アルゴリズム戦の将来 第2部：野生のガチョウを追いかける
https://milterm.com/archives/3342

『アルゴリズム戦の将来 第1部：断片化された開発　(warontherocks.com)に続いて、THE FUTURE OF ALGORITHMIC WARFARE（アルゴリズム戦の将来）の第2部を掲載する。

第1部は、時代遅れの官僚主義の鉄の檻の中では、新しいガジェットは死んでしまうという趣旨の内容であった。

第2部では軍事専門職（military profession）に関する内容である。古い考え方の重力から逃れる唯一の方法は、新しい思考（new thinking）を取り入れることであると説き、議論を積み重ねることと、コンセプトやドクトリンへ落とし込みそれを普及させ取組みの重要性を述べている。（軍治）

アルゴリズム戦の将来　第2部：野生のガチョウを追いかける：THE FUTURE OF ALGORITHMIC WARFARE PART II: WILD GOOSE CHASES

BENJAMIN JENSEN, CHRISTOPHER WHYTE, AND SCOTT CUOMO

ベンジャミン・ジェンセン（Benjamin Jensen）博士（Ph.D.）は、米海兵隊大学先進用兵学部戦略研究教授、戦略国際問題研究所（Center for Strategic and International Studies）将来戦争・ゲーム・戦略担当上級研究員。米陸軍予備役将校。

クリストファー・ホワイト（Christopher Whyte）博士は、ヴァージニア・コモンウェルス大学で国土安全保障と緊急事態の即応性の助教授。

スコット・クオモ（Scott Cuomo）米海兵隊大佐（博士）は現在、米国防総省政策担当次官室の米海兵隊上級顧問を務めている。彼は、米海兵隊ストラテジスト・プログラムに参加し、人工知能に関する国家安全保障委員会の米海兵隊代表を務める傍ら、これらのエッセイの共著に協力した。

AUGUST 8, 2023

編集部注：以下は著者らの近刊「戦争における情報: 軍事的革新、会戦ネットワーク、および人工知能の将来（Information in War: Military Innovation, Battle Networks, and the Future of Artificial Intelligence）」からの抜粋である。

人工知能/機械学習（AI/ML）をめぐる現在の誇大宣伝が、国家安全保障事業全体に永続的な変化を生み出せなかったらどうなるだろうか？

政府の青写真や業界のガイドラインから、戦争の将来（future of war）についての宣言に至るまで、現在の言説のほとんどは、成功するよりも失敗することの方が多い、不均一な実験の束の見通しを考慮することなく、技術革命の必然性に焦点を当てている。

我々の近著「戦争における情報: 軍事的革新、会戦ネットワーク、および人工知能の将来（Information in War: Military Innovation, Battle Networks, and the Future of Artificial Intelligence）」に基づいて、我々は、人々、官僚機構、知識ネットワークがどのような新しい技術とどのように衝突するかについて、慎重さとより強固な対話を求めるさまざまな将来が地平線上にあると見ている。

このシリーズの最初の記事では、官僚制の鉄の檻と軍事組織が構造変化に抵抗する傾向が原因で、人工知能/機械学習（AI/ML）が期待に応えられない可能性について検討した。

この記事では、可能性は低いものの、停滞に向かう別の道について考察する。

それは、軍事官僚制が変化しても、人工知能/機械学習（AI/ML）を使った斬新な実験によって武力という専門職（profession of arms）全体にわたる戦争に関するドクトリンや一般的な考え方を変えることができなかった場合に何が起こるかということである。その結果、馬に乗った男がとらえどころのない騎兵突撃を暗号化しようとしている。

第1部と同様、以下のシナリオは本書の歴史的な事例研究に基づいており、2040年の統合参謀本部議長の朝の通勤を追跡する時間の一部のシナリオとして提示されている。

各シナリオは、相互作用がどのように行われるかを調査する。

新しい情報技術が軍事的革新（military innovation）のエピソードをどの程度促進するかは、人々の数、官僚制、戦いに関する一般的な考え方によって決まる。

