《美海军人机协作设想：制定整体研究路线图》

为满足国防领域对高效数据分析和决策日益增长的需求，美海军正优先发展能够处理多源数据并提出行动方案的人工智能/机器学习（AI/ML）系统。历史上，许多此类系统因技术问题、缺乏可用性或任务相关性而失败。人机协作研究旨在创建能够更好融入一线操作员工作流程的AI系统。美国国家科学院、工程院和医学院（NASEM）近期的一份报告提出了57项研究目标，但美国海军需要一组更聚焦的优先事项。在太平洋海军信息战中心举办了一场由多领域23位专家参与的研讨会，最终确定了跨越不同时间范围的五项关键研究重点。本专题讨论将分析该研讨会的成果，重点探讨会前存在的关键问题及会后产生的新问题。参与专家来自政府、学术界和工业界，为人机协作的重大问题提供了独特视角。

美国海军与美国武装力量其他军种同样认识到AI有潜力在几乎所有任务环节协助作战人员。能够接收多源数据、分析识别模式并推荐行动方案的系统，可为棘手问题生成新见解和创造性解决方案。

人机协作研究被视为美国海军舰队采用AI的关键推动因素，因为以往许多技术因存在技术、可用性与可维护性挑战而采纳过慢（或根本未被采纳）。尽管美国国家科学院近期发布了详细列出57项研究目标的报告，以更好地协调、支持和评估人机团队，但美国海军仍希望进一步聚焦范围，将这些研究方向缩减至三大目标：

（1）确定具体工作单元以支持提案、资金申请与执行；
（2）根据海军需求将已识别的工作单元归类为近期、中期与远期研究重点；
（3）进一步结合研究可行性与难度，将这些重点与对应时间框架对齐。

为支持这些目标，太平洋海军信息战中心（NIWC Pacific）举办了一场研讨会，来自学术界、工业界和政府的23位人因工程与计算机科学家参会，另有三名现役水兵作为实战领域的海军主题专家（SMEs）。研讨会成果最终提炼为五项跨越近期、中期与远期投资时间范围的研究重点。两项近期重点为：（1）开发人机协作效能度量标准，（2）构建人机协作测试平台。一项中期重点——人机团队任务分配，是在研讨会讨论中形成的，其内涵超越功能分配，旨在探索如何最优分配任务。两项已识别的远期重点聚焦于（1）开发AI对人类队友的感知能力，（2）建立人机团队开发团队（即采用多学科方法构建成功的人机团队）。这些目标因技术复杂性及对作战人员组织结构的挑战而被归为远期重点。研究优先级如何划分存在不确定性，包括可能存在竞争性策略这一事实，推动了与会者之间的深入讨论。主要讨论点强调了需进一步开展战略思考和更精细化优先级划分的领域，例如如何推进测试平台开发和人机协作度量标准。解决这两项近期重点将推动许多人机协作研究活动，但首先需明确评估内容及原因。本次专题讨论将承接研讨会未尽议题，并邀请会议参与者贡献观点。