生成式AI在智能化战争中的运用及影响
随着人工智能技术的快速发展，ChatGPT和Sora等生成式AI在多个领域展示了其强大的能力。2022年被称作生成式AI元年；2023年，GPT-4以接近人类的“聪明”程度而风靡一时；2024年初，Sora的横空出世再次震惊了全世界。生成式AI能大幅提升军队智能化信息获取、辅助决策和人机协同作战能力，拓展在军事领域的运用。
生成式AI技术及其特点
Sora生成的视频截图
生成式AI的基本概念国家网信办《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》，将生成式AI（AIGC）定义为“基于算法、模型、规则生成文本、图片、声音、视频、代码等内容的技术”。主要有五类：一是生成式文本模型。通过学习大量的文本数据，能生成文章、故事、评论和诗歌等文本。最具代表性的除OpenAI的ChatGPT外，还有谷歌的BERT、PaLM，微软的Turing-NLG等大模型，都具备“强交互”“强理解”“强生成”等特点。二是生成式图像模型。通过学习大量的图像数据，能创作全新的绘画、插图等内容。最具代表的是OpenAI的DALL-E2/E3模型，可根据描述，迅速生成一幅逼真且有创意的图像。三是生成式音频模型。通过学习大量的音频数据，能生成全新的音乐、语音等内容。最具代表的是OpenAI的语音合成引擎Voice Engine，只需15秒的语音样本，就能克隆出一个人的多语言音频。爆火的视频翻译软件HeyGen，采用的就是该引擎。四是生成式视频模型。通过学习大量的视频数据，能生成全新的视频片段或完整的视频内容。最具代表的是OpenAI新推出的文生视频模型Sora，可根据文本指令创建逼真、生动、复杂的高质量视频，能实现多角度镜头流畅切换，制作质量接近商业片水平。五是生成式代码模型。能自动编写或辅助编写代码，以提高开发效率和质量。最具代表的有OpenAI的CodeX和DeepMind的AlphaCode。
生成式AI的发展历程从技术角度看，生成式AI的发展是一个不断突破和创新的过程。一是专家系统的兴起。20世纪80年代至90年代初，专家系统崭露头角。它依赖规则和预定义知识库，能在特定领域进行推理和决策，在逻辑推理和知识表达方面为生成式AI的发展奠定了基础。二是深度学习的崛起。20世纪90年代后期，由于算法限制和算力不足，生成式AI的发展遭遇了瓶颈。进入21世纪，深度学习技术的兴起为生成式AI带来了革命性变化。它通过构建深层次的神经网络模型，自动从大规模数据中学习特征表示和生成规则，极大提升了生成内容的质量和多样性。三是多模态模型发展。2022年以来，得益于算法的不断优化和算力的提升，生成式AI开始从单一模态向多模态跨域生成发展，AI能同时处理和理解文本、图像、音频和视频等多种信息形式，这为生成式AI在各个领域的应用提供了更广阔的空间。GPT-4是一个大型多模态模型，不仅具有更高级的推理和复杂指令处理能力，还具有极高的创造力。这标志着生成式AI进入发展快车道。四是通用型人工智能。生成式AI的最终发展目标是实现通用人工智能（AGI），即类似于人类智能的机器智能，具有广泛性和适应性。OpenAI公司成立的初衷就是要最终实现AGI。当前，实现AGI还面临诸多挑战，包括如何让机器理解和处理自然语言、让机器像人一样进行学习和创造，以及在面对未知情况时能做出合理的决策等。此外，AGI的发展还需要突破现有的算法和技术限制，找到普适的智能理论。
生成式AI的技术特点生成式AI是一种强大的人工智能技术，在模仿和创造方面展现出了巨大潜能，其技术特点主要体现在以下几个方面。一是数据驱动。生成式AI需要依靠大量的数据进行训练和学习，以获取足够的信息和知识来生成内容，并能处理大规模、高维度的数据，从中提取出有用的信息和特征。二是可扩展性。模型架构通常具有模块化和层次化的特点，可方便进行扩展和定制，能在不同领域和场景中广泛应用；算法设计通常考虑到了计算效率和资源利用的问题，性能和生成能力可随技术的不断发展和数据的不断积累而提升。三是可交互性。生成式AI能理解并回应用户的自然语言输入，根据用户的反馈和需求，动态地调整和优化输出内容，能更加智能、灵活地与用户互动，为用户提供更加个性化、精准化的服务。四是可创造性。不再仅仅基于规则，能模仿人类的创造力，从多个数据源中汲取灵感，将不同的风格、文化和知识进行融合，生成具有创新性和多样性的内容，这为其在多领域的应用提供了无限可能性。
生成式AI在智能作战中的运用
军事与科技的关系向来紧密，生成式AI的爆发预示着弱人工智能正在向强人工智能和通用人工智能演进，将为未来智能作战提供越来越多的应用场景。
华为“盘古气象大模型”
