Latest Posts
Home Category:บทความโดย Gemini Deep Search การบูรณาการปัญญาประดิษฐ์ในปฏิบัติการประจำวันของกองทัพอวกาศสหรัฐฯ
บทความโดย Gemini Deep Search

การบูรณาการปัญญาประดิษฐ์ในปฏิบัติการประจำวันของกองทัพอวกาศสหรัฐฯ

Posted on by admin

I. บทสรุปสำหรับผู้บริหารและคำนำ

1.1 ความเร่งด่วนของการบูรณาการ AI ในฐานะ “บริการดิจิทัล”

กองทัพอวกาศสหรัฐฯ (U.S. Space Force – USSF) ซึ่งได้รับการขนานนามว่าเป็น “บริการดิจิทัลแห่งแรกของโลก” 1 ได้ตระหนักถึงความจำเป็นเร่งด่วนในการบูรณาการข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence – AI) เข้าสู่ทุกมิติของปฏิบัติการประจำวัน การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ได้เป็นเพียงการปรับปรุงประสิทธิภาพ แต่เป็นรากฐานเชิงกลยุทธ์เพื่อรักษาความเหนือกว่าในอวกาศ (Space Superiority) ท่ามกลางสภาพแวดล้อมทางอวกาศที่มีความแออัดและมีการแข่งขันสูง (congested and contested domain) 2

การนำ AI มาใช้ถือเป็นปัจจัยสำคัญที่ช่วยให้ USSF บรรลุภารกิจของกระทรวงกลาโหม (DoD) ในการ “ยับยั้งสงคราม และเมื่อจำเป็น จะเอาชนะศัตรูอย่างเด็ดขาด”.1 พันเอก Nathan L. Iven รักษาการรองหัวหน้าปฏิบัติการอวกาศฝ่ายไซเบอร์และข้อมูล ได้เน้นย้ำว่า AI มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อบริการการรบที่ถูกสร้างขึ้นเพื่อความเหนือกว่าในอวกาศโดยเฉพาะ.1 การบูรณาการ AI แสดงให้เห็นถึงความพยายามของ USSF ในการหลีกเลี่ยงรูปแบบการทำงานของหน่วยงานทางทหารแบบดั้งเดิมที่พยายามเพิ่มเทคโนโลยีใหม่เข้าไปในโครงสร้างเก่า แต่กลับพยายามสร้างโครงสร้างทั้งหมดบนพื้นฐานของความสามารถทางดิจิทัลและ AI ตั้งแต่เริ่มต้น

การวิเคราะห์แสดงให้เห็นว่า AI ไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ แต่เป็นข้อกำหนดในการอยู่รอดในโดเมนที่มีพลวัตสูงนี้ ผู้เชี่ยวชาญชี้ว่าการรวม AI และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning – ML) เข้ากับปฏิบัติการในอวกาศจะเป็น “ตัวเปลี่ยนเกม” (game-changer) ที่สามารถทำให้ USSF คาดการณ์และตอบสนองต่อภัยคุกคามที่เกิดขึ้นใหม่ด้วยความเร็วและความแม่นยำที่ไม่เคยมีมาก่อน.4 การเร่งความเร็วในการตัดสินใจ (Decision Velocity) เป็นกุญแจสำคัญในการรักษาความได้เปรียบในสถานการณ์ที่มีความเสี่ยงสูงเช่นนี้.3

II. กรอบยุทธศาสตร์และธรรมาภิบาลข้อมูลและ AI ของ USSF

2.1 พื้นฐานทางนโยบายและกรอบจริยธรรม

ยุทธศาสตร์ AI ของ USSF ถูกขับเคลื่อนภายใต้กรอบการกำกับดูแลที่ครอบคลุมของ DoD โดยแผนปฏิบัติการ Data & AI FY2025 ได้รับการกำหนดทิศทางให้สอดคล้องกับลำดับความสำคัญในยุทธศาสตร์การป้องกันประเทศ (National Defense Strategy) และยุทธศาสตร์ข้อมูลของ DoD.5 เพื่อขับเคลื่อนการนำ AI มาใช้และส่งเสริมนวัตกรรมที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลอย่างเป็นระบบ DoD ได้จัดตั้ง Chief Digital, Artificial Intelligence Office (CDAO) และมีการจัดกิจกรรมส่งเสริมนวัตกรรม เช่น Hackathon.6

การใช้งาน AI ทั้งหมดของ DoD และ USSF ถูกกำกับดูแลโดยหลักการจริยธรรม AI ที่มีความรับผิดชอบ (Responsible AI – RAI) 5 ประการ ซึ่งนำมาใช้ในปี 2020 7:

  1. Responsible (รับผิดชอบ): บุคลากรต้องใช้ดุลยพินิจและดูแลอย่างเหมาะสม และรับผิดชอบต่อการใช้งาน AI.7
  2. Equitable (เท่าเทียม): ต้องมีขั้นตอนลดอคติที่ไม่ตั้งใจในขีดความสามารถของ AI.7
  3. Traceable (ตรวจสอบย้อนหลังได้): ต้องสามารถระบุแหล่งที่มาของข้อมูล กระบวนการ และการพัฒนาของ AI ได้.7
  4. Reliable (เชื่อถือได้): ระบบต้องมีความน่าเชื่อถือ มีฟังก์ชันที่ชัดเจน และมีความทนทาน.7
  5. Governable (ควบคุมได้): ต้องออกแบบให้บุคลากรสามารถแทรกแซงหรือยกเลิกการทำงานของ AI เมื่อจำเป็น.7

