军事目标选定中的自主武器系统与人工智能决策支持系统：比较与政策应对建议

本报告比较了自主武器系统（AWS）和人工智能赋能决策支持系统（AI-DSS）在军事目标选择中的特征、风险、法律问题和政策应对措施。

AWS 和 AI-DSS 的特征和功能
AWS 能够自主选择和攻击目标，无需人工干预，主要应用于目标选择和攻击阶段。AI-DSS 则通过人工智能技术提供信息辅助军事决策，包括目标提名、优先级排序、攻击计划等，应用于目标选择、执行和评估等多个阶段。两者都改变了人类在武力使用中的作用，但 AWS 执行目标选择决策，而 AI-DSS 则辅助人类进行决策。

风险和危害
AWS 和 AI-DSS 都存在意外伤害的风险，包括对平民造成伤害。AWS 的风险是直接的，因为它们可以自主攻击目标，而 AI-DSS 的风险是间接的，因为它们提供的信息可能不准确，导致人类做出错误决策。AI-DSS 还可能因速度过快和自动化偏差而削弱人类的监督能力，导致人类过度依赖系统推荐，从而降低决策质量。

法律问题
AWS 和 AI-DSS 都必须遵守国际人道法（IHL），包括区分原则、比例原则和预防原则。两者都引发了关于人类在目标选择决策中应发挥何种作用的问题，以及如何确保责任和问责制。AWS 的主要法律问题是自主使用武力，而 AI-DSS 的主要法律问题是人类过度依赖人工智能输出，从而削弱自身判断力。

政策应对措施
报告提出了三种政策选项：

1. 将 AI-DSS 纳入现有的 AWS 多边努力中；
2. 建立专门针对 AI-DSS 的多边进程；
3. 对 AI-DSS 采取不特定的政策方法。
   每种方法都有其优缺点，需要根据具体情况权衡。

结论和建议
AWS 和 AI-DSS 都对军事目标选择产生了重大影响，但它们的功能、风险和法律问题有所不同。报告建议：

1. 考虑建立专门针对 AI-DSS 的多边进程；
2. 利用 AWS 政策经验指导 AI-DSS 政策制定；
3. 开展研究以增进对 AI-DSS 的理解，包括数据收集、人权问题和人类能动性等方面。