National strategi for Militær AI: Google Gemini's Deep Research

 

National Strategi for Indførelse og Anvendelse af Militær Kunstig Intelligens i Danmark

I. Indledning: Danmarks Strategiske Imperativ for Militær Kunstig Intelligens

A. Den Globale Sikkerhedspolitiske Kontekst og AI's Transformative Rolle

Den globale sikkerhedspolitiske arena er under hastig forandring, drevet af teknologiske gennembrud, der fundamentalt ændrer karakteren af international konkurrence og potentiel konflikt. Blandt disse teknologier står kunstig intelligens (AI) centralt som en transformerende kraft med vidtrækkende implikationer for den militære sektor. AI er ikke længere en fjern fremtidsvision, men en konkret realitet, der allerede demonstrerer sit potentiale på slagmarken, hvilket blandt andet er eksemplificeret ved Ukraines innovative anvendelse af AI-værktøjer til kommando og kontrol, skadesvurdering og efterretningsanalyse.¹ Denne udvikling understreger, at AI har bevæget sig fra teoretiske diskussioner til praktiske applikationer, der kan give afgørende fordele.

NATO anerkender den accelererende udvikling inden for AI, især fremkomsten af kraftfulde generative AI-modeller, der kan producere komplekst indhold, som er stadigt sværere at skelne fra menneskeskabt materiale.² Alliancen betoner vigtigheden af at anvende disse teknologier, hvor det er relevant, så hurtigt som muligt. Dette teknologiske skift opfattes ikke blot som en inkrementel forbedring, men som en potentiel revolution inden for militære anliggender. AI betegnes som en "general-purpose technology" ², hvis anvendelsesmuligheder spænder bredt og kan påvirke stort set alle aspekter af forsvaret – fra operationel effektivitet og logistik til strategisk beslutningstagning og udvikling af nye kapaciteter. PwC's analyser peger på, at AI fungerer som en katalysator for helt nye paradigmer i forsvaret, der fundamentalt omdefinerer missionseffektivitet, operationshastighed, præcision og den overordnede skala af militære operationer.⁴ Norges nationale strategi anerkender ligeledes AI som en "enabling technology" og en "force multiplier", der har potentialet til at transformere alle facetter af militære anliggender.³

Denne hastige udvikling, især inden for områder som generativ AI, skaber et markant pres på nationer for at tilpasse sig for ikke at blive teknologisk forældede. Det handler ikke blot om et teknologisk skift, men om et potentielt paradigmeskift i militær tænkning og doktrin. NATO's 2021 AI-strategi og den efterfølgende revision i 2024 ² afspejler en erkendelse af, at tidligere antagelser om AI's udviklingshastighed og indvirkning muligvis allerede er utilstrækkelige. Nationer, der ikke formår hurtigt at tilpasse sig og integrere disse nye AI-former ansvarligt, risikerer at miste en afgørende "cognitive edge" – evnen til at tænke, beslutte og handle hurtigere og mere effektivt end potentielle modstandere.⁵ Dette pres for hurtig adoption skal imidlertid konstant balanceres med det ufravigelige krav om ansvarlighed, etisk forsvarlighed og overholdelse af international ret, hvilket skaber en iboende og kompleks spænding i udviklingen og implementeringen af militær AI.

B. Det Strategiske Imperativ for Danmark

For Danmark, som en teknologisk avanceret nation og et engageret medlem af NATO, er en proaktiv tilgang til militær AI ikke blot en mulighed, men et strategisk imperativ. At engagere sig aktivt i udvikling, implementering og ansvarlig anvendelse af militær AI er afgørende for at opretholde Forsvarets relevans, sikre interoperabilitet med allierede og bidrage meningsfuldt til kollektiv sikkerhed og afskrækkelse. Den teknologiske udvikling hos både potentielle modstandere og allierede betyder, at et manglende engagement i AI-feltet vil kunne føre til et teknologisk efterslæb, der på sigt kan underminere national sikkerhed og Danmarks evne til at operere effektivt sammen med sine partnere.

For en nation af Danmarks størrelse og ressourcemæssige rammer er det strategiske rationale for adoptionen af militær AI ikke nødvendigvis at forsøge at matche stormagters bredspektrede investeringer. Snarere, som det også overvejes af større nationer som Storbritannien i lyset af den globale konkurrence ¹, ligger en mere farbar og potentielt mere effektiv vej i at identificere og dyrke nicheområder. Her kan Danmark opnå en reel spidskompetence, der både styrker den nationale forsvarsevne og udgør et værdifuldt, specialiseret bidrag til alliancens samlede kapabiliteter. En sådan tilgang kræver en grundig og proaktiv analyse af Danmarks eksisterende industrielle og forskningsmæssige styrkepositioner inden for AI og relaterede teknologier, samt en tæt dialog med NATO og centrale allierede for at afdække, hvor danske bidrag kan have størst effekt. Dette indebærer en strategisk prioritering af indsatsområder, hvor Danmark kan udvikle og anvende AI på måder, der komplementerer allieredes kapaciteter og adresserer specifikke operationelle behov.

C. Rapportens Formål og Struktur

Formålet med denne rapport er at fremlægge en detaljeret, sammenhængende og handlingsorienteret national strategi for indførelse og anvendelse af militær kunstig intelligens i Danmark. Strategien sigter mod at anvise en vej frem, der balancerer de teknologiske muligheder med etiske hensyn, juridiske forpligtelser og Danmarks overordnede sikkerheds- og forsvarspolitiske målsætninger.

Det skal bemærkes, at det af brugeren specificerede inspirationslink (⁶: https://g.co/gemini/share/044b43076290) desværre har vist sig at være utilgængeligt. Udarbejdelsen af nærværende strategi er derfor baseret på en omfattende analyse af det medfølgende forskningsmateriale, der belyser internationale erfaringer, NATO's tilgang og bedste praksis fra en række toneangivende nationer på området.

Rapporten er struktureret som følger:

• Sektion II formulerer en vision og overordnede strategiske målsætninger for dansk militær AI.
• Sektion III fastlægger de etiske og juridiske rammer for ansvarlig udvikling og anvendelse.
• Sektion IV identificerer de strategiske søjler for implementering, herunder forskning, kompetenceudvikling, datafundament, industrisamarbejde og internationalt samarbejde.
• Sektion V gennemgår identificerede anvendelsesområder og potentialet for kapacitetsudvikling.
• Sektion VI skitserer en implementeringsplan med faser, nøgleinitiativer og overvejelser om ressourceallokering.
• Sektion VII afslutter med en konklusion, der opsummerer strategiens betydning for Danmarks fremtidige forsvarsevne.

Nedenstående tabel giver et komparativt overblik over centrale aspekter af udvalgte nationers militære AI-strategier, hvilket tjener som baggrund og inspiration for udformningen af den danske strategi.

Tabel 1: Komparativ Oversigt over Nationale Militære AI-Strategier (Nøgleaspekter)

