生成式人工智能改变作战决策模式
■孙文纪 陈力 汤其超
当前，生成式人工智能问世并迅猛发展，其凭借强大语言理解、数据处理、信息生成能力，引发作战决策模式变革。未来作战，嵌入生成式人工智能模型的智能体可运用于作战决策各个环节，有效拓展人类决策能力边界，为提升作战决策能力、制胜信息化智能化战场带来诸多启示和思考。
智能化条件下，生成式人工智能迅猛发展并运用于作战决策各环节，为指挥员应对复杂决策环境、创造决策优势提供了新的可能。
突破“有限理性”全面分析判断。传统作战决策，在信息过载或缺失情况下，决策者受心理素质、认知能力、时间压力等多重限制，对战场情况的分析判断只能在“有限理性”基础上完成，追求决策“合理”或“满意”标准，往往因此导致信息需求不准、判断结论失真。生成式人工智能大模型通过数据驱动，运用自注意力机制、计算机视觉等技术，基于决策需要生成关键信息需求，搜集、分析海量信息资源，清洗虚假冗余信息、补全错漏缺失信息，使孤立数据关联化、沉寂数据显性化、静态数据动态化，突破认知局限、消减认知偏见，生成跨领域、跨时空、多视角的情况判断、结论建议，能够提升情况判断的全面性和精准度。
基于生成式人工智能分析判断情况，需加强生成式人工智能体与决策者的平时“磨合”与战时“融合”。平时，智能体深度嵌入决策主体，决策者持续为其“投喂”决策信息与规则语料，持续训练优化智能体分析判断模型；智能体则利用其强大自然语言理解能力，学习掌握决策者决策偏好，分析并修正其主观认知缺陷，成为深度参与决策的“智能参谋”。战时，智能体精准捕捉决策者决策意图，挖掘生成关键信息需求，在此基础上，实时引接多级多源态势信息，挖掘多模态数据中蕴含的关键敌情、重要我情和特定战场环境内容，生成判断结论。决策者发挥主导作用，与智能体互动分析判断情况，根据决策需要准确描述问题场景，力求使智能体快速理解、准确响应，从而提供文字报告、分析图表、图像视频等内容，辅助决策者深刻理解相关内容，使决策更加客观和理性。
通过“全局探索”生成作战方案。传统情况下，形成作战方案由决策者指导参谋人员人工完成，作战方案设计受相关人员认知水平、性格特点、作战经验等主观影响，易陷入“局部最优”陷阱，使形成的作战方案存在难以执行的“卡点”、易被破击的弱点等风险隐患。生成式人工智能通过大模型学习海量数据中的规律与关联，结合概率生成模型以及文本、数据、场景等多模态融合能力，对大量历史战例、军事理论以及实时战场态势深度学习与全局探索，快速迭代生成差异化作战方案集，并对这些方案的可能结果与潜在风险进行模拟评估，为决策者定下决心提供“全局视角”下的决策建议。
基于生成式人工智能拟制作战方案，可按照“判断结论—作战方案—作战效果”构设决策链路。判断结论为“输入层”，基于敌情、我情、战场环境等维度组合构成情况判断结论集，以其为情况输入变量；作战方案为“中间层”，以作战方法、作战部署、作战阶段等作为输出变量，生成作战方案集；作战效果为“评价层”，将符合决策预期效果或作战效果最大的作为推荐决策方案。无论是情况判断集，还是作战方案集，生成式人工智能均可突破决策者经验边界，基于生成的情况判断结论组合，短时间生成大量备选作战方案。此时，决策者可提出方案评价准则如成功率、效费比、时间成本等，智能体据此调用兵棋推演、平行仿真等智能化系统，对生成的作战方案进行评估，推荐理想方案。评估作战方案过程中，相应行动计划同步形成，储存于作战方案计划库，与战场态势联动对接，按照“掌握情况—分析判断—调用方案”的流程实时调用最优行动方案。
洞察“即时细节”临机决策纠偏。传统作战决策，战中遵循“掌握情况—分析判断—临机处置”流程，在既定作战决心下，以决策者为中心，对于超出预期的态势变化，作战方案往往因涉及作战计划的大幅调整而难以实时修正，强行调整则可能引发行动混乱。基于生成式人工智能的战中决策，智能体以“掌握情况—分析判断”流程运行，对于战场态势的预期变化，可驱动相应的分析判断“微调旋钮”，形成实时应对决策指令，直接分发至相应作战单元执行；对于战场态势的超预期变化，则根据实时判断结论，从相应方案计划库中调取推荐的作战方案，重新组织作战计划与力量部署。
基于生成式人工智能实施临机决策纠偏，智能体需基于反馈循环持续学习优化，使决策模型能够根据战场态势动态调整优化，提升作战方案与实时战场的一致性。作战方案运行中，智能体实时跟踪战场态势，持续整合最新信息，提炼生成预期作战场景与可能的作战效果，当战场态势超出预期时发出预警信号。此时，决策者驱动智能体调整作战方案，或适时下放决策权限至一线作战单元，依托嵌入式智能体实施自主决策，在贯彻上级意图的同时，临机定下处置决心，确保决策与行动的上下贯通、实时联动与精确高效。
对于基于生成式人工智能的作战决策，算法模型的可靠性是关键，作战方案生成的全程可介入、结果可解释是前提保证。决策主体基于所属作战力量实际，将决策模型训练、算法核验纳入决策活动并贯穿始终，可确保形成人机互信、高度可靠的协同决策体系，为及时准确决策提供可靠保证。
