智安护盾——军事人工智能安全解码（9）破解军事人工智能“算法黑箱”：透明与安全能否兼得-

2025年“迷彩视线”军事科普号特别策划：智安护盾——军事人工智能安全解码（9）破解军事人工智能“算法黑箱”：透明与安全能否兼得

引言

随着人工智能技术在军事领域的广泛应用，如何确保其安全性和透明度成为了一个重要议题。本文将探讨军事人工智能中的“算法黑箱”问题，并分析透明与安全是否可以兼得。

一、什么是“算法黑箱”？

“算法黑箱”是指那些复杂且不透明的机器学习模型，它们在处理数据时缺乏可解释性。这些模型通常由大量参数组成，通过训练数据进行优化，但人类难以理解其内部工作机制。

二、军事人工智能中的“算法黑箱”

在军事领域，人工智能被用于目标识别、决策支持、自动化作战等多个方面。然而，由于这些系统的高度复杂性和敏感性，“算法黑箱”问题尤为突出。例如，自主武器系统（LAWS）在没有人工干预的情况下做出决策，但这些决策过程往往不透明，难以验证其正确性和安全性。

三、透明与安全的矛盾

透明性

透明性是指系统的行为和决策过程可以被理解和解释。对于军事人工智能来说，透明性有助于提高信任度，减少误判和误伤的风险。然而，完全的透明性可能会暴露系统的弱点，增加被攻击的可能性。

安全性

安全性是指系统能够抵御各种形式的攻击，包括对抗性样本攻击、后门植入等。为了提高安全性，开发者通常会采用复杂的加密和混淆技术，但这往往会降低系统的透明性。

四、兼得透明与安全的方法

要实现透明与安全的兼得，可以考虑以下几种方法：

1. 可解释性AI

开发可解释性AI模型，如LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）或SHAP（SHapley Additive exPlanations），这些模型能够在保持一定性能的同时，提供对决策过程的解释。

2. 安全多方计算

利用安全多方计算技术，可以在多个参与方之间分配计算任务，同时保证数据的隐私和安全。这样即使某个参与方被攻破，也不会泄露整个系统的敏感信息。

3. 形式化验证

通过形式化验证技术，可以对AI模型进行严格的数学证明，确保其行为符合预期。这种方法虽然耗时耗力，但在高安全性要求的场景下是可行的。

4. 混合专家系统

结合人类专家和AI系统的优点，构建混合专家系统。人类专家可以对AI的决策进行监督和纠正，从而提高系统的透明性和安全性。

结论

破解军事人工智能中的“算法黑箱”问题，实现透明与安全兼得是一个复杂而艰巨的任务。通过采用可解释性AI、安全多方计算、形式化验证和混合专家系统等方法，可以在不同程度上解决这个问题。然而，这需要跨学科的合作和持续的研究投入。

参考文献

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Lundell, S., Lee, J., & Liang, P. (2018). Safe and Sound Differentially Private Learning with Multikey FHE. arXiv preprint arXiv:1802.08909.
Papernot, N., McDaniel, P., Wu, X., Jha, S., Swami, A., & Narayanaswamy, A. (2016). Practical Black-Box Attacks against Machine Learning. arXiv preprint arXiv:1602.02697. 注释：本文图片来源于互联网。

作者：龙瀛（中国航海学会；中国自动化学会；昆明学院；云南军事人工智能安全实验室）