Nation	Vision/Overordnet Mål	Etiske Rammer/Ansvarlig AI	Prioriterede Anvendelsesområder	Industristrategi/Samarbejde	Talentinitiativer	Data Strategi	Internationale Partnerskaber	Kilder
USA	Accelerere adoption af data, analyse & AI for vedvarende beslutningsfordel.	DoD AI Ethical Principles. Fokus på ansvarlig AI.	Battlespace awareness, adaptive force planning, fast kill chains, resilient sustainment, efficient business ops.	Samarbejde med kommercielle teams & tools. Integration med allierede.	Uddannet, bemyndiget arbejdsstyrke.	VAULTIS-principper (Visible, Accessible, Understandable, Linked, Trustworthy, Interoperable, Secure). Data som produkt.	Styrke partnerskaber (intergovernmentalt, akademisk, industri, internationalt).	7
UK	Transformere Forsvaret til en "AI-klar" og senere "AI-native" organisation. Opretholde militær overlegenhed.	Fokus på etiske spørgsmål.	Bredt: fra back-office til frontlinje; objektgenkendelse, signalanalyse, logistik, minejagt.	Styrke underudviklet forsvars-AI-sektor. Simplificere engagement med SMV'er. Reform af indkøb.	Opkvalificering af ledere/arbejdsstyrke. Rekruttere talent. Fleksible karriereveje.	Forbedre datamanagement og digital infrastruktur. "AI-ready" data.	Interoperabilitet med allierede. AUKUS. Multinationale centres of excellence.	1
Frankrig	Integrere autonome teknologier i væbnede styrker (robotter operationelle 2027, fuldt integreret 2040). Mand-maskine partnerskab.	Fokus på menneskelig kontrol.	Rekognoscering, sikkerhed (minerydning), logistisk støtte (autonome konvojer, robotmuler).	CoHoMa-udfordring for civil-militær innovation.	Ikke specificeret i uddrag.	Ikke specificeret i uddrag.	Ikke specificeret i uddrag.	9
Tyskland	Udnytte AI's revolutionerende potentiale for defensive kapabiliteter. Blive en nøglespiller i NATO/EU.	Etisk governance som fundament.	Prædiktiv beslutningstagning, kollaborative autonome systemer, dynamisk ressourcestyring. Uranos KI-projekt (fjendeidentifikation).	Overvinde institutionel fragmentering. Samarbejde med forskning, industri (f.eks. Helsing, Anduril).	Håndtere underinvestering i talent.	Forbedre infrastruktur.	Internationale partnerskaber. NATO/EU interoperabilitet.	4
Sverige	Integrere moderne kapabiliteter (AI, cyber) for at imødegå trusler. Multi-Domain Operations (MDO).	Ikke specificeret i uddrag (fokus på innovation).	AI i totalforsvaret, realtidsoversættelse, OceanWatch (skibsdetektion).	Civil-militært innovationsøkosystem (AI Sweden). Prototype warfare.	Ikke specificeret i uddrag.	Ikke specificeret i uddrag.	NATO-interoperabilitet. Samarbejde med akademia/industri. AI & Security Consortium.	12
Norge	Ansvarlig innovation. AI som force multiplier.	AI skal udvikles/anvendes ansvarligt iht. international ret (IHL).	Forbedret situationsforståelse, beslutningsstøtte, datafiltrering, cyberforsvar, logistikoptimering.	Udvikling af nationale strategier.	Ikke specificeret i uddrag.	Ikke specificeret i uddrag.	Internationalt samarbejde, risikoreduktion, tillidsskabende foranstaltninger.	3
Finland	Forsigtig, datadrevet evolution. AI som prioriteret forskningsområde.	Sikre lovlighed og solidt etisk fundament. Overholdelse af IHL.	Alle forsvarsområder; autonome systemer, elektromagnetisk spektrumstyring.	Samarbejde med civil sektor.	Digital know-how.	FDF Data Concept for fleksibel dataudnyttelse.	International regulering. NATO-samarbejde.	15
Canada	Blive "AI enabled by 2030".	Iht. canadisk/international lov, regeringspolitikker.	Forbedret situationsforståelse, beslutningsstøtte, automatisering af logistik, C5ISR-modernisering.	Ikke specificeret i uddrag.	Ikke specificeret i uddrag.	Stærkt datafundament, alignment med DND/CAF Data Strategy.	Interoperabilitet med allierede.	17
Australien	Navy: Forbedre evnen til at kæmpe og vinde til søs (RAS-AI Strategy 2040). Army: Bedre taktiske beslutninger.	"Guardrails" (etiske, juridiske, sikkerhedsmæssige, gennemsigtighed). Menneske-maskine teaming.	Navy: Bredt. Army: Beslutningsstøtte (IMAP), autonome systemer (MQ-28 Ghost Bat).	Ikke specificeret i uddrag.	Træning i beslutningstagning uden AI.	Ikke specificeret i uddrag.	Ikke specificeret i uddrag.	19
Estland	Levere praktisk værdi, forbedre forsvarskapabiliteter, give militære fordele, forbedre støtte/logistik.	Ikke specificeret i uddrag.	Ikke specificeret i uddrag.	Fremme lokal forsvarsindustri. Samarbejde med civile strukturer.	Udvikle højteknologisk ekspertise.	Udvikle digital informationsinfrastruktur.	Deltagelse i internationale netværk/projekter.	14
Sydkorea	Globalt AI-lederskab. Forsvarsinnovation 4.0 (slankere, klogere militær).	AI Basic Act (gennemsigtighed, privatliv, sikkerhed). Ansvarlig brug (REAIM).	Manned-unmanned teaming. Generativ AI C2-platform. Autonome droner/jets, UGV'er, USV'er.	Defense AI Center (offentlig-privat-akademisk). Investering i AI/forsvarstek. Store AI-datacentre.	Ikke specificeret i uddrag.	Store AI-datacentre. Syntetisk data (GenGenAI).	Eksport af AI-teknologi. Samarbejde med USA (Freedom Shield).	21
Israel	AI som "game changer" for hurtig måludpegning.	Menneskelig overvågning for at møde international lov (omdiskuteret).	Sortering af efterretninger, kommunikation, overvågning. Måludpegning ('Gospel', 'Lavender', 'Where's Daddy?').	Brug af kommercielle AI-modeller (Microsoft, OpenAI). Project Nimbus (Google, Amazon). Partnerskaber (Palantir).	Ikke specificeret i uddrag.	Store datamængder på cloud-platforme.	Tæt samarbejde med amerikanske tech-virksomheder.	23

II. Vision og Strategiske Målsætninger for Militær AI i Danmark

A. Vision for Dansk Militær AI

For at navigere succesfuldt i det komplekse og dynamiske landskab, som militær AI repræsenterer, er en klar og ambitiøs vision essentiel. For Danmark foreslås følgende vision:

"Danmark vil inden 2035 være en anerkendt og førende nation inden for ansvarlig udvikling, implementering og anvendelse af specialiseret militær kunstig intelligens. Gennem målrettede investeringer i teknologi, talent og etisk governance vil dansk militær AI styrke Forsvarets evne til at beskytte nationale interesser, sikre Danmarks suverænitet og levere effektive, interoperable bidrag til international fred og sikkerhed inden for rammerne af NATO og andre relevante partnerskaber."

Denne vision afspejler Danmarks grundlæggende værdier om ansvarlighed og retsstatsprincipper, anerkender landets teknologiske potentiale og understreger forpligtelsen over for NATO-alliancen. Den sigter mod at positionere Danmark som en nation, der ikke blot adopterer AI, men som gør det på en gennemtænkt, etisk forsvarlig og strategisk klog måde, med fokus på områder hvor Danmark kan excellere og skabe reel merværdi.

B. Overordnede Strategiske Målsætninger

For at realisere visionen opstilles følgende fem overordnede strategiske målsætninger, der vil guide udviklingen og implementeringen af militær AI i Danmark:

1. Styrket Beslutningsgrundlag og Kognitiv Overlegenhed:

   Denne målsætning fokuserer på at udnytte AI's potentiale til markant at forbedre Forsvarets evne til at indsamle, bearbejde, analysere og forstå store og komplekse datamængder. Målet er at opnå en forbedret situationsforståelse på tværs af alle domæner (land, sø, luft, cyber, rum) og dermed accelerere og kvalificere beslutningsprocesser på både taktisk, operationelt og strategisk niveau. Dette er i tråd med NATO's ambition om at opnå en "cognitive edge" 5, hvilket indebærer evnen til at træffe hurtigere og bedre informerede beslutninger end potentielle modstandere. Tysklands strategi for AI i forsvaret peger ligeledes på AI's rolle i at forbedre situationsforståelse og accelerere beslutningsprocesser.4 For Danmark indebærer dette udvikling eller anskaffelse af AI-værktøjer, der kan understøtte alt fra efterretningsanalyse til operativ planlægning og realtidsovervågning.

2. Øget Operationel Effektivitet og Ressourceoptimering:

   AI tilbyder betydelige muligheder for at optimere anvendelsen af Forsvarets ressourcer og øge den operationelle effektivitet. Denne målsætning sigter mod at implementere AI-løsninger, der kan automatisere tidskrævende rutineopgaver, forbedre logistiske processer, optimere vedligeholdelsesplaner (f.eks. gennem forudsigende vedligehold) og effektivisere administrative funktioner. Erfaringer fra blandt andet Tyskland 4 og Norge 3 viser et fokus på AI til optimering af ressourcestyring og logistik. For Danmark kan dette betyde mere effektive forsyningskæder, reduceret nedetid på materiel og frigørelse af menneskelige ressourcer til mere komplekse og kritiske opgaver.

3. Forbedret Styrkebeskyttelse og Overlevelsesevne:

   Beskyttelse af personel og materiel er en fundamental prioritet. Denne målsætning fokuserer på at anvende AI-baserede systemer til at styrke Forsvarets evne til at detektere, identificere og imødegå trusler. Dette kan omfatte AI-understøttet overvågning, varslingssystemer, systemer til beskyttelse mod cyberangreb og autonome platforme til farlige opgaver som f.eks. minerydning. Frankrigs strategi for militære robotter har et klart fokus på at forbedre enheders overlevelsesevne ved at lade robotter udføre risikofyldte opgaver.9 For Danmark indebærer dette en satsning på teknologier, der kan reducere risikoen for egne styrker og øge deres modstandsdygtighed i komplekse operationsmiljøer.