การที่นโยบายเน้นหลักการ “Traceable” (ตรวจสอบย้อนหลังได้) และ “Governable” (ควบคุมได้) อย่างชัดเจน แสดงให้เห็นว่า DoD ตระหนักถึงความเสี่ยงของระบบ AI ที่ทำงานแบบ “กล่องดำ” (Black Box) โดยเฉพาะอย่างยิ่งในโดเมนอวกาศที่มีความเสี่ยงสูง การทำให้กระบวนการตัดสินใจของ AI สามารถตรวจสอบย้อนกลับได้ และบุคลากรสามารถแทรกแซงการทำงานได้ เป็นข้อกำหนดทางจริยธรรมที่ไม่เพียงแต่ตอบสนองความต้องการด้านกฎหมายเท่านั้น แต่ยังเป็นรากฐานของความน่าเชื่อถือทางยุทธวิธี (Tactical Reliability) ก่อนที่จะอนุญาตให้ AI ตัดสินใจในปฏิบัติการที่สำคัญต่อภารกิจ.3 หากระบบ AI ไม่น่าเชื่อถือหรือไม่สามารถควบคุมได้ มันจะไม่สามารถถูกนำไปใช้ในภารกิจที่มีผลกระทบสูง เช่น การเตือนภัยขีปนาวุธได้.10

2.2 แผนปฏิบัติการ USSF Data & AI FY2025: แกนความพยายามหลักสี่ด้าน (Lines of Effort – LOEs)

แผนปฏิบัติการ USSF Data & AI FY2025 ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อมอบทิศทางที่ชัดเจนและปฏิบัติการได้สำหรับการบรรลุความเป็นศูนย์กลางของข้อมูล (Data-Centricity) โดยการสร้างบนพื้นฐานของแผนปีงบประมาณ 2024.1 แผนนี้มีแกนความพยายามหลักสี่ด้าน (Lines of Effort) ที่จะช่วยให้ข้อมูลเป็นที่มองเห็น (Visible) เข้าถึงได้ (Accessible) เข้าใจได้ (Understandable) นำไปใช้อย่างรวดเร็ว (Rapidly Adopted) เชื่อมโยงกัน (Linked) น่าเชื่อถือ (Trustworthy) ทำงานร่วมกันได้ (Interoperable) และปลอดภัย (Secure) 1:

  1. LOE 1: Mature, enterprise-wide data and AI governance (การกำกับดูแลข้อมูลและ AI ทั่วทั้งองค์กร)
  • จุดมุ่งเน้นคือการสร้างกรอบงานธรรมาภิบาลที่เข้มแข็ง.2 การดำเนินการเบื้องต้นที่สำคัญคือการจัดตั้งคณะทำงาน (Working Groups) 3 กลุ่ม เพื่อใช้ประโยชน์จากความเชี่ยวชาญและนวัตกรรมทั่วทั้ง USSF รวมถึง Data and AI Board ที่มุ่งเน้นการดูแลข้อมูลและการกำหนดมาตรฐานการรวมข้อมูล.2
  1. LOE 2: Advance a data and AI-driven culture (การขับเคลื่อนวัฒนธรรมที่เน้นข้อมูลและ AI)
  • USSF ตระหนักถึงความจำเป็นในการเพิ่ม “ความเชี่ยวชาญด้านดิจิทัล” (digital fluency) และโดยเฉพาะอย่างยิ่งต้องเน้น “ความรู้ด้าน AI” (AI literacy) ให้กับบุคลากร “Guardian” (ยาม) เพื่อให้สามารถใช้เครื่องมือเหล่านี้ในการแก้ปัญหาปฏิบัติการที่ซับซ้อน.1 กิจกรรมส่งเสริมวัฒนธรรมนี้รวมถึงการจัด AI Challenge ประจำปี ซึ่งเป็นการแข่งขันที่เน้นการพัฒนาโซลูชัน AI เพื่อแก้ปัญหาด้านการปฏิบัติการและการจัดซื้อจัดจ้าง.11
  • มีการประเมินว่า LOE 2 นี้เป็นกุญแจสำคัญ เพราะ USSF ยอมรับว่าหากบุคลากรขาดความรู้ด้าน AI การลงทุนในเทคโนโลยีที่ล้ำหน้า (LOE 3) ก็จะไม่สามารถนำมาใช้แก้ปัญหาปฏิบัติการได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งจะทำให้การลงทุนนั้นไร้ผลในทางปฏิบัติ
  1. LOE 3: Rapidly adopt data, advance analytics and AI technologies (การนำเทคโนโลยีและ Advanced Analytics มาใช้อย่างรวดเร็ว)
  • แกนนี้มุ่งเน้นไปที่การเร่งการนำเทคโนโลยี AI และ ML มาใช้ในการสร้างขีดความสามารถใหม่ ๆ.6 ตัวอย่างของการดำเนินการคือการจัด Hackathon ซึ่งเป็นงานนวัตกรรมที่ทีมพัฒนาต้นแบบเพื่อตอบสนองต่อความท้าทายขององค์กรที่เกี่ยวข้องกับข้อมูล.6
  1. LOE 4: Strengthen government, academic, industry and international partnerships (การเสริมสร้างความร่วมมือ)
  • USSF เน้นการสร้างความร่วมมือกับภาครัฐ สถาบันการศึกษา อุตสาหกรรม และพันธมิตรระหว่างประเทศเพื่อผลักดันนวัตกรรม.2 Space Systems Command (SSC) ใช้กลไกที่เรียกว่า “Front Door” และ Industry Days เพื่อสร้างพื้นที่สำหรับการพูดคุยและถ่ายทอดความต้องการของหน่วยรบ (Warfighter) ให้กับอุตสาหกรรม.4 นอกจากนี้ USSF ยังกำลังสรุปยุทธศาสตร์พันธมิตรระหว่างประเทศที่มุ่งเน้นการบูรณาการพันธมิตรเข้าสู่สงครามอวกาศผ่านการถ่ายโอนเทคโนโลยีอย่างรวดเร็วและการทำงานร่วมกัน.12 การใช้ “Reverse Industry Day” 4 ร่วมกับ USSPACECOM แสดงให้เห็นถึงความพยายามในการทำลายกำแพงระหว่างนักพัฒนาและผู้ใช้สงคราม เพื่อให้เทคโนโลยีที่พัฒนาขึ้นนั้น “ตรงกับความต้องการ” ตั้งแต่เริ่มต้น ซึ่งเป็นลักษณะสำคัญของการพัฒนาดิจิทัลแบบ Agile