各シナリオの弧は、過去100年にわたって軍事専門職（military profession）が会戦ネットワーク（battle networks）を構築するために新しい情報技術をどのように、そしてなぜ一体化することに苦労してきたかについての本の洞察に沿っている。

以下のシナリオの歴史的背景は、戦間期のフランスのレーダー実験に関連した多くの開始と停止である。

我々は、その時代のピエール・ダヴィッド（Pierre David）の運命と同じように、勇敢な革新者達（innovators）が、悪い官僚制度の枠内だけでなく、アイデアの市場（marketplace of ideas）や戦争についての知恵（暗黙知（tacit knowledge））によっても自分たちの道を阻まれる可能性があることを示す。

古い考えは新しい技術の可能性を制限する可能性がある。資源が自由に流れ、軍事専門家（military professionals）が新たな能力を実験するために新しい部隊を創設したとしても、永続的な変化をもたらすには、老兵が自分たちの職業について自分たちに語る物語を引き込む必要がある。

時は2040年。統合参謀本部議長は、国防ニュースの総集編を聞きながら無人自動車でペンタゴンに向かう。車に接続された彼女の個人用デバイスは、彼女が半分しか聞いていないという現実にもかかわらず、読み続けている。彼女の心拍数を読み取り、動きを分析し、感情状態まで評価できるにもかかわらず、スマート・デバイスは適切な文脈に適応し、彼女の気分に合わせてトーンやポッドキャストの速度を変えるという約束にはまったく応えなかった。アルゴリズムにとって、車は車であり、通勤者の牢獄であり、ゆっくりとした一定の読書ペースを正当化するものだった。

彼女の心は過去と現在の間に挟まれて迷っていた。

委員長は日々のニュースから、中尉時代の旧友に読んであげると約束した論文の草稿へと流れ続けた。

彼は米陸軍を辞めて軍事史家になり、常にアドバイスできる時間を上回る生徒を抱えていた。この論文では、ピエール・ダヴィッド（Pierre David）の物語と、戦間期の電波探知の力を利用しようとしたフランスの軍事取組みの失敗について再検討した。いくつかの見出しが彼女の昔の殺人光線の夢を中断し、フランスとドイツの国境沿いでの実験が失敗に終わった。

資金問題:議会委員会メンバーが長年にわたる歩兵機械学習計画について米海兵隊指揮官に疑問を呈する。

新しい報告書：欧州首脳、NATO近代化の停滞を懸念する中、ロシアが「将来型」戦争の準備を整えていることを懸念。

元米国防長官が米国防総省の頭脳流出の危機を訴える。

彼女が人工知能/機械学習（AI/ML）を仕事の一部として取り組んでから20年が経ったが、それでも各軍種は大きな進歩には程遠いように見えた。

確かに、実験や新しい部隊はあったが、それらは常に何十億ドルもの大金と多くの誇大宣伝の後、永続的な変化を伴わずに終了するように見えた。この実験では、もう少し多くの殺戮を最適化し、莫大なコストの増分利益を得るために、何千億ドルもの負債が追加された。

想像力はなかった。各プログラムは、各軍種を活性化する好ましい戦術を完成させた。

米空軍は依然として闘犬を愛していた。米陸海軍は陸海での決戦の夢にうなされていた。米海兵隊は、誰もが、民間人も含めて、銃の照準（iron sights）のみで人を殺してから10年が経っていたにもかかわらず、全員がライフル銃兵であると信じていた。