4. Sikret Interoperabilitet og Styrkede Alliancebidrag:

   Som et aktivt medlem af NATO er interoperabilitet afgørende for Danmarks forsvarsevne. Denne målsætning understreger behovet for, at dansk udvikling og anskaffelse af militær AI sker med et stærkt fokus på kompatibilitet og integration med allieredes systemer og doktriner. Både NATO's overordnede AI-strategi 2 og nationale strategier som Storbritanniens 8 lægger stor vægt på interoperabilitet. For Danmark betyder det, at AI-systemer skal kunne udveksle data og operere sømløst sammen med systemer fra NATO-partnere, hvilket muliggør effektive danske bidrag til fælles operationer og missioner. Dette kræver aktiv deltagelse i NATO's standardiseringsarbejde og tæt koordination med allierede.

5. Fremme af Ansvarlig Innovation og Etisk Anvendelse:

   Denne målsætning er fundamental og gennemsyrer alle andre aspekter af strategien. Danmark skal være foregangsland i at sikre, at al udvikling, implementering og anvendelse af militær AI sker i fuld overensstemmelse med nationale værdier, etiske principper og gældende international ret, herunder den humanitære folkeret. Dette indebærer etablering af robuste governance-mekanismer, etiske retningslinjer og processer for juridisk kontrol. Denne målsætning skal sikre offentlig tillid og international legitimitet for Danmarks brug af militær AI.

Disse fem strategiske målsætninger er tæt forbundne og i mange tilfælde gensidigt forstærkende. For eksempel vil en forbedret situationsforståelse (Målsætning 1), opnået gennem avanceret AI-baseret dataanalyse, direkte bidrage til en mere effektiv styrkebeskyttelse (Målsætning 3), da trusler kan identificeres og imødegås hurtigere og mere præcist. Samtidig vil en bedre situationsforståelse muliggøre en mere målrettet og effektiv indsættelse af egne ressourcer, hvilket understøtter Målsætning 2 om øget operationel effektivitet. Investeringer og fremskridt inden for ét målområde kan således have positive afsmittende effekter på de andre, hvilket understreger vigtigheden af en holistisk og integreret tilgang til implementeringen af AI-strategien.

Det er dog også vigtigt at anerkende potentielle spændinger mellem målsætningerne. Især kan der opstå en dynamik mellem ønsket om at opnå "kognitiv overlegenhed" og accelereret beslutningstagning (Målsætning 1) og det ufravigelige krav om "ansvarlig innovation og etisk anvendelse" (Målsætning 5). Jagten på hastighed og operationel fordel må aldrig ske på bekostning af etisk forsvarlighed, overholdelse af international ret eller princippet om meningsfuld menneskelig kontrol. Erfaringer fra lande som Israel, hvor AI anvendes til at accelerere måludpegningsprocesser ²³, illustrerer både potentialet og de betydelige etiske udfordringer, der er forbundet med at balancere effektivitet med ansvarlighed, især under operationelt pres. Den danske strategi skal derfor proaktivt designe og implementere mekanismer – "etiske bremser" – der sikrer, at teknologisk formåen altid underordnes etiske og juridiske principper. Dette kræver en dybdegående integration af etiske overvejelser i selve designet af AI-systemer, i doktriner for deres anvendelse og i uddannelsen af det personel, der skal operere dem.

III. Etiske og Juridiske Rammer: Ansvarlig Udvikling og Anvendelse

En grundlæggende forudsætning for en succesfuld og legitim implementering af militær AI i Danmark er etableringen af robuste etiske og juridiske rammer. Disse rammer skal sikre, at udvikling, anskaffelse og anvendelse af AI-teknologier sker på en ansvarlig måde, der respekterer danske værdier, internationale forpligtelser og befolkningens tillid.

A. Implementering af Etiske Principper

Kernen i de etiske rammer bør være en national adoption og operationalisering af NATO's seks Principper for Ansvarlig Brug (PRU'er) af kunstig intelligens i forsvaret.² Disse principper, som er internationalt anerkendte inden for alliancen, udgør et solidt fundament for Danmarks tilgang:

1. Lovlighed (Lawfulness): AI-systemer skal udvikles og anvendes i overensstemmelse med national og international ret.
2. Ansvarlighed og Ansvarspådragelse (Responsibility and Accountability): Der skal være klare ansvarsforhold for udvikling, implementering og anvendelse af AI-systemer. Mennesker skal forblive ansvarlige for beslutninger truffet med støtte fra AI.
3. Forklarlighed og Sporbarhed (Explainability and Traceability): AI-systemers funktionsmåde og de data, de baserer sig på, skal være forståelige og sporbare i relevant omfang, således at beslutninger kan efterprøves og valideres.
4. Pålidelighed (Reliability): AI-systemer skal være robuste, sikre og fungere som tiltænkt inden for veldefinerede anvendelsesområder og under forventede operationelle forhold. Dette inkluderer minimering af utilsigtede bias og fejl.
5. Kontrollerbarhed (Governability): AI-systemer skal designes således, at de tillader passende menneskelig interaktion, detektion og afhjælpning af utilsigtede konsekvenser, samt mulighed for at deaktivere eller afbryde systemer, der ikke fungerer som forventet.
6. Bias-minimering (Bias Mitigation): Der skal tages aktive skridt gennem hele AI-systemets livscyklus for at identificere, vurdere og minimere uønskede bias, der kan føre til diskriminerende eller på anden måde utilsigtede resultater.

Operationaliseringen af disse principper i en dansk kontekst vil kræve udvikling af nationale retningslinjer, testprocedurer, verifikations- og valideringsmekanismer. Inspiration kan hentes fra Storbritanniens arbejde med at adressere etiske spørgsmål i forbindelse med militær AI ⁸ og Finlands klare krav om, at forsvarsadministrationen skal sikre et solidt etisk fundament for alle AI-applikationer.¹⁵ Dette arbejde bør involvere eksperter inden for etik, jura, teknologi og militære operationer.

Tabel 2: NATO's Principper for Ansvarlig Brug (PRU'er) og Deres Konkretisering for Danmark

Princip (NATO PRU)	Beskrivelse (NATO)	Danske Overvejelser og Konkretiseringstiltag
Lovlighed	AI-systemer skal udvikles og anvendes i overensstemmelse med national og international ret.	Sikre overholdelse af dansk lovgivning, EU-regulering (f.eks. AI Act hvor relevant), menneskerettigheder og international humanitær ret (IHL). Etablere obligatoriske juridiske reviews (artikel 36-reviews for våbensystemer) for alle AI-systemer med potentiale for autonomi eller direkte indvirkning på magtanvendelse. Udvikle specifikke retningslinjer for dataindsamling og -brug i AI-systemer.
Ansvarlighed og Ansvarspådragelse	Der skal være klare ansvarsforhold for udvikling, implementering og anvendelse af AI-systemer. Mennesker skal forblive ansvarlige for beslutninger truffet med støtte fra AI.	Definere klare kommandoveje og ansvarslinjer for anvendelse af AI-systemer. Sikre "meningsfuld menneskelig kontrol" over AI-systemer, især dem der er involveret i måludpegning og magtanvendelse. Etablere procedurer for undersøgelse og ansvarspådragelse ved fejl eller utilsigtet skade forårsaget af AI-systemer.
Forklarlighed og Sporbarhed	AI-systemers funktionsmåde og de data, de baserer sig på, skal være forståelige og sporbare i relevant omfang.	Stille krav om "explainability by design" i udbudsmateriale for AI-systemer. Udvikle metoder til at dokumentere og logge AI-systemers beslutningsprocesser og datagrundlag for at muliggøre efterfølgende analyse og audit. Balancere behovet for forklarlighed med beskyttelse af klassificerede oplysninger og intellektuel ejendomsret.
Pålidelighed	AI-systemer skal være robuste, sikre og fungere som tiltænkt inden for veldefinerede anvendelsesområder og under forventede operationelle forhold.	Implementere strenge test-, evaluerings-, verifikations- og valideringsprocesser (TEV&V) for alle militære AI-systemer. Definere klare operationelle domæner og begrænsninger for hvert system. Indføre procedurer for løbende overvågning og opdatering af AI-modeller for at sikre fortsat pålidelighed.
Kontrollerbarhed	AI-systemer skal designes således, at de tillader passende menneskelig interaktion, detektion og afhjælpning af utilsigtede konsekvenser, samt mulighed for at deaktivere systemer.	Kræve, at AI-systemer designes med klare grænseflader for menneskelig interaktion og overstyring. Indbygge "fail-safe" mekanismer og "human-on-the-loop" eller "human-in-the-loop" kontrol, afhængigt af systemets kritiske karakter. Træne personel i at identificere og håndtere fejlfunktioner i AI-systemer.
Bias-minimering	Der skal tages aktive skridt gennem hele AI-systemets livscyklus for at identificere, vurdere og minimere uønskede bias.	Implementere procedurer for systematisk identifikation og mitigering af bias i træningsdata, algoritmer og operationel anvendelse. Fremme diversitet i udviklingsteams. Gennemføre bias impact assessments for kritiske AI-applikationer. Sikre løbende overvågning for utilsigtet bias efter implementering.

