增强 MDMP:审视 RDSP、自动化和人工智能集成

军事决策过程(MDMP)是美国陆军用来了解情况、制定可能的行动方案(COA)并做出明智决策的一种关键且久经考验的方法。该过程分为七个步骤,包括

  • 接收任务: 这是指挥官和参谋人员了解新任务的初始步骤。他们可能收到警告命令、行动命令或零散命令。然后,参谋人员对情况进行初步评估。
  • 任务分析: 在这一步骤中,指挥官和参谋人员对任务进行更深入的研究。他们分析上级总部的意图和指导、行动环境以及任务本身。他们确定制约因素、关键事实和假设,并评估风险。他们还要确定期望的最终状态和指挥官的最初意图。
  • 制定行动方案(COA): 参谋部会提出一系列行动方案供指挥官考虑。每个 COA 都必须合适、可行、可接受、可区分且完整。参谋部还为每个 COA 制定行动概念的初步框架。
  • COA 分析(兵棋推演): 参谋部针对潜在的敌方行动和反击,对每个 COA 进行兵棋推演。他们要确定决策点,制定任务安排,完善演习计划。他们还对每个 COA 进行风险评估。
  • COA 比较: 参谋人员通过使用评估标准评估每个 COA 的优缺点,对 COA 进行比较。目的是确定最有可能完成任务的 COA。
  • 批准 COA: 指挥官根据参谋部的分析和比较结果,选择最能完成任务的 COA。指挥官也可修改一项 COA 或指示参谋部进一步分析一项或多项 COA。
  • 命令制作、传播和过渡: 参谋部将批准的 COA 转化为完整、清晰和简明的命令。然后将命令分发给下属单位和支援单元。工作人员还计划从当前行动过渡到下一个行动。

每个步骤都旨在确保指挥官的决策基于对局势的全面了解,以任务为中心,嵌套于上级和邻近总部的计划中,并考虑了所有相关因素。

MDMP 的设计并不是一个僵化的过程,而是为了适应形势、可用时间、指挥官和参谋人员的经验以及可用资源。它是一个持续的过程,需要根据作战环境和局势的变化不断更新和修订。

谁使用MDMP,它为什么有用?

MDMP 主要由军事指挥官及其参谋人员使用。它提供了一种结构化和系统化的决策方法,可以透彻了解作战环境、确定关键任务、制定可行的行动方案 (COA),并在比较分析的基础上选择最佳的行动方案。

MDMP 旨在综合指挥官和参谋人员的经验和专业知识、作战环境的特点、任务的具体情况以及部队的能力。它有助于减少军事行动中固有的不确定性,并提供合理的活动顺序,从而在各种情况下做出最佳决策。

MDMP 主要是营一级的过程,但从战术到战略,它在各个层级都有教授、实践和应用。无论是进攻、防御、稳定(驻军)还是支援行动,它都被用于规划行动。

然而,MDMP 的用途并不局限于军事领域。它还被应用于其他领域,如商业和项目管理,在这些领域,不确定性下的决策是一项共同的挑战。MDMP 的结构化方法可以帮助这些领域的管理人员和领导者做出更好的决策,确保所有相关因素都得到考虑,并确保决策建立在对形势的全面分析基础之上。

MDMP 的问题和局限性

虽然 MDMP 是一个强大而有效的过程,但也并非没有局限性。该过程耗时较长,可能不适合需要快速决策的情况。在这种情况下,过程开始时所作的假设在过程结束时可能已不再成立,从而导致所作出的决定可能无关紧要或无效。

总体而言,MDMP 过程需要大量资源和人力才能有效执行,对工作人员的专业知识和经验要求很高。提供更全面的培训和资源可以帮助经验不足的工作人员更有效地开展工作。额外的培训和重复可以帮助缩短所需的时间,但 MDMP 的结构性和顺序性会使过程变得官僚和缓慢。在这一过程中引入更多灵活性有助于加快决策速度。

如果管理不当,MDMP 可能会导致群体思维,在这种情况下,达成共识的愿望会压倒对其他观点的考虑。知道何时何地鼓励不同意见和批判性思维的指挥官可以帮助降低这种风险。但是,由于 MDMP 的性质,它可能过于注重过程,而忽略了创造性和创新性。

MDMP 是一种多用途工具,几乎可用于任何类型的战斗或非战斗情况。这一过程可能过于依赖准确及时的信息。在紧张或有时间限制的情况下,由于需要分析信息以创建有用的情报产品,实时信息的获取(或缺乏)会使过程陷入困境。

MDMP 的设计是一个彻底而复杂的过程,以便有一个统一的方法来生成计划和做出决策。其复杂性可能会导致只注重生产参谋产品,而忽视完成任务。此外,由于 MDMP 本身侧重于军事问题,因此参与 MDMP 的人员可能会过度关注问题的军事方面,而忽视其他方面,如政治、经济和社会因素。