指挥智能决策生成式AI能为指挥决策提供强大的支持和辅助，提高决策的准确性和效率，增强行动的灵活性和适应性。一是辅助任务规划。能运用多源情报分析工具和辅助决策模型，自动提取关键信息，生成态势图像、数据图表、部署策略和资源分配等作战文书，辅助进行任务规划，提高作战筹划效率。二是辅助方案推演。能准确分析战场态势和作战需求，自动编写作战想定，生成多套作战方案，通过模拟仿真预测每套方案的结果，为指挥员精选优化方案提供参考。三是辅助作战决策。能嵌入一体化联合作战指挥系统，研判战场态势，预测战争走向，通过人机交互持续迭代优化，形成作战建议，辅助指挥决策，较传统指挥反应速度更快，决策水平更高，效能更加突出。为提升指挥决策的快速性和有效性，美军将生成式AI纳入“关注技术清单”，启动“人工智能前瞻计划”和“从数据到决策”项目，重塑指挥决策流程，构建将海量情报数据转化为有效自主决策输出的能力体系。
美军XQ-58A无人僚机
生成式AI对智能化战争的影响
人工智能不是单一的离散技术，而是一种通用的使能技术。生成式AI凭借其强大的学习创新能力，在军事领域的广泛应用将给战争带来革命性变化，产生全面而深远的影响。
改变战争形态以AI为核心的颠覆性技术群正加速进入军事领域，“智能”要素正在取代“信息”要素，引发战争形态发生重大变革。一是作战体系向人机混编转变。生成式AI将彻底颠覆战场的主要作战力量，智能化载荷、智能化平台、智能化系统等将成为装备发展新趋势，人机混编与无人自主编成将成为作战力量编成新形式。二是作战样式向智能无人跃迁。在生成式AI牵引下，以人为主导的人机协同作战、以算法为依托的智能认知作战、以云为中心的数据开源作战、以制智为目标的全域分布作战等将成为未来主要作战样式，“杀伤链”将向“杀伤网”转变，呈现出低风险、低成本、低门槛特征。三是制胜机理向以智制胜演进。战争制权的发展与战争形态演变脉络一致，“制智权”成为智能化战争制权争夺的核心，集中体现为“算法+数据+算力”的综合较量，突出以智制胜、以快制胜、以联制胜、以算制胜，智能主导、自主驭能、以智谋胜将成为战争的基本法则。
无人X-62A与有人F-16进行空中缠斗
降低作战门槛生成式AI能有效降低情报搜集、网络攻击和认知作战等行动的门槛，参战人员的范围大幅增加。一是降低了情报搜集门槛。不需要高度的专业技能和经验，就能实时融合处理海量的多源异构战场数据，为作战人员提供实时战场态势和打击目标，预警威胁信息。乌克兰危机中，乌军使用“情报众筹”类APP，号召民众实时上传俄军动态，利用生成式AI技术对收集到的数据、图片、视频等信息进行分析处理，提升己方复杂环境下的态势感知与数据处理能力。二是降低了网络攻击门槛。能快速实现网络漏洞发现、恶意代码编写、钓鱼邮件伪造、恶意软件传播与执行等功能，网络攻击的入门要求大幅降低，甚至可能实现零门槛。前SpaceX软件工程师使用GPT-3对一个Git存储库代码进行审校测试，发现了213个安全漏洞，而最好的商业工具也只能发现99个。最新研究发现，GPT-4可通过阅读漏洞安全公告来生成利用该漏洞的恶意代码。三是降低了认知作战门槛。认知域作战涉及宗教、语言、文化、心理、精神、思维等多个领域，需要大量的专业化人才支撑。生成式AI能根据作战需求创新生成高质量的舆论引导、心战攻击信息，可批量复制部署、不间歇运转，降低“认知弹药”制作成本和认知域作战门槛。2017年，哈佛大学发布报告，认为AI技术相比其他军事技术（如核技术）更容易获得，使用门槛更低。
扩大战争风险生成式AI对战争的参与呈现出全域、立体、多维的特点，并以令人惊讶的速度迭代演进，最终可能成为改变战争局势，甚至影响人类文明进程的“恐怖融合”。一是极易导致虚假信息泛滥。生成式AI可围绕特定议题、瞄准特定对象，批量化、快速化、规模化制造虚假信息、虚假新闻和战争迷雾。生成式AI的知识由训练数据集定义，当提问不在训练集中时，它就会“一本正经地胡说八道”。学术上将这称为“幻觉”。作战指挥如果高度依赖生成式AI，就极易形成虚假情报，引导错误决策，引发“致命决策去人类化”，挑战人类对战争的主导权。二是可能冲击战争基本原则。生成式AI具有“类人类意识”，可能彻底改变战争模式和交战规则，对战争法基础原则造成颠覆性冲击。生成式AI对海量数据训练有致命依赖，复杂多变的战场环境以及敌方的“诈术”等，可能导致区分原则难以适用；生成式AI只能做出最有利于实现军事目标的“纯理性”判断，不具备价值判断能力，使其难以遵守比例原则；生成式AI没有痛觉，这一天然缺陷使其难以遵守避免不必要痛苦的原则。三是能力无法预估令人恐惧。生成式AI加快了通用人工智能发展，加剧了人类对AI武器化的担忧和恐惧。目前，人类对AI的恐惧多源自想象，这与核武器有着很大不同。虽然核武器的杀伤力足以毁灭人类，但人类可以“想办法”控制它。而在控制AI方面，人“想”不过机器，所以产生恐惧。人们担心，通用人工智能将成为整个人类社会的梦魇。马斯克就把研发AI比作“召唤恶魔”，“每个巫师都声称自己可以控制恶魔，但没有一个最终成功”。
版权声明：本文刊于2024年 10 期《军事文摘》杂志，作者：王新、李陵节等，如需转载请务必注明“转自《军事文摘》”。
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