Atlantic Council：現代の軍隊はどのようにAIを活用しているか

こんにちは、丸山満彦です。

Atlantic Council [wikipedia] が、「現代の軍隊はどのようにAIを活用しているか」という文書を公表していますね。。。

AIは人間の生活を豊かにする道具なので、それをどのように活用するかが重要なわけなのですが、人間に近い能力のある道具なので、その利用に迷いが生じるのかもしれませんが、道具と割り切れば、わりと単純な話かもしれません。要は、最後は人間が責任をもってうまく使うということだと思います。。。

Human Machine Teaming; HTMは、人間とともにAIや自律システムを採用することで、人間、機会、相互作用、インターフェースからなるもののようです。。。

● Atlantic Council

・2023.08.14 How modern militaries are leveraging AI

目次的...

How modern militaries are leveraging AI	現代の軍隊はどのようにAIを活用しているか
The importance of human-machine teaming and key insights	人間と機械のチーミングの重要性と重要な洞察
Applications of human-machine teaming	ヒューマン・マシン・チーミングの応用
Demonstrating advantage through use cases	ユースケースを通じて優位性を示す
Pathways to HMT adoption at scale and pace	スケールとペースを伴ったHMT導入への道筋
Summary of recommendations and conclusion	提言のまとめと結論
Acknowledgements	謝辞
About the authors	著者について

著者が伝えたいこと...

Key takeaways	要点
Looking through the lens of three military applications for HMT, the authors arrive at the following conclusions.	HMTの3つの軍事的応用例を通して、著者らは次のような結論に達した。
・HMT has the potential to change warfare and solve key operational challenges: AI and HMT could potentially transform conflict and noncombat operations by increasing situational awareness, improving decision-making, extending the range and lethality of human operators, and gaining and maintaining advantage across the multi-domain fight. HMT can also drive efficiencies in many supporting functions such as logistics, sustainment, and back-office administration, reducing the costs and timelines of these processes and freeing up humans to carry out higher-value tasks within these mission areas.	・HMTは戦争を変え、作戦上の重要な課題を解決する可能性がある： AIとHMTは、状況認識を高め、意思決定を改善し、人間のオペレーターの射程距離と致死性を拡大し、マルチドメインな戦いにおいて優位性を獲得・維持することで、紛争や非戦闘作戦を変革する可能性がある。HMTはまた、兵站、維持、後方事務など多くの支援機能の効率化を促進し、これらのプロセスにかかるコストとスケジュールを削減し、これらの任務分野でより価値の高い業務を遂行するために人間を解放することができる。
・DOD must expand its definitions for HMT: Definitions of HMT should be expanded to include the breadth of human interactions with autonomous uncrewed systems and AI agents, including those that have no physical form (e.g., decision support software). Extending the definition beyond interactions between humans and robots allows DOD to realize the wide-ranging use cases for HMT—ranging from the use of lethal weapon systems and drone swarms in high-intensity warfare to leveraging algorithms to fuse data and realize virtual connections in the information domain.	・DODはHMTの定義を拡大しなければならない。HMTの定義は、物理的な形を持たないもの（意思決定支援ソフトウェアなど）を含め、自律型無人システムやAIエージェントと人間の相互作用の幅を含むように拡大すべきである。HMTの定義を人間とロボットの相互作用だけでなく、高強度戦争における殺傷力のある武器システムやドローン群の使用から、情報領域におけるデータの融合や仮想的な接続を実現するアルゴリズムの活用まで、DODはHMTの幅広いユースケースを実現することができる。
・HMT development and employment must prioritize human-centric teaming: AI development is moving at an impressive pace, driving potential leaps ahead in machine capability and placing a premium on ensuring the safety, reliability, and trustworthiness of AI agents. As much attention must be dedicated to developing the competencies, comfort levels, and trust of human operators to effectively exploit the value of HMT and ensure humans stay at the center of human-machine teams.	・HMTの開発と採用は、人間中心のチーム編成を優先しなければならない： AIの開発は目覚ましいスピードで進んでおり、機械能力を飛躍的に向上させる可能性がある。また、AIエージェントの安全性、信頼性、信用性を確保することが重要視されている。HMTの価値を効果的に活用し、人間が人間-機械チームの中心にいることを確実にするためには、人間のオペレーターの能力、快適さ、信頼の育成に同じぐらい注意を払わなければならない。
・DOD must move from the conceptual to the practical: HMT as a concept is gaining momentum within some elements of the DOD enterprise. Still, advocates for increased AI and HMT adoption stress the need to move the conversation from the conceptual to the practical—transitioning capability development into the real-time testing and employment of HMT capabilities, as has been demonstrated by the Navy’s experimentation with AI through Task Force 59—to better articulate and demonstrate the operational advantages HMT can deliver.	・DODは概念的なものから実用的なものへと移行しなければならない。概念としてのHMTは、DODエンタープライズの一部の要素で勢いを増している。しかし、AIとHMTの採用拡大を提唱する人々は、HMTがもたらす作戦上の利点をより明確にし、実証するために、概念的な話から実用的な話へと移行する必要性を強調している。HMTの能力開発は、タスクフォース59を通じた海軍のAI実験によって実証されているように、リアルタイムのテストと採用へと移行する。
・Experimentation is crucial to building trust: Iterative, real-world experimentation in which humans develop new operational concepts, test the limits of their machine teammates, and better understand their breaking points, strengths, and weaknesses of machines in a range of environments will play a key role in speeding HMT adoption. This awareness is also essential to human operators as they develop the trust in their AI teammates required to effectively capitalize on the potential of HMT.	・信頼構築には実験が不可欠である： 人間が新たな作戦コンセプトを開発し、機械のチームメイトの限界をテストし、さまざまな環境における機械の限界点、長所、短所をよりよく理解するための反復的な実世界実験は、HMTの採用を加速させる上で重要な役割を果たす。この認識は、HMTの可能性を効果的に活用するために必要なAIチームメイトとの信頼関係を構築する人間のオペレーターにとっても不可欠である。
・DOD must address bureaucratic challenges to AI adoption: DOD’s risk-averse culture and siloed bureaucracy is slowing acquisition, experimentation, and adoption of HMT concepts and capabilities. Increasing the agility and flexibility of the acquisition process for HMT capabilities, iterative experimentation, incentives to take on risks, and digital literacy across the force are necessary to overcome these adoption challenges.	・国防総省は、AI 導入に対する官僚的な課題に取り組まなければならない： DOD のリスク回避文化や縦割り官僚主義が、HMT のコンセプトや能力の獲得、実験、採用を遅らせている。HMT 能力の獲得プロセスの機敏性と柔軟性を高め、反復的な実験を行い、リスクを取るインセンティブを与え、部隊全体のデジタルリテラシーを高めることが、こうした導入の課題を克服するために必要である。