ตารางที่ 1: แกนความพยายามหลักในแผนปฏิบัติการ USSF Data & AI FY2025

แกนความพยายาม (Line of Effort – LOE)วัตถุประสงค์หลักความสำคัญเชิงกลยุทธ์
LOE 1: Governanceสร้างระบบธรรมาภิบาลที่ชัดเจนและข้อมูลที่เชื่อถือได้ (Trustworthy)รับรองว่าการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วย AI มีพื้นฐานมาจากข้อมูลที่ถูกต้องและสอดคล้องกับจริยธรรม 2
LOE 2: Cultureพัฒนาบุคลากร USSF ให้มี “ความรู้ด้าน AI” (AI Literacy)แก้ไขปัญหาคอขวดด้านบุคลากรเพื่อให้สามารถใช้เทคโนโลยีแก้ปัญหาปฏิบัติการได้อย่างมีประสิทธิภาพ 1
LOE 3: Adoptionนำเทคโนโลยี AI/ML และ Advanced Analytics มาใช้อย่างรวดเร็วเพิ่มความเร็วและความแม่นยำในการปฏิบัติการและตอบโต้ภัยคุกคาม 6
LOE 4: Partnershipsเสริมสร้างความร่วมมือระดับนานาชาติ ภาครัฐ และอุตสาหกรรมเร่งอัตรานวัตกรรมและขีดความสามารถที่ทำงานร่วมกันได้ (Interoperability) 12

III. การประยุกต์ใช้ AI ในปฏิบัติการอวกาศระดับแนวหน้า

3.1 การเร่งความได้เปรียบในการตัดสินใจและการบัญชาการควบคุม (C2 & Decision Advantage)

USSF ร่วมกับ Air Force ได้ให้ความสำคัญกับการทำงานร่วมกันระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักร (Human-Machine Teaming – HMT) เพื่อเพิ่มความได้เปรียบในการตัดสินใจในสภาพแวดล้อมการรบที่มีความเร็วสูง.13 การทดลองที่สำคัญคือชุดการทดลอง Decision Advantage Sprint for Human-Machine Teaming (DASH)

ในแบบฝึกหัด DASH-2 มีการพิสูจน์แล้วว่า HMT ไม่ใช่เพียงแนวคิดทางทฤษฎี.13 ในการทดลองเพื่อสร้างแผนปฏิบัติการ (Courses of Action – COAs) โดยละเอียดเพื่อกำหนดเป้าหมาย เจ้าหน้าที่ที่เป็นมนุษย์โดยใช้วิธีการแบบดั้งเดิมสามารถสร้าง COAs ได้ 3 แผนในเวลาประมาณ 16 นาที.14 ในทางตรงกันข้าม เครื่องมือ AI สามารถสร้าง COAs ได้ 10 แผนในเวลาเพียง 8 วินาที.14 ความแตกต่างด้านความเร็วนี้คิดเป็นการเร่งความเร็วในการวางแผนถึงประมาณ 400 เท่า ซึ่งเป็นอัตราที่จำเป็นสำหรับการบรรลุความเหนือกว่าในการตัดสินใจในสถานการณ์การรบที่ซับซ้อน.14

อย่างไรก็ตาม มีการยอมรับว่าแม้ AI จะให้ความเร็วสูง แต่แผนที่สร้างขึ้นมาบางส่วนยัง “ไม่สามารถใช้งานได้จริงอย่างสมบูรณ์” เนื่องจากมีข้อผิดพลาดที่ละเอียดอ่อน (subtle errors) เช่น การไม่นำปัจจัยเรื่องเซ็นเซอร์ที่ถูกต้องสำหรับสภาพอากาศเฉพาะมาพิจารณา.14 ความท้าทายด้านความแม่นยำนี้ตอกย้ำความจำเป็นที่ต้องมี

มนุษย์อยู่ในระบบ (Human in the Loop) ในอนาคตอันใกล้นี้ เพื่อตรวจสอบความสามารถในการใช้งานได้จริงของแผนที่ AI เสนอ และเพื่อทำการตัดสินใจขั้นสุดท้าย.14 AI ในโครงการ DASH จึงไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อแทนที่มนุษย์ แต่เพื่อขยายขีดความสามารถในการสร้างตัวเลือก (Generate Options) ในอัตราเร่ง ทำให้ภาระงานของมนุษย์เปลี่ยนจากการสร้างแผนที่ช้า ไปเป็นการตรวจสอบและเลือกแผนจากตัวเลือกจำนวนมากอย่างรวดเร็ว

ตารางที่ 2: การเปรียบเทียบประสิทธิภาพ Human-Machine Teaming ในโครงการ DASH-2

ตัวแปรเปรียบเทียบมนุษย์ (วิธีการดั้งเดิม)เครื่องมือ AI (ในโครงการ DASH-2)นัยยะเชิงปฏิบัติการ (Operational Implication)
จำนวน COAs ที่สร้างได้3 แผน10 แผนเพิ่มความหลากหลายของตัวเลือกทางยุทธวิธี (COA Diversity)
เวลาที่ใช้ในการสร้าง (โดยประมาณ)16 นาที8 วินาทีความเร็วในการวางแผนเพิ่มขึ้น 400 เท่า นำไปสู่ความได้เปรียบในการตัดสินใจที่เหนือกว่า (Decision Superiority) 14
ความสมบูรณ์ของแผนสูง (แต่ช้า)ต้องมีการตรวจสอบ (มีข้อผิดพลาดที่ละเอียดอ่อน)จำเป็นต้องมีมนุษย์เพื่อตรวจสอบความถูกต้องของปัจจัยสำคัญ (เช่น ข้อจำกัดสภาพอากาศ/เซ็นเซอร์) 14

