未來戰場上，“虛擬參謀”或將發揮舉足輕重的作用。資料圖片
在《流浪地球》系列電影中，人工智能MOSS吸引了觀眾的目光。它不僅具備自我意識、能夠進行自我更新，還可以在最短的時間執行被系統認為是正確的決定，自動生成相關內容回答提問者的問題。
隨着人工智能（AI）技術的不斷突破，MOSS將有望出現在現實生活中。而現在，與MOSS有着類似功能的生成式AI正在走進人們的視野。
從去年ChatGPT發布後，一批生成式AI聊天機器人持續登場。這些生成式AI聊天機器人不僅可以提供人類認知需求的高質量即時互動和反饋，也具備較強話題度和娛樂性的對話能力，迅速成為科技圈“頂流”。與此同時，生成式AI憑藉其強大的網絡滲透能力、輿情認知能力、處理與分析能力，或將推動現代戰爭朝形式更為多樣、手段更為隱匿、抵制更為艱難的方向轉變。
揭開生成式AI的神秘面紗
今天，AI已經不是一個新鮮的詞彙。手機有AI語音助手，汽車有AI導航，就連食堂都有了AI廚師……我們的日常生活中似乎處處都有AI的幫助。其實，AI是一個廣泛的術語。簡單來講，AI就是包括研究、模擬和拓展人的智能行為在內的一系列技術的總和。
2022年火遍全網的ChatGPT，則是生成式AI的一個應用實例。生成式AI，是AI技術的一種特定類型。生成式AI在對已知信息進行學習的基礎上，跳出模仿人類行為的圈子，試圖從人類的思維角度出發，生成全新的數據信息以供人類參考。
生成式AI的關鍵詞是“創新”。其工作原理是對大型數據進行預訓練後，使用計算機程序來模擬人類的創造性思維，從而創造出具有一定邏輯性和連貫性的語言文本、圖像、音頻等內容。在這個創作過程中，大模型是生成式AI的靈魂。
所謂大模型，就是指具有上千萬甚至百萬億參數的深度學習或機器學習模型。生成式AI通過大模型對包括海量高質量數據集的數據庫進行複雜性建模，並運用強大算力來估計模型的參數，找到數據間的關係。以ChatGPT為例，其模型架構是基於AI技術中的自然語言處理和深度學習技術生成，擁有1750億參數，通過對巨量的數據集進行預訓練，能夠學習這些數據中的語言規則和模式。它還利用“人在回路”的方式進行了優化，通過與用戶互動進行自身反饋和輸出內容的改進，提供高度真實的對話場景。
目前，以ChatGPT-4.0為代表的生成式AI已經實現對多模態內容進行自動處理，能夠針對不同的對話場景生成特定的文本、圖片、音頻等信息，還可以根據上下文自動生成與人類語言類似的對話，與用戶進行密切交流。
可以説，生成式AI是集大數據、大模型、大算力為一體的産物。也可以説，正是因為當前社會信息數據爆炸式的增長和網絡計算技術的迅速發展，才讓生成式AI吃上了時代的“紅利”。
生成式AI幾乎引發了全領域的思考和探索。有專家説，生成式AI可能取代上億個全職崗位。在金融領域，生成式AI能夠通過對大量數據的分析，預測市場走勢，生成風險評估和投資策略；在藝術領域，生成式AI能夠通過對藝術家文創、歌曲、畫作等公開作品的學習，根據用戶提出的具體需求，生成帶有藝術家個人獨特風格的作品……不僅如此，生成式AI還能和物聯網、雲計算等新興技術融合，形成更為完整全面的技術生態。毫不誇張地説，生成式AI賦予了AI技術更強大的功能和更廣泛的發展前景，進一步擴大了AI技術對人類生産生活的影響。
或將成為未來戰場顛覆性力量
2020年1月3日凌晨，伊朗聖城旅指揮官蘇萊曼尼在伊拉克巴格達國際機場外突然遇襲，在掀起戰火硝煙的同時，也讓人們一窺智能化戰爭端倪。5G、物聯網、人工智能等信息化智能化技術的廣泛運用，使得當前戰爭形態和戰爭手段正在發生顛覆性變革。
有人説，未來戰爭中，數據的作用將超越彈藥。而人工智能技術為數據進一步賦能，使得數據成為驅動智能化戰爭的源頭活水。比如美軍用MQ-9無人機刺殺蘇萊曼尼的行動，就是通過大量採集分析其生活習慣情報數據、偵察監視其行為數據等，才得以實現“提前預判、巡航鎖定、捕獲跟蹤、精準擊殺”的整體戰術目標。