Operationaliseringen af disse principper er en kompleks opgave, der rækker ud over blot politiske hensigtserklæringer. Det kræver udvikling af konkrete metoder, værktøjer og processer. NATO's igangværende arbejde med at etablere et Alliance-dækkende landskab for Test, Evaluering, Verifikation & Validering (TEV&V), herunder anvendelse af DIANA-netværket af testcentre ², peger på den nødvendige retning. Danmark bør enten udvikle tilsvarende nationale kapaciteter eller sikre en tæt integration med og udnyttelse af NATO's faciliteter og standarder for at sikre, at de etiske principper omsættes til reel praksis.

B. Overholdelse af International Ret

Danmark har en ubetinget forpligtelse til at sikre, at al udvikling, anskaffelse og anvendelse af militær AI sker i fuld overensstemmelse med gældende international ret. Dette omfatter specifikt, men er ikke begrænset til, den humanitære folkeret (IHL), internationale menneskerettighedskonventioner og FN-pagten. Både Norge ³ og Finland ¹⁶ understreger i deres nationale positioner den afgørende betydning af IHL i konteksten af militær AI.

Dette indebærer, at der skal etableres robuste processer for juridisk review af alle AI-systemer og de doktriner, der styrer deres anvendelse. Særlig opmærksomhed skal rettes mod systemer, der har potentiale for autonomi i forbindelse med magtanvendelse, hvilket berører den komplekse debat om Lethal Autonomous Weapon Systems (LAWS). Selvom denne strategi primært fokuserer på AI's bredere anvendelser, som også fremhævet af Norge ³, kan udviklingen inden for AI nødvendiggøre en løbende vurdering af implikationerne for LAWS. Juridiske reviews skal sikre, at AI-systemer kan anvendes i overensstemmelse med IHL's grundlæggende principper om distinktion, proportionalitet, forsigtighed i angreb og forbud mod unødig lidelse.

C. Governance, Tilsyn og Ansvarlighed

For at sikre en vedvarende og troværdig overholdelse af de etiske og juridiske rammer er det nødvendigt at etablere klare governance-strukturer og tilsynsmekanismer. Der bør overvejes oprettelse af et nationalt, uafhængigt eller rådgivende organ for militær AI. Et sådant organ kunne have til opgave at rådgive regeringen og Forsvaret, overvåge implementeringen af AI-strategien, vurdere nye AI-teknologiers etiske og juridiske implikationer og bidrage til udviklingen af nationale standarder og bedste praksis.

Der skal udvikles klare kommandoveje og en utvetydig ansvarsfordeling for udvikling, test, implementering og operationel anvendelse af AI-systemer. Dette er særligt kritisk i scenarier, der involverer human-machine teaming, hvor samspillet mellem menneskelig dømmekraft og AI-genererede anbefalinger eller handlinger skal være veldefineret.² NATO anerkender selv udfordringerne med at adressere ansvarlighed i human-machine teaming og håndteringen af civile dual-use løsninger, der finder anvendelse i militæret.² Australiens overvejelser om "guardrails" for AI-systemer, herunder værdibaserede tests, krav om gennemsigtighed og mekanismer til at modvirke bias ¹⁹, tilbyder værdifuld inspiration til, hvordan sådanne governance-mekanismer kan udformes.

Endvidere skal der etableres systemer for sporing, auditering og undersøgelse af hændelser, hvor AI-systemer måtte have fejlet eller medført utilsigtede konsekvenser. Dette er afgørende for at lære af fejl, forbedre systemerne og opretholde ansvarlighed.

Dual-use karakteren af mange AI-teknologier, hvor teknologier udviklet til civile formål kan have betydelige militære anvendelsesmuligheder ², udgør en særlig governance-udfordring. Israels anvendelse af kommercielle AI-modeller i militære operationer ²³ er et tydeligt eksempel på denne dynamik. En national strategi for militær AI må derfor nødvendigvis koordineres tæt med eventuelle nationale strategier og reguleringer for civil AI. En sådan "whole of government approach", som Finland advokerer for ¹⁶, er afgørende for at sikre kohærens i de etiske og juridiske standarder på tværs af sektorer, undgå regulatoriske huller og opbygge en bred samfundsmæssig tillid til AI-teknologiens anvendelse. Uden en sådan koordineret tilgang risikerer man inkonsistens, der kan underminere både den civile og den militære AI-udvikling.

IV. Strategiske Søjler for Implementering

Realiseringen af visionen og de strategiske målsætninger for militær AI i Danmark hviler på fem centrale og indbyrdes forbundne søjler. En succesfuld implementering kræver en balanceret og koordineret indsats på tværs af disse områder.

A. Forskning, Udvikling og Innovation (FU&I)

En dynamisk og fremsynet FU&I-indsats er fundamentet for Danmarks evne til at udvikle og anvende militær AI. Dette kræver en styrkelse af det nationale økosystem for militærrelevant AI-forskning, herunder et tættere og mere systematisk samarbejde mellem universiteter, forskningsinstitutioner, den private sektor (særligt forsvars- og teknologivirksomheder) og Forsvaret selv. Flere lande, herunder Storbritannien ¹, Sverige ¹² og Tyskland ⁴, lægger vægt på netop dette samspil.

Danmark bør lade sig inspirere af modeller som Sveriges "prototype warfare" ¹³ og Storbritanniens opfordring til at fremme innovationsvenlige miljøer og "rapid development cycles".¹ Dette indebærer en mere agil tilgang til udvikling, hvor der hurtigt kan eksperimenteres med nye koncepter, testes prototyper i realistiske scenarier og itereres på baggrund af brugerfeedback. Oprettelsen af dedikerede innovationshubs eller "centres of excellence", som set i Sydkorea med deres "Defense AI Center" ²¹ eller Storbritanniens overvejelser herom ¹, kan fungere som katalysatorer for denne type samarbejde og innovation. AI Sweden's rolle som facilitator for et civil-militært innovationsøkosystem ¹² er også et relevant eksempel på, hvordan man kan bygge bro mellem sektorer.

Det er dog vigtigt at være opmærksom på udfordringen med at omsætte succesfulde forsknings- og innovationsprojekter til reelt implementerede og skalerbare kapaciteter i Forsvaret – en problematik, som blandt andet Storbritannien har identificeret.⁸ Derfor skal der i FU&I-strategien også indtænkes mekanismer for transition og skalering. Endelig bør Danmark identificere og prioritere nøgleområder for FU&I-specialisering, hvor der kan opbygges en national styrkeposition, der både tjener nationale behov og kan bidrage til alliancens samlede teknologiske forkant.

B. Kompetenceudvikling og Talenttiltrækning

Adgangen til de rette kompetencer er en kritisk succesfaktor for enhver AI-satsning. Danmark skal udvikle og implementere en sammenhængende national strategi for at uddanne, tiltrække, udvikle og fastholde AI-specialister og personale med AI-forståelse inden for Forsvaret, den tilknyttede forsvarsindustri og relevante offentlige myndigheder. Dette er en udfordring, som deles af mange nationer, herunder USA ⁷ og Storbritannien.¹ NATO's mål om at skabe en "AI-ready workforce" ² understreger også vigtigheden af dette område.