3.2 การรับรู้สถานการณ์ในอวกาศ (Space Domain Awareness – SDA) และการเฝ้าระวัง

ความก้าวหน้าของภัยคุกคาม เช่น อาวุธความเร็วเหนือเสียง (Hypersonic weapons) ได้สร้างความเร่งด่วนในการปรับปรุงขีดความสามารถด้านการเตือน การติดตาม และการป้องกันขีปนาวุธ (MW/MT/MD).10 Space Sensing (SN) ภายใต้ Space Systems Command (SSC) กำลังเร่งบูรณาการ AI/ML เพื่อช่วยในการประเมินการออกแบบเซ็นเซอร์ให้ตรงตามข้อกำหนดในการติดตามขีปนาวุธ และเสริมสร้างการรับรู้สถานการณ์ในอวกาศ (SDA).10

เนื่องจากอวกาศเป็นโดเมนที่กว้างใหญ่มากและมนุษย์ต้องอาศัยการประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อทำความเข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้น 3 AI จึงถูกนำมาใช้เพื่อช่วยให้ผู้ปฏิบัติการอวกาศสามารถ “แยกแยะสิ่งที่เกิดขึ้นในอวกาศได้อย่างรวดเร็ว” และระบุภัยคุกคามต่อสินทรัพย์ในอวกาศได้อย่างมีนัยสำคัญ.15

นอกจากนี้ USSF ยังเผชิญกับความท้าทายในการให้ข้อมูลตำแหน่ง การนำทาง และการบอกเวลา (Position, Navigation, and Timing – PNT) ที่มั่นใจได้ เนื่องจากความผันแปรของข้อมูลและการโจมตีทางอิเล็กทรอนิกส์ (EW) จากฝ่ายตรงข้าม.16 AI ถูกนำมาใช้ในการหลอมรวมข้อมูลหลายโดเมนและเทคนิคความจริงของข้อมูล (data veracity solutions) เพื่อให้ผู้บัญชาการสามารถประเมินความน่าเชื่อถือของข้อมูล PNT ได้ และยังสามารถระบุได้ว่ามีการโจมตีต่อเซ็นเซอร์หรือไม่.16 การใช้ AI เพื่อตรวจสอบความน่าเชื่อถือของข้อมูลนี้ถือเป็นกลไกสำคัญในการป้องกันข้อมูล (Data Defense) ในสงครามสมัยใหม่

3.3 ปฏิบัติการอวกาศเชิงรู้คิด (Cognitive Space Operations – COGSPO) และเครือข่าย Hybrid

การนำ AI/ML เข้ามาใช้ในปฏิบัติการอวกาศได้ก่อให้เกิดสาขาวิชาใหม่ที่เรียกว่า Cognitive Space Operations (COGSPO) ซึ่งมีเป้าหมายในการทำให้ USSF สามารถ “คาดการณ์และตอบสนองต่อภัยคุกคามที่เกิดขึ้นใหม่ด้วยความเร็วและความแม่นยำที่ไม่เคยมีมาก่อน”.4

การใช้งานที่สำคัญที่สุดประการหนึ่งคือการจัดการเครือข่ายสื่อสารผ่านดาวเทียมแบบผสม (Hybrid Satellite Communications Network) ซึ่งรวมเอาระบบทางทหารและระบบเชิงพาณิชย์เข้าไว้ด้วยกัน.17 USSF กำลังแสวงหาข้อมูลจากอุตสาหกรรมเพื่อใช้ AI ในการจัดการเครือข่ายเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพ จัดสรรทรัพยากรแบบไดนามิก (dynamically allocate resources) และรับรองความยืดหยุ่นของเครือข่าย.17 เนื่องจากดาวเทียมที่มีเพย์โหลดดิจิทัลสมัยใหม่มีตัวแปรที่กำหนดค่าได้นับพันรายการ จึงเป็นไปไม่ได้ที่จะจัดสรรทรัพยากรด้วยตนเอง และต้องเปลี่ยนไปใช้เครื่องมือจัดการแบบไดนามิกที่ขับเคลื่อนด้วย AI.18 การวิจัยได้มุ่งเน้นไปที่การใช้ Deep Reinforcement Learning (DRL) เพื่อค้นหาการจัดสรรทรัพยากรที่เหมาะสมที่สุดในเวลาจริงหรือใกล้เวลาจริง.19

ในสภาพแวดล้อมที่มีการโจมตี เช่น การรบกวนสัญญาณ (jamming) หรือการปฏิเสธสัญญาณ 21 การสื่อสารกับภาคพื้นดินอาจถูกขัดขวาง ทำให้จำเป็นต้องมี

ความสามารถในการตัดสินใจด้วยตนเองบนวงโคจร (Onboard Autonomy).21 AI ที่เข้ามาจัดการเครือข่ายแบบอัตโนมัติ (Automated Constellation Management 22) และจัดสรรทรัพยากรแบบไดนามิกจึงเป็นกุญแจสำคัญในการทำให้ระบบป้องกันทางอวกาศมีความยืดหยุ่น การรวมระบบทหารและเชิงพาณิชย์เข้าด้วยกันผ่าน AI (Hybrid Integration) จึงเป็นการเพิ่มความยืดหยุ่นเชิงยุทธศาสตร์ หากระบบทหารหลักถูกโจมตี เครือข่าย AI สามารถเปลี่ยนไปใช้ทรัพยากรเชิงพาณิชย์ได้อย่างรวดเร็วและอัตโนมัติ.23

