2024年1月，美国兰德公司发布《了解人工智能对作战人员的局限性》系列报告，该系列报告共分为5卷，其研究动因是美国空军对人工智能 (AI) 增强作战各个方面的潜力越来越重视，因此兰德公司研究人员选取了四种特定的作战应用场景，如：网络安全、预测性维护、兵棋推演、和任务规划等4方面来开展研究，揭示了在不同场景下人工智能的局限性。
附：《了解人工智能对作战人员的局限性》5卷报告下载
第1卷：概述。总结了人工智能在网络安全、预测性维护、兵棋推演和任务规划四种应用场景的研究成果，并给出相关建议。
第2卷：网络安全数据的分布偏差。本卷阐述了两种常见网络安全任务：利用人工智能系统探测网络入侵和识别恶意软件。同时，深入分析数据分布偏差对上述任务产生的影响。
第3卷：预测性维护。空军战备备件包储备应确保支持30天的作战所需，避免储备过多导致费用过高，储备不足则影响任务完成。因此量化备件储备至关重要。本卷针对战备备件包储备的问题，研究了如何利用人工智能进行零件故障分析，并开发测试机器学习模型，旨在实现最优库存。
第4卷：兵棋推演。2010年代，人工智能取得突飞猛进的发展，因此人们尝试将其应用于兵棋推演。有观点认为，人工智能可能会提升兵棋推演效率，并有望解决全新问题。本卷评估了人工智能用于兵棋推演的局限性，以及未来应用潜力。
第5卷：任务规划。本卷目的旨在探索人工智能如何改进传统的任务规划，尤其是路线规划方面。
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