核心概念
미래 전쟁에서는 지휘관과 통제 요원들이 복잡하고 불확실한 상황에서 점점 더 짧은 시간 내에 의사결정을 내려야 할 것이다. 이를 위해 인간 지능과 인공지능의 통합은 적응성과 효율성을 보장하는 지휘 통제 운용 프로세스를 혁신할 수 있다.
要約
이 논문은 미래 지휘 통제 운용을 위한 확장 가능한 대화형 기계 학습(SIML) 기술 개발의 필요성을 제안한다.
- 복잡하고 동적인 상황에서 계획을 수립하기 위한 인간-AI 상호작용 알고리즘 개발
- 역할, 구성, 신뢰도 최적화를 통한 회복력 있는 인간-AI 팀 구축
- 다양한 운용 환경에 적용 가능한 알고리즘과 인간-AI 팀 확장
이를 통해 SIML 기반 시스템은 미래 지휘 통제 운용 프로세스를 혁신하여 빠르게 변화하는 작전 환경에서 적응성과 효율성을 높일 수 있다.
統計
"미래 전쟁에서는 지휘관과 통제 요원들이 점점 더 짧은 시간 내에 의사결정을 내려야 할 것이다."
"분산, 고립, 이동 중인 지휘소, 부대, 자율 무기 체계들이 제한된 통신 환경에서도 통일된 노력을 유지해야 한다."
"AI 기반 지휘 통제 계획은 축적된 데이터와 대화형 인간 피드백을 바탕으로 지속적으로 적응할 수 있어야 한다."
引用
"미래 전쟁에서는 지휘관과 통제 요원들이 복잡하고 불확실한 상황에서 점점 더 짧은 시간 내에 의사결정을 내려야 할 것이다."
"분산, 고립, 이동 중인 지휘소, 부대, 자율 무기 체계들이 제한된 통신 환경에서도 통일된 노력을 유지해야 한다."
"AI 기반 지휘 통제 계획은 축적된 데이터와 대화형 인간 피드백을 바탕으로 지속적으로 적응할 수 있어야 한다."