3.4 การเพิ่มประสิทธิภาพภารกิจและการสนับสนุน (Mission Efficiency and Support)

AI ยังถูกนำมาใช้เพื่อปรับปรุงการทำงานประจำวันและลดภาระงานที่ต้องใช้คนจำนวนมาก Generative AI ถูกนำมาใช้เพื่อลดงานที่ต้องทำด้วยตนเอง 24 ตัวอย่างที่สำคัญคือ AI-powered automation ที่ช่วยลดงานในภารกิจและเพิ่มประสิทธิภาพ.24 แอปพลิเคชันเหล่านี้รวมถึงการบันทึกบันทึกประจำวันของลูกเรือโดยอัตโนมัติ (automated crew logs) และรายงานหลังการปฏิบัติการ (after-action reports – AARs).24 นอกจากนี้ การถอดเสียงแบบเรียลไทม์พร้อมการตรวจจับคำสำคัญช่วยปรับปรุงการรับรู้สถานการณ์โดยรวม.24

การใช้ AI อัตโนมัติในงานธุรการเหล่านี้มีผลกระทบเชิงกลยุทธ์ในการ “ปลดปล่อย Guardians” ให้พ้นจากงานซ้ำซาก เพื่อให้พวกเขาสามารถมุ่งเน้นไปที่การตัดสินใจทางยุทธวิธีที่มีมูลค่าสูง ซึ่งสอดคล้องกับแกนความพยายามด้านวัฒนธรรม (LOE 2)

IV. ภูมิทัศน์การแข่งขันทางภูมิรัฐศาสตร์และภัยคุกคามเชิงรุก

4.1 จีน: ผู้ท้าชิงหลักและยุทธศาสตร์การครอบงำ AI ในอวกาศ

จีนได้รับการระบุว่าเป็นภัยคุกคามอันดับหนึ่งของสหรัฐฯ ในอวกาศ โดยมีความสามารถในการตามทันความสามารถทางอวกาศของสหรัฐฯ ด้วยอัตรา “ที่น่าเหลือเชื่อ” และกำลังเพิ่มขีดความสามารถด้าน Counter-Space ที่ทำให้สินทรัพย์ของสหรัฐฯ ตกอยู่ในความเสี่ยง.26 จีนกำลังสร้าง “ห่วงโซ่การสังหาร” (kill chain) เพื่อกำหนดเป้าหมายกองกำลังทางทะเล ทางบก และทางอากาศของสหรัฐฯ ในระยะที่ไกลขึ้น โดยใช้ประโยชน์จากอวกาศเพื่อเพิ่มระยะการกำหนดเป้าหมาย.26

ยุทธศาสตร์ของจีนในการครอบงำ AI ในอวกาศเน้นไปที่โครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลในอวกาศ (Space-Based Computing) การเปิดตัวกลุ่มดาวเทียมประมวลผล AI ชุดแรกที่เรียกว่า Three-Body Computing Constellation แสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าอย่างมากในด้านนี้ กลุ่มดาวเทียมนี้มีกำลังการประมวลผลสูงถึง 744 Tera Operations Per Second (TOPS) และมีจุดประสงค์เพื่อใช้พลังงานแสงอาทิตย์ในการประมวลผลบนวงโคจร.28

ความพยายามของจีนในการประมวลผลข้อมูลระยะไกล (Remote Sensing Payloads) บนวงโคจรโดยตรง มีเป้าหมายสำคัญคือ ลดความต้องการในการส่งข้อมูลปริมาณมหาศาลจากอวกาศกลับสู่พื้นโลก.28 การวิเคราะห์ชี้ให้เห็นว่าการแข่งขัน AI ในอวกาศได้เปลี่ยนจากการแข่งกันด้านอัลกอริทึมไปสู่การแข่งขันด้านโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลที่

เร็วกว่าและยืดหยุ่นกว่า.28 การประมวลผลบนวงโคจรเป็นการแก้ปัญหาความล่าช้า (Latency) ในการปิด “ห่วงโซ่การสังหาร” (Kill Chain) ทำให้จีนได้เปรียบในการดำเนินการที่รวดเร็ว การตอบโต้ของ USSF ผ่าน COGSPO และการตัดสินใจที่ขอบ (Edge Computing) จึงเป็นความพยายามโดยตรงเพื่อลดช่องว่างทางโครงสร้างพื้นฐานนี้.10

4.2 รัสเซีย: การลงทุนและการประยุกต์ใช้ AI ในการรบสมัยใหม่

รัสเซียได้เพิ่มการลงทุนใน AI อย่างมีนัยสำคัญ โดยจัดสรรงบประมาณจำนวนมากเพื่อสนับสนุนการวิจัยทางทหารที่ขับเคลื่อนด้วย AI.29 สงครามในยูเครนได้กลายเป็นเวทีสำคัญสำหรับการใช้ AI อย่างแพร่หลาย รวมถึงการใช้โดรนโจมตีที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งถูกออกแบบมาให้สามารถทำงานได้โดยไม่มีสัญญาณหรือการเชื่อมต่อข้อมูลอย่างต่อเนื่อง ทำให้โดรนมีความทนทานต่อมาตรการสงครามอิเล็กทรอนิกส์ (EW) ของฝ่ายตรงข้าม.29

