中文版 | 算法指挥官：人工智能如何重构任务式指挥

战争迷雾历来是任务指挥官的核心挑战。克劳塞维茨警示的"战争摩擦效应"——细微障碍累积导致简单任务复杂化——在当今战场数据爆炸与决策周期压缩的背景下愈发凸显。全球军事力量正迎来新范式转型：军事信息技术的革命性突破不仅在于自主武器或无人平台，更在于人类判断力与人工智能的深度协同，这正根本性重塑任务指挥官在交战中的决策模式。

图任务指挥官在未来指控中心交互全息数据，展现AI增强型任务决策的演进方向。

危机与能力的交汇点

2025年3月美陆军"融合顶点5"演习揭示：依赖纸质流程与割裂系统的传统任务式指挥架构，已完全无法适应现代战争节奏与复杂性。陆军任务指挥现代化主管帕特里克·埃利斯少将直言："此刻某演习现场，必有情报官将系统数据手抄至便签纸，穿越战术作战中心(TOC)，递交给火力协调员重新键入系统才能生效。"

这种陈旧模式不仅低效，更蕴含灾难性隐患。当中俄部署日益精进的军事能力时，信息处理更迅捷、决策更精准、行动更高效的一方将赢得决定性优势。五角大楼深刻认知此现实，近财年投入超30亿美元发展AI与联合全域指挥控制(JADC2)，目标直指"在战术时间窗内建立信息优势"。

图人类分析员监控战场全景图——该任务日益依赖AI将海量数据流转化为可执行情报。

增强型任务式指挥架构

美陆军"下一代任务指挥"(NGC2)项目是践行该理念的最前沿尝试。NGC2并非以机器取代任务指挥官，而是构建"人机作战团队"框架——AI增强人类认知能力，人类则提供独有的判断力、创造力与伦理监督。

NGC2核心运行机制映射人类认知三阶段：

• 态势感知(Sense)：运用先进算法处理情报监视侦察(ISR)数据洪流。YOLO（You Only Look Once）等目标检测算法识别全动态视频军事目标的速度精度超越人类分析员
• 态势理解(Make Sense)：生成式AI融合无人机影像、信号情报、社交媒体等异构数据，构建人类无法在战术时限内完成的战场认知图景。NGC2项目主管查德·纳什强调："现行系统需从多源数据库提取信息，且不同密级数据库互不连通。我们通过统一数据层与地图服务实现跨平台贯通"
• 决策执行(Act)：基于实时认知实施敏捷响应

图联合全域指挥控制(JADC2)依赖连接陆海空天资产的韧性网络

机器战争时代中的人类要素

军事AI的批评者常将辩论简化为"人类控制与机器自主"的二元对立。但当前实验中最有效的军事AI系统并非取代人类决策，而是实现指数级增强。这一视角应使军事指挥官、防务战略家与政策制定者确信：AI在军事领域的核心价值在于辅助支撑，而非替代人类判断。

近期"融合计划"测试中，展示了这种协同效能：坦克乘组在保持战术机动同时，无缝获取实时情报流、分析装备维护数据并协调火力打击。AI并未代行目标锁定决策，而是提供增强的战场感知与分析支持，从而提升作战效能。

此方案直击全自主系统的致命缺陷——无法适应真正的新异场景。正如美国陆军战争学院保罗·卢申科所言："并非所有AI模型都经过全战场场景训练，AI自有其局限。"强调人类操作员的适应性，恰彰显人机协作应对突发挑战的韧性优势。

战场作战模型实证

乌克兰战场为人机协作的军事价值提供强力佐证。成功运用AI协调的无人机蜂群，在最小人工干预下识别打击目标，同时保留关键决策的人类监督权。这些系统将"杀伤链"（目标识别至打击全流程）从分钟级压缩至秒级。