Strategien bør omfatte flere elementer:

• Integration af AI i militære uddannelser: AI-relaterede emner, herunder teknisk forståelse, operationelle anvendelser og etiske implikationer, skal integreres i relevante militære uddannelser på alle niveauer, fra grunduddannelser til officers- og stabsuddannelser, som foreslået af Storbritannien.⁸
• Specialiserede AI-uddannelser og -kurser: Der skal udvikles eller gives adgang til specialiserede uddannelsesforløb for personel, der skal arbejde direkte med udvikling, implementering eller avanceret anvendelse af AI-systemer.
• Tiltrækning og fastholdelse af talent: Der skal skabes attraktive karriereveje og incitamenter for AI-eksperter. Dette kan omfatte fleksible ansættelsesformer, muligheder for efter- og videreuddannelse, samarbejde med den private sektor og forskningsmiljøer, samt konkurrencedygtige vilkår. Udfordringen med lønkonkurrence fra den private sektor, som Storbritannien oplever ⁸, skal adresseres proaktivt.
• Opkvalificering af eksisterende personel: Der skal tilbydes opkvalificeringsprogrammer, så eksisterende medarbejdere i Forsvaret kan tilegne sig den nødvendige viden og de færdigheder, der kræves for at arbejde med og forstå AI-teknologier.

C. Datafundament og Digital Infrastruktur

Data er livsnerven i moderne AI-systemer, især dem der baserer sig på machine learning. Uden adgang til store mængder af relevant, velstruktureret og højkvalitetsdata vil potentialet i AI ikke kunne realiseres. NATO anerkender data som et strategisk aktiv og en fundamental forudsætning for AI.² Derfor skal Danmark etablere et robust, sikkert og skalerbart digitalt fundament for militær AI. Dette omfatter både den nødvendige digitale infrastruktur (herunder sikre cloud-løsninger, netværkskapacitet og tilstrækkelig regnekraft) og en omfattende datastrategi for Forsvaret.

Datastrategien skal sikre tilgængelighed, kvalitet, interoperabilitet og sikkerhed af data på tværs af Forsvarets organisation og systemer. USA's DoD Data, Analytics, and AI Adoption Strategy, med dens VAULTIS-principper (Visible, Accessible, Understandable, Linked, Trustworthy, Interoperable, Secure) ⁷, tilbyder en velafprøvet ramme for dette. Finlands FDF Data Concept, der sigter mod mere fleksibel dataudnyttelse ¹⁵, er også en relevant inspiration. Data skal behandles som et strategisk produkt med klare ejerskabsforhold og ansvarsområder.

Der er imidlertid udfordringer, der skal adresseres. Storbritannien peger på problemer med at sikre "AI-ready" data og give mindre virksomheder adgang til relevante forsvarsdata til udviklingsformål.⁸ Desuden advarer NATO om en potentiel faldende global tilgængelighed af offentlige kvalitetsdata til træning af AI-modeller ², hvilket understreger vigtigheden af, at Forsvaret selv aktivt forvalter og udvikler sine dataressourcer.

D. Industrisamarbejde og Forsyningskædesikkerhed

Et tæt og strategisk partnerskab med dansk og international forsvars- og AI-industri er afgørende for at kunne levere de nødvendige AI-kapabiliteter til Forsvaret. Dette gælder både store, etablerede forsvarsleverandører og innovative små og mellemstore virksomheder (SMV'er), der ofte er drivende inden for AI-udvikling. Storbritannien ¹, Tyskland (med eksempler som Helsing og Anduril ¹¹) og Sydkorea (med store forsvarsvirksomheders investeringer i AI-startups ²²) illustrerer forskellige modeller for industrisamarbejde.

For at fremme et dynamisk industrisamarbejde er det nødvendigt at reformere og modernisere Forsvarets indkøbsprocesser. Traditionelle, langstrakte indkøbsforløb er ofte uegnede til den hurtige udviklingscyklus, der kendetegner AI-teknologier.¹ Der er behov for mere agile og fleksible anskaffelsesmodeller, der understøtter spiraludvikling, co-creation og tidlig inddragelse af industrien.⁸ Det er også vigtigt at adressere de barrierer, som SMV'er ofte møder, såsom komplekse udbudsprocedurer og tidskrævende sikkerhedsgodkendelser.¹

Forsyningskædesikkerhed for AI-komponenter, -software og -data er et andet kritisk aspekt. Afhængighed af få leverandører eller usikre kilder kan udgøre en betydelig sårbarhed. Strategien skal derfor indeholde tiltag til at vurdere og mitigere risici i forsyningskæderne for militær AI.

E. Internationalt Samarbejde og Interoperabilitet

Militær AI udvikles og anvendes i en international kontekst. For Danmark er et stærkt internationalt samarbejde, især inden for NATO-rammen, afgørende for at sikre interoperabilitet, fremme standardisering, dele byrder og viden, og bidrage til udviklingen af fælles kapaciteter.¹ Aktiv deltagelse i NATO's AI-initiativer, herunder DIANA og NATO Innovation Fund, bør prioriteres.

Danmark bør også deltage aktivt i relevante internationale AI-netværk og -projekter, som Estland gør ¹⁴, og som Finland også har fokus på.¹⁵ Samarbejde med de nordiske lande og andre ligesindede nationer med stærke AI-kompetencer kan skabe synergier og fælles fremskridt. Sveriges brug af NATO-processer og tekniske protokoller for at sikre interoperabilitet i deres system-of-systems (SoS) strategi ¹³ er et eksempel på, hvordan national udvikling kan ske i tæt samspil med alliancens standarder.

Endvidere har Danmark en rolle at spille i at bidrage til udviklingen af internationale normer og standarder for ansvarlig militær AI, som både NATO ² og Finland ¹⁶ lægger vægt på. Partnerskaber som AUKUS-samarbejdet mellem Australien, Storbritannien og USA ¹ kan tjene som inspiration for, hvordan dyb teknologisk integration og samarbejde om avancerede kapaciteter kan formes.

Disse fem strategiske søjler er dybt interdependente. Adgang til kvalitetsdata (Søjle C) er en fundamental forudsætning for meningsfuld forskning og udvikling (Søjle A) og for udviklingen af effektive AI-applikationer. Ligeledes er dygtige mennesker med de rette kompetencer (Søjle B) nødvendige for at drive både FU&I-indsatsen og datainitiativerne. Industrisamarbejde (Søjle D) kan tilføre både data, teknologi og talent, men kræver klare rammer og incitamenter fra Forsvarets side. Internationalt samarbejde (Søjle E) kan give adgang til større datasæt, delt viden, fælles udviklingsprojekter og standarder, hvilket kan afhjælpe nationale mangler i de andre søjler og sikre, at Danmark ikke isoleres teknologisk. Mangler eller svagheder i én søjle vil uundgåeligt hæmme fremskridt i de andre og dermed svække den samlede strategis gennemslagskraft.

En gennemgående udfordring, som ses på tværs af mange lande, herunder Storbritannien ¹ og Sverige ¹², er at bygge bro mellem den hastige civile teknologiske innovation inden for AI og den ofte langsommere og mere bureaukratiske militære anvendelse. Dette skyldes ofte rigide indkøbsprocesser, omfattende sikkerhedskrav og en kulturel kløft mellem den agile tech-sektor og den mere traditionelle forsvarssektor. En succesfuld dansk strategi for militær AI må derfor aktivt adressere disse "civil-militære kløfter". Dette kan ske ved at skabe mere agile og permeable strukturer for samarbejde, videndeling og teknologioverførsel, inspireret af initiativer som AI Sweden ¹², der netop sigter mod at facilitere sådanne økosystemer. Uden en målrettet indsats for at nedbryde disse barrierer risikerer Forsvaret at gå glip af banebrydende teknologier eller at implementere dem for sent til at opnå en reel strategisk fordel. Dette kræver en vilje til at eksperimentere med nye partnerskabsmodeller, mere fleksible kontraktformer og en kultur, der i højere grad omfavner innovation fra eksterne kilder.

V. Identificerede Anvendelsesområder og Kapacitetsudvikling

Kunstig intelligens rummer et bredt spektrum af potentielle anvendelsesområder, der kan styrke det danske forsvar på tværs af funktioner og domæner. Identifikationen af og prioriteringen inden for disse områder skal ske med udgangspunkt i Danmarks specifikke behov, ressourcer og strategiske målsætninger, samt med inspiration fra internationale erfaringer. Mange af de mest lovende og umiddelbart realiserbare AI-applikationer ligger inden for områder, der forbedrer Forsvarets evne til at indsamle, bearbejde og forstå information ("sense-making") samt effektiviserer støttefunktioner, snarere end i fuldt autonome våbensystemer. Dette afspejler både den nuværende teknologiske modenhed og de vigtige etiske overvejelser, der knytter sig til AI i militær anvendelse.