รัสเซียกำลังใช้ AI เพื่อเสริมสร้างระบบบัญชาการ เครือข่ายป้องกันภัยทางอากาศ และการแก้ปัญหาทางทหารประยุกต์.29 ความสำเร็จของ AI ในการทำให้ระบบรบมีความยืดหยุ่นต่อ EW ภาคพื้นดิน เป็นบทเรียนสำคัญที่ USSF ต้องพิจารณา เพราะเทคโนโลยีเดียวกันนี้มีแนวโน้มที่จะถูกนำมาใช้ในอวกาศเพื่อโจมตีระบบ SATCOM และ PNT ของสหรัฐฯ ดังนั้น USSF จึงต้องเร่งสร้างความสามารถในการตัดสินใจด้วยตนเองในอวกาศ (Onboard Autonomy) เพื่อเพิ่มความยืดหยุ่น

ตารางที่ 3: การเปรียบเทียบยุทธศาสตร์ AI ในอวกาศของคู่แข่งหลัก

ประเทศ/หน่วยงานยุทธศาสตร์/โครงการหลักจุดเน้นทางยุทธวิธีนัยยะต่อ USSF
จีน (China)Three-Body Computing Constellationการประมวลผลข้อมูล (Data Processing) บนวงโคจร (Onboard) ด้วยความเร็ว 744 TFLOPSท้าทายความได้เปรียบด้านการเข้าถึงข้อมูลของสหรัฐฯ โดยเน้นลด Latency และเพิ่มความยืดหยุ่น 28
จีน (China)Counter-Space Kill Chain Accelerationการใช้ AI ในการกำหนดเป้าหมายและโจมตีสินทรัพย์ในอวกาศและบนพื้นโลกบีบให้ USSF ต้องเร่งความเร็วในการตัดสินใจ (DASH) และเสริมสร้างความยืดหยุ่นของเครือข่าย Hybrid 26
รัสเซีย (Russia)Massive Military AI Investmentการพัฒนาโดรน, ระบบบัญชาการ, และการป้องกันภัยทางอากาศที่ทนทานต่อ EWแสดงให้เห็นถึงขีดความสามารถในการพัฒนา AI สำหรับปฏิบัติการที่ขาดการสื่อสาร (Resilience against EW), ซึ่งเป็นภัยคุกคามโดยตรงต่อ SATCOM 29

V. ความท้าทายเชิงกลยุทธ์และความน่าเชื่อถือ

5.1 การรับมือกับความท้าทายด้านความเร็วและภัยคุกคามที่มีพลวัต

USSF เผชิญกับความท้าทายในการเร่งความเร็วในการนำเทคโนโลยีมาใช้ เนื่องจาก “ความเร็วของเทคโนโลยีที่หลั่งไหลออกมานั้นเหลือเชื่อ”.3 องค์กรจำเป็นต้องสร้างอนาคตของ AI ที่ช่วยให้สามารถปรับใช้ขีดความสามารถที่เกิดขึ้นใหม่ได้เร็วขึ้น เพื่อรักษาความเร็วให้เท่าทันกับภัยคุกคามที่พัฒนาไปอย่างรวดเร็ว.3 AI ต้องสามารถสนับสนุนการตัดสินใจที่สำคัญต่อภารกิจ (mission-critical decisions) ในสถานการณ์ที่มีความเสี่ยงสูงได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ โดยเฉพาะการตรวจจับความเสี่ยง เช่น เศษซากอวกาศหรือพฤติกรรมของศัตรู.3

5.2 ความยืดหยุ่นของระบบไซเบอร์และความปลอดภัยของข้อมูล (Cyber Resiliency)

การพึ่งพาข้อมูลและ AI ที่เพิ่มขึ้นในปฏิบัติการอวกาศทำให้เกิดจุดอ่อนใหม่ที่ศัตรูสามารถโจมตีได้ โดยเฉพาะการโจมตีต่อความน่าเชื่อถือของข้อมูล (Data Integrity).16 USSF ควรทำงานร่วมกับพันธมิตรเพื่อส่งเสริมวิศวกรรมความมั่นคง (security engineering) และนำสถาปัตยกรรม Zero-Trust รวมถึง AI/ML มาใช้เพื่อเสริมความมั่นคงทางไซเบอร์.30 การใช้ AI เพื่อปกป้องข้อมูล PNT และระบุการโจมตีต่อเซ็นเซอร์ 16 แสดงให้เห็นว่า AI ไม่เพียงแต่เป็นเครื่องมือในการโจมตี แต่ยังเป็นกลไกป้องกันทางไซเบอร์ที่สำคัญ

5.3 การจัดการความผิดพลาดที่ละเอียดอ่อนของ AI และการควบคุม (Managing Subtle AI Errors)

มีการระบุถึงความตึงเครียดเชิงกลยุทธ์ที่สำคัญระหว่างความต้องการความเร็วสูงสุด (เช่น 400x ในโครงการ DASH) และความจำเป็นทางจริยธรรม/ปฏิบัติการสำหรับความน่าเชื่อถือและความสามารถในการควบคุม.7 แม้ AI จะมีความเร็วในการสร้างแผนปฏิบัติการสูง แต่ข้อผิดพลาดที่ละเอียดอ่อนที่เกิดขึ้นบ่งชี้ว่าการพึ่งพา AI โดยปราศจากการกำกับดูแลอย่างใกล้ชิดยังไม่สามารถทำได้

หลักการควบคุมได้ (Governability) ของ DoD จึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง.7 ระบบอัตโนมัติต้องได้รับการออกแบบมาเพื่อให้บุคลากรสามารถแทรกแซงหรือยกเลิกการทำงานได้เสมอ เพื่อลดความเสี่ยงจากการตัดสินใจอัตโนมัติที่ผิดพลาดในสภาพแวดล้อมทางอวกาศที่มีผลกระทบสูง.7 หาก AI ถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์ PNT และตรวจสอบความสมบูรณ์ของข้อมูล 16 ความเสี่ยงจะขยายไปสู่