如果管理不当,MDMP 可能会导致计划与执行脱节,特别是在联合或多国环境中,因为条令、文化、能力等方面的差异。

快速决策和同步过程 (RDSP)

快速决策和同步过程(RDSP)是传统 MDMP 的替代方案之一。RDSP 是 MDMP 的精简版,注重速度和灵活性。它设计用于时间紧迫、需要快速决策的情况。

RDSP 包括五个步骤:将当前情况与命令进行比较、开发态势模板、开发 COA、完善和验证 COA 以及实施 COA。与传统的 MDMP 相比,该过程设计得更快、更灵活,使指挥官能够根据不断变化的情况迅速做出决策。

RDSP 不那么注重细节,大部分规划过程都是在头脑中进行,而非书面形式。RDSP 省略了耗时的要求,如多个行动方案 (COA)、决策标准以及许多 MDMP 所定义的协调和同步简报。取而代之的是,RDSP 依靠领导者的经验和直觉,直接切入首选或指导行动方案。

米切尔-佩恩中校(美国)解释说,RDSP 只是 MDMP 的变相。如果将 RDSP 的五个步骤与 MDMP 的七个步骤进行比较分析,就会发现这两个过程的条令高度相似。RDSP 的五个步骤是:确定需要做出决定;将当前情况与命令进行比较;制定行动方案;完善并验证行动方案;实施。陆军条令指出,MDMP 寻求最优解决方案,而 RDSP 则寻求及时有效的解决方案。

自动化与人工智能集成

将自动化和人工智能(AI)和/或机器学习(ML)融入军事决策过程,有可能显著提高其效果和效率。自动化可以减少数据收集、分析和传播所需的时间和资源,从而简化过程。这样,工作人员就可以专注于更复杂的任务,从而提高过程的整体效率

机器学习算法可以分析大量数据,识别人类分析师可能无法发现的模式和趋势。这可以增强对作战环境的了解,提高行动方案(COA)的质量。

人工智能还可用于模拟不同的行动方案并预测其可能的结果。这为决策提供了宝贵的见解,使指挥官及其参谋人员能够做出更明智的决策。然而,将人工智能和自动化融入 MDMP 并非没有挑战。它需要在技术开发、发明和培训方面进行大量投资,还需要考虑道德和法律因素。

尽管存在这些挑战,但将人工智能和自动化融入 MDMP 的潜在好处是巨大的。它们可以增强指挥官及其参谋人员做出明智决策的能力,提高过程的效率,并最终促进军事行动的成功。

结论

军事决策过程是军事指挥官及其参谋人员不可或缺的工具,为决策提供了结构化和系统化的方法。这一过程有助于减少不确定性和提高决策质量。然而,与任何过程一样,它也有需要改进的地方。快速决策和同步过程、自动化和人工智能平台的融入可以提高 MDMP 的效率,使其能够应对当代军事行动的挑战。

完善 MDMP 的根本在于了解其优缺点,并保持对新思想和新技术的开放性。有了这种方法,我们就能确保 MDMP 不断发展和适应,保持其作为 21 世纪军事决策工具的相关性和有效性。MDMP 的这种不断发展和调整将确保它始终是一个强大和充满活力的工具,能够满足现代战争复杂多变的需求。正是通过这种不断改进和调整的过程,MDMP 将继续作为军事决策的基石,同时指导指挥官及其参谋人员在面对不确定性和复杂性时取得成功结果。

参考来源:https://www.linkedin.com/pulse/enhancing-military-decision-making-process-mdmp-ai-sheffield-ms

成为VIP会员查看完整内容
18

相关内容

革新军事指挥与控制
专知会员服务
14+阅读 · 6月18日
陆军与大型语言模型: 用人工智能革新军事行动
创新战争:利用生成式人工智能的力量
专知会员服务
48+阅读 · 2月14日
联合目标定位和美国防部数字化转型
专知会员服务
38+阅读 · 2月3日
人工智能: 国防部应改进战略、库存流程和协作指导
专知会员服务
38+阅读 · 2022年4月11日
《多域作战环境下的军事决策过程》
专知
56+阅读 · 2023年4月12日
【NLP】万字长文概述NLP中的深度学习技术
产业智能官
18+阅读 · 2019年7月7日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
22+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
32+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
17+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
10+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
39+阅读 · 2011年12月31日
A Survey of Large Language Models
Arxiv
346+阅读 · 2023年3月31日
Arxiv
18+阅读 · 2023年3月17日
Arxiv
10+阅读 · 2020年11月26日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
6+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
22+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
32+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
17+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
10+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
39+阅读 · 2011年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员