生成式人工智能的军事应用潜力

　　中评社北京4月20日电／据光明日报报导，自2022年末OpenAI公司推出ChatGPT以来，生成式人工智能引发全球关注。2025年1月，中国人工智能科技公司DeepSeek发布并开源了DeepSeek－R1模型，在国际上可谓“一石激起千层浪”，迅速成为生成式人工智能的领跑者。

　　生成式人工智能以大规模数据为原料库，具备了类似神经网络的反馈纠错机制，可以通过强化训练和深度学习来获得强大的生成能力，它所呈现的语言转化与学习推理能力毫无疑问为人类的认知插上了腾飞的翅膀。生成式人工智能可以利用复杂的算法、模型和规则，从大规模数据集学习中创造文本、图片、声音、视频和代码等多种类型的内容。相比于之前的人工智能，生成式人工智能具备独特的认知优势，在国防军事领域拥有更为广泛的应用前景，有望成为未来战场中最具潜力的新质战斗力。

　　未来战争中，生成式人工智能将在军事训练、情报分析和决策优化等传统军事领域尽展其能、尽显其才。军事训练是对未来战争的提前检验与具体实践，生成式人工智能依靠其强大的算力、大模型参数等优势，一方面能以认知嵌入的方式参与到军事训练全过程，提高训练环境的逼真感，强化训练效果，另一方面也可以根据军事训练需求自主拟定训练计划、制定考核方案。在实践中，它可以凭借自动循环优化机制对训练方案进行同步调整，做到因人而异、因材施教，由此帮助军事人员精准实训、提高训练水平。生成式人工智能的大模型可以生成各种可能的训练场景，包括那些在现实环境中难以复制或者成本高昂的场景，并通过模拟复杂的战场环境，塑造更加复杂高效的训练场域，甚至推动元宇宙等仿真技术的进一步发展，从而有效克服现实场地的限制，在降低训练成本和风险的同时还能大幅提高训练效果。

　　生成式人工智能在认知方面具有无法比拟的优势，它计算更快，分析更加精准，可用于数据挖掘和情报分析，辅助军事人员从大量数据中提取有用信息。无论从理论构想还是实践表现来看，生成式人工智能军事化的最佳发挥舞台是“智能参谋”。参谋担负传递信息和指令的职责，必须及时准确地将上级意图和作战命令以文书等形式准确无误地传达给相应作战单元。生成式人工智能能够根据关键词或具体要求拟制相应的军用文书，并且以数据图表、态势图像等方式形象地展示。此外，生成式人工智能可以搭配传感系统来进一步延伸机器智能，高效进行情报收集和战场监视。在人的能动控制下，生成式人工智能可通过军事专有语料投喂来培养和训练专业的情报分析能力，并凭借强大的自然语言处理能力将多源异构数据进行融合分析，转化为价值高、密度大、表征好的情报信息数据。它所具备的便捷人际交流机制，也有助于同技术人员进行交互，提高情报分析效率。 　　基于强大的数据支撑、算法推理以及深度学习能力，生成式人工智能在战场上能够将敌我双方的位置、分布、行动以及优劣态势等信息实时分析处理，并据此研判战争规律、预测战争动向。先进的生成式人工智能模型能够对敌方的进攻信息进行快速汇总更新，通过强大的算法能力总结敌方的行动规律，甚至模拟出敌方指挥官的“思维方式”，通过认知预测帮助指挥员优化军事决策。生成式人工智能主要学习数据中的联合概率分布，在有效归纳后进行演绎创造，并基于历史进行模仿式、缝合式创作，为现实难题提供可供参考的有益借鉴。比如，在分析现有军事动态的基础上，生成式人工智能可整合利用自身军队实际情况，调动丰富的历史经验，从纵向和横向的角度给出多维度的军事决策方案。同时，其决策不仅仅落于宏观层面，还可实现从宏观到微操的具体设计，使衔接更加有力，提高决策的准确性。除此之外，凭借强大的认知优势，生成式人工智能可构造指挥控制领域一体化大模型，通过嵌入整个指控系统，充当人类的第二个“大脑”，有效赋能态势认知，在决策优化过程中体现出涌现效应。

　　当然，生成式人工智能的军事应用也是一把双刃剑，在展现其巨大潜力的同时，其可能带来的风险不容忽视。比如，在军事情报收集的过程中，存在泄露数据、解密通信等风险，由此危及军事通信安全；深度伪造、算法黑箱、模型缺陷、数据偏差等，在战场上容易带来对战斗人员与非战斗人员的区分失效、误判战场态势、误导军事决策及模糊责任归属等诸多问题。需要提高技术自身的防护能力、完善伦理规制与法律规范、加强国际监督与合作，各方综合施策，确保生成式人工智能健康持续发展。 　　中评社北京4月20日电／据光明日报报导，自2022年末OpenAI公司推出ChatGPT以来，生成式人工智能引发全球关注。2025年1月，中国人工智能科技公司DeepSeek发布并开源了DeepSeek－R1模型，在国际上可谓“一石激起千层浪”，迅速成为生成式人工智能的领跑者。

　　生成式人工智能以大规模数据为原料库，具备了类似神经网络的反馈纠错机制，可以通过强化训练和深度学习来获得强大的生成能力，它所呈现的语言转化与学习推理能力毫无疑问为人类的认知插上了腾飞的翅膀。生成式人工智能可以利用复杂的算法、模型和规则，从大规模数据集学习中创造文本、图片、声音、视频和代码等多种类型的内容。相比于之前的人工智能，生成式人工智能具备独特的认知优势，在国防军事领域拥有更为广泛的应用前景，有望成为未来战场中最具潜力的新质战斗力。

　　未来战争中，生成式人工智能将在军事训练、情报分析和决策优化等传统军事领域尽展其能、尽显其才。军事训练是对未来战争的提前检验与具体实践，生成式人工智能依靠其强大的算力、大模型参数等优势，一方面能以认知嵌入的方式参与到军事训练全过程，提高训练环境的逼真感，强化训练效果，另一方面也可以根据军事训练需求自主拟定训练计划、制定考核方案。在实践中，它可以凭借自动循环优化机制对训练方案进行同步调整，做到因人而异、因材施教，由此帮助军事人员精准实训、提高训练水平。生成式人工智能的大模型可以生成各种可能的训练场景，包括那些在现实环境中难以复制或者成本高昂的场景，并通过模拟复杂的战场环境，塑造更加复杂高效的训练场域，甚至推动元宇宙等仿真技术的进一步发展，从而有效克服现实场地的限制，在降低训练成本和风险的同时还能大幅提高训练效果。

　　生成式人工智能在认知方面具有无法比拟的优势，它计算更快，分析更加精准，可用于数据挖掘和情报分析，辅助军事人员从大量数据中提取有用信息。无论从理论构想还是实践表现来看，生成式人工智能军事化的最佳发挥舞台是“智能参谋”。参谋担负传递信息和指令的职责，必须及时准确地将上级意图和作战命令以文书等形式准确无误地传达给相应作战单元。生成式人工智能能够根据关键词或具体要求拟制相应的军用文书，并且以数据图表、态势图像等方式形象地展示。此外，生成式人工智能可以搭配传感系统来进一步延伸机器智能，高效进行情报收集和战场监视。在人的能动控制下，生成式人工智能可通过军事专有语料投喂来培养和训练专业的情报分析能力，并凭借强大的自然语言处理能力将多源异构数据进行融合分析，转化为价值高、密度大、表征好的情报信息数据。它所具备的便捷人际交流机制，也有助于同技术人员进行交互，提高情报分析效率。