誰もが過去の戦争の話や、将来の問題を解決するための古い方法についての陳腐な寓話の中で生きていた。受け入れられてきた知恵の重みが、新しい技術の期待を打ち砕いた。

議長は彼女のデバイスに、米軍全体にわたるAI一体化（AI integration）の状況に関する議会小委員会による最近の公聴会を要約するよう依頼した。

彼らの専門家の証言が示唆している結論は、各軍種間に世代間の格差が存在するということだった。人工知能/機械学習（AI/ML）の利用に対する熱意は根強くあったが、下級将校たちは古い戦争のやり方に苦戦していた。

上級指導者、指揮官、文民の責任者は、機械学習や斬新なシステムの必要性を感じていたが、「新しい瓶に入った古いワイン」の道をたどる傾向があった。

彼らは、古い戦争を闘うために新しいアルゴリズムを使用する実験的な部隊に資金を提供するよう議会に働きかけることに長けていた。

たとえ実験がうまくいかなかったとしても、新しい部隊ができるたびに、保守派（old guard）が指導してきた若い将校が昇進していった。コストのかかる見せかけの進歩だった。

彼女は、AIエージェント（AI agent）に戦術上の問題を認識させ、それを解決するために年老いた軍曹と競争させる米海兵隊の取組みについて聞いたことを思い出した。

機械がより速いことが証明されたとはいえ、実験部隊の指揮官による報告書では、機械は闘志（fighting spirit）を見ることができず、戦士の気風（warrior ethos）を促進することもできないと示唆されていた。

それはおそらく事実だろうが、部分的にしか関係がない。

彼女自身の調整されたスマート・デバイスは、彼女の感情状態を知ることができたが、促されない限り、いつ黙るか知るのに苦労した。それでも1日に何時間も節約し、大量の情報をナビゲートしてくれる。

戦争に関する古い考え方は、機械の中の亡霊のように生き続け、効率的なプロセスを歪めるバグとして永遠に現れ続けた。

莫大な資金が投入され、各軍種が積極的に実験に取り組んだにもかかわらず、変化は遅く、ばらつきがあった。

このリズムは、戦争には変化よりも継続の方が多いという、武力という専門職（profession of arms）で培われた世界観を強化した。

少なくとも数十年のスパンでは、戦争の性質（character of war）が大きく変化することはめったになく、変化したとしても、その混乱が偉大な指揮官たちの洞察に取って代わることはなかった。

彼女は、作戦術の根本的な再考を提案する記事よりも、ナポレオン（Napoleon）のような思考ができるようにアルゴリズムを訓練する方法についての記事を多く読んだ。

この職業は技術を愛していたが、それは真の変化というより、遠隔死の術（art of remote death）を完成させるための探求だった。

彼女の同僚将校たちは、特に米国の敵対国が近代化し、新技術に投資するにつれて、精度と致死性の向上は常に有益であると考えていた。

北朝鮮でさえ、1,000キロ以上離れた戦車を攻撃できる。グローバルな精密打撃、つまり偵察と打撃の複合体は、国境に関係なく、新しい科学的コンセプトを模索し、研究センターを設立し、有望な技術専門家に種銭を提供する専門職を引っ張り出したが、すべては既存の任務を守るという名目のためだった。

米海軍は依然として、艦隊会戦（fleet battle）と「縦列艦隊に立ち向かう（crossing the T）」ことを夢見ていた。

ただし、部分的に有人化された水上戦闘艦が、古めかしい覗き眼鏡よりも人工衛星に導かれて戦闘に参加するのだが。

米陸軍は、極超音速ミサイルを昔の砲弾のように使って縦深を攻撃することを呼びかけ、これを飛行場制圧のために地球の裏側まで飛んでいく機動編隊とどう一体化するかを議論した。

宇宙軍は航空戦力の理論家に迷い込んだままで、ドゥーエ（Douhet）、トレンチャード（Trenchard）、ミッチェル（Mitchell）、ウォーデン（Warden）を引き合いに出して、その広がりを説明しようとしていた。

すべての軍種は近代化の取組み（modernization initiatives）に固定されていたが、会長が在職していた時代には、戦争を闘い、戦争に勝つ方法についての大きな再コンセプト化につながる取組みはなかった。