A. Efterretninger, Overvågning og Rekognoscering (ISR)

Evnen til at indsamle, analysere og formidle rettidige og præcise efterretninger er fundamental for moderne militære operationer. AI kan revolutionere ISR-processer ved at muliggøre automatiseret analyse af enorme datamængder fra forskellige kilder, herunder åbne kilder (OSINT), billedmateriale (IMINT) og signal efterretninger (SIGINT). Dette er et fokusområde for NATO ⁵, Israel ²³ og Norge.³ AI-værktøjer kan anvendes til automatisk objektgenkendelse i billeder og video, mønsteranalyse i kommunikationsdata, anomali-detektion i store datasæt og identifikation af relevante informationer i tekst- og talemateriale.

NATO's AI FELIX-projekt, der automatiserer analyse og distribution af dokumenter og har opnået en 80% reduktion i behandlingstid ⁵, er et eksempel på potentialet. Israels anvendelse af AI-algoritmer som 'Gospel' (til analyse af infrastruktur) og 'Lavender' (til identifikation af potentielle menneskelige mål) ²⁴ illustrerer, hvordan AI integreres dybt i ISR- og måludpegningskæder, om end med betydelige etiske diskussioner til følge. For Danmark kan AI i ISR betyde hurtigere og mere præcis efterretningsproduktion, bedre grundlag for trusselsvurderinger og en forbedret evne til at opdage og følge potentielle modstanderes aktiviteter.

B. Kommando og Kontrol (C2) og Beslutningsstøtte

AI-baserede systemer kan levere væsentlig støtte til kommando- og kontrolprocesser ved at forbedre situationsforståelsen og understøtte beslutningstagning på taktisk, operationelt og strategisk niveau. Dette er et centralt element i NATO's ⁵, USA's ⁷, Tysklands ⁴ og Australiens ¹⁹ AI-strategier. AI kan bidrage med forudsigende analyser, scenarie-modellering, identifikation af optimale handlingsforløb og visualisering af komplekse operationsmiljøer.

NATO's Political-Military Assisted Decision Making (PM-ADM) initiativ, der anvender AI på tværs af dataindtagelse, analyse, videnmodellering og intelligente støtteagenter ⁵, er et eksempel på, hvordan AI kan integreres i beslutningsprocesser på højt niveau. For Danmark kan AI-drevet beslutningsstøtte betyde, at chefer på alle niveauer får et bedre, hurtigere og mere datadrevet grundlag for at træffe kritiske beslutninger, især i tidspressede og komplekse situationer. Dette kan også omfatte værktøjer til planlægning af operationer og ressourceallokering.

C. Autonome Systemer (Land, Luft, Sø, Cyber)

Udvikling og integration af ubemandede og i stigende grad autonome platforme på tværs af alle domæner er et område med markant vækst og potentiale. Frankrig ⁹, Sydkorea ²¹ og Australien ¹⁹ er blandt de lande, der aktivt forfølger dette. Dette omfatter udviklingen af Manned-Unmanned Teaming (MUM-T) koncepter, hvor bemandede og ubemandede systemer opererer tæt sammen for at opnå synergifordele, hvilket er et fokus for Sydkorea.²¹

Anvendelsesområderne er mangeartede: fra minerydning (som Tyskland arbejder med sensorpakkede droner til ¹¹), overvågning og rekognoscering, til logistikforsyning og potentielt også mere direkte offensive operationer – dog altid under forudsætning af, at dette sker inden for rammerne af strenge etiske og juridiske kontroller. Australiens MQ-28 Ghost Bat, et ubemandet kampfly designet til at operere sammen med bemandede fly ¹⁹, er et eksempel på et avanceret MUM-T system. For Danmark kan investeringer i autonome systemer, eventuelt i samarbejde med allierede, tilbyde nye kapaciteter, øge rækkevidden af operationer og reducere risikoen for personel ved at lade ubemandede systemer udføre farlige opgaver.

D. Logistik, Vedligeholdelse og Ressourcestyring

Effektiv logistik og vedligeholdelse er afgørende for Forsvarets udholdenhed og operationelle parathed. AI kan levere betydelige forbedringer på dette område gennem optimering af forsyningskæder, lagerstyring, transportnetværk og vedligeholdelsesplaner. Tyskland ⁴ og Norge ³ fremhæver AI's potentiale inden for logistik. AI-algoritmer kan analysere store mængder data for at forudsige behov for reservedele (forudsigende vedligehold), optimere ruter for forsyninger og automatisere lagerstyring.

USA's forsvarsministerium sigter også mod at anvende AI til at effektivisere forsvarets forretningsprocesser generelt.⁷ For Danmark kan AI-drevet logistik og vedligeholdelse føre til øget materiel-tilgængelighed, reducerede driftsomkostninger og en mere agil og responsiv logistisk støtte til operationer.

E. Cyberforsvar og Informationsoperationer

Cyberdomænet er en integreret del af moderne konflikter, og AI spiller en stadig vigtigere rolle i både offensive og defensive cyberoperationer. AI kan anvendes til at detektere, analysere og imødegå cybertrusler i realtid, ofte hurtigere og mere effektivt end menneskelige analytikere alene, hvilket Norge fokuserer på.³ Dette kan omfatte identifikation af nye malware-typer, detektion af indtrængningsforsøg og automatisering af defensive reaktioner.

I informationsdomænet kan AI anvendes til at identificere og analysere desinformationskampagner og fjendtlig påvirkningsvirksomhed. NATO's Information Environment Assessment (IEA) initiativ anvender AI til at forstå informationsmiljøet, identificere nøglegrupper og påvirkningsmønstre for at kunne imødegå fjendtlige narrativer og fremme sandfærdig kommunikation.⁵ For Danmark er en styrket kapacitet inden for AI-understøttet cyberforsvar og analyse af informationsmiljøet afgørende for at beskytte kritisk infrastruktur og imødegå hybrid krigsførelse.

F. Træning, Simulation og Wargaming

AI kan transformere måden, hvorpå militært personel trænes og øves. NATO anvender allerede AI i wargaming til at generere detaljerede scenarier, simulere adfærd hos både allierede og modstandere, assistere spillere i beslutningstagning og tilbyde realtidsvurderinger under øvelser.⁵ Generative AI-værktøjer er blevet brugt til at simulere strategier for "rødt" og "blåt" hold, hvilket giver deltagerne mulighed for at udforske komplekse beslutningsrum mere dynamisk.

For Danmark kan anvendelsen af AI i træning og simulation betyde mere realistiske, adaptive og omkostningseffektive træningsmiljøer. AI kan skabe intelligente, virtuelle modstandere (OPFOR), der tilpasser sig de trænendes taktikker, og AI kan analysere store mængder træningsdata for at give individualiseret feedback og identificere områder for forbedring for både enkeltpersoner og enheder.

Grænserne mellem disse anvendelsesområder bliver i praksis stadig mere flydende. Et AI-system udviklet til ISR-formål (A) kan levere kritiske data, der direkte understøtter og forbedrer kommando og kontrol (B), som igen kan anvendes til at styre og koordinere autonome systemer (C). Denne integration er tydelig i Israels tilgang, hvor forskellige AI-algoritmer arbejder sammen for at skabe en effektiv "kill chain" fra efterretning til handling.²⁴ Dette peger på et fundamentalt behov for at tænke i system-af-systemer (SoS), som Sverige gør i sin MDO-strategi.¹³ En SoS-tilgang sikrer, at AI-kapabiliteter ikke udvikles i isolerede siloer, men designes med henblik på horisontal integration, datadeling og interoperabilitet på tværs af domæner og funktioner fra starten. For Danmark betyder dette, at nye AI-initiativer bør planlægges og implementeres med et klart sigte på, hvordan de kan interagere med og forstærke eksisterende og fremtidige systemer for at maksimere den samlede operationelle effekt.