ความน่าเชื่อถือของอัลกอริทึม (Algorithmic Trust) และความเสี่ยงที่ศัตรูจะโจมตีชุดข้อมูล (Adversarial Machine Learning) เพื่อบ่อนทำลายความเชื่อมั่นของ AI ในการรบ

VI. บทสรุปและข้อเสนอแนะเชิงนโยบาย

6.1 การประเมินความคืบหน้าของ USSF เทียบกับวัตถุประสงค์เชิงยุทธศาสตร์

USSF ได้วางรากฐานที่แข็งแกร่งสำหรับการบูรณาการ AI เข้าสู่ปฏิบัติการประจำวันผ่านแผนปฏิบัติการ FY2025 และการจัดตั้งกรอบธรรมาภิบาลที่คำนึงถึงจริยธรรม (RAI).2 ในทางปฏิบัติ AI ได้พิสูจน์แล้วว่าสามารถให้ความได้เปรียบในการตัดสินใจที่เหนือกว่า (400x) ในการวางแผน 14 และเป็นกุญแจสำคัญในการจัดการความซับซ้อนของ Space Domain Awareness และเครือข่าย Hybrid ในสภาพแวดล้อมที่มีการแข่งขัน.4

อย่างไรก็ตาม ความท้าทายที่สำคัญยังคงมีอยู่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้าน บุคลากร (LOE 2) และการยกระดับความเชื่อมั่นของ AI เพื่อให้สามารถทำงานได้โดยมีมนุษย์กำกับดูแลน้อยลง (การเปลี่ยนจาก Human in the Loop เป็น Human on the Loop) โดยไม่กระทบต่อหลักการจริยธรรม RAI.1 การบูรณาการ AI เข้าสู่ปฏิบัติการประจำวันอย่างแท้จริงจะเกิดขึ้นได้ก็ต่อเมื่อ USSF สามารถสร้างเครื่องมือที่ให้ทั้งความเร็วและความไว้วางใจในระดับที่สูงมาก

6.2 ข้อเสนอแนะเชิงลึกต่อภาคอุตสาหกรรมและพันธมิตร

จากการวิเคราะห์สภาพแวดล้อมการแข่งขันและช่องว่างทางยุทธศาสตร์ในปัจจุบัน มีข้อเสนอแนะเชิงนโยบายและเชิงกลยุทธ์ดังต่อไปนี้:

  1. การลงทุนใน Edge Computing สำหรับอวกาศ: เพื่อตอบโต้ความได้เปรียบด้านโครงสร้างพื้นฐานการประมวลผลบนวงโคจรของจีน (Three-Body Constellation) 28 ภาคอุตสาหกรรมต้องเร่งการวิจัยและพัฒนา AI/ML ที่สามารถประมวลผลข้อมูลปริมาณมากได้บนดาวเทียมโดยตรง (Onboard Processing) เพื่อลด Latency และเพิ่มความยืดหยุ่นของเครือข่ายให้สามารถตัดสินใจด้วยตนเองเมื่อขาดการสื่อสารกับภาคพื้นดิน.21
  2. การพัฒนา AI Assurance Tools และ Metrics: ควรมีการลงทุนอย่างมากในการพัฒนาเครื่องมือและกระบวนการที่ตรวจสอบและรับรองความน่าเชื่อถือของ AI (AI Assurance) โดยเฉพาะในส่วนที่เกี่ยวข้องกับการประเมินความถูกต้องของแผนปฏิบัติการ (COAs).14 เครื่องมือเหล่านี้ต้องสามารถตรวจสอบย้อนกลับกระบวนการของ AI ได้อย่างละเอียด (Traceable) เพื่อให้ผู้บัญชาการสามารถเชื่อถือผลลัพธ์ของ AI ได้แม้ภายใต้แรงกดดันสูงสุด
  3. การผลักดันความร่วมมือ Cognitive Space Operations (COGSPO): ภาคอุตสาหกรรมควรใช้ประโยชน์จากกลไก “Front Door” ของ SSC และ Reverse Industry Days เพื่อให้ข้อเสนอเกี่ยวกับวิธีการใช้ AI ในการจัดการเครือข่ายดาวเทียมแบบผสมและการจัดสรรทรัพยากรแบบไดนามิกอย่างเต็มรูปแบบ.4 การสร้างความร่วมมือที่แข็งแกร่งจะช่วยให้มั่นใจได้ว่าเทคโนโลยีที่พัฒนานั้นตรงตามความต้องการด้านความยืดหยุ่นของเครือข่ายทางทหาร
  4. การยกระดับ AI Literacy ในบุคลากร Guardian: USSF ต้องเน้นการลงทุนในโครงการการศึกษาและการฝึกอบรมด้าน AI Literacy ที่เข้มข้น (LOE 2) เพื่อให้แน่ใจว่าบุคลากรที่ปฏิบัติงานในทุกระดับมีความสามารถในการทำความเข้าใจ ตรวจสอบ และตัดสินใจร่วมกับระบบ AI ที่มีความซับซ้อนสูงได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นกุญแจสำคัญในการปลดล็อกศักยภาพเต็มรูปแบบของเทคโนโลยีที่ถูกนำมาใช้.1