Human Machine Teamingの定義と構成要素（人、機会、相互作用、インターフェース）...

Definitions and components of HMT	HMTの定義と構成要素
HMT refers to the employment of AI and autonomous systems alongside human decision-makers, analysts, operators, and watchkeepers. HMT combines the capabilities of intelligent humans and machines in concert to achieve a military outcome. At its core, HMT is a relationship with four equally important elements:	HMTとは、人間の意思決定者、分析者、オペレーター、監視員とともにAIや自律システムを採用することを指す。HMTは、軍事的成果を達成するために、知的な人間と機械の能力を協調させて組み合わせる。HMTの核心は、4つの同様に重要な要素を持つ関係である：
Human(s): An operator (or operators) that provides inputs for and tests machines, as well as leverages their outputs;	人間： 人間：機械にインプットを提供し、テストし、そのアウトプットを活用するオペレーター；
Machine(s): Ranging from an AI and machine learning (ML) algorithm to a drone swarm, the machine holds a degree of agency to make determinations and supports a specified mission; and	機械：AIや機械学習（ML）アルゴリズムからドローンの群れに至るまで、機械は決定を下し、指定されたミッションをサポートするある程度の権限を持つ。
Interaction(s): The way in which the human(s) and machine(s) interface to meet a shared mission.	相互作用：人間と機械が、共有されたミッションを達成するためにどのようにインターフェースをとるか。
Interface(s): The mechanisms and displays through which humans interact with machines.	インターフェース： 人間が機械と相互作用するための仕組みや表示。

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● まるちゃんの情報セキュリティ気まぐれ日記

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