本研究旨在解决如何构建能够在高风险、模糊情境下接受训练并复现人类专业知识、且值得信赖的人工智能系统。通过开发“关键决策者属性”（KDMA）框架，我们将使人工智能能够在战场伤员分诊等任务中达到专家级水平——此类任务中扩展人类专业知识可节约人力并降低成本。该框架的成功开发将使军方与民用部门能够将稀缺的人类专业知识延伸至最危险、高风险、资源密集的环境之中。

此项工作结束时，将完成KDMA框架的开发，并通过人工智能原型系统进行验证，展示“封装的专家知识”的实现。该技术使国防部门能够将人类水平的专业知识扩展应用于高风险任务，使人工智能在战场伤员分诊、无人机操作及其他关键作战或支援任务等场景中，能够以获得专家信任的方式部署。其国家安全影响十分重大：通过在人力成本最高、专业经验最稀缺的领域扩展专业知识，国防部门能够以更少的人力资源应对广泛挑战，同时保持作战优势。通过与国防部优先事项一致的测试与演示，将展示KDMA框架的有效性及其可部署成熟度，确保作战人员能够在整个战场范围内依赖可信赖的人工智能系统。