2022年5月27日，新美國安全中心（CNAS）網(wǎng)站轉(zhuǎn)發(fā)Air University網(wǎng)站的評論文章，題為“Artificial Intelligence’s Role in Trusted National Security Supply Chains”，作者是加布S.阿靈頓中校（美國空軍高級軍事研究員）和美國海軍指揮官安德魯J.亞當斯（高級軍事研究員）。評論指出，由于依賴全球供應鏈的彈性、多樣性和安全性，美國的經(jīng)濟繁榮和國家安全面臨風險。

由于依賴全球供應鏈的彈性、多樣性和安全性，美國的經(jīng)濟繁榮和國家安全面臨風險。美國政府設立了“行政命令”、“國會法案”和“聯(lián)邦工作組”，為迫切需要進行的供應鏈改革提供支持，以保護國家權(quán)力的各個方面。美國公眾已經(jīng)感受到消費品供給的影響，并目睹了前所未有的世界事件會影響其個人舒適度。一個不太明顯的關(guān)切方面，是不了解國防工業(yè)基礎（DIB）供應線在整體上對于國家安全的固有風險。為了使頂層政策有效解決這一國家安全問題，它們必須以實用的人工智能（AI）能力為后盾，從而驗證可信賴的供應商。

包括IBM在內(nèi)的主要科技公司，已經(jīng)推出了支持降低成本、合規(guī)性和產(chǎn)品跟蹤的供應鏈人工智能工作流解決方案。該技術(shù)還具有在不可預見的疫情大流行、自然災害或賽博攻擊的巨大沖擊期間“自我修復”的潛力。在以國家安全彈性的名義不斷采用人工智能的過程中，確定對參與該過程的公司的多層信任也是至關(guān)重要的。當前可見的供應鏈管理范式，是面向頂層供應商和買方之間點對點的交易。易受攻擊的子層或上游供應鏈網(wǎng)絡更加不透明，這主要是由于相關(guān)組織不愿共享可能損害競爭地位、揭示合規(guī)態(tài)勢或突出安全問題的信息。

阿爾塔納技術(shù)（Altana Technologies）等新興人工智能公司生產(chǎn)的機器學習（ML）平臺，可以揭示監(jiān)管機構(gòu)和國家安全機構(gòu)可用的全層次供應源虛幻畫面。阿爾塔納的使命是通過開創(chuàng)性的新技術(shù)和聯(lián)盟學習來尋找全球供應鏈的真相，將機器學習計算直接引入由于對隱私、知識產(chǎn)權(quán)和主權(quán)的擔憂而無法直接匯集的孤立數(shù)據(jù)。其結(jié)果是在受保護數(shù)據(jù)的聯(lián)盟網(wǎng)絡之上產(chǎn)生一個全球供應鏈供應商活生生的智能模型。

美國航天工業(yè)是一個主要的研究案例，它缺乏供應鏈透明度是對國家安全的威脅。這個民用和軍用優(yōu)先事項經(jīng)常有重疊的行業(yè)，預計到2030年時市場價值將超過100億美元。隨著創(chuàng)新將每千克的發(fā)射成本從20000 美元降至估計的500美元，現(xiàn)在全球已有10000家公司進入了這個蓬勃發(fā)展的市場，其中只有52%位于美國。隨著這種相互關(guān)聯(lián)的行業(yè)的發(fā)展，缺乏共同運作態(tài)勢的美國關(guān)鍵供應鏈的脆弱性也在增加。《2021年航天工業(yè)基礎狀況報告》強調(diào)，由于對商業(yè)合同的依賴和國內(nèi)供應線的脆弱，航天部門在戰(zhàn)術(shù)上很強大，但在戰(zhàn)略上很脆弱。

阿爾塔納的平臺顯示，美國航天供應鏈對非傳統(tǒng)參與者的影響很大，可能需要更多的子層分析來證明可信性。例如，美國衛(wèi)訊公司（ViaSat）是軍用和商業(yè)市場高速衛(wèi)星寬帶和安全網(wǎng)絡系統(tǒng)的領(lǐng)導者，與中國臺灣的幾家公司有若干重要聯(lián)系。此外，跨國制造商GKN是一家二線航天供應商，利用了墨西哥的幾家工廠。

比目前對新的國際供應商缺乏審查更令人擔憂的是，阿爾塔納還確定了幾家受到美國制裁或與俄羅斯和中國軍工聯(lián)合體有聯(lián)系的頂層原材料供應商。例如，俄羅斯航空航天系統(tǒng)制造商 NPK精密儀器系統(tǒng)公司為本國供應天基預警系統(tǒng)并受到了美國的制裁，該公司似乎已向英國一家領(lǐng)先的小型衛(wèi)星公司提供光學激光器，它可能用于歐洲“伽利略”衛(wèi)星星座。俄羅斯參與“伽利略”星座已成為常態(tài)，但并不為人所知。除了制裁之外，俄烏沖突目前日益緊張的局勢表明，如果該行業(yè)不經(jīng)意間信任了俄軍方供貨源，航天關(guān)鍵供應鏈意外中斷的風險就會增加。

供應鏈必須跨越國界，美國的創(chuàng)新和能力才能在航天等關(guān)鍵DIB領(lǐng)域蓬勃發(fā)展。雖然正在進行各種努力來識別固有風險并通過供應鏈彈性來保護美國國家安全，但美國還必須通過實現(xiàn)人工智能賦能的可信供應商透明度來彌合實施差距。快節(jié)奏、至關(guān)重要的DIB供給流程要求決策者在授予合同和進行運作規(guī)劃時具有最大的可見性，以確保在促進經(jīng)濟進步時不犧牲國家安全。