古い戦争のやり方に縛られた新しい装備は、偽りの約束として機能した。軍種の長官や上級文官は、より多くの投資とより良い投資を混同していた。米国防総省は、限界利益の逓減（diminishing marginal returns）に関する事例研究だった。

米海兵隊の現指揮官に退陣を求めるという政権からの要請や、米海兵隊を改革するために米国の法規範を変えることを提案するというもっと過激なささやきを、なぜ彼女が受け入れているのか、その理由を議会要旨は主席に思い出させた。

この措置は思い切ったものに思えたが、議長自身が設定し、3年近く前に米国防長官から与えられた指令と結びついた基本的な目標を達成できなかったことで、辞任を要求する正当な理由になるかもしれない。政治は、たとえそれが進歩の代償であったとしても、常に汚いものだと感じていた。

それでも、老将はそれを難しくしていた。彼は勲章を持ち、カリスマ性があり、想像力に欠けていた。米海兵隊員は皆ライフルマンであるというマントラを堅持していた。

たとえ、今や整備士やコーダーがグランツよりも多くなっていたとしても。

彼は間違っていなかった。戦争は人間の営みだ。しかし、もしスパルタ兵が、敵対する重装歩兵（hoplite）の編成に侵入するドローンの群れをコード化することを想像できたとしたら、彼らは盾をタブレットと交換しただろう。

心よりも筋肉を重んじる高潔な戦士のイメージへの中毒は、このような壮大な老戦士たちによって永続させられた。もちろん、彼の機械学習キャンペーンは失敗に終わった。彼は市場で最高の意思決定支援アルゴリズムを使って、機動戦に関する自分の狭い歴史的読解を正当化し、それを分隊レベルの歩兵攻撃に適用したかったのだ。いくら金を積んでも、最終的な破綻から悪知恵を救うことはできない。

米海兵隊の老将だけではなかった。他の軍種も同じように行き詰まっていた。

彼女はその雁字搦めの矢面に立たされた。彼女が議長に就任したとき、米国防長官は彼女に「実現させよ（Make it happen）」とのシンプルな任務（simple charter）を与えた。
議会は無駄や停滞、実現されない革命の約束にうんざりしていた。

議長は、依然として主要な戦闘指揮を執り、各軍種の上層部に位置していたほとんどの将軍よりも若かった。彼女はまた、米国防総省でトップに上り詰める傾向にあった多くの男女とは異なっていた。エンジニアリングと分析のバックグラウンドを持つ彼女の初期のキャリアは、データ・サイエンスに関連した投稿に次々と関与することで特徴づけられた。
2020年代のデジタルおよび人工知能室長（Chief Digital and Artificial Intelligence Office）との連携により、彼女は同僚に先駆けてパンデミック感染症の蔓延を予測するシステムを合理化し、将来の食糧と水の不安をモデル化するプロジェクトを活性化させた。
彼女は、2030年代初頭の前例のない予算議論のさなか直面したサプライ・チェーンの課題に新たな視点をもたらし、さらに2回先へ進んだ。

今、彼女は各軍種と米国防長官の間に不安そうに座っていることに気づいた。老米海兵大将は、あらゆる新しい技術や実験部隊を戦いについての古い考えに従わせるという、より大きな病気の症状だった。

少なくとも彼は取組んだ。彼は実験的な編隊を率いた複数の将校を昇進させた。彼は新技術の可能性について語ったが、タラワやガダルカナル島のような会戦を夢見ていた。

このシナリオが暗示するように、人工知能/機械学習（AI/ML）をめぐる現在の熱狂の波が、戦いに関する伝統的な考え方と衝突し、進歩を停滞させることを懸念する理由がある。
新しい技術は古い戦争のやり方を克服することはできない。官僚機構が機敏に動き、馬に乗った男が新しい編成を開発し、アルゴリズム戦（algorithmic warfare）の可能性を試す実験ができるようになったとしても、変化には用兵（warfighting）に関する新しいストーリーが必要だ。