信息化智能化時代，無人潛航器、無人水面艦艇、無人機等無人預警探測力量進一步加強，衛星技術不斷發展，陸基、海基、空基偵察力量升級，使得獲取戰爭情報的手段更為紛繁多樣，織就了一張陸、海、空、天、電、網多維立體空間的情報網，更有利於進行戰場態勢的感知。與此同時，渠道的拓展也帶來軍事數據爆發式的增長。
面對海量的、瞬息萬變的戰場數據和信息，如何對戰場走勢進行更加準確與快速的分析研判便尤為重要。如何使用相關網絡技術對海量數據進行研究挖掘，理清數據間的邏輯，找出藏在數據中的秘密，並將其轉化為輔助指揮官決策的情報，這是未來軍事大數據應用所面臨的主要挑戰。生成式AI憑藉其強大的信息處理和輸出能力，成為解決這一難題的關鍵所在。
生成式AI能夠對眾多不同來源的數據進行無監督預訓練，從中獲取有價值數據，大大縮短處理時間，並尋找和發現其中的規律，根據戰場態勢生成作戰方案，為作戰指揮出謀劃策。規模更大的神經網絡算法使生成式AI更接近“通用人才”，不僅能夠對文本、圖像進行處理和創作，還能夠研判戰場態勢，預測戰爭走向，甚至能夠實施認知對抗，在心理戰、輿論戰、情報戰上發揮特殊作用。
目前，生成式AI已經引起了世界各軍事強國的關注。今年1月份，美國將生成式AI技術列入“技術觀察清單”，並於今年8月宣布成立國防部生成式人工智能工作組；在11月24日舉辦的2023人工智能之旅國際會議上，俄羅斯總統普京宣布不久之後他將簽署批准俄羅斯新版的AI發展戰略，內容涉及擴大生成式AI和大語言模型的基礎和應用研究；今年3月，英國政府承諾向超級計算和人工智能研究投入10億英鎊，希望能構建自己的生成式AI聊天機器人。
“虛擬參謀”的作用日益凸顯
從理論構想和實踐表現兩個層面來看，生成式AI軍事化最突出、最主要的表現，是“參謀”席位的虛擬化。作為一種正在快速演進的趨勢，“虛擬參謀”或將在未來戰爭中發揮舉足輕重的作用。
首先，生成式AI能夠接管傳統參謀業務，緩解參謀人員壓力。作為作戰指揮的神經中樞，參謀擔負着各種信息的流轉與傳遞，必須將上級意圖和作戰命令準確無誤地傳達給相應作戰單元。生成式AI在進行預訓練後，能夠根據關鍵詞或具體要求嚴謹理性地擬制新的軍用文書，並且將信息整合為態勢圖像、數據圖表等各種形式進行展示，把參謀人員從標圖、計算、寫文等傳統業務中釋放出來，提高作戰指揮的效率。
其次，生成式AI能夠預測戰爭的走向，輔助指揮員進行軍事決策。基於強大的數據支撐、算法和事物生成發展規律，生成式AI在軍事方面的輸出結果可信度將進一步提高。它能夠把敵我雙方的位置、行動和能力以及優劣態勢的實時信息加以分析處理，並據此預測戰爭的發展趨勢，形成作戰建議，輔助指揮員決策指揮。先進的生成式AI模型能夠對敵方的進攻信息進行匯總，通過算法摸透敵軍行動規律、戰鬥習慣，甚至模擬出敵軍指揮官的“思維方式”。
再者，生成式AI能夠輔助人機交互，融合控制&&。生成式AI本身是機器産物，同時又能理解人的語言，是理想的人機交互接口。俄軍重視相關模型在反無人機方面的應用，卡巴斯基實驗室將數據模型與傳統打擊手段結合，研發了基於人工神經網絡的“卡巴斯基反無人機系統”。通過構建人工神經網絡，分析處理重要設施周邊各類傳感器收到的數據，同時運用特殊算法，迅速發現和識別無人機，自主進行分類，判斷敵友，有針對性地做出反應。美軍今年也借助生成式AI生成了關於反無人機作戰的相關報告。總的來説，生成式AI可將作戰任務拆解為各個子任務，運用內置算法得到最優化的方案。依靠其快速反應能力，能夠加速作戰中的“觀察、調整、決策、行動”循環效率，幫助指揮者應對未來戰爭的緊張節奏。
以生成式AI為代表的大模型技術在軍事領域具有廣泛應用潛力，對新興的作戰手段和方法具有深遠影響。當然，“缺樣本”“沒數據”“不開放”“難共享”等問題依然困擾着軍事智能領域。同時，AI技術涉及生物識別、自動規劃、智能控制等方方面面，有可能在複雜環境或執行複雜指令時出現失控現象，有人擔憂，如果把自主控制權完全交給AI，會不會出現影視作品中的“終結者”？
其實，AI技術在軍事領域的運用到底利弊幾何，答案還要看人類自己的選擇。生成式人工智能走向戰場的路究竟應該怎樣走，還有待進一步探索。（華瑞 楊龍霄 楊潤鑫）
