2018年11月16日，国际关系学院国际战略与安全研究中心及社会科学文献出版社共同发布了《国际安全蓝皮书：中国国际安全研究报告（2018）》。

　　蓝皮书指出，作为一项革命性技术，人工智能对政治、军事、经济、社会的影响将最终作用于一国的国家安全。与商业领域一样，人工智能在国家安全领域拥有巨大的应用潜力，能够显著提升国家机器和社会治理的能力和效率，降低政府运行成本，实现一些原先无法达到的效果。随着该技术的不断发展，将会有更多技术潜力和商业领域应用的案例可以移植到国家安全领域。

　　在军事安全领域，人工智能将成为重要的国防基础性技术，显著提升作战能力。科技是军事斗争的核心竞争力，每一次革命性技术都最先应用在军事领域，人工智能也不例外。在2017年人工智能热潮开始前，各国已开始在军事领域应用人工智能和无人技术。2004年起，美国就开始在巴基斯坦运用无人机定点清除恐怖分子，这种“遥控打击”既不会造成美军伤亡，又可悄无声息地对恐怖分子发动袭击。除美国之外，中国、俄罗斯、日本等国也将军用无人机作为未来战争的主战装备之一。美国计划开发的“第六代战机”将具有有人和无人作战两种模式，美国也开始进行第五代战机F-35与无人机编组作战的实验。中国成功完成了119架固定翼无人机集群飞行试验，创造了世界纪录。中国的翼龙Ⅱ无人机可以在中断数据链的情况下完成既定作战任务，在紧急情况下自行完成降落过程。无人化和人机结合已经成为未来军事竞争的主要方向。在国防高级研究计划局（DARPA）的推动下，美军在地面侦查、日常操练中广泛使用人工智能技术，包括用机器人和无人机协助巷战的侦查，开展人机对抗的模拟演练等。DARPA也在推进无人深海潜艇、智能火炮、战场机器人的研制，甚至已经开始试验一种具备人工智能功能的大脑植入芯片，能够使大脑自动恢复成健康状态，降低战场压力对决策的影响。人工智能可大幅提升指挥和战场决策效率，简化武器操作流程，提高武器精度，缩小老兵与新兵的战斗力差距。未来，人工智能可能成为武器装备的标准配置，降低军队对兵员数量的要求，扩大职业军队与恐怖组织或非国家行为体之间的战斗力差距。

　　在社会治理领域，人工智能将辅助政府日常社会管理，提升公共服务效率，增强社会安全。人工智能在政府治理中的应用处于初级阶段，一些机构和学者认为，人工智能在政府创新中潜力巨大，能够带来一场新的政府革命。德勤发布报告称，政府一直希望变得更“聪明”，人工智能技术就是实现这一目标最便捷的途径。除了减少政府案头工作、提高政府机构运转效率外，人工智能可在预先管理和事后处置上发挥更大作用。运用先进的人工智能技术，政府可准确预测城市交通情况，在发生严重拥堵前施加干预。人工智能也可用于犯罪预防和处置，提升城市治安水平。这些应用将让政府更加“自动化”，可在最短时间内做出正确决策。美国一些地方政府已开始运用人工智能监测食品安全和预防犯罪。如拉斯维加斯卫生署运用一个软件监测社交媒体，可在早期发现食品安全危机。英国杜伦郡警方启用一套犯罪预测系统，用来分析刑满释放人员和犯罪嫌疑人的犯罪行为，辨别其社会危险性。视频监控和网络监控成为人工智能在社会治理中最便利的切入点。美国国安局大量使用人工智能技术筛选监听记录，其外包商帕兰蒂尔公司可运用大数据预测恐怖袭击发生概率和发生方式。中国安全设备厂商海康威视也向外界展示其图像识别能力，该技术可在视频监控中实时显示出每个人的面部识别和行为特征，并预警危险性行为。西方社会认为，政府运用人工智能技术存在一定争议：一是该技术将模糊政府的职责，政府可能将更多治理失误向技术推责；二是存在个人隐私保护、社会公正、外部监督等疑虑；三是该技术可能破坏政府、社会和司法机构之间的力量平衡。

　　在经济安全领域，人工智能将大幅提升政府对经济社会的把控能力，预防系统性风险。经济社会瞬息万变，从金融危机等事例看，系统性风险的产生主要源于政府应对滞后和对局势的误判。金融危机后，国际社会提出逆周期调节、宏观审慎监管等新概念，试图平抑周期波动，促进经济社会平稳发展。逆周期调节和宏观审慎监管的主要难点在于难以预测和把握监管和干预带来的“尾部风险”，调节行为提前可能压制经济增长，调节行为滞后可能加大周期共振。人工智能将协助政府监控微观经济行为，预先判断政府的调控措施是否有效，是否会带来预期之外的影响。在经过成熟的深度学习后，人工智能能够为政府调控经济社会提供多个选项，帮助政府选择最优路径及应对外部金融冲击的最优方案。

　　在网络安全领域，人工智能将提升国家网络安防能力，减少大规模网络灾难的发生概率。其一，加强漏洞挖掘效率。系统漏洞是黑客发动网络攻击的主要切入点，黑客与网络安全团队主要是在比拼漏洞挖掘能力，双方主要手段是用人力反复测试。因此，拥有经济资源支持的政府和网络安全公司并不一定在能力上超过民间黑客。虽然人工智能当前在独立挖掘漏洞上还存在一些困难，但利用人机结合的方式可显著提升挖掘效率，让在数据资源、经济实力、组织性方面占优的“白客”占据优势。其二，加快应对分布式拒绝攻击的能力。分布式拒绝攻击是另一种较为常见的网络攻击形式，可短期内瘫痪网络，进而为后续黑客行为制造机会。应对分布式拒绝攻击主要利用转移攻击、人工智能算法在第一时间识别异常网络行为，并且自动采取应对措施，降低此类攻击成功概率。其三，主动识别钓鱼网站、钓鱼邮件等攻击行为。近年来，支付网站、网络运营商和邮件服务商均开始使用具备一定智能的网络信息甄别系统，减少垃圾网站、钓鱼网站的传播概率。将人工智能的深度学习技术应用于该领域，可增强服务商对于新型钓鱼方式的识别速度，进而降低其风险。

　　（参见《国际安全蓝皮书：中国国际安全研究报告（2018）》，社会科学文献出版社2018年11月）