大语言模型将如何改变军事指挥结构     

中国指挥与控制学会   以下文章来源于专知智能防务 

​

图：这处美国陆军指挥所，从无人机视角看，装载了现代技术，但使用的却是一个已有数百年历史的结构。（美国陆军斯科特·伍德沃德上校）

尽管经历了两个世纪的演变，现代军事参谋部的结构对拿破仑来说依然会是熟悉的。与此同时，军事组织在适应现代战争中的新领域——空中、太空和信息——的过程中，一直在努力整合新技术。

军事指挥部的规模已经扩大，以适应这些战争新层面所带来的信息流和决策点的扩展。其结果是边际收益递减和协调上的噩梦——即“厨房里有太多厨师”——这危及任务式指挥（mission command）的风险。

人工智能智能体（AI agents）——由大语言模型（large language models）驱动的、面向目标的自主软件——可以使常规参谋任务自动化，压缩决策时间线，并实现更小型、更具韧性的指挥所。它们可以精简参谋人员规模，同时提高其效能。

这项技术带来了机遇以及进行变革的迫切需求。

这种需求源于一个现实，即今天的指挥结构在形式和功能上仍然反映出拿破仑的野战指挥部——为大规模军队建造的工业时代架构。随着时间的推移，这些参谋机构规模急剧膨胀，使得协调变得笨拙。它们还导致了庞大的指挥所，这些指挥所容易被现代精确炮兵、导弹和无人机有效瞄准，也易受电子战干扰。

俄罗斯在乌克兰所谓的“指挥所坟场”（Graveyard of Command Posts）生动地说明了，静态的指挥部在对手能够集中精确炮兵、导弹和无人机的情况下，如何在现代战场上成为负担。

图：这张卫星图像显示了在加利福尼亚州欧文堡训练的一个旅级战斗队（brigade combat team）的电子发射信号。亮红色区域是指挥所的发射信号。

军事规划者现在看到了一个世界，其中人工智能智能体——能够主动感知、决策和行动的、面向目标的自主软件——已经成熟到可以部署到指挥系统中。这些智能体有望实现多源情报融合、威胁建模、甚至有限的决策周期的自动化，以支持指挥官的目标。仍然有人参与在回路中（in the loop），但人员将能够更快地发布命令，并接收更及时、更具情境性的战场更新。

这些人工智能智能体可以解析条令手册、起草作战计划并生成行动方案，这有助于加速军事行动的节奏。美海军陆战队大学系列实验证明，即使是基础的大语言模型也能加速参谋评估（staff estimates），并将富有创意的、数据驱动的选项注入规划过程。这些工作指向传统参谋角色的终结。

仍然会有人——战争是人类的事业——并且伦理道德仍将作为因素融入决策算法流中。但那些留下并部署的人员很可能获得在人工智能智能体帮助下驾驭海量信息的能力。

这些团队很可能比现代参谋机构更精简。人工智能智能体将使团队能够同时管理多个规划组。

例如，他们将能够使用更动态的红队技术——扮演对手角色——并改变关键假设，以创建比传统计划更丰富的选项菜单。节省下来的、无需制作PPT幻灯片和更新参谋评估的时间，将转向应急分析——提出“如果……会怎样”（what if）的问题——和构建作战评估框架——即计划在特定情况下可能如何展开的概念图——这为指挥官提供了更大的灵活性。

为了探索这种由人工智能智能体增强的参谋机构的最优设计，美智库战略与国际研究中心（CSIS）未来实验室（Futures Lab）的一个研究团队探索了各种替代方案。该团队开发了三种基线场景，反映了大多数军事分析家认为的现代大国竞争中的关键作战问题：联合封锁（joint blockades）、火力打击（firepower strikes）和联合岛屿战役（joint island campaigns）。“联合”（Joint）指的是在一个军队的多个军种之间协调的行动。

研究团队发现，最佳模式是让人类保持在回路中并专注于反馈循环。这种方法——称为“自适应参谋模式”（Adaptive Staff Model），基于社会学家安德鲁·阿博特（Andrew Abbott）的开创性工作——将人工智能智能体嵌入持续的人机反馈循环中，利用条令、历史和实时数据来动态调整计划。

在这种模式下，军事规划是持续进行的，永不完成，并且更侧重于为指挥官生成一个选项菜单，供其考虑、完善和颁布。研究团队使用多种人工智能模型测试了该方法，发现它在每种情况下都优于其他方案。

美军前参谋长联席会议（Joint Chiefs of Staff）主席马克·米利（Mark Milley）曾在《60分钟》（60 Minutes）节目中描述了人工智能即将给军事行动带来的巨大变革。

人工智能智能体并非没有风险。首先，它们可能过于笼统，甚至存在偏见。基础模型——在极大数据集上训练并可适应广泛任务的人工智能模型——对流行文化的了解多于对战争的了解，需要经过精炼。这使得对智能体进行基准测试以了解其优势和局限性变得非常重要。

其次，如果缺乏人工智能基础知识和高级分析推理方面的培训，许多用户倾向于将模型用作批判性思维的替代品。再聪明的模型也无法弥补愚蠢，或者更糟，懒惰的用户。

为了利用人工智能智能体，美军需要将构建和调整智能体制度化，将自适应智能体纳入兵棋推演，并彻底改革条令和训练以适应人机编队。这将需要进行多项变革。

首先，军队需要投资增加计算能力，以构建跨军事编队运行人工智能智能体所需的基础设施。

其次，他们需要制定额外的网络安全措施并进行压力测试，以确保由智能体增强的参谋机构在遭受跨多个域（包括网络空间和电磁频谱）攻击时不易受到损害。

第三，也是最重要的，军队需要大幅改变其军官教育方式。军官必须学习人工智能智能体如何工作，包括如何构建它们，并开始将课堂作为实验室，为古老的军事指挥和决策艺术开发新方法。这可能包括改组一些军事学校，专注于人工智能，这一概念在2025年7月23日美国宫发布的《人工智能行动计划》（AI Action Plan）中提出。

如果缺乏这些改革，军队很可能仍将陷入拿破仑时代参谋机构的陷阱：增加更多人员来解决日益复杂的问题。

本文来源：专知智能防务