ผลงานที่อ้างอิง

  1. Space Force publishes 2025 Data, AI strategic action plan > United …, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 4, 2025 https://www.spaceforce.mil/news/article-display/article/4124351/space-force-publishes-2025-data-ai-strategic-action-plan/
  2. USSF Data and AI FY2025 Strategic Action Plan | PDF | Artificial Intelligence – Scribd, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 4, 2025 https://www.scribd.com/document/845884876/USSF-Data-and-AI-FY2025-Strategic-Action-Plan
  3. Aerospace Drives AI Integration to Advance U.S. Leadership in Space, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 4, 2025 https://aerospace.org/article/aerospace-drives-ai-integration-advance-us-leadership-space
  4. Facilitating Intelligent Conversations About Artificial Intelligence …, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 4, 2025 https://www.ssc.spaceforce.mil/Newsroom/Article-Display/Article/3846301/facilitating-intelligent-conversations-about-artificial-intelligence
  5. 2023 Department of Defense Data, Analytics, and Artificial Intelligence Adoption Strategy, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 4, 2025 https://www.dafcio.af.mil/AI/Strategy/
  6. Artificial Intelligence – Space Force, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 4, 2025 https://www.spaceforce.mil/News/Tag/104351/artificial-intelligence/
  7. DOD Adopts 5 Principles of Artificial Intelligence Ethics – Department of Defense, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 4, 2025 https://www.war.gov/News/News-Stories/article/Article/2094085/dod-adopts-5-principles-of-artificial-intelligence-ethics/
  8. Responsible AI – Chief Digital and Artificial Intelligence Office, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 4, 2025 https://www.ai.mil/Initiatives/Responsible-AI/
  9. DOD Adopts Ethical Principles for Artificial Intelligence – Department of Defense, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 4, 2025 https://www.war.gov/News/Releases/Release/Article/2091996/dod-adopts-ethical-principles-for-artificial-intelligence/
  10. Space Sensing, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 4, 2025 https://www.ssc.spaceforce.mil/program-offices/space-sensing
  11. USSF opens registration for second annual AI challenge – Space Force, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 4, 2025 https://www.spaceforce.mil/News/Article-Display/Article/4220376/ussf-opens-registration-for-second-annual-ai-challenge/
  12. Space Force Poised to Deliver International Strategy – MeriTalk, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 4, 2025 https://www.meritalk.com/articles/space-force-poised-to-deliver-international-strategy/
  13. Air Force experiments with AI, boosts battle management speed, accuracy – AF.mil, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 4, 2025 https://www.af.mil/News/Article-Display/Article/4310090/air-force-experiments-with-ai-boosts-battle-management-speed-accuracy/
  14. Air Force AI writes battle plans faster than humans can — but some …, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 4, 2025 https://breakingdefense.com/2025/09/air-force-ai-writes-battle-plans-faster-than-humans-can-but-some-of-them-are-wrong/
  15. The AI Advantage for National Security Space – Elara Nova, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 4, 2025 https://elaranova.com/the-ai-advantage-for-national-security-space/
  16. AI in Defense and Intelligence Applications | C3 AI, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 4, 2025 https://c3.ai/industries/enterprise-ai-for-defense/
  17. USSF Seeks Industry Input on Automating Hybrid Satellite Networks, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 4, 2025 https://spacesecurity.wse.jhu.edu/2024/09/15/ussf-seeks-industry-input-on-automating-hybrid-satellite-networks/
  18. SES – Gemini – Artificial Intelligence for Dynamic Resource Management – Engineering Systems Laboratory, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 4, 2025 https://systems.mit.edu/research/ses-gemini/
  19. A Comparison of artificial intelligence algorithms for dynamic power allocation in flexible high throughput satellites – DSpace@MIT, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 4, 2025 https://dspace.mit.edu/handle/1721.1/127074
  20. [2503.07420] The Interplay of AI-and-RAN: Dynamic Resource Allocation for Converged 6G Platform – arXiv, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 4, 2025 https://arxiv.org/abs/2503.07420
  21. Artificial Intelligence for Space Missions – Booz Allen, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 4, 2025 https://www.boozallen.com/markets/space/artificial-intelligence-for-space-missions.html
  22. Cognitive Space AI-Powered Automated Satellite Operations, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 4, 2025 https://www.cognitivespace.com/
  23. Collaboration with the U.S. Space Force for Stronger, Resilient National Security – Hughes Network Systems, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 4, 2025 https://www.hughes.com/resources/insights/5g/collaboration-us-space-force-stronger-resilient-national-security
  24. Space Force Generative AI Challenge empowers Guardians through education, collaboration – USAFE, AFAfrica, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 4, 2025 https://www.usafe.af.mil/News/Article-Display/Article/4011818/space-force-generative-ai-challenge-empowers-guardians-through-education-collab/
  25. Space Force Generative AI Challenge empowers Guardians through education, collaboration, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 4, 2025 https://www.spaceforce.mil/News/Article-Display/Article/3992437/space-force-generative-ai-challenge-empowers-guardians-through-education-collab/
  26. China remains No. 1 threat in space: Space Force general – C4ISRNet, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 4, 2025 https://www.c4isrnet.com/space/2025/09/26/china-remains-no-1-threat-in-space-space-force-general/
  27. Space Force Combining AI, Autonomy To Multiply Capability at the …, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 4, 2025 https://www.nationaldefensemagazine.org/articles/2025/10/3/space-force-combining-ai-autonomy-to-multiply-capability-at-the-edge
  28. Space becomes the new data center frontier as China launches its first 12 satellites for interstellar AI processing – Pamir Consulting, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 4, 2025 https://pamirllc.com/blog/space-becomes-the-new-data-center-frontier-as-china-launches-its-first-12-satellites-for-interstellar-ai-processing
  29. Russia Capitalizes on Development of Artificial Intelligence in its Military Strategy, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 4, 2025 https://www.realcleardefense.com/articles/2025/03/04/russia_capitalizes_on_development_of_artificial_intelligence_in_its_military_strategy_1095189.html
  30. Enhancing Space Mission Assurance to Cyber Threats for the U.S. Space Force – RAND, เข้าถึงเมื่อ ตุลาคม 4, 2025 https://www.rand.org/pubs/research_reports/RRA2319-1.html