このようなストーリー、勝利の理論、ドクトリン上のコンセプト（doctrinal concepts）は、各軍種が自分たちに対して抱いている一般的な見解と共鳴するものでなければならないし、また、それを変えるものでなければならない。

上記の将来シナリオの歴史的先例は、戦間期のフランスである。

イギリスにおけるレーダーの実験とは異なり、フランスは単一の開発経路を選び、新しい情報技術を一般的な用兵コンセプト（warfighting concepts）と一体化するのに苦労した。

フランスの指導者たちは、初期の実験をレーダーと防空をリンクさせたイギリスのチェーン・ホーム・システム（Chain Home system）のようなものに拡大するのに苦労した。

その結果、リソースを分散させ、民間部門に頭脳を流出させるという、一連の野放図な追跡が行われた。軍事専門職（military profession）は、軍事的革新の成功談に適用するのと同じ熱意と集中力をもって、停滞した進歩の物語、さらには失敗の物語を研究するのが賢明であろう。勝者だけを研究していると、より多くの失敗例から生まれる教訓的な物語が見えなくなってしまう。

歴史的な事例とシナリオは、変革の触媒となるアイデアの市場（marketplace of ideas）を開く必要性を示唆している。

民間科学者、政府関係者、関係する市民など、より大きなネットワークがない中で、軍が軍と議論することがあまりにも多い。「War on the Rocks」は、軍事専門家（military professionals）が軍事専門家（military professionals）のために司会する、ますます狭いポッドキャストやフォーラムに言論を閉じ込めるこの傾向に対して、後方支援活動を行ってきた。

この狭量さは、情報の氾濫とニッチな情報源のせいでもある。しかし、情報が多ければ多いほど、多様なデータや視点が得られるというわけではない。それは、同じ考えを微妙に変化させながら再利用したり、思慮深い考察や批評の代わりに辛辣なゴシップを撒き散らしたりすることを意味する。

古い考え方の重力から逃れる唯一の方法は、新しい思考（new thinking）を取り入れることである。

軍事専門職（military profession）が、その階級をはるかに超えて、民間の科学者、学者、パートナー、同盟国、関係する市民を含む議論に自らを開放すればするほど、古い戦争のやり方を再考する可能性が高まる。米海兵隊の戦力デザインに関する記事が後を絶たないのを見ればわかるだろう。

現在の改革の有効性については、内部で退職者と現職指導者の間で鋭い議論が交わされている。どちらの側も真実を独占しているわけではないが、より幅広いシナリオを想像するために、異なる軍種や外部の民間人の視点を取り入れるのは賢明だろう。

現在、米国防総省や各軍種全体で人工知能/機械学習（AI/ML）への関心が高まっているが、これは雁字搦めに終わるのだろうか？それを言うのは早計だ。

人工知能/機械学習（AI/ML）を連合統合全ドメイン指揮・統制（combined joint all-domain command-and-control）の取組みに結びつける実験プログラム（Experiment programs）は有望である。また、人工知能/機械学習（AI/ML）を活用するための戦術をどのように適応させるかを示すウクライナでの戦争からの洞察と並んで、各軍種全体でこのような取組みを拡大するための資金もあるようだ。

しかし、これほど新しいコンセプトやドクトリンは、各軍種に浸透していない。

人工知能/機械学習（AI/ML）が意味するのは、単に効果ベースの作戦の約束事を完璧にし、的確なターゲットを素早く攻撃することだけではない。

真の変革は、「フィールド・マニュアル3-0作戦（Field Manual 3-0 Operations）」や「米海兵隊ドクトリン公刊物1-用兵（MCDP 1Warfighting）」を書き直させるような新しいコンセプトによってもたらされるだろう。

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