦配備で成功を収めたにもかかわらず、無人機の前史には、人間の取組みによる会戦という永続的なイメージを打ち破ることができなかった、あまり報道されていない豊かな歴史があった。

しかし、過去がプロローグである必要はない。今この瞬間は、人工知能/機械学習（AI/ML）能力を広く受け入れ、ボトムアップ実験の新時代を切り開くことが求められている。DELTA COPのような取組み（initiatives）を通じてウクライナ社会がボトムアップで狭い人工知能/機械学習（AI/ML）能力を構築する方法を示したように、米軍はグローバル情報支配演習（Global Information Dominance Exercise）のような現在の実験を加速させるべきである。

また、テキサス州オースティンの米陸軍将来コマンド（Army’s Futures Command）と一体化された米海兵隊コーディングの取組み（Marine coding effort）のように、戦いを再構築する軍種レベルの取組み（service-level initiatives）も増えている。この取組みはすでに、艦隊と統合軍の海上領域認識「要件」を満たすために商業レーダー感知能力を最大限に活用することを可能にする貴重なアルゴリズムを生み出している。

持続的な変化を実現するためには、このような取組み（service-level initiatives）の中心は計画策定にあり、軍隊が馬に乗った人間を、より大規模で細分化された意思決定ネットワークの一部としてどのように捉え直すかにある。人間の判断力、創造力、そしてモデルから生み出される視点のバランスを理解することが、21世紀の作戦術にとって不可欠であることが証明されるだろう。

とはいえ、データと精神をどのように融合させれば戦争に最適かを理解するには、さまざまなシステムの組み合わせを試す大胆な実験やウォーゲームが必要だ。将来は、まだ始まったばかりなのだ。人工知能/機械学習（AI/ML）愛好家であれ懐疑論者であれ、すべての軍事専門家（military professional）、そして関心を持つ市民は、その一員となるべきである。