公平性。国防部应当采取适当的措施来避免战斗或非战斗人工智能系统的开发和部署过程中对人类造成伤害。

可追踪性。国防部的人工智能工程研究应该足够先进，这样技术专家可以对人工智能技术开发、开发过程和操作方法有充分的理解，包括透明和可审计的方法、数据源、设计程序和文档。

可靠性。国防部的人工智能系统应该有一个明确的、定义良好的使用领域，并且应该在其使用领域的整个生命周期内对系统的安全性（safety和 security）和稳定性得到测试和保证。

可控性。国防部的人工智能系统的设计和工程使用应能实现其预期的功能，同时具备检测和避免意外伤害或抗干扰的能力，如果发现已部署的系统发生意外升级或其他行为时，可以自动或手动停用。

（1）通过国防部官方渠道将这些原则正式化。JAIC（人工智能联合中心）应当向国防部长提出适当的通讯和政策来确保这些AI伦理准则持续性的本质。

（2）在国防部范围内建议一个人工智能指导委员会。国防部副部长应当建立一个高级委员会，负责确保国防部AI战略和AI项目是与国防部AI伦理准则是一致的。坚持AI伦理原则要求国防部将这些伦理原则融入到决策的底层，从概念级的设计到数据分享、云计算、IT策略等AI相关的领域。

（3）进一步培育和发展人工智能工程领域。OUSD(R&E)和实验室应该通过构建可行的工程实践来支持AI工程学科的成熟和成长。这些工程实践是国防部通过长期培养起来的，为刚步入科研的研究人员提供一些机会，将AI的安全性和负责任融入到AI技术和更大更复杂的工程系统中。

（4）加强国防部的培训和人才计划。国防部作战司令部、每个组成部分的办公室、国防架构和相关领域活动都应建立AI相关技能和只是的人员培训和教育方案。国防部应该通过专业军事教育和实用应用教育来为初级军官、文职人员等提供继续学习和教育的机会。

（5）投资人工智能安全方面的新研究。政策副秘书长办公室和净评估办公室应当在理解竞争与威慑的新方法方面进行投资，尤其是其与网络安全、量子计算、信息战、生物科技等领域融合在一起时。需要加强关注的领域包括人工智能的竞争和升级动力、避免危险的扩散、对战略稳定的影响、威慑的选择以及国家间积极和承诺的机会。

（6）投资于研究以增强技术的可重复性的研究。OUSD(R&E)应当加大对AI系统的可重复性的研究。AI社区面临的挑战是为国防部提供了一个理解复杂AI模型工作原理的机会。这可以帮助解决AI的黑盒问题。

（7）定义（人工智能）可靠性的基准。OUSD(R&E)应当开发出如何对AI系统的性能进行一个基准性的评价，包括与人相关的性能。

（8）加强人工智能测试和评估技术的发展。在Office of Developmental Test & Evaluation (ODT&E)的领导下，国防部应当使用或改善现有的国防部测试、评估、确认和验证过程，在必要的情况下，还应为AI系统创新的基础设施。这些过程应当遵循DIB软件采购与实践研究（Software Acquisition and Practices , SWAP）。

（9）开发风险管理方法。JAIC（人工智能联合中心）应当根据伦理、安全和风险考虑创建国防部人工智能使用的分类方法。该方法应当管理和刺激成熟技术在低风险领域的快速应用，并加强对可能会引发不良后果的应用领域的预防和检查。

（10）确保AI伦理原则的正确执行。JAIC（人工智能联合中心）应当根据2019国防授权法案第238条的要求对这些原则的应用和实现进行评估作为监管的一部分。还要研究如何实现AI伦理准则。

（11）将研究扩展到理解如何实施AI伦理原则。OUSD(R&E)应当与相关研究架构组成一个跨学科的人工智能安全性（safety和security）和鲁棒性的研究项目组（Multidisciplinary University Research Initiative (MURI)），进行相关领域的基础和学术研究。

（12）召开关于人工智能安全性（safety和security）和鲁棒性的年度会议。人工智能领域技术和应用发展迅速，JAIC（人工智能联合中心）应当召开年度会议对嵌入在AI安全性（safety和security）和鲁棒性中的伦理进行检查，以接收来自内外部的声音。