Tabel 3: Identificerede Anvendelsesområder for Militær AI: Potentiale for Danmark og Internationale Eksempler

Anvendelsesområde	Beskrivelse af Potentiale for Dansk Forsvar	Internationale Eksempler/Projekter	Primære Udfordringer/Overvejelser for Danmark
Efterretninger, Overvågning og Rekognoscering (ISR)	Hurtigere og mere præcis analyse af store datamængder (OSINT, IMINT, SIGINT). Forbedret trusselsvurdering og situationsforståelse. Mønstergenkendelse og anomali-detektion.	NATO AI FELIX (dokumentanalyse).5 Israels 'Gospel' & 'Lavender' (infrastruktur- & personmål).24 Norges fokus på datafiltrering.3	Datakvalitet og -tilgængelighed. Etiske aspekter ved overvågning og måludpegning. Integration med eksisterende ISR-systemer. Behov for specialiserede analytikere.
Kommando og Kontrol (C2) og Beslutningsstøtte	Forbedret situationsbillede for chefer. Hurtigere og mere datadrevet beslutningstagning. Støtte til operativ planlægning og ressourceallokering. Scenarie-modellering.	NATO PM-ADM (politisk-militær beslutningsstøtte).5 USA's fokus på "decision advantage".7 Tysklands fokus på prædiktiv beslutningstagning.4 Australiens IMAP-støtte.19	Tillid til AI-anbefalinger. Risiko for "automation bias". Forklarlighed af AI-beslutninger. Sikring af meningsfuld menneskelig kontrol.
Autonome Systemer (Land, Luft, Sø, Cyber)	Udførelse af farlige opgaver (f.eks. minerydning, CBRN-rekognoscering). Øget rækkevidde og udholdenhed for overvågning. Logistisk støtte i risikofyldte områder. Manned-Unmanned Teaming (MUM-T).	Frankrigs robotprogram (rekognoscering, logistik).9 Sydkoreas UGV'er/USV'er og MUM-T fokus.21 Australiens MQ-28 Ghost Bat.19 Tysklands droner til minejagt.11	Etik og regler for autonom magtanvendelse (LAWS). Interoperabilitet med bemandede systemer. Robusthed og pålidelighed i komplekse miljøer. Cyber-sikkerhed for autonome systemer.
Logistik, Vedligeholdelse og Ressourcestyring	Optimering af forsyningskæder og lagerstyring. Forudsigende vedligeholdelse af materiel. Effektivisering af transport og ressourceallokering. Reducerede driftsomkostninger.	Tysklands fokus på dynamisk ressourcestyring.4 Norges AI-strategi for logistik.3 USA's mål om effektive forretningsprocesser.7	Integration med eksisterende logistiksystemer. Dataindsamling for forudsigende vedligehold. Standardisering af dataformater.
Cyberforsvar og Informationsoperationer	Hurtigere detektion og respons på cybertrusler. Analyse af malware og angrebsmønstre. Identifikation og imødegåelse af desinformation og påvirkningskampagner.	Norges brug af AI til at imødegå digitale trusler.3 NATO's IEA-initiativ for analyse af informationsmiljøet.5	Den hastige udvikling af offensive AI-værktøjer. Risiko for falske positiver/negativer i trusselsdetektion. Etiske grænser for informationsoperationer.
Træning, Simulation og Wargaming	Mere realistiske og adaptive træningsscenarier. AI-drevne virtuelle modstandere (OPFOR). Individualiseret feedback baseret på træningsdata. Omkostningseffektiv simulation.	NATO's brug af AI i wargaming og simulation.5	Udvikling af komplekse og troværdige AI-modeller for modstanderadfærd. Validering af træningsscenarier. Integration med eksisterende simulatorer.

VI. Implementeringsplan og Ressourceallokering

En succesfuld implementering af Danmarks nationale strategi for militær AI kræver en velstruktureret, faseopdelt tilgang, klare initiativer, robuste mekanismer for opfølgning og en realistisk allokering af ressourcer. Agilitet og evnen til at tilpasse sig den hastige teknologiske udvikling vil være afgørende for strategiens langsigtede succes. Teknologien udvikler sig så hurtigt, især inden for områder som generativ AI ², at en rigid, fastlåst plan hurtigt vil miste sin relevans. Som Storbritanniens erfaringer viser, er AI-parathed et "moving target".¹ Derfor er mekanismer for løbende evaluering, læring og strategisk justering ikke blot ønskelige, men en fundamental nødvendighed for at sikre, at Danmark forbliver på forkant og undgår at investere i forældede løsninger.

A. Faser for Implementering

Implementeringen foreslås opdelt i tre overordnede faser:

• Fase 1: Fundament og Forberedelse (Kort Sigt: 1-3 år)

  • Fokus: Etablering af de grundlæggende forudsætninger for en bredere AI-adoption.
  • Nøgleaktiviteter:
    • Governance: Fuld etablering af de i Sektion III beskrevne etiske og juridiske rammer, herunder et nationalt rådgivende organ for militær AI og klare ansvarslinjer.
    • Datastrategi: Iværksættelse af Forsvarets datastrategi med fokus på at gøre data "AI-ready" (jf. VAULTIS-principper ⁷). Dette inkluderer opbygning af nødvendig infrastruktur og datastyringsprocesser.
    • Kompetencer: Lancering af initiale uddannelses- og opkvalificeringsprogrammer for nøglepersonel. Identifikation af kritiske kompetencebehov.
    • Pilotprojekter: Gennemførelse af et begrænset antal veldefinerede pilotprojekter inden for høj-prioritetsområder som ISR (f.eks. automatiseret billedanalyse, OSINT-analyse) og logistik (f.eks. forudsigende vedligehold på udvalgt materiel). Disse projekter skal levere hurtige, synlige resultater og generere læring.
    • Samarbejde: Styrkelse af dialog og indledende samarbejdsprojekter med dansk industri (især SMV'er), forskningsinstitutioner og centrale NATO-allierede.

• Fase 2: Opskalering og Integration (Mellemlang Sigt: 3-7 år)

  • Fokus: Udvidelse af succesfulde AI-initiativer og dybere integration af AI i Forsvarets processer og kapaciteter.
  • Nøgleaktiviteter:
    • Opskalering: Systematisk opskalering af succesfulde pilotprojekter fra Fase 1 til bredere operationel anvendelse.
    • Domæneintegration: Bredere integration af AI-løsninger inden for udvalgte forsvarsdomæner (f.eks. fuld implementering af AI-støttet efterretningsanalyse, AI-optimeret flådestyring).
    • Specialiserede Kompetencer: Udvikling af dybere og mere specialiserede AI-kompetencer inden for Forsvaret, herunder etablering af dedikerede AI-enheder eller -funktioner.
    • Test og Evaluering: Etablering af nationale test- og evalueringsfaciliteter for militær AI, eventuelt i samarbejde med allierede eller som en del af NATO's DIANA-netværk.
    • Industriudvikling: Fremme af et stærkere nationalt økosystem for forsvarsrelevant AI gennem målrettede incitamenter og langsigtede partnerskaber med industrien.

• Fase 3: Fuld Modenhed og Kontinuerlig Innovation (Lang Sigt: 7+ år)

  • Fokus: AI er en fuldt integreret og naturlig del af Forsvarets kapaciteter, doktriner og operationsmønstre. Danmark er en anerkendt bidragsyder inden for specialiserede AI-nicheområder i NATO.
  • Nøgleaktiviteter:
    • Kernekapacitet: AI er en kernekapacitet på tværs af alle relevante dele af Forsvaret, understøttet af en "AI-native" kultur.
    • Løbende Tilpasning: Etablerede processer for kontinuerlig overvågning af den teknologiske udvikling og hurtig adoption af nye, relevante AI-teknologier.
    • Nichelederskab: Danmark har opnået en ledende eller anerkendt position inden for udvalgte AI-nicheområder af relevans for NATO.
    • Internationalt Engagement: Aktiv deltagelse i international normdannelse og udvikling af fremtidige generationer af militær AI i samarbejde med allierede.

B. Nøgleinitiativer og Pilotprojekter

For at omsætte strategien til konkret handling er det afgørende at identificere specifikke, målbare, opnåelige, relevante og tidsbestemte (SMART) initiativer. Disse bør prioriteres ud fra deres potentiale til at understøtte de strategiske målsætninger og levere synlig værdi. Anvendelsen af principper fra "prototype warfare", som praktiseret i Sverige ¹³, og systematisk eksperimentering, som Storbritannien advokerer for ⁸, bør være central for hurtigt at kunne teste, validere og eventuelt forkaste AI-løsninger.

Eksempler på potentielle nøgleinitiativer og pilotprojekter kunne omfatte:

• "Dansk AI FELIX": Et nationalt pilotprojekt inspireret af NATO's AI FELIX ⁵ til automatiseret analyse og routing af store mængder ustruktureret tekstdata (f.eks. rapporter, åbne kilder) for at understøtte efterretningsproduktion og administrativ effektivitet.
• Pilotprojekt for AI-drevet Forudsigende Vedligehold: Implementering af AI-modeller på udvalgte materielplatforme (f.eks. køretøjer, skibe) for at forudsige vedligeholdelsesbehov, reducere nedetid og optimere reservedelslogistik.
• Etablering af et Nationalt AI-Testcenter for Forsvar: En facilitet (fysisk eller virtuel) hvor nye AI-systemer kan testes og valideres i et sikkert og kontrolleret miljø, eventuelt med fokus på specifikke danske nicheområder og i tæt samarbejde med industrien og allierede.
• Udvikling af AI-moduler til Militære Uddannelser: Integrering af AI-relateret undervisningsmateriale og praktiske øvelser i eksisterende militære uddannelsesforløb.
• "AI Ethics Sandbox": Et initiativ hvor etiske dilemmaer og governance-modeller for specifikke AI-applikationer kan udforskes og testes i et tværfagligt forum.

C. Monitorering, Evaluering og Strategisk Tilpasning

En effektiv implementering kræver en robust mekanisme for løbende monitorering af fremskridt i forhold til strategiens mål og initiativer. Der bør etableres klare nøgleperformanceindikatorer (KPI'er) for hver fase og hvert nøgleinitiativ.

Der skal ligeledes gennemføres periodiske evalueringer af strategiens samlede effektivitet og relevans. Disse evalueringer skal tage højde for den hastige teknologiske udvikling inden for AI ¹, ændringer i den sikkerhedspolitiske situation og de erfaringer ("lessons learned"), der opnås gennem implementeringen. Strategien må ikke være statisk, men skal besidde en iboende fleksibilitet, der tillader justeringer, omprioritering af ressourcer og tilpasning af målsætninger baseret på disse evalueringer.

D. Overvejelser vedrørende Budgettering og Ressourceallokering

Implementeringen af denne AI-strategi vil kræve betydelige og vedvarende investeringer. Der skal identificeres behov for finansielle ressourcer til:

• Infrastruktur: Anskaffelse og vedligeholdelse af nødvendig hardware (servere, regnekraft), softwarelicenser og netværkskapacitet.
• Software og Systemer: Udvikling eller anskaffelse af AI-applikationer og -platforme.
• Talent: Uddannelse, rekruttering og fastholdelse af AI-specialister og personale med AI-kompetencer.
• Forskning, Udvikling og Innovation: Finansiering af FU&I-projekter, pilotprojekter og deltagelse i internationale forskningssamarbejder.

Der skal foretages en grundig analyse af, hvordan disse investeringer kan finansieres, herunder muligheder for omprioritering af eksisterende budgetter inden for forsvarsrammen, samt potentialet for medfinansiering via NATO-fonde (f.eks. NATO Innovation Fund), EU-programmer (f.eks. European Defence Fund) og gennem strategiske partnerskaber med industrien. Sydkoreas annoncerede investeringer på $2 milliarder i AI og forsvarsteknologi ²¹ og den forventede vækst i Storbritanniens militære AI-sektor fra £285 millioner i 2023 til £1.2 milliarder i 2028 ⁸ kan tjene som perspektiv på de finansielle dimensioner. En langsigtet og forudsigelig budgetplanlægning er afgørende for at sikre bæredygtigheden i Danmarks AI-satsning.

Succesfuld implementering afhænger dog ikke kun af teknologi og finansiering. En mindst lige så vigtig faktor er den nødvendige organisatoriske og kulturelle forandring inden for Forsvaret. Som erfaringer fra Storbritannien ¹, Finland ¹⁵ og Tyskland ⁴ viser, kan kulturel modstand og manglende organisatorisk tilpasningsevne være betydelige barrierer. Forsvaret skal bevæge sig fra en ambition om at være "AI-ready" til reelt at blive "AI-native" ¹, hvor AI instinktivt og intelligent integreres i problemløsning og operationsplanlægning på alle niveauer. Dette kræver stærkt lederskab, der aktivt fremmer innovation, en vilje til at tage kalkulerede risici og lære af både succeser og fejl, samt en uddannelsesindsats der sikrer, at alle medarbejdere har en grundlæggende forståelse for AI's potentiale og begrænsninger. Implementeringsplanen skal derfor indeholde specifikke initiativer rettet mod at drive denne kulturelle transformation, f.eks. gennem målrettet ledelsestræning, incitamentsstrukturer der belønner innovation og nytænkning, og etablering af "sandkasser" hvor nye AI-koncepter kan afprøves uden frygt for negative karrieremæssige konsekvenser ved eventuelle fejl.

VII. Konklusion: Styrkelse af Danmarks Fremtidige Forsvarsevne gennem AI

A. Opsummering af AI's Strategiske Betydning for Danmark

Kunstig intelligens repræsenterer en teknologisk revolution med et dybtgående og transformativt potentiale for den militære sektor. For Danmark er en proaktiv og strategisk tilgang til indførelse og anvendelse af militær AI ikke blot en mulighed, men en bydende nødvendighed for at fastholde en relevant og moderne forsvarsevne i en stadig mere kompleks og teknologidrevet sikkerhedspolitisk virkelighed. Som denne strategi har belyst, spænder AI's anvendelsesmuligheder vidt – fra at styrke efterretningskapaciteter og optimere beslutningsprocesser til at effektivisere logistik, forbedre træningsmetoder og muliggøre nye former for operationer med autonome systemer.

En velgennemført national AI-strategi vil positionere Danmark til at høste de betydelige fordele, som AI tilbyder. Dette inkluderer en styrket evne til at beskytte danske interesser, en øget operationel effektivitet og en forbedret interoperabilitet med vores allierede i NATO. Samtidig vil en strategi, der er solidt forankret i etiske principper og international ret, sikre, at Danmarks anvendelse af militær AI sker på en ansvarlig måde, der opretholder national og international legitimitet.

B. Opfordring til en Samlet National Indsats

Realiseringen af visionen og de strategiske målsætninger, der er fremlagt i denne rapport, er en omfattende og krævende opgave. Det er ikke en opgave, Forsvaret kan løfte alene. Implementeringen af en succesfuld national strategi for militær AI forudsætter et bredt og vedvarende nationalt engagement, der involverer en lang række aktører:

• Regeringen og Folketinget: Der kræves politisk vilje til at prioritere og afsætte de nødvendige langsigtede ressourcer – både finansielle og menneskelige – samt til at skabe de lovgivningsmæssige rammer, der understøtter ansvarlig innovation.
• Forsvaret: Forsvaret skal udvise lederskab i at drive den nødvendige organisatoriske og kulturelle forandring, fremme en innovationskultur og sikre, at AI integreres meningsfuldt i doktriner, uddannelse og operationer.
• Forskningsinstitutioner og Universiteter: Den akademiske verden spiller en nøglerolle i at drive grundforskning, udvikle nye AI-metoder og uddanne den næste generation af AI-specialister.
• Industrien: Et tæt samarbejde med dansk og international industri, herunder både store forsvarsvirksomheder og agile SMV'er, er afgørende for at omsætte teknologisk potentiale til konkrete kapaciteter.
• Civilsamfundet: En åben og informeret offentlig debat om de etiske og samfundsmæssige implikationer af militær AI er vigtig for at sikre demokratisk forankring og tillid.

Implementeringen af en national militær AI-strategi er ikke en engangsforeteelse, men en kontinuerlig rejse, der vil kræve vedvarende politisk og ledelsesmæssig opmærksomhed. AI-teknologien er i konstant og hastig udvikling ², de geopolitiske dynamikker forandrer sig, og de etiske overvejelser vil fortsat modnes i takt med teknologiens udbredelse. Derfor kan strategien ikke blot vedtages og derefter arkiveres; den kræver en dynamisk styringsproces med regelmæssig opfølgning, evaluering og vilje til justering for at forblive relevant og effektiv.

Succes afhænger ultimativt af Danmarks evne til at balancere ambition med realisme, innovation med ansvarlighed, og nationale interesser med de forpligtelser og muligheder, der ligger i alliancesamarbejdet. En ensidig fokusering på et teknologisk kapløb uden tilstrækkelig vægt på etik, interoperabilitet og international ret kan vise sig at være kontraproduktivt på lang sigt. Den danske model bør i stedet sigte mod at etablere Danmark som et foregangsland – en "ansvarlig AI-aktør" – inden for de specialiserede nicheområder, hvor vi kan yde de mest værdifulde bidrag. Ved at navigere klogt i disse komplekse balancer kan Danmark ikke blot styrke sin egen nationale sikkerhed, men også bidrage positivt til en mere sikker og stabil international orden i en tidsalder præget af kunstig intelligens.