解放军报聚焦：生成式 AI 如何影响未来战争？_热点在线

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近段时间，人工智能程序 ChatGPT 因其 " 博学多识 "" 有问必答 " 走红。以 ChatGPT 为代表的生成式 AI 有着强大的内容生成能力和直逼人类的 " 聪明 " 程度，将其应用于军事领域，势必会对未来战争产生影响。

明显提升战场感知力。未来战争中，各类新型快速杀伤武器将进一步加快战场节奏，要求不断提升战场态势感知能力，进而支撑起适应战场需求的快速决策。在充满 " 迷雾 " 的战场空间里，面对海量多源、复杂异构且快速增长的战场态势数据，人类感知速度和处理能力显得有些 " 迟缓 "。近年来推出的视觉大模型架构，通过无监督预训练和人类反馈的强化学习范式，已在图像分类、目标检测、语义分割、姿态估计、图像编辑以及遥感图像解译等多个领域取得突破，可以显著提升战场感知力。嵌入视觉大模型的智能武器，可以通过视觉系统精准辨识和区分打击目标的主次、真伪，能从海量多模态数据中快速提取、生成高价值情报，减轻作战人员的认知负荷，形成对态势全面、及时、准确的判断。利用生成式 AI 的感知优势实现对要害节点的精准定位，或许将是未来发起作战行动的前提。

大幅度推进人机交互。人机交互可以让机器 " 听 " 懂人类语言、" 看 " 懂人类动作与表情、" 理解 " 人的情绪和意图，并把计算过程和结果用人容易理解的方式呈现出来。语言大模型不仅能够在情感分析、语音识别、信息抽取等文本理解场景中表现出色，而且同样适用于图片描述生成、书稿生成、对话生成等战场信息系统可视化生成场景。如果再将其嵌入一体化联合作战系统并持续迭代进化，可以用于想定编写、作战方案生成、演习结果讲评等较为复杂的工作，在未来战争中或将重塑指挥决策流程。将 ChatGPT 类生成式 AI 应用深度嵌入指挥信息系统中，可以让智能装备 " 听懂 " 指令，通过指挥员与战场信息系统人机对话，准确理解分析指挥员作战需求，并在此基础上生成行动参考方案，为在未来战争中快速、合理配置作战力量提供全新手段。

助推指挥决策自主化。信息化智能化战争，参战力量多元、作战样式多样、战场形势多变，指挥员有效指挥战争面临智能不足的 " 瓶颈 "，借助决策大模型智能辅助系统，" 人－机 " 混合决策模式或将成为一种新的选择。虽然从目前的技术水平来看，ChatGPT 类生成式 AI 应用仍无法进行机器控制、群体协作、动态调度等操作。但其强大的并行处理能力，能够同时处理上千个任务，适用于融合控制有人 / 无人平台，生成控制算法、优化群体行为，可全面支撑 " 蜂群 "" 鱼群 "" 狼群 " 作战多智能体。基于决策大模型的指挥控制系统，可以充分发挥人脑和人工智能两者的优长，实现从智能预测到智能决策、从控制单智能体到多智能体的跨越。未来战场上，将生成式 AI 嵌入到无人作战平台中，可创新军事行动新范式，大幅提高作战效能。

催生后勤保障新模式。从科技发展维度来看，军事力量对抗日益向物理域、信息域和认知域全维度拓展，作战空间向极高、极远和极深全方位延伸，相应的后勤保障任务也变得更加多元复杂。未来战场上，将多任务通用大模型综合集成到无人作战平台和各类保障系统中，人、装、物泛在互联，各类作战、保障实体将有机融为一体。后勤保障系统通过对在储物资数量、时间、保养情况等大数据深度学习分析，实现人与物资、物资与装备、物资与部队、物资与地区的智能匹配，并自动预测物资需求、匹配最佳运载工具，制定最优运输方案、及时解决战场物流供应链路中出现的问题。特别是面临复杂地形、沾染区、火力控制区等人员难以到达的极限战斗保障，在特殊任务训练样本大量预训练基础上，生成式 AI 能够实现需求感知、资源调配和行动控制上的变革，自主分配任务、自主规划路径、自主导航定位，将保障物资以 " 点对点 " 的方式直达精确配送给保障对象，实现智能保障。