同样，五角大楼"梅文计划"（Project Maven）证明AI可加速OODA循环（观察-调整-决策-行动），却不剥夺人类在致命决策中的判断权。通过自动化分析监控视频的繁重工作，AI使操作员聚焦高阶战术决策，同时保持打击决策的问责制。这凸显人类在AI决策流程中的核心地位，确保军事行动的人类控制权。

这些应用揭示AI的核心军事价值：非替代人类决策者，而是赋能其达成前所未有的决策速度与规模。如乌军所述，AI算法能"持续审查所有侦察数据，捕捉最细微变化"，为指挥官提供史无前例的战场感知。这应使军事领导者与政策制定者确信AI变革作战模式的巨大潜力。

数据要义与网络韧性

AI增强指挥的效能根基在于数据质量、可获取性与安全性。五角大楼联合全域指挥控制(JADC2)战略将数据定位为"战略军事资产"，需严密管理与防护。这驱动了对韧性网络安全网络的投资，使其能在"DDIL环境"（拒止/降级/间歇/受限通信场景）中运行。

美参联会信息主管丹尼斯·克罗尔中将强调：JADC2"超越任何单一能力/平台/系统"，代表军事力量管理共享信息的范式转变。其目标是构建关键数据从传感器→决策者→射手无缝流动的体系，即使遭对手通信干扰仍可持续。

这种网络中心化方案还解决了长期困扰联盟作战的互操作性难题。通过建立通用数据标准与接口，AI指挥系统不仅能跨军种整合，更能实现盟国间互联——这在未来多伙伴联合作战中至关重要。

国防领导层的战略启示

对高级防务领导者而言，AI驱动转型的影响远超战术改进范畴。掌握军事行动中人机协同的国家将在未来冲突中拥有决定性优势——情报处理更快、作战协同更高效、环境适应更迅捷的一方将掌控军事对抗节奏与结局。

然此转型亦存重大挑战：军事组织需根本性重构训练、条令与组织结构以优化人机协作；同时须应对过度依赖AI系统的合理担忧及对手利用技术依赖性的风险。

投入需求巨大：除AI研发部署直接成本外，军队需升级网络、培训人员、开发新作战概念。但落后的代价更为高昂。正如国防部副部长凯瑟琳·希克斯警示：维持信息与决策优势需持续聚焦"增强应对当前未来威胁的部门能力计划"。

前行之路：通过透明构建信任

实施AI增强指挥的最大挑战不在技术而在人类心理。军事人员需建立对AI系统的信任，同时对其局限保持清醒认知。这要求研究者所称的"校准信任"——明晰何时采纳AI建议，何时需人类判断凌驾算法提议。

美陆军研究实验室斯图尔特·杨强调自然语言交互界面的重要性："士兵应以自然协作方式与机器人互动"。这种以人为本的AI设计确保技术服务军人而非压倒军人。

五角大楼"SABER"（战场强韧人工智能防护）计划应对另一关键关切：确保AI系统抗对抗攻击韧性。纳撒尼尔·巴斯廷中校指出："作战人员有权知晓所用AI具备安全性与抗威胁韧性"。

结论：算法优势

AI驱动的军事指挥控制转型不仅是技术进步，更是军事领导本质的进化。未来指挥官不在人类直觉与机器智能间抉择，而将无缝整合二者在复杂战场实现决策优势。

美陆军NGC2计划、五角大楼JADC2战略及盟国类似工作，是投资新型战争形态——信息优势直接转化为战场优势。掌握人机协同的军队将书写未来冲突规则。

身处此转折点，防务领导者须认清：问题非AI是否改变军事行动，而在多快能调整组织释放其潜能。"算法指挥官"非遥远概念，而是需即刻关注、重大投入、清醒认知其机遇风险的现实存在。

战争迷雾永难消除，但军事史上首次，指挥官拥有穿透迷雾的工具。新范式下，胜利不仅属于技术最先进者，更属于将人类智慧与机器智能无缝结合服务战略目标者。未来战争将由算法指挥官书写——这些领导者深谙AI时代最强大武器正是人机无间协作。

参考